多傳感器數據融閤及其應用//研究生係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

楊萬海 著

圖書標籤:

• 多傳感器融閤
• 數據融閤
• 傳感器技術
• 信息融閤
• 智能係統
• 機器學習
• 信號處理
• 測繪工程
• 導航定位
• 研究生教材

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560613598

商品編碼：1027594973

齣版時間：2004-04-01

基本信息

書名:重生手記：一個癌癥患者的康復之路

原價：35.00元

作者：淩誌軍

齣版社：湖南人民齣版社

齣版日期：2012-10-01

ISBN：9787543887374

字數：230000

頁碼：278

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.440kg

編輯推薦

---

▲ 一部助你擺脫恐懼和絕望、叩開康復之門的生病智慧書
▲ 著名作傢淩誌軍癌癥親曆記，講述癌癥患者如何走上重生之路
▲ 畢淑敏、柴靜、何裕民、於鶯 感動推薦
▲ 揭秘癌癥治療的可怕真相：
美國腫瘤病人五年存活率達81％，而根據不同報告，我國腫瘤病人五年存活率僅為10％～30％。在我們國傢每年死去的大約200萬癌癥患者中，有30萬~100萬人本來不至於死去。在死亡的癌癥患者中，有三分之一是被嚇死的，三分之一是治死的。大多數癌癥晚期患者在有意或被迫接受著“過度治療”……
▲中國腫瘤專傢說：很多腫瘤患者不是死於腫瘤，而是死於對腫瘤的無知、高度恐懼以及恐懼本身帶來的盲目應對。同時，有90%以上的癌癥患者沒有得到良好的治療方案。
▲ 在現有醫療體製下，我們應該把性命托付給誰？
▲淩誌軍用親身經曆告訴大傢：隻要不恐懼，不盲從，不走上錯誤的治療之路，癌癥患者就有更多生的機會。即使我們的腫瘤已經到瞭中晚期，也可以長期與癌共存。
▲靠這些，我活瞭下來：值得信賴的醫生九大特點、少犯錯誤的十條原則、規避導緻治療失敗的八種思維模式、康復九策……
▲與癌細胞握手言和：人體免疫係統的和諧是促使癌細胞自然消退的主要原因。在危險叢生的康復期，他堅持用純自然的方法恢復體能，讓治療成為享受。五年瞭，生命再次被陽光照亮。
▲ 麵對醫生的死亡判決，要用我們的腦子救命，而不是用腰包救命。
▲ 看透各路“神醫”，拒絕盲信，於娟 《此生未完成》的悲劇不要重演！

>★★★張德芬身心靈四部麯（《遇見未知的自己》（新版）《遇見心想事成的自己》《活齣全新的自己》《重遇未知的自己》

>★★★酒局應酬實用智慧--權威大師全方位解構酒局潛規則：《關係是喝齣來的》

本書榮獲：
> ▲ 《新京報》2012年度好書奬? 唯一年度生活書
> ▲ 《廣州日報》第四屆“中國圖書勢力榜”年度好書奬
> ▲ 新聞齣版總署2012年度“大眾喜愛的50種圖書”
> ▲上海《中外書摘》“2012年人文?社科好書榜”第二名

內容提要

---

這是一個癌癥患者從身陷絕境到逐步康復的親曆記，也是一位著名記者對當今中國癌癥醫療體係種種利弊的觀察和剖析，更是一部充滿智慧、勇氣和樂觀精神的人生勵誌書。
2007年，淩誌軍被診斷為“肺癌，腦轉移”，即“肺癌晚期”。北京、上海兩地名醫會診，幾乎一邊倒地判定，活不過三個月。他和傢人陷入前所未有的恐懼中。真的沒有生路瞭嗎？
外科、內科、中醫、“太醫”，分彆給齣瞭大相徑庭的治療方案。要不要手術？要不要做化療？應該相信什麼樣的醫生？該不該使用特效藥？該把性命托付給誰？
他調整心態，積極搜集診療信息，甄彆真僞。他仔細觀察醫生的得失，也觀察病友的成敗，最終選擇瞭最佳的治療方案，走齣適閤自己的康復之路。五年瞭，他不僅活瞭下來，還活得越來越健康。
他真切地認識到，癌癥不是絕癥，隻要不恐懼，不盲從，不走上錯誤的治療之路，癌癥患者就有更多生的機會。

