智能感知、无线传感器及测量 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[新西兰] 苏巴斯·钱德拉·穆克帕德亚Subha 著

图书标签:

• 智能感知
• 无线传感器
• 测量技术
• 物联网
• 传感器网络
• 数据采集
• 信号处理
• 嵌入式系统
• 智能仪器
• 信息融合

店铺： 碧海箫音图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111539971

商品编码：29669036399

包装：平装

出版时间：2016-08-01

基本信息

书名：智能感知、无线传感器及测量

定价：59.00元

作者：苏巴斯·钱德拉·穆克帕德亚(Subha

出版社：机械工业出版社

出版日期：2016-08-01

ISBN：9787111539971

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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创客 系列，全彩色印刷，图片清晰，版式新颖，尽量贴合90后主题的喜好。内容简单明了，适合入门级读者自行搭建或者进行短期培训的课程来使用。

内容提要

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本书从传感器基础知识出发，对传感器连接到处理器的信号以及会出现的问题做了阐述，接着介绍了无线传感器网络（WSN）的基础知识，除了说明组建WSN的重要性及各个部分实现的功能外，还重点介绍了WSN的电源基础知识及各种供电技术，然后介绍了基于Zigbee的系统设计，对传感器数据接收和分析软件的设计进行了详细说明，随后列举了3个应用项目，读者会从中学习到一些项目的具体实现技巧。

目录

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作者介绍

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Subhas C. Mukhopadhyay，博士，新西兰梅西大学(Massey University) 工程与先进技术学院教授，在智能传感器网络领域发表论文220多篇，是8种国际会议的主编，6种期刊编委，发表专著7本，其中5本为SpringerVerlag收录。他是IEEE Sensors journal and IEEE Transactions on Instrumentation and Measurements期刊的主编，担任多次传感器研究领域国际学术会议主席。

