無綫傳感器網絡關鍵技術研究及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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樊寬剛，麼曉康，陳宇航 著

圖書標籤:

• 無綫傳感器網絡
• 傳感器網絡
• 物聯網
• 無綫通信
• 數據采集
• 低功耗設計
• 路由協議
• 安全技術
• 應用研究
• 嵌入式係統

店鋪： 玖創圖書專營店

齣版社： 冶金工業齣版社

ISBN：9787502471743

商品編碼：29783562658

包裝：平裝

齣版時間：2016-01-01

基本信息

書名：無綫傳感器網絡關鍵技術研究及應用

定價：45.00元

作者：樊寬剛,麼曉康,陳宇航

齣版社：冶金工業齣版社

齣版日期：2016-01-01

ISBN：9787502471743

字數：

頁碼：216

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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內容提要

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《無綫傳感器網絡關鍵技術研究及應用》通過對無綫傳感器網絡電磁信號在井下傳輸研究，仿真瞭礦井不同形狀對電磁信號傳輸的影響，提齣應對礦井下電磁輻射乾擾的措施；通過研究節點路徑優化算法、定位算法及節點在有障環境中的部署，降低無綫傳感器網絡節點能耗，延長節點壽命和網絡生存周期，並將研究成果應用於實際，通過壓縮感知技術壓縮瞭數據量，驗證瞭研究方法的有效性和可行性。
　　《無綫傳感器網絡關鍵技術研究及應用》可為基於無綫傳感器網絡技術的礦井下生産和監測係統的設計提供技術支持和設計參考，也可以作為相關領域本科生、研究生和工程技術人員的教材和參考書。

目錄

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1 緒論
1．1 WSN的概述
1．1．1 WSN的定義
1．1．2 WSN的發展過程
1．1．3 WSN的特點
1．1．4 WSN的分類
1．2 外研究現狀
1．2．1 礦井無綫通信現狀
1．2．2 WSN在外的研究現狀
1．2．3 壓縮感知的研究現狀
1．2．4 外射頻識彆技術的研究現狀
1．3 WSN的應用領域
1．4 無綫傳感器網絡中電磁乾擾
1．5 研究的目的和意義
參考文獻

2 WSN井下電磁信號傳輸仿真研究
2．1 無綫信道傳輸特性及建模方法
2．1．1 大尺度路徑損耗模型及無綫電磁信號的傳輸機製
2．1．2 小尺度衰弱模型
2．2 井下矩形直巷道中電磁信號路徑傳輸損耗模型及仿真
2．2．1 頻段的選擇與確定
2．2．2 矩形直巷道中電磁信號的傳輸損耗
2．3 井下拱形直巷道中電磁信號路徑傳輸損耗模型及仿真
2．3．1 介電常數和電導率對拱形巷道中電磁信號的影響
2．3．2 對比分析頻率對拱形直巷道中電磁信號的影響
2．4 井下梯形直巷道中電磁信號路徑傳輸損耗模型及仿真
2．4．1 電導率及介電常數對梯形巷道的影響
2．4．2 對比分析頻率對梯形直巷道中電磁信號的影響
參考文獻

3 基於分集一閤並融閤技術的WSN抗乾擾技術研究
3．1 多徑衰落與分集技術的研究
3．1．1 多徑衰落
3．1．2 分集技術的介紹
3．2 閤並技術的研究
3．2．1 閤並技術的介紹
3．2．2 閤並技術以及數學模型的建立
3．3 瑞利信道下大比閤並技術的研究
3．3．1 瑞利衰落信道下的大比閤並技術
3．3．2 瑞利信道下大比閤並性能仿真
參考文獻

4 基於統計技術的鎢礦電力機車對WSN電磁乾擾影響研究
4．1 WSN電磁乾擾場源研究
4．1．1 變頻調速電機産生的電磁乾擾分析
4．1．2 電力綫纜所産生的電磁乾擾分析
4．1．3 鎢礦電機運行中産生的電磁乾擾分析
4．2 電磁乾擾的傳播路徑與仿真研究
4．2．1 電磁乾擾的傳播路徑
4．2．2 電力綫纜電磁乾擾信號的仿真
4．2．3 鎢礦電機自身所産生的電磁乾擾分析
4．3 WSN的電磁乾擾抑製措施
4．3．1 電磁乾擾屏蔽技術
4．3．2 電磁乾擾接地技術
參考文獻

5 基於IEACH算法的WSN優化設計與研究
5．1 WSN路由協議的研究
5．1．1 無綫傳感器路由協議的概述
5．1．2 無綫傳感器路由協議的考慮因素
5．1．3 無綫傳感器路由協議的分類
5．1．4 平麵路由協議
5．1．5 層次路由協議
……

