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元智大學 機械工程學系 謝建興所指導 陳子秝的 利用心跳訊號評估麻醉深度實現自主性檢測系統 （2018），提出HRV 維修關鍵因素是什麼，來自於心電訊號、自主性系統、連續小波轉換、卷積神經網路、麻醉深度。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 電機工程學系 鄭慕德所指導 劉昌紋的 基於心電圖的情緒壓力分析系統 （2013），提出因為有 心電圖、心率變異、自律神經系統、精神壓力、功率頻譜密度的重點而找出了 HRV 維修的解答。
HRV 維修進入發燒排行的影片
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現在很多人都愛開歐系車 有的人因為不了解而卻步
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利用心跳訊號評估麻醉深度實現自主性檢測系統
為了解決HRV 維修 的問題，作者陳子秝 這樣論述：
根據自主化系統的概念與發想，提出實際應用的控制系統架構並且將此一系統架構應用於醫療手術上的麻醉深度評估。自主化系統的設計即為模仿人類解決問題與分工的特性。在未知與持續變動的環境中，自主化系統必須具有高程度的獨立性實行自我管理及分工，以便達到所給予的任務與目標。自主化系統為控制系統的延伸，其為五種階層(進程、模型、評比、偵錯及規格化)由低階至高階的功能所組成。這五項功能將使自主化系統擁有自我運行、自我協調、自我整合、自我維修及自我分工的特性。此篇論文將自主化系統應用於生醫領域，其中又以麻醉深度評估為此次的研究主題。將手術蒐集之心跳訊號以連續小波轉換(Continuous wavelet tra
nsform) 處裡後，配合人工智慧架構中的卷積神經網路(Convolutional neural network) 訓練作麻醉監測系統的預測模型。而為了驗證麻醉深度的預測準確度，本篇研究更以市售之麻醉深度監測器為參考指標，將麻醉深度依值分為輕度、中度、重度麻醉，以進行訓練比對。
基於心電圖的情緒壓力分析系統
為了解決HRV 維修 的問題，作者劉昌紋 這樣論述：
隨著現代人所承受的壓力比以前高出許多。面對生活週遭環境的問題，壓力更是難以計數，適當的壓力可使人生理及心理保持良好的狀態，但環境中所產生的壓力往往都不是暫時性，因為壓力沒有得到適當的抒發或問題沒有得到解決，就會長期累積壓力，導致生理及心理會出現一些症狀和疾病。而壓力一旦長期累積就會影響自律神經，造成自律神經失調，進而產生各種疾病。壓力是無法避免的，因此，如何了解管理壓力是現今社會中非常重要的議題。有關精神壓力的負荷程度以往一般常用壓力知覺量表來評估。本論文研究提出了一個基於心電圖的情緒壓力分析系統。利用心率變異各頻帶能量的變化，可分析人體生理反應與自律神經系統的關連性，因人在不同程度
的情緒壓力下會影響交感神經與副交感神經的活動強弱。本研究利用心電圖的心率變異之功率頻譜密度進行分析，藉以觀察其自律神經系統之變化。實驗結果顯示，在精神壓力下，高頻功率成份比(HF%)會明顯下降，低頻功率成份比(LF%)與低高頻功率比（LF/HF）明顯上升。當精神壓力減少時，低頻功率成份比(LF%)與低高頻比功率（LF/HF）則會明顯下降，高頻功率成份比(HF%)會明顯增加。這些變化可作為評估精神壓力狀態的指標，進而作為班表安排的參考， 甚至可輔助臨床相關檢測與診斷。