9787115226754 自動檢測與轉換技術 人民郵電齣版社 裴蓓 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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裴蓓 著

圖書標籤:

• 自動檢測
• 轉換技術
• 人民郵電齣版社
• 裴蓓
• 工業自動化
• 控製工程
• 傳感器技術
• 數據采集
• 信號處理
• 智能製造

店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115226754

商品編碼：29591148325

包裝：平裝

齣版時間：2010-06-01

基本信息

書名：自動檢測與轉換技術

定價：25.00元

作者：裴蓓

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2010-06-01

ISBN：9787115226754

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.459kg

編輯推薦

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內容提要

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本書主要介紹在工業、科研、生産、生活等領域常用傳感器的基本概念、工作原理、特性參數等。書中按照不同的測量參數分類對不同的傳感器進行介紹，包括溫度傳感器，光電傳感器，磁電傳感器，氣體和濕度傳感器、力和位置傳感器、新型傳感器和智能傳感器。
　　本書注重應用性和實用性，強調對技能的培養，適用於中等職業學校電氣運行與控製專業、機電技術應用專業、電子技術應用專業等相關專業，也可作為工業領域、傢電維修等相關行業維護、維修傳感器的操作工人的參考用書。

目錄

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緒論　
章　傳感器技術基礎　
1.1　測量的概念和測量方法　
1.2　測量誤差及分類　
1.3　傳感器與自動測控係統　
1.4　傳感器的特性與技術指標　
1.5　技能實訓　
本章小結　
思考與練習　
第2章　溫度傳感器　
2.1　溫度概述　
2.2　熱電阻式溫度傳感器　
2.3　熱電偶溫度傳感器　
2.4　集成溫度傳感器　
2.5　技能實訓　
本章小結　
思考與練習　
第3章　光電傳感器　
3.1　光電傳感器概述
3.2　光縴傳感器　
3.3　紅外傳感器　
3.4　圖像傳感器　
3.5　技能實訓　
本章小結　
思考與練習　
第4章　磁電傳感器　
4.1　磁敏傳感器　
4.2　霍爾傳感器　
4.3　電渦流傳感器　
4.4　技能實訓　
本章小結　
思考與練習　
第5章　氣體和濕度傳感器　
5.1　氣體傳感器概述　
5.2　濕敏傳感器　
5.3　技能實訓
本章小結　
思考與練習　
第6章　力和位置傳感器　
6.1　力傳感器概述　
6.2　電阻應變片傳感器　
6.3　電容傳感器　
6.4　電感式傳感器　
6.5　壓電式傳感器　
6.6　數字式位置及位移傳感器　
6.7　技能實訓　
本章小結　
思考與練習　
第7章　新型傳感器　
7.1　微波傳感器　
7.2　超聲波傳感器　
7.3　生物傳感器　
7.4　技能實訓　
本章小結　
思考與練習　
第8章　智能傳感器　
8.1　機器人傳感器　
8.2　智能傳感器　
本章小結　
思考與練習

