智能感知、無綫傳感器及測量 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[新西蘭] 蘇巴斯·錢德拉·穆剋帕德亞Subha 著

圖書標籤:

• 智能感知
• 無綫傳感器
• 測量技術
• 物聯網
• 傳感器網絡
• 數據采集
• 信號處理
• 嵌入式係統
• 智能儀器
• 信息融閤

店鋪： 碧海簫音圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111539971

商品編碼：29669036399

包裝：平裝

齣版時間：2016-08-01

基本信息

書名：智能感知、無綫傳感器及測量

定價：59.00元

作者：蘇巴斯·錢德拉·穆剋帕德亞(Subha

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2016-08-01

ISBN：9787111539971

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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創客 係列，全彩色印刷，圖片清晰，版式新穎，盡量貼閤90後主題的喜好。內容簡單明瞭，適閤入門級讀者自行搭建或者進行短期培訓的課程來使用。

內容提要

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本書從傳感器基礎知識齣發，對傳感器連接到處理器的信號以及會齣現的問題做瞭闡述，接著介紹瞭無綫傳感器網絡（WSN）的基礎知識，除瞭說明組建WSN的重要性及各個部分實現的功能外，還重點介紹瞭WSN的電源基礎知識及各種供電技術，然後介紹瞭基於Zigbee的係統設計，對傳感器數據接收和分析軟件的設計進行瞭詳細說明，隨後列舉瞭3個應用項目，讀者會從中學習到一些項目的具體實現技巧。

目錄

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作者介紹

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Subhas C. Mukhopadhyay，博士，新西蘭梅西大學(Massey University) 工程與先進技術學院教授，在智能傳感器網絡領域發錶論文220多篇，是8種國際會議的主編，6種期刊編委，發錶專著7本，其中5本為SpringerVerlag收錄。他是IEEE Sensors journal and IEEE Transactions on Instrumentation and Measurements期刊的主編，擔任多次傳感器研究領域國際學術會議主席。

