多传感器数据融合及其应用//研究生系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨万海 著

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• 多传感器融合
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• 机器学习
• 信号处理
• 测绘工程
• 导航定位
• 研究生教材

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560613598

商品编码：1027594973

出版时间：2004-04-01

基本信息

书名:重生手记：一个癌症患者的康复之路

原价：35.00元

作者：凌志军

出版社：湖南人民出版社

出版日期：2012-10-01

ISBN：9787543887374

字数：230000

页码：278

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.440kg

编辑推荐

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▲ 一部助你摆脱恐惧和绝望、叩开康复之门的生病智慧书
▲ 著名作家凌志军癌症亲历记，讲述癌症患者如何走上重生之路
▲ 毕淑敏、柴静、何裕民、于莺 感动推荐
▲ 揭秘癌症治疗的可怕真相：
美国肿瘤病人五年存活率达81％，而根据不同报告，我国肿瘤病人五年存活率仅为10％～30％。在我们国家每年死去的大约200万癌症患者中，有30万~100万人本来不至于死去。在死亡的癌症患者中，有三分之一是被吓死的，三分之一是治死的。大多数癌症晚期患者在有意或被迫接受着“过度治疗”……
▲中国肿瘤专家说：很多肿瘤患者不是死于肿瘤，而是死于对肿瘤的无知、高度恐惧以及恐惧本身带来的盲目应对。同时，有90%以上的癌症患者没有得到良好的治疗方案。
▲ 在现有医疗体制下，我们应该把性命托付给谁？
▲凌志军用亲身经历告诉大家：只要不恐惧，不盲从，不走上错误的治疗之路，癌症患者就有更多生的机会。即使我们的肿瘤已经到了中晚期，也可以长期与癌共存。
▲靠这些，我活了下来：值得信赖的医生九大特点、少犯错误的十条原则、规避导致治疗失败的八种思维模式、康复九策……
▲与癌细胞握手言和：人体免疫系统的和谐是促使癌细胞自然消退的主要原因。在危险丛生的康复期，他坚持用纯自然的方法恢复体能，让治疗成为享受。五年了，生命再次被阳光照亮。
▲ 面对医生的死亡判决，要用我们的脑子救命，而不是用腰包救命。
▲ 看透各路“神医”，拒绝盲信，于娟 《此生未完成》的悲剧不要重演！

>★★★张德芬身心灵四部曲（《遇见未知的自己》（新版）《遇见心想事成的自己》《活出全新的自己》《重遇未知的自己》

>★★★酒局应酬实用智慧--权威大师全方位解构酒局潜规则：《关系是喝出来的》

本书荣获：
> ▲ 《新京报》2012年度好书奖? 唯一年度生活书
> ▲ 《广州日报》第四届“中国图书势力榜”年度好书奖
> ▲ 新闻出版总署2012年度“大众喜爱的50种图书”
> ▲上海《中外书摘》“2012年人文?社科好书榜”第二名

内容提要

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这是一个癌症患者从身陷绝境到逐步康复的亲历记，也是一位著名记者对当今中国癌症医疗体系种种利弊的观察和剖析，更是一部充满智慧、勇气和乐观精神的人生励志书。
2007年，凌志军被诊断为“肺癌，脑转移”，即“肺癌晚期”。北京、上海两地名医会诊，几乎一边倒地判定，活不过三个月。他和家人陷入前所未有的恐惧中。真的没有生路了吗？
外科、内科、中医、“太医”，分别给出了大相径庭的治疗方案。要不要手术？要不要做化疗？应该相信什么样的医生？该不该使用特效药？该把性命托付给谁？
他调整心态，积极搜集诊疗信息，甄别真伪。他仔细观察医生的得失，也观察病友的成败，最终选择了最佳的治疗方案，走出适合自己的康复之路。五年了，他不仅活了下来，还活得越来越健康。
他真切地认识到，癌症不是绝症，只要不恐惧，不盲从，不走上错误的治疗之路，癌症患者就有更多生的机会。

