齣版社： 國防工業齣版社
ISBN：9787118100167
版次：1
商品編碼：11701203
包裝：平裝
開本：16開
齣版時間：2015-04-01
用紙：膠版紙
頁數：223
具體描述
內容簡介
《現代傳感與檢測技術》是作者徐蘭英在多年從 事傳感器教學及科研的基礎上寫成的，內容豐富、全 麵、新穎，敘述力求由淺入深，對傳感器原理講清概 念和結構，對傳感器應用充分結閤生産和工程實際， 使教材具有一定的實用和參考價值，在編寫過程中， 注意補充新器件新技術的內容。第1章主要介紹傳感 器與檢測技術的基礎知識；第2章是檢測係統的誤差 閤成；第3章是關於傳感器的彈性敏感元件的設計和 材料；第4章至第10章介紹常見傳感器的工作原理、 測量電路及應用；第11章主要介紹傳感器輸齣信號的 調理電路；附錄部分主要介紹傳感器常見實驗。本教材適用麵廣，不僅可作為機械電子工程、機 電一體化、自動控製技術等本科相關專業教材，也可 作為廣大從事檢測技術開發與應用的工程技術人員的 自學用書。
目錄
第1章 傳感與檢測技術基礎1.1 傳感與檢測的概念
1.1.1 檢測技術
1.1.2 自動檢測係統
1.2 傳感器概論
1.2.1 傳感器的定義
1.2.2 傳感器的組成
1.2.3 傳感器的分類
1.3 傳感器與檢測技術的發展方嚮
1.4 檢測係統的靜態特性與性能指標
1.4.1 測量範圍
1.4.2 靈敏度
1.4.3 綫性度
1.4.4 穩定度和漂移
1.4.5 迴程誤差
1.4.6 重復性
1.4.7 分辨力
1.4.8 精度
1.5 檢測係統的動態特性與性能指標
1.5.1 微分方程
1.5.2 傳遞函數
1.5.3 頻率響應函數
1.5.4 實現不失真測量的條件
習題
第2章 檢測係統的誤差閤成
2.1 測量誤差的基本概念
2.1.1 測量誤差的名詞術語
2.1.2 測量誤差的分類
2.1.3 誤差産生的原因
2.1.4 測量誤差的錶示方法
2.2 係統誤差的消除方法
2.3 隨機誤差及其估算
2.3.1 隨機誤差的正態分布麯綫
2.3.2 正態分布的隨機誤差的數字特徵
2.3.3 正態分布的概率計算
2.4 測量誤差的閤成及最小二乘法的應用
2.4.1 測量誤差的閤成
2.4.2 最小二乘法的應用
2.4.3 迴歸分析
2.5 測量結果的數據處理
2.5.1 測量結果的錶示方法與有效數字的處理原則
2.5.2 異常測量值的判彆與捨棄
2.5.3 等精度測量結果的數據處理步驟
2.5.4 不等精度測量的權與誤差
習題
第3章 彈性敏感元件設計
3.1 彈性敏感元件的基本特性
3.1.1 彈性特性
3.1.2 彈性滯後
3.1.3 彈性後效
3.1.4 固有振動頻率
3.1.5 材料要求
3.2 敏感材料的轉換功能
3.2.1 壓—電轉換功能
3.2.2 磁—電轉換功能
3.2.3 光—電轉換功能
3.2.4 熱—電轉換
3.3 半導體敏感材料
3.3.1 影響半導體物理性能的外場效應
3.3.2 常用半導體敏感材料
3.4 陶瓷敏感材料
3.4.1 壓電陶瓷
3.4.2 熱釋電陶瓷
3.4.3 半導體陶瓷
3.5 有機敏感材料
3.5.1 有機熱敏器件
3.5.2 壓電性和熱釋電性高分子材料
3.6 形狀記憶閤金
習題
第4章 電參量式傳感器
第5章 壓電式傳感器
第6章 磁電式傳感器
第7章 熱電式傳感器
第8章 光電式傳感器
第9章 超聲波微波傳感器
第10章 化學傳感器
第11章 傳感器應用技術
附錄 傳感器常見實驗
參考文獻
前言/序言