文摘

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序言

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《智海拾遺：微觀世界的洞察與鏈接》 在這信息爆炸的時代，我們渴望更深入地理解周遭世界，渴望一種無縫連接、實時感知的能力。這本書，便是這樣一次對“洞察”與“鏈接”的探索之旅，它並非專注於某個特定技術領域，而是以一種更為宏觀的視角，審視那些驅動我們理解與互動日益強大的無形力量。 本書旨在帶領讀者跨越學科界限，去發掘那些隱藏在日常現象背後的精妙原理，以及那些默默支撐起現代社會運行的基石。我們將一同踏上一段求知之旅，從基礎的物理學原理齣發，逐步深入到更復雜的係統構建，最終觸及我們如何通過巧妙的設計與集成，賦予普通物品“智慧”的感知與響應能力。 第一章：信息的脈搏——從物理世界到數字語言 萬物皆有其“語言”。從一塊岩石的溫度變化，到空氣中微妙的濕度波動，再到物體運動時産生的微小震動，所有這些物理現象都攜帶著信息。本章將從最基礎的物理定律齣發，介紹這些信息是如何被“編碼”的。我們將探討能量如何轉化為可被捕捉的信號，例如： 溫度的語言： 熱力學定律如何描述物體間的熱量交換，以及溫度計等基本測量工具如何將這種能量轉換成可讀的數值。我們將追溯溫度測量技術的演進，從早期簡陋的酒精溫度計，到現代精密的熱電偶和紅外傳感器，理解其背後能量轉換與信號放大的原理。 濕度的絮語： 水蒸氣在空氣中的存在如何影響其導電性或光學特性，以及這些變化如何被轉化為可量化的濕度讀數。我們將簡要提及濕度計的工作原理，例如露點測量法，以及它們在天氣預報、工業控製等領域的應用。 運動的軌跡： 物體運動時産生的慣性力、摩擦力以及它們對周圍介質的影響，這些都可以被捕捉。我們將初步探討加速度計和陀螺儀等基本傳感器的工作原理，理解它們如何通過檢測微小的力或角速度變化，來記錄和描述物體的動態。 光學的光影： 光綫的吸收、反射、摺射如何揭示物體的錶麵特性、成分乃至距離。我們將簡要迴顧光電效應，以及光電二極管、光敏電阻等元件如何將光信號轉化為電信號，為圖像采集和距離測量奠定基礎。 本章的重點在於建立一種“物理世界的信息化”的認知。理解這些基礎的物理現象如何攜帶信息，是後續章節所有討論的齣發點。我們並非要成為物理學傢，而是要成為信息的“偵探”，學會從物理世界的蛛絲馬跡中，提取有價值的數據。 第二章：信號的變奏——從模擬到數字的橋梁 物理世界的信息往往是連續的、模擬的。然而，現代的計算與處理係統需要的是離散的、數字化的數據。本章將聚焦於實現這種轉換的關鍵環節——信號處理與轉換。 模擬信號的本質： 我們將深入理解什麼是模擬信號，為何它們能夠精確地反映物理量的連續變化，以及它們在傳輸過程中麵臨的挑戰，如噪聲乾擾和信號衰減。 采樣與量化： 如何將連續的模擬信號“切割”成離散的時間點（采樣），以及如何為這些點賦予有限的數值範圍（量化）。我們將用生動的比喻來解釋這個過程，例如“拍照”和“塗色”的比喻，以及采樣率和量化精度對信息保真度的影響。 模數轉換器（ADC）： 這是連接模擬世界與數字世界的關鍵橋梁。我們將揭示ADC內部的基本結構和工作流程，理解它如何將連續的電壓信號轉換為一係列二進製數字。我們將探討不同類型的ADC（如逐次逼近型、Σ-Δ型）及其優缺點，並分析其在實際應用中的選擇考量。 數模轉換器（DAC）： 在某些場景下，我們需要將數字信息重新轉化為模擬信號，以便驅動執行器或顯示設備。本章也將介紹DAC的基本原理，以及它在音頻播放、電機控製等領域的應用。 濾波與降噪： 信號在采集過程中不可避免地會混入噪聲。我們將探討各種濾波技術，如低通濾波、高通濾波、帶通濾波等，以及它們如何“擦除”不必要的乾擾，保留有用的信息。我們會以易於理解的方式，解釋傅裏葉變換在信號分析中的作用，以及它如何幫助我們識彆和去除特定頻率的噪聲。 信號的增強與特徵提取： 在某些情況下，原始信號可能過於微弱或復雜。本章也將觸及一些基礎的信號增強技術，以及如何從信號中提取關鍵特徵，例如峰值檢測、閾值比較等，為後續的模式識彆和決策提供依據。 通過本章的學習，讀者將對“數據”的産生過程有一個清晰的認識，理解從自然界的原始信號到計算機可處理的數字信息，中間經曆瞭怎樣的“蛻變”。 第三章：連接的藝術——信息流通的脈絡 即使擁有再精密的傳感器，再強大的處理能力，如果信息無法有效地流通，其價值也將大打摺扣。本章將探討實現信息高效、可靠傳輸的各種“連接”方式。 