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具體描述
編輯推薦
《星間鏈路天綫跟蹤指嚮係統》是從事衛星測控通信的技術研究和教學人員多年通力閤作完成的兼具學術著作和教材性質的書。《星間鏈路天綫跟蹤指嚮係統》既可作為高等院校無綫電跟蹤測控工程、通信工程、自動控製工程、機械工程等專業本科生和研究生的教材或教學參考書，也可供相關專業的科研工程技術人員參考。《星間鏈路天綫跟蹤指嚮係統》主要闡述星上自主閉環天綫跟蹤指嚮係統的設計理論與方法。全書共由16章構成，分為三個部分。第一部分包括第1～3章，論述中繼星星間鏈路天綫跟蹤指嚮係統的係統設計；第二部分包括第4～8章，論述分機（天綫、結構與機構、跟蹤接收機、控製處理器和驅動電路）的設計理論與方法；第三部分包括第9～16章，論述星上自主閉環天綫跟蹤指嚮係統中幾個技術難題的解決途徑。內容簡介
《星間鏈路天綫跟蹤指嚮係統》是空間電子信息科學與技術係列之一。全書闡述中繼星星間鏈路天綫跟蹤指嚮係統的設計理論與方法，重點講述星載Ka頻段角跟蹤係統的設計這一技術難題。《星間鏈路天綫跟蹤指嚮係統》在分析研究星地大迴路跟蹤指嚮係統的同時，論述星上自主閉環跟蹤指嚮係統的工程設計理論與方法。全書共16章，分為三個部分。第一部分第1～3章論述中繼星星間鏈路天綫跟蹤指嚮係統組成、工作原理和技術性能；第二部分第4～8章論述分機(天綫、結構與機構、跟蹤接收機、控製處理器和驅動電路)的設計理論與方法；第三部分第9～16章分彆介紹係統設計中幾個技術難題的解決途徑，如寬帶數據傳輸信號的角跟蹤理論，包括衛星姿態控製和天綫指嚮控製的動力學數學模型及仿真分析，天綫跟蹤指嚮控製的解耦設計和魯棒穩定性設計分析，角跟蹤係統的在軌相位校準方法，星載角跟蹤係統程控跟蹤指嚮算法，星載角跟蹤係統的掃描捕獲方法，中繼星天綫星地大迴路跟蹤指嚮係統的性能等。
《星間鏈路天綫跟蹤指嚮係統》內容豐富，係統性和可讀性較強，具有較高的實際應用價值。《星間鏈路天綫跟蹤指嚮係統》可作為高等院校跟蹤測控工程、通信工程、自動控製工程、機械工程等專業本科生和研究生的教材或教學參考書，也可供相關專業的科研、工程技術人員參考。
目錄
第1章 中繼星星間鏈路天綫指嚮係統概述第2章 中繼星天綫指嚮係統設計
第3章 用戶星天綫跟蹤指嚮係統設計
第4章 中繼星Ka／S天綫
第5章 用戶星天綫電氣設計
第6章 結構與機構設計
第7章 角跟蹤接收機
第8章 天綫控製器設計
第9章 對寬帶數據傳輸信號的角跟蹤理論
第10章 大型天綫指嚮控製運動與星體姿態運動的動力耦閤分析
第11章 中繼星大型天綫指嚮控製設計分析
第12章 星間鏈路角跟蹤係統校相技術
第13章 中繼星天綫程控指嚮用戶星的方位角和俯仰角計算
第14章 用戶終端Ka／s天綫程控指嚮算法
第15章 星間鏈路天綫掃描捕獲方法
第16章 中繼星單址天綫星地大迴路指嚮控製係統分析與仿真
參考文獻
前言/序言
用戶評價
印刷不錯，很好很實用
評分內容比較苦味，沒有工程的經驗介紹
評分當今各行業，尤其是互聯網，數據規模越來越大，要從中有效地發現模式來提高生産力，用傳統的方式已經幾乎不可能，隻能藉助計算機來完成諸多使命。因此，機器學習這一新興的學科變得越來越重要，它已經在搜索、推薦、數據挖掘等多個領域閃耀光芒。機器學習是一門交叉學科，內容涉及概率論、統計學、高等數學、計算機科學等多門學科。該學科緻力於設計一種讓計算機具有“學習”能力的算法，通過發現經驗數據中隱藏的模式，實現對未知數據的預測。
評分印刷不錯，很好很實用
評分全書案例既有問題，也有迴歸問題；既包含監督學習，也涵蓋無監督學習。所選擇的案例妙趣橫生，如分析UFO目擊記錄、破譯密碼、預測股票、分析美國參議員“結黨”的情況，等等，這裏就不“劇透”瞭，大傢自己去享受學習的樂趣吧。
評分當今各行業，尤其是互聯網，數據規模越來越大，要從中有效地發現模式來提高生産力，用傳統的方式已經幾乎不可能，隻能藉助計算機來完成諸多使命。因此，機器學習這一新興的學科變得越來越重要，它已經在搜索、推薦、數據挖掘等多個領域閃耀光芒。機器學習是一門交叉學科，內容涉及概率論、統計學、高等數學、計算機科學等多門學科。該學科緻力於設計一種讓計算機具有“學習”能力的算法，通過發現經驗數據中隱藏的模式，實現對未知數據的預測。
評分本書秉承的原則是：實踐齣真知，隻要多動手，沒有攻剋不瞭的技術難題。因此作者預期的閱讀對象是如電腦黑客般的人，要求對技術有發自內心的求知欲和好奇心，願意自己動手而非紙上談兵。全書精心選擇瞭12個機器學習案例，由淺入深，麵麵俱到，既有基礎知識（如數據分析），也有當前熱門的社交網站推薦案例。書中的每一個案例都由作者娓娓道來，逐一剖析關鍵算法的代碼，沒有絲毫學究氣息，觸動每個機器學習初學者的內心最深處。
評分給我發瞭一本舊書，太爛瞭
評分大數據時代是機器學習最美好的時代，因為數據不再是問題，各類問題都可以收集到海量的數據。但是，對於很多人來說，這一門交叉學科本身卻神秘而陌生，對於沒有係統學習過相關基礎學科的人來說尤其感到“高不可攀”。如今已齣版的機器學習相關書籍中，很多都有這個特點：公式多，晦澀難懂。這讓很多程序員齣身的人望而卻步。然而，在第一次讀到本書的英文版時，譯者就徹底相信：機器學習完全可以講解得通俗易懂，讓知識的傳遞實現“潤物細無聲”。
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