書名:電子鼻係統原理及技術
:45.00元
售價:31.5元,便宜13.5元,摺扣70
作者:魏廣芬,餘雋,唐禎安
齣版社:電子工業齣版社
齣版日期:2014-07-01
ISBN:9787121231919
字數:249000
頁碼:225
版次:1
裝幀:平裝
開本:16開
商品重量:0.4kg
本書主要內容包括電子鼻係統的基本原理、電子鼻係統的實驗測試平颱設計、微熱闆式氣體傳感器的結構及其性能測試分析、氣體傳感器的混閤氣體響應機理分析、氣體傳感器陣列信號的特徵參數分析和盲分離處理、氣體傳感器溫度調製原理和測試及基於傅裏葉變換和Hilbert-Huang變換的動態特徵分析技術,以及新的壓縮感知理論在電子鼻係統中的應用。書中每章包含瞭大量反映電子鼻和氣體傳感器領域的新研究成果和當前研究熱點的總結,提供瞭大量有關實驗和算法的詳細分析步驟和測試結果。
讀完這本書的某些章節後,我感到作者在工程實踐層麵的經驗是極其豐富的,這遠超齣瞭許多純理論書籍的範疇。特彆是在係統集成和數據解析這一塊,簡直是一部實操手冊的精華提煉。書中對電子鼻係統從前端采集到後端分類決策的整個流程,進行瞭非常貼閤實際的故障排查和優化建議。我尤其留意瞭關於“交叉敏感性”這一頑固難題的討論,作者提齣瞭一套多維特徵提取與降維的組閤策略,這種結閤瞭信號處理和模式識彆的綜閤思路,讓人茅塞頓開。書中列舉的多個工業級應用案例,比如食品質量檢測中的腐敗指示物識彆、醫療診斷中的疾病生物標記物篩選等,都配有詳細的實驗流程和結果分析圖錶,這極大地增強瞭可信度和參考價值。坦白講,過去我對如何將實驗室原型轉化為穩定可靠的商業産品感到睏惑,但這本書中關於封裝、溫濕度補償以及長期穩定性測試的標準流程,為我指明瞭方嚮。它沒有空談概念,而是赤裸裸地展示瞭“如何讓它在真實世界中工作起來”的全部關鍵點,這一點,對於工程師的價值是無法估量的。
評分閱讀這本書,我深深體會到作者在構建知識體係上的匠心獨運。它不僅僅是一本技術手冊,更像是一部係統的學科發展史與未來展望錄的結閤體。與其他專注於某一具體技術棧的書籍不同,這本書的宏觀視角非常到位。它從氣味感知的生物學基礎——人鼻的工作原理談起,巧妙地引齣瞭模仿和重建這一復雜功能的需求,從而順理成章地過渡到電子係統的設計哲學。這種“從模仿自然到超越自然”的敘事邏輯,極大地激發瞭讀者的興趣和使命感。例如,書中關於“人工嗅覺庫”的構建方法論討論,就體現瞭係統思維的深度,它強調的不是單一的傳感器性能,而是整個信息網絡的魯棒性和可擴展性。這種全局性的思考方式,對於那些試圖構建大型、多功能氣味識彆平颱的研發團隊而言,提供瞭不可或缺的戰略指導。這本書的價值在於,它不僅教你如何製造一個“電子鼻”,更教你如何思考一個“嗅覺智能係統”應該如何被構建和管理。
評分我必須承認,一開始我對這本書的期待值並不算特彆高,畢竟“原理及技術”類的書籍常常流於平庸。然而,這本書在“技術”這一維度上帶來的驚喜是巨大的,特彆是它對新型傳感材料的介紹部分,簡直像是一份最新的研究綜述。作者不僅迴顧瞭傳統的半導體和聚閤物傳感器,更是對納米材料,如石墨烯、碳納米管以及金屬有機框架(MOFs)在氣敏領域的最新進展做瞭詳盡的介紹和評估。書中對這些新材料的優勢——如高靈敏度、低功耗——的論證,都建立在紮實的電化學或物理吸附機理之上,而非簡單的羅列。更重要的是,作者還探討瞭將這些微型化、集成化技術應用於便攜式設備的挑戰與前景,這預示著電子鼻技術正在從大型實驗室設備嚮消費電子領域滲透的趨勢。對於關注下一代傳感核心技術的讀者來說,光是這一部分的深度和前瞻性就足以值迴書價,它為我們指明瞭未來幾年科研突破可能發生的方嚮。
評分這本新齣版的《電子鼻係統原理及技術》讀起來,給我的感覺就像是打開瞭一扇通往未來感官體驗的大門。首先,最讓我印象深刻的是它對核心概念的闡述,簡直是教科書級彆的嚴謹和清晰。比如,在談到傳感器陣列的設計時,作者並沒有停留在簡單的元件羅列上,而是深入挖掘瞭不同材料體係在識彆特定揮發性有機化閤物(VOCs)時的分子級相互作用機製。我特彆欣賞其中關於信號預處理部分的詳盡論述,特彆是那些關於如何有效消除環境噪聲和基綫漂移的數學模型和算法實現,這對於任何希望將理論付諸實踐的工程師來說,都是無價的寶藏。書中對化學傳感器(如金屬氧化物半導體、聚閤物理論傳感器)的優缺點進行瞭非常細緻的對比分析,不僅告訴我們“能做什麼”,更重要的是解釋瞭“為什麼這麼做”,這種深層次的剖析極大地提升瞭我的認知水平。如果說有什麼遺憾,或許是對一些前沿的、基於類腦計算的嗅覺信息融閤技術著墨稍顯不足,但瑕不掩瑜,就目前市麵上已有的相關書籍而言,這本書無疑是站在瞭技術前沿的堅實基石之上。對於初學者而言,它提供瞭穩固的理論支撐;對於資深研究者,它也提供瞭值得反復推敲的工程實踐細節。
評分這本書的閱讀體驗,可以用“酣暢淋灕”來形容,尤其是在探討模式識彆和機器學習在電子鼻中的應用時,作者的敘述方式非常具有引導性。它沒有直接拋齣復雜的神經網絡結構,而是從最基礎的綫性判彆分析(LDA)入手,逐步過渡到支持嚮量機(SVM),最後纔深入到深度學習,這種由淺入深的結構,完美適應瞭不同背景讀者的學習麯綫。我喜歡它在介紹分類算法時,總是會同步闡述其在電子鼻數據特徵空間中的幾何意義,比如,為什麼某些算法在處理高維稀疏數據時錶現更優。這種將數學工具與物理現象緊密結閤的寫作風格,使得抽象的算法變得具象化、可觸摸。其中關於數據采集標準化的章節,提供瞭大量關於樣本代錶性和交叉驗證的實用建議,這在實際項目中常常被忽視,但對模型泛化能力至關重要。總的來說,這本書在理論深度和應用廣度之間找到瞭一個極佳的平衡點,讀起來毫不費力,收獲卻非常紮實,讓人有種“終於有人把這件事講明白瞭”的釋然感。
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