點對點通信的演進： 從早期的串行通信（如RS-232）到並行通信，再到現代的USB、以太網等，我們將梳理通信接口的演進曆程，理解它們在速度、帶寬、協議復雜度上的差異。 無綫通信的飛躍： 無綫通信徹底解放瞭連接的束縛，賦予瞭係統前所未有的靈活性。我們將探討無綫通信的基本原理，如電磁波的傳播、調製與解調技術。 射頻通信： 從短距離的藍牙、Wi-Fi，到中遠距離的蜂窩網絡，我們將分析不同頻段、不同協議在傳輸速率、功耗、覆蓋範圍上的權衡。 低功耗廣域網（LPWAN）： 針對物聯網場景，LPWAN技術如LoRa、NB-IoT等提供瞭遠距離、低功耗的通信解決方案，它們如何實現低數據率下的長距離傳輸，及其在智能農業、環境監測等領域的潛力。 紅外與超聲波通信： 雖然不如射頻普及，但紅外和超聲波通信在特定場景下也有其獨特的優勢，例如無需授權、安全性高等。 網絡協議的秩序： 信息在網絡中傳輸需要遵循一定的規則，即網絡協議。我們將簡要介紹OSI模型或TCP/IP模型的概念，以及在不同層次上，信息是如何被封裝、尋址和路由的。 數據傳輸的可靠性與安全性： 如何確保數據在傳輸過程中不丟失、不損壞？我們將探討糾錯編碼、差錯檢測等技術。同時，網絡安全的重要性不言而喻，我們將簡要提及加密、身份驗證等基礎的安全機製。 分布式係統與協同： 在許多現代應用中，多個節點需要協同工作。我們將觸及分布式係統的一些基本概念，例如數據同步、一緻性問題，以及如何實現多個設備間的有效協作。 本章將幫助讀者理解，信息如何在不同設備、不同地點之間穿梭，以及支撐這一切的通信技術是如何工作的。我們將看到，連接不僅僅是物理上的綫路，更是信息流動的無形網絡。 第四章：洞察的智慧——從數據到理解與行動 收集瞭數據，傳輸瞭信息，接下來就是如何從海量數據中挖掘齣有價值的洞察，並將其轉化為有意義的行動。本章將聚焦於數據分析、模式識彆與智能決策。 數據可視化： 如何將復雜的數據轉化為直觀的圖錶和圖形，幫助我們快速理解數據中的趨勢、異常和關聯。我們將探討不同類型圖錶的適用場景，以及優秀可視化設計的重要性。 統計分析的基礎： 均值、方差、相關性等基礎統計概念，如何幫助我們量化數據的特徵和相互關係。我們將以實際案例說明，如何運用統計方法來發現數據中的規律。 模式識彆的探索： 識彆數據中的重復模式、異常模式，是實現“智能”的關鍵。 分類與聚類： 如何將數據劃分到不同的類彆（例如，識彆齣這是一個“好”的讀數還是一個“壞”的讀數），或者將相似的數據分組（例如，將相似的用戶行為歸類）。 異常檢測： 如何在海量數據中快速找齣不尋常的、可能預示著問題的點，例如設備故障的早期跡象。 預測與推斷： 基於曆史數據，預測未來的趨勢或狀態。我們將簡要介紹一些基礎的預測模型，例如時間序列分析，以及它們在需求預測、風險評估等方麵的應用。 機器學習的初步認識： 雖然本書不深入探討復雜的機器學習算法，但我們將簡要介紹其核心思想：通過數據“學習”，讓係統具備一定的智能，而無需顯式編程。我們將用通俗易懂的方式解釋監督學習、無監督學習和強化學習的基本概念，以及它們在數據驅動決策中的作用。 決策支持係統： 如何將分析結果轉化為實際的決策建議，並可能自動化執行某些操作。我們將探討一個簡單的決策流程：數據采集 -> 分析 -> 洞察 -> 決策 -> 行動。 本章是本書的“點睛之筆”，它將帶領讀者從被動接收信息，走嚮主動理解和運用信息。我們將看到，技術的力量是如何幫助我們超越直覺，做齣更明智的判斷。 結語：智海的邊界與未來 “智海拾遺：微觀世界的洞察與鏈接”的旅程並非終點，而是更廣闊視野的起點。本書的探索揭示瞭信息如何從物理世界的細微之處産生，如何被轉化為數字信號，如何通過各種方式進行流通，最終又如何被提煉齣智慧。 我們所探討的這些原理和技術，正在以驚人的速度滲透到生活的方方麵麵，從智能傢居的便捷，到智慧城市的有序，再到工業自動化的高效，以及醫療健康的精準。然而，技術的進步永無止境。 未來的“智海”將會更加深邃，信息的邊界將被不斷拓展。我們期待著更精密的傳感器能夠捕捉到我們尚未意識到的物理現象，更高效的通信技術能夠連接起更廣泛的地域和更多的設備，更強大的智能算法能夠從數據中挖掘齣更深層次的規律，甚至觸及我們尚未理解的宇宙奧秘。 本書旨在啓發讀者對這個充滿無限可能的“智海”保持好奇心，鼓勵大傢在各自的領域，以更敏銳的“感知”去發現問題，以更巧妙的“鏈接”去組織資源，以更深刻的“洞察”去解決挑戰，共同繪製齣屬於我們時代的智慧藍圖。

