无线传感器网络原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈小平，陈红仙，檀永 编

图书标签:

• 无线传感器网络
• 传感器网络
• 物联网
• 无线通信
• 嵌入式系统
• 数据采集
• 网络协议
• 低功耗设计
• 应用案例
• 智能感知

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564170882

版次：1

商品编码：12074935

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：258

字数：408000

正文语种：中文

内容简介

　　《无线传感器网络原理及应用》根据通信工程专业的教学需要和无线传感器网络技术的新发展及其应用编写。
　　《无线传感器网络原理及应用》主要内容有无线传感器网络的基本概念，传感器网络的通信与组网技术、支撑技术，重点阐述传感器网络协议的技术标准和传感器网络的常用开发环境以及射频收发微控制器CC253x，最后介绍具有实际工程背景的应用例子。
　　《无线传感器网络原理及应用》可供通信工程、电子信息工程、计算机网络、自动化等专业本科生及研究生，工程技术开发人员参考使用。

内页插图

目录

1 无线传感器网络概述
1．1 引言
1．2 传感器网络的体系结构
1．2．1 传感器网络的系统架构
1．2．2 传感器网络结点的结构
1．2．3 传感器网络的结构
1．3 传感器网络的特征
1．3．1 与现有无线网络的区别
1．3．2 与现场总线的区别
1．3．3 传感器结点的限制条件
1．3．4 组网特点
1．4 传感器网络的应用领域
1．4．1 军事领域
1．4．2 工业领域
1．4．3 农业领域
1．4．4 家庭与健康领域
1．4．5 环境保护领域
1．4．6 其他领域
1．5 传感器网络的发展历史
1．5．1 计算设备的演化历史
1．5．2 无线传感器网络的发展过程
1．5．3 我国传感器网络的发展情况
1．6 无线传感器网络技术的未来挑战与展望
1．6．1 无线传感器网络技术的未来挑战
1．6．2 展望
参考文献

2 传感器简介
2．1 传感器概述
2．1．1 传感器的定义和作用
2．1．2 传感器的组成
2．1．3 传感器的分类
2．2 常见传感器的类型介绍
2．2．1 能量控制型传感器
2．2．2 能量转换型传感器
2．2．3 集成与智能传感器
2．3 传感器的一般特性和选型
2．3．1 传感器的一般特性
2．3．2 传感器选型的原则
2．4 微型传感器示例
2．4．1 DS18820数字式温度传感器
2．4．2 温湿度传感器SHT1x／7x
参考文献

3 无线传感器网络的组网基础
3．1 物理层
3．1．1 物理层概述
3．1．2 传感器网络物理层的设计
3．2 MAC子层及协议
3．2．1 MAC子层
3．2．2 MAC协议概述
3．2．3 IEEE 802．11 MAC协议
3．2．4 典型MAC协议：S—MAC协议
3．3 路由协议
3．3．1 路由协议概述
3．3．2 地理位置路由协议
3．3．3 定向扩散路由协议
参考文献

4 无线传感器网络的关键技术
4．1 时问同步机制
4．1．1 传感器网络的时间同步机制
4．1．2 传感器网络时间同步协议
4．2 定位技术
4．2．1 传感器网络结点定位问题
4．2．2 基于测距的定位技术
4．2．3 非测距的定位技术
4．2．4 定位系统的典型应用
4．3 能量管理
4．3．1 能量管理的意义
4．3．2 传感器网络的电源节能方法
4．3．3 动态能量管理
参考文献

5 无线传感器网络的数据融合与安全机制
5．1 数据融合
5．1．1 多传感器数据融合概述
5．1．2 传感器网络中数据融合的作用
5．1．3 数据融合技术的分类
5．1．4 数据融合的主要方法
5．1．5 传感器网络应用层的数据融合示例
5．2 安全机制
5．2．1 安全概述
5．2．2 安全攻击
5．2．3 SPINS安全解决方案
5．2．4 安全管理
参考文献

6 无线传感器网络的技术标准
6．1 无线传感器网络技术标准的意义
6．2 IEEE 1451系列标准
6．3 IEEE 802．15．4标准
6．3．1 概述
6．3．2 IEEE 802．15．4网络简介
6．3．3 物理层
6．3．4 MAC子层
6．3．5 符合IEEE 802．15．4标准的无线传感器网络实例
6．4 ZigBee协议标准
6．4．1 ZigBee概述
6．4．2 ZigBee网络层规范
6．4．3 ZigBee系统软件的设计开发
参考文献

