出版社： 国防工业出版社
ISBN：9787118100167
版次：1
商品编码：11701203
包装：平装
开本：16开
出版时间：2015-04-01
用纸：胶版纸
页数：223
具体描述
内容简介
《现代传感与检测技术》是作者徐兰英在多年从 事传感器教学及科研的基础上写成的，内容丰富、全 面、新颖，叙述力求由浅入深，对传感器原理讲清概 念和结构，对传感器应用充分结合生产和工程实际， 使教材具有一定的实用和参考价值，在编写过程中， 注意补充新器件新技术的内容。第1章主要介绍传感 器与检测技术的基础知识；第2章是检测系统的误差 合成；第3章是关于传感器的弹性敏感元件的设计和 材料；第4章至第10章介绍常见传感器的工作原理、 测量电路及应用；第11章主要介绍传感器输出信号的 调理电路；附录部分主要介绍传感器常见实验。本教材适用面广，不仅可作为机械电子工程、机 电一体化、自动控制技术等本科相关专业教材，也可 作为广大从事检测技术开发与应用的工程技术人员的 自学用书。
目录
第1章 传感与检测技术基础1.1 传感与检测的概念
1.1.1 检测技术
1.1.2 自动检测系统
1.2 传感器概论
1.2.1 传感器的定义
1.2.2 传感器的组成
1.2.3 传感器的分类
1.3 传感器与检测技术的发展方向
1.4 检测系统的静态特性与性能指标
1.4.1 测量范围
1.4.2 灵敏度
1.4.3 线性度
1.4.4 稳定度和漂移
1.4.5 回程误差
1.4.6 重复性
1.4.7 分辨力
1.4.8 精度
1.5 检测系统的动态特性与性能指标
1.5.1 微分方程
1.5.2 传递函数
1.5.3 频率响应函数
1.5.4 实现不失真测量的条件
习题
第2章 检测系统的误差合成
2.1 测量误差的基本概念
2.1.1 测量误差的名词术语
2.1.2 测量误差的分类
2.1.3 误差产生的原因
2.1.4 测量误差的表示方法
2.2 系统误差的消除方法
2.3 随机误差及其估算
2.3.1 随机误差的正态分布曲线
2.3.2 正态分布的随机误差的数字特征
2.3.3 正态分布的概率计算
2.4 测量误差的合成及最小二乘法的应用
2.4.1 测量误差的合成
2.4.2 最小二乘法的应用
2.4.3 回归分析
2.5 测量结果的数据处理
2.5.1 测量结果的表示方法与有效数字的处理原则
2.5.2 异常测量值的判别与舍弃
2.5.3 等精度测量结果的数据处理步骤
2.5.4 不等精度测量的权与误差
习题
第3章 弹性敏感元件设计
3.1 弹性敏感元件的基本特性
3.1.1 弹性特性
3.1.2 弹性滞后
3.1.3 弹性后效
3.1.4 固有振动频率
3.1.5 材料要求
3.2 敏感材料的转换功能
3.2.1 压—电转换功能
3.2.2 磁—电转换功能
3.2.3 光—电转换功能
3.2.4 热—电转换
3.3 半导体敏感材料
3.3.1 影响半导体物理性能的外场效应
3.3.2 常用半导体敏感材料
3.4 陶瓷敏感材料
3.4.1 压电陶瓷
3.4.2 热释电陶瓷
3.4.3 半导体陶瓷
3.5 有机敏感材料
3.5.1 有机热敏器件
3.5.2 压电性和热释电性高分子材料
3.6 形状记忆合金
习题
第4章 电参量式传感器
第5章 压电式传感器
第6章 磁电式传感器
第7章 热电式传感器
第8章 光电式传感器
第9章 超声波微波传感器
第10章 化学传感器
第11章 传感器应用技术
附录 传感器常见实验
参考文献
前言/序言
