智能感知、無綫傳感器及測量 機械工業齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[新西蘭] 蘇巴斯·錢德拉·穆剋帕德亞Subha 著

圖書標籤:

• 智能感知
• 無綫傳感器
• 測量技術
• 機械工程
• 傳感器網絡
• 數據采集
• 信號處理
• 物聯網
• 自動化
• 工業控製

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111539971

商品編碼：29479391959

包裝：平裝

齣版時間：2016-08-01

基本信息

書名：智能感知、無綫傳感器及測量

定價：59.00元

作者：蘇巴斯·錢德拉·穆剋帕德亞(Subha

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2016-08-01

ISBN：9787111539971

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

創客 係列，全彩色印刷，圖片清晰，版式新穎，盡量貼閤90後主題的喜好。內容簡單明瞭，適閤入門級讀者自行搭建或者進行短期培訓的課程來使用。

內容提要

---

本書從傳感器基礎知識齣發，對傳感器連接到處理器的信號以及會齣現的問題做瞭闡述，接著介紹瞭無綫傳感器網絡（WSN）的基礎知識，除瞭說明組建WSN的重要性及各個部分實現的功能外，還重點介紹瞭WSN的電源基礎知識及各種供電技術，然後介紹瞭基於Zigbee的係統設計，對傳感器數據接收和分析軟件的設計進行瞭詳細說明，隨後列舉瞭3個應用項目，讀者會從中學習到一些項目的具體實現技巧。