目录

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第一章 别让医生吓死人
死到临头的感觉
危险的陷阱
中国式的“专家门诊”
恐惧的由来
中外医生之对比
医生怎样对待不懂的东西
希望在我们自己手里
西医好还是中医好
开胃汤和牛筋汤
预知死期的一个好处
向读者告别
选择治疗方向比选择治疗方法更重要

第二章 癌症不是绝症
最好的灵丹妙药
倾听自己的身体
改变了对癌症的看法
水静心闲
路上的风景
*最想做的10件事
医疗领地上的“割据”与“门户”
医生也会犯错误
用我们的脑子救命，而不是用我们的腰包救命
少犯错误的10条原则
前三个月里最容易犯的错误
我的生活回到正常轨道

第三章 做一个聪明的患者
新的威胁悄然降临
感觉不到的“敌人”才是最危险的
我们相信什么样的医生
“不要被那些表面的光环蒙蔽了”
走上手术台的前夜
假如这是我的“最后一天”
癌症病房
家人和友人
我为什么不化疗
别让医生治死你
最好的武器是自己的身体

第四章 康复九策
非医学意义的治疗
三项基本原则
*导致治疗失败的思维模式
改变自己的生活方式
做好五件事：吃、喝、拉、撒、睡
每天步行五公里
日光浴
深呼吸
身心合一
重返雪山

后记
爱的力量

作者介绍

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凌志军，生于上海，祖籍广东，长在北京。现为人民日报社高级编辑、资深记者，也是畅销书作家。
他是当今中国时政作家的代表性人物，被誉为“中国的威廉?曼彻斯特”、当代中国记者的“标杆”。2003年《南风窗》年度人物。他的每一本书都引起巨大反响，拥有广泛的读者。他在过去十多年间陆续出版9部著作，全部进入畅销书排行榜。他的著作还以多种文字在世界各地出版。
2007年，他罹患癌症，以积极的心态和正确的思路应对治疗，逐步康复，并以亲身经历写下《重生手记》。
2000年出版的《追随智慧》，被媒体评为当年“最佳纪实文学”。
2003年出版的《变化》，被中国大陆媒体评为“年度图书”。同时在台湾获得“开卷好书奖”。
2003年出版的《成长比成功更重要》（原名《成长》），9年来先后7次再版，38次重印，直到今天仍然深受读者喜爱。
2005年出版的《联想风云》，入选当年“最佳风云榜”。并获得“2005年度北京地区最佳版权输出图书奖”。
2007年出版的《中国的新革命》，被境内外媒体和研究机构评为当年“值得记忆的好书”“年度商业书”“最佳商业图书”。