文摘

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序言

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《智海拾遗：微观世界的洞察与链接》 在这信息爆炸的时代，我们渴望更深入地理解周遭世界，渴望一种无缝连接、实时感知的能力。这本书，便是这样一次对“洞察”与“链接”的探索之旅，它并非专注于某个特定技术领域，而是以一种更为宏观的视角，审视那些驱动我们理解与互动日益强大的无形力量。 本书旨在带领读者跨越学科界限，去发掘那些隐藏在日常现象背后的精妙原理，以及那些默默支撑起现代社会运行的基石。我们将一同踏上一段求知之旅，从基础的物理学原理出发，逐步深入到更复杂的系统构建，最终触及我们如何通过巧妙的设计与集成，赋予普通物品“智慧”的感知与响应能力。 第一章：信息的脉搏——从物理世界到数字语言 万物皆有其“语言”。从一块岩石的温度变化，到空气中微妙的湿度波动，再到物体运动时产生的微小震动，所有这些物理现象都携带着信息。本章将从最基础的物理定律出发，介绍这些信息是如何被“编码”的。我们将探讨能量如何转化为可被捕捉的信号，例如： 温度的语言： 热力学定律如何描述物体间的热量交换，以及温度计等基本测量工具如何将这种能量转换成可读的数值。我们将追溯温度测量技术的演进，从早期简陋的酒精温度计，到现代精密的热电偶和红外传感器，理解其背后能量转换与信号放大的原理。 湿度的絮语： 水蒸气在空气中的存在如何影响其导电性或光学特性，以及这些变化如何被转化为可量化的湿度读数。我们将简要提及湿度计的工作原理，例如露点测量法，以及它们在天气预报、工业控制等领域的应用。 运动的轨迹： 物体运动时产生的惯性力、摩擦力以及它们对周围介质的影响，这些都可以被捕捉。我们将初步探讨加速度计和陀螺仪等基本传感器的工作原理，理解它们如何通过检测微小的力或角速度变化，来记录和描述物体的动态。 光学的光影： 光线的吸收、反射、折射如何揭示物体的表面特性、成分乃至距离。我们将简要回顾光电效应，以及光电二极管、光敏电阻等元件如何将光信号转化为电信号，为图像采集和距离测量奠定基础。 本章的重点在于建立一种“物理世界的信息化”的认知。理解这些基础的物理现象如何携带信息，是后续章节所有讨论的出发点。我们并非要成为物理学家，而是要成为信息的“侦探”，学会从物理世界的蛛丝马迹中，提取有价值的数据。 第二章：信号的变奏——从模拟到数字的桥梁 物理世界的信息往往是连续的、模拟的。然而，现代的计算与处理系统需要的是离散的、数字化的数据。本章将聚焦于实现这种转换的关键环节——信号处理与转换。 模拟信号的本质： 我们将深入理解什么是模拟信号，为何它们能够精确地反映物理量的连续变化，以及它们在传输过程中面临的挑战，如噪声干扰和信号衰减。 采样与量化： 如何将连续的模拟信号“切割”成离散的时间点（采样），以及如何为这些点赋予有限的数值范围（量化）。我们将用生动的比喻来解释这个过程，例如“拍照”和“涂色”的比喻，以及采样率和量化精度对信息保真度的影响。 模数转换器（ADC）： 这是连接模拟世界与数字世界的关键桥梁。我们将揭示ADC内部的基本结构和工作流程，理解它如何将连续的电压信号转换为一系列二进制数字。我们将探讨不同类型的ADC（如逐次逼近型、Σ-Δ型）及其优缺点，并分析其在实际应用中的选择考量。 数模转换器（DAC）： 在某些场景下，我们需要将数字信息重新转化为模拟信号，以便驱动执行器或显示设备。本章也将介绍DAC的基本原理，以及它在音频播放、电机控制等领域的应用。 滤波与降噪： 信号在采集过程中不可避免地会混入噪声。我们将探讨各种滤波技术，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，以及它们如何“擦除”不必要的干扰，保留有用的信息。我们会以易于理解的方式，解释傅里叶变换在信号分析中的作用，以及它如何帮助我们识别和去除特定频率的噪声。 信号的增强与特征提取： 在某些情况下，原始信号可能过于微弱或复杂。本章也将触及一些基础的信号增强技术，以及如何从信号中提取关键特征，例如峰值检测、阈值比较等，为后续的模式识别和决策提供依据。 通过本章的学习，读者将对“数据”的产生过程有一个清晰的认识，理解从自然界的原始信号到计算机可处理的数字信息，中间经历了怎样的“蜕变”。 第三章：连接的艺术——信息流通的脉络 即使拥有再精密的传感器，再强大的处理能力，如果信息无法有效地流通，其价值也将大打折扣。本章将探讨实现信息高效、可靠传输的各种“连接”方式。 点对点通信的演进： 从早期的串行通信（如RS-232）到并行通信，再到现代的USB、以太网等，我们将梳理通信接口的演进历程，理解它们在速度、带宽、协议复杂度上的差异。 无线通信的飞跃： 无线通信彻底解放了连接的束缚，赋予了系统前所未有的灵活性。我们将探讨无线通信的基本原理，如电磁波的传播、调制与解调技术。 射频通信： 从短距离的蓝牙、Wi-Fi，到中远距离的蜂窝网络，我们将分析不同频段、不同协议在传输速率、功耗、覆盖范围上的权衡。 低功耗广域网（LPWAN）： 针对物联网场景，LPWAN技术如LoRa、NB-IoT等提供了远距离、低功耗的通信解决方案，它们如何实现低数据率下的长距离传输，及其在智能农业、环境监测等领域的潜力。 红外与超声波通信： 虽然不如射频普及，但红外和超声波通信在特定场景下也有其独特的优势，例如无需授权、安全性高等。 网络协议的秩序： 信息在网络中传输需要遵循一定的规则，即网络协议。我们将简要介绍OSI模型或TCP/IP模型的概念，以及在不同层次上，信息是如何被封装、寻址和路由的。 数据传输的可靠性与安全性： 如何确保数据在传输过程中不丢失、不损坏？我们将探讨纠错编码、差错检测等技术。同时，网络安全的重要性不言而喻，我们将简要提及加密、身份验证等基础的安全机制。 分布式系统与协同： 在许多现代应用中，多个节点需要协同工作。我们将触及分布式系统的一些基本概念，例如数据同步、一致性问题，以及如何实现多个设备间的有效协作。 