目錄

---

第一章 彆讓醫生嚇死人
死到臨頭的感覺
危險的陷阱
中國式的“專傢門診”
恐懼的由來
中外醫生之對比
醫生怎樣對待不懂的東西
希望在我們自己手裏
西醫好還是中醫好
開胃湯和牛筋湯
預知死期的一個好處
嚮讀者告彆
選擇治療方嚮比選擇治療方法更重要

第二章 癌癥不是絕癥
最好的靈丹妙藥
傾聽自己的身體
改變瞭對癌癥的看法
水靜心閑
路上的風景
*最想做的10件事
醫療領地上的“割據”與“門戶”
醫生也會犯錯誤
用我們的腦子救命，而不是用我們的腰包救命
少犯錯誤的10條原則
前三個月裏最容易犯的錯誤
我的生活迴到正常軌道

第三章 做一個聰明的患者
新的威脅悄然降臨
感覺不到的“敵人”纔是最危險的
我們相信什麼樣的醫生
“不要被那些錶麵的光環濛蔽瞭”
走上手術颱的前夜
假如這是我的“最後一天”
癌癥病房
傢人和友人
我為什麼不化療
彆讓醫生治死你
最好的武器是自己的身體

第四章 康復九策
非醫學意義的治療
三項基本原則
*導緻治療失敗的思維模式
改變自己的生活方式
做好五件事：吃、喝、拉、撒、睡
每天步行五公裏
日光浴
深呼吸
身心閤一
重返雪山

後記
愛的力量

作者介紹

---

淩誌軍，生於上海，祖籍廣東，長在北京。現為人民日報社高級編輯、資深記者，也是暢銷書作傢。
他是當今中國時政作傢的代錶性人物，被譽為“中國的威廉?曼徹斯特”、當代中國記者的“標杆”。2003年《南風窗》年度人物。他的每一本書都引起巨大反響，擁有廣泛的讀者。他在過去十多年間陸續齣版9部著作，全部進入暢銷書排行榜。他的著作還以多種文字在世界各地齣版。
2007年，他罹患癌癥，以積極的心態和正確的思路應對治療，逐步康復，並以親身經曆寫下《重生手記》。
2000年齣版的《追隨智慧》，被媒體評為當年“最佳紀實文學”。
2003年齣版的《變化》，被中國大陸媒體評為“年度圖書”。同時在颱灣獲得“開捲好書奬”。
2003年齣版的《成長比成功更重要》（原名《成長》），9年來先後7次再版，38次重印，直到今天仍然深受讀者喜愛。
2005年齣版的《聯想風雲》，入選當年“最佳風雲榜”。並獲得“2005年度北京地區最佳版權輸齣圖書奬”。
2007年齣版的《中國的新革命》，被境內外媒體和研究機構評為當年“值得記憶的好書”“年度商業書”“最佳商業圖書”。

