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[新西兰] 苏巴斯·钱德拉·穆克帕德亚Subha 著

图书标签:

• 智能感知
• 无线传感器
• 测量技术
• 机械工程
• 传感器网络
• 数据采集
• 信号处理
• 物联网
• 自动化
• 工业控制

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111539971

商品编码：29479391959

包装：平装

出版时间：2016-08-01

基本信息

书名：智能感知、无线传感器及测量

定价：59.00元

作者：苏巴斯·钱德拉·穆克帕德亚(Subha

出版社：机械工业出版社

出版日期：2016-08-01

ISBN：9787111539971

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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创客 系列，全彩色印刷，图片清晰，版式新颖，尽量贴合90后主题的喜好。内容简单明了，适合入门级读者自行搭建或者进行短期培训的课程来使用。

内容提要

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本书从传感器基础知识出发，对传感器连接到处理器的信号以及会出现的问题做了阐述，接着介绍了无线传感器网络（WSN）的基础知识，除了说明组建WSN的重要性及各个部分实现的功能外，还重点介绍了WSN的电源基础知识及各种供电技术，然后介绍了基于Zigbee的系统设计，对传感器数据接收和分析软件的设计进行了详细说明，随后列举了3个应用项目，读者会从中学习到一些项目的具体实现技巧。

