時頻測量技術及應用 9787030528148 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

梁文海，秦爽 著

圖書標籤:

• 時頻分析
• 信號處理
• 測量技術
• 雷達
• 聲學
• 通信
• 圖像處理
• 振動分析
• 故障診斷
• 電機控製

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030528148

商品編碼：29624943430

包裝：平裝

齣版時間：2018-02-01

基本信息

書名:時頻測量技術及應用

：79.00元

售價：75.1元,便宜3.9元,摺扣95

作者:梁文海,秦爽

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2018-02-01

ISBN：9787030528148

字數：

頁碼：192

版次：01

裝幀：平裝

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

本書主要介紹時頻測量基本原理與方法以及時頻技術在常見物理量測量中的測量原理、方法與應用，包括電壓測量、溫度測量、濕度測量、微位移測量以及壓力與拉力的測量等。同時介紹瞭時頻技術在現代超聲測距、基於IEEE802.11協議測距測嚮以及室內定位等新技術中的應用，給齣瞭時頻測量技術研究成果以及在超聲測距、基於IEEE802.11協議測距測嚮以及室內定位等具體實現方法、算法等。

目錄

作者介紹

文摘

序言

高光譜成像技術及其在科學研究與工業應用中的前沿進展 前言 在信息爆炸的時代，對物質世界進行精確、全麵的感知與分析變得日益重要。傳統的光譜分析技術雖然已取得顯著成就，但其在空間分辨率上的限製，使得對復雜樣品和動態過程的深入理解麵臨挑戰。高光譜成像（Hyperspectral Imaging, HSI）技術應運而生，它巧妙地將空間信息與光譜信息融為一體，為我們打開瞭一扇觀察世界的新視角。這項技術能夠獲取海量的、具有連續光譜細節的空間圖像，揭示肉眼或普通相機無法捕捉到的物質特性，從而在眾多科學研究領域和工業應用中展現齣巨大的潛力。 本書旨在係統地梳理高光譜成像技術的核心原理、關鍵技術、數據處理方法以及在各個領域的最新應用進展。我們不僅會深入探討高光譜成像的成像機製、傳感器類型、數據采集流程，還將重點介紹如何從海量的高光譜數據中提取有價值的信息，包括光譜解混、特徵提取、目標識彆、圖像分類等關鍵算法。最後，我們將聚焦於高光譜成像在農業、環境監測、食品安全、地質勘探、遙感、醫學診斷、工業質檢等前沿領域的具體應用案例，展現其作為一種強大的分析工具所帶來的革新。 第一章：高光譜成像技術基礎 1.1 光譜成像的概念與發展曆程 光譜成像技術的核心在於“光譜”與“成像”的結閤。光譜學研究物質與電磁波的相互作用，提供物質的“指紋”信息，而成像技術則提供空間分布信息。早期，人們通過分立的光譜儀結閤掃描方式進行光譜分析，效率低下。隨著科學技術的進步，特彆是CCD、CMOS等探測器和光學技術的飛速發展，能夠同時獲取空間和光譜信息的“光譜成像儀”應運而生。高光譜成像相較於多光譜成像，其光譜分辨率更高，能夠分辨齣更細微的光譜特徵，因此被稱為“成像光譜儀”。本書將重點關注高光譜成像，區彆於多光譜成像在光譜波段數量上的有限性，高光譜成像能夠提供數百甚至數韆個連續的光譜波段，使得對物質的識彆更加精細。 1.2 高光譜成像的基本原理 高光譜成像儀通過將不同波長的光綫進行空間分離，並將這些分離後的光綫投射到二維探測器上，從而實現“圖譜閤一”的成像。根據實現光譜分離的方式不同，高光譜成像儀可以分為幾大類： 推掃式（Pushbroom）成像儀： 這種成像儀一次隻能獲取一維的空間信息，另一維的空間信息通過平颱（如衛星、無人機）的運動來掃描獲得。它具有較高的光譜分辨率和較好的靈敏度，但采集速度相對較慢。 凝視式（Whiskbroom）成像儀： 這種成像儀通過移動或鏇轉光譜元件（如光柵、棱鏡）來掃描不同的光譜波段，每次僅采集一個空間點的信息。其空間分辨率較低，但可以實現較高的光譜分辨率。 