《數據挖掘與知識發現：從理論到實踐》 第一章：引言：數據洪流中的價值尋覓 在信息爆炸的時代，我們被海量的數據所包圍。這些數據如同未被開采的金礦，蘊藏著巨大的商業價值、科學洞察以及社會進步的驅動力。然而，原始數據本身並不能直接提供有用的信息，我們需要有效的工具和方法來從中提取齣有價值的模式、規律和知識。本書正是應運而生，緻力於為讀者提供一個全麵而深入的學習平颱，掌握數據挖掘與知識發現的核心理念、關鍵技術以及實際應用。 數據挖掘（Data Mining）並非一個全新的概念，它融閤瞭統計學、機器學習、數據庫技術、人工智能等多個學科的精華，旨在從大規模數據集中發現隱藏的、有用的、可理解的模式。知識發現（Knowledge Discovery in Databases, KDD）則是一個更廣義的概念，它包含瞭數據預處理、數據挖掘、模式評估和知識錶示等一係列步驟。本書將重點關注數據挖掘這一核心環節，但也會適時穿插涉及KDD流程的其他重要組成部分，以幫助讀者建立完整的知識體係。 為什麼我們需要學習數據挖掘？其應用場景無處不在： 商業領域： 零售商可以利用顧客的購買曆史來預測其未來的購買行為，從而進行精準營銷和庫存管理；金融機構可以通過分析交易數據來檢測欺詐行為，評估信用風險；電信公司可以分析用戶通話記錄來預測客戶流失，優化服務策略。 科學研究： 生物學傢可以從基因組數據中發現疾病相關的基因；天文學傢可以從觀測數據中識彆新的天體；社會科學傢可以分析社交網絡數據來理解群體行為。 醫療健康： 醫生可以利用病人的電子病曆數據來輔助診斷，預測疾病的發生和發展；藥物研發人員可以從大量的實驗數據中篩選齣有潛力的候選藥物。 互聯網服務： 搜索引擎利用數據挖掘技術來優化搜索結果；推薦係統（如電商、視頻網站）更是數據挖掘的典型應用，能夠根據用戶的興趣推薦相關內容。 本書將循序漸進地引導讀者，從數據挖掘的基礎概念齣發，逐步深入到各種先進的技術和算法。我們將強調理論與實踐相結閤，通過豐富的案例分析和代碼示例，幫助讀者理解抽象的算法如何在真實世界的數據集中發揮作用。無論您是計算機科學專業的學生，還是希望將數據分析技能應用於業務的從業者，本書都將是您開啓數據挖掘之旅的理想夥伴。 第二章：數據預處理：為挖掘打下堅實基礎 在進行任何有意義的數據挖掘之前，我們必須麵對一個普遍的現實：真實世界的數據往往是“髒”的、不完整的、不一緻的。直接對這些原始數據進行挖掘，很可能導緻誤導性的結論。因此，數據預處理是數據挖掘流程中至關重要且往往占據大量時間和精力的一環。本章將深入探討數據預處理的各項技術，確保我們能夠為後續的挖掘工作提供高質量的數據輸入。 數據集成： 在實際應用中，數據可能分散在多個不同的數據源中，如數據庫、文件、API等。數據集成是將這些分散的數據源閤並成一個統一的數據視圖的過程。這可能涉及到解決數據模式不匹配、冗餘數據以及屬性值衝突等問題。我們將介紹不同的數據集成策略，以及如何處理實體識彆和一緻性問題。 數據清洗： 這是數據預處理中最常見也是最耗時的任務之一。數據清洗旨在處理數據中的噪聲、不一緻和缺失值。 噪聲處理： 噪聲是指數據中的隨機錯誤或離群值。我們可以采用平滑技術（如分箱、迴歸、聚類）來減少噪聲的影響。離群值檢測也是噪聲處理的重要組成部分，我們將探討一些檢測異常值的常用方法。 缺失值處理： 缺失值是數據中普遍存在的問題。根據缺失值的比例和原因，我們可以選擇不同的處理策略，包括刪除記錄、填充均值/中位數/眾數、插補（如迴歸插補、K近鄰插補）或將其作為一個單獨的類彆進行處理。我們將分析各種方法的優缺點及其適用場景。 不一緻性處理： 數據不一緻性可能源於多種原因，如數據錄入錯誤、不同的編碼標準等。例如，在同一列中，“北京”和“BJS”可能代錶同一個城市。處理不一緻性需要定義一緻性規則，並應用相應的方法進行修正，例如標準化、統一命名等。 數據變換： 在某些情況下，直接使用原始數據可能不利於挖掘算法的性能。數據變換技術可以將數據轉換成更適閤挖掘的形式。 歸一化與標準化： 許多算法對數據的尺度非常敏感。歸一化（Normalization）將數據縮放到一個固定的範圍（如0到1），而標準化（Standardization）則將數據轉換為均值為0，方差為1的分布。我們將討論Z-score標準化、Min-Max歸一化等常用方法。 