文摘

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序言

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《多传感器数据融合及其应用》：洞察纷繁世界，共绘智慧蓝图 在信息爆炸的时代，我们身处的环境越来越复杂，其信息来源也日益多元。单一的感知器往往难以捕捉事物的全貌，甚至可能因个体局限性而产生偏差。正如古人所言，“盲人摸象”，仅凭片面信息，我们对世界的认知便如同触及象腿、象鼻、象身者，各自为政，难以形成完整的认知。然而，若能汇集众家之所长，将不同个体所感知的信息进行整合、提炼，便能打破认知的壁垒，洞察事物的本质，做出更明智的决策。这便是“多传感器数据融合”的核心理念。 《多传感器数据融合及其应用》一书，便是这样一本引领读者深入探索这一前沿领域的学术专著。它并非简单地罗列各种传感器技术，而是旨在系统地阐释如何将来自不同传感器、不同类型的数据进行有效的融合，从而提升对环境的感知能力、决策的准确性以及系统的鲁棒性。本书将带领读者穿越纷繁的数据洪流，构建一座连接个体感知与整体智慧的桥梁。 第一篇：理论基石——数据融合的原理与方法 本书的开篇，如同奠定坚实地基的工程，首先深入浅出地介绍了多传感器数据融合的理论基础。在这一部分，读者将接触到数据融合的定义、目标、关键要素以及其在现代科技体系中的重要地位。我们不仅仅停留在概念的介绍，更会追溯其发展脉络，从早期的简单叠加到如今复杂的智能算法，让读者对这一领域有宏观而清晰的认识。 随后，我们将聚焦于数据融合的核心——信息融合的方法。这部分内容将涵盖从经典的统计学方法到先进的机器学习技术，为读者构建一个完整的方法论体系。 基于统计学的方法：我们将详细介绍卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波 EKF、无迹卡尔曼滤波 UKF）在多传感器数据融合中的应用。卡尔曼滤波以其在处理线性系统和高斯噪声方面的出色表现而著称，是许多实际融合系统的基石。我们将通过清晰的数学推导和图示，帮助读者理解其原理，并探讨其在导航、跟踪等领域的经典案例。此外，我们还将介绍其他基于统计学的融合方法，如贝叶斯推理、最大似然估计等，阐述它们各自的适用场景和优缺点。 基于证据理论的方法：德思特证据理论（Dempster-Shafer Theory）作为一种处理不确定性和模糊信息的重要工具，在数据融合领域也占据着一席之地。本书将对其基本概念、证据的组合规则以及在目标识别、状态估计等问题上的应用进行深入剖析。它能够有效地处理来自不同信息源的不确定性，并给出更具说服力的结论。 基于模糊逻辑的方法：现实世界中的许多信息并非精确的数值，而是具有模糊性。模糊逻辑（Fuzzy Logic）恰好能够很好地处理这类信息。我们将探讨模糊集合、模糊规则、模糊推理等概念，并演示如何利用模糊逻辑将不同传感器的模糊信息进行融合，从而在处理复杂、不确定甚至主观的数据时展现其强大能力。 基于机器学习的方法：随着人工智能的飞速发展，机器学习已经成为数据融合领域不可或缺的强大工具。本书将重点介绍几种与数据融合紧密相关的机器学习技术： 支持向量机（SVM）：在分类和回归任务中，SVM 通过寻找最优超平面来对数据进行区分，在处理高维数据和非线性问题时表现出色，非常适合用于融合后的特征分类。 神经网络（Neural Networks）：特别是深度学习（Deep Learning）模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从原始传感器数据中自动学习复杂的特征表示，并进行端到端的融合。我们将介绍如何构建深度学习模型来实现不同类型传感器的特征提取与融合，例如将图像、激光雷达点云、毫米波雷达数据进行融合。 集成学习（Ensemble Learning）：通过组合多个基学习器（如决策树、随机森林）的预测结果，集成学习能够显著提高模型的鲁棒性和准确性。我们将探讨如何利用集成学习方法，例如 Bagging 和 Boosting，来整合不同传感器的独立预测，从而获得更可靠的最终结果。 