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現充王 01 我的臣子自然是美少女！

為了解決負無限大的問題，作者若櫻拓海 這樣論述：

超高規格×令人惋惜的少年．御門帝人帶來的學園王道後宮新系列展開！ 　　在將兩位美少女牽扯進來之後，「現充王計畫」終於要展開了。　　各位跟得上他引以為目標的「王者」姿態嗎？ 　　※隨書贈送首刷限定人設書籤卡 (總共二款，隨機附贈一款) 　　「御門帝人」深深相信自己終有一天會成為「王」，是個天賦異稟卻令人惋惜的高中生。他不假思索地挑戰「現充度測驗表」，在看到驚愕的結果（＝零分）之後，他領悟到自己應該以成為「現充王」——據說不是要交一百個朋友，而是要收一百個奴僕——為目標。在將兩位美少女牽扯進來之後，「現充王計畫」終於要展開了！ 作者簡介 若櫻拓海 　　榮獲第四次Novel Japan大賞．獎勵賞。

在今年的11月17號之前死不了的人。當突發性地想聽貝多芬的鋼琴奏鳴曲時所使用的耳機是AKG K501。 繪者簡介 □□□□ 　　1988年11月2號出生於高知縣。　　雖喜歡讀書，但卻不擅於書寫。　　雖喜歡喝酒，但卻不擅於酒醉。 序章．現充王覺醒 「這是什麼？」 放學回家之後，我發現桌上有份陌生的問卷，皺了皺眉頭。 這疊紙上印有『現充度測驗表』的標題，標題旁附上製作者，也就是我那笨妹妹姓名的英文字母縮寫。她甚至特地親筆寫下『你做做看』的留言。 「那個笨妹妹，到底又在打什麼鬼主意？」 我喃喃自語，話中滿是厭惡以及不屑。雖然不懂她居心何在，但以至今為止的經驗來看，絕對不會是什麼好事。 我那笨妹妹個

性刁鑽古怪，她將人生的一切都投注於嘲諷還有捉弄我上。事實上，正因為連她本人都公開承認這件事，所以更加無可救藥。 「哼，她大概是期待我會做出什麼滑稽的糗事吧。可惡，真是令人不快。不愉快到了極點！」 可是，我也不能無視這東西。這份測驗是一種笨妹妹給我的挑戰狀。對命中注定要成為『王』的我，御門帝人來說，一開始就沒有逃避的選項。就像百獸之王即使狩獵兔子也要出盡全力一般，凡是對我抱持敵意的人，我都要徹底擊潰。 「『現充』這個詞，指的應該是『現實生活很充實的人』。嗯，既然如此，所謂的『現充度』就是—」 用來評估人生有多充實的指標，沒錯吧？ 既然如此，擁有王者資質的我，自然不會讓她有機可乘。這場比試等同在開

戰前便已分出勝負。 「呼呼呼呼、哈哈哈哈！真是可惜呢，我的笨妹妹！雖然妳頭腦聰明，但依舊是個蠢貨！呼哈哈哈哈！」 別說是狩獵兔子了，我根本是用捻死一隻螞蟻的心境來回答問卷。 嗯，看來計分不是用加分方式，而是用扣分方式進行。符合的項目愈少愈好，這應該沒錯。我的答案毫無例外的全都是No，就是最好的證據。 我花不到幾分鐘便寫到最後一個問題。光是回答Yes或No實在是太無聊了，所以我在問題下方加註了自己的見解。 「呼呼，我已經預見到笨妹妹那張悔恨的臉啦。」 最後一頁似乎記載著評估結果的樣子。 我得意洋洋地翻頁找出符合項目０項的欄位。 一看之下— 『符合項目．０項 現充度．負無限大 評論．期待下輩子吧

