課程資訊
課程名稱
感測器原理與應用-機電整合(二)
Principles and Applications of Sensors-Mechatronics (2) 
開課學期
109-1 
授課對象
學程  全電化都會運輸系統基礎技術學分學程  
授課教師
郭彥甫 
課號
BME3112 
課程識別碼
611 37300 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
必帶 
上課時間
星期三7,8,9(14:20~17:20) 
上課地點
知203 
備註
全電化運輸學程-核心課程
總人數上限:55人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1091BME3112 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

感測原理與應用為機電整合之基本專業科目,主要目的使學習者了解各種物理、化學與生物參數的感測原理,並且認識各種感測器應用的範例,特別是在生物機電系統的應用。課程內容以系統工程師的觀點為主軸,針對發展機電系統所需之感測器選用與信號調制(理)的工程技術能力進行講解。課程以講授為主,輔以感測器的應用介紹與代表性的示範實驗。 

課程目標
1, 自主性學習
2, 熟習常用感測元件之工作原理,並能夠根據生物機電系統之性能與功能需求,提供適當的感測元件供系統整合之用。
3, 能夠根據所使用的感測器的原理與性能,以及後級系統之訊號輸入要求,了解適當的訊號調制(理)電子電路的工作原理與選用的考量。
4, 熟習感測器應用實作 
課程要求
Exam(s): 50%+50%. 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
 
參考書目
1. Sensors and Signal Conditioning, 2nd Edition, Edited by Pallàs-Areny, R. &
Webster, J.G. (2001) John Wiley & Sons, Inc.

Web:
Concept: https://en.wikipedia.org/wiki/Sensor
Detail: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_sensors
Product: http://www.mouser.tw/applications/sensor_technology/
 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
Week 1
2020/09/16  Introduction / Lab0 
Week 2
2020/09/23  Data acquisition / Lab1 
Week 3
2020/09/30  Uncertainty analysis – statistics / Lab2 
Week 4
2020/10/07  Uncertainty analysis – statistics / Lab 3 
Week 5
2020/10/14  System response 
Week 6
2020/10/21  Mechanical variables measurement sensors/ Lab 4 
Week 7
2020/10/28  Thermal sensors / Lab 5 
Week 8
2020/11/04  System identification / Lab 6 
Week 9
2020/11/11  No class – preparing for midterm exam 
Week 10
2020/11/18  Midterm exam 
Week 11
2020/11/25  Spatial variables measurement sensors 
Week 12
2020/12/02  Primary signal conditioning for sensors 
Week 13
2020/12/09  Signal conditioning – amplification & nonlinear operation 
Week 14
2020/12/16  Signal conditioning – filtering & noise immunization 
Week 15
2020/12/23  Signal conditioning – signal forms transformation 
Week 16
2020/12/30  Lab 7 
Week 17
2021/01/06  No class – preparing for final exam
 
Week 18
2021/01/13  Final exam