《数据挖掘与知识发现：从理论到实践》 第一章：引言：数据洪流中的价值寻觅 在信息爆炸的时代，我们被海量的数据所包围。这些数据如同未被开采的金矿，蕴藏着巨大的商业价值、科学洞察以及社会进步的驱动力。然而，原始数据本身并不能直接提供有用的信息，我们需要有效的工具和方法来从中提取出有价值的模式、规律和知识。本书正是应运而生，致力于为读者提供一个全面而深入的学习平台，掌握数据挖掘与知识发现的核心理念、关键技术以及实际应用。 数据挖掘（Data Mining）并非一个全新的概念，它融合了统计学、机器学习、数据库技术、人工智能等多个学科的精华，旨在从大规模数据集中发现隐藏的、有用的、可理解的模式。知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）则是一个更广义的概念，它包含了数据预处理、数据挖掘、模式评估和知识表示等一系列步骤。本书将重点关注数据挖掘这一核心环节，但也会适时穿插涉及KDD流程的其他重要组成部分，以帮助读者建立完整的知识体系。 为什么我们需要学习数据挖掘？其应用场景无处不在： 商业领域： 零售商可以利用顾客的购买历史来预测其未来的购买行为，从而进行精准营销和库存管理；金融机构可以通过分析交易数据来检测欺诈行为，评估信用风险；电信公司可以分析用户通话记录来预测客户流失，优化服务策略。 科学研究： 生物学家可以从基因组数据中发现疾病相关的基因；天文学家可以从观测数据中识别新的天体；社会科学家可以分析社交网络数据来理解群体行为。 医疗健康： 医生可以利用病人的电子病历数据来辅助诊断，预测疾病的发生和发展；药物研发人员可以从大量的实验数据中筛选出有潜力的候选药物。 互联网服务： 搜索引擎利用数据挖掘技术来优化搜索结果；推荐系统（如电商、视频网站）更是数据挖掘的典型应用，能够根据用户的兴趣推荐相关内容。 本书将循序渐进地引导读者，从数据挖掘的基础概念出发，逐步深入到各种先进的技术和算法。我们将强调理论与实践相结合，通过丰富的案例分析和代码示例，帮助读者理解抽象的算法如何在真实世界的数据集中发挥作用。无论您是计算机科学专业的学生，还是希望将数据分析技能应用于业务的从业者，本书都将是您开启数据挖掘之旅的理想伙伴。 第二章：数据预处理：为挖掘打下坚实基础 在进行任何有意义的数据挖掘之前，我们必须面对一个普遍的现实：真实世界的数据往往是“脏”的、不完整的、不一致的。直接对这些原始数据进行挖掘，很可能导致误导性的结论。因此，数据预处理是数据挖掘流程中至关重要且往往占据大量时间和精力的一环。本章将深入探讨数据预处理的各项技术，确保我们能够为后续的挖掘工作提供高质量的数据输入。 数据集成： 在实际应用中，数据可能分散在多个不同的数据源中，如数据库、文件、API等。数据集成是将这些分散的数据源合并成一个统一的数据视图的过程。这可能涉及到解决数据模式不匹配、冗余数据以及属性值冲突等问题。我们将介绍不同的数据集成策略，以及如何处理实体识别和一致性问题。 数据清洗： 这是数据预处理中最常见也是最耗时的任务之一。数据清洗旨在处理数据中的噪声、不一致和缺失值。 噪声处理： 噪声是指数据中的随机错误或离群值。我们可以采用平滑技术（如分箱、回归、聚类）来减少噪声的影响。离群值检测也是噪声处理的重要组成部分，我们将探讨一些检测异常值的常用方法。 缺失值处理： 缺失值是数据中普遍存在的问题。根据缺失值的比例和原因，我们可以选择不同的处理策略，包括删除记录、填充均值/中位数/众数、插补（如回归插补、K近邻插补）或将其作为一个单独的类别进行处理。我们将分析各种方法的优缺点及其适用场景。 不一致性处理： 数据不一致性可能源于多种原因，如数据录入错误、不同的编码标准等。例如，在同一列中，“北京”和“BJS”可能代表同一个城市。处理不一致性需要定义一致性规则，并应用相应的方法进行修正，例如标准化、统一命名等。 数据变换： 在某些情况下，直接使用原始数据可能不利于挖掘算法的性能。数据变换技术可以将数据转换成更适合挖掘的形式。 归一化与标准化： 许多算法对数据的尺度非常敏感。归一化（Normalization）将数据缩放到一个固定的范围（如0到1），而标准化（Standardization）则将数据转换为均值为0，方差为1的分布。我们将讨论Z-score标准化、Min-Max归一化等常用方法。 属性构造： 通过已有的属性，我们可以构造出新的、更有意义的属性，这有助于提高挖掘模型的准确性。