屬性構造： 通過已有的屬性，我們可以構造齣新的、更有意義的屬性，這有助於提高挖掘模型的準確性。例如，根據齣生日期構造“年齡”屬性。 離散化： 將連續型屬性轉換為離散型屬性（區間）在某些算法中（如決策樹）是必要的。我們將介紹等寬離散化、等頻離散化和基於熵的離散化等方法。 數據規約： 當數據集非常龐大時，直接進行挖掘不僅耗時，而且可能導緻“維度災難”。數據規約技術旨在減小數據集的規模，同時盡量保留數據的有用信息。 維度規約： 減少屬性（特徵）的數量。主成分分析（PCA）和綫性判彆分析（LDA）是兩種經典的降維技術，它們通過綫性變換將高維數據映射到低維空間，同時保留最多的信息。我們將詳細介紹PCA的原理和應用。 樣本規約： 減少樣本（記錄）的數量。例如，通過抽樣技術（隨機抽樣、分層抽樣）來獲取一個具有代錶性的子集。 本章將通過具體的代碼示例，演示如何使用流行的Python數據科學庫（如Pandas, NumPy, Scikit-learn）來實現這些數據預處理步驟。掌握高效的數據預處理技巧，是成為一名優秀數據挖掘專傢的必經之路。 第三章：關聯規則挖掘：發現數據之間的“隱藏聯係” 關聯規則挖掘是一種重要的無監督學習技術，旨在發現數據集中項（items）之間的有趣關係。最經典的例子莫過於“啤酒與尿布”的故事，它揭示瞭顧客購買行為中潛在的關聯性。本章將深入探討關聯規則挖掘的核心概念、算法及其應用。 基本概念： 項集（Itemset）： 數據集中某個或多個項的集閤。例如，在一個購物籃數據集中，{牛奶，麵包} 是一個項集。 支持度（Support）： 一個項集在整個數據集中齣現的頻率。例如，如果1000筆交易中有200筆同時包含“牛奶”和“麵包”，那麼項集{牛奶，麵包}的支持度就是20%。支持度衡量瞭一個項集的普遍性。 置信度（Confidence）： 給定一個項集A，另一個項集B在A齣現的交易中同時齣現的概率。例如，如果購買瞭“牛奶”的交易中有50%也購買瞭“麵包”，那麼規則“牛奶 -> 麵包”的置信度就是50%。置信度衡量瞭規則的可靠性。 提升度（Lift）： 衡量規則“A -> B”齣現的頻率與A和B獨立齣現頻率的比值。提升度大於1錶示A和B存在正相關關係，小於1錶示負相關，等於1錶示獨立。提升度能夠幫助我們識彆齣真正有意義的關聯，而非僅僅因為A和B本身都很頻繁而産生的錶麵關聯。 Apriori算法： 這是最經典和最基礎的關聯規則挖掘算法。Apriori算法的核心思想是“頻繁項集嚮下閉包特性”，即任何一個頻繁項集的任何非空子集也必須是頻繁的。 算法步驟： 1. 生成候選頻繁項集（Candidate Generation）： 從支持度為1的項集開始（即單個項），逐步生成支持度為k的候選項集，並剪枝掉支持度低於最小支持度的項集。 2. 掃描數據庫（Database Scan）： 統計每個候選項集在數據庫中的支持度。 3. 生成關聯規則（Rule Generation）： 從頻繁項集中生成置信度滿足最小置信度的規則。 算法的效率與改進： Apriori算法在處理大規模數據集時效率不高，因為它需要多次掃描數據庫。後續的算法，如FP-Growth（Frequent Pattern Growth）算法，通過構建FP-tree數據結構，可以大幅提高挖掘效率，因為它隻需要兩次掃描數據庫。我們將重點介紹FP-Growth算法的工作原理。 應用案例： 市場籃子分析： 識彆顧客購買行為中的關聯性，用於商品陳列、交叉銷售、促銷策略等。 網站導航分析： 分析用戶在網站上的瀏覽路徑，優化網站結構和內容推薦。 醫學診斷： 發現疾病癥狀之間的關聯，輔助醫生進行診斷。 文本挖掘： 發現詞語之間的共現關係，用於主題模型等。 本章將通過詳細的算法講解和Python代碼實現，幫助讀者理解如何應用Apriori和FP-Growth算法來發現數據中的關聯規則，並引導讀者思考如何根據具體的業務場景選擇閤適的算法參數和評估指標。 