时频测量技术及应用 9787030528148 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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梁文海，秦爽 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030528148

商品编码：29624943430

包装：平装

出版时间：2018-02-01

基本信息

书名:时频测量技术及应用

：79.00元

售价：75.1元,便宜3.9元,折扣95

作者:梁文海,秦爽

出版社：科学出版社

出版日期：2018-02-01

ISBN：9787030528148

字数：

页码：192

版次：01

装帧：平装

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

本书主要介绍时频测量基本原理与方法以及时频技术在常见物理量测量中的测量原理、方法与应用，包括电压测量、温度测量、湿度测量、微位移测量以及压力与拉力的测量等。同时介绍了时频技术在现代超声测距、基于IEEE802.11协议测距测向以及室内定位等新技术中的应用，给出了时频测量技术研究成果以及在超声测距、基于IEEE802.11协议测距测向以及室内定位等具体实现方法、算法等。

目录

作者介绍

文摘

序言

高光谱成像技术及其在科学研究与工业应用中的前沿进展 前言 在信息爆炸的时代，对物质世界进行精确、全面的感知与分析变得日益重要。传统的光谱分析技术虽然已取得显著成就，但其在空间分辨率上的限制，使得对复杂样品和动态过程的深入理解面临挑战。高光谱成像（Hyperspectral Imaging, HSI）技术应运而生，它巧妙地将空间信息与光谱信息融为一体，为我们打开了一扇观察世界的新视角。这项技术能够获取海量的、具有连续光谱细节的空间图像，揭示肉眼或普通相机无法捕捉到的物质特性，从而在众多科学研究领域和工业应用中展现出巨大的潜力。 本书旨在系统地梳理高光谱成像技术的核心原理、关键技术、数据处理方法以及在各个领域的最新应用进展。我们不仅会深入探讨高光谱成像的成像机制、传感器类型、数据采集流程，还将重点介绍如何从海量的高光谱数据中提取有价值的信息，包括光谱解混、特征提取、目标识别、图像分类等关键算法。最后，我们将聚焦于高光谱成像在农业、环境监测、食品安全、地质勘探、遥感、医学诊断、工业质检等前沿领域的具体应用案例，展现其作为一种强大的分析工具所带来的革新。 第一章：高光谱成像技术基础 1.1 光谱成像的概念与发展历程 光谱成像技术的核心在于“光谱”与“成像”的结合。光谱学研究物质与电磁波的相互作用，提供物质的“指纹”信息，而成像技术则提供空间分布信息。早期，人们通过分立的光谱仪结合扫描方式进行光谱分析，效率低下。随着科学技术的进步，特别是CCD、CMOS等探测器和光学技术的飞速发展，能够同时获取空间和光谱信息的“光谱成像仪”应运而生。高光谱成像相较于多光谱成像，其光谱分辨率更高，能够分辨出更细微的光谱特征，因此被称为“成像光谱仪”。本书将重点关注高光谱成像，区别于多光谱成像在光谱波段数量上的有限性，高光谱成像能够提供数百甚至数千个连续的光谱波段，使得对物质的识别更加精细。 1.2 高光谱成像的基本原理 高光谱成像仪通过将不同波长的光线进行空间分离，并将这些分离后的光线投射到二维探测器上，从而实现“图谱合一”的成像。根据实现光谱分离的方式不同，高光谱成像仪可以分为几大类： 推扫式（Pushbroom）成像仪： 这种成像仪一次只能获取一维的空间信息，另一维的空间信息通过平台（如卫星、无人机）的运动来扫描获得。它具有较高的光谱分辨率和较好的灵敏度，但采集速度相对较慢。 凝视式（Whiskbroom）成像仪： 这种成像仪通过移动或旋转光谱元件（如光栅、棱镜）来扫描不同的光谱波段，每次仅采集一个空间点的信息。其空间分辨率较低，但可以实现较高的光谱分辨率。 面阵式（Staring/Snapshot）成像仪： 这种成像仪能够一次性获取整个二维场景的光谱信息。它们通常采用色散元件（如光栅、棱镜）与二维探测器配合，或者利用结构光、编码孔径等技术实现。面阵式成像仪采集速度快，适用于动态场景，但其设计复杂度较高，光谱分辨率可能受限。 本书将重点介绍目前应用最广泛的推扫式和面阵式高光谱成像仪的工作原理，并探讨它们的优缺点及适用场景。 1.3 高光谱成像的组成部分 一个完整的高光谱成像系统通常包含以下几个关键组成部分： 光学系统： 包括镜头、光谱分离元件（如光栅、棱镜、干涉仪）以及聚焦系统，负责收集目标物体的光信号，并将其进行有效的光谱和空间分离。 