自動控製原理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張彬著 著

圖書標籤:

• 自動控製
• 控製理論
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• 經典控製
• 現代控製
• MATLAB控製
• 自動化
• 電氣工程
• 機械工程
• 係統工程

店鋪： 潤軒澤轅圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563519026

商品編碼：29279535920

包裝：平裝

齣版時間：2009-06-01

基本信息

書名：自動控製原理

：42.00元

作者：張彬著

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2009-06-01

ISBN：9787563519026

字數：545000

頁碼：387

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.540kg

編輯推薦

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內容提要

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本書是2002年齣版的同名教材的第2版。此次改版在總結近年來教學實踐經驗的基礎之上，根據技術的發展增刪瞭部分內容，文字錶達更加通俗，結構更加緊湊。較全麵係統地闡述瞭經典控製理論的基本概念、基本理論和分析方法。全書共分為7章和2個附錄。主要內容包括：自動控製的基本概念、控製係統的數學模型、時域分析法、根軌跡法、控製係統的頻域分析、控製係統的校正、采樣控製係統分析基礎。在每章後麵分彆介紹瞭應用MATLAB對控製係統進行分析和設計的內容。同時，各章均附有內容小結和一定數量的例題與習題。
本書可作為高等學校自動化專業及其相關專業的本科生的教材，還可作為從事控製工程應用和研究的科技人員的參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數字圖像處理與分析》 一、 緒論：開啓視覺世界的奧秘 本書旨在深入探討數字圖像的獲取、處理、分析及其在現代科學與工程領域中的廣泛應用。從基礎概念到高級算法，我們將一步步揭示隱藏在像素中的信息，解鎖數字圖像的強大潛力。在信息爆炸的時代，圖像作為最直觀、最豐富的信息載體之一，其處理和分析能力已成為許多學科發展的關鍵驅動力。無論是在醫學診斷、工業檢測、遙感技術，還是在娛樂媒體、人機交互等領域，數字圖像處理技術都扮演著不可或缺的角色。本書將帶領讀者從零開始，構建起對這一迷人領域的全麵認知。 二、 圖像的形成與錶示：數字世界的基石 在本章中，我們將首先介紹數字圖像的本質，以及它是如何通過傳感器（如CCD、CMOS）將現實世界的連續信息轉化為離散的數字信號的。我們將深入探討采樣和量化的過程，理解圖像的空間分辨率和灰度分辨率的含義。隨後，我們會詳細闡述不同類型的數字圖像錶示方法，包括二值圖像、灰度圖像、彩色圖像（如RGB、HSV、CMYK模型）以及僞彩色圖像。讀者將學習如何從數學的角度理解圖像，例如用矩陣來錶示圖像，以及圖像的像素值如何映射到不同的強度或顔色。此外，還將介紹圖像文件的常見格式（如BMP、JPEG、PNG、TIFF）及其特點，為後續的圖像處理操作奠定堅實的基礎。 三、 圖像增強：讓細節更清晰，信息更突齣 圖像增強是數字圖像處理中最基本也是最重要的預處理步驟之一，其目標是在不改變圖像內容真實性的前提下，改善圖像的視覺效果，突齣感興趣的特徵，便於後續的分析。本章將詳細介紹各種經典的圖像增強技術。 空域增強技術： 我們將從最直觀的像素操作入手，講解點運算，包括亮度調節、對比度拉伸、直方圖均衡化及其改進方法（如自適應直方圖均衡化），這些方法能夠有效改善圖像的整體視覺質量。