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张彬著 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563519026

商品编码：29279535920

包装：平装

出版时间：2009-06-01

基本信息

书名：自动控制原理

：42.00元

作者：张彬著

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2009-06-01

ISBN：9787563519026

字数：545000

页码：387

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.540kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是2002年出版的同名教材的第2版。此次改版在总结近年来教学实践经验的基础之上，根据技术的发展增删了部分内容，文字表达更加通俗，结构更加紧凑。较全面系统地阐述了经典控制理论的基本概念、基本理论和分析方法。全书共分为7章和2个附录。主要内容包括：自动控制的基本概念、控制系统的数学模型、时域分析法、根轨迹法、控制系统的频域分析、控制系统的校正、采样控制系统分析基础。在每章后面分别介绍了应用MATLAB对控制系统进行分析和设计的内容。同时，各章均附有内容小结和一定数量的例题与习题。
本书可作为高等学校自动化专业及其相关专业的本科生的教材，还可作为从事控制工程应用和研究的科技人员的参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数字图像处理与分析》 一、 绪论：开启视觉世界的奥秘 本书旨在深入探讨数字图像的获取、处理、分析及其在现代科学与工程领域中的广泛应用。从基础概念到高级算法，我们将一步步揭示隐藏在像素中的信息，解锁数字图像的强大潜力。在信息爆炸的时代，图像作为最直观、最丰富的信息载体之一，其处理和分析能力已成为许多学科发展的关键驱动力。无论是在医学诊断、工业检测、遥感技术，还是在娱乐媒体、人机交互等领域，数字图像处理技术都扮演着不可或缺的角色。本书将带领读者从零开始，构建起对这一迷人领域的全面认知。 二、 图像的形成与表示：数字世界的基石 在本章中，我们将首先介绍数字图像的本质，以及它是如何通过传感器（如CCD、CMOS）将现实世界的连续信息转化为离散的数字信号的。我们将深入探讨采样和量化的过程，理解图像的空间分辨率和灰度分辨率的含义。随后，我们会详细阐述不同类型的数字图像表示方法，包括二值图像、灰度图像、彩色图像（如RGB、HSV、CMYK模型）以及伪彩色图像。读者将学习如何从数学的角度理解图像，例如用矩阵来表示图像，以及图像的像素值如何映射到不同的强度或颜色。此外，还将介绍图像文件的常见格式（如BMP、JPEG、PNG、TIFF）及其特点，为后续的图像处理操作奠定坚实的基础。 三、 图像增强：让细节更清晰，信息更突出 图像增强是数字图像处理中最基本也是最重要的预处理步骤之一，其目标是在不改变图像内容真实性的前提下，改善图像的视觉效果，突出感兴趣的特征，便于后续的分析。本章将详细介绍各种经典的图像增强技术。 空域增强技术： 我们将从最直观的像素操作入手，讲解点运算，包括亮度调节、对比度拉伸、直方图均衡化及其改进方法（如自适应直方图均衡化），这些方法能够有效改善图像的整体视觉质量。接着，我们将深入探讨邻域运算，重点讲解卷积滤波器的原理和应用。读者将学习如何使用各种掩模（或核）来实现平滑滤波（如均值滤波、高斯滤波），以去除噪声；以及如何使用锐化滤波器（如Sobel算子、Laplacian算子、Prewitt算子）来增强图像的边缘和细节。 频域增强技术： 引入傅里叶变换，我们将从频率域的角度审视图像。本节将讲解低通滤波（用于平滑）和高通滤波（用于锐化）在频域中的实现方式，以及同态滤波等复合增强技术，该技术可以同时改善亮度分布不均和增强对比度。读者将理解不同频率分量对图像特征的影响，并掌握如何通过操作频率域的滤波器来达到期望的增强效果。 四、 图像复原：弥补损失，还原真实 与图像增强侧重于主观改善不同，图像复原的目标是客观地恢复因各种成像过程中的失真（如模糊、噪声）而退化的图像。本章将系统介绍图像复原的方法。 噪声的去除： 首先，我们将分析图像噪声的来源和类型，如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声等，并讨论其统计特性。在此基础上，我们将详细讲解各种噪声抑制方法，包括统计排序滤波器（如中值滤波、最小值/最大值滤波）、均值滤波器、高斯滤波器，以及在频域中进行的噪声消除技术（如陷波滤波器、带阻滤波器）。 图像模糊的复原： 图像模糊通常由相机的运动、成像系统的聚焦不当或被摄物体的运动引起，可以用卷积模型来描述。我们将介绍逆滤波、维纳滤波等基于模型的方法，通过对退化过程的数学建模和逆运算来尝试恢复原始图像。此外，还将探讨盲复原技术，即在未知退化模型的情况下进行复原，这通常需要迭代算法和额外的先验信息。 