9787115226754 自动检测与转换技术 人民邮电出版社 裴蓓 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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裴蓓 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115226754

商品编码：29591148325

包装：平装

出版时间：2010-06-01

基本信息

书名：自动检测与转换技术

定价：25.00元

作者：裴蓓

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2010-06-01

ISBN：9787115226754

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

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内容提要

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本书主要介绍在工业、科研、生产、生活等领域常用传感器的基本概念、工作原理、特性参数等。书中按照不同的测量参数分类对不同的传感器进行介绍，包括温度传感器，光电传感器，磁电传感器，气体和湿度传感器、力和位置传感器、新型传感器和智能传感器。
　　本书注重应用性和实用性，强调对技能的培养，适用于中等职业学校电气运行与控制专业、机电技术应用专业、电子技术应用专业等相关专业，也可作为工业领域、家电维修等相关行业维护、维修传感器的操作工人的参考用书。

目录

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绪论　
章　传感器技术基础　
1.1　测量的概念和测量方法　
1.2　测量误差及分类　
1.3　传感器与自动测控系统　
1.4　传感器的特性与技术指标　
1.5　技能实训　
本章小结　
思考与练习　
第2章　温度传感器　
2.1　温度概述　
2.2　热电阻式温度传感器　
2.3　热电偶温度传感器　
2.4　集成温度传感器　
2.5　技能实训　
本章小结　
思考与练习　
第3章　光电传感器　
3.1　光电传感器概述
3.2　光纤传感器　
3.3　红外传感器　
3.4　图像传感器　
3.5　技能实训　
本章小结　
思考与练习　
第4章　磁电传感器　
4.1　磁敏传感器　
4.2　霍尔传感器　
4.3　电涡流传感器　
4.4　技能实训　
本章小结　
思考与练习　
第5章　气体和湿度传感器　
5.1　气体传感器概述　
5.2　湿敏传感器　
5.3　技能实训
本章小结　
思考与练习　
第6章　力和位置传感器　
6.1　力传感器概述　
6.2　电阻应变片传感器　
6.3　电容传感器　
6.4　电感式传感器　
6.5　压电式传感器　
6.6　数字式位置及位移传感器　
6.7　技能实训　
本章小结　
思考与练习　
第7章　新型传感器　
7.1　微波传感器　
7.2　超声波传感器　
7.3　生物传感器　
7.4　技能实训　
本章小结　
思考与练习　
第8章　智能传感器　
8.1　机器人传感器　
8.2　智能传感器　
本章小结　
思考与练习