例如，根据出生日期构造“年龄”属性。 离散化： 将连续型属性转换为离散型属性（区间）在某些算法中（如决策树）是必要的。我们将介绍等宽离散化、等频离散化和基于熵的离散化等方法。 数据规约： 当数据集非常庞大时，直接进行挖掘不仅耗时，而且可能导致“维度灾难”。数据规约技术旨在减小数据集的规模，同时尽量保留数据的有用信息。 维度规约： 减少属性（特征）的数量。主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）是两种经典的降维技术，它们通过线性变换将高维数据映射到低维空间，同时保留最多的信息。我们将详细介绍PCA的原理和应用。 样本规约： 减少样本（记录）的数量。例如，通过抽样技术（随机抽样、分层抽样）来获取一个具有代表性的子集。 本章将通过具体的代码示例，演示如何使用流行的Python数据科学库（如Pandas, NumPy, Scikit-learn）来实现这些数据预处理步骤。掌握高效的数据预处理技巧，是成为一名优秀数据挖掘专家的必经之路。 第三章：关联规则挖掘：发现数据之间的“隐藏联系” 关联规则挖掘是一种重要的无监督学习技术，旨在发现数据集中项（items）之间的有趣关系。最经典的例子莫过于“啤酒与尿布”的故事，它揭示了顾客购买行为中潜在的关联性。本章将深入探讨关联规则挖掘的核心概念、算法及其应用。 基本概念： 项集（Itemset）： 数据集中某个或多个项的集合。例如，在一个购物篮数据集中，{牛奶，面包} 是一个项集。 支持度（Support）： 一个项集在整个数据集中出现的频率。例如，如果1000笔交易中有200笔同时包含“牛奶”和“面包”，那么项集{牛奶，面包}的支持度就是20%。支持度衡量了一个项集的普遍性。 置信度（Confidence）： 给定一个项集A，另一个项集B在A出现的交易中同时出现的概率。例如，如果购买了“牛奶”的交易中有50%也购买了“面包”，那么规则“牛奶 -> 面包”的置信度就是50%。置信度衡量了规则的可靠性。 提升度（Lift）： 衡量规则“A -> B”出现的频率与A和B独立出现频率的比值。提升度大于1表示A和B存在正相关关系，小于1表示负相关，等于1表示独立。提升度能够帮助我们识别出真正有意义的关联，而非仅仅因为A和B本身都很频繁而产生的表面关联。 Apriori算法： 这是最经典和最基础的关联规则挖掘算法。Apriori算法的核心思想是“频繁项集向下闭包特性”，即任何一个频繁项集的任何非空子集也必须是频繁的。 算法步骤： 1. 生成候选频繁项集（Candidate Generation）： 从支持度为1的项集开始（即单个项），逐步生成支持度为k的候选项集，并剪枝掉支持度低于最小支持度的项集。 2. 扫描数据库（Database Scan）： 统计每个候选项集在数据库中的支持度。 3. 生成关联规则（Rule Generation）： 从频繁项集中生成置信度满足最小置信度的规则。 算法的效率与改进： Apriori算法在处理大规模数据集时效率不高，因为它需要多次扫描数据库。后续的算法，如FP-Growth（Frequent Pattern Growth）算法，通过构建FP-tree数据结构，可以大幅提高挖掘效率，因为它只需要两次扫描数据库。我们将重点介绍FP-Growth算法的工作原理。 应用案例： 市场篮子分析： 识别顾客购买行为中的关联性，用于商品陈列、交叉销售、促销策略等。 网站导航分析： 分析用户在网站上的浏览路径，优化网站结构和内容推荐。 医学诊断： 发现疾病症状之间的关联，辅助医生进行诊断。 文本挖掘： 发现词语之间的共现关系，用于主题模型等。 本章将通过详细的算法讲解和Python代码实现，帮助读者理解如何应用Apriori和FP-Growth算法来发现数据中的关联规则，并引导读者思考如何根据具体的业务场景选择合适的算法参数和评估指标。 第四章：分类：预测未知类别的“指南针” 分类（Classification）是数据挖掘中最常见也是最有用的任务之一。