麵陣式（Staring/Snapshot）成像儀： 這種成像儀能夠一次性獲取整個二維場景的光譜信息。它們通常采用色散元件（如光柵、棱鏡）與二維探測器配閤，或者利用結構光、編碼孔徑等技術實現。麵陣式成像儀采集速度快，適用於動態場景，但其設計復雜度較高，光譜分辨率可能受限。 本書將重點介紹目前應用最廣泛的推掃式和麵陣式高光譜成像儀的工作原理，並探討它們的優缺點及適用場景。 1.3 高光譜成像的組成部分 一個完整的高光譜成像係統通常包含以下幾個關鍵組成部分： 光學係統： 包括鏡頭、光譜分離元件（如光柵、棱鏡、乾涉儀）以及聚焦係統，負責收集目標物體的光信號，並將其進行有效的光譜和空間分離。 探測器： 將分離後的光信號轉化為電信號，並記錄下來。探測器類型的選擇（如CCD、CMOS、InGaAs、HgCdTe等）直接影響到係統的光譜響應範圍、靈敏度、噪聲水平以及幀率。 數據采集與處理單元： 負責控製成像儀的工作、采集原始數據，並進行初步的數據預處理，如校正、格式轉換等。 平颱（可選）： 用於承載高光譜成像儀，如無人機、衛星、飛機、實驗室平颱等，取決於具體的應用場景。 第二章：高光譜數據獲取與預處理 2.1 高光譜數據采集 高光譜數據的采集是獲取有效信息的第一步。根據成像儀的類型和應用場景，數據采集方式各有不同。例如，遙感領域的高光譜數據通常由衛星平颱在軌采集，而實驗室或工業檢測中的數據則可能通過地麵實驗室設備或特定檢測平颱獲取。本章將詳細介紹不同類型成像儀的數據采集流程，包括場景選擇、曝光時間設置、數據格式等關鍵因素。 2.2 高光譜數據預處理 采集到的原始高光譜數據往往包含噪聲、畸變等不理想因素，需要進行一係列預處理纔能用於後續分析。常用的預處理步驟包括： 輻射定標： 將原始數字信號轉換為具有物理意義的輻射亮度或反射率值。 暗電流校正： 消除探測器在沒有光照時産生的信號。 壞點校正： 識彆並修正探測器上的壞像素。 空間畸變校正： 修正由於光學係統或平颱運動引起的圖像幾何畸變。 大氣校正（遙感領域）： 消除大氣對光譜信號的影響，獲取地錶真實反射率。 光譜校正： 確保不同光譜傳感器或不同采集批次之間具有一緻的光譜響應。 本書將深入闡述每種預處理方法的原理、實現步驟及對後續分析的影響。 第三章：高光譜數據處理與信息提取 3.1 高光譜圖像預處理技術 除瞭基本的數據預處理，高光譜圖像本身可能還需要進行進一步的處理，以提升圖像質量和便於後續分析。這包括： 噪聲抑製： 如主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）、非局部均值濾波（NL-means）等方法，用於降低高光譜圖像中的噪聲。 光譜增強： 如銳化、邊緣增強等技術，用於突齣光譜中的細微特徵。 光譜解混： 麵對混閤像元（一個像元包含多種物質）的情況，光譜解混技術能夠估算齣每個像元中不同物質的純淨光譜以及它們的豐度比例。常用的模型包括綫性解混模型和非綫性解混模型。 特徵提取： 從高維度的光譜數據中提取齣最具有區分度的光譜特徵，以降低數據維度，提高分析效率。這包括基於統計學的方法（如PCA）、基於光譜指數的方法、以及基於機器學習的方法。 3.2 目標檢測與識彆 高光譜數據包含豐富的物質信息，使得精確的目標檢測和識彆成為可能。 光譜匹配： 通過將待檢測目標的光譜與已知光譜庫中的光譜進行比對，以識彆目標。常用的方法包括光譜角度匹配（SAM）、譜綫匹配（PLM）等。 基於模型的檢測： 如基於像元解混的目標檢測、基於亞像元目標檢測等。 基於機器學習的檢測與識彆： 利用支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、神經網絡（如CNN、RNN）等機器學習算法，訓練模型對高光譜圖像中的目標進行分類和識彆。 3.3 圖像分類 高光譜圖像分類旨在將圖像中的每個像元分配到預定義的類彆中。 監督分類： 需要預先提供帶有標簽的訓練樣本，如最大似然分類（MLC）、支持嚮量機（SVM）、隨機森林（RF）等。 非監督分類： 不需要訓練樣本，通過聚類算法（如K-means、ISODATA）將像元分組。 半監督分類： 結閤少量有標簽樣本和大量無標簽樣本進行分類。 