6 WSN的路徑優化算法設計與研究
7 基於WSN的能量損耗優化算法研究
8 基於蟻群算法的wSNs節點有障環境中部署優化研究
9 基於WSN的定位算法研究
10 基於壓縮感知的WSN數據融閤技術研究
11 基於RFID的WSN的鎢礦考勤係統設計與研究
12 基於WSN的環境監測係統設計與研究
13 基於wSN的多用途傳輸設備設計與研究
14 總結與展望

作者介紹

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文摘

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序言

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《人工智能在醫療健康領域的應用與挑戰》 引言 人工智能（AI）正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，而醫療健康領域無疑是其最具潛力和影響力的應用場景之一。從疾病的早期診斷、個性化治療方案的製定，到藥物研發的加速、醫院運營效率的提升，AI的觸角已經延伸至醫療健康的各個環節。本書旨在深入探討人工智能在醫療健康領域的最新進展、關鍵技術、實際應用及其麵臨的挑戰，為相關領域的研究人員、從業者、政策製定者以及對AI在醫療領域感興趣的讀者提供一個全麵、深入的視角。 第一章：人工智能在醫療健康領域概述 本章將首先勾勒齣人工智能在醫療健康領域發展的宏觀圖景。我們將迴顧AI技術如何逐步融入醫療實踐的曆史沿革，並重點介紹當前AI在醫療健康領域最具代錶性的應用方嚮，例如醫學影像分析、輔助診斷、藥物發現、基因組學、虛擬助手、疾病預測、個性化治療以及智能醫療設備等。我們將分析AI技術的引入如何改變傳統的醫療模式，提升醫療服務的效率和質量，並為患者帶來更優的就醫體驗。同時，本章也將初步探討AI在醫療健康領域所帶來的倫理、法律和社會層麵的影響，為後續章節的深入分析奠定基礎。 第二章：核心AI技術在醫療健康領域的應用 本章將聚焦於支撐醫療健康領域AI應用的核心技術。我們將詳細闡述機器學習（Machine Learning）和深度學習（Deep Learning）在醫療數據分析中的作用，包括監督學習、無監督學習以及強化學習在疾病分類、風險預測和治療策略優化等方麵的應用。特彆是捲積神經網絡（CNN）在醫學影像（如X光、CT、MRI）的識彆和診斷中的突破性進展，以及循環神經網絡（RNN）和Transformer模型在處理序列數據，如電子病曆和基因序列分析中的應用。此外，我們將探討自然語言處理（NLP）技術如何從海量的非結構化醫療文本（如醫生筆記、科研文獻）中提取有價值的信息，支持臨床決策和信息檢索。同時，自然語言生成（NLG）技術在自動生成病曆報告、患者教育材料等方麵展現齣的潛力也將被一並討論。 第三章：醫學影像分析與輔助診斷 醫學影像在疾病診斷中扮演著至關重要的角色，而AI技術，特彆是深度學習，正在徹底改變這一領域。本章將深入剖析AI在醫學影像分析中的具體應用。我們將介紹如何利用深度學習模型自動檢測、分割和量化影像中的病竈，例如肺結節的早期發現、視網膜病變的篩查、乳腺癌的識彆等。我們將討論不同影像模態（X光、CT、MRI、超聲）的特點及其對應的AI模型設計。此外，本章還將重點關注AI如何輔助醫生進行診斷，通過提供“第二意見”或高亮顯示可疑區域，提高診斷的準確性和效率，減少漏診和誤診。我們將引用具體的案例研究，展示AI在提高癌癥、神經退行性疾病等重大疾病診斷水平方麵的實際成效。 第四章：藥物研發與個性化醫療 藥物研發是一個耗時且成本高昂的過程，AI的齣現為加速這一進程提供瞭新的途徑。本章將探討AI在藥物發現、設計和優化方麵的應用。我們將介紹如何利用機器學習模型預測藥物分子的活性、毒性和藥代動力學特性，從而縮短藥物篩選的時間。深度學習在模擬蛋白質結構、預測藥物與靶點的相互作用以及設計新型化閤物方麵也發揮著重要作用。同時，本章也將深入討論AI在實現個性化醫療中的關鍵作用。通過分析患者的基因組數據、臨床信息、生活習慣等，AI可以幫助醫生製定更精準、更有效的個體化治療方案，最大化治療效果，同時最小化副作用。我們將重點關注AI在腫瘤治療、罕見病治療以及慢病管理中的個性化應用。 第五章：智能醫療設備與遠程醫療 智能醫療設備和遠程醫療的興起，使得AI在醫療健康領域的應用場景進一步擴展。本章將聚焦於AI在這些新興領域的應用。我們將介紹智能可穿戴設備（如智能手錶、健康追蹤器）如何利用AI算法監測用戶的生理指標，如心率、睡眠模式、活動水平，從而實現疾病的早期預警和健康管理。此外，AI在醫學機器人方麵的應用也將被深入探討，包括手術機器人如何通過AI輔助實現更精準、微創的手術操作。遠程醫療平颱如何利用AI技術進行患者的遠程監測、初步診斷和健康谘詢，以及AI驅動的虛擬醫療助手如何為患者提供24/7的健康支持和信息服務，也將是本章的重要內容。 第六章：醫療數據管理與隱私安全 AI在醫療健康領域的應用離不開海量醫療數據的支撐。然而，這些數據往往涉及高度敏感的個人隱私，因此，醫療數據的管理和隱私安全問題尤為重要。本章將深入探討AI與醫療數據之間的關係，以及如何確保數據的閤規、安全和有效地利用。我們將討論數據預處理、特徵工程、數據標注等關鍵步驟，以及如何在保證數據質量的同時，處理數據偏差和不平衡問題。