7 CC253x系列射频收发微控制器
7．1 CC253x系列射频收发微控器简介
7．1．1 CPU和内存
7．1．2 时钟和电源
7．1．3 外设
7．1．4 无线模块
7．2 AES协处理器
7．2．1 AES操作
7．2．2 密钥和IV
7．2．3 填充输入数据
7．2．4 AES协处理器和CPU通信
7．2．5 工作模式
7．2．6 CBC—MAC模式
7．2．7 CCM模式
7．2．8 层之间共享AES协处理器
7．2．9 AES中断
7．2．10 AES DMA触发
7．2．11 AES寄存器
7．3 定时器2（MAC定时器）
7．3．1 定时器操作
7．3．2 中断
7．3．3 事件输出（DMA触发和（2SP事件）
7．3．4 定时器启动／停止同步
7．3．5 定时器2的寄存器
7．4 无线模块
7．4．1 RF内核
7．4．2 FIF0访问
7．4．3 DMA
7．4．4 存储器映射
7．4．5 频率和通道编程
7．4．6 IEEE 802．15．4—2006调制格式
7．4．7 1EEE 802．15．4—2006帧格式
7．4．8 发送模式
7．4．9 接收模式
7．4．10 RXFIFO访问
7．4．11 无线模块控制状态机制
7．4．12 随机数的产生
7．4．13 数据包分析器和无线模块测试输出信号
7．4．14 命令选通／CSMA—CA处理器
7．4．15 寄存器

8 无线传感器网络应用
8．1 汽车道闸控制系统
8．1．1 概述
8．1．2 道闸控制系统的无线通信技术方案
8．1．3 道闸控制系统的硬件设计
8．1．4 道闸控制系统的软件设计
8．1．5 实验结果与分析
8．2 城市照明监控系统
8．2．1 研究内容
8．2．2 城市照明监控系统设计方案
8．2．3 城市照明监控系统的硬件设计
8．2．4 城市照明监控系统的嵌入式软件设计
8．2．5 城市照明监控系统测试
8．3 高压输电线监测系统
8．3．1 概述
8．3．2 高压输电线故障监测系统设计方案
8．3．3 高压输电线故障监测系统的硬件设计
8．3．4 高压输电线故障监测系统的嵌入式软件设计
8．3．5 实验结果
参考文献

附录 中英文术语对照表

前言/序言

　　自20世纪90年代以来，随着传感器、无线通信、计算机网络、嵌入式系统、分布式信息处理与人工智能等新兴技术的发展与融合，研制出了各种具有感知、通信与计算功能的智能微型传感器。由大量的传感器结点构成的无线传感器网络具有信号采集、实时监测、信息传输、协同处理、信息服务等功能，能感知、采集和处理网络中感知对象的各种信息。这种具有智能获取、传输和处理信息功能的无线传感器网络，正在逐步形成IT领域的新兴产业。无线传感器网络可以广泛应用于军事、科研、环境、交通、医疗、制造、反恐、抗灾、家居等领域。无线传感器网络是一个学科交叉综合、知识高度集成的前沿热点研究领域，正受到各方面的高度关注。美国研究机构和媒体认为它是21世纪世界最具有影响力的、高技术领域的四大支柱型产业之一，是改变世界的十大新兴技术之一。
　　无线传感器网络是通信工程及相关专业的一门重要课程，给本科生讲解无线传感器网络原理及应用具有重要的意义。本书主要介绍无线传感器网络的基本概念、组网基础、关键技术、数据融合、安全机制、协议技术标准等内容，第2章介绍了一些常用的传感器，第7章介绍了一款无线传感器网络射频收发微控制器CC253X。第8章着重介绍了无线传感器网络的3个应用实例。实例1：城市照明监控系统。该系统采用“监控中心一路端通信装置一路端单灯测控器”3层结构。路端通信装置与路端单灯测控器组建ZigBee无线传感器网络。路端通信装置还通过GPRS技术与监控中心的服务器进行无线通信。监控中心的监听软件与城市照明控制系统配合使用可实现对路灯状态的监测和控制。实例2：汽车道闸控制系统。该系统主要由主控器、无线通信模块和无线信号激励源组成。当安置在汽车内的无线通信模块（电子车牌）在汽车进入无线信号激活区内时从休眠状态转换到工作状态，发射出车牌信息，主控器中的无线通信模块接收到此信息，决定是否开放道闸。实例3：高压输电线故障监测系统。系统由监控中心、线上网关和故障监测结点3部分组成。故障监测结点和线上网关组成短距离ZigBee无线传感器网络，线上网关通过GPRS分组数据技术同监控中心服务器主机进行远程通信，所有线上装置均采用电磁互感取电方式作为能量来源。书中给出了3个实例的软硬件设计方案。
　　本课程课时数为45学时左右，通过本课程的学习，使学生掌握无线传感器网络的基本原理，结合实验课程掌握无线传感器网络设计与开发的基本技术，为今后从事无线传感器网络相关工作及进一步学习打下良好基础。本书也可供对传感器网络技术感兴趣的工程技术人员参考。
　　本书参考了许多文献和资料，在此对相关作者深表谢意，书中参考文献若有遗漏，或有内容涉及相关作者的知识产权，敬请谅解。本书由陈小平承担1，3，4，8章的编写及全书的统稿；陈红仙承担第2，5章的编写；檀永承担第6，7章的编写。3个应用实例要特别感谢研究生何赛、董叶、段毅所做的工作。
　　感谢读者使用本书，欢迎读者对本书内容提出批评和建议，我们将非常感激。