作者介绍

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文摘

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序言

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《智能感知系统：从原理到实践》 内容概要 本书深入探讨了智能感知系统的核心原理、关键技术以及实际应用。我们将带领读者从基础概念出发，逐步理解各类传感器的工作机制，掌握数据采集与预处理的方法，并重点介绍机器学习、深度学习等先进的算法在目标检测、特征提取、模式识别等方面的应用。全书贯穿理论与实践，结合丰富的案例分析和代码示例，旨在为读者构建一个全面而深入的智能感知系统知识体系，使其能够独立设计、开发和优化各类智能感知应用。 详细目录 第一部分：智能感知系统基础 第一章：智能感知系统概述 1.1 什么是智能感知系统？ 1.1.1 定义与概念 1.1.2 系统构成要素：传感器、数据处理、决策与执行 1.1.3 智能感知系统在现代社会中的重要性与应用前景 1.2 智能感知系统的发展历程 1.2.1 从传统感知到智能感知的演进 1.2.2 关键技术突破与里程碑事件 1.3 智能感知系统的主要类型与特点 1.3.1 视觉感知系统 1.3.2 听觉感知系统 1.3.3 触觉感知系统 1.3.4 其他感知模态（嗅觉、味觉、生物信号等） 1.4 本书的结构与学习路线 第二章：传感器技术与数据采集 2.1 传感器基础知识 2.1.1 传感器的工作原理 2.1.2 传感器的分类（光学、声学、电磁、力学、化学等） 2.1.3 关键传感器参数：灵敏度、精度、分辨率、响应时间、动态范围等 2.2 图像传感器（摄像头） 2.2.1 CCD与CMOS传感器原理 2.2.2 图像形成过程与相机模型 2.2.3 图像采集与参数设置（曝光、白平衡、ISO等） 2.3 声学传感器（麦克风） 2.3.1 声音的传播与采集 2.3.2 麦克风类型与指向性 2.3.3 音频信号的数字化 2.4 其他常用传感器 2.4.1 距离传感器（超声波、激光雷达、红外） 2.4.2 惯性测量单元（IMU）：加速度计、陀螺仪、磁力计 2.4.3 温度、湿度、压力传感器 2.5 数据采集系统（DAS） 2.5.1 数据采集流程 2.5.2 信号调理与采样 2.5.3 数据传输接口（USB, Ethernet, SPI, I2C等） 第三章：数据预处理与特征提取 3.1 数据噪声与去噪技术 3.1.1 噪声的来源与类型 3.1.2 空间域去噪（均值滤波、中值滤波、高斯滤波） 3.1.3 频率域去噪（傅里叶变换、小波变换） 3.2 图像增强技术 3.2.1 对比度增强（直方图均衡化） 3.2.2 亮度调整 3.2.3 形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算） 3.3 图像分割 3.3.1 基于阈值的方法 3.3.2 基于区域生长的方法 3.3.3 基于边缘检测的方法（Sobel, Canny） 3.4 特征提取概述 3.4.1 特征的定义与重要性 3.4.2 经典特征提取方法（SIFT, SURF, ORB） 3.4.3 几何特征（轮廓、角点、形状描述符） 3.4.4 纹理特征（灰度共生矩阵） 3.5 信号处理基础（适用于音频、IMU等） 3.5.1 傅里叶变换与频谱分析 3.5.2 滤波器设计（低通、高通、带通） 3.5.3 特征提取（MFCC, 谱质心, 零交叉率） 第二部分：机器学习与深度学习在智能感知中的应用 第四章：机器学习基础 4.1 机器学习概述 4.1.1 监督学习、无监督学习、强化学习 4.1.2 模型训练、评估与调优 4.2 分类算法 4.2.1 K近邻（KNN） 4.2.2 支持向量机（SVM） 4.2.3 决策树与随机森林 4.2.4 朴素贝叶斯 4.3 回归算法 4.3.1 线性回归 4.3.2 多项式回归 4.3.3 回归树 4.4 聚类算法 4.4.1 K-Means聚类 4.4.2 DBSCAN聚类 4.5 模型评估指标 4.5.1 分类：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线 4.5.2 回归：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数 第五章：深度学习在图像感知中的应用 5.1 神经网络基础 5.1.1 感知机与多层感知机（MLP） 5.1.2 激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh） 5.1.3 损失函数与优化器（SGD, Adam） 5.2 卷积神经网络（CNN） 5.2.1 卷积层、池化层、全连接层 5.2.2 经典CNN架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet） 5.2.3 迁移学习与微调 5.3 目标检测 5.3.1 基于候选区域的方法（R-CNN系列） 5.3.2 单阶段检测器（YOLO系列, SSD） 5.3.3 目标跟踪 5.4 图像分割 5.4.1 语义分割（FCN, U-Net） 5.4.2 实例分割（Mask R-CNN） 5.5 图像生成与风格迁移 5.5.1 生成对抗网络（GAN） 5.5.2 风格迁移算法 5.6 实例：使用TensorFlow/PyTorch进行图像识别与目标检测 第六章：深度学习在音频与序列数据感知中的应用 6.1 循环神经网络（RNN） 6.1.1 RNN基本结构与梯度消失/爆炸问题 6.1.2 长短期记忆网络（LSTM） 6.1.3 门控循环单元（GRU） 