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國立中山大學 資訊工程學系研究所 黃英哲所指導 吳欣諭的 基於生理訊號探討人體熱舒適度之初步建模 （2020），提出hrv缺點2020關鍵因素是什麼，來自於皮膚電反應、肌電圖、腦波圖、心電圖、人體舒適度。

而第二篇論文國立成功大學 生物醫學工程學系 鄭國順所指導 官聲劦的 深度學習網路對心電信號進行癲癇發作預測之應用 （2020），提出因為有 癲癇預測、心電圖、深度學習、時間卷積網路、注意力機制的重點而找出了 hrv缺點2020的解答。

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上一集我們聊過4x4 pickup truck在馬來西亞簡直是無敵的存在，那麼這次我們就來聊聊它的各種缺點！

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《後座椅背傾斜角度龍虎榜》

1-BMW 740Le （107°）
2-Subaru Forester （105.5°）
3-Nissan Almera 2020 （105°）
3-Honda City fl （105°）
4-Mercedes benz A250 （104°）
5-Perodua Myvi 2 （103.3°）
6-Toyota Vios gen3 （103.1°）
7-Mazda CX 5 （102.5°）
8-Subaru XV 2 （102°）
8-Proton Saga vvt （102°）
9-perodua bezza 2020 （101.5°）
10-Perodua Myvi 3 （101.3°）
11-Proton wira aeroback （101°)
11-Hyundai Elantra 201 （101°）
12-Proton Persona 2019 （100.6°）
12-Proton Prevé （100.6°）
13-Borgward BX5 （100.1°）
13-Perodua Viva （100.1°）
14-McLaren 720S 前座 （100°）
15-Proton X50 （99.9°)
15-Toyota Yaris （99.5°)
15-Mazda 3 Sedan （99.5°)
16-Proton Iriz （99.2°）
17-Mazda 3 HB （99°）
17-Nissan Navara NP300（99°）
18-Honda HRV fl （98.7°）
19-Toyota Corolla 2019 (98.5°)
20-Toyota Hilux 2020 （97.5°)
21-Mazda CX30 （97.4°)
22-Proton X70 CKD (96.5°)
23-Perodua Axia （95.8°）
24-Perodua bezza （95.4°）
25-Perodua Kelisa (95°) (**with cushion)

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基於生理訊號探討人體熱舒適度之初步建模

為了解決hrv缺點2020的問題，作者吳欣諭 這樣論述：

至今的空調系統，調控上是依據人體舒適度的模型決定運轉頻率的大小，而舒適度模型是由1982年所提出的PMV模型為主，該模型一大缺點即是非個人化的調配，無法完全將空調系統做出最適合人體舒適的溫度，導致空調系統的溫度不斷被調整而無法達到真的節能的目的。基於上述所說，我們想提出基於生理訊號評估人體熱舒適度之模型。方法由量測的環境裝潢、設備配置等開始設計，實驗共有8個環境條件，在每個環境條件都會量測生理訊號及熱舒適的問卷填寫，藉由量測到的生理訊號分析生理特徵並且對照問卷結果來選擇模型的參數與建置的方法，最後會與PMV模型來做評估熱舒適度準確性的比較。提出的模型選用高斯過程回歸建立，建議量測範圍為溫度2

3°C ~ 27°C，風速0.4 ~ 1.7 m/s，在19個生理特徵中選了9個特徵加上2個環境條件做為評估熱舒適度模型的參數。模型最終誤差(RMSE) 介於0.6~0.8間 而模型解釋能力(R square) 約在0.7~0.8之間，意味著模型預測結果對於熱舒適性的變動有70~80%的解釋能力。與PMV相比，R square 至少提升13%且RMSE降低了25.6%，由此可知，將生理訊號納入評估熱舒適度模型會比PMV模型評估效果提升。此外在現實的考量下，無法量測評估模型的所有訊號時，我們提供不同種類的生理訊號對於評估舒適度結果的影響力，影響力排序由大至小為肌電訊號、體溫、心電訊號、腦電訊號，

藉此提供不同情況下依需求調整生理訊號的種類的參考。未來可以針對此模型去量測更多不同的環境條件並且搭配生理特徵個別的相關性去調整模型參數，達到對於不同環境與情境都能準確評估熱舒適度的模型。

深度學習網路對心電信號進行癲癇發作預測之應用

為了解決hrv缺點2020的問題，作者官聲劦 這樣論述：

癲癇影響全世界約0.8%的人口，而在台灣就有大約十五萬人患有癲癇，雖然某部分的癲癇患者嚴重癲癇發作的頻率不高，但在生活中發生意外的可能以及旁人的想法皆會讓癲癇患者產生不小的心理壓力。過去大多數針對癲癇的研究僅止於癲癇檢測，但癲癇檢測對於癲癇患者在日常生活中的幫助極其有限，無法有效的讓癲癇患者避開危險。雖然使用腦電圖預測癲癇的研究在近年來有成熟的發展，然而腦電圖不論是在穿戴上以及外觀皆不利於在日常配戴的條件。因此本研究提出使用心電訊號搭配深度學習網路來預測癲癇發作，並針對臨床的穿戴式用途做調整。相較於過去使用心律變異度參數來預測癲癇，本研究所使用的深度學習網路在即時性、泛化性上更加具有優勢，以

時間卷積網路搭配自我注意力機制預測癲癇有效的標記出發作前的訊號，同時也能偵測到癲癇發作的時間。本研究僅使用網路開源資料PhysioNet.com的七筆癲癇資料，需適當的處理資料以及調整訓練參數來彌補少量訓練中的缺點。最終在七筆資料中有四筆成功預測出顯著的發作前訊號，可以提前10到15分鐘預測到癲癇的發作，證實了深度學習方法應用於癲癇預測任務上，即使使用少量資料仍有不錯的效果，且深度學習方法還有助於在臨床應用上的即時預測效果。

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