接著，我們將深入探討鄰域運算，重點講解捲積濾波器的原理和應用。讀者將學習如何使用各種掩模（或核）來實現平滑濾波（如均值濾波、高斯濾波），以去除噪聲；以及如何使用銳化濾波器（如Sobel算子、Laplacian算子、Prewitt算子）來增強圖像的邊緣和細節。 頻域增強技術： 引入傅裏葉變換，我們將從頻率域的角度審視圖像。本節將講解低通濾波（用於平滑）和高通濾波（用於銳化）在頻域中的實現方式，以及同態濾波等復閤增強技術，該技術可以同時改善亮度分布不均和增強對比度。讀者將理解不同頻率分量對圖像特徵的影響，並掌握如何通過操作頻率域的濾波器來達到期望的增強效果。 四、 圖像復原：彌補損失，還原真實 與圖像增強側重於主觀改善不同，圖像復原的目標是客觀地恢復因各種成像過程中的失真（如模糊、噪聲）而退化的圖像。本章將係統介紹圖像復原的方法。 噪聲的去除： 首先，我們將分析圖像噪聲的來源和類型，如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲等，並討論其統計特性。在此基礎上，我們將詳細講解各種噪聲抑製方法，包括統計排序濾波器（如中值濾波、最小值/最大值濾波）、均值濾波器、高斯濾波器，以及在頻域中進行的噪聲消除技術（如陷波濾波器、帶阻濾波器）。 圖像模糊的復原： 圖像模糊通常由相機的運動、成像係統的聚焦不當或被攝物體的運動引起，可以用捲積模型來描述。我們將介紹逆濾波、維納濾波等基於模型的方法，通過對退化過程的數學建模和逆運算來嘗試恢復原始圖像。此外，還將探討盲復原技術，即在未知退化模型的情況下進行復原，這通常需要迭代算法和額外的先驗信息。 五、 彩色圖像處理：探索更豐富的信息維度 彩色圖像包含瞭比灰度圖像更豐富的信息，但同時也帶來瞭更高的計算復雜度和處理難度。本章將專注於彩色圖像的特有處理技術。 彩色模型與轉換： 我們將深入分析各種常用的彩色模型，如RGB、HSV、CMYK、YUV等，理解它們各自的特點、適用場景以及相互之間的轉換方法。讀者將學會如何根據具體任務選擇閤適的顔色空間。 彩色圖像增強： 針對彩色圖像，我們將介紹如何在不同的顔色空間中進行增強。例如，在HSV空間中，可以通過調整色調（Hue）、飽和度（Saturation）或亮度（Value）通道來達到特定的視覺效果，而不會影響其他通道的特性。 彩色圖像分割： 掌握如何利用顔色的信息進行圖像分割，例如基於閾值的顔色分割、區域生長法等。 六、 圖像分割：將圖像分解為有意義的區域 圖像分割是將圖像劃分為多個具有相似屬性（如顔色、紋理、亮度）的互不重疊的區域的過程，是許多高級圖像分析任務（如目標識彆、場景理解）的關鍵預處理步驟。本章將詳述各種圖像分割技術。 基於閾值的分割： 講解全局閾值和局部閾值的確定方法，如 Otsu法、迭代閾值法。 區域生長與區域分裂閤並： 介紹如何根據預設的生長準則，從種子點開始逐步擴展區域，或者通過分裂和閤並過程來達到分割目的。 基於邊緣的分割： 結閤前麵章節的邊緣檢測技術，討論如何將檢測到的邊緣連接成封閉的輪廓，從而形成區域邊界。 Watershed（分水嶺）算法： 介紹這種基於拓撲理論的分割方法，理解其“集水盆”和“分水嶺”的概念。 圖割（Graph Cut）算法： 講解如何將圖像分割問題轉化為圖論中的最小割問題，實現更精細的分割。 基於學習的分割方法（初步介紹）： 簡要介紹近年來興起的基於深度學習的分割方法（如U-Net），為讀者提供更前沿的視角。 七、 形態學圖像處理：提取形狀與結構信息 形態學圖像處理是基於圖像中對象形狀的數學工具，通過結構元素（kernel）對圖像進行形態學運算，可以提取目標的形狀特徵，去除噪聲，或連接斷開的區域。本章將重點介紹腐蝕、膨 dilation、開運算、閉運算等基本運算。 基本形態學運算： 詳細講解腐蝕（Erosion）和膨脹（Dilation）的定義、數學模型及其作用，理解它們如何改變對象的邊界。 復閤形態學運算： 介紹開運算（Opening）和閉運算（Closing），理解它們在去除小物體、連接斷裂區域和平滑對象邊界方麵的作用。 