其目标是根据已知的训练数据，构建一个模型，能够将新的、未知的数据点划分到预定义的类别中。它广泛应用于垃圾邮件检测、图像识别、欺诈检测等领域。本章将介绍几种经典的分类算法及其工作原理。 分类的任务与评估： 训练与测试： 将数据集划分为训练集（用于构建模型）和测试集（用于评估模型性能）。 评估指标： 准确率（Accuracy）： 正确分类的样本数占总样本数的比例。 精确率（Precision）： 预测为正类的样本中，实际为正类的比例。 召回率（Recall）： 实际为正类的样本中，被正确预测为正类的比例。 F1-Score： 精确率和召回率的调和平均数，是综合评价指标。 ROC曲线与AUC值： 用于评估二分类模型的性能，尤其是在类别不平衡的情况下。 决策树（Decision Tree）： 决策树是一种直观易懂的分类算法，它将数据按照一系列条件分裂，形成一个树状结构。 基本原理： 决策树通过递归地选择最优的属性来分裂数据集，使得每个子节点中的样本尽可能属于同一类别。 分裂准则： 常用信息增益（Information Gain）和增益率（Gain Ratio）作为分裂准则，以ID3和C4.5算法为例进行讲解。 过拟合与剪枝： 决策树容易过拟合，需要通过剪枝技术（预剪枝和后剪枝）来提高模型的泛化能力。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 基于贝叶斯定理的概率分类器。 基本原理： 假设特征之间相互独立（“朴素”的来源），根据已有数据计算后验概率，选择概率最大的类别作为预测结果。 拉普拉斯平滑： 处理零概率问题。 应用： 文本分类（如垃圾邮件过滤）、情感分析等。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）： 一种强大的分类算法，旨在找到一个最优的超平面来分隔不同类别的数据。 线性可分与核技巧： 对于线性不可分的数据，SVM可以通过核技巧（Kernel Trick）将其映射到高维空间，使其在高维空间中线性可分。 软间隔与硬间隔： 讨论允许少量错误分类的软间隔SVM。 应用： 图像识别、文本分类等。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 一种基于实例的学习算法，不对模型进行显式训练，而是直接使用训练数据进行预测。 基本原理： 对于一个待分类的新样本，找出其在训练集中最近的K个邻居，然后根据这K个邻居的类别进行投票，得票最多的类别即为新样本的预测类别。 距离度量： 常用欧氏距离、曼哈顿距离等。 K值的选择： 影响模型性能的重要参数。 集成学习（Ensemble Learning）： 将多个学习器组合起来，以获得比单一学习器更好的性能。 Bagging（装袋）： 例如随机森林（Random Forest），通过自助采样构建多个基学习器，然后进行投票或平均。 Boosting（提升）： 例如Adaboost, Gradient Boosting，通过迭代地训练基学习器，每次都赋予错误分类的样本更高的权重。 本章将通过实例演示，使用Scikit-learn库实现决策树、朴素贝叶斯、SVM和KNN算法，并讲解如何使用各种评估指标来衡量和比较不同模型的性能。 第五章：聚类：探索数据中的“自然分组” 聚类（Clustering）是另一种重要的无监督学习技术，其目标是将相似的数据点划分到同一个簇（cluster）中，而将不相似的数据点划分到不同的簇中。与分类不同，聚类不需要预先知道类别的定义，而是试图从数据中发现潜在的结构。它常用于客户细分、图像分割、异常检测等。 聚类的目标与挑战： 相似性度量： 如何定义数据点之间的相似性是聚类成功的关键。常用距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。 簇的形状与数量： 不同的聚类算法对簇的形状和数量有不同的假设。 