第四章：分類：預測未知類彆的“指南針” 分類（Classification）是數據挖掘中最常見也是最有用的任務之一。其目標是根據已知的訓練數據，構建一個模型，能夠將新的、未知的數據點劃分到預定義的類彆中。它廣泛應用於垃圾郵件檢測、圖像識彆、欺詐檢測等領域。本章將介紹幾種經典的分類算法及其工作原理。 分類的任務與評估： 訓練與測試： 將數據集劃分為訓練集（用於構建模型）和測試集（用於評估模型性能）。 評估指標： 準確率（Accuracy）： 正確分類的樣本數占總樣本數的比例。 精確率（Precision）： 預測為正類的樣本中，實際為正類的比例。 召迴率（Recall）： 實際為正類的樣本中，被正確預測為正類的比例。 F1-Score： 精確率和召迴率的調和平均數，是綜閤評價指標。 ROC麯綫與AUC值： 用於評估二分類模型的性能，尤其是在類彆不平衡的情況下。 決策樹（Decision Tree）： 決策樹是一種直觀易懂的分類算法，它將數據按照一係列條件分裂，形成一個樹狀結構。 基本原理： 決策樹通過遞歸地選擇最優的屬性來分裂數據集，使得每個子節點中的樣本盡可能屬於同一類彆。 分裂準則： 常用信息增益（Information Gain）和增益率（Gain Ratio）作為分裂準則，以ID3和C4.5算法為例進行講解。 過擬閤與剪枝： 決策樹容易過擬閤，需要通過剪枝技術（預剪枝和後剪枝）來提高模型的泛化能力。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 基於貝葉斯定理的概率分類器。 基本原理： 假設特徵之間相互獨立（“樸素”的來源），根據已有數據計算後驗概率，選擇概率最大的類彆作為預測結果。 拉普拉斯平滑： 處理零概率問題。 應用： 文本分類（如垃圾郵件過濾）、情感分析等。 支持嚮量機（Support Vector Machine, SVM）： 一種強大的分類算法，旨在找到一個最優的超平麵來分隔不同類彆的數據。 綫性可分與核技巧： 對於綫性不可分的數據，SVM可以通過核技巧（Kernel Trick）將其映射到高維空間，使其在高維空間中綫性可分。 軟間隔與硬間隔： 討論允許少量錯誤分類的軟間隔SVM。 應用： 圖像識彆、文本分類等。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）： 一種基於實例的學習算法，不對模型進行顯式訓練，而是直接使用訓練數據進行預測。 基本原理： 對於一個待分類的新樣本，找齣其在訓練集中最近的K個鄰居，然後根據這K個鄰居的類彆進行投票，得票最多的類彆即為新樣本的預測類彆。 距離度量： 常用歐氏距離、曼哈頓距離等。 K值的選擇： 影響模型性能的重要參數。 集成學習（Ensemble Learning）： 將多個學習器組閤起來，以獲得比單一學習器更好的性能。 Bagging（裝袋）： 例如隨機森林（Random Forest），通過自助采樣構建多個基學習器，然後進行投票或平均。 Boosting（提升）： 例如Adaboost, Gradient Boosting，通過迭代地訓練基學習器，每次都賦予錯誤分類的樣本更高的權重。 本章將通過實例演示，使用Scikit-learn庫實現決策樹、樸素貝葉斯、SVM和KNN算法，並講解如何使用各種評估指標來衡量和比較不同模型的性能。 第五章：聚類：探索數據中的“自然分組” 聚類（Clustering）是另一種重要的無監督學習技術，其目標是將相似的數據點劃分到同一個簇（cluster）中，而將不相似的數據點劃分到不同的簇中。與分類不同，聚類不需要預先知道類彆的定義，而是試圖從數據中發現潛在的結構。它常用於客戶細分、圖像分割、異常檢測等。 聚類的目標與挑戰： 相似性度量： 如何定義數據點之間的相似性是聚類成功的關鍵。常用距離度量包括歐氏距離、曼哈頓距離、餘弦相似度等。 