6.2 Transformer模型与自注意力机制 6.2.1 Attention机制的原理 6.2.2 Transformer架构及其在序列处理中的优势 6.3 语音识别（ASR） 6.3.1 声学模型与语言模型 6.3.2 端到端语音识别模型 6.4 自然语言处理（NLP）入门 6.4.1 词嵌入（Word2Vec, GloVe） 6.4.2 文本分类与情感分析 6.4.3 序列到序列模型（Seq2Seq） 6.5 传感器融合中的序列模型应用 6.5.1 时间序列预测 6.5.2 异常检测 第三部分：智能感知系统的工程实践与进阶 第七章：传感器融合技术 7.1 传感器融合的必要性与挑战 7.1.1 提高鲁棒性与准确性 7.1.2 克服单一传感器的局限性 7.1.3 数据异构性与同步性问题 7.2 融合的层次 7.2.1 低层融合（原始数据融合） 7.2.2 中层融合（特征融合） 7.2.3 高层融合（决策融合） 7.3 常用传感器融合算法 7.3.1 卡尔曼滤波（KF）及其变种（EKF, UKF） 7.3.2 粒子滤波（PF） 7.3.3 基于机器学习的融合方法 7.3.4 贝叶斯网络 7.4 实例：多传感器融合实现精确定位与导航 第八章：实时感知系统设计与优化 8.1 实时性要求与挑战 8.1.1 延迟、吞吐量与资源限制 8.2 算法优化与模型压缩 8.2.1 模型剪枝、量化 8.2.2 轻量级网络设计 8.3 硬件加速与嵌入式系统 8.3.1 GPU、FPGA、ASIC 8.3.2 嵌入式AI芯片（如NVIDIA Jetson, Raspberry Pi + AI加速器） 8.4 并行计算与多线程 8.5 系统性能评估与调优 第九章：智能感知系统的应用案例分析 9.1 智能驾驶与自动驾驶 9.1.1 传感器配置与数据流 9.1.2 目标识别与跟踪（行人、车辆、交通标志） 9.1.3 场景理解与决策规划 9.2 智能安防与监控 9.2.1 人脸识别与行为分析 9.2.2 异常事件检测 9.2.3 视频内容分析 9.3 智能制造与工业自动化 9.3.1 产品缺陷检测 9.3.2 机器人视觉引导 9.3.3 质量控制 9.4 智能医疗与健康监测 9.4.1 医学影像分析 9.4.2 生理信号监测与疾病预警 9.4.3 智能辅助诊断 9.5 智慧城市与物联网（IoT） 9.5.1 交通流量监测 9.5.2 环境监测 9.5.3 智能家居 第十章：未来展望与前沿技术 10.1 边缘智能与联邦学习 10.2 传感器网络与大规模感知 10.3 可解释AI（XAI）在感知系统中的应用 10.4 跨模态感知与多模态学习 10.5 伦理、隐私与安全考量 附录 A. 常用开发工具与库介绍（Python, OpenCV, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch） B. 数据集资源 C. 术语表 本书特色 系统性强： 从基础概念到前沿技术，覆盖智能感知系统的全貌，构建扎实的理论基础。 实践导向： 结合大量的代码示例和案例分析，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 技术前沿： 重点介绍机器学习、深度学习等当前最热门的技术在感知领域的应用。 通俗易懂： 采用清晰的语言和逻辑结构，即使是初学者也能逐步掌握核心内容。 应用广泛： 涵盖智能驾驶、安防、制造、医疗等多个热门领域，展现智能感知技术的无限可能。 目标读者 对智能感知系统感兴趣的本科生、研究生。 从事机器人、计算机视觉、人工智能、嵌入式系统等领域的研究人员与工程师。 希望提升自身在智能感知技术方面能力的软件开发人员、算法工程师。 对人工智能在各行各业的应用感兴趣的专业人士。 通过阅读本书，您将能够深刻理解智能感知系统的工作原理，掌握关键的技术手段，并具备独立设计和实现各类智能感知应用的能力，为您的学习和职业发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我最近读了《自动检测与转换技术》这本书，整体感受是既有理论深度，又不失实践指导意义。作者裴蓓在书中对于“转换”这一概念的阐述，让我有了全新的认识。她不仅仅停留在数据格式转换的层面，而是将“转换”的概念延伸到了信息的理解和重构，这在当前的AI浪潮下显得尤为重要。书中关于自然语言处理的部分，详细介绍了文本数据的清洗、结构化以及信息提取的过程，这些内容对于我日常工作中处理大量非结构化数据非常有帮助。尤其是一些关于文本情感分析和主题模型的介绍，作者给出了详细的算法原理和实际应用场景，比如如何利用这些技术来分析用户反馈，从而优化产品和服务。另外，书中关于多模态数据转换的讨论，也让我看到了未来技术发展的方向，如何将图像、语音、文本等不同类型的信息融会贯通，实现更智能的检测和决策，这部分内容非常前沿，也给我带来了很多启发。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对《自动检测与转换技术》这本书最初的期待并不高，觉得可能就是一本比较基础的普及读物。但出乎意料的是，这本书的深度和广度都远超我的想象。作者裴蓓女士在书中关于“检测”的理解，绝不仅仅局限于简单的目标识别，而是探讨了如何进行更深层次的异常检测、模式识别以及行为分析。我特别对书中关于时间序列异常检测的章节印象深刻。作者用非常直观的比喻，将复杂的统计模型和机器学习算法解释得通俗易懂，并结合实际的金融风控、工业设备故障预警等案例，让我切实感受到了这项技术在保障安全、提高效率方面的巨大价值。书中的图示和表格也恰到好处，能够帮助读者更好地理解抽象的概念。印刷质量和装帧设计也体现了人民邮电出版社的一贯水准，拿在手里很有质感。这本书让我认识到，看似简单的“检测”背后，蕴含着如此丰富和强大的技术力量。