《人工智能：驱动未来的力量》 内容梗概 本书深入剖析了人工智能（AI）这一前沿科技的核心概念、关键技术、发展历程、当前应用及未来趋势，旨在为读者构建一个全面而深刻的认知体系。我们并非仅仅罗列AI的应用场景，而是致力于揭示其背后的原理和驱动力，并探讨AI如何以前所未有的方式重塑我们的世界。 第一部分：人工智能的基石——概念与理论 在本书的开篇，我们将首先为读者奠定坚实的理论基础。人工智能并非一个抽象的科幻概念，而是建立在一系列严谨的科学理论和数学模型之上。 什么是人工智能？ 我们将从哲学的角度和工程学的角度双重解读AI。它究竟是模拟人类智能，还是创造全新的智能形式？我们将探讨“智能”的定义本身，以及AI在其中扮演的角色。本书将区分狭义人工智能（ANI），即专注于特定任务的AI，与广义人工智能（AGI），即拥有与人类相当通用智能的AI，并展望超级智能（ASI）的可能性。 人工智能的驱动原理： AI之所以能够学习、推理和决策，离不开其核心驱动力——数据和算法。 机器学习（Machine Learning）： 作为AI的核心分支，机器学习赋予计算机从数据中学习的能力，而无需进行显式编程。我们将深入探讨不同类型的机器学习： 监督学习（Supervised Learning）： 介绍其原理，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，并阐述它们如何通过带有标签的数据进行训练，以预测或分类。 无监督学习（Unsupervised Learning）： 讲解如何处理无标签数据，如聚类算法（K-Means, DBSCAN）、降维技术（PCA, t-SNE）以及关联规则挖掘，揭示数据中隐藏的模式和结构。 强化学习（Reinforcement Learning）： 探讨智能体（Agent）与环境（Environment）的交互，通过“奖励”和“惩罚”机制学习最优策略。我们将分析其在游戏、机器人控制等领域的突破性应用。 深度学习（Deep Learning）： 作为机器学习的一个子集，深度学习以其多层神经网络结构，在处理复杂数据（如图像、语音、文本）方面取得了卓越的成就。我们将详细介绍： 神经网络（Neural Networks）： 从最基本的感知机，到多层感知机（MLP），再到复杂的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），阐述其结构、激活函数、反向传播算法等。 卷积神经网络（CNNs）： 重点分析其在图像识别、目标检测等视觉任务中的强大能力，讲解卷积层、池化层、全连接层的作用。 循环神经网络（RNNs）及其变体（LSTM, GRU）： 阐述其在序列数据处理，如自然语言处理（NLP）、时间序列分析中的关键作用，以及长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决传统RNN的梯度消失问题。 Transformer模型： 介绍其革命性的注意力机制（Attention Mechanism），以及如何彻底改变了NLP领域，成为当前大型语言模型（LLMs）的基础。 其他关键技术： 自然语言处理（NLP）： 探讨计算机如何理解、解释和生成人类语言。我们将触及词法分析、句法分析、语义理解、情感分析、机器翻译、文本摘要等核心技术。 计算机视觉（Computer Vision）： 讲解计算机如何“看”并理解图像和视频。内容涵盖图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别、视频分析等。 知识图谱（Knowledge Graphs）： 阐述如何将结构化的知识表示成图谱形式，实现更深度的推理和理解。 专家系统（Expert Systems）： 回顾早期的AI技术，理解其在特定领域模拟人类专家决策的能力。 第二部分：人工智能的演进——历史与发展 AI的发展并非一蹴而就，而是经历了一个曲折而充满活力的历程。了解其历史，有助于我们更深刻地理解当前的成就以及未来的方向。 萌芽与早期探索（20世纪50-70年代）： 从达特茅斯会议的“人工智能”概念诞生，到早期逻辑推理、问题求解的研究，如“逻辑理论家”、“通用问题求解器”。 第一次AI寒冬（20世纪70-80年代）： 早期过于乐观的预测未能兑现，计算能力和数据不足成为瓶颈，导致研究停滞。 专家系统的兴起（20世纪80年代）： 知识驱动的专家系统在特定领域取得了成功，带来了AI的短暂复苏。 第二次AI寒冬（20世纪80年代末-90年代初）： 专家系统的局限性暴露，维护成本高昂，通用性差，再次引发人们的质疑。 