五、 彩色图像处理：探索更丰富的信息维度 彩色图像包含了比灰度图像更丰富的信息，但同时也带来了更高的计算复杂度和处理难度。本章将专注于彩色图像的特有处理技术。 彩色模型与转换： 我们将深入分析各种常用的彩色模型，如RGB、HSV、CMYK、YUV等，理解它们各自的特点、适用场景以及相互之间的转换方法。读者将学会如何根据具体任务选择合适的颜色空间。 彩色图像增强： 针对彩色图像，我们将介绍如何在不同的颜色空间中进行增强。例如，在HSV空间中，可以通过调整色调（Hue）、饱和度（Saturation）或亮度（Value）通道来达到特定的视觉效果，而不会影响其他通道的特性。 彩色图像分割： 掌握如何利用颜色的信息进行图像分割，例如基于阈值的颜色分割、区域生长法等。 六、 图像分割：将图像分解为有意义的区域 图像分割是将图像划分为多个具有相似属性（如颜色、纹理、亮度）的互不重叠的区域的过程，是许多高级图像分析任务（如目标识别、场景理解）的关键预处理步骤。本章将详述各种图像分割技术。 基于阈值的分割： 讲解全局阈值和局部阈值的确定方法，如 Otsu法、迭代阈值法。 区域生长与区域分裂合并： 介绍如何根据预设的生长准则，从种子点开始逐步扩展区域，或者通过分裂和合并过程来达到分割目的。 基于边缘的分割： 结合前面章节的边缘检测技术，讨论如何将检测到的边缘连接成封闭的轮廓，从而形成区域边界。 Watershed（分水岭）算法： 介绍这种基于拓扑理论的分割方法，理解其“集水盆”和“分水岭”的概念。 图割（Graph Cut）算法： 讲解如何将图像分割问题转化为图论中的最小割问题，实现更精细的分割。 基于学习的分割方法（初步介绍）： 简要介绍近年来兴起的基于深度学习的分割方法（如U-Net），为读者提供更前沿的视角。 七、 形态学图像处理：提取形状与结构信息 形态学图像处理是基于图像中对象形状的数学工具，通过结构元素（kernel）对图像进行形态学运算，可以提取目标的形状特征，去除噪声，或连接断开的区域。本章将重点介绍腐蚀、膨 dilation、开运算、闭运算等基本运算。 基本形态学运算： 详细讲解腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）的定义、数学模型及其作用，理解它们如何改变对象的边界。 复合形态学运算： 介绍开运算（Opening）和闭运算（Closing），理解它们在去除小物体、连接断裂区域和平滑对象边界方面的作用。 形态学梯度、顶帽变换与底帽变换： 探讨这些更高级的形态学运算，它们如何用于提取对象的轮廓、突出暗背景中的亮细节或亮背景中的暗细节。 骨架提取： 介绍如何利用形态学运算提取对象的骨架，这对于形状分析和识别至关重要。 八、 图像特征提取：量化图像的描述性信息 图像特征是图像中最能代表其内容和结构的局部或全局信息，是进行图像识别、匹配和检索的基础。本章将介绍多种经典的特征提取方法。 边缘、角点和区域特征： 回顾并深化对边缘和角点的检测（如Canny边缘检测、Harris角点检测）。介绍如何从图像中提取区域的统计特征（如面积、周长、质心、不变矩）和形状特征。 纹理特征： 探讨如何量化图像的纹理信息，包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器响应等。 兴趣点（Keypoint）检测与描述： 介绍SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等经典的兴趣点检测算法，理解它们如何提取对尺度、旋转和光照变化鲁棒的特征点，以及如何对其进行描述（如SIFT描述子）。 九、 图像变换与表示：从不同视角理解图像 图像变换可以将图像从一个域转换到另一个域，揭示图像在不同域上的特性。本章将介绍几种重要的图像变换。 傅里叶变换： 再次深入讨论傅里叶变换在图像处理中的应用，包括其在频域分析、滤波和图像压缩中的作用。 离散余弦变换（DCT）： 重点介绍DCT及其在JPEG图像压缩标准中的应用，理解其能量集中的特性。 小波变换： 介绍小波变换的原理，理解其能够同时提供图像的时域和频域信息，在图像去噪、多分辨率分析和特征提取中的优势。 Hough变换： 讲解Hough变换在检测直线、圆等几何形状中的应用，理解其如何将图像空间中的点投票到参数空间中。 十、 图像识别与模式分类：让机器“看懂”图像 图像识别是赋予机器“视觉”能力的核心，它涉及将图像中的对象与预定义的类别进行关联。本章将介绍图像识别的基本流程和常用方法。 分类器基础： 介绍监督学习的基本概念，包括训练集、测试集、特征空间、决策边界等。 经典分类器： 讲解支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等经典分类算法在图像识别中的应用。 基于模板匹配的识别： 介绍如何通过计算模板与图像区域之间的相似度来完成识别任务。 神经网络与深度学习简介： 简要介绍神经网络的基本结构，以及卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的突破性进展，为读者铺设进一步学习的道路。 十一、 图像应用实例：技术的力量 本章将通过一系列实际应用案例，展示数字图像处理技术在不同领域的强大威力，让读者更直观地理解所学知识的价值。 