作者介紹

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文摘

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序言

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《智能感知係統：從原理到實踐》 內容概要 本書深入探討瞭智能感知係統的核心原理、關鍵技術以及實際應用。我們將帶領讀者從基礎概念齣發，逐步理解各類傳感器的工作機製，掌握數據采集與預處理的方法，並重點介紹機器學習、深度學習等先進的算法在目標檢測、特徵提取、模式識彆等方麵的應用。全書貫穿理論與實踐，結閤豐富的案例分析和代碼示例，旨在為讀者構建一個全麵而深入的智能感知係統知識體係，使其能夠獨立設計、開發和優化各類智能感知應用。 詳細目錄 第一部分：智能感知係統基礎 第一章：智能感知係統概述 1.1 什麼是智能感知係統？ 1.1.1 定義與概念 1.1.2 係統構成要素：傳感器、數據處理、決策與執行 1.1.3 智能感知係統在現代社會中的重要性與應用前景 1.2 智能感知係統的發展曆程 1.2.1 從傳統感知到智能感知的演進 1.2.2 關鍵技術突破與裏程碑事件 1.3 智能感知係統的主要類型與特點 1.3.1 視覺感知係統 1.3.2 聽覺感知係統 1.3.3 觸覺感知係統 1.3.4 其他感知模態（嗅覺、味覺、生物信號等） 1.4 本書的結構與學習路綫 第二章：傳感器技術與數據采集 2.1 傳感器基礎知識 2.1.1 傳感器的工作原理 2.1.2 傳感器的分類（光學、聲學、電磁、力學、化學等） 2.1.3 關鍵傳感器參數：靈敏度、精度、分辨率、響應時間、動態範圍等 2.2 圖像傳感器（攝像頭） 2.2.1 CCD與CMOS傳感器原理 2.2.2 圖像形成過程與相機模型 2.2.3 圖像采集與參數設置（曝光、白平衡、ISO等） 2.3 聲學傳感器（麥剋風） 2.3.1 聲音的傳播與采集 2.3.2 麥剋風類型與指嚮性 2.3.3 音頻信號的數字化 2.4 其他常用傳感器 2.4.1 距離傳感器（超聲波、激光雷達、紅外） 2.4.2 慣性測量單元（IMU）：加速度計、陀螺儀、磁力計 2.4.3 溫度、濕度、壓力傳感器 2.5 數據采集係統（DAS） 2.5.1 數據采集流程 2.5.2 信號調理與采樣 2.5.3 數據傳輸接口（USB, Ethernet, SPI, I2C等） 第三章：數據預處理與特徵提取 3.1 數據噪聲與去噪技術 3.1.1 噪聲的來源與類型 3.1.2 空間域去噪（均值濾波、中值濾波、高斯濾波） 3.1.3 頻率域去噪（傅裏葉變換、小波變換） 3.2 圖像增強技術 3.2.1 對比度增強（直方圖均衡化） 3.2.2 亮度調整 3.2.3 形態學操作（腐蝕、膨脹、開運算、閉運算） 3.3 圖像分割 3.3.1 基於閾值的方法 3.3.2 基於區域生長的方法 3.3.3 基於邊緣檢測的方法（Sobel, Canny） 3.4 特徵提取概述 3.4.1 特徵的定義與重要性 3.4.2 經典特徵提取方法（SIFT, SURF, ORB） 3.4.3 幾何特徵（輪廓、角點、形狀描述符） 3.4.4 紋理特徵（灰度共生矩陣） 3.5 信號處理基礎（適用於音頻、IMU等） 3.5.1 傅裏葉變換與頻譜分析 3.5.2 濾波器設計（低通、高通、帶通） 3.5.3 特徵提取（MFCC, 譜質心, 零交叉率） 第二部分：機器學習與深度學習在智能感知中的應用 第四章：機器學習基礎 4.1 機器學習概述 4.1.1 監督學習、無監督學習、強化學習 4.1.2 模型訓練、評估與調優 4.2 分類算法 4.2.1 K近鄰（KNN） 4.2.2 支持嚮量機（SVM） 4.2.3 決策樹與隨機森林 4.2.4 樸素貝葉斯 4.3 迴歸算法 4.3.1 綫性迴歸 4.3.2 多項式迴歸 4.3.3 迴歸樹 4.4 聚類算法 4.4.1 K-Means聚類 4.4.2 DBSCAN聚類 4.5 模型評估指標 4.5.1 分類：準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫 4.5.2 迴歸：均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²分數 第五章：深度學習在圖像感知中的應用 5.1 神經網絡基礎 5.1.1 感知機與多層感知機（MLP） 5.1.2 激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh） 5.1.3 損失函數與優化器（SGD, Adam） 5.2 捲積神經網絡（CNN） 5.2.1 捲積層、池化層、全連接層 5.2.2 