正版新书--智能传感器系统：新兴技术及其应用 杰拉德·梅杰 机械工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杰拉德·梅杰 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111594123

商品编码：29489225340

包装：平装-胶订

出版时间：2018-05-01

基本信息

书名：智能传感器系统：新兴技术及其应用

定价：79.00元

作者：杰拉德·梅杰

出版社：机械工业出版社

出版日期：2018-05-01

ISBN：9787111594123

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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传感器系统不断地要求小型化、低成本、低功耗，同时又要求更高的性能和可靠性，于是一些新的传感原理和技术应运而生，而将这些新原理和技术变为成熟的产品将需要更大的努力。除了提高传感器本身的性能外，传感器外围的系统同样重要，这些系统包括与传感器相连接的电路界面、保护传感器的系统封装、保证传感器性能的校准程序等。本书正是一本从系统角度全面介绍传感器及其相关电路设计的书，详细介绍了一些典型的传感器系统，内容实用并具有深度，是一本具有新颖性和基础性的微型传感器领域专业书籍。本书适合作为微机电系统（MEMS）相关专业高年级本科生和研究生的教材，以及传感器相关专业人员的参考用书。

目录

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目　　录
译者序
原书前言
第１章　智能传感器设计１
　１.１　引言１
　１.２　智能传感器２
　　１.２.１　接口电路３
　　１.２.２　校准和微调５
　１.３　智能温度传感器６
　　１.３.１　电路原理６
　　１.３.２　接口电路设计７
　　１.３.３　近期研究进展８
　１.４　智能风速传感器８
　　１.４.１　工作原理９
　　１.４.２　接口电路１０
　　１.４.３　近期研究进展１１
　１.５　智能霍尔传感器１１
　　１.５.１　电路原理１１
　　１.５.２　接口电路１２
　　１.５.３　近期研究进展１３
　１.６　本章小结１４
　参考文献１５
第２章　智能传感器的校准与自校准１７
　２.１　引言１７
　２.２　智能传感器的校准１８
　　２.２.１　校准术语１８
　　２.２.２　校准有效性的局限１９
　　２.２.３　智能传感器校准的特性２０
　　２.２.４　传感器中校准数据的存储２０
　　２.２.５　生产过程中的校准２２
　　２.２.６　智能传感器校准的机遇２４
　　２.２.７　案例分析：一种智能温度传感器２４
　２.３　自校准２６
　　２.３.１　自校准的局限性２６
　　２.３.２　通过结合多个传感器的自校准２６
　　２.３.３　自校准传感激励器２９
　　２.３.４　案例分析：一种智能磁场传感器３０
　　２.３.５　零位平衡传感激励器３２
　　２.３.６　案例分析：一种智能风速传感器３３
　　２.３.７　其他自校准方法３５
　２.４　总结和未来趋势３７
　　２.４.１　总结３７
　　２.４.２　未来趋势３８
　参考文献３９
第３章　精密仪表放大器４１
　３.１　引言４１
　３.２　仪表放大器的应用４２
　３.３　三运放仪表放大器４３
　３.４　电流反馈仪表放大器４４
　３.５　自动调零运算放大器和仪表放大器４７
　３.６　斩波运算放大器和仪表放大器５０
　３.７　斩波稳零运算放大器和仪表放大器５５
　３.８　斩波稳零及自动调零协同运算放大器和仪表放大器６０
　３.９　总结与展望６４
　参考文献６５
第４章　专用阻抗传感器系统６７
　４.１　引言６７ 　４.２　采用方波激励信号的电容式传感器接口电路７０ 　　４.２.１　单元素测量７０ 　　４.２.２　基于周期调制的高能效接口电路７１ 　　４.２.３　电容式传感器的高速高分辨测量７４ 　　４.２.４　接地电容测量：前馈有源保护７５ 　４.３　专用测量系统：微生物检测７７ 　　４.３.１　新陈代谢引起的电导改变特性７７ 　　４.３.２　张弛振荡器阻抗测量８０ 　４.４　专用测量系统：含水量的测量８２ 　　４.４.１　背景８２
　　４.４.２　电容值与含水量的关系８３
目　　录Ⅶ　
　　４.４.３　趋肤效应和邻近效应８３