目录

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译者序原书前言章 传感器基础

1.0 引言

1.1 传感器的分类

1.2 热传感器

1.2.1 热敏电阻

1.2.2 热电偶

1.2.3 电阻式温度检测器

1.3 湿度传感器

1.3.1 电阻式湿度传感器

1.3.2 电容式湿度传感器

1.3.3 热导式湿度传感器

1.4 电容式传感器

1.5 平面叉指式传感器

1.6 平面电磁传感器

1.7 光敏技术1.7.1 光照度传感器

1.7.2 光敏电阻

1.7.3 日照强度仪

1.8 湿度传感技术

1.8.1 频域反射土壤湿度传感器

1.8.2 时域反射土壤湿度传感器

1.8.3 石膏块电阻土壤湿度传感器

1.8.4 中子探测土壤湿度传感器

1.9 二氧化碳检测技术

1.9.1 固态电化学型二氧化碳传感器

1.9.2 非色散红外二氧化碳气体传感器

1.10 传感器的参数

1.10.1 测量范围

1.10.2 灵敏度

1.10.3 度

1.10.4 稳定性

1.10.5 重复性

1.10.6 静态和动态特性

1.10.7 能量收集

1.10.8 温度变化以及其他环境参数变化的补偿

1.11 传感器的选择

1.12 进一步阅读建议

第2章 传感器接口技术和信号调整

2.0 引言

2.1 信号的偏差转换与电压转换

2.2 传感器输出的负载效应

2.3 分压电路

2.4 低通RC滤波器

2.5 高通RC滤波器

2.6 设计无源滤波器需要考虑的实际问题

2.7 基于仪器应用的运算放大器电路

2.7.1 差分放大器

2.7.2 共模抑制

2.7.3 单电阻控制测量放大电路

2.8 电流—电压转换器

2.9 比较器

2.10 信号调整电路设计的几个原则

2.11 传感器性能的影响因素

2.11.1 传感器补充说明

2.12 温度的影响

2.13 传感器老化

2.14 进一步阅读建议

第3章 无线传感器和传感器网络

3.0 简介

3.1 无线通信的频率

3.2 基于项目的无线传感器网络开发

3.2.1 基于微控制器和通信设备的无线传感器

3.2.2 基于微控制器和ZigBee通信设备的无线传感器网络

3.3 纯ZigBee构建的无线传感器网络

3.4 进一步阅读建议

第4章 传感器电源

4.0 简介

4.1 电源

4.1.1 市电电源供电

4.1.2 电池

4.2 能量收集

4.2.1 太阳能

4.3 太阳能和铅酸电池的进一步探讨

4.4 风力发电

4.5 射频能量收集

4.6 振动能量收集

4.7 热能能量收集

4.8 电能管理技术

4.8.1 路由协议

4.8.2 睡眠模式简介

4.8.3 MAC协议

4.9 选择电池要慎重

4.10 进一步阅读建议

第5章 数据接收和分析软件的设计

5.0 简介

5.1 无线传感器网络的建立

5.2 配置ZigBee无线模块的步骤

5.2.1 ZigBee Explorer USB

5.2.2 （无线基站）协调器的配置

5.2.3 远程ZigBee节点的配置（传感设备＃1无线模块）

5.3 API模式数据传输简述

5.4 测试协调器和远程XBee节点之间的通信

5.4.1 例1

5.4.2 例25.5 用C＃设计和开发图形用户界面接收传感器数据

5.5.1 创建一个新的Visual Studio C＃程序

5.6 更改组件名称

5.7 在Visual Studio C＃应用程序中添加程序语句

5.7.1 通过串口接收传感器数据的编码步骤

5.8 完整的程序（Form1.cs）和注释

5.9 参考文献

第6章 传感器的信号处理技术

6.0 引言

6.1 建筑结构健康监测信号处理技术的简介

6.1.1 正常状态

6.1.2 特征提取

6.1.3 降维

6.1.4 协同损伤事件检测方法

6.2 传感器数据提取信息之后的信号处理技术

6.2.1 从传感器数据获取信息： 日常活动识别模型

6.2.2 从传感器数据中求出行为模式

6.2.3 传感器数据分类

6.2.4 检测趋势

6.2.5 传感器数据特征表示

6.2.6 注释方法

6.3 参考文献

第7章 几个项目简介

7.0 概要

7.1 基于无线传感器网络生理参数监测系统

7.1.1 测量人体温度

7.2 情绪识别的智能感知系统

7.2.1 情绪识别系统的目标

7.2.2 情绪识别智能感知系统的发展

7.2.3 实验结果及分析

7.2.4 总结与讨论

7.3 基于无线传感器网络的智能电力监控系统

7.3.1 系统概况

7.4 进一步阅读建议

作者介绍

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Subhas C. Mukhopadhyay，博士，新西兰梅西大学(Massey University) 工程与先进技术学院教授，在智能传感器网络领域发表论文220多篇，是8种国际会议的主编，6种期刊编委，发表专著7本，其中5本为SpringerVerlag收录。他是IEEE Sensors journal and IEEE Transactions on Instrumentation and Measurements期刊的主编，担任多次传感器研究领域国际学术会议主席。

