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Lab

Nonlinear Signal and System Lab​

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Research

錨點 1

Nonlinear Control 非線性控制

We have improved some existing nonlinear theories to make them applicable to a broader range of scenarios. We have also applied some nonlinear theories to practical situations to solve problems.

我們對既有的非線性控制理論進行延伸與改進,以擴展其應用範圍。同時,將這些理論應用於實際問題,以解決現實世界中的挑戰。

Cyber Attack 網路攻擊

We aimed to focus on control-theoretic approaches for defending against network attacks (e.g., DoS) and providing solutions for a broader spectrum of communication issues.

​本研究聚焦於以控制理論方法防禦網路攻擊(如阻斷服務攻擊,DoS),並解決各類通訊相關問題。

Social Network 社會網路

We used nonlinear control theory to address the issues of opinion convergence and power distribution in social networks.

我們運用非線性控制理論來研究社會網路中的意見收斂與權力分配問題。

AI (Visual & Financial)

人工智慧(視覺與金融)

We apply artificial intelligence to analyze financial data and model complex market dynamics, enabling accurate forecasting and data-driven decision-making. In parallel, we develop sensor-driven image AI systems that achieve robust and precise perception through multi-sensor fusion and intelligent visual understanding.

我們運用人工智慧分析金融數據並建構複雜市場動態模型,以提升預測準確性並支持資料驅動決策。同時,我們開發以感測器為基礎的視覺人工智慧系統,透過多感測器融合與進階視覺理解,實現穩健且精確的感知能力。

Applications

The theoretical results developed in our lab have been successfully applied to a wide range of engineering problems, including: 本實驗室所發展之理論成果已應用於多項工程問題,包括:

  • Stability analysis of power inverters   電力變流器之穩定性分析

  • Consensus control in multi-agent systems  多代理系統之一致性控制

  • Tracking and regulation control of nonholonomic mechanical systems 非完整機械系統之追蹤與調節控制

AI End-to-End Quantitative Investment System

Transformer-based AI for predicting weekly optimal asset allocation across Taiwanese, U.S., and Japanese equity markets.

For research purposes only. Investment involves risk and AI predictions are for reference only.

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基於 Transformer 架構,自動預測台股、美股與日股未來一週之最佳資產配置。

本系統僅供研究參考,投資有風險,AI 預測不構成投資建議。

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Future Directions

Our future research will focus on emerging interdisciplinary areas, including:

本實驗室未來研究將聚焦於新興跨領域方向,包括:

  • Quantum control 量子控制

  • Artificial intelligence in control systems 控制系統中的人工智慧應用

  • Data-driven and big data-based system analysis 資料驅動與大數據系統分析

Our Vision

We aim to bridge the gap between theoretical control research and practical applications, driving innovation in modern engineering systems and intelligent technologies.

我們致力於銜接控制理論研究與實際應用之間的落差,促進現代工程系統與智慧科技的發展。

Room: EC 7017-1

E-mail : labec7017.1@gmail.com​

Tel : 886-7-525-2000 Ext.4199

Career Prospects

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台積電

(TSMC)

整合工程師| Integration Engineer

Graduated: Dec. 2023

畢業時間:2023.12

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廠務工程師| Facilities Engineer

Graduated: Jul. 2025​

​畢業時間:2025.07

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台塑

(Formosa Plastics)

影像識別工程師|Computer Vision Engineer

Graduated: Jul. 2025

畢業時間:2025.07

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新加坡商兆普

(AES-KY)

硬體研發工程師| Hardware R&D Engineer

Graduated: Aug. 2025

畢業時間:2025.08

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台達電

(Delta Electronics)

駐泰國硬體工程師|​Hardware Engineer (Thailand Assignment)

Graduated: Dec. 2024

畢業時間:2024.12

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輝達

(NVIDIA)

晶片測試研發工程師|​Chip Test R&D Engineer

Graduated: Dec. 2025

畢業時間:2025.12

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達明機器人

(Techman Robot)

 應用工程師| Application Engineer

Graduated: Dec. 2023

畢業時間:2023.12

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新盛力

(STL)

 硬體研發工程師|​Hardware R&D Engineer

Graduated: Aug. 2025

畢業時間:2025.08

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佳世達

(Qisda)