在隱私保護方麵，我們將介紹差分隱私（Differential Privacy）、聯邦學習（Federated Learning）等技術，如何在不暴露原始數據的前提下，實現模型的訓練和數據的共享。同時，本章還將討論相關的法律法規和行業標準，例如HIPAA（美國健康保險流通與責任法案）等，以及如何建立健全的數據治理體係，確保AI在醫療健康領域的應用既高效又安全。 第七章：人工智能在醫療健康領域的挑戰與倫理考量 盡管AI在醫療健康領域展現齣巨大的潛力，但其發展和應用並非一帆風順，麵臨著諸多挑戰和倫理睏境。本章將深入剖析這些關鍵問題。我們將探討AI模型的可解釋性（Explainability）問題，即“黑箱模型”的決策過程難以理解，這在關乎生命健康的醫療領域尤為重要，醫生和患者需要理解AI的建議來源。同時，數據偏差導緻的AI模型不公平性也是一個嚴峻的問題，可能導緻特定人群在醫療服務中受到歧視。此外，AI的責任歸屬問題，當AI齣現誤診或不良後果時，責任應如何界定？也將是重點討論的內容。本章還將觸及AI在醫療領域應用的倫理邊界，例如AI在生命決策中的角色，以及如何平衡AI的效率與人文關懷。最後，我們將展望AI在醫療健康領域未來的發展方嚮，以及如何應對不斷湧現的新挑戰。 第八章：人工智能在醫療健康領域的未來展望 在本書的最後，我們將對人工智能在醫療健康領域的未來發展進行展望。我們將預測AI將如何進一步深化其在醫療診斷、治療、預防、康復等各個環節的應用。例如，AI與物聯網（IoT）、5G通信、邊緣計算等技術的融閤，將催生齣更智能、更便捷的醫療服務模式。基因編輯技術與AI的結閤，將為基因治療帶來新的突破。AI在公共衛生領域的應用，例如疾病流行預測和疫情監測，也將發揮越來越重要的作用。本書將強調，AI在醫療健康領域的真正價值在於賦能而非取代人類醫生，實現人機協同，共同提升人類的健康水平和生活質量。我們將呼籲跨學科閤作、政策支持以及公眾的廣泛參與，共同推動AI在醫療健康領域的健康、可持續發展。 結論 《人工智能在醫療健康領域的應用與挑戰》一書，通過對AI核心技術、具體應用場景、數據安全與倫理挑戰的深入剖析，旨在為讀者構建一個關於AI在醫療健康領域全景式的認知框架。本書不僅梳理瞭當前的研究熱點和技術前沿，也預示瞭未來的發展趨勢。我們相信，通過理解和應對AI帶來的機遇與挑戰，人工智能必將成為推動醫療健康事業邁嚮新高度的關鍵驅動力，最終造福全人類。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本專著後，我最大的感受是作者在係統架構設計上的獨到見 চক্ষু。不同於市麵上許多偏重單一技術點深挖的教材，本書更像是一份詳盡的網絡係統集成藍圖。它花瞭相當大的篇幅來探討不同層次協議棧之間的協同工作機製，這一點在實際部署中至關重要。例如，在安全性和可靠性章節中，作者詳細剖析瞭分布式信任機製如何在資源受限的環境下有效運行，並對比瞭基於加密和基於冗餘的不同策略的優劣。這本書的論述風格偏嚮於“宏觀指導下的微觀優化”，即先確立一個整體框架，再對其中的關鍵技術點進行精細打磨。雖然對於初學者來說，初期的信息密度可能稍大，需要反復咀ட்ட讀纔能完全消化，但對於有一定基礎的研究人員而言，這本書無疑提供瞭一個極佳的比較和藉鑒的平颱。尤其是關於異構網絡接入的章節，提供的解決方案具有很強的現實指導意義，解決瞭我在多個項目中遇到的實際難題。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，感覺就像是走進瞭一位資深工程師的私人工作日誌，充滿瞭實戰經驗的沉澱。它的敘事視角非常貼近工程實施的痛點，不像一些純理論書籍那樣高高在上。書中對於“部署陷阱”的描述尤其精闢，哪些看似完美的理論模型在實際野外環境中會因為環境噪聲、硬件漂移等因素而失效，作者都給齣瞭詳實的案例和規避建議。例如，在介紹數據收集樹的構建時，它沒有簡單地推薦某個標準算法，而是根據不同的場景（如山區、城市峽榖）給齣瞭算法參數調整的經驗法則。這種“傳幫帶”式的寫作風格，極大地增強瞭書籍的實用價值。當然，這種重實踐的取嚮也帶來瞭一個副作用，那就是對於某些數學基礎較為復雜的優化理論的推導，講解得相對簡略，讀者可能需要輔以其他數學工具書來補足。但瑕不掩 एनीमिया，對於需要快速搭建和調試係統的工程師來說，這本書無疑是案頭必備的“救火指南”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實吸引人，那深邃的藍色封麵，配上燙金的字體，透著一股嚴謹而又不失現代感的學術氣息。初次翻開，我注意到它在理論基礎部分的鋪陳極為紮實，作者似乎深諳讀者對於底層原理的渴求。章節的邏輯過渡自然流暢，從最基礎的信號傳播模型講起，逐步深入到復雜的網絡拓撲構建和數據融閤算法。尤其讓我印象深刻的是，它沒有停留在純粹的數學推導上，而是巧妙地穿插瞭大量的實際應用案例分析，比如在環境監測和智能農業領域的具體部署細節。這種理論與實踐緊密結閤的方式，極大地降低瞭理解門檻，讓像我這樣背景略偏工程實踐的讀者，也能迅速抓住核心要義。不過，我個人感覺在某些前沿的低功耗設計方麵，還可以再挖掘得更深一些，目前的論述雖然完備，但對於追求極緻能效的工程師來說，或許還略顯保守。總體而言，這是一部極具參考價值的著作，為係統學習該領域知識提供瞭一個非常堅實和可靠的起點。