文摘

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序言

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《感知未来：人工智能、物联网络与精确丈量》 一、 核心理念与时代背景 在21世纪信息爆炸的浪潮中，我们正步入一个由数据驱动、智能决策的全新时代。从日常生活的便捷化，到工业生产的智能化升级，再到国家层面的精准治理，对“感知”的需求以前所未有的速度和广度增长。我们不再仅仅是信息的接收者，更是数据的创造者和利用家。《感知未来：人工智能、物联网络与精确丈量》正是诞生于这样的时代背景之下，旨在系统性地梳理并深入探讨支撑这一变革的关键技术——人工智能、物联网（物联网络）以及各类高精度测量方法。 本书并非简单地堆砌技术名词，而是着力于构建一个由“感知”作为核心驱动力的技术生态系统。我们相信，理解并掌握这一生态系统的构建要素，是站在未来科技浪潮之巅的关键。人工智能提供“智慧”，使其能够理解和利用海量数据；物联网络则构建起庞大的“神经系统”，将物理世界的信息实时、高效地传递；而精确的测量技术则构筑起“感官”，确保传递的信息准确无误，为后续的智能分析奠定坚实基础。这三者相辅相成，缺一不可，共同描绘着一个更加智能、高效、安全、可持续的未来蓝图。 二、 人工智能：赋能智慧，驱动决策 人工智能（AI）已不再是科幻小说中的遥远畅想，而是深刻改变我们生活和工作方式的强大力量。本书将人工智能的探索，从基础理论到前沿应用，进行了系统性的梳理。 1. 核心算法与模型： 我们将深入剖析驱动人工智能发展的核心算法，包括但不限于： 机器学习（Machine Learning）： 涵盖监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种范式。详细讲解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（GBDT）、XGBoost等经典模型，并对神经网络的演进，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer等最新架构进行详细阐述，分析其在不同应用场景下的优势与局限。 深度学习（Deep Learning）： 作为机器学习的一个重要分支，深度学习凭借其强大的特征学习能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本书将重点解析深度学习的原理，包括反向传播算法、激活函数、损失函数、优化器等关键组成部分，并展示如何构建和训练复杂的深度神经网络。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）： 探讨如何让机器理解、解释和生成人类语言。内容将涵盖词向量模型（Word2Vec, GloVe）、文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本摘要以及大型语言模型（LLM）的崛起与应用。 计算机视觉（Computer Vision）： 聚焦于让机器“看见”并理解图像和视频。分析图像预处理、特征提取、目标检测、图像分割、人脸识别、场景理解等关键技术，并展示其在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等领域的广泛应用。 强化学习（Reinforcement Learning）： 讲解智能体通过与环境互动，学习最优策略以最大化累积奖励的原理。分析Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）、策略梯度等算法，并探讨其在游戏AI、机器人控制、资源调度等方面的潜力。 2. 智能系统构建与应用： 除了算法层面，本书还将关注如何将AI技术集成到实际系统中，形成能够自主学习、推理和决策的智能体。 知识图谱（Knowledge Graph）： 介绍如何构建和利用知识图谱来表示和推理现实世界的知识，为AI提供更强的语义理解能力。 推荐系统（Recommendation System）： 探讨协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等主流算法，以及深度学习在推荐系统中的应用，旨在为用户提供个性化的信息和服务。 智能决策支持系统： 讲解如何利用AI技术分析复杂的业务数据，为管理层提供科学、精准的决策依据，提升组织效率和竞争力。 人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）： 探讨如何设计更自然、更直观的人机交互方式，使AI技术能够更好地服务于人类。 三、 物联网（物联网络）：连接万物，感知世界 物联网（IoT），或称物联网络，是构建智能未来的基石，它将物理世界的各种设备、物品连接起来，赋予它们“思考”和“交流”的能力。 1. 物联网架构与关键技术： 本书将深入剖析物联网的典型架构，以及支撑其运行的关键技术： 感知层（Perception Layer）： 详细介绍各类传感器（本文后续会专门探讨）以及RFID、NFC等识别技术，它们是物联网的数据采集入口。 网络层（Network Layer）： 探讨支撑物联网通信的各种网络技术，包括： 短距离通信： Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、Thread等，适用于家庭、楼宇等小范围场景。 广域通信： NB-IoT、LoRa、Sigfox等低功耗广域网（LPWAN）技术，适用于大范围、低功耗的设备连接。 