簇的形狀與數量： 不同的聚類算法對簇的形狀和數量有不同的假設。 K-Means算法： 最常用和最簡單的聚類算法之一。 算法步驟： 1. 初始化： 隨機選擇K個初始質心（centroid）。 2. 分配： 將每個數據點分配到距離其最近的質心所屬的簇。 3. 更新： 重新計算每個簇的質心（為該簇所有數據點的均值）。 4. 迭代： 重復步驟2和3，直到質心不再發生顯著變化。 K值的選擇： 肘部法則（Elbow Method）、輪廓係數（Silhouette Coefficient）等方法用於確定最優的K值。 K-Means的優缺點： 簡單高效，但對初始質心敏感，且隻能發現球狀簇。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 構建一個嵌套的簇結構（聚類樹或樹狀圖）。 凝聚式（Agglomerative）： 從每個數據點作為一個簇開始，逐步閤並最相似的簇，直到所有點都在一個簇中。 分裂式（Divisive）： 從所有點在一個簇開始，逐步分裂簇，直到每個點都成為一個獨立的簇。 鏈式法則（Linkage Criteria）： 定義簇之間距離的度量，如單連接、全連接、平均連接、Ward方法等。 樹狀圖（Dendrogram）： 可視化層次聚類結果，並通過切割樹狀圖來獲得不同層級的聚類結果。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 基於密度的聚類算法，能夠發現任意形狀的簇，並且可以處理噪聲點。 核心概念： 核心點（Core Point）、邊界點（Border Point）、噪聲點（Noise Point）。 算法原理： 通過密度可達性來連接點，形成簇。 優點： 能夠發現任意形狀的簇，對噪聲不敏感。 其他聚類方法簡介： Mean Shift： 基於密度的聚類，通過尋找數據的模式（局部密度最大值）來形成簇。 高斯混閤模型（Gaussian Mixture Model, GMM）： 基於概率模型的聚類，假設數據是由多個高斯分布混閤生成的。 本章將通過Python代碼實現K-Means和層次聚類，並演示如何使用Scikit-learn的DBSCAN算法。我們將重點討論如何選擇閤適的距離度量、確定K值以及如何解釋聚類結果。 第六章：模型評估與優化：確保挖掘結果的可靠性 僅僅構建模型是不夠的，我們需要對其進行準確的評估，並對其進行優化，以確保其在實際應用中的魯棒性和有效性。本章將深入探討模型評估的各個方麵，以及常用的模型優化技術。 交叉驗證（Cross-Validation）： K摺交叉驗證（K-Fold Cross-Validation）： 將數據集分成K個子集，輪流將其中一個子集作為測試集，其餘K-1個子集作為訓練集，重復K次，最終的評估結果是K次結果的平均值。這比簡單的訓練/測試劃分更能減小模型評估的隨機性。 留一法（Leave-One-Out Cross-Validation, LOOCV）： K摺交叉驗證的特例，K等於樣本數量。 超參數調優（Hyperparameter Tuning）： 許多算法（如K-Means的K值，KNN的K值，SVM的C和gamma參數，以及模型的正則化參數）都有超參數，它們的取值直接影響模型的性能。 網格搜索（Grid Search）： 嘗試所有預定義的超參數組閤，找到最優的組閤。 隨機搜索（Random Search）： 在預定義的參數空間中隨機采樣參數組閤，通常比網格搜索更有效率。 貝葉斯優化（Bayesian Optimization）： 一種更高級的超參數優化方法，利用概率模型來指導搜索過程，以更少的嘗試次數找到最優參數。 特徵選擇（Feature Selection）： 從原始特徵集中選擇最相關的特徵子集，以提高模型性能，減小過擬閤，並提高模型的可解釋性。 過濾法（Filter Methods）： 基於統計學方法（如相關係數、卡方檢驗）獨立於模型來選擇特徵。 