　　４.４.４　测定含水量的专用接口电路系统８５
　４.５　专用测量系统：血液阻抗表征测量系统８７
　　４.５.１　血液及其电路模型的特征８７
　　４.５.２　有机体内血液分析系统９０
　　４.５.３　实验结果９３
　４.６　本章小结９５
　参考文献９６
第５章　低功耗振动式陀螺仪读出电路９９
　５.１　引言９９
　５.２　节能的科里奥利传感技术９９
　　５.２.１　振动式陀螺仪简介９９
　　５.２.２　电子接口电路１００
　　５.２.３　接口读出电路１０１
　　５.２.４　提高接口读出电路功效１０２
　　５.２.５　利用感应谐振１０３
　５.３　模式匹配１０５
　　５.３.１　评估失配１０５
　　５.３.２　调节失配１０９
　　５.３.３　关闭调谐回路１１０
　　５.３.４　实际考虑１１１
　５.４　力反馈１１４
　　５.４.１　模式匹配考虑１１４
　　５.４.２　初始系统架构和模型稳定性分析１１５
　　５.４.３　适应寄生谐振１１７
　　５.４.４　正反馈架构１２０
　５.５　实验样机１２６
　　５.５.１　实施１２７
　　５.５.２　实验结果１３０
　５.６　总结１３６
　参考文献１３６
第６章　基于ＣＭＯＳ工艺的ＤＮＡ生物芯片１３８
　６.１　引言１３８
　６.２　ＤＮＡ芯片的基本工作原理和应用１３８
　６.３　芯片修饰１４２
　６.４　ＣＭＯＳ集成１４３
　Ⅷ 智能传感器系统：新兴技术及其应用
　６.５　电化学读出技术１４６
　　６.５.１　探测原理１４６
　　６.５.２　电位法装置１５２
　　６.５.３　读出电路１５５
　６.６　其他读出技术１５７
　　６.６.１　基于标记方法１５７
　　６.６.２　无标记方法１５８
　６.７　封装集成附注１６０
　６.８　总结和展望１６１
　参考文献１６２
第７章　ＣＭＯＳ图像传感器１６５
　７.１　ＣＭＯＳ尺寸效应对图像传感器的影响１６５
　７.２　ＣＭＯＳ像素结构１６７
　７.３　光子散粒噪声１７１
　７.４　应用于ＣＭＯＳ图像传感器的模－数转换器１７２
　７.５　光灵敏度１７５
　７.６　动态范围１７６
　７.７　全局快门１７７
　７.８　结论１７８
　参考文献１７９
第８章　智能传感器探索之神经接口１８１
　８.１　引言１８１
　８.２　动态神经控制系统设计技术要点１８３
　８.３　动态控制框架中基于智能传感器的治疗设备：闭环心脏起搏器案例１８６
　８.４　“间接”智能传感方法的应用实例：一个针对慢性疼痛的
姿态响应脊髓刺激案例研究１８８
　　８.４.１　姿态响应型控制系统概述１８８
　　８.４.２　设计的挑战：定义病人预期状态１８９
　　８.４.３　物理传感器：三轴加速度计１９２
　　８.４.４　三轴加速度计的具体设计１９２
　　８.４.５　采用状态评估使传感器“智能化”：位置检测算法和刺激算法１９５
　　８.４.６　“闭环”：将惯性信息映射到基于姿态的自适应治疗的刺激参数１９６
　８.５　神经状态的直接感知：智能传感器用于测量神经状态和
实现闭环神经系统的案例研究１９８
　　８.５.１　植入式双向脑机接口系统设计１９９
　　８.５.２　斩波稳零ＥＥＧ仪表放大器设计概述２００
目　　录Ⅸ　
　　８.５.３　大脑的神经智能感知探索：动物样本原型试验２０８
　　８.５.４　展示大脑中智能传感的概念：实时大脑状态评估和刺激法２１４
　８.６　神经系统智能检测的未来趋势和机遇２２０
　参考文献２２２
第９章　微能源产生：原理和应用２２６
　９.１　引言２２６
　９.２　能量存储系统２２９
　　９.２.１　简介２２９
　　９.２.２　超级电容器２３０
　　９.２.３　锂离子电池２３０
　　９.２.４　薄膜锂离子电池２３２
　　９.２.５　能量存储系统应用２３３
　９.３　热电能量采集２３４
　　９.３.１　简介２３４
　　９.３.２　新技术２３５
　　９.３.３　转化效率２３９
　　９.３.４　电源管理２４０
　　９.３.５　小结２４０
　９.４　振动与运动能量采集２４１
　　９.４.１　简介２４１
　　９.４.２　机械环境：谐振系统２４２
　　９.４.３　人类环境：非谐振系统２４６
　　９.４.４　电源管理２４８
　　９.４.５　小结２４８
　９.５　远场ＲＦ能量采集２４９
　　９.５.１　简介２４９
　　９.５.２　基本原理２４９
　　９.５.３　分析和设计２５２
　　９.５.４　应用２５３
　９.６　光伏２５４
　９.７　总结和未来趋势２５５
　　９.７.１　总结２５５
　　９.７.２　未来趋势２５６
　参考文献２５７