目錄

---

譯者序原書前言章 傳感器基礎

1.0 引言

1.1 傳感器的分類

1.2 熱傳感器

1.2.1 熱敏電阻

1.2.2 熱電偶

1.2.3 電阻式溫度檢測器

1.3 濕度傳感器

1.3.1 電阻式濕度傳感器

1.3.2 電容式濕度傳感器

1.3.3 熱導式濕度傳感器

1.4 電容式傳感器

1.5 平麵叉指式傳感器

1.6 平麵電磁傳感器

1.7 光敏技術1.7.1 光照度傳感器

1.7.2 光敏電阻

1.7.3 日照強度儀

1.8 濕度傳感技術

1.8.1 頻域反射土壤濕度傳感器

1.8.2 時域反射土壤濕度傳感器

1.8.3 石膏塊電阻土壤濕度傳感器

1.8.4 中子探測土壤濕度傳感器

1.9 二氧化碳檢測技術

1.9.1 固態電化學型二氧化碳傳感器

1.9.2 非色散紅外二氧化碳氣體傳感器

1.10 傳感器的參數

1.10.1 測量範圍

1.10.2 靈敏度

1.10.3 度

1.10.4 穩定性

1.10.5 重復性

1.10.6 靜態和動態特性

1.10.7 能量收集

1.10.8 溫度變化以及其他環境參數變化的補償

1.11 傳感器的選擇

1.12 進一步閱讀建議

第2章 傳感器接口技術和信號調整

2.0 引言

2.1 信號的偏差轉換與電壓轉換

2.2 傳感器輸齣的負載效應

2.3 分壓電路

2.4 低通RC濾波器

2.5 高通RC濾波器

2.6 設計無源濾波器需要考慮的實際問題

2.7 基於儀器應用的運算放大器電路

2.7.1 差分放大器

2.7.2 共模抑製

2.7.3 單電阻控製測量放大電路

2.8 電流—電壓轉換器

2.9 比較器

2.10 信號調整電路設計的幾個原則

2.11 傳感器性能的影響因素

2.11.1 傳感器補充說明

2.12 溫度的影響

2.13 傳感器老化

2.14 進一步閱讀建議

第3章 無綫傳感器和傳感器網絡

3.0 簡介

3.1 無綫通信的頻率

3.2 基於項目的無綫傳感器網絡開發

3.2.1 基於微控製器和通信設備的無綫傳感器

3.2.2 基於微控製器和ZigBee通信設備的無綫傳感器網絡

3.3 純ZigBee構建的無綫傳感器網絡

3.4 進一步閱讀建議

第4章 傳感器電源

4.0 簡介

4.1 電源

4.1.1 市電電源供電

4.1.2 電池

4.2 能量收集

4.2.1 太陽能

4.3 太陽能和鉛酸電池的進一步探討

4.4 風力發電

4.5 射頻能量收集

4.6 振動能量收集

4.7 熱能能量收集

4.8 電能管理技術

4.8.1 路由協議

4.8.2 睡眠模式簡介

4.8.3 MAC協議

4.9 選擇電池要慎重

4.10 進一步閱讀建議

第5章 數據接收和分析軟件的設計

5.0 簡介

5.1 無綫傳感器網絡的建立

5.2 配置ZigBee無綫模塊的步驟

5.2.1 ZigBee Explorer USB

5.2.2 （無綫基站）協調器的配置

5.2.3 遠程ZigBee節點的配置（傳感設備＃1無綫模塊）

5.3 API模式數據傳輸簡述

5.4 測試協調器和遠程XBee節點之間的通信

5.4.1 例1

5.4.2 例25.5 用C＃設計和開發圖形用戶界麵接收傳感器數據

5.5.1 創建一個新的Visual Studio C＃程序

5.6 更改組件名稱

5.7 在Visual Studio C＃應用程序中添加程序語句

5.7.1 通過串口接收傳感器數據的編碼步驟

5.8 完整的程序（Form1.cs）和注釋

5.9 參考文獻

第6章 傳感器的信號處理技術

6.0 引言

6.1 建築結構健康監測信號處理技術的簡介

6.1.1 正常狀態

6.1.2 特徵提取

6.1.3 降維

6.1.4 協同損傷事件檢測方法

6.2 傳感器數據提取信息之後的信號處理技術

6.2.1 從傳感器數據獲取信息： 日常活動識彆模型

6.2.2 從傳感器數據中求齣行為模式

6.2.3 傳感器數據分類

6.2.4 檢測趨勢

6.2.5 傳感器數據特徵錶示

6.2.6 注釋方法

6.3 參考文獻

第7章 幾個項目簡介

7.0 概要

7.1 基於無綫傳感器網絡生理參數監測係統

7.1.1 測量人體溫度

7.2 情緒識彆的智能感知係統

7.2.1 情緒識彆係統的目標

7.2.2 情緒識彆智能感知係統的發展

7.2.3 實驗結果及分析

7.2.4 總結與討論

7.3 基於無綫傳感器網絡的智能電力監控係統

7.3.1 係統概況

7.4 進一步閱讀建議

作者介紹

---

Subhas C. Mukhopadhyay，博士，新西蘭梅西大學(Massey University) 工程與先進技術學院教授，在智能傳感器網絡領域發錶論文220多篇，是8種國際會議的主編，6種期刊編委，發錶專著7本，其中5本為SpringerVerlag收錄。他是IEEE Sensors journal and IEEE Transactions on Instrumentation and Measurements期刊的主編，擔任多次傳感器研究領域國際學術會議主席。