經典CNN架構（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet） 5.2.3 遷移學習與微調 5.3 目標檢測 5.3.1 基於候選區域的方法（R-CNN係列） 5.3.2 單階段檢測器（YOLO係列, SSD） 5.3.3 目標跟蹤 5.4 圖像分割 5.4.1 語義分割（FCN, U-Net） 5.4.2 實例分割（Mask R-CNN） 5.5 圖像生成與風格遷移 5.5.1 生成對抗網絡（GAN） 5.5.2 風格遷移算法 5.6 實例：使用TensorFlow/PyTorch進行圖像識彆與目標檢測 第六章：深度學習在音頻與序列數據感知中的應用 6.1 循環神經網絡（RNN） 6.1.1 RNN基本結構與梯度消失/爆炸問題 6.1.2 長短期記憶網絡（LSTM） 6.1.3 門控循環單元（GRU） 6.2 Transformer模型與自注意力機製 6.2.1 Attention機製的原理 6.2.2 Transformer架構及其在序列處理中的優勢 6.3 語音識彆（ASR） 6.3.1 聲學模型與語言模型 6.3.2 端到端語音識彆模型 6.4 自然語言處理（NLP）入門 6.4.1 詞嵌入（Word2Vec, GloVe） 6.4.2 文本分類與情感分析 6.4.3 序列到序列模型（Seq2Seq） 6.5 傳感器融閤中的序列模型應用 6.5.1 時間序列預測 6.5.2 異常檢測 第三部分：智能感知係統的工程實踐與進階 第七章：傳感器融閤技術 7.1 傳感器融閤的必要性與挑戰 7.1.1 提高魯棒性與準確性 7.1.2 剋服單一傳感器的局限性 7.1.3 數據異構性與同步性問題 7.2 融閤的層次 7.2.1 低層融閤（原始數據融閤） 7.2.2 中層融閤（特徵融閤） 7.2.3 高層融閤（決策融閤） 7.3 常用傳感器融閤算法 7.3.1 卡爾曼濾波（KF）及其變種（EKF, UKF） 7.3.2 粒子濾波（PF） 7.3.3 基於機器學習的融閤方法 7.3.4 貝葉斯網絡 7.4 實例：多傳感器融閤實現精確定位與導航 第八章：實時感知係統設計與優化 8.1 實時性要求與挑戰 8.1.1 延遲、吞吐量與資源限製 8.2 算法優化與模型壓縮 8.2.1 模型剪枝、量化 8.2.2 輕量級網絡設計 8.3 硬件加速與嵌入式係統 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 並行計算與多綫程 8.5 係統性能評估與調優 第九章：智能感知係統的應用案例分析 9.1 智能駕駛與自動駕駛 9.1.1 傳感器配置與數據流 9.1.2 目標識彆與跟蹤（行人、車輛、交通標誌） 9.1.3 場景理解與決策規劃 9.2 智能安防與監控 9.2.1 人臉識彆與行為分析 9.2.2 異常事件檢測 9.2.3 視頻內容分析 9.3 智能製造與工業自動化 9.3.1 産品缺陷檢測 9.3.2 機器人視覺引導 9.3.3 質量控製 9.4 智能醫療與健康監測 9.4.1 醫學影像分析 9.4.2 生理信號監測與疾病預警 9.4.3 智能輔助診斷 9.5 智慧城市與物聯網（IoT） 9.5.1 交通流量監測 9.5.2 環境監測 9.5.3 智能傢居 第十章：未來展望與前沿技術 10.1 邊緣智能與聯邦學習 10.2 傳感器網絡與大規模感知 10.3 可解釋AI（XAI）在感知係統中的應用 10.4 跨模態感知與多模態學習 10.5 倫理、隱私與安全考量 附錄 A. 常用開發工具與庫介紹（Python, OpenCV, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch） B. 數據集資源 C. 術語錶 本書特色 係統性強： 從基礎概念到前沿技術，覆蓋智能感知係統的全貌，構建紮實的理論基礎。 實踐導嚮： 結閤大量的代碼示例和案例分析，幫助讀者將理論知識轉化為實際技能。 技術前沿： 重點介紹機器學習、深度學習等當前最熱門的技術在感知領域的應用。 通俗易懂： 采用清晰的語言和邏輯結構，即使是初學者也能逐步掌握核心內容。 應用廣泛： 涵蓋智能駕駛、安防、製造、醫療等多個熱門領域，展現智能感知技術的無限可能。 目標讀者 對智能感知係統感興趣的本科生、研究生。 從事機器人、計算機視覺、人工智能、嵌入式係統等領域的研究人員與工程師。 希望提升自身在智能感知技術方麵能力的軟件開發人員、算法工程師。 對人工智能在各行各業的應用感興趣的專業人士。 通過閱讀本書，您將能夠深刻理解智能感知係統的工作原理，掌握關鍵的技術手段，並具備獨立設計和實現各類智能感知應用的能力，為您的學習和職業發展奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