作者介绍

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文摘

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序言

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《智能传感器系统：新兴技术及其应用》 引言 在当今飞速发展的科技时代，传感器技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，成为驱动智能化变革的核心力量。从智能手机的触控屏幕，到工业生产线的自动化控制，再到智慧城市的运行管理，无不依赖于高度集成的智能传感器系统。这些“感知器官”能够实时、准确地采集环境信息，并通过智能处理，转化为有用的数据，为决策和行动提供支撑。本文将深入探讨智能传感器系统的关键技术、发展趋势以及在各个领域的广泛应用，为读者勾勒出一幅关于未来智能世界的美好图景。 第一章：智能传感器系统概述 本章将首先对智能传感器系统进行基础性的定义和阐述。我们将详细解析“智能传感器”这一概念的内涵，明确其与传统传感器的根本区别。传统传感器主要负责采集单一的物理量，如温度、压力、光线等，而智能传感器则集成了数据采集、信号处理、信息融合、通信接口乃至一定的决策和自适应能力。这种“智能”的加入，使得传感器不再是简单的信息“输入端”，而是能够进行初步的“理解”和“判断”，极大地提升了系统的效率和性能。 我们将进一步探讨智能传感器系统的基本构成，包括感知层（各类传感器单元）、处理层（微处理器、FPGA等）、通信层（有线、无线网络）以及应用层（数据分析、用户界面等）。每个层次的功能和相互协作关系都将得到详细的介绍。 此外，本章还将简要回顾传感器技术的发展历程，从早期的机械式传感器，到电子式传感器，再到如今的MEMS（微机电系统）和物联网传感器，展现出技术演进的脉络。最后，本章将重点强调智能传感器系统在提升自动化水平、优化资源配置、增强用户体验以及推动社会进步等方面的重要意义，为其在后续章节中的深入探讨奠定基础。 第二章：新兴传感技术与关键原理 在这一章中，我们将聚焦于当前智能传感器领域最前沿、最具潜力的几项新兴技术。 2.1 MEMS传感器技术 MEMS（Micro-Electro-Mechanical Systems）技术是制造微型机械结构与电子器件的集成化技术。本节将深入剖析MEMS传感器的工作原理，例如压阻式、电容式、压电式等在惯性传感器（加速度计、陀螺仪）、微流控传感器、微光学传感器等方面的应用。我们将详细介绍MEMS器件的制造工艺，如光刻、刻蚀、薄膜沉积等，并分析其在提高传感器小型化、集成化、低功耗、高性能方面的优势。 2.2 光学与光子传感器 光学传感器在智能感知中扮演着至关重要的角色。本节将涵盖多种新型光学传感器技术，包括但不限于： 图像传感器： CCD和CMOS技术在高清成像、目标识别、机器视觉中的应用。我们将探讨像素尺寸、量子效率、读出速度等关键参数的影响，以及新型图像传感器在低光照、高速捕捉等方面的突破。 激光传感器： Lidar（激光雷达）在自动驾驶、三维建模、距离测量等方面的应用原理。我们将介绍其工作模式（ToF, FMCW）、波长选择以及点云数据生成与处理。 光谱传感器： 结合光谱分析技术，实现物质成分的识别和定量分析，例如近红外光谱、拉曼光谱传感器，在食品安全、环境监测、生物医学等领域的应用。 