。雖然很想這樣說，但可惜的是不管重新投胎幾億次，很明顯的你都毫無疑問地是個位於最底層的喪家之犬。 附註：這就是現實喔，帝人。』 「什麼？」 所謂跌破眼鏡，指的就是這種狀況吧？ 雖然我反射性地懷疑這是不是那笨妹妹捏造出來的東西— 不對。那傢伙就只有那顆腦袋聰明，她一定事先做過完美的調查。這份問卷恐怕不論是問題還是答案，都能客觀反映出社會的現實情況。 更令人不愉快的是，問卷結果竟然如那笨妹妹所料。（只有０項那一欄附有留給我的『附註』。） 總之，我不是現充，而是個位於最底層的喪家之犬，這是鐵錚錚的現實 「這種結果，簡直不可饒恕！」 我緊咬牙根，暴跳如雷。 「竟然說本大爺生來便具有王者資質的御門帝人

是個位於最底層的喪家之犬？開什麼玩笑！我絕不允許這種結果。不可原諒！」 可是，縱使我氣到七竅生煙，結果還是不會改變。雖有直接撕爛問卷的衝動，但那就等同昭告天下自己輸給了笨妹妹一樣。 —不然該怎麼辦？要矢志成為現充嗎？ 「不，這絕對不可行啊，御門帝人！」 一般世間口中的現充，指的大概就是對這份問卷的所有問題都勾選Yes的人。 若是如此無聊。我打心底覺得無聊透頂。 「沒錯，我根本不想成為什麼現充，再說我絲毫不覺得自己需要成為現充。現充這種平凡無奇的詞句，根本配不上生而為王的本大爺御門帝人！」 然後，我得到了天啟。 此時此刻，在這一個瞬間，我感應到自己的使命。 「哼哼哼呼哈哈哈哈哈！這樣啊，原來如此

！這份問卷也是上天的安排啊！呼哈哈哈哈哈哈！」

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使用相位補償之分集合併法的非接觸式呼吸訊號重建研究

為了解決負無限大的問題，作者何達弘 這樣論述：

呼吸異常為許多疾病之前兆，連續式呼吸監控可提供即時資訊以提前預防。雖然目前接觸式感測器能有效提供準確之呼吸量測，但其繁複之穿戴步驟使其應用受限，例如敏感皮膚患者、燒燙傷病患及新生兒等。因此本研究以一般攝影機進行遠距式呼吸資訊量測。影像式呼吸量測中，訊號源依照呼吸時胸腔運動方向分為水平方向與垂直方向。因為水平方向呼吸具有嚴重的相位不同步問題，傳統方法僅提取垂直方向作為訊號源，捨棄水平方向訊號資訊與旋轉不變性。另外，傳統方法經常針對所有像素之訊號源採取直接平均之方法取得呼吸訊號。但是基於通訊系統之分集增益模型，本研究證明在像素級別進行訊號雜訊比最佳化對於訊號品質提升有顯著的效益。除此之外，傳統分

集增益改善方法如最大比例增益法 (Maximum Ratio Combining, MRC) 雖然已取得理論上改善訊號雜訊比之最佳解。然而 MRC 有兩個問題無法滿足於實際應用:(1) 假設相位同步。(2) 估計之訊號雜訊比無法達到理論下限如負無限大 (dB)。本研究針對 MRC 這兩點問題進行改善。首先我們採用像素級別之相位校正解決同步問題，成功將水平方向呼吸提升為可靠訊號源，提供呼吸偵測之旋轉不變性。另外對於訊噪比估測值與理論值之誤差，我們引入 Cramér-Rao Low Bound 的觀念，捨棄頻率估計錯誤之像素，最後提出 Threshold based Maximum Ratio C

ombining (TH MRC)。為驗證 TH MRC 之效能，我們招募了 20 位受測者，分別設計定頻呼吸資料庫、自主呼吸資料庫以及較具挑戰的呼吸率線性變化資料庫。上述資料庫用於檢測演算法在各種環境下是否能否正常運作。此外，為了公平性，亦將 TH MRC 與其他六種方法比較於公開資料庫。於定頻資料庫的水頻方向訊號測試中，TH MRC 將相關係數由 0.473 提升至 0.927，同時將絕對平均誤差由5.81 (Respiratory Rate Per Minute, Rspm) 降低至 0.89 Rspm；於垂直呼吸方向TH MRC 亦有所改善，該方法將相關係數由 0.951 提升至 0.

958，MAE 由 0.65 Rspm 降低至 0.57 Rspm。