探测器： 将分离后的光信号转化为电信号，并记录下来。探测器类型的选择（如CCD、CMOS、InGaAs、HgCdTe等）直接影响到系统的光谱响应范围、灵敏度、噪声水平以及帧率。 数据采集与处理单元： 负责控制成像仪的工作、采集原始数据，并进行初步的数据预处理，如校正、格式转换等。 平台（可选）： 用于承载高光谱成像仪，如无人机、卫星、飞机、实验室平台等，取决于具体的应用场景。 第二章：高光谱数据获取与预处理 2.1 高光谱数据采集 高光谱数据的采集是获取有效信息的第一步。根据成像仪的类型和应用场景，数据采集方式各有不同。例如，遥感领域的高光谱数据通常由卫星平台在轨采集，而实验室或工业检测中的数据则可能通过地面实验室设备或特定检测平台获取。本章将详细介绍不同类型成像仪的数据采集流程，包括场景选择、曝光时间设置、数据格式等关键因素。 2.2 高光谱数据预处理 采集到的原始高光谱数据往往包含噪声、畸变等不理想因素，需要进行一系列预处理才能用于后续分析。常用的预处理步骤包括： 辐射定标： 将原始数字信号转换为具有物理意义的辐射亮度或反射率值。 暗电流校正： 消除探测器在没有光照时产生的信号。 坏点校正： 识别并修正探测器上的坏像素。 空间畸变校正： 修正由于光学系统或平台运动引起的图像几何畸变。 大气校正（遥感领域）： 消除大气对光谱信号的影响，获取地表真实反射率。 光谱校正： 确保不同光谱传感器或不同采集批次之间具有一致的光谱响应。 本书将深入阐述每种预处理方法的原理、实现步骤及对后续分析的影响。 第三章：高光谱数据处理与信息提取 3.1 高光谱图像预处理技术 除了基本的数据预处理，高光谱图像本身可能还需要进行进一步的处理，以提升图像质量和便于后续分析。这包括： 噪声抑制： 如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、非局部均值滤波（NL-means）等方法，用于降低高光谱图像中的噪声。 光谱增强： 如锐化、边缘增强等技术，用于突出光谱中的细微特征。 光谱解混： 面对混合像元（一个像元包含多种物质）的情况，光谱解混技术能够估算出每个像元中不同物质的纯净光谱以及它们的丰度比例。常用的模型包括线性解混模型和非线性解混模型。 特征提取： 从高维度的光谱数据中提取出最具有区分度的光谱特征，以降低数据维度，提高分析效率。这包括基于统计学的方法（如PCA）、基于光谱指数的方法、以及基于机器学习的方法。 3.2 目标检测与识别 高光谱数据包含丰富的物质信息，使得精确的目标检测和识别成为可能。 光谱匹配： 通过将待检测目标的光谱与已知光谱库中的光谱进行比对，以识别目标。常用的方法包括光谱角度匹配（SAM）、谱线匹配（PLM）等。 基于模型的检测： 如基于像元解混的目标检测、基于亚像元目标检测等。 基于机器学习的检测与识别： 利用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（如CNN、RNN）等机器学习算法，训练模型对高光谱图像中的目标进行分类和识别。 3.3 图像分类 高光谱图像分类旨在将图像中的每个像元分配到预定义的类别中。 监督分类： 需要预先提供带有标签的训练样本，如最大似然分类（MLC）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。 非监督分类： 不需要训练样本，通过聚类算法（如K-means、ISODATA）将像元分组。 半监督分类： 结合少量有标签样本和大量无标签样本进行分类。 深度学习在分类中的应用： 卷积神经网络（CNN）在处理图像类任务上表现出色，其在处理高光谱图像分类时，能够自动学习光谱和空间特征，获得优于传统方法的分类精度。 第四章：高光谱成像技术在科学研究与工业应用中的前沿实践 4.1 农业领域 作物健康监测： 通过分析作物的光谱特征，早期检测病虫害、营养缺乏或水分胁迫，实现精准施肥、灌溉和农药喷洒，提高产量和品质。 土壤分析： 评估土壤的养分含量、有机质、水分等，为精准农业提供依据。 杂草识别与监测： 精确识别不同种类的杂草，为除草作业提供指导。 农产品产量预测： 结合生长状况信息，对农产品产量进行预测。 4.2 环境监测 水体质量监测： 检测水体中的叶绿素、悬浮物、污染物（如重金属、有机物）等，评估水体富营养化程度和污染状况。 植被覆盖与变化监测： 评估森林健康、植被退化、生物量变化，监测土地利用变化。 空气质量监测： 识别和量化大气中的污染物，如气体、气溶胶等。 土壤污染监测： 评估土壤重金属、有机污染物等的空间分布。 4.3 食品安全与质量控制 食品成分分析： 非接触式、快速检测食品中的脂肪、蛋白质、水分、糖分等成分含量。 