光纤传感器： 利用光纤的敏感性，实现远程、分布式、高精度测量，如温度、应变、压力等，特别适用于恶劣环境下的监测。 2.3 生物与化学传感器 随着生命科学和化学领域的进步，生物和化学传感器正日益受到重视，尤其是在医疗健康、环境保护和食品安全等方面。 生物传感器： 利用生物识别元件（如酶、抗体、DNA、细胞等）与物理、化学传感器相结合，实现对特定生物分子的高灵敏度、高选择性检测。我们将探讨酶传感器、免疫传感器、核酸传感器等的基本原理和发展前景。 化学传感器： 针对特定化学物质进行检测，例如气体传感器（CO, O2, VOCs）、离子传感器、pH传感器等。我们将介绍不同类型化学传感器的作用机制，如电化学、光学、声波等，以及它们在环境监测、工业过程控制、安全预警中的应用。 2.4 新型材料在传感器中的应用 新材料的出现往往能为传感器技术带来颠覆性的进步。本节将介绍几种关键的新型材料及其在传感器中的应用： 纳米材料： 石墨烯、碳纳米管、金属纳米颗粒等，因其独特的电学、光学和催化性能，在增强传感器灵敏度和响应速度方面发挥着重要作用。 柔性与可穿戴材料： 聚合物、有机半导体等柔性材料的应用，使得传感器能够集成到衣物、皮肤等可穿戴设备上，实现无创、连续的生理参数监测。 智能材料： 如形状记忆合金、压电陶瓷、磁致伸缩材料等，它们能够响应外部刺激（温度、磁场、电场等）并产生形变或信号，直接作为传感器或执行器。 第三章：智能传感器系统的处理与融合技术 本章将深入探讨智能传感器系统中的核心技术，即如何对采集到的原始数据进行有效处理、分析和融合，最终转化为有价值的信息。 3.1 信号处理与滤波 传感器采集到的原始信号往往伴随着噪声，并且可能需要进行放大、转换等预处理。本节将介绍常用的信号处理技术，如模拟滤波、数字滤波（低通、高通、带通、陷波滤波）、傅里叶变换、小波变换等，以去除噪声，提取有效信号。 3.2 数据融合技术 当系统中使用多个传感器时，如何将来自不同传感器的数据进行有效整合，以获得比单一传感器更全面、更准确的信息，是数据融合的关键。我们将介绍不同层次的数据融合方法： 数据级融合： 直接将原始传感器数据进行合并处理。 特征级融合： 对各传感器提取的特征进行融合。 决策级融合： 对各传感器的决策结果进行融合。 常用的数据融合算法，如卡尔曼滤波（及其变种EKF, UKF）、粒子滤波、贝叶斯网络、证据理论（Dempster-Shafer理论）、模糊逻辑等，都将在本节中进行详细的介绍和应用场景分析。 3.3 模式识别与机器学习 智能传感器系统不仅仅是数据的搬运工，更需要对数据进行“理解”。本节将重点介绍模式识别和机器学习技术在智能传感器系统中的应用。 分类算法： 支持向量机（SVM）、决策树、K近邻（KNN）等，用于识别传感器数据所属的类别（如识别特定物体、判断工作状态）。 回归算法： 线性回归、多项式回归、神经网络等，用于预测连续的数值（如预测未来温度、估算设备寿命）。 聚类算法： K-Means、DBSCAN等，用于发现数据中的隐藏模式和分组。 深度学习： 卷积神经网络（CNN）在图像识别、循环神经网络（RNN）在时序数据分析中的强大能力。我们将探讨如何利用深度学习模型训练和优化传感器数据的特征提取与决策过程。 3.4 边缘计算与云计算在传感器系统中的作用 随着物联网的兴起，传感器数据的处理方式也发生了变化。本节将探讨边缘计算和云计算在智能传感器系统中的协同作用。 边缘计算： 将计算能力部署在靠近传感器的数据源端，实现低延迟、高效率的数据预处理、分析和决策。这对于需要实时响应的应用（如自动驾驶、工业自动化）至关重要。 