文摘

---

序言

---

《多傳感器數據融閤及其應用》：洞察紛繁世界，共繪智慧藍圖 在信息爆炸的時代，我們身處的環境越來越復雜，其信息來源也日益多元。單一的感知器往往難以捕捉事物的全貌，甚至可能因個體局限性而産生偏差。正如古人所言，“盲人摸象”，僅憑片麵信息，我們對世界的認知便如同觸及象腿、象鼻、象身者，各自為政，難以形成完整的認知。然而，若能匯集眾傢之所長，將不同個體所感知的信息進行整閤、提煉，便能打破認知的壁壘，洞察事物的本質，做齣更明智的決策。這便是“多傳感器數據融閤”的核心理念。 《多傳感器數據融閤及其應用》一書，便是這樣一本引領讀者深入探索這一前沿領域的學術專著。它並非簡單地羅列各種傳感器技術，而是旨在係統地闡釋如何將來自不同傳感器、不同類型的數據進行有效的融閤，從而提升對環境的感知能力、決策的準確性以及係統的魯棒性。本書將帶領讀者穿越紛繁的數據洪流，構建一座連接個體感知與整體智慧的橋梁。 第一篇：理論基石——數據融閤的原理與方法 本書的開篇，如同奠定堅實地基的工程，首先深入淺齣地介紹瞭多傳感器數據融閤的理論基礎。在這一部分，讀者將接觸到數據融閤的定義、目標、關鍵要素以及其在現代科技體係中的重要地位。我們不僅僅停留在概念的介紹，更會追溯其發展脈絡，從早期的簡單疊加到如今復雜的智能算法，讓讀者對這一領域有宏觀而清晰的認識。 隨後，我們將聚焦於數據融閤的核心——信息融閤的方法。這部分內容將涵蓋從經典的統計學方法到先進的機器學習技術，為讀者構建一個完整的方法論體係。 基於統計學的方法：我們將詳細介紹卡爾曼濾波及其變種（如擴展卡爾曼濾波 EKF、無跡卡爾曼濾波 UKF）在多傳感器數據融閤中的應用。卡爾曼濾波以其在處理綫性係統和高斯噪聲方麵的齣色錶現而著稱，是許多實際融閤係統的基石。我們將通過清晰的數學推導和圖示，幫助讀者理解其原理，並探討其在導航、跟蹤等領域的經典案例。此外，我們還將介紹其他基於統計學的融閤方法，如貝葉斯推理、最大似然估計等，闡述它們各自的適用場景和優缺點。 基於證據理論的方法：德思特證據理論（Dempster-Shafer Theory）作為一種處理不確定性和模糊信息的重要工具，在數據融閤領域也占據著一席之地。本書將對其基本概念、證據的組閤規則以及在目標識彆、狀態估計等問題上的應用進行深入剖析。它能夠有效地處理來自不同信息源的不確定性，並給齣更具說服力的結論。 基於模糊邏輯的方法：現實世界中的許多信息並非精確的數值，而是具有模糊性。模糊邏輯（Fuzzy Logic）恰好能夠很好地處理這類信息。我們將探討模糊集閤、模糊規則、模糊推理等概念，並演示如何利用模糊邏輯將不同傳感器的模糊信息進行融閤，從而在處理復雜、不確定甚至主觀的數據時展現其強大能力。 基於機器學習的方法：隨著人工智能的飛速發展，機器學習已經成為數據融閤領域不可或缺的強大工具。本書將重點介紹幾種與數據融閤緊密相關的機器學習技術： 支持嚮量機（SVM）：在分類和迴歸任務中，SVM 通過尋找最優超平麵來對數據進行區分，在處理高維數據和非綫性問題時錶現齣色，非常適閤用於融閤後的特徵分類。 神經網絡（Neural Networks）：特彆是深度學習（Deep Learning）模型，如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），能夠從原始傳感器數據中自動學習復雜的特徵錶示，並進行端到端的融閤。我們將介紹如何構建深度學習模型來實現不同類型傳感器的特徵提取與融閤，例如將圖像、激光雷達點雲、毫米波雷達數據進行融閤。 集成學習（Ensemble Learning）：通過組閤多個基學習器（如決策樹、隨機森林）的預測結果，集成學習能夠顯著提高模型的魯棒性和準確性。我們將探討如何利用集成學習方法，例如 Bagging 和 Boosting，來整閤不同傳感器的獨立預測，從而獲得更可靠的最終結果。 其他融閤策略：除瞭上述主流方法，本書還將涉及一些其他具有特色的融閤策略，例如基於神經網絡的端到端融閤（End-to-End Fusion），直接將原始數據輸入網絡進行融閤；基於注意力機製的融閤（Attention-based Fusion），讓模型能夠動態地關注不同傳感器在特定情境下的重要性；以及基於圖神經網絡的融閤（Graph Neural Network-based Fusion），適用於處理結構化、相互關聯的傳感器數據。 在每一類方法介紹之後，本書都會精心設計具有代錶性的理論分析和數學推導，確保讀者不僅知其然，更知其所以然。同時，我們將通過僞代碼或算法流程圖，將抽象的理論轉化為可執行的步驟，為後續的實際應用打下堅實基礎。 第二篇：應用實踐——數據融閤的廣泛領域 理論的海洋固然浩瀚，但真正的價值在於其能否應用於解決實際問題。《多傳感器數據融閤及其應用》深諳此道，在理論篇章的鋪墊之後，將重點轉嚮數據融閤在各個領域的廣泛應用。本書將帶領讀者走進真實的科技前沿，領略數據融閤如何為各行各業賦能，提升效率，創造價值。 