測試技術與信號處理(第二版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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範雲霄，隋秀華 著

圖書標籤:

• 測試技術
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 雷達
• 導航
• 電磁兼容
• 信息處理
• 高等教育
• 教材

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齣版社： 中國質檢齣版社(原中國計量齣版社)

ISBN：9787502625269

商品編碼：29710952678

包裝：平裝

齣版時間：2006-11-01

基本信息

書名:測試技術與信號處理(第二版)

定價：28.00元

售價：19.0元,便宜9.0元,摺扣67

作者:範雲霄,隋秀華

齣版社：中國質檢齣版社(原中國計量齣版社)

齣版日期：2006-11-01

ISBN：9787502625269

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版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

本書以信號流為主綫，詳細地介紹瞭動態測試中的基本內容。全書共分為十章，主要內容為：信號的描述；測試裝置的基本特性；信號的獲取和交換；信號的記錄、乾擾及其抑製；信號的分析與處理；計算機測試技術與係統；機械振動的測試以及溫度的測試。每章的後還附有思考題和習題。
本書可作為高等學校機械設計製造和儀器儀錶類等專業的本科教材，也可作為相關專業的研究生以及從事機械工程動態測試的工程技術人員的參考書。

目錄

緒論
章 信號的描述
節 概述
第二節 周期信號的頻譜
第三節 非周期信號的頻譜
第四節 傅裏葉變換的性質及應用
思考題
習題
第二章 測試裝置的基本特性
節 概述
第二節 靜態特性
第三節 動態特性
第四節 常見裝置的特性
第五節 不失真測試條件
第六節 動態特性之間的關係
第七節 測試係統的負載效應
思考題
習題
第三章 信號的獲取
節 概述
第二節 參數型傳感器
第三節 發電型傳感器
第四節 光電型的傳感器
第五節 其他類型的傳感器
習題
第四章 信號的變換
節 電橋
第二節 濾波器
第三節 調製器與解調器
第四節 模擬與數字信號轉換器
思考題
習題
第五章 信號的顯示和記錄
節 概述
第二節 信號的顯示
第三節 信號的顯性記錄
第四節 信號的隱性記錄
思考題
習題
第六章 信號的乾擾及其抑製
節 概述
第二節 乾擾源
第三節 乾擾耦閤
第四節 電磁屏蔽
第五節 接地
習題
第七章 信號的分析與處理
節 概述
第二節 隨機信號的統計特徵
第三節 相關分析
第四節 譜分析
第五節 數字信號處理概論
思考題
習題
第八章 計算機測試技術與係統
節 概述
第二節 計算機測試係統中的輸入和輸齣通道
第三節 計算機測試係統中的接口和總綫技術
第四節 計算機測試係統
第九章 機械振動的測試
節 概述
第二節 單自由度係統的受迫振動
第三節 振動的激勵
第四節 振動的測量及測振儀器
第五節 機械係統動態參數的確定
習題
第十章 溫度的測試
節 溫度測試的基本概念
第二節 常用測溫方法
第三節 熱電阻測溫
第四節 熱電偶測溫
第五節 輻射式測溫
參考書目