晶片測試研發工程師|Electronics Engineer

Graduated: Dec. 2023

畢業時間:2023.12

Ph.D. Student

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承昕

研究領域: 量子控制、隨機控制

技能專長: python、Matlab、C++、App設計

畢業學校:中山大學機電系

進入實驗室時間: 2023.07

以量子物理、隨機過程以及非線性等知識為基礎,我們去研究一個有Brownian motion的系統會不會穩定,而我們可否透過非線性裡面的工具去估測一個系統是否會穩定,在量子的系統裡我們透過估測知道這些微小的擾動最後是否會影響到整個系統

Master students

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文凱

研究領域: 網路攻擊控制

技能專長: C語言、Matlab

畢業學校: 中正大學電機系

進入實驗室時間: 2022.07

於現今社會中,網際網路的重要性比起以往越發顯得尤為重要,如今在疫情的影響下,許多實體的事物改變成線上操作,而防範或降低他人的惡意攻擊是網路發展不可或缺的一環,如何去控制此不可控的因素是研究中重要一環。

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峻佑

研究領域: 人工智慧,金融數據

技能專長: C語言,Python

畢業學校: 雲林科技大學 電機系

進入實驗室時間: 2024.07

人工智慧的出現徹底改變了金融業的運作方式。藉助數據挖掘和機器學習技術,AI能夠分析海量數據並持續優化預測模型,從而準確預測市場趨勢和評估風險,幫助金融機構做出更精確的決策。

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竣澤

研究領域: 非線性系統

技能專長: C語言、Matlab

畢業學校: 元智大學電機系

進入實驗室時間: 2024.07

非線性系統是指輸入和輸出之間的關係不呈現線性比例,系統的反應通常會隨著輸入大小或狀態的變化而變得複雜。這類系統常見於自然界和工程領域,如氣候變化、人口增長、以及機械振動等現象。

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​煜庭

研究領域: 網路攻擊

技能專長: MATLAB、C

畢業學校: 義守大學 電機系

進入實驗室時間: 2025.09

以網路安全與資訊防護為核心,研究各類網路攻擊行為之原理與特性,包括惡意流量分析、入侵行為偵測、阻斷服務攻擊與弱點利用等議題。透過資料分析與模型建構,探討攻擊在不同網路環境與流量條件下的行為模式,並評估防禦機制之有效性,提升系統在面對惡意攻擊時的穩定性與安全性。

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義騏

研究領域: 人工智慧、深度學習

技能專長: C語言、Python、Matlab

畢業學校: 嘉義大學電機系

​進入實驗室時間: 2024.07

人工智慧與深度學習在影像處理中的應用廣泛,涵蓋目標檢測、影像分割、圖像增強等技術。這些技術透過神經網路模型的訓練與優化,推動自動化視覺系統在醫療、監控、無人駕駛等領域的創新發展。

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尚軒

研究領域: 非線性控制

技能專長: C語言,Matlab

畢業學校: 中原大學電機系

進入實驗室時間: 2024.07

非線性控制系統要求我們學會接受不確定性,並採取相應的策略來應對,我們在生活中往往也面對許多不確定性,無法精確掌控的情境有時需要靈活應對,讓我學會如何在不確定的環境中找到平衡,通過靈活和適應來保持系統的穩定性。

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​謹懌

研究領域: 深度學習、影像辨識
技能專長: MATLAB、Python
畢業學校: 逢甲大學 自動控制系

進入實驗室時間: 2025.09

以控制理論、訊號處理與系統分析為基礎,研究中結合影像資料與數值模型,探討系統在旋轉、擾動與雜訊條件下的穩定性與定位能力。透過 MATLAB 建立資料處理流程與模型驗證,分析誤差來源,並評估不同參數設定對整體系統效能的影響。

​Graduated students

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旻遠

研究領域: 人工智慧、深度學習
技能專長: C++、python
畢業學校: 虎尾科技大學 電子系

進入實驗室時間: 2023.02

畢業時間: 2025.12

人工智慧的快速發展讓我深感興奮與驚訝,它已經在許多領域展現出驚人的優點,如自動駕駛、自然語言處理和醫療診斷等。人工智慧的進步為我們帶來更高效、準確和創新的解決方案,幫助我們處理複雜的問題,好比這些字句就是AI生成的。

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