K-Means算法： 最常用和最简单的聚类算法之一。 算法步骤： 1. 初始化： 随机选择K个初始质心（centroid）。 2. 分配： 将每个数据点分配到距离其最近的质心所属的簇。 3. 更新： 重新计算每个簇的质心（为该簇所有数据点的均值）。 4. 迭代： 重复步骤2和3，直到质心不再发生显著变化。 K值的选择： 肘部法则（Elbow Method）、轮廓系数（Silhouette Coefficient）等方法用于确定最优的K值。 K-Means的优缺点： 简单高效，但对初始质心敏感，且只能发现球状簇。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 构建一个嵌套的簇结构（聚类树或树状图）。 凝聚式（Agglomerative）： 从每个数据点作为一个簇开始，逐步合并最相似的簇，直到所有点都在一个簇中。 分裂式（Divisive）： 从所有点在一个簇开始，逐步分裂簇，直到每个点都成为一个独立的簇。 链式法则（Linkage Criteria）： 定义簇之间距离的度量，如单连接、全连接、平均连接、Ward方法等。 树状图（Dendrogram）： 可视化层次聚类结果，并通过切割树状图来获得不同层级的聚类结果。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇，并且可以处理噪声点。 核心概念： 核心点（Core Point）、边界点（Border Point）、噪声点（Noise Point）。 算法原理： 通过密度可达性来连接点，形成簇。 优点： 能够发现任意形状的簇，对噪声不敏感。 其他聚类方法简介： Mean Shift： 基于密度的聚类，通过寻找数据的模式（局部密度最大值）来形成簇。 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）： 基于概率模型的聚类，假设数据是由多个高斯分布混合生成的。 本章将通过Python代码实现K-Means和层次聚类，并演示如何使用Scikit-learn的DBSCAN算法。我们将重点讨论如何选择合适的距离度量、确定K值以及如何解释聚类结果。 第六章：模型评估与优化：确保挖掘结果的可靠性 仅仅构建模型是不够的，我们需要对其进行准确的评估，并对其进行优化，以确保其在实际应用中的鲁棒性和有效性。本章将深入探讨模型评估的各个方面，以及常用的模型优化技术。 交叉验证（Cross-Validation）： K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）： 将数据集分成K个子集，轮流将其中一个子集作为测试集，其余K-1个子集作为训练集，重复K次，最终的评估结果是K次结果的平均值。这比简单的训练/测试划分更能减小模型评估的随机性。 留一法（Leave-One-Out Cross-Validation, LOOCV）： K折交叉验证的特例，K等于样本数量。 超参数调优（Hyperparameter Tuning）： 许多算法（如K-Means的K值，KNN的K值，SVM的C和gamma参数，以及模型的正则化参数）都有超参数，它们的取值直接影响模型的性能。 网格搜索（Grid Search）： 尝试所有预定义的超参数组合，找到最优的组合。 随机搜索（Random Search）： 在预定义的参数空间中随机采样参数组合，通常比网格搜索更有效率。 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）： 一种更高级的超参数优化方法，利用概率模型来指导搜索过程，以更少的尝试次数找到最优参数。 特征选择（Feature Selection）： 从原始特征集中选择最相关的特征子集，以提高模型性能，减小过拟合，并提高模型的可解释性。 过滤法（Filter Methods）： 基于统计学方法（如相关系数、卡方检验）独立于模型来选择特征。 