蜂窝网络： 4G、5G技术，提供高速、低延迟的连接，支持更复杂的应用。 通信协议： MQTT、CoAP、HTTP等物联网常用的消息传输协议，以及TLS/SSL等安全协议。 平台层（Platform Layer）： 介绍物联网云平台的功能，包括设备管理、数据采集与存储、数据处理与分析、应用开发与集成等，以及主流的物联网平台（如AWS IoT, Azure IoT, Google Cloud IoT等）的功能和特点。 应用层（Application Layer）： 探讨基于物联网的应用场景，如智能家居、智慧城市、工业物联网（IIoT）、智慧农业、智慧医疗等，以及这些应用如何通过连接和数据实现智能化。 2. 物联网安全与隐私： 随着连接设备的数量激增，物联网安全问题日益突出。本书将重点关注： 设备安全： 探讨设备固件更新、身份认证、访问控制等安全措施。 通信安全： 分析数据加密、安全隧道等技术，保障数据传输的安全性。 平台安全： 讲解如何保护云平台免受攻击，以及数据隐私保护的策略。 隐私合规： 强调在设计和部署物联网系统时，必须充分考虑用户隐私，并遵守相关法律法规。 3. 物联网与人工智能的融合： 物联网产生海量数据，而人工智能擅长分析这些数据。本书将深入探讨两者的融合，如何实现“端到端”的智能： 边缘计算（Edge Computing）： 讲解在靠近数据源的设备端进行数据处理和分析，降低延迟，提升响应速度，并减轻云端负担。 智能物联（AIoT）： 探索如何将AI算法部署到物联网设备上，实现更智能化的感知、决策和控制，例如智能摄像头可以实时识别目标，智能传感器可以自主判断异常。 四、 精确丈量：感知的基础，数据之源 精确的测量是智能感知和物联网系统可靠运行的基石。没有准确的数据，人工智能的分析将变得毫无意义，物联网的连接也难以发挥其价值。《感知未来》将对各类高精度测量技术进行系统性的阐述。 1. 传感器技术（Sensor Technology）： 作为物联网的“触角”，传感器是实现物理世界与数字世界连接的关键。本书将涵盖： 各类传感器原理与应用： 环境传感器： 温度传感器（热敏电阻、热电偶、红外传感器）、湿度传感器（电容式、电阻式）、压力传感器（压阻式、电容式）、气体传感器（半导体式、电化学式）、光传感器（光敏电阻、光电二极管、CCD/CMOS图像传感器）等，及其在环境监测、工业控制、消费电子中的应用。 位移与位置传感器： 编码器（增量式、绝对式）、测距传感器（超声波、激光雷达LiDAR、ToF）、GPS/GNSS接收器、惯性测量单元（IMU，包括加速度计和陀螺仪）等，用于工业自动化、机器人导航、车辆定位等。 力与触觉传感器： 测力传感器（应变片式）、力矩传感器、触觉传感器等，在机器人末端执行器、人机交互设备中的应用。 生物与化学传感器： 生物传感器（如血糖传感器）、化学传感器（如pH传感器、离子传感器）在医疗健康、环境分析中的应用。 传感器信号处理： 噪声抑制、滤波、校准、线性化等技术，确保传感器输出数据的准确性和可靠性。 先进传感器材料与技术： 柔性传感器、MEMS（微机电系统）传感器、纳米传感器等前沿技术的发展趋势。 2. 测量仪器与系统： beyond individual sensors，本书也将介绍各类用于集成测量、数据采集和处理的仪器与系统。 数据采集系统（Data Acquisition Systems, DAQ）： 讲解DAQ系统的组成，包括传感器接口、信号调理、模数转换（ADC）、数据存储和通信，以及在工程测量、科学实验中的应用。 精密测量设备： 光学测量： 激光扫描仪、三维扫描仪、干涉仪、光谱仪等，用于精密加工、三维建模、材料分析。 电学测量： 高精度示波器、万用表、频谱分析仪、阻抗分析仪等，在电子工程、通信测试中的作用。 计量设备： 各种精密尺、千分尺、百分表、测高仪等，作为工业生产和科学研究的基准。 无损检测（Non-Destructive Testing, NDT）技术： 超声波探伤、X射线检测、涡流探伤等，用于评估材料和结构的完整性，而无需破坏其原有状态。 计量学基础： 误差理论、不确定度分析、量值溯源等，是确保测量结果可靠性的理论基础。 3. 测量数据处理与分析： 获得的原始测量数据往往需要经过进一步处理才能被有效利用。 数据预处理： 去除异常值、平滑处理、归一化等。 数据建模与拟合： 利用统计学和数学方法对测量数据进行建模，提取关键参数。 不确定度评估： 对测量结果的质量进行量化评估。 五、 跨领域融合与未来展望 《感知未来：人工智能、物联网络与精确丈量》的独特之处在于，它强调这三个核心技术领域的深度融合，并以此为基础，展望未来的发展方向。 智能制造： 物联网传感器实时监控生产线，AI分析数据优化生产流程，精确测量保证产品质量，共同构建高度自动化的智能工厂。 智慧交通： 车辆间的V2V通信、车路协同的V2I通信，结合AI的交通流预测与调度，以及高精度传感器（如LiDAR、雷达）实现自动驾驶。 智慧医疗： 可穿戴设备实时监测生理参数，AI辅助诊断，远程医疗和精准治疗，确保医疗数据的精确采集与分析。 环境保护： 大规模传感器网络监测空气、水质、土壤等环境指标，AI分析环境变化趋势，预测污染事件，实现科学决策。 智慧城市： 从交通、能源、安防到公共服务，万物互联，数据驱动，AI优化城市运行效率，提升居民生活品质。 本书的最终目标是帮助读者建立起一个关于“感知”技术的宏观认知框架，理解人工智能、物联网络和精确测量如何协同工作，共同塑造一个更智能、更高效、更美好的未来。无论是科研人员、工程师，还是行业决策者，本书都将为您提供宝贵的洞见和实用的知识。