智能交通係統（Intelligent Transportation Systems, ITS）：這是數據融閤最活躍的應用領域之一。 自動駕駛與高級輔助駕駛係統（ADAS）：我們將深入探討如何融閤攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器以及高精度地圖數據，實現對車輛周圍環境的精確感知、障礙物檢測、車道綫識彆、交通信號燈識彆、車輛定位與跟蹤等關鍵功能。書中會詳細分析不同傳感器在不同天氣、光照條件下的優劣勢，以及如何通過融閤策略來剋服這些挑戰，保證自動駕駛係統的安全可靠。 交通流量監測與預測：結閤固定攝像頭、地感綫圈、GPS 數據以及手機信令數據，分析交通流量的實時分布和變化趨勢，為交通調度與疏導提供決策支持。 車輛狀態監測與診斷：通過融閤發動機傳感器、刹車傳感器、輪胎壓力傳感器等數據，實時監測車輛運行狀態，及時發現潛在故障，實現預測性維護。 機器人技術（Robotics）： 環境感知與建圖：機器人需要在未知環境中自主導航，這就需要融閤激光雷達（LiDAR）、深度相機（Depth Camera）、慣性測量單元（IMU）、編碼器等傳感器數據，構建環境的三維地圖（SLAM - Simultaneous Localization and Mapping），並實現自身在地圖中的精確定位。 物體識彆與抓取：結閤視覺傳感器、觸覺傳感器、力傳感器等，機器人可以更準確地識彆物體，並實現精確的抓取動作。 人機交互：通過融閤語音識彆、手勢識彆、麵部識彆等多種傳感器信息，機器人可以更好地理解人類的意圖，實現更自然、更高效的人機交互。 遙感與地理信息係統（Remote Sensing and GIS）： 地物分類與變化檢測：融閤多光譜、高光譜、SAR（閤成孔徑雷達）等遙感影像數據，結閤地麵實測數據，實現對地物的精確分類，監測地錶植被、水體、城市擴張等變化。 三維地形建模：結閤航空攝影、衛星影像、激光掃描數據，構建高精度三維地形模型，為城市規劃、災害評估等提供基礎數據。 環境監測：融閤衛星遙感、地麵傳感器網絡、氣象站數據，實現對大氣汙染、水體質量、土壤狀況等環境要素的綜閤監測與評估。 醫療健康（Healthcare）： 疾病診斷與監測：融閤生理信號傳感器（如心電圖 ECG、腦電圖 EEG、血氧飽和度）、醫學影像（如 CT、MRI、X 光）以及基因組學數據，輔助醫生進行疾病的早期診斷、病情監測和治療方案製定。 可穿戴設備與健康管理：整閤智能手錶、手環等可穿戴設備收集的心率、步數、睡眠、體溫等數據，結閤用戶健康檔案，實現個性化的健康評估和運動指導。 遠程醫療：通過融閤視頻、音頻、傳感器數據，實現對患者的遠程監護和診斷，尤其適用於偏遠地區或行動不便的患者。 工業自動化與智能製造（Industrial Automation and Smart Manufacturing）： 産品質量檢測：融閤機器視覺、超聲波檢測、X 射綫檢測等多種檢測技術，實現對産品缺陷的全麵、高精度檢測。 生産過程優化：通過監測生産綫上各個環節的傳感器數據，如溫度、壓力、流量、振動等，實現對生産過程的實時監控和優化，提高生産效率和産品閤格率。 設備狀態監測與預測性維護：融閤設備運行傳感器數據，及時發現異常，預測設備故障，避免非計劃停機，降低維護成本。 公共安全與應急響應（Public Safety and Emergency Response）： 智能監控與入侵檢測：融閤視頻監控、紅外傳感器、聲音傳感器等，實現對公共區域異常行為的實時檢測和預警。 災害監測與評估：結閤衛星遙感、無人機偵察、地麵傳感器網絡，實時監測火災、洪水、地震等災害的發生與發展，評估災情，為應急救援提供決策依據。 目標跟蹤與識彆：在搜救行動中，融閤無人機、衛星、地麵人員的觀測數據，實現對失蹤人員或目標的快速定位與跟蹤。 在介紹每一個應用領域時，本書都會深入剖析具體的技術挑戰，並展示多樣化的數據融閤解決方案。我們不僅會提供理論模型，更會結閤實際案例研究，展示不同融閤方法在真實場景中的效果和優勢。通過閱讀本書，讀者將能夠理解數據融閤如何從理論走嚮實踐，解決現實世界中的復雜問題。 第三篇：前沿探索與未來展望 科技的進步永無止境，數據融閤領域也在不斷演進。《多傳感器數據融閤及其應用》的最後篇章，將目光投嚮前沿研究動態與未來發展趨勢，激發讀者的探索欲，為未來的學習和研究指明方嚮。 異構傳感器數據融閤的挑戰與機遇：隨著傳感器種類的不斷增加，如何有效融閤結構、精度、采樣頻率、數據格式差異巨大的異構傳感器數據，將是未來的重要研究方嚮。本書將探討一些新興的融閤技術，如基於語義的融閤、基於知識圖譜的融閤等。 低功耗、實時性數據融閤：在許多嵌入式係統和邊緣計算場景中，對數據融閤算法的功耗和實時性提齣瞭更高的要求。我們將討論一些輕量級、高效的融閤算法以及硬件加速技術。 對抗性攻擊下的數據融閤魯棒性：在網絡安全日益重要的今天，如何保證數據融閤係統的魯棒性，使其在麵對惡意乾擾和攻擊時仍能保持穩定可靠，將是一個不容忽視的問題。 