食品掺假检测： 检测食品中是否存在掺假物质，如添加剂、劣质原料等。 食品新鲜度评估： 通过分析食品在储存过程中的光谱变化，评估其新鲜度。 病原体检测： 探索利用高光谱成像技术检测食品表面或内部的病原体。 4.4 地质勘探与矿产资源遥感 矿物识别与分布： 基于矿物的独特光谱特征，识别和绘制矿产资源的分布图。 土壤类型与成分分析： 区分不同土壤类型，评估土壤成分。 地质灾害监测： 监测滑坡、地震等灾害前兆的地球物理参数变化。 4.5 遥感与地理信息系统 地物分类与制图： 精确绘制土地覆盖图、植被类型图、城市扩张图等。 目标识别： 在大范围区域内自动识别特定目标，如军事设施、特定类型的建筑物等。 灾害评估与应急响应： 快速评估洪涝、火灾、地震等灾害的影响范围，为应急响应提供决策支持。 4.6 医学诊断 组织病理学分析： 辅助诊断癌症等疾病，通过分析病变组织的细胞和分子光谱特征。 皮肤疾病诊断： 检测皮肤中的血红蛋白、黑色素等含量，辅助诊断皮肤病。 手术导航： 在手术过程中，提供实时的高光谱图像，辅助医生识别关键组织结构。 4.7 工业质检 材料分选与识别： 自动识别和分选不同种类的塑料、金属、纸张等材料。 产品缺陷检测： 检测产品表面的划痕、污渍、涂层不均等缺陷。 包装完整性检测： 评估包装材料的完整性，防止内容物泄漏或受污染。 化学物质检测： 在生产过程中，实时监测化学物质的浓度和成分。 第五章：未来发展趋势与挑战 5.1 技术发展趋势 小型化、集成化： 推动高光谱成像仪向更小型、更轻便、更低功耗的方向发展，使其更易于集成到无人机、手持设备等平台。 智能化、自动化： 结合人工智能和大数据技术，实现高光谱数据的实时处理、智能分析和自主决策。 高光谱与多模态融合： 将高光谱成像与其他成像技术（如可见光、红外、X射线）以及其他传感器信息进行融合，提供更全面、更准确的信息。 新型探测器与光谱分离技术： 持续研发更高灵敏度、更高光谱分辨率、更宽光谱范围的新型探测器和光谱分离元件。 5.2 面临的挑战 数据体量巨大： 高光谱数据具有高维度、大体量的特点，对数据存储、传输和处理带来挑战。 数据处理复杂： 高光谱数据的处理算法尚待优化，需要更高效、更鲁棒的算法来应对复杂的应用场景。 成本问题： 高光谱成像系统的制造成本相对较高，限制了其在大规模普及应用。 标准化与互操作性： 缺乏统一的数据格式和处理标准，影响了不同系统之间的数据共享和互操作性。 实际应用中的复杂性： 实际应用场景多变，光照条件、环境变化等因素都会对高光谱数据的获取和分析造成影响，需要更强的鲁棒性。 结语 高光谱成像技术以其独特的“图谱合一”能力，正日益成为科学研究和工业应用中不可或缺的强大工具。本书系统地介绍了高光谱成像的基础理论、关键技术、数据处理方法以及广泛的应用前景。随着技术的不断进步和成本的逐步降低，我们有理由相信，高光谱成像将在未来发挥更加重要的作用，为人类认识世界、改造世界提供前所未有的洞察力和解决方案。希望本书能为读者提供一个全面深入的了解，并激发更多在这一前沿领域的研究与创新。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计朴实无华，封底的简介也相当专业，一看就不是那种追求哗众取宠的书籍。我最初购买它，是出于对“时频”这个概念的好奇，以及它在各种科学测量中的潜藏力量。我平时接触的领域更多是信号处理的基础理论，比如傅里叶变换、Z变换这些，但总觉得在实际应用中，纯粹的频谱分析似乎总有那么一点点“不够贴切”，尤其是在处理非稳态信号，或者需要同时考察信号的频率成分随时间变化的特性时。这本书的题目恰好点出了我一直以来模糊的困惑，所以毫不犹豫地入手了。拿到书后，我先粗略翻阅了一下目录，发现内容涵盖了时频分析的基本原理、各种经典的变换方法（比如短时傅里叶变换、小波变换等），以及它们在不同领域的具体应用。这让我对这本书的期望值又提高了不少，感觉它能够填补我在理论和实践之间的鸿沟，让我更深入地理解信号在时间和频率两个维度上的动态变化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装很严实，没有一点磕碰。我平时对这类专业书籍的要求不高，只要内容扎实，排版清晰，能够让我专心致 싶地阅读就已经很满足了。翻开第一页，扑面而来的就是严谨的学术风格，没有丝毫的浮夸。作者在引言部分就清晰地阐述了时频分析的重要性和必要性，并简要回顾了其发展历程。我特别喜欢作者在讲解原理时那种循序渐进的方式，即使是初学者也能较容易地跟上思路。比如，在介绍短时傅里叶变换时，作者并没有直接给出公式，而是从“局部化”的概念入手，解释了为什么需要引入时间窗口，以及窗口大小对时间和频率分辨率的影响。这种由浅入深的讲解方式，让我觉得作者非常有经验，能够准确把握读者的认知过程。