机器学习的崛起与统计方法的回归（20世纪90年代至今）： 随着计算能力的提升和数据的爆炸式增长，以统计学习为基础的机器学习方法开始占据主导地位。 深度学习的突破（21世纪10年代至今）： 深度学习在图像识别、语音识别等领域的巨大成功，标志着AI进入了新的黄金时代，并催生了大型语言模型等现象级应用。 第三部分：人工智能的应用——赋能千行百业 AI不再是实验室里的概念，而是已经深入到我们生活的方方面面，并在各个行业展现出巨大的应用潜力。本书将重点剖析AI在以下几个关键领域的应用，并揭示其背后的技术逻辑： 智能制造与工业4.0： 预测性维护： 利用传感器数据和机器学习算法，预测设备故障，减少停机时间。 质量检测： 应用计算机视觉技术，实现产品外观缺陷的自动化检测，提高产品合格率。 智能排产与优化： 通过AI算法优化生产流程、调度资源，提高生产效率和灵活性。 机器人协作： 智能机器人与人类工人协同工作，提升生产效率和安全性。 医疗健康： 辅助诊断： AI分析医学影像（X光、CT、MRI），帮助医生更早、更准确地诊断疾病。 药物研发： 加速新药发现过程，预测药物疗效和副作用。 个性化治疗： 根据患者的基因信息、病史等，制定个性化的治疗方案。 智能健康监测： 可穿戴设备结合AI，实时监测用户健康状况，预警潜在风险。 金融科技（FinTech）： 风险评估与欺诈检测： AI分析交易数据，识别异常行为，防止金融欺诈。 智能投顾： 基于用户偏好和市场数据，提供个性化的投资建议。 信用评分： 利用更广泛的数据源，建立更准确的信用评估模型。 算法交易： 利用AI模型进行高频交易，优化交易策略。 交通出行： 自动驾驶： 核心技术包括传感器融合、环境感知、路径规划、决策控制等，AI是其大脑。 智能交通管理： 优化交通信号灯配时，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。 共享出行优化： 智能调度车辆，提高匹配效率，降低运营成本。 教育： 个性化学习平台： AI根据学生的学习进度和理解能力，调整教学内容和难度。 智能辅导系统： 提供即时反馈和答疑，辅助学生学习。 教育资源推荐： 为学生推荐最适合的学习材料和课程。 零售与电商： 个性化推荐系统： 分析用户购买历史和浏览行为，推荐感兴趣的商品。 智能客服： 自动化处理用户咨询，提供7x24小时服务。 需求预测与库存管理： 预测商品销量，优化库存，减少积压和缺货。 娱乐与媒体： 内容生成： AI生成文章、音乐、绘画甚至视频，拓展创意边界。 内容推荐： 为用户推荐符合其口味的电影、音乐、新闻等。 游戏AI： 创造更智能、更具挑战性的游戏NPC（非玩家角色）。 第四部分：人工智能的未来——挑战与展望 AI的快速发展带来了巨大的机遇，同时也伴随着深刻的挑战。本书将深入探讨这些议题，并展望AI的未来走向。 伦理与道德挑战： 偏见与公平性： AI模型可能继承训练数据中的偏见，导致不公平的结果，如招聘、信贷等领域的歧视。 隐私保护： AI对数据的需求可能导致个人隐私的泄露和滥用。 责任归属： 当AI做出错误决策导致损失时，责任应如何界定？ 失业问题： AI的自动化能力可能取代部分人工岗位，引发就业结构性调整。 算法透明度与可解释性（XAI）： 如何理解AI的决策过程，增强人们对AI的信任。 技术前沿与发展趋势： 通用人工智能（AGI）的探索： AI是否能真正实现类人般通用智能？ 具身智能（Embodied AI）： AI与物理世界的融合，如更先进的机器人。 AI的安全与可靠性： 如何确保AI系统的稳定运行，避免意外行为。 AI的能源效率： 训练和运行大型AI模型需要巨大的能源消耗，如何实现绿色AI。 人机协作的新模式： AI如何与人类更好地协同工作，放大人类的创造力和效率。 AI的普惠化： 如何让AI技术惠及更广泛的人群，缩小数字鸿沟。 对社会的影响与未来展望： 重塑社会结构： AI如何影响我们的工作、生活、学习和社交方式。 经济发展新引擎： AI将如何驱动新的产业革命和经济增长。 人类智能的升级： AI作为工具，如何帮助人类拓展认知边界，提升自身能力。 对人类文明的深远影响： 从长远来看，AI将如何影响人类文明的走向。 本书的价值 《人工智能：驱动未来的力量》不仅是一本技术指南，更是一部思想的探索。我们力求以清晰、严谨且富有洞察力的语言，带领读者穿越AI的复杂世界。无论您是技术从业者、学生、研究人员，还是对未来充满好奇的普通读者，本书都将为您提供宝贵的知识和深刻的启示，帮助您理解并驾驭这场正在发生的智能革命。我们相信，理解AI，就是理解未来。