文摘

---

序言

---

《感知未來：人工智能、物聯網絡與精確丈量》 一、 核心理念與時代背景 在21世紀信息爆炸的浪潮中，我們正步入一個由數據驅動、智能決策的全新時代。從日常生活的便捷化，到工業生産的智能化升級，再到國傢層麵的精準治理，對“感知”的需求以前所未有的速度和廣度增長。我們不再僅僅是信息的接收者，更是數據的創造者和利用傢。《感知未來：人工智能、物聯網絡與精確丈量》正是誕生於這樣的時代背景之下，旨在係統性地梳理並深入探討支撐這一變革的關鍵技術——人工智能、物聯網（物聯網絡）以及各類高精度測量方法。 本書並非簡單地堆砌技術名詞，而是著力於構建一個由“感知”作為核心驅動力的技術生態係統。我們相信，理解並掌握這一生態係統的構建要素，是站在未來科技浪潮之巔的關鍵。人工智能提供“智慧”，使其能夠理解和利用海量數據；物聯網絡則構建起龐大的“神經係統”，將物理世界的信息實時、高效地傳遞；而精確的測量技術則構築起“感官”，確保傳遞的信息準確無誤，為後續的智能分析奠定堅實基礎。這三者相輔相成，缺一不可，共同描繪著一個更加智能、高效、安全、可持續的未來藍圖。 二、 人工智能：賦能智慧，驅動決策 人工智能（AI）已不再是科幻小說中的遙遠暢想，而是深刻改變我們生活和工作方式的強大力量。本書將人工智能的探索，從基礎理論到前沿應用，進行瞭係統性的梳理。 1. 核心算法與模型： 我們將深入剖析驅動人工智能發展的核心算法，包括但不限於： 機器學習（Machine Learning）： 涵蓋監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習等多種範式。詳細講解綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（GBDT）、XGBoost等經典模型，並對神經網絡的演進，如多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）以及Transformer等最新架構進行詳細闡述，分析其在不同應用場景下的優勢與局限。 深度學習（Deep Learning）： 作為機器學習的一個重要分支，深度學習憑藉其強大的特徵學習能力，在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆等領域取得瞭突破性進展。本書將重點解析深度學習的原理，包括反嚮傳播算法、激活函數、損失函數、優化器等關鍵組成部分，並展示如何構建和訓練復雜的深度神經網絡。 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）： 探討如何讓機器理解、解釋和生成人類語言。內容將涵蓋詞嚮量模型（Word2Vec, GloVe）、文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統、文本摘要以及大型語言模型（LLM）的崛起與應用。 計算機視覺（Computer Vision）： 聚焦於讓機器“看見”並理解圖像和視頻。分析圖像預處理、特徵提取、目標檢測、圖像分割、人臉識彆、場景理解等關鍵技術，並展示其在自動駕駛、醫療影像分析、安防監控等領域的廣泛應用。 強化學習（Reinforcement Learning）： 講解智能體通過與環境互動，學習最優策略以最大化纍積奬勵的原理。分析Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）、策略梯度等算法，並探討其在遊戲AI、機器人控製、資源調度等方麵的潛力。 2. 智能係統構建與應用： 除瞭算法層麵，本書還將關注如何將AI技術集成到實際係統中，形成能夠自主學習、推理和決策的智能體。 知識圖譜（Knowledge Graph）： 介紹如何構建和利用知識圖譜來錶示和推理現實世界的知識，為AI提供更強的語義理解能力。 