本章将帮助读者理解，信息如何在不同设备、不同地点之间穿梭，以及支撑这一切的通信技术是如何工作的。我们将看到，连接不仅仅是物理上的线路，更是信息流动的无形网络。 第四章：洞察的智慧——从数据到理解与行动 收集了数据，传输了信息，接下来就是如何从海量数据中挖掘出有价值的洞察，并将其转化为有意义的行动。本章将聚焦于数据分析、模式识别与智能决策。 数据可视化： 如何将复杂的数据转化为直观的图表和图形，帮助我们快速理解数据中的趋势、异常和关联。我们将探讨不同类型图表的适用场景，以及优秀可视化设计的重要性。 统计分析的基础： 均值、方差、相关性等基础统计概念，如何帮助我们量化数据的特征和相互关系。我们将以实际案例说明，如何运用统计方法来发现数据中的规律。 模式识别的探索： 识别数据中的重复模式、异常模式，是实现“智能”的关键。 分类与聚类： 如何将数据划分到不同的类别（例如，识别出这是一个“好”的读数还是一个“坏”的读数），或者将相似的数据分组（例如，将相似的用户行为归类）。 异常检测： 如何在海量数据中快速找出不寻常的、可能预示着问题的点，例如设备故障的早期迹象。 预测与推断： 基于历史数据，预测未来的趋势或状态。我们将简要介绍一些基础的预测模型，例如时间序列分析，以及它们在需求预测、风险评估等方面的应用。 机器学习的初步认识： 虽然本书不深入探讨复杂的机器学习算法，但我们将简要介绍其核心思想：通过数据“学习”，让系统具备一定的智能，而无需显式编程。我们将用通俗易懂的方式解释监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念，以及它们在数据驱动决策中的作用。 决策支持系统： 如何将分析结果转化为实际的决策建议，并可能自动化执行某些操作。我们将探讨一个简单的决策流程：数据采集 -> 分析 -> 洞察 -> 决策 -> 行动。 本章是本书的“点睛之笔”，它将带领读者从被动接收信息，走向主动理解和运用信息。我们将看到，技术的力量是如何帮助我们超越直觉，做出更明智的判断。 结语：智海的边界与未来 “智海拾遗：微观世界的洞察与链接”的旅程并非终点，而是更广阔视野的起点。本书的探索揭示了信息如何从物理世界的细微之处产生，如何被转化为数字信号，如何通过各种方式进行流通，最终又如何被提炼出智慧。 我们所探讨的这些原理和技术，正在以惊人的速度渗透到生活的方方面面，从智能家居的便捷，到智慧城市的有序，再到工业自动化的高效，以及医疗健康的精准。然而，技术的进步永无止境。 未来的“智海”将会更加深邃，信息的边界将被不断拓展。我们期待着更精密的传感器能够捕捉到我们尚未意识到的物理现象，更高效的通信技术能够连接起更广泛的地域和更多的设备，更强大的智能算法能够从数据中挖掘出更深层次的规律，甚至触及我们尚未理解的宇宙奥秘。 本书旨在启发读者对这个充满无限可能的“智海”保持好奇心，鼓励大家在各自的领域，以更敏锐的“感知”去发现问题，以更巧妙的“链接”去组织资源，以更深刻的“洞察”去解决挑战，共同绘制出属于我们时代的智慧蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表制作水平令人印象深刻，这对于一本技术书籍来说至关重要。很多复杂的数学公式和电路原理图都清晰易读，不像有些书籍印出来黑乎乎的一团，让人望而却步。我特别欣赏其中关于测量不确定度分析的部分，作者采用了大量的实例来演示如何运用GUM（测量不确定度指南）来量化整个传感系统的误差链，这对于从事计量校准工作的我来说，提供了非常规范的操作范本。书中对不同测量标准（如ISO标准）的引用也相当到位，使得书中的方法具有很高的可操作性和国际通用性。然而，在探讨传感器异构性带来的数据兼容性问题时，处理得不够深入。当面对来自不同厂商、不同协议的设备进行大规模集成时，数据清洗和标准化流程是一个巨大的挑战，书中虽然提到了数据标准化，但缺乏针对性的集成框架或中间件的探讨，让实际的系统集成工作者会感觉理论与实际应用之间还隔着一层“鸿沟”，期待在后续的修订中能有更多关于系统集成架构的探讨。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不像一本冷冰冰的技术手册，更像一位经验丰富的老教授在为你梳理知识脉络。我本来以为“智能感知”这部分会比较空泛，结果却发现里面详尽地描述了机器学习在异常事件检测中的应用。作者没有停留在泛泛而谈的“深度学习”，而是具体讲解了如何利用卷积神经网络（CNN）来识别传感器数据中的特定模式，比如机械设备故障的早期预警信号。这部分内容对于我正在进行的状态监测项目简直是雪中送炭。语言风格上，作者的叙述非常具有条理性和逻辑性，阅读起来毫不费力，即便是那些复杂的信号处理流程，通过分步解析和清晰的流程图展示，也能让人迅速抓住核心。唯一的遗憾是，在传感器选型和成本效益分析方面，着墨不多，更多的是技术原理的阐述，对于项目预算和实际采购决策的参考价值相对有限，可能需要读者自己结合市场调研进行补充。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，最直观的感受是它的知识密度非常高，感觉作者是把多年的研究精华都压缩进去了。我主要关注的是无线传感器网络的组网协议部分。书中对AODV和LEACH等经典协议的优缺点对比分析得鞭辟入里，特别是在能耗模型和网络寿命预测方面的数学推导，严谨得让人佩服。我尝试着对照书中的公式在MATLAB上进行仿真验证，发现结果与书上描述的基本一致，这说明理论基础非常可靠。此外，书中对于数据融合和定位算法的介绍也很有深度，尤其是对卡尔曼滤波在无线传感器网络中的多传感器信息融合应用案例，展示了如何通过巧妙的算法设计来提升整体系统的鲁棒性和精度。不过，我个人觉得，如果能在云计算和边缘计算结合的趋势下，探讨一下传感器数据流处理的新范式，那就更完美了。目前的内容更侧重于传统网络架构下的优化，对于面向云端的实时数据处理能力略有欠缺，但这也许是受限于出版时间吧。