深度學習在分類中的應用： 捲積神經網絡（CNN）在處理圖像類任務上錶現齣色，其在處理高光譜圖像分類時，能夠自動學習光譜和空間特徵，獲得優於傳統方法的分類精度。 第四章：高光譜成像技術在科學研究與工業應用中的前沿實踐 4.1 農業領域 作物健康監測： 通過分析作物的光譜特徵，早期檢測病蟲害、營養缺乏或水分脅迫，實現精準施肥、灌溉和農藥噴灑，提高産量和品質。 土壤分析： 評估土壤的養分含量、有機質、水分等，為精準農業提供依據。 雜草識彆與監測： 精確識彆不同種類的雜草，為除草作業提供指導。 農産品産量預測： 結閤生長狀況信息，對農産品産量進行預測。 4.2 環境監測 水體質量監測： 檢測水體中的葉綠素、懸浮物、汙染物（如重金屬、有機物）等，評估水體富營養化程度和汙染狀況。 植被覆蓋與變化監測： 評估森林健康、植被退化、生物量變化，監測土地利用變化。 空氣質量監測： 識彆和量化大氣中的汙染物，如氣體、氣溶膠等。 土壤汙染監測： 評估土壤重金屬、有機汙染物等的空間分布。 4.3 食品安全與質量控製 食品成分分析： 非接觸式、快速檢測食品中的脂肪、蛋白質、水分、糖分等成分含量。 食品摻假檢測： 檢測食品中是否存在摻假物質，如添加劑、劣質原料等。 食品新鮮度評估： 通過分析食品在儲存過程中的光譜變化，評估其新鮮度。 病原體檢測： 探索利用高光譜成像技術檢測食品錶麵或內部的病原體。 4.4 地質勘探與礦産資源遙感 礦物識彆與分布： 基於礦物的獨特光譜特徵，識彆和繪製礦産資源的分布圖。 土壤類型與成分分析： 區分不同土壤類型，評估土壤成分。 地質災害監測： 監測滑坡、地震等災害前兆的地球物理參數變化。 4.5 遙感與地理信息係統 地物分類與製圖： 精確繪製土地覆蓋圖、植被類型圖、城市擴張圖等。 目標識彆： 在大範圍區域內自動識彆特定目標，如軍事設施、特定類型的建築物等。 災害評估與應急響應： 快速評估洪澇、火災、地震等災害的影響範圍，為應急響應提供決策支持。 4.6 醫學診斷 組織病理學分析： 輔助診斷癌癥等疾病，通過分析病變組織的細胞和分子光譜特徵。 皮膚疾病診斷： 檢測皮膚中的血紅蛋白、黑色素等含量，輔助診斷皮膚病。 手術導航： 在手術過程中，提供實時的高光譜圖像，輔助醫生識彆關鍵組織結構。 4.7 工業質檢 材料分選與識彆： 自動識彆和分選不同種類的塑料、金屬、紙張等材料。 産品缺陷檢測： 檢測産品錶麵的劃痕、汙漬、塗層不均等缺陷。 包裝完整性檢測： 評估包裝材料的完整性，防止內容物泄漏或受汙染。 化學物質檢測： 在生産過程中，實時監測化學物質的濃度和成分。 第五章：未來發展趨勢與挑戰 5.1 技術發展趨勢 小型化、集成化： 推動高光譜成像儀嚮更小型、更輕便、更低功耗的方嚮發展，使其更易於集成到無人機、手持設備等平颱。 智能化、自動化： 結閤人工智能和大數據技術，實現高光譜數據的實時處理、智能分析和自主決策。 高光譜與多模態融閤： 將高光譜成像與其他成像技術（如可見光、紅外、X射綫）以及其他傳感器信息進行融閤，提供更全麵、更準確的信息。 新型探測器與光譜分離技術： 持續研發更高靈敏度、更高光譜分辨率、更寬光譜範圍的新型探測器和光譜分離元件。 5.2 麵臨的挑戰 數據體量巨大： 高光譜數據具有高維度、大體量的特點，對數據存儲、傳輸和處理帶來挑戰。 數據處理復雜： 高光譜數據的處理算法尚待優化，需要更高效、更魯棒的算法來應對復雜的應用場景。 成本問題： 高光譜成像係統的製造成本相對較高，限製瞭其在大規模普及應用。 標準化與互操作性： 缺乏統一的數據格式和處理標準，影響瞭不同係統之間的數據共享和互操作性。 實際應用中的復雜性： 實際應用場景多變，光照條件、環境變化等因素都會對高光譜數據的獲取和分析造成影響，需要更強的魯棒性。 結語 高光譜成像技術以其獨特的“圖譜閤一”能力，正日益成為科學研究和工業應用中不可或缺的強大工具。本書係統地介紹瞭高光譜成像的基礎理論、關鍵技術、數據處理方法以及廣泛的應用前景。隨著技術的不斷進步和成本的逐步降低，我們有理由相信，高光譜成像將在未來發揮更加重要的作用，為人類認識世界、改造世界提供前所未有的洞察力和解決方案。希望本書能為讀者提供一個全麵深入的瞭解，並激發更多在這一前沿領域的研究與創新。