评分☆☆☆☆☆

读完《智能感知、无线传感器及测量》这本书，我的感受颇多，尤其是它在系统集成和实际工程应用方面给我留下了深刻的印象。书中不仅仅停留在理论层面，而是花了大量篇幅阐述了如何将各种智能感知技术、无线传感器和测量方法有机地结合起来，形成一个完整的解决方案。比如，在智能交通系统中，如何通过部署各种传感器节点，构建一个实时的交通监控和管理网络，书中给出了详细的设计思路和技术路线。书中还特别强调了数据融合的重要性，以及如何利用不同的算法来提高测量精度和鲁棒性。对于我们做项目来说，能够从书中找到实际可行的技术框架和实现细节，这无疑大大缩短了开发周期。书中对于无线传感器网络的功耗管理和安全性问题也进行了深入的探讨，这些都是在实际部署中必须考虑的关键因素。我尤其欣赏书中对于案例分析的深入程度，每一个案例都力求贴近实际工程中的挑战，并提供了有效的应对策略。这本书让我对如何将理论知识转化为实际工程应用有了更清晰的认识，为我今后的工作提供了重要的参考。

评分☆☆☆☆☆

翻阅《智能感知、无线传感器及测量》这本书，我仿佛置身于一个充满科技魅力的世界。书中对各种传感器的细致描绘，无论是光学传感器、声学传感器还是力学传感器，都让我惊叹于人类智慧的结晶。作者在阐述无线传感器网络时，不仅介绍了其基本架构，还详细探讨了网络的安全性和隐私保护问题，这在当前信息安全日益重要的时代，显得尤为可贵。我对书中关于数据采集与处理的部分尤其感兴趣，它涵盖了从原始信号的滤波、去噪到特征提取、模式识别等一系列过程，并且提供了多种算法的比较和选择依据。这种深入浅出的讲解方式，使得即使是非专业背景的读者，也能对这些复杂的概念有所了解。书中的一些应用案例，比如在环境监测、医疗健康等领域的实践，更是让我看到了智能感知技术改变生活的巨大潜力。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一部激发创新思维的灵感源泉，让我对未来的技术发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《智能感知、无线传感器及测量》，由机械工业出版社出版。 这本书的内容非常丰富，涵盖了智能感知、无线传感器和测量等多个方面。作者深入浅出地讲解了各种传感器的原理、特点、应用以及数据采集和处理技术。对于我们工程技术人员来说，这本书提供了宝贵的理论知识和实践指导。书中对不同类型传感器的优缺点进行了详细的分析，帮助我们能够根据实际需求选择最合适的传感器。例如，在工业自动化领域，书中对压力传感器、温度传感器、位移传感器等在生产过程中的应用进行了详细的案例分析，让我们能够更清晰地理解如何利用这些传感器来提高生产效率和产品质量。此外，本书在无线传感器网络的部分也做了深入的探讨，介绍了其通信协议、组网技术以及在物联网中的应用前景。这对于我们从事智慧城市、智能家居等相关领域的研发人员来说，无疑是一本不可多得的参考书。书中对于测量方法的阐述也相当到位，从基础的测量误差分析到高级的数据融合技术，都提供了清晰的讲解和实用的建议。总而言之，这是一本集理论性、实践性、前瞻性于一体的优秀著作，值得反复研读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑结构和论述风格令我印象深刻。它并非简单地罗列技术名词，而是层层递进，从基础概念讲到复杂系统。作者在讲解无线传感器网络时，非常注重其在实际应用中的挑战，例如在复杂电磁环境下的抗干扰能力、传感器节点的部署优化以及数据传输的能效比等问题，都进行了深入的剖析。我尤其欣赏书中对测量不确定度的分析，它不仅讲解了理论方法，还提供了具体的计算实例，这对于我们进行精确测量和数据评估至关重要。书中在提及智能感知时，不仅仅局限于硬件层面，还探讨了软件算法的重要性，例如如何利用机器学习来提升传感器的识别精度和预测能力。这种软硬件结合的视角，让我对“智能”有了更全面的理解。此外，书中还对物联网的发展趋势进行了展望，以及智能感知技术在其中扮演的关键角色，这为我们提供了广阔的视野。总的来说，这是一本在技术深度和广度上都表现出色的图书，能够帮助读者建立起一个系统性的知识框架。

评分☆☆☆☆☆

《智能感知、无线传感器及测量》这本书，在我看来，是理解当前前沿科技的一个绝佳入口。它巧妙地将“智能感知”这一宏观概念，分解为具体的无线传感器技术和测量方法，使得读者能够循序渐进地掌握核心要义。我特别喜欢书中对“智能”的解读，它不仅仅是指简单的信息采集，更包含了对环境的理解、对数据的分析以及基于此的决策能力。无线传感器网络的部分，作者详细介绍了不同通信协议的优劣势，以及在不同场景下的适用性，比如在恶劣环境下如何保证数据的可靠传输，这对于我们实际部署非常重要。此外，书中对各种测量仪器的精度、灵敏度、响应时间等关键参数的介绍，以及如何根据具体应用场景进行选择和校准，都非常有价值。我印象深刻的是书中对大数据和人工智能在测量领域应用的探讨，这预示着未来的发展方向，也让我们提前了解到可能面临的挑战和机遇。这本书的内容非常扎实，论述严谨，是一本值得反复推敲的学术著作，对于有志于从事相关领域研究的学者和工程师来说，无疑是宝贵的财富。