评分☆☆☆☆☆

我借阅《无线传感器网络原理及应用》这本书，完全是因为我正在准备一场关于智能家居系统设计的研讨会，希望能够找到一些关于如何在家庭环境中部署和管理大量传感器节点的相关信息。拿到书后，我首先被它章节的划分方式所吸引，尤其是其中关于传感器网络安全性的论述。在智能家居领域，用户隐私和数据安全是至关重要的问题，而书中对于传感器节点认证、数据加密以及访问控制等方面的讲解，提供了宝贵的参考。我认真研读了关于传感器网络部署策略的部分，书中详细讨论了在室内和室外环境中，如何根据实际需求选择传感器类型、数量以及它们的空间分布，并且还提供了一些关于如何利用现有基础设施（如Wi-Fi、蓝牙）进行数据传输的建议。我特别欣赏书中对传感器网络与现有通信技术融合的探讨，例如如何将传感器数据接入云平台，以及如何实现传感器网络与移动应用的交互。书中还包含了一些关于传感器网络能量收集和管理的讨论，这对于实现智能家居系统的长期稳定运行至关重要。我对于书中关于传感器网络故障诊断和维护的章节也颇感兴趣，这对于后期系统的维护和升级提供了指导。

评分☆☆☆☆☆

我淘来《无线传感器网络原理及应用》这本书，纯粹是出于对新兴技术的好奇心，尤其是对那些能够改变我们生活方式的底层技术。在翻阅这本书的过程中，我被其中关于传感器网络在环境监测领域的应用案例深深吸引。书中详细介绍了如何利用传感器网络来监测空气质量、水质、土壤湿度以及野生动物的迁徙轨迹等。我尤其被书中对如何设计大规模、低成本的传感器网络以覆盖广阔区域的讨论所打动，包括如何利用低功耗通信技术（如LoRa、NB-IoT）来克服通信距离的限制，以及如何进行分布式数据收集和初步处理。书中还对传感器网络在智慧农业中的应用进行了深入的探讨，比如如何通过监测作物生长环境参数来优化灌溉和施肥策略，从而提高农作物产量和质量。我从中学到了很多关于如何根据具体应用场景来选择合适的传感器技术和通信协议的知识，这对于我理解物联网技术的广泛应用提供了更深的认识。虽然我对书名中的“原理”部分还没有完全深入，但我已经被书中展现出的各种应用的可能性所深深吸引。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《无线传感器网络原理及应用》，但我拿到它的时候，是在一个关于嵌入式系统开发的分享会上，当时我正为一个需要实时数据采集的项目苦恼，而朋友推荐了我这本书，说里面关于低功耗设计和数据融合的内容可能会帮到我。拿到手后，我发现书的封面设计得相当专业，纸张质感也很好，这让我对即将开始的阅读充满了期待。翻开目录，看到的第一部分是关于嵌入式系统硬件选型和基础知识的介绍，例如各种微控制器的特点、传感器接口协议，以及如何进行功耗优化，这正是我当时最需要的信息。