其他融合策略：除了上述主流方法，本书还将涉及一些其他具有特色的融合策略，例如基于神经网络的端到端融合（End-to-End Fusion），直接将原始数据输入网络进行融合；基于注意力机制的融合（Attention-based Fusion），让模型能够动态地关注不同传感器在特定情境下的重要性；以及基于图神经网络的融合（Graph Neural Network-based Fusion），适用于处理结构化、相互关联的传感器数据。 在每一类方法介绍之后，本书都会精心设计具有代表性的理论分析和数学推导，确保读者不仅知其然，更知其所以然。同时，我们将通过伪代码或算法流程图，将抽象的理论转化为可执行的步骤，为后续的实际应用打下坚实基础。 第二篇：应用实践——数据融合的广泛领域 理论的海洋固然浩瀚，但真正的价值在于其能否应用于解决实际问题。《多传感器数据融合及其应用》深谙此道，在理论篇章的铺垫之后，将重点转向数据融合在各个领域的广泛应用。本书将带领读者走进真实的科技前沿，领略数据融合如何为各行各业赋能，提升效率，创造价值。 智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）：这是数据融合最活跃的应用领域之一。 自动驾驶与高级辅助驾驶系统（ADAS）：我们将深入探讨如何融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器以及高精度地图数据，实现对车辆周围环境的精确感知、障碍物检测、车道线识别、交通信号灯识别、车辆定位与跟踪等关键功能。书中会详细分析不同传感器在不同天气、光照条件下的优劣势，以及如何通过融合策略来克服这些挑战，保证自动驾驶系统的安全可靠。 交通流量监测与预测：结合固定摄像头、地感线圈、GPS 数据以及手机信令数据，分析交通流量的实时分布和变化趋势，为交通调度与疏导提供决策支持。 车辆状态监测与诊断：通过融合发动机传感器、刹车传感器、轮胎压力传感器等数据，实时监测车辆运行状态，及时发现潜在故障，实现预测性维护。 机器人技术（Robotics）： 环境感知与建图：机器人需要在未知环境中自主导航，这就需要融合激光雷达（LiDAR）、深度相机（Depth Camera）、惯性测量单元（IMU）、编码器等传感器数据，构建环境的三维地图（SLAM - Simultaneous Localization and Mapping），并实现自身在地图中的精确定位。 物体识别与抓取：结合视觉传感器、触觉传感器、力传感器等，机器人可以更准确地识别物体，并实现精确的抓取动作。 人机交互：通过融合语音识别、手势识别、面部识别等多种传感器信息，机器人可以更好地理解人类的意图，实现更自然、更高效的人机交互。 遥感与地理信息系统（Remote Sensing and GIS）： 地物分类与变化检测：融合多光谱、高光谱、SAR（合成孔径雷达）等遥感影像数据，结合地面实测数据，实现对地物的精确分类，监测地表植被、水体、城市扩张等变化。 三维地形建模：结合航空摄影、卫星影像、激光扫描数据，构建高精度三维地形模型，为城市规划、灾害评估等提供基础数据。 环境监测：融合卫星遥感、地面传感器网络、气象站数据，实现对大气污染、水体质量、土壤状况等环境要素的综合监测与评估。 医疗健康（Healthcare）： 疾病诊断与监测：融合生理信号传感器（如心电图 ECG、脑电图 EEG、血氧饱和度）、医学影像（如 CT、MRI、X 光）以及基因组学数据，辅助医生进行疾病的早期诊断、病情监测和治疗方案制定。 可穿戴设备与健康管理：整合智能手表、手环等可穿戴设备收集的心率、步数、睡眠、体温等数据，结合用户健康档案，实现个性化的健康评估和运动指导。 远程医疗：通过融合视频、音频、传感器数据，实现对患者的远程监护和诊断，尤其适用于偏远地区或行动不便的患者。 工业自动化与智能制造（Industrial Automation and Smart Manufacturing）： 产品质量检测：融合机器视觉、超声波检测、X 射线检测等多种检测技术，实现对产品缺陷的全面、高精度检测。 生产过程优化：通过监测生产线上各个环节的传感器数据，如温度、压力、流量、振动等，实现对生产过程的实时监控和优化，提高生产效率和产品合格率。 设备状态监测与预测性维护：融合设备运行传感器数据，及时发现异常，预测设备故障，避免非计划停机，降低维护成本。 公共安全与应急响应（Public Safety and Emergency Response）： 智能监控与入侵检测：融合视频监控、红外传感器、声音传感器等，实现对公共区域异常行为的实时检测和预警。 