云计算： 利用云平台进行海量数据的存储、深度分析、模型训练以及全局管理。它能够提供强大的计算资源和灵活的扩展性，支持更复杂的应用和长期的趋势分析。 我们将分析两种模式各自的优势、劣势以及如何进行有效地组合，以构建更强大、更智能的传感器系统。 第四章：智能传感器系统在各领域的应用 本章将通过具体的案例，生动地展示智能传感器系统在各个重要领域的广泛应用，体现其巨大的社会价值和经济效益。 4.1 工业自动化与智能制造 过程监测与控制： 温度、压力、流量、液位等传感器的集成应用，实现对生产过程的实时监控和精确调控，提高产品质量和生产效率。 设备状态监测与预测性维护： 振动、温度、电流等传感器监测设备运行状态，利用机器学习算法预测故障，提前进行维护，减少停机损失。 质量检测与追溯： 机器视觉、光谱传感器等用于产品外观、成分的检测，结合RFID、条形码等实现产品的全程追溯。 机器人与自动化装备： 视觉传感器、力觉传感器、触觉传感器等为机器人提供感知能力，实现更复杂的抓取、搬运和装配任务。 4.2 智慧城市与物联网 交通管理： 交通流量传感器、车辆检测器、GPS定位信息等，用于优化交通信号灯、疏导交通、预测拥堵。 环境监测： 空气质量传感器（PM2.5, CO2, O3）、水质传感器、噪声传感器等，实时监测城市环境，为环保决策提供依据。 能源管理： 智能电表、水表、燃气表等，实现能源的精细化管理和计量，提高能源利用效率。 公共安全： 视频监控、烟雾探测器、入侵检测传感器等，构建全方位的城市安全防护体系。 智能家居： 温湿度传感器、光照传感器、人体存在传感器、门窗传感器等，实现家居环境的自动化调节，提升居住舒适度和安全性。 4.3 医疗健康与生物医学 可穿戴健康监测设备： 心率传感器、血氧传感器、体温传感器、运动传感器等，用于实时监测用户的生理指标，提供健康管理建议。 无创诊断与监测： 血糖传感器、血压传感器、呼吸传感器等，为慢性病患者提供便捷的自我监测手段。 远程医疗： 通过传感器网络收集患者数据，传输至医疗机构，实现远程诊断和指导。 生物芯片与微流控系统： 集成多种生物传感器，实现微量样本的快速、高通量分析，应用于药物筛选、疾病诊断等。 4.4 农业与环境科学 精准农业： 土壤湿度传感器、光照传感器、气象传感器等，为作物生长提供最优化的环境条件，提高产量和品质。 病虫害监测： 特定昆虫信息素诱捕器集成传感器，以及病菌孢子传感器，实现病虫害的早期预警。 水资源管理： 水位传感器、流量传感器、水质传感器等，用于监测河流、湖泊、水库的水资源状况。 生态环境监测： 动植物活动传感器、物种识别传感器等，用于研究生物多样性、监测生态系统变化。 4.5 交通运输与航空航天 自动驾驶系统： Lidar、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器等，构成自动驾驶车辆的核心感知体系。 车辆状态监测： 胎压传感器、发动机状态传感器、碰撞传感器等，提高行车安全。 航空器状态监测： 飞机的各种传感器用于监测飞行姿态、发动机性能、结构完整性等，保障飞行安全。 空间探测： 探测各种宇宙环境参数的特种传感器，为空间探索提供数据支撑。 第五章：挑战与未来展望 本章将对智能传感器系统当前面临的挑战进行分析，并对其未来发展趋势进行展望。 5.1 当前面临的挑战 成本与功耗： 高性能、多功能的传感器系统往往成本较高，且功耗较大，限制了其在某些领域的广泛应用。 标准化与互操作性： 不同厂商、不同类型的传感器之间缺乏统一的标准，导致系统集成困难，互操作性差。 