形態學梯度、頂帽變換與底帽變換： 探討這些更高級的形態學運算，它們如何用於提取對象的輪廓、突齣暗背景中的亮細節或亮背景中的暗細節。 骨架提取： 介紹如何利用形態學運算提取對象的骨架，這對於形狀分析和識彆至關重要。 八、 圖像特徵提取：量化圖像的描述性信息 圖像特徵是圖像中最能代錶其內容和結構的局部或全局信息，是進行圖像識彆、匹配和檢索的基礎。本章將介紹多種經典的特徵提取方法。 邊緣、角點和區域特徵： 迴顧並深化對邊緣和角點的檢測（如Canny邊緣檢測、Harris角點檢測）。介紹如何從圖像中提取區域的統計特徵（如麵積、周長、質心、不變矩）和形狀特徵。 紋理特徵： 探討如何量化圖像的紋理信息，包括灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor濾波器響應等。 興趣點（Keypoint）檢測與描述： 介紹SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速魯棒特徵）等經典的興趣點檢測算法，理解它們如何提取對尺度、鏇轉和光照變化魯棒的特徵點，以及如何對其進行描述（如SIFT描述子）。 九、 圖像變換與錶示：從不同視角理解圖像 圖像變換可以將圖像從一個域轉換到另一個域，揭示圖像在不同域上的特性。本章將介紹幾種重要的圖像變換。 傅裏葉變換： 再次深入討論傅裏葉變換在圖像處理中的應用，包括其在頻域分析、濾波和圖像壓縮中的作用。 離散餘弦變換（DCT）： 重點介紹DCT及其在JPEG圖像壓縮標準中的應用，理解其能量集中的特性。 小波變換： 介紹小波變換的原理，理解其能夠同時提供圖像的時域和頻域信息，在圖像去噪、多分辨率分析和特徵提取中的優勢。 Hough變換： 講解Hough變換在檢測直綫、圓等幾何形狀中的應用，理解其如何將圖像空間中的點投票到參數空間中。 十、 圖像識彆與模式分類：讓機器“看懂”圖像 圖像識彆是賦予機器“視覺”能力的核心，它涉及將圖像中的對象與預定義的類彆進行關聯。本章將介紹圖像識彆的基本流程和常用方法。 分類器基礎： 介紹監督學習的基本概念，包括訓練集、測試集、特徵空間、決策邊界等。 經典分類器： 講解支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹等經典分類算法在圖像識彆中的應用。 基於模闆匹配的識彆： 介紹如何通過計算模闆與圖像區域之間的相似度來完成識彆任務。 神經網絡與深度學習簡介： 簡要介紹神經網絡的基本結構，以及捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域的突破性進展，為讀者鋪設進一步學習的道路。 十一、 圖像應用實例：技術的力量 本章將通過一係列實際應用案例，展示數字圖像處理技術在不同領域的強大威力，讓讀者更直觀地理解所學知識的價值。 醫學影像分析： 如X射綫、CT、MRI圖像的增強、分割與診斷輔助。 遙感圖像處理： 如衛星圖像的分類、目標提取、變化檢測。 工業自動化檢測： 如産品質量的缺陷檢測、尺寸測量。 人臉識彆與錶情分析： 在安防、人機交互等領域的應用。 圖像檢索與內容分析： 如何根據圖像內容進行搜索。 十二、 展望：數字圖像處理的未來 最後，我們將對數字圖像處理的未來發展趨勢進行展望，包括深度學習的進一步深化應用、三維圖像處理、實時處理技術、跨媒體信息融閤等前沿方嚮，鼓勵讀者持續探索這一充滿活力的領域。 本書力求理論與實踐相結閤，在介紹核心概念的同時，輔以大量的圖示和算法流程，幫助讀者深入理解。通過學習本書，讀者將能夠掌握數字圖像處理的核心技術，並具備將其應用於解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書簡直是我的救星！我一直對那些能讓機器自己“思考”和“行動”的東西感到好奇，但總覺得無從下手。翻開這本書，就像進入瞭一個全新的世界。一開始，我被那些看似復雜的數學公式嚇到瞭，什麼傳遞函數、頻率響應，聽起來就像外星語。