評分☆☆☆☆☆

我是一名業餘的電子愛好者，平時喜歡搗鼓一些信號處理的項目。雖然沒有接受過係統的專業訓練，但我對新技術總是有著強烈的好奇心。這次購買這本書，主要是想瞭解一下“時頻測量”這個聽起來就很有技術含量的概念，希望能從中學習到一些實用的知識，能夠應用到我的DIY項目裏。這本書的語言風格雖然比較學術化，但作者在講解一些基礎概念時，還是考慮到瞭不同背景的讀者。比如，在引入一些復雜的數學公式之前，會先用比較通俗易懂的語言解釋其背後的物理意義。這讓我這個非專業人士也能大概理解其中的原理。書中給齣的應用實例，雖然有些我暫時還理解不瞭，但我已經從中看到瞭很多有趣的結閤點，比如在音頻信號分析中的一些應用，這讓我對未來的學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計樸實無華，封底的簡介也相當專業，一看就不是那種追求嘩眾取寵的書籍。我最初購買它，是齣於對“時頻”這個概念的好奇，以及它在各種科學測量中的潛藏力量。我平時接觸的領域更多是信號處理的基礎理論，比如傅裏葉變換、Z變換這些，但總覺得在實際應用中，純粹的頻譜分析似乎總有那麼一點點“不夠貼切”，尤其是在處理非穩態信號，或者需要同時考察信號的頻率成分隨時間變化的特性時。這本書的題目恰好點齣瞭我一直以來模糊的睏惑，所以毫不猶豫地入手瞭。拿到書後，我先粗略翻閱瞭一下目錄，發現內容涵蓋瞭時頻分析的基本原理、各種經典的變換方法（比如短時傅裏葉變換、小波變換等），以及它們在不同領域的具體應用。這讓我對這本書的期望值又提高瞭不少，感覺它能夠填補我在理論和實踐之間的鴻溝，讓我更深入地理解信號在時間和頻率兩個維度上的動態變化。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的作者在對時頻分析理論的梳理和總結上做得非常到位。我是一名研究生，目前正在進行一項關於非綫性係統響應的研究，在數據分析的過程中，常常會遇到信號的頻率成分隨著時間發生劇烈變化，而傳統的傅裏葉變換在這種情況下顯得力不從心。偶然的機會，我的導師推薦瞭這本書，我便迫不及待地找來研讀。書中的內容，特彆是關於廣義時頻分布理論的部分，讓我眼前一亮。作者對於Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等經典時頻錶示的介紹，不僅給齣瞭詳細的數學推導，還深入分析瞭它們的交叉項問題以及解決方法。這些內容對於我理解和處理復雜的非綫性信號具有極大的理論價值，也為我後續的研究開闢瞭新的思路。

評分☆☆☆☆☆

對於一個長期從事通信係統設計的研究人員來說，對信號的精準測量和分析是至關重要的。我一直在尋找一本能夠係統性地介紹時頻測量技術，並能提供豐富實際應用案例的參考書。在我翻閱的眾多技術書籍中，這本書的齣現無疑是我的一個驚喜。它不僅僅停留在理論推導，更重要的是，作者花瞭大量的篇幅來闡述各種時頻分析方法的優缺點，以及在具體應用場景下的選擇依據。例如，在介紹小波變換時，作者詳細對比瞭不同小波基函數的特性，以及它們對不同類型信號的適應性，這對於我選擇閤適的小波進行信號去噪或特徵提取非常有指導意義。書中的實例也足夠豐富，涵蓋瞭雷達信號分析、語音信號處理、地震數據分析等多個領域，讓我能夠從中找到與自己工作相關的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝很嚴實，沒有一點磕碰。我平時對這類專業書籍的要求不高，隻要內容紮實，排版清晰，能夠讓我專心緻 싶地閱讀就已經很滿足瞭。翻開第一頁，撲麵而來的就是嚴謹的學術風格，沒有絲毫的浮誇。作者在引言部分就清晰地闡述瞭時頻分析的重要性和必要性，並簡要迴顧瞭其發展曆程。我特彆喜歡作者在講解原理時那種循序漸進的方式，即使是初學者也能較容易地跟上思路。比如，在介紹短時傅裏葉變換時，作者並沒有直接給齣公式，而是從“局部化”的概念入手，解釋瞭為什麼需要引入時間窗口，以及窗口大小對時間和頻率分辨率的影響。這種由淺入深的講解方式，讓我覺得作者非常有經驗，能夠準確把握讀者的認知過程。