数据安全与隐私： 传感器收集的海量数据可能涉及个人隐私和敏感信息，如何保证数据的安全和合规使用是一个重要挑战。 极端环境下的可靠性： 在高温、高湿、强腐蚀等恶劣环境下，传感器的性能和寿命可能会受到影响，可靠性有待提升。 集成与小型化： 如何将更多的传感器功能集成到更小的体积内，并降低功耗，仍然是一个持续的研发方向。 5.2 未来发展趋势 智能化与自学习能力： 传感器将具备更强的自主学习、自我诊断和自我适应能力，能够根据环境变化自动优化参数和工作模式。 微型化与集成化： MEMS和纳米技术将继续推动传感器向更小的尺寸、更高的集成度发展，甚至实现“无处不在”的感知。 多模态融合： 整合多种不同类型的传感器，实现信息的互补和交叉验证，提升感知的准确性和鲁棒性。 低功耗与能量收集： 研发低功耗传感器技术，并结合能量收集技术（如太阳能、振动能），实现传感器的自主供能，摆脱对电池的依赖。 柔性与可穿戴： 柔性、可拉伸、可生物兼容的传感器将得到更广泛的应用，尤其是在医疗健康和人机交互领域。 网络化与分布式智能： 传感器将更紧密地融入物联网和边缘计算体系，形成庞大的分布式智能感知网络。 新材料的驱动： 智能材料、新型半导体材料、生物材料等将持续为传感器技术带来突破。 结论 智能传感器系统正以前所未有的力量改变着我们的世界，它不仅是信息时代的“眼睛”和“耳朵”，更是驱动智能化决策和行动的“大脑”。从宏观的智慧城市到微观的生物体内，智能传感器系统都在默默地工作，不断提升着我们的生活品质和生产效率。尽管仍面临诸多挑战，但随着科技的不断进步和创新，我们有理由相信，未来的智能传感器系统将更加智能、高效、可靠，为构建一个更美好的智能化未来贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店看到《智能传感器系统：新兴技术及其应用》这本书时，我的第一反应是，这大概是一本非常专业的学术著作。书名中的“智能传感器系统”和“新兴技术”这两个词汇，就足以表明其内容的深度和前沿性。我虽然是一名普通读者，但对科技的进步总是充满好奇，尤其是在工业自动化和智能制造方面。我猜想这本书会深入探讨各种新型传感器的原理、设计和制造工艺，以及它们在工业机器人、精密测量、环境监测等方面的实际应用。也许书中还会涉及一些复杂的数学模型和算法，用来解释智能传感器如何处理和分析采集到的数据，并做出相应的决策。作者杰拉德·梅杰的名字，以及“机械工业出版社”的背书，都让我觉得这本书的内容质量应该是有保障的。如果其中有大量的图表和公式，那我可能需要花费更多的时间去理解，但如果能从中获得一些前沿的知识，我觉得也是值得的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《智能传感器系统：新兴技术及其应用》让我联想到最近火热的关于人工智能和物联网的讨论。我个人对这些领域一直保持着高度关注，尤其是在智能家居和智能穿戴设备方面的进展。这本书听起来像是一个非常好的入门和进阶读物，它似乎能够帮助我理解那些驱动着这些智能设备的核心技术。我特别好奇书中会如何解释“新兴技术”的具体内容，是关于新的传感原理，还是关于更高效的数据处理算法？又或者是关于传感器之间如何协同工作，形成一个更强大的“系统”？杰拉德·梅杰的名字我虽然不太熟悉，但“机械工业出版社”的出版背景让我觉得这本书的内容应该是非常扎实的，不会是那种浮于表面的科普读物。我希望它能够提供一些深入的见解，甚至是一些实际的应用场景和技术挑战的分析，这样我才能更好地理解智能传感器在现实世界中的价值和潜力。