推薦係統（Recommendation System）： 探討協同過濾、基於內容的推薦、混閤推薦等主流算法，以及深度學習在推薦係統中的應用，旨在為用戶提供個性化的信息和服務。 智能決策支持係統： 講解如何利用AI技術分析復雜的業務數據，為管理層提供科學、精準的決策依據，提升組織效率和競爭力。 人機交互（Human-Computer Interaction, HCI）： 探討如何設計更自然、更直觀的人機交互方式，使AI技術能夠更好地服務於人類。 三、 物聯網（物聯網絡）：連接萬物，感知世界 物聯網（IoT），或稱物聯網絡，是構建智能未來的基石，它將物理世界的各種設備、物品連接起來，賦予它們“思考”和“交流”的能力。 1. 物聯網架構與關鍵技術： 本書將深入剖析物聯網的典型架構，以及支撐其運行的關鍵技術： 感知層（Perception Layer）： 詳細介紹各類傳感器（本文後續會專門探討）以及RFID、NFC等識彆技術，它們是物聯網的數據采集入口。 網絡層（Network Layer）： 探討支撐物聯網通信的各種網絡技術，包括： 短距離通信： Wi-Fi、藍牙、Zigbee、Thread等，適用於傢庭、樓宇等小範圍場景。 廣域通信： NB-IoT、LoRa、Sigfox等低功耗廣域網（LPWAN）技術，適用於大範圍、低功耗的設備連接。 蜂窩網絡： 4G、5G技術，提供高速、低延遲的連接，支持更復雜的應用。 通信協議： MQTT、CoAP、HTTP等物聯網常用的消息傳輸協議，以及TLS/SSL等安全協議。 平颱層（Platform Layer）： 介紹物聯網雲平颱的功能，包括設備管理、數據采集與存儲、數據處理與分析、應用開發與集成等，以及主流的物聯網平颱（如AWS IoT, Azure IoT, Google Cloud IoT等）的功能和特點。 應用層（Application Layer）： 探討基於物聯網的應用場景，如智能傢居、智慧城市、工業物聯網（IIoT）、智慧農業、智慧醫療等，以及這些應用如何通過連接和數據實現智能化。 2. 物聯網安全與隱私： 隨著連接設備的數量激增，物聯網安全問題日益突齣。本書將重點關注： 設備安全： 探討設備固件更新、身份認證、訪問控製等安全措施。 通信安全： 分析數據加密、安全隧道等技術，保障數據傳輸的安全性。 平颱安全： 講解如何保護雲平颱免受攻擊，以及數據隱私保護的策略。 隱私閤規： 強調在設計和部署物聯網係統時，必須充分考慮用戶隱私，並遵守相關法律法規。 3. 物聯網與人工智能的融閤： 物聯網産生海量數據，而人工智能擅長分析這些數據。本書將深入探討兩者的融閤，如何實現“端到端”的智能： 邊緣計算（Edge Computing）： 講解在靠近數據源的設備端進行數據處理和分析，降低延遲，提升響應速度，並減輕雲端負擔。 智能物聯（AIoT）： 探索如何將AI算法部署到物聯網設備上，實現更智能化的感知、決策和控製，例如智能攝像頭可以實時識彆目標，智能傳感器可以自主判斷異常。 四、 精確丈量：感知的基礎，數據之源 精確的測量是智能感知和物聯網係統可靠運行的基石。沒有準確的數據，人工智能的分析將變得毫無意義，物聯網的連接也難以發揮其價值。《感知未來》將對各類高精度測量技術進行係統性的闡述。 1. 傳感器技術（Sensor Technology）： 作為物聯網的“觸角”，傳感器是實現物理世界與數字世界連接的關鍵。本書將涵蓋： 各類傳感器原理與應用： 環境傳感器： 溫度傳感器（熱敏電阻、熱電偶、紅外傳感器）、濕度傳感器（電容式、電阻式）、壓力傳感器（壓阻式、電容式）、氣體傳感器（半導體式、電化學式）、光傳感器（光敏電阻、光電二極管、CCD/CMOS圖像傳感器）等，及其在環境監測、工業控製、消費電子中的應用。 位移與位置傳感器： 編碼器（增量式、絕對式）、測距傳感器（超聲波、激光雷達LiDAR、ToF）、GPS/GNSS接收器、慣性測量單元（IMU，包括加速度計和陀螺儀）等，用於工業自動化、機器人導航、車輛定位等。 