《自動檢測與轉換技術》這本書，在讀的過程中，我最深的感受是它提供瞭一種非常係統性的思維框架。作者裴蓓女士通過對“自動檢測”和“轉換”這兩個核心概念的拆解和重組，為讀者構建瞭一個理解復雜係統的全新視角。書中關於“轉換”的部分，不僅僅是格式上的轉換，更多的是對信息內在邏輯和特徵的轉換，比如將原始傳感器數據轉換為可解釋的模式，或者將用戶行為轉化為潛在需求。這部分內容對於需要進行跨領域數據融閤和分析的讀者來說，無疑是寶貴的財富。書中提到的各種檢測算法，也並非孤立存在，而是被巧妙地編織在一個完整的技術鏈條中，從數據的采集、預處理，到特徵提取、模型訓練，再到最終的檢測結果輸齣和反饋，整個流程都得到瞭細緻的闡述。而且，作者在講解過程中，非常注重理論與實踐的結閤，每一個算法的提齣，都會輔以典型的應用場景，讓我能夠清晰地看到技術落地後的效果。

評分☆☆☆☆☆

這本書《自動檢測與轉換技術》讓我深刻體會到瞭技術演進的魅力。作者裴蓓女士在書中，將“自動檢測”和“轉換”這兩個概念，置於一個宏觀的技術發展背景下進行闡述，既有對經典理論的梳理，又不乏對前沿技術的展望。我尤其欣賞書中對於“轉換”的解釋，它不僅僅是數據格式的改變，更包含瞭信息層麵的升華和提煉。比如，作者在描述如何將原始的、雜亂的文本數據轉換為結構化的知識圖譜時，所采用的思路和方法，讓我耳目一新。書中對“檢測”的探討，也相當全麵，從簡單的模式匹配到復雜的場景理解，都進行瞭深入的分析。而且，作者在闡述這些技術的同時，也強調瞭它們在社會各個領域的應用潛力，例如在智能交通、智慧城市建設等方麵，都離不開自動檢測與轉換技術的支持。人民郵電齣版社的齣版質量一如既往地讓人放心，無論是內容呈現還是書籍本身的製作都非常精良。

評分☆☆☆☆☆

我最近讀瞭《自動檢測與轉換技術》這本書，整體感受是既有理論深度，又不失實踐指導意義。作者裴蓓在書中對於“轉換”這一概念的闡述，讓我有瞭全新的認識。她不僅僅停留在數據格式轉換的層麵，而是將“轉換”的概念延伸到瞭信息的理解和重構，這在當前的AI浪潮下顯得尤為重要。書中關於自然語言處理的部分，詳細介紹瞭文本數據的清洗、結構化以及信息提取的過程，這些內容對於我日常工作中處理大量非結構化數據非常有幫助。尤其是一些關於文本情感分析和主題模型的介紹，作者給齣瞭詳細的算法原理和實際應用場景，比如如何利用這些技術來分析用戶反饋，從而優化産品和服務。另外，書中關於多模態數據轉換的討論，也讓我看到瞭未來技術發展的方嚮，如何將圖像、語音、文本等不同類型的信息融會貫通，實現更智能的檢測和決策，這部分內容非常前沿，也給我帶來瞭很多啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本《自動檢測與轉換技術》真是讓我大開眼界。一開始拿到書，單看書名，以為會是一本晦澀難懂的技術手冊，但翻開後，立刻被作者裴蓓女士生動有趣的講解方式所吸引。她用非常貼近實際應用的例子，將那些原本聽起來有些枯燥的“自動檢測”和“轉換”概念，變得栩栩如生。我尤其喜歡其中關於圖像識彆的那一部分，作者並非簡單地羅列算法，而是娓娓道來，從早期的像素分析到如今深度學習的強大能力，一步步地勾勒齣這項技術的發展脈絡。書中穿插的案例分析，更是讓我覺得學到的知識立馬就能派上用場，比如在工業生産綫上的缺陷檢測，或者在醫療影像分析中的輔助診斷，這些都能看到自動檢測技術的身影，而且作者的講解清晰明瞭，邏輯性很強，即使是對這個領域不甚瞭解的讀者，也能很快抓住核心要點。人民郵電齣版社一貫的優秀排版和印刷質量也為閱讀體驗加分不少，紙張的觸感很好，閱讀起來非常舒適。總的來說，這是一本非常值得推薦的書，它不僅在技術層麵提供瞭深度，更在應用層麵展現瞭廣闊的前景。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對《自動檢測與轉換技術》這本書最初的期待並不高，覺得可能就是一本比較基礎的普及讀物。但齣乎意料的是，這本書的深度和廣度都遠超我的想象。作者裴蓓女士在書中關於“檢測”的理解，絕不僅僅局限於簡單的目標識彆，而是探討瞭如何進行更深層次的異常檢測、模式識彆以及行為分析。我特彆對書中關於時間序列異常檢測的章節印象深刻。作者用非常直觀的比喻，將復雜的統計模型和機器學習算法解釋得通俗易懂，並結閤實際的金融風控、工業設備故障預警等案例，讓我切實感受到瞭這項技術在保障安全、提高效率方麵的巨大價值。書中的圖示和錶格也恰到好處，能夠幫助讀者更好地理解抽象的概念。印刷質量和裝幀設計也體現瞭人民郵電齣版社的一貫水準，拿在手裏很有質感。這本書讓我認識到，看似簡單的“檢測”背後，蘊含著如此豐富和強大的技術力量。