包裹法（Wrapper Methods）： 使用特定模型來評估特徵子集的性能，如遞歸特徵消除（Recursive Feature Elimination, RFE）。 嵌入法（Embedded Methods）： 在模型訓練過程中自動進行特徵選擇，如Lasso迴歸中的L1正則化。 模型選擇（Model Selection）： 根據問題的性質、數據的特點和評估指標，選擇最閤適的模型。 模型的可解釋性： 理解模型的預測是如何産生的，對於某些應用場景（如醫療、金融）至關重要。 本章將演示如何在Python中使用Scikit-learn庫實現K摺交叉驗證、網格搜索以及特徵選擇技術。我們將強調在模型評估和優化過程中，選擇閤適的評估指標和策略是至關重要的，以避免“過擬閤”和“欠擬閤”等問題。 第七章：高級主題與未來展望 在前幾章中，我們已經掌握瞭數據挖掘的基礎概念、核心算法以及模型評估的方法。本章將簡要介紹一些更高級的主題，並對數據挖掘領域的未來發展進行展望。 文本挖掘與自然語言處理（NLP）： 專注於從非結構化文本數據中提取信息的技術，包括文本預處理、詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入、主題模型（LDA）、情感分析等。 時間序列分析： 分析具有時間順序的數據，如股票價格、銷售趨勢、天氣數據等，用於預測未來趨勢和識彆模式。 圖挖掘（Graph Mining）： 分析數據中的關係和連接，如社交網絡分析、鏈接預測、社區發現等。 深度學習在數據挖掘中的應用： 神經網絡（特彆是深度神經網絡）在圖像、語音、文本等復雜數據的挖掘任務中取得瞭巨大成功，如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer模型等。 大數據技術與平颱： 介紹Hadoop、Spark等大數據處理框架，以及如何利用這些技術來處理PB級彆的數據集。 數據挖掘的倫理與隱私： 討論數據挖掘過程中可能遇到的倫理問題，如數據隱私保護、算法的公平性、偏見等，以及相關法規和最佳實踐。 未來趨勢： 自動化機器學習（AutoML）、可解釋人工智能（XAI）、聯邦學習（Federated Learning）等新興領域的發展。 通過對這些高級主題的介紹，讀者可以對數據挖掘領域的廣度和深度有更全麵的認識，並為進一步深入學習和研究奠定基礎。數據挖掘和知識發現是一個充滿活力且不斷發展的領域，其重要性將隨著數據的不斷增長而日益凸顯。 總結 本書力求提供一個結構清晰、內容豐富、易於理解的數據挖掘與知識發現的學習路徑。我們從數據預處理這一基礎環節開始，逐步深入到關聯規則挖掘、分類、聚類等核心算法，再到模型評估與優化。我們強調理論與實踐相結閤，通過案例分析和代碼示例，幫助讀者將所學知識應用於實際問題。希望本書能夠成為您在數據科學領域探索與實踐的寶貴資源，助您在數據洪流中發掘齣真正的價值。
用戶評價
評分
我最近在找關於傳感器方麵的資料，偶然間發現瞭這本書。它的結構設計，我個人認為是可以改進的空間。首先，在前言部分，作者並沒有明確地概述全書的知識體係和各個章節之間的邏輯關係，這使得我在初次翻閱時，不知道從何處入手。我更傾嚮於一種由淺入深，由基礎到應用，或者按照不同傳感器類彆進行係統性講解的結構。而這本書，我感覺它更像是將一些零散但精華的知識點羅列齣來。例如，關於傳感器校準和標定的章節，它提供瞭幾種常用的方法，並給齣瞭相關的數學公式，但卻沒有詳細說明在不同類型的傳感器上，這些方法的適用性和優缺點。這種“知道是什麼”但“不一定知道為什麼”的感覺，讓我有些睏惑。不過，書中的圖示部分倒是做得相當不錯，很多復雜的原理通過清晰的圖錶得以直觀呈現，這大大降低瞭理解難度，尤其是在解釋傳感器內部結構時，那些剖麵圖和工作流程圖，給我留下瞭深刻的印象，非常有助於建立具象化的認知。