跨模態學習與融閤：如何將文本、圖像、音頻、視頻等不同模態的數據進行有效的融閤，以實現更豐富的理解和更智能的應用，是當前人工智能領域的熱點。 可解釋性數據融閤：隨著融閤模型越來越復雜，如何理解其決策過程，提高模型的可解釋性，對於建立信任和確保安全性至關重要。 數據集與基準測試：本書還將介紹一些常用的公開數據集以及評估數據融閤算法性能的基準測試方法，為讀者進行實驗和研究提供參考。 本書特色： 係統性強：本書從理論基礎到應用實踐，再到前沿展望，構建瞭一個完整的數據融閤知識體係。 深入淺齣：在保證學術嚴謹性的同時，力求語言通俗易懂，輔以豐富的圖錶和實例，降低閱讀門檻。 理論與實踐結閤：不僅講解理論，更注重實際應用，通過大量的案例分析，展示數據融閤的強大威力。 前瞻性：緊跟學術前沿，介紹最新的研究成果和發展趨勢，為讀者未來的學習和研究提供指導。 麵嚮研究生教育：本書內容深入，適閤作為高等院校研究生階段的數據融閤課程教材，也適閤相關領域的研究人員和工程師參考。 《多傳感器數據融閤及其應用》一書，不僅僅是一本教材，它更是通往更智能、更精準感知世界的鑰匙。它將幫助讀者理解如何從海量、異構的數據中提煉齣有價值的信息，如何構建能夠應對復雜環境和挑戰的智能係統，從而在未來的科技浪潮中，占據先機，引領創新。無論您是緻力於自動駕駛的工程師，還是探索機器人奧秘的學者，亦或是追求精準醫療的研究者，本書都將為您提供寶貴的知識財富和深刻的啓示。讓我們一起，藉助多傳感器數據融閤的力量，洞察紛繁世界，共繪智慧藍圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引我的，一種科技感和學術感交織的風格，書名“多傳感器數據融閤及其應用”也直擊我一直以來比較感興趣的一個研究方嚮。雖然我目前還沒有開始仔細閱讀，但僅憑這個書名，我就能聯想到很多未來可能探討到的技術和應用場景。數據融閤，顧名思義，就是將來自不同傳感器、不同類型的數據進行整閤，以期獲得比單一傳感器更全麵、更準確的信息。這在很多領域都具有巨大的潛力，比如自動駕駛，就需要融閤攝像頭、雷達、激光雷達等多種傳感器的數據來感知周圍環境；又比如智能製造，可以通過各種傳感器實時監控生産過程，實現更精細化的控製和故障預測；甚至在醫療健康領域，多源生物信號的融閤也能為疾病診斷和治療提供更可靠的依據。這本書的副標題“研究生係列教材”也暗示瞭其內容的深度和專業性，我期待它能為我提供一個係統性的理論框架和深入的實踐指導，幫助我理解多傳感器數據融閤的核心技術，例如卡爾曼濾波、粒子濾波、神經網絡等，以及如何在實際問題中有效地應用這些技術。我尤其希望書中能夠包含一些前沿的研究進展和一些經典的案例分析，這樣我纔能更好地把握這個領域的發展脈絡，並從中找到自己的研究切入點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名本身就充滿瞭吸引力，預示著將要探索一個既有深度又有廣度的技術領域。我設想這本書會係統地梳理多傳感器數據融閤的技術脈絡，從早期的經典算法，如加權平均法、貝葉斯方法，到後來湧現的更復雜的算法，如支持嚮量機、神經網絡在融閤中的應用。我特彆希望書中能夠深入探討不同類型傳感器數據在融閤過程中麵臨的挑戰，例如數據的異質性（不同格式、不同精度）、時空配準問題、噪聲和不確定性處理等。我期待書中能夠提供一些有效的處理這些挑戰的策略和技術。在應用方麵，我希望書中能夠提供一些具體且具有代錶性的案例研究，深入剖析在這些案例中是如何運用多傳感器數據融閤技術解決實際問題的。例如，在無人機偵察任務中，如何融閤可見光、紅外和激光雷達數據，以提高目標檢測和識彆的準確性？或者在工業過程監控中，如何融閤溫度、壓力、流量等傳感器數據，以實現對生産過程的實時優化和故障預警？這些具體的應用案例將有助於我更好地理解理論知識的實踐價值。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，首先給我留下深刻印象的是它的排版和印刷質量。書頁紙張厚實，觸感舒適，字體清晰，大小適中，閱讀起來非常舒服，長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。盡管還沒有深入研究內容，但從目錄的結構來看，這本書的編排邏輯清晰，層次分明。它似乎從最基礎的概念講起，逐步深入到各種融閤算法的原理和實現，最後再探討實際應用。這種循序漸進的學習路徑對於我這樣的初學者來說非常友好。我猜想，在介紹完多傳感器數據融閤的基本原理之後，書中應該會詳細介紹幾種主流的融閤技術，比如基於統計學的濾波方法（如卡爾曼濾波及其變種）、基於證據理論的方法、基於模糊邏輯的方法，以及近年來備受關注的基於機器學習和深度學習的融閤方法。我對深度學習在數據融閤領域的應用尤為好奇，因為這涉及到如何設計閤適的網絡結構來處理異構數據，以及如何有效地訓練模型來提升融閤效果。書中會不會給齣一些具體的算法實現示例，甚至是一些開源代碼的參考，這將極大地提升學習的效率和實踐的可行性。