评分☆☆☆☆☆

这本《自动检测与转换技术》真是让我大开眼界。一开始拿到书，单看书名，以为会是一本晦涩难懂的技术手册，但翻开后，立刻被作者裴蓓女士生动有趣的讲解方式所吸引。她用非常贴近实际应用的例子，将那些原本听起来有些枯燥的“自动检测”和“转换”概念，变得栩栩如生。我尤其喜欢其中关于图像识别的那一部分，作者并非简单地罗列算法，而是娓娓道来，从早期的像素分析到如今深度学习的强大能力，一步步地勾勒出这项技术的发展脉络。书中穿插的案例分析，更是让我觉得学到的知识立马就能派上用场，比如在工业生产线上的缺陷检测，或者在医疗影像分析中的辅助诊断，这些都能看到自动检测技术的身影，而且作者的讲解清晰明了，逻辑性很强，即使是对这个领域不甚了解的读者，也能很快抓住核心要点。人民邮电出版社一贯的优秀排版和印刷质量也为阅读体验加分不少，纸张的触感很好，阅读起来非常舒适。总的来说，这是一本非常值得推荐的书，它不仅在技术层面提供了深度，更在应用层面展现了广阔的前景。

评分☆☆☆☆☆

《自动检测与转换技术》这本书，在读的过程中，我最深的感受是它提供了一种非常系统性的思维框架。作者裴蓓女士通过对“自动检测”和“转换”这两个核心概念的拆解和重组，为读者构建了一个理解复杂系统的全新视角。书中关于“转换”的部分，不仅仅是格式上的转换，更多的是对信息内在逻辑和特征的转换，比如将原始传感器数据转换为可解释的模式，或者将用户行为转化为潜在需求。这部分内容对于需要进行跨领域数据融合和分析的读者来说，无疑是宝贵的财富。书中提到的各种检测算法，也并非孤立存在，而是被巧妙地编织在一个完整的技术链条中，从数据的采集、预处理，到特征提取、模型训练，再到最终的检测结果输出和反馈，整个流程都得到了细致的阐述。而且，作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，每一个算法的提出，都会辅以典型的应用场景，让我能够清晰地看到技术落地后的效果。

评分☆☆☆☆☆

这本书《自动检测与转换技术》让我深刻体会到了技术演进的魅力。作者裴蓓女士在书中，将“自动检测”和“转换”这两个概念，置于一个宏观的技术发展背景下进行阐述，既有对经典理论的梳理，又不乏对前沿技术的展望。我尤其欣赏书中对于“转换”的解释，它不仅仅是数据格式的改变，更包含了信息层面的升华和提炼。比如，作者在描述如何将原始的、杂乱的文本数据转换为结构化的知识图谱时，所采用的思路和方法，让我耳目一新。书中对“检测”的探讨，也相当全面，从简单的模式匹配到复杂的场景理解，都进行了深入的分析。而且，作者在阐述这些技术的同时，也强调了它们在社会各个领域的应用潜力，例如在智能交通、智慧城市建设等方面，都离不开自动检测与转换技术的支持。人民邮电出版社的出版质量一如既往地让人放心，无论是内容呈现还是书籍本身的制作都非常精良。