評分這本書的閱讀體驗，對我來說，更像是在一個知識的迷宮裏探索。它的內容編排上，我感覺有些跳躍性，有時候從一個宏觀的應用場景直接切入到具體的器件原理，中間的過渡略顯生硬。比如，在介紹某個智能傢居係統時，突然就深入講解瞭紅外傳感器在人體感應中的應用，包括其工作原理、信號處理方式，甚至還提到瞭如何通過算法來區分真實的人體信號和環境乾擾。我承認，這種深度是很有價值的，但對於我這種剛剛接觸這個領域的人來說，會覺得有點猝不及防，需要反復閱讀纔能消化。而且，書中有些章節的語言風格比較學術化，夾雜瞭不少專業術語，雖然有附帶解釋，但有時還是會讓人望而卻步。不過，換個角度想，這或許也是它的一大優點，它並沒有為瞭迎閤所有讀者而稀釋專業性，而是堅持用嚴謹的態度去呈現知識。我特彆喜歡書中關於信號采集和處理的部分，雖然晦澀，但它清晰地勾勒齣瞭從模擬信號到數字信號再到信息解讀的整個流程，對於理解整個檢測係統的“幕後故事”非常有幫助。
評分說實話，這本書給我的感覺是“信息量極大，但需要火眼金睛”。它更像是一本技術手冊，而不是一本輕鬆的科普讀物。作者在描述一些具體技術細節時，非常詳盡，比如在介紹超聲波傳感器時，它不僅講解瞭聲波的發射和接收原理，還深入到瞭聲波在空氣中的傳播衰減、多普勒效應在測速中的應用，甚至還討論瞭不同頻率的超聲波在探測不同尺寸物體時的優劣勢。這些細節對於有一定基礎的讀者來說，無疑是寶貴的財富，能夠幫助他們深入理解技術的底層邏輯。然而，對於我這樣的初學者，閱讀起來會有些吃力，感覺就像在閱讀一本技術論文集，需要不斷地查閱資料和思考纔能完全理解。我特彆欣賞書中關於傳感器選型和集成方麵的內容，它提供瞭一些實際的案例分析，討論瞭在特定應用場景下，如何根據性能、成本、功耗等因素來選擇最閤適的傳感器，以及如何將不同的傳感器有效地集成到係統中。這些經驗性的指導，對於項目開發非常有藉鑒意義。
評分這本書我斷斷續續看瞭有些日子瞭，雖然封麵設計上給我一種比較樸實甚至有點陳舊的感覺，但翻開之後，纔發現裏麵蘊含的知識點著實是豐富得驚人。尤其是關於一些經典傳感器的原理介紹，作者並沒有僅僅停留在概念層麵，而是深入剖析瞭它們的工作機製，比如光電式傳感器，書中不僅提到瞭光敏電阻、光電二極管、光電三極管這些基本器件，還詳細闡述瞭它們在不同應用場景下的工作特性，例如在光照強度測量、物體存在檢測、甚至火焰報警等方麵的具體實現方式。我尤其對書中關於壓電傳感器的部分印象深刻，作者用非常形象的比喻解釋瞭壓電效應，讓我這個初學者也能大緻理解。而且，書中還涉及到瞭一些比較前沿的傳感器技術，比如MEMS技術在微加速度計和陀螺儀中的應用，雖然細節之處可能需要結閤其他資料深入學習，但作為一個入門級彆的介紹，它的廣度和深度都足以讓人眼前一亮，激發進一步探索的興趣。總的來說，這本書就像一個寶藏，需要你耐心地去挖掘，每一次翻閱都會有新的發現，對於想要係統瞭解傳感器世界的人來說，絕對是一份不可多得的寶貴財富。
評分這本書的語言風格，對我來說，是一種挑戰。它更偏嚮於一種嚴謹、客觀的學術陳述，少瞭一些生動活 the 描繪和引導。例如，在講解電化學傳感器時，作者直接拋齣瞭Nernst方程，並對其進行瞭詳細的推導和解釋，這固然是科學嚴謹的錶現，但對於沒有紮實物理化學基礎的讀者，可能會覺得難以理解。書中也有一些章節，更像是對行業現狀的梳理和總結，比如對當前一些主流傳感器廠商的産品綫介紹，以及對未來傳感器發展趨勢的預測。這些內容讓我對整個産業有瞭更宏觀的認識，也瞭解瞭一些尚未普及但潛力巨大的新興技術。我個人比較喜歡書中關於傳感器可靠性和壽命預測的部分，它討論瞭環境因素（如溫度、濕度、振動）對傳感器性能的影響，以及如何通過材料選擇、封裝設計和運行策略來提高傳感器的可靠性。這部分內容非常實用，對於實際工程應用具有重要的指導意義，讓我意識到，除瞭傳感器的核心原理，其在實際使用中的穩定性同樣至關重要。
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