作者介紹

文摘

序言

《深度學習在計算機視覺中的應用：從理論到實踐》 簡介 在信息爆炸的時代，圖像和視頻數據正以前所未有的速度增長，如何有效地理解、分析和利用這些視覺信息，已成為人工智能領域的核心挑戰之一。本書《深度學習在計算機視覺中的應用：從理論到實踐》旨在深入剖析深度學習技術如何在計算機視覺領域掀起革命，並為讀者提供從基礎理論到實際應用的全麵指導。本書將帶領您探索深度學習算法的精髓，理解其在圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆、視頻分析等關鍵計算機視覺任務中的強大能力。 內容概述 本書並非一本泛泛而談的介紹性讀物，而是力求做到理論嚴謹、實踐性強。我們將首先迴顧計算機視覺的發展曆程，並引入深度學習作為解決傳統方法瓶頸的關鍵。隨後，本書將係統性地介紹支撐深度學習在計算機視覺領域取得成功的核心理論和模型。 第一部分：深度學習基礎與計算機視覺 第一章：計算機視覺的演進與深度學習的崛起 從傳統圖像處理方法（如SIFT、HOG）到手工特徵提取的局限性。 神經網絡的早期探索與瓶頸。 深度學習的齣現：多層感知機、反嚮傳播算法的突破。 GPU計算能力的飛躍對深度學習發展的推動作用。 深度學習在圖像識彆任務上的顛覆性錶現（ImageNet挑戰賽）。 深度學習如何改變瞭計算機視覺的研究範式。 第二章：深度學習核心概念與數學基礎 神經網絡的基本構成： 神經元模型：激活函數（Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU, Tanh等）的作用與選擇。 層（Layer）：全連接層、捲積層、池化層、循環層、注意力機製層等。 前嚮傳播（Forward Propagation）：數據在網絡中流動與計算過程。 損失函數（Loss Function）：衡量模型預測與真實值之間的差距（MSE, Cross-Entropy等）。 反嚮傳播（Backpropagation）算法：計算梯度並更新權重。 優化器（Optimizer）：梯度下降法及其變種（SGD, Adam, RMSprop等）的原理與應用。 數學基礎迴顧： 綫性代數：嚮量、矩陣運算，特徵值與特徵嚮量（在PCA等降維方法中的應用）。 微積分：導數、偏導數、鏈式法則（反嚮傳播的核心）。 概率論與統計學：概率分布、期望、方差、最大似然估計（用於理解模型和損失函數）。 第三章：捲積神經網絡（CNN）詳解 捲積操作的原理： 濾波器（Kernel/Filter）的作用：提取局部特徵。 感受野（Receptive Field）：神經元能夠接收到輸入圖像的區域。 捲積的 stride 和 padding。 多通道捲積。 池化操作（Pooling）： 最大池化（Max Pooling）與平均池化（Average Pooling）：降維、減少計算量、增強模型魯棒性。 CNN的典型架構： LeNet-5：早期經典CNN模型。 AlexNet：突破性的AlexNet架構，ReLU和Dropout的應用。 VGGNet：深度與寬度並存，使用小尺寸捲積核。 GoogLeNet (Inception)：引入Inception模塊，並行處理不同尺度的特徵。 ResNet：殘差連接（Residual Connection）的創新，解決深度網絡梯度消失問題。 CNN在圖像特徵提取中的作用。 第二部分：深度學習在計算機視覺核心任務中的應用 第四章：圖像分類（Image Classification） 定義與挑戰：將整張圖像歸入預定義的類彆。 CNN在圖像分類中的應用： 訓練流程：數據集準備、數據增強、模型訓練、驗證與評估。 常用數據集：MNIST, CIFAR-10/100, ImageNet。 評估指標：準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-Score、混淆矩陣。 遷移學習（Transfer Learning）與微調（Fine-tuning）：利用預訓練模型加速訓練和提升性能。 數據增強技術：鏇轉、裁剪、翻轉、顔色抖動等，提升模型泛化能力。 第五章：目標檢測（Object Detection） 定義與挑戰：不僅識彆圖像中的物體，還要定位其在圖像中的位置。 Two-stage detectors（兩階段檢測器）： R-CNN係列：R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN。 Region Proposal Networks (RPN)。 One-stage detectors（一階段檢測器）： YOLO (You Only Look Once) 係列：YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv7等。 SSD (Single Shot MultiBox Detector)。 Anchor Boxes 的概念。 非極大值抑製（Non-Maximum Suppression, NMS）：去除冗餘的邊界框。 評估指標：IoU (Intersection over Union), mAP (mean Average Precision)。 第六章：圖像分割（Image Segmentation） 語義分割（Semantic Segmentation）： 定義：為圖像中的每個像素分配一個類彆標簽。 全捲積網絡（FCN）。 U-Net 架構：在醫學圖像分割中的成功應用。 DeepLab 係列：空洞捲積（Dilated Convolution）、ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）。 實例分割（Instance Segmentation）： 定義：區分同一類彆的不同實例。 Mask R-CNN。 評估指標：IoU, Pixel Accuracy, Mean IoU。 第七章：人臉識彆與檢測（Face Recognition and Detection） 人臉檢測：定位圖像中的人臉位置。 Viola-Jones 算法（基於Haar特徵）。 基於深度學習的方法：MTCNN, RetinaFace。 人臉識彆：判斷兩個人臉是否屬於同一個人。 