評分☆☆☆☆☆

這部作品的學術視野開闊，體現瞭作者對整個信息科學生態的深刻理解。它並未將研究對象局限在網絡層，而是成功地將傳感器硬件的特性、操作係統的資源限製，乃至於應用層的數據價值挖掘都納入瞭考察範疇。這種跨學科的整閤能力是本書最引人注目的特點之一。在探討能量收集技術時，作者不僅分析瞭光伏和振動能捕獲的效率，還討論瞭如何將采集到的能量有效地並入網絡供電模型中，這顯示瞭其係統思維的深度。書中提齣的“麵嚮應用的資源調度框架”極具前瞻性，它超越瞭傳統的QoS保障，轉嚮瞭對用戶感知質量的優化。美中不足的是，在跨網絡融閤標準化的討論上，筆墨稍顯不足。鑒於未來物聯網必然是多協議、多廠商兼容的趨勢，如何有效地實現不同技術體係間的互操作性，這本書的闡述還能更具指導性。總而言之，它是一部立足當前、放眼未來的力作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字功底和學術規範性令人贊嘆。排版清晰，圖錶製作精良，無論是公式的推導過程還是實驗數據的呈現，都展現齣極高的專業水準。閱讀體驗上，它更接近於一本深入探討某個細分領域的權威手冊，而非通俗易懂的科普讀物。作者對最新研究成果的把握非常敏銳，引用瞭大量近五年來的高水平會議論文，確保瞭內容的先進性。我特彆欣賞其在算法效率分析部分的處理方式，不僅給齣瞭漸近復雜度，還結閤實際運行時間給齣瞭更直觀的性能評估。唯一的缺憾或許在於，對於一些新興的基於機器學習的自適應路由算法，討論得略顯蜻蜓點水。鑒於當前AI技術對傳統網絡優化的巨大潛力，如果能用一章專門深入探討深度強化學習在能耗優化中的具體建模，那將是錦上添花之舉。但即便如此，它依然是領域內一本不可多得的優秀教材或工具書。