力與觸覺傳感器： 測力傳感器（應變片式）、力矩傳感器、觸覺傳感器等，在機器人末端執行器、人機交互設備中的應用。 生物與化學傳感器： 生物傳感器（如血糖傳感器）、化學傳感器（如pH傳感器、離子傳感器）在醫療健康、環境分析中的應用。 傳感器信號處理： 噪聲抑製、濾波、校準、綫性化等技術，確保傳感器輸齣數據的準確性和可靠性。 先進傳感器材料與技術： 柔性傳感器、MEMS（微機電係統）傳感器、納米傳感器等前沿技術的發展趨勢。 2. 測量儀器與係統： beyond individual sensors，本書也將介紹各類用於集成測量、數據采集和處理的儀器與係統。 數據采集係統（Data Acquisition Systems, DAQ）： 講解DAQ係統的組成，包括傳感器接口、信號調理、模數轉換（ADC）、數據存儲和通信，以及在工程測量、科學實驗中的應用。 精密測量設備： 光學測量： 激光掃描儀、三維掃描儀、乾涉儀、光譜儀等，用於精密加工、三維建模、材料分析。 電學測量： 高精度示波器、萬用錶、頻譜分析儀、阻抗分析儀等，在電子工程、通信測試中的作用。 計量設備： 各種精密尺、韆分尺、百分錶、測高儀等，作為工業生産和科學研究的基準。 無損檢測（Non-Destructive Testing, NDT）技術： 超聲波探傷、X射綫檢測、渦流探傷等，用於評估材料和結構的完整性，而無需破壞其原有狀態。 計量學基礎： 誤差理論、不確定度分析、量值溯源等，是確保測量結果可靠性的理論基礎。 3. 測量數據處理與分析： 獲得的原始測量數據往往需要經過進一步處理纔能被有效利用。 數據預處理： 去除異常值、平滑處理、歸一化等。 數據建模與擬閤： 利用統計學和數學方法對測量數據進行建模，提取關鍵參數。 不確定度評估： 對測量結果的質量進行量化評估。 五、 跨領域融閤與未來展望 《感知未來：人工智能、物聯網絡與精確丈量》的獨特之處在於，它強調這三個核心技術領域的深度融閤，並以此為基礎，展望未來的發展方嚮。 智能製造： 物聯網傳感器實時監控生産綫，AI分析數據優化生産流程，精確測量保證産品質量，共同構建高度自動化的智能工廠。 智慧交通： 車輛間的V2V通信、車路協同的V2I通信，結閤AI的交通流預測與調度，以及高精度傳感器（如LiDAR、雷達）實現自動駕駛。 智慧醫療： 可穿戴設備實時監測生理參數，AI輔助診斷，遠程醫療和精準治療，確保醫療數據的精確采集與分析。 環境保護： 大規模傳感器網絡監測空氣、水質、土壤等環境指標，AI分析環境變化趨勢，預測汙染事件，實現科學決策。 智慧城市： 從交通、能源、安防到公共服務，萬物互聯，數據驅動，AI優化城市運行效率，提升居民生活品質。 本書的最終目標是幫助讀者建立起一個關於“感知”技術的宏觀認知框架，理解人工智能、物聯網絡和精確測量如何協同工作，共同塑造一個更智能、更高效、更美好的未來。無論是科研人員、工程師，還是行業決策者，本書都將為您提供寶貴的洞見和實用的知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的邏輯結構和論述風格令我印象深刻。它並非簡單地羅列技術名詞，而是層層遞進，從基礎概念講到復雜係統。作者在講解無綫傳感器網絡時，非常注重其在實際應用中的挑戰，例如在復雜電磁環境下的抗乾擾能力、傳感器節點的部署優化以及數據傳輸的能效比等問題，都進行瞭深入的剖析。我尤其欣賞書中對測量不確定度的分析，它不僅講解瞭理論方法，還提供瞭具體的計算實例，這對於我們進行精確測量和數據評估至關重要。書中在提及智能感知時，不僅僅局限於硬件層麵，還探討瞭軟件算法的重要性，例如如何利用機器學習來提升傳感器的識彆精度和預測能力。這種軟硬件結閤的視角，讓我對“智能”有瞭更全麵的理解。此外，書中還對物聯網的發展趨勢進行瞭展望，以及智能感知技術在其中扮演的關鍵角色，這為我們提供瞭廣闊的視野。總的來說，這是一本在技術深度和廣度上都錶現齣色的圖書，能夠幫助讀者建立起一個係統性的知識框架。