人臉特徵提取：DeepFace, FaceNet, ArcFace, CosFace。 損失函數在人臉識彆中的應用：Triplet Loss, Angular Margin Loss。 人臉屬性分析：性彆、年齡、錶情識彆。 第八章：視頻分析中的深度學習應用 視頻分類（Video Classification）： 基於幀的處理。 3D CNNs：C3D, I3D。 CNN + RNN/LSTM。 動作識彆（Action Recognition）： 關鍵點檢測與時空信息融閤。 Two-Stream Inflated 3D CNN。 視頻目標跟蹤（Video Object Tracking）： Correlation Filter 結閤深度特徵。 Siamese Networks for Tracking。 第三部分：進階話題與實踐 第九章：生成模型與圖像生成（Generative Models and Image Generation） 生成對抗網絡（GANs）： 生成器（Generator）與判彆器（Discriminator）的博弈。 DCGAN, StyleGAN, BigGAN。 GANs在圖像閤成、圖像風格遷移、超分辨率等領域的應用。 變分自編碼器（VAEs）。 第十章：注意力機製與Transformer在視覺中的應用 注意力機製（Attention Mechanism）： Squeeze-and-Excitation Networks (SENet)。 Self-Attention。 Transformer模型： Vision Transformer (ViT)：將Transformer應用於圖像分類。 Swin Transformer：引入Shifted Window，提升效率。 Transformer在目標檢測、分割等任務中的應用。 第十一章：深度學習模型部署與優化 模型壓縮技術：剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）。 模型推理加速：TensorRT, OpenVINO。 嵌入式設備與移動端部署。 模型性能評估與監控。 第十二章：實際項目案例與最佳實踐 案例一：醫療影像分析的深度學習應用。 案例二：自動駕駛中的視覺感知係統。 案例三：工業缺陷檢測。 開發流程： 問題定義、數據收集與標注、模型選擇與訓練、評估與調優、部署與迭代。 常用深度學習框架介紹： TensorFlow, PyTorch。 代碼示例與實驗環境搭建。 目標讀者 本書適閤具有一定編程基礎（如Python）和綫性代數、微積分、概率論基礎的計算機科學、電子工程、自動化、人工智能等領域的學生、研究人員和工程師。尤其適閤希望深入理解深度學習在計算機視覺領域如何工作的專業人士。 本書特色 理論與實踐並重： 深入淺齣地講解理論知識，同時提供大量的代碼示例和項目實踐指導。 體係完整： 從基礎概念到高級應用，覆蓋瞭計算機視覺領域使用深度學習的絕大部分重要方嚮。 前沿性： 涵蓋瞭近年來深度學習在計算機視覺領域最熱門的技術和模型。 易於上手： 配套豐富的代碼資源，幫助讀者快速搭建和運行模型。 通過閱讀本書，讀者將能夠掌握構建、訓練和部署先進的深度學習模型以解決復雜的計算機視覺問題，從而在人工智能浪潮中占據有利位置。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種初學者量身定做的！我之前對數字信號處理的理解基本停留在高中物理的範疇，看到那些復雜的公式就頭大。但這本書的敘述方式非常平易近人，它沒有一開始就堆砌那些晦澀難懂的數學推導，而是用大量直觀的例子和圖示來解釋核心概念，比如傅裏葉變換的物理意義，脈衝響應的實際作用等等。我記得有一次我在嘗試理解捲積這個概念時，卡瞭好久，翻閱瞭好幾本參考書都沒有找到滿意的解釋，直到我看到這本書中關於“滑窗”和“疊加”的描述，茅塞頓開。作者在講解時特彆注重理論與實踐的結閤，很多章節後麵都附帶瞭代碼示例或者小型項目，這讓學習過程不再是枯燥的理論灌輸，而是變成瞭一種探索和實踐的樂趣。尤其值得稱贊的是，它對一些常見陷阱和誤區進行瞭細緻的剖析，讓我少走瞭很多彎路。讀完前幾章，我感覺自己對信號處理的基本框架有瞭一個堅實的基礎，這對我後續深入學習更專業的領域非常有幫助，強烈推薦給所有想入門的朋友。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度絕對超齣瞭我的預期，它不僅僅停留在基礎理論的介紹上，而是深入到瞭當前工業界和科研前沿的一些關鍵技術點。我尤其欣賞作者在“現代濾波技術”和“自適應信號處理”部分的處理方式。在講解LMS算法和RLS算法時，它不僅給齣瞭算法的推導過程，還非常細緻地分析瞭它們在不同噪聲環境下的收斂速度和穩態誤差，這一點是很多入門教材所缺乏的。我正在做一個雷達信號處理的項目，對MIMO係統的波束形成技術很感興趣，這本書中專門闢齣一章詳細討論瞭空域濾波器的設計，包括LCMV和MVDR等經典方法，這為我的項目提供瞭寶貴的理論支撐。更重要的是，作者的行文風格非常嚴謹且邏輯清晰，即便是復雜的矩陣運算，也能被拆解得條分縷析，讓人在跟隨推導的同時，不會迷失在數學符號的海洋裏。對於有一定基礎，希望係統性提升工程能力的讀者來說，這本書無疑是一本絕佳的進階參考書，它的價值遠超同類書籍的平均水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖文設計簡直是藝術品級彆的享受。在閱讀技術書籍時，我非常在意圖錶質量，因為圖錶往往是理解復雜抽象概念的關鍵橋梁。這本書在這方麵做得無可挑剔。無論是時域波形的對比圖，還是頻域的幅度響應麯綫，綫條都極其清晰銳利，顔色搭配得當，關鍵參數標識清晰無誤。例如，在解釋混疊現象時，作者使用瞭多張不同采樣率下的信號重建圖，配閤清晰的標注，使得原本容易混淆的概念變得一目瞭然。這種對細節的極緻追求，體現瞭作者對讀者的尊重。此外，書中的參考文獻列錶非常詳盡且權威，涵蓋瞭該領域的經典文獻和近期的重要研究成果，這使得我對某些深入話題的追蹤學習有瞭可靠的路徑。我個人認為，一本優秀的教材，不僅要內容紮實，更要在閱讀體驗上做到極緻，這本書在這兩方麵都做到瞭頂尖水準，讓人愛不釋手，恨不得一口氣讀完。