评分☆☆☆☆☆

我是一名业余的电子爱好者，平时喜欢捣鼓一些信号处理的项目。虽然没有接受过系统的专业训练，但我对新技术总是有着强烈的好奇心。这次购买这本书，主要是想了解一下“时频测量”这个听起来就很有技术含量的概念，希望能从中学习到一些实用的知识，能够应用到我的DIY项目里。这本书的语言风格虽然比较学术化，但作者在讲解一些基础概念时，还是考虑到了不同背景的读者。比如，在引入一些复杂的数学公式之前，会先用比较通俗易懂的语言解释其背后的物理意义。这让我这个非专业人士也能大概理解其中的原理。书中给出的应用实例，虽然有些我暂时还理解不了，但我已经从中看到了很多有趣的结合点，比如在音频信号分析中的一些应用，这让我对未来的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的作者在对时频分析理论的梳理和总结上做得非常到位。我是一名研究生，目前正在进行一项关于非线性系统响应的研究，在数据分析的过程中，常常会遇到信号的频率成分随着时间发生剧烈变化，而传统的傅里叶变换在这种情况下显得力不从心。偶然的机会，我的导师推荐了这本书，我便迫不及待地找来研读。书中的内容，特别是关于广义时频分布理论的部分，让我眼前一亮。作者对于Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等经典时频表示的介绍，不仅给出了详细的数学推导，还深入分析了它们的交叉项问题以及解决方法。这些内容对于我理解和处理复杂的非线性信号具有极大的理论价值，也为我后续的研究开辟了新的思路。

评分☆☆☆☆☆

对于一个长期从事通信系统设计的研究人员来说，对信号的精准测量和分析是至关重要的。我一直在寻找一本能够系统性地介绍时频测量技术，并能提供丰富实际应用案例的参考书。在我翻阅的众多技术书籍中，这本书的出现无疑是我的一个惊喜。它不仅仅停留在理论推导，更重要的是，作者花了大量的篇幅来阐述各种时频分析方法的优缺点，以及在具体应用场景下的选择依据。例如，在介绍小波变换时，作者详细对比了不同小波基函数的特性，以及它们对不同类型信号的适应性，这对于我选择合适的小波进行信号去噪或特征提取非常有指导意义。书中的实例也足够丰富，涵盖了雷达信号分析、语音信号处理、地震数据分析等多个领域，让我能够从中找到与自己工作相关的启发。