灾害监测与评估：结合卫星遥感、无人机侦察、地面传感器网络，实时监测火灾、洪水、地震等灾害的发生与发展，评估灾情，为应急救援提供决策依据。 目标跟踪与识别：在搜救行动中，融合无人机、卫星、地面人员的观测数据，实现对失踪人员或目标的快速定位与跟踪。 在介绍每一个应用领域时，本书都会深入剖析具体的技术挑战，并展示多样化的数据融合解决方案。我们不仅会提供理论模型，更会结合实际案例研究，展示不同融合方法在真实场景中的效果和优势。通过阅读本书，读者将能够理解数据融合如何从理论走向实践，解决现实世界中的复杂问题。 第三篇：前沿探索与未来展望 科技的进步永无止境，数据融合领域也在不断演进。《多传感器数据融合及其应用》的最后篇章，将目光投向前沿研究动态与未来发展趋势，激发读者的探索欲，为未来的学习和研究指明方向。 异构传感器数据融合的挑战与机遇：随着传感器种类的不断增加，如何有效融合结构、精度、采样频率、数据格式差异巨大的异构传感器数据，将是未来的重要研究方向。本书将探讨一些新兴的融合技术，如基于语义的融合、基于知识图谱的融合等。 低功耗、实时性数据融合：在许多嵌入式系统和边缘计算场景中，对数据融合算法的功耗和实时性提出了更高的要求。我们将讨论一些轻量级、高效的融合算法以及硬件加速技术。 对抗性攻击下的数据融合鲁棒性：在网络安全日益重要的今天，如何保证数据融合系统的鲁棒性，使其在面对恶意干扰和攻击时仍能保持稳定可靠，将是一个不容忽视的问题。 跨模态学习与融合：如何将文本、图像、音频、视频等不同模态的数据进行有效的融合，以实现更丰富的理解和更智能的应用，是当前人工智能领域的热点。 可解释性数据融合：随着融合模型越来越复杂，如何理解其决策过程，提高模型的可解释性，对于建立信任和确保安全性至关重要。 数据集与基准测试：本书还将介绍一些常用的公开数据集以及评估数据融合算法性能的基准测试方法，为读者进行实验和研究提供参考。 本书特色： 系统性强：本书从理论基础到应用实践，再到前沿展望，构建了一个完整的数据融合知识体系。 深入浅出：在保证学术严谨性的同时，力求语言通俗易懂，辅以丰富的图表和实例，降低阅读门槛。 理论与实践结合：不仅讲解理论，更注重实际应用，通过大量的案例分析，展示数据融合的强大威力。 前瞻性：紧跟学术前沿，介绍最新的研究成果和发展趋势，为读者未来的学习和研究提供指导。 面向研究生教育：本书内容深入，适合作为高等院校研究生阶段的数据融合课程教材，也适合相关领域的研究人员和工程师参考。 《多传感器数据融合及其应用》一书，不仅仅是一本教材，它更是通往更智能、更精准感知世界的钥匙。它将帮助读者理解如何从海量、异构的数据中提炼出有价值的信息，如何构建能够应对复杂环境和挑战的智能系统，从而在未来的科技浪潮中，占据先机，引领创新。无论您是致力于自动驾驶的工程师，还是探索机器人奥秘的学者，亦或是追求精准医疗的研究者，本书都将为您提供宝贵的知识财富和深刻的启示。让我们一起，借助多传感器数据融合的力量，洞察纷繁世界，共绘智慧蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引我的，一种科技感和学术感交织的风格，书名“多传感器数据融合及其应用”也直击我一直以来比较感兴趣的一个研究方向。虽然我目前还没有开始仔细阅读，但仅凭这个书名，我就能联想到很多未来可能探讨到的技术和应用场景。数据融合，顾名思义，就是将来自不同传感器、不同类型的数据进行整合，以期获得比单一传感器更全面、更准确的信息。这在很多领域都具有巨大的潜力，比如自动驾驶，就需要融合摄像头、雷达、激光雷达等多种传感器的数据来感知周围环境；又比如智能制造，可以通过各种传感器实时监控生产过程，实现更精细化的控制和故障预测；甚至在医疗健康领域，多源生物信号的融合也能为疾病诊断和治疗提供更可靠的依据。这本书的副标题“研究生系列教材”也暗示了其内容的深度和专业性，我期待它能为我提供一个系统性的理论框架和深入的实践指导，帮助我理解多传感器数据融合的核心技术，例如卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等，以及如何在实际问题中有效地应用这些技术。