評分☆☆☆☆☆

作為一名測試工程師，我手裏有不少關於係統性能評估和噪聲抑製的難題需要解決。這本書的價值在於它提供瞭一個非常實用的“工具箱”。我發現書中關於隨機信號分析和譜估計的部分對我幫助最大。例如，在處理測量數據時，如何選擇閤適的窗口函數（漢寜窗、海明窗等）來最小化泄露效應，這本書給齣瞭非常直觀的對比圖和性能指標分析，這直接指導瞭我去優化我的數據采集流程。我過去經常為瞭選擇閤適的FFT點數而苦惱，現在我明白瞭其中的權衡——分辨率與柵瓣抑製之間的關係。另外，它在講解數字濾波器設計時，不僅包括瞭IIR和FIR的標準設計方法（如巴特沃斯、切比雪夫），還加入瞭一些針對特定應用場景的優化技巧，比如如何設計一個具有特定相位特性的綫性相位濾波器，這在實時係統中至關重要。這本書的實用性體現在，你讀完後，馬上就能在你的工作場景中找到對應的理論基礎和解決方案，而不是讀完後感覺知識停留在紙麵上。

評分☆☆☆☆☆

我必須坦率地說，這本書的難度麯綫非常陡峭，它絕對不是一本適閤“快速翻閱”的讀物，而更像是一部需要反復研磨的案頭工具書。對於那些期望在短時間內獲得“速成”知識的讀者，可能會感到吃力。在涉及卡爾曼濾波和粒子濾波等現代估計理論的部分，作者采取瞭高度數學化的處理方式，如果你不熟悉隨機過程和概率論的深厚背景，直接啃這部分內容會非常痛苦。我花瞭大量時間去迴顧前麵的概率密度函數和馬爾可夫鏈的知識點，纔能勉強跟上作者的思路。然而，正是這種深入骨髓的數學嚴謹性，賦予瞭這本書無可替代的權威性。它沒有為瞭迎閤初學者而犧牲準確性，而是堅持將最本質的原理以最精確的方式呈現齣來。對於緻力於成為信號處理專傢的研究人員來說，這本書無疑是一座裏程碑，它提供的理論深度和廣度，能夠支撐起未來的很多創新工作，盡管學習過程充滿挑戰，但最終的迴報是巨大的知識財富。