但作者的講解非常到位，循序漸進，從最基礎的概念講起，一點點地把我帶入進去。我最喜歡的是書裏大量的實例分析，比如機器人手臂的控製，飛機的自動駕駛，甚至傢裏的恒溫器，都用到瞭這些原理。當我看到那些抽象的公式竟然能如此形象地解釋現實世界中的事物時，那種豁然開朗的感覺真是太棒瞭！而且，書中提供的例題都非常經典，我跟著做瞭一遍，感覺自己好像真的掌握瞭如何設計和分析一個控製係統。以前覺得控製理論離我很遙遠，現在覺得它就在我身邊，而且我好像也能理解它瞭！這本書真的讓我對“自動控製”這個領域産生瞭濃厚的興趣，讓我看到瞭工程技術背後更深層的智慧。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我以為這本書會非常枯燥，充斥著大量的公式和符號，可能會讓我望而卻步。但事實證明，我的擔心是多餘的。這本書的寫作風格非常吸引人，作者用一種非常人性化的方式來講解復雜的概念。他總是會先提齣一個實際問題，然後引齣相關的理論知識，最後再給齣解決方案。這種“問題導嚮”的學習模式，讓我能夠清晰地看到每一個理論知識的價值和意義。我特彆喜歡書中關於非綫性控製的章節，作者用瞭一些非常巧妙的比喻來解釋那些看起來難以理解的非綫性現象，讓我能夠快速地抓住問題的本質。而且，書中還提供瞭一些非常棒的思考題，雖然我還沒有完全做完，但它們確實激發瞭我對控製理論更深層次的思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常獨特，它不像我之前讀過的那些教科書那樣死闆，而是更像一位經驗豐富的工程師在和我分享他的心得體會。作者在講解每一個概念時，都會插入一些生動的小故事或者曆史淵源，讓我覺得學習過程不那麼枯燥。比如，在講到PID控製器的時候，他不僅僅是介紹瞭P、I、D三個參數的作用，還詳細地闡述瞭它們是如何被發明齣來，以及在不同場景下如何進行調整，這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對控製係統的理解更加深入。書中還引用瞭很多曆史上的經典案例，讓我體會到科學探索的艱辛和智慧的光芒。我特彆喜歡書裏那些深入淺齣的圖示，它們把復雜的係統結構和信號流程清晰地展現齣來，即使是初學者也能一目瞭然。讀完這本書，我感覺自己不隻是在學習知識，更是在體驗一段科學發展的旅程。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於我這樣一個有一定工程背景但對控製領域涉獵不深的人來說，簡直是量身定做的。它沒有迴避那些必要的數學工具，但卻將它們巧妙地融入到實際問題的分析中。讓我印象深刻的是，書中在介紹狀態空間方法時，並沒有止步於理論推導，而是花瞭大量的篇幅講解如何將物理係統轉化為狀態空間模型，以及如何利用狀態反饋來實現係統設計。這種“理論與實踐相結閤”的編排方式，讓我能夠更好地理解抽象的概念如何在實際工程中落地。我特彆喜歡書中關於係統穩定性和魯棒性的章節，作者用非常直觀的方式解釋瞭這些概念的重要性，並給齣瞭一些實用的設計技巧，這對於我在實際項目中避免齣現控製失效或者係統不穩定問題非常有幫助。這本書讓我從一個“使用者”的角度，提升到瞭一個“設計者”的視角。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，能夠讓 inanimate objects (無生命的物體) 變得“智能”起來，是一件非常神奇的事情。這本書正好滿足瞭我對這種“魔法”的好奇。作者在講解自動控製原理時，不僅僅是停留在理論層麵，更重要的是，他非常注重培養讀者的“工程思維”。從係統建模到控製器設計，再到係統分析和仿真，每一個環節都講解得非常細緻，並且提供瞭很多實用的技巧和注意事項。我尤其喜歡書中關於仿真分析的部分，作者詳細介紹瞭如何利用各種工具來驗證控製器的性能，以及如何通過仿真來優化設計。這對於我這種希望將理論知識轉化為實際應用的人來說，非常有價值。這本書讓我看到瞭自動控製技術在現代工業中的重要作用，也讓我對接下來的學習和工作充滿瞭信心。