包裹法（Wrapper Methods）： 使用特定模型来评估特征子集的性能，如递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）。 嵌入法（Embedded Methods）： 在模型训练过程中自动进行特征选择，如Lasso回归中的L1正则化。 模型选择（Model Selection）： 根据问题的性质、数据的特点和评估指标，选择最合适的模型。 模型的可解释性： 理解模型的预测是如何产生的，对于某些应用场景（如医疗、金融）至关重要。 本章将演示如何在Python中使用Scikit-learn库实现K折交叉验证、网格搜索以及特征选择技术。我们将强调在模型评估和优化过程中，选择合适的评估指标和策略是至关重要的，以避免“过拟合”和“欠拟合”等问题。 第七章：高级主题与未来展望 在前几章中，我们已经掌握了数据挖掘的基础概念、核心算法以及模型评估的方法。本章将简要介绍一些更高级的主题，并对数据挖掘领域的未来发展进行展望。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）： 专注于从非结构化文本数据中提取信息的技术，包括文本预处理、词袋模型、TF-IDF、词嵌入、主题模型（LDA）、情感分析等。 时间序列分析： 分析具有时间顺序的数据，如股票价格、销售趋势、天气数据等，用于预测未来趋势和识别模式。 图挖掘（Graph Mining）： 分析数据中的关系和连接，如社交网络分析、链接预测、社区发现等。 深度学习在数据挖掘中的应用： 神经网络（特别是深度神经网络）在图像、语音、文本等复杂数据的挖掘任务中取得了巨大成功，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer模型等。 大数据技术与平台： 介绍Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及如何利用这些技术来处理PB级别的数据集。 数据挖掘的伦理与隐私： 讨论数据挖掘过程中可能遇到的伦理问题，如数据隐私保护、算法的公平性、偏见等，以及相关法规和最佳实践。 未来趋势： 自动化机器学习（AutoML）、可解释人工智能（XAI）、联邦学习（Federated Learning）等新兴领域的发展。 通过对这些高级主题的介绍，读者可以对数据挖掘领域的广度和深度有更全面的认识，并为进一步深入学习和研究奠定基础。数据挖掘和知识发现是一个充满活力且不断发展的领域，其重要性将随着数据的不断增长而日益凸显。 总结 本书力求提供一个结构清晰、内容丰富、易于理解的数据挖掘与知识发现的学习路径。我们从数据预处理这一基础环节开始，逐步深入到关联规则挖掘、分类、聚类等核心算法，再到模型评估与优化。我们强调理论与实践相结合，通过案例分析和代码示例，帮助读者将所学知识应用于实际问题。希望本书能够成为您在数据科学领域探索与实践的宝贵资源，助您在数据洪流中发掘出真正的价值。
用户评价
评分
这本书我断断续续看了有些日子了，虽然封面设计上给我一种比较朴实甚至有点陈旧的感觉，但翻开之后，才发现里面蕴含的知识点着实是丰富得惊人。尤其是关于一些经典传感器的原理介绍，作者并没有仅仅停留在概念层面，而是深入剖析了它们的工作机制，比如光电式传感器，书中不仅提到了光敏电阻、光电二极管、光电三极管这些基本器件，还详细阐述了它们在不同应用场景下的工作特性，例如在光照强度测量、物体存在检测、甚至火焰报警等方面的具体实现方式。我尤其对书中关于压电传感器的部分印象深刻，作者用非常形象的比喻解释了压电效应，让我这个初学者也能大致理解。而且，书中还涉及到了一些比较前沿的传感器技术，比如MEMS技术在微加速度计和陀螺仪中的应用，虽然细节之处可能需要结合其他资料深入学习，但作为一个入门级别的介绍，它的广度和深度都足以让人眼前一亮，激发进一步探索的兴趣。总的来说，这本书就像一个宝藏，需要你耐心地去挖掘，每一次翻阅都会有新的发现，对于想要系统了解传感器世界的人来说，绝对是一份不可多得的宝贵财富。