书中对不同类型传感器的原理进行了深入浅出的讲解，比如温度、湿度、光照、压力等，并且提供了详细的硬件连接和驱动编写的示例代码，这对于我这样一个偏重实践的开发者来说，简直是雪中送炭。此外，关于嵌入式Linux操作系统的移植和配置，以及实时操作系统（RTOS）在资源受限环境下的应用，也都有详尽的论述。书中的图示清晰，步骤明确，即便是初学者也能很快上手。我尤其喜欢其中关于如何利用低成本传感器搭建简单数据采集系统的案例分析，这让我看到了理论知识转化为实际应用的无限可能。虽然我对书名中“无线传感器网络”的部分还未深入了解，但仅仅是前面的嵌入式基础部分，就已经让我觉得物超所值了。

评分☆☆☆☆☆

我购买《无线传感器网络原理及应用》这本书，纯粹是因为它恰好放在我经常浏览的技术书架最显眼的位置，而且那个时候我正在寻找一些关于物联网（IoT）通信协议的资料，希望能够找到一些关于MQTT、CoAP等协议在实际应用中的最佳实践。这本书的序言部分，虽然篇幅不长，但清晰地勾勒出了当前物联网发展的大背景，以及无线传感器网络在其中扮演的关键角色。在我阅读这本书的过程中，我发现其中关于传感器节点之间协作通信的章节，对于我理解分布式系统的复杂性非常有启发。书本花费了大量篇幅来阐述不同通信模型，如星型、网状、树型等，以及它们各自的优缺点，并且分析了在不同场景下（例如城市监控、环境监测、农业自动化）应该如何选择合适的拓扑结构。特别引人入胜的是，书中对传感器网络中的数据路由算法进行了细致的讲解，包括基于跳数的路由、基于能耗的路由以及混合路由策略，并且通过伪代码和流程图的形式，将抽象的算法变得易于理解。我个人对那些关于网络可靠性和鲁棒性设计的讨论特别感兴趣，比如如何处理节点失效、链路中断等问题，书中提供了一些实用的解决思路和技术方案。虽然书中提及了“应用”的部分，但我目前更关注的是其底层的网络构建和通信机制。

评分☆☆☆☆☆

我入手《无线传感器网络原理及应用》这本书，更多的是出于我对数据分析和模式识别领域的好奇，我希望了解传感器网络能够收集到哪些类型的数据，以及这些数据是如何被处理和分析的。书中关于传感器数据采集和预处理的章节，给我留下了深刻的印象。我了解到，传感器网络不仅能够收集原始的测量值，还可以通过一些本地的计算和融合，生成更具信息量的数据。书中详细阐述了各种数据融合技术，例如卡尔曼滤波、贝叶斯推断等，以及它们如何在传感器网络中应用于提高数据的准确性和可靠性。我尤其对书中关于传感器数据异常检测和事件识别的讨论感到兴趣，这对于从海量数据中提取有价值的信息至关重要。书中还提到了一些关于利用机器学习算法来分析传感器数据，以识别潜在模式和预测未来趋势的方法。例如，通过分析交通传感器的流量数据来预测拥堵，或者通过分析健康监测传感器的生理数据来预警健康问题。这本书让我看到了传感器网络在实现智能化决策和自动化控制方面的巨大潜力。