评分☆☆☆☆☆

最近在书店闲逛，被一本封面设计颇具科技感的书吸引住了，书名是《智能传感器系统：新兴技术及其应用》。我并非该领域的专业人士，只是对新兴科技充满了好奇心，所以抱着了解一下的心态拿起来翻阅。它的内容似乎涉及了传感器在物联网、人工智能、工业自动化等领域的广泛应用，还可能深入探讨了新材料、微纳加工、数据融合等前沿技术。我尤其对书中关于“智能”的解读感到兴趣，究竟是如何赋予传感器“智能”的，以及这些智能传感器如何改变我们的生活和工作，都让我充满了期待。虽然我还不确定自己能否完全消化书中的技术细节，但光是其宏大的主题和可能的前瞻性思考，就已经足够让我觉得这次“偶遇”很有价值。这本书的作者是杰拉德·梅杰，而出版社是机械工业出版社，这大概表明了其内容的严谨性和专业性。我猜想，对于工程师、科研人员，甚至是IT从业者来说，这绝对是一本不容错过的参考书。我希望书中能有很多图示和案例分析，这样对于我这样的非专业读者也能有所启发。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对《智能传感器系统：新兴技术及其应用》这本书的兴趣，更多地源于它所暗示的对未来生活方式的改变。我一直对“万物互联”的概念感到着迷，而传感器无疑是实现这一目标的关键。这本书似乎聚焦于“智能”这一维度，这意味着它不仅仅是在介绍各种传感器，更是在探讨如何让它们变得更加“聪明”，能够自主学习、做出判断，甚至预测未来的需求。我非常希望书中能有对不同类型智能传感器的详细介绍，比如光学传感器、压力传感器、气体传感器等等，以及它们在环境保护、医疗健康、交通运输等领域的具体应用。杰拉德·梅杰这位作者的名字，我之前没有太多印象，但“机械工业出版社”出版的书籍，我通常觉得比较有分量，内容会比较严谨。这本书让我觉得，或许通过理解传感器技术，我能更好地把握未来科技发展的脉络。

评分☆☆☆☆☆

《智能传感器系统：新兴技术及其应用》这本书，光听名字就觉得很有分量，也很有吸引力。我最近在关注一些关于可持续发展和智慧城市的话题，而智能传感器似乎是实现这些目标的重要组成部分。我猜想这本书会详细介绍各种能够感知环境变化（比如温度、湿度、光照、气体浓度等）的新型传感器，以及它们如何被集成到一个“系统”中，实现数据的收集、传输和处理。我特别好奇书中会如何阐述“智能”的含义，是关于机器学习的应用，还是关于传感器网络的协同工作？作者杰拉德·梅杰这位作者，以及“机械工业出版社”的名称，都让我觉得这本书的内容会比较偏向于技术和工程应用，可能会有很多关于传感器性能、可靠性以及集成方法的探讨。如果书中能提供一些关于传感器在节能减排、污染监测、智能交通等方面的成功案例，那对我来说会非常有启发性。