评分这本书的语言风格，对我来说，是一种挑战。它更偏向于一种严谨、客观的学术陈述，少了一些生动活 the 描绘和引导。例如，在讲解电化学传感器时，作者直接抛出了Nernst方程，并对其进行了详细的推导和解释，这固然是科学严谨的表现，但对于没有扎实物理化学基础的读者，可能会觉得难以理解。书中也有一些章节，更像是对行业现状的梳理和总结，比如对当前一些主流传感器厂商的产品线介绍，以及对未来传感器发展趋势的预测。这些内容让我对整个产业有了更宏观的认识，也了解了一些尚未普及但潜力巨大的新兴技术。我个人比较喜欢书中关于传感器可靠性和寿命预测的部分，它讨论了环境因素（如温度、湿度、振动）对传感器性能的影响，以及如何通过材料选择、封装设计和运行策略来提高传感器的可靠性。这部分内容非常实用，对于实际工程应用具有重要的指导意义，让我意识到，除了传感器的核心原理，其在实际使用中的稳定性同样至关重要。
评分这本书的阅读体验，对我来说，更像是在一个知识的迷宫里探索。它的内容编排上，我感觉有些跳跃性，有时候从一个宏观的应用场景直接切入到具体的器件原理，中间的过渡略显生硬。比如，在介绍某个智能家居系统时，突然就深入讲解了红外传感器在人体感应中的应用，包括其工作原理、信号处理方式，甚至还提到了如何通过算法来区分真实的人体信号和环境干扰。我承认，这种深度是很有价值的，但对于我这种刚刚接触这个领域的人来说，会觉得有点猝不及防，需要反复阅读才能消化。而且，书中有些章节的语言风格比较学术化，夹杂了不少专业术语，虽然有附带解释，但有时还是会让人望而却步。不过，换个角度想，这或许也是它的一大优点，它并没有为了迎合所有读者而稀释专业性，而是坚持用严谨的态度去呈现知识。我特别喜欢书中关于信号采集和处理的部分，虽然晦涩，但它清晰地勾勒出了从模拟信号到数字信号再到信息解读的整个流程，对于理解整个检测系统的“幕后故事”非常有帮助。
评分说实话，这本书给我的感觉是“信息量极大，但需要火眼金睛”。它更像是一本技术手册，而不是一本轻松的科普读物。作者在描述一些具体技术细节时，非常详尽，比如在介绍超声波传感器时，它不仅讲解了声波的发射和接收原理，还深入到了声波在空气中的传播衰减、多普勒效应在测速中的应用，甚至还讨论了不同频率的超声波在探测不同尺寸物体时的优劣势。这些细节对于有一定基础的读者来说，无疑是宝贵的财富，能够帮助他们深入理解技术的底层逻辑。然而，对于我这样的初学者，阅读起来会有些吃力，感觉就像在阅读一本技术论文集，需要不断地查阅资料和思考才能完全理解。我特别欣赏书中关于传感器选型和集成方面的内容，它提供了一些实际的案例分析，讨论了在特定应用场景下，如何根据性能、成本、功耗等因素来选择最合适的传感器，以及如何将不同的传感器有效地集成到系统中。这些经验性的指导，对于项目开发非常有借鉴意义。
评分我最近在找关于传感器方面的资料，偶然间发现了这本书。它的结构设计，我个人认为是可以改进的空间。首先，在前言部分，作者并没有明确地概述全书的知识体系和各个章节之间的逻辑关系，这使得我在初次翻阅时，不知道从何处入手。我更倾向于一种由浅入深，由基础到应用，或者按照不同传感器类别进行系统性讲解的结构。而这本书，我感觉它更像是将一些零散但精华的知识点罗列出来。例如，关于传感器校准和标定的章节，它提供了几种常用的方法，并给出了相关的数学公式，但却没有详细说明在不同类型的传感器上，这些方法的适用性和优缺点。这种“知道是什么”但“不一定知道为什么”的感觉，让我有些困惑。不过，书中的图示部分倒是做得相当不错，很多复杂的原理通过清晰的图表得以直观呈现，这大大降低了理解难度，尤其是在解释传感器内部结构时，那些剖面图和工作流程图，给我留下了深刻的印象，非常有助于建立具象化的认知。
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