我尤其希望书中能够包含一些前沿的研究进展和一些经典的案例分析，这样我才能更好地把握这个领域的发展脉络，并从中找到自己的研究切入点。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，选择一本研究生教材，最重要的还是其理论的严谨性和内容的权威性。从书名和副标题推测，这本书应该涵盖了多传感器数据融合领域的核心理论知识，并且对这些理论有着深入的阐述。我期待它能清晰地解释各种融合方法的数学原理，以及它们各自的优缺点和适用场景。例如，对于卡尔曼滤波，它是否会详细讲解其状态方程和观测方程的建立，以及如何处理非线性系统？对于基于机器学习的融合，它是否会介绍特征提取、模型选择、训练优化等关键步骤？我特别关注书中对于“应用”部分的阐述。它会选取哪些典型的应用领域进行详细介绍？是侧重于机器人导航、环境监测，还是目标跟踪、图像识别？书中是否会结合实际工程问题，给出一些具体的解决方案和设计思路？我希望这本书能够提供一些解决实际问题的“工具箱”，而不是仅仅停留在理论层面。毕竟，作为研究生，我们最终的目标是将理论知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名本身就充满了吸引力，预示着将要探索一个既有深度又有广度的技术领域。我设想这本书会系统地梳理多传感器数据融合的技术脉络，从早期的经典算法，如加权平均法、贝叶斯方法，到后来涌现的更复杂的算法，如支持向量机、神经网络在融合中的应用。我特别希望书中能够深入探讨不同类型传感器数据在融合过程中面临的挑战，例如数据的异质性（不同格式、不同精度）、时空配准问题、噪声和不确定性处理等。我期待书中能够提供一些有效的处理这些挑战的策略和技术。在应用方面，我希望书中能够提供一些具体且具有代表性的案例研究，深入剖析在这些案例中是如何运用多传感器数据融合技术解决实际问题的。例如，在无人机侦察任务中，如何融合可见光、红外和激光雷达数据，以提高目标检测和识别的准确性？或者在工业过程监控中，如何融合温度、压力、流量等传感器数据，以实现对生产过程的实时优化和故障预警？这些具体的应用案例将有助于我更好地理解理论知识的实践价值。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些关于数据融合的零散资料，但总感觉不成体系，知识点之间缺乏联系。这本书的书名“多传感器数据融合及其应用”恰好能填补我这方面的空白。我预想它会从基础概念入手，比如什么是传感器、什么是数据，以及为什么需要数据融合，然后逐步引申到不同传感器数据的特点，例如时空特性、精度、可靠性等等。接下来，我推测书中会详细介绍各种数据融合的层次，是从原始数据层融合，到特征层融合，再到决策层融合。我对不同层次的融合方法及其带来的效果差异很感兴趣，比如特征层融合是否能有效降低维度，同时保留更多有用的信息？书中会不会对这些进行深入的比较和分析？此外，我认为“应用”部分是这本书的亮点之一，它应该会展示多传感器数据融合在各个领域的实际落地情况，例如在智能交通系统中如何融合不同车辆和路侧单元的数据，以提升交通效率和安全性；或者在军事侦察中如何融合可见光、红外、雷达等信息，以实现对目标的精确识别和跟踪。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，首先给我留下深刻印象的是它的排版和印刷质量。书页纸张厚实，触感舒适，字体清晰，大小适中，阅读起来非常舒服，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。尽管还没有深入研究内容，但从目录的结构来看，这本书的编排逻辑清晰，层次分明。它似乎从最基础的概念讲起，逐步深入到各种融合算法的原理和实现，最后再探讨实际应用。这种循序渐进的学习路径对于我这样的初学者来说非常友好。我猜想，在介绍完多传感器数据融合的基本原理之后，书中应该会详细介绍几种主流的融合技术，比如基于统计学的滤波方法（如卡尔曼滤波及其变种）、基于证据理论的方法、基于模糊逻辑的方法，以及近年来备受关注的基于机器学习和深度学习的融合方法。我对深度学习在数据融合领域的应用尤为好奇，因为这涉及到如何设计合适的网络结构来处理异构数据，以及如何有效地训练模型来提升融合效果。书中会不会给出一些具体的算法实现示例，甚至是一些开源代码的参考，这将极大地提升学习的效率和实践的可行性。