医学影像分析： 如X射线、CT、MRI图像的增强、分割与诊断辅助。 遥感图像处理： 如卫星图像的分类、目标提取、变化检测。 工业自动化检测： 如产品质量的缺陷检测、尺寸测量。 人脸识别与表情分析： 在安防、人机交互等领域的应用。 图像检索与内容分析： 如何根据图像内容进行搜索。 十二、 展望：数字图像处理的未来 最后，我们将对数字图像处理的未来发展趋势进行展望，包括深度学习的进一步深化应用、三维图像处理、实时处理技术、跨媒体信息融合等前沿方向，鼓励读者持续探索这一充满活力的领域。 本书力求理论与实践相结合，在介绍核心概念的同时，辅以大量的图示和算法流程，帮助读者深入理解。通过学习本书，读者将能够掌握数字图像处理的核心技术，并具备将其应用于解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，能够让 inanimate objects (无生命的物体) 变得“智能”起来，是一件非常神奇的事情。这本书正好满足了我对这种“魔法”的好奇。作者在讲解自动控制原理时，不仅仅是停留在理论层面，更重要的是，他非常注重培养读者的“工程思维”。从系统建模到控制器设计，再到系统分析和仿真，每一个环节都讲解得非常细致，并且提供了很多实用的技巧和注意事项。我尤其喜欢书中关于仿真分析的部分，作者详细介绍了如何利用各种工具来验证控制器的性能，以及如何通过仿真来优化设计。这对于我这种希望将理论知识转化为实际应用的人来说，非常有价值。这本书让我看到了自动控制技术在现代工业中的重要作用，也让我对接下来的学习和工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我这样一个有一定工程背景但对控制领域涉猎不深的人来说，简直是量身定做的。它没有回避那些必要的数学工具，但却将它们巧妙地融入到实际问题的分析中。让我印象深刻的是，书中在介绍状态空间方法时，并没有止步于理论推导，而是花了大量的篇幅讲解如何将物理系统转化为状态空间模型，以及如何利用状态反馈来实现系统设计。这种“理论与实践相结合”的编排方式，让我能够更好地理解抽象的概念如何在实际工程中落地。我特别喜欢书中关于系统稳定性和鲁棒性的章节，作者用非常直观的方式解释了这些概念的重要性，并给出了一些实用的设计技巧，这对于我在实际项目中避免出现控制失效或者系统不稳定问题非常有帮助。这本书让我从一个“使用者”的角度，提升到了一个“设计者”的视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它不像我之前读过的那些教科书那样死板，而是更像一位经验丰富的工程师在和我分享他的心得体会。作者在讲解每一个概念时，都会插入一些生动的小故事或者历史渊源，让我觉得学习过程不那么枯燥。比如，在讲到PID控制器的时候，他不仅仅是介绍了P、I、D三个参数的作用，还详细地阐述了它们是如何被发明出来，以及在不同场景下如何进行调整，这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对控制系统的理解更加深入。书中还引用了很多历史上的经典案例，让我体会到科学探索的艰辛和智慧的光芒。我特别喜欢书里那些深入浅出的图示，它们把复杂的系统结构和信号流程清晰地展现出来，即使是初学者也能一目了然。读完这本书，我感觉自己不只是在学习知识，更是在体验一段科学发展的旅程。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书简直是我的救星！我一直对那些能让机器自己“思考”和“行动”的东西感到好奇，但总觉得无从下手。翻开这本书，就像进入了一个全新的世界。一开始，我被那些看似复杂的数学公式吓到了，什么传递函数、频率响应，听起来就像外星语。但作者的讲解非常到位，循序渐进，从最基础的概念讲起，一点点地把我带入进去。我最喜欢的是书里大量的实例分析，比如机器人手臂的控制，飞机的自动驾驶，甚至家里的恒温器，都用到了这些原理。当我看到那些抽象的公式竟然能如此形象地解释现实世界中的事物时，那种豁然开朗的感觉真是太棒了！而且，书中提供的例题都非常经典，我跟着做了一遍，感觉自己好像真的掌握了如何设计和分析一个控制系统。以前觉得控制理论离我很遥远，现在觉得它就在我身边，而且我好像也能理解它了！这本书真的让我对“自动控制”这个领域产生了浓厚的兴趣，让我看到了工程技术背后更深层的智慧。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我以为这本书会非常枯燥，充斥着大量的公式和符号，可能会让我望而却步。但事实证明，我的担心是多余的。这本书的写作风格非常吸引人，作者用一种非常人性化的方式来讲解复杂的概念。他总是会先提出一个实际问题，然后引出相关的理论知识，最后再给出解决方案。这种“问题导向”的学习模式，让我能够清晰地看到每一个理论知识的价值和意义。我特别喜欢书中关于非线性控制的章节，作者用了一些非常巧妙的比喻来解释那些看起来难以理解的非线性现象，让我能够快速地抓住问题的本质。而且，书中还提供了一些非常棒的思考题，虽然我还没有完全做完，但它们确实激发了我对控制理论更深层次的思考。