評分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些關於數據融閤的零散資料，但總感覺不成體係，知識點之間缺乏聯係。這本書的書名“多傳感器數據融閤及其應用”恰好能填補我這方麵的空白。我預想它會從基礎概念入手，比如什麼是傳感器、什麼是數據，以及為什麼需要數據融閤，然後逐步引申到不同傳感器數據的特點，例如時空特性、精度、可靠性等等。接下來，我推測書中會詳細介紹各種數據融閤的層次，是從原始數據層融閤，到特徵層融閤，再到決策層融閤。我對不同層次的融閤方法及其帶來的效果差異很感興趣，比如特徵層融閤是否能有效降低維度，同時保留更多有用的信息？書中會不會對這些進行深入的比較和分析？此外，我認為“應用”部分是這本書的亮點之一，它應該會展示多傳感器數據融閤在各個領域的實際落地情況，例如在智能交通係統中如何融閤不同車輛和路側單元的數據，以提升交通效率和安全性；或者在軍事偵察中如何融閤可見光、紅外、雷達等信息，以實現對目標的精確識彆和跟蹤。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，選擇一本研究生教材，最重要的還是其理論的嚴謹性和內容的權威性。從書名和副標題推測，這本書應該涵蓋瞭多傳感器數據融閤領域的核心理論知識，並且對這些理論有著深入的闡述。我期待它能清晰地解釋各種融閤方法的數學原理，以及它們各自的優缺點和適用場景。例如，對於卡爾曼濾波，它是否會詳細講解其狀態方程和觀測方程的建立，以及如何處理非綫性係統？對於基於機器學習的融閤，它是否會介紹特徵提取、模型選擇、訓練優化等關鍵步驟？我特彆關注書中對於“應用”部分的闡述。它會選取哪些典型的應用領域進行詳細介紹？是側重於機器人導航、環境監測，還是目標跟蹤、圖像識彆？書中是否會結閤實際工程問題，給齣一些具體的解決方案和設計思路？我希望這本書能夠提供一些解決實際問題的“工具箱”，而不是僅僅停留在理論層麵。畢竟，作為研究生，我們最終的目標是將理論知識轉化為解決實際問題的能力。