評分☆☆☆☆☆

這本《智能感知、無綫傳感器及測量》的封麵設計挺有意思的，那種未來感的綫條和電路圖紋理，一看就知道不是那種傳統的教材。我最近在研究物聯網的應用，所以對這塊挺感興趣的。書裏前半部分講的傳感器技術，內容非常紮實，尤其是對那些新型的MEMS和光電傳感器的原理分析，寫得特彆透徹。我記得有一章專門講瞭如何處理傳感器采集到的噪聲信號，裏麵給齣的算法實現步驟清晰明瞭，讓我這個動手能力比較弱的人也能很快上手。而且，作者在解釋那些復雜的物理模型時，常常會結閤實際的工程案例，比如智能農業中的土壤濕度監測係統，這種理論與實踐結閤的方式，大大降低瞭理解難度。不過，美中不足的是，書中對於低功耗設計和傳感器網絡的安全隱患討論得稍顯保守，感覺還是停留在基礎階段，對於追求極限性能和前沿安全防護的讀者來說，可能需要另找資料補充。總體而言，對於初入該領域的工程師或者學生，這本書絕對是一份寶貴的參考資料，能夠幫你打下一個非常堅實的技術基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖錶製作水平令人印象深刻，這對於一本技術書籍來說至關重要。很多復雜的數學公式和電路原理圖都清晰易讀，不像有些書籍印齣來黑乎乎的一團，讓人望而卻步。我特彆欣賞其中關於測量不確定度分析的部分，作者采用瞭大量的實例來演示如何運用GUM（測量不確定度指南）來量化整個傳感係統的誤差鏈，這對於從事計量校準工作的我來說，提供瞭非常規範的操作範本。書中對不同測量標準（如ISO標準）的引用也相當到位，使得書中的方法具有很高的可操作性和國際通用性。然而，在探討傳感器異構性帶來的數據兼容性問題時，處理得不夠深入。當麵對來自不同廠商、不同協議的設備進行大規模集成時，數據清洗和標準化流程是一個巨大的挑戰，書中雖然提到瞭數據標準化，但缺乏針對性的集成框架或中間件的探討，讓實際的係統集成工作者會感覺理論與實際應用之間還隔著一層“鴻溝”，期待在後續的修訂中能有更多關於係統集成架構的探討。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它不像一本冷冰冰的技術手冊，更像一位經驗豐富的老教授在為你梳理知識脈絡。我本來以為“智能感知”這部分會比較空泛，結果卻發現裏麵詳盡地描述瞭機器學習在異常事件檢測中的應用。作者沒有停留在泛泛而談的“深度學習”，而是具體講解瞭如何利用捲積神經網絡（CNN）來識彆傳感器數據中的特定模式，比如機械設備故障的早期預警信號。這部分內容對於我正在進行的狀態監測項目簡直是雪中送炭。語言風格上，作者的敘述非常具有條理性和邏輯性，閱讀起來毫不費力，即便是那些復雜的信號處理流程，通過分步解析和清晰的流程圖展示，也能讓人迅速抓住核心。唯一的遺憾是，在傳感器選型和成本效益分析方麵，著墨不多，更多的是技術原理的闡述，對於項目預算和實際采購決策的參考價值相對有限，可能需要讀者自己結閤市場調研進行補充。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，最直觀的感受是它的知識密度非常高，感覺作者是把多年的研究精華都壓縮進去瞭。我主要關注的是無綫傳感器網絡的組網協議部分。書中對AODV和LEACH等經典協議的優缺點對比分析得鞭闢入裏，特彆是在能耗模型和網絡壽命預測方麵的數學推導，嚴謹得讓人佩服。我嘗試著對照書中的公式在MATLAB上進行仿真驗證，發現結果與書上描述的基本一緻，這說明理論基礎非常可靠。此外，書中對於數據融閤和定位算法的介紹也很有深度，尤其是對卡爾曼濾波在無綫傳感器網絡中的多傳感器信息融閤應用案例，展示瞭如何通過巧妙的算法設計來提升整體係統的魯棒性和精度。不過，我個人覺得，如果能在雲計算和邊緣計算結閤的趨勢下，探討一下傳感器數據流處理的新範式，那就更完美瞭。目前的內容更側重於傳統網絡架構下的優化，對於麵嚮雲端的實時數據處理能力略有欠缺，但這也許是受限於齣版時間吧。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是在找關於超寬帶（UWB）定位技術在室內環境應用的資料時偶然接觸到這本書的。這本書在專門介紹無綫通信和測量章節時，對UWB的脈衝特性和多徑效應的處理方法進行瞭詳盡的闡述，這點非常對我的胃口。作者深入剖析瞭到達時間（ToA）和到達時間差（TDoA）算法在復雜室內環境中的誤差來源及校正技術，其中對非視距（NLOS）誤差的建模部分，提供瞭幾個非常實用的修正模型。這套體係結構完整，從硬件前端的射頻設計到後端的軟件算法優化，都有所覆蓋，形成瞭一個閉環的知識體係。但如果說有什麼不足，那就是書中對新一代無綫通信技術如5G/6G在海量傳感器接入場景下的能力和挑戰的討論稍顯不足。目前更多聚焦於經典的低功耗廣域網（LPWAN）技術，對於未來高帶寬、低時延的傳感器應用場景的展望和技術儲備略顯保守，期待後續版本能緊跟技術前沿。