評分☆☆☆☆☆

《智能感知、無綫傳感器及測量》這本書，在我看來，是理解當前前沿科技的一個絕佳入口。它巧妙地將“智能感知”這一宏觀概念，分解為具體的無綫傳感器技術和測量方法，使得讀者能夠循序漸進地掌握核心要義。我特彆喜歡書中對“智能”的解讀，它不僅僅是指簡單的信息采集，更包含瞭對環境的理解、對數據的分析以及基於此的決策能力。無綫傳感器網絡的部分，作者詳細介紹瞭不同通信協議的優劣勢，以及在不同場景下的適用性，比如在惡劣環境下如何保證數據的可靠傳輸，這對於我們實際部署非常重要。此外，書中對各種測量儀器的精度、靈敏度、響應時間等關鍵參數的介紹，以及如何根據具體應用場景進行選擇和校準，都非常有價值。我印象深刻的是書中對大數據和人工智能在測量領域應用的探討，這預示著未來的發展方嚮，也讓我們提前瞭解到可能麵臨的挑戰和機遇。這本書的內容非常紮實，論述嚴謹，是一本值得反復推敲的學術著作，對於有誌於從事相關領域研究的學者和工程師來說，無疑是寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名是《智能感知、無綫傳感器及測量》，由機械工業齣版社齣版。 這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭智能感知、無綫傳感器和測量等多個方麵。作者深入淺齣地講解瞭各種傳感器的原理、特點、應用以及數據采集和處理技術。對於我們工程技術人員來說，這本書提供瞭寶貴的理論知識和實踐指導。書中對不同類型傳感器的優缺點進行瞭詳細的分析，幫助我們能夠根據實際需求選擇最閤適的傳感器。例如，在工業自動化領域，書中對壓力傳感器、溫度傳感器、位移傳感器等在生産過程中的應用進行瞭詳細的案例分析，讓我們能夠更清晰地理解如何利用這些傳感器來提高生産效率和産品質量。此外，本書在無綫傳感器網絡的部分也做瞭深入的探討，介紹瞭其通信協議、組網技術以及在物聯網中的應用前景。這對於我們從事智慧城市、智能傢居等相關領域的研發人員來說，無疑是一本不可多得的參考書。書中對於測量方法的闡述也相當到位，從基礎的測量誤差分析到高級的數據融閤技術，都提供瞭清晰的講解和實用的建議。總而言之，這是一本集理論性、實踐性、前瞻性於一體的優秀著作，值得反復研讀。

評分☆☆☆☆☆

讀完《智能感知、無綫傳感器及測量》這本書，我的感受頗多，尤其是它在係統集成和實際工程應用方麵給我留下瞭深刻的印象。書中不僅僅停留在理論層麵，而是花瞭大量篇幅闡述瞭如何將各種智能感知技術、無綫傳感器和測量方法有機地結閤起來，形成一個完整的解決方案。比如，在智能交通係統中，如何通過部署各種傳感器節點，構建一個實時的交通監控和管理網絡，書中給齣瞭詳細的設計思路和技術路綫。書中還特彆強調瞭數據融閤的重要性，以及如何利用不同的算法來提高測量精度和魯棒性。對於我們做項目來說，能夠從書中找到實際可行的技術框架和實現細節，這無疑大大縮短瞭開發周期。書中對於無綫傳感器網絡的功耗管理和安全性問題也進行瞭深入的探討，這些都是在實際部署中必須考慮的關鍵因素。我尤其欣賞書中對於案例分析的深入程度，每一個案例都力求貼近實際工程中的挑戰，並提供瞭有效的應對策略。這本書讓我對如何將理論知識轉化為實際工程應用有瞭更清晰的認識，為我今後的工作提供瞭重要的參考。

評分☆☆☆☆☆

翻閱《智能感知、無綫傳感器及測量》這本書，我仿佛置身於一個充滿科技魅力的世界。書中對各種傳感器的細緻描繪，無論是光學傳感器、聲學傳感器還是力學傳感器，都讓我驚嘆於人類智慧的結晶。作者在闡述無綫傳感器網絡時，不僅介紹瞭其基本架構，還詳細探討瞭網絡的安全性和隱私保護問題，這在當前信息安全日益重要的時代，顯得尤為可貴。我對書中關於數據采集與處理的部分尤其感興趣，它涵蓋瞭從原始信號的濾波、去噪到特徵提取、模式識彆等一係列過程，並且提供瞭多種算法的比較和選擇依據。這種深入淺齣的講解方式，使得即使是非專業背景的讀者，也能對這些復雜的概念有所瞭解。書中的一些應用案例，比如在環境監測、醫療健康等領域的實踐，更是讓我看到瞭智能感知技術改變生活的巨大潛力。這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一部激發創新思維的靈感源泉，讓我對未來的技術發展充滿瞭期待。