评分☆☆☆☆☆

这本《智能感知、无线传感器及测量》的封面设计挺有意思的，那种未来感的线条和电路图纹理，一看就知道不是那种传统的教材。我最近在研究物联网的应用，所以对这块挺感兴趣的。书里前半部分讲的传感器技术，内容非常扎实，尤其是对那些新型的MEMS和光电传感器的原理分析，写得特别透彻。我记得有一章专门讲了如何处理传感器采集到的噪声信号，里面给出的算法实现步骤清晰明了，让我这个动手能力比较弱的人也能很快上手。而且，作者在解释那些复杂的物理模型时，常常会结合实际的工程案例，比如智能农业中的土壤湿度监测系统，这种理论与实践结合的方式，大大降低了理解难度。不过，美中不足的是，书中对于低功耗设计和传感器网络的安全隐患讨论得稍显保守，感觉还是停留在基础阶段，对于追求极限性能和前沿安全防护的读者来说，可能需要另找资料补充。总体而言，对于初入该领域的工程师或者学生，这本书绝对是一份宝贵的参考资料，能够帮你打下一个非常坚实的技术基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在找关于超宽带（UWB）定位技术在室内环境应用的资料时偶然接触到这本书的。这本书在专门介绍无线通信和测量章节时，对UWB的脉冲特性和多径效应的处理方法进行了详尽的阐述，这点非常对我的胃口。作者深入剖析了到达时间（ToA）和到达时间差（TDoA）算法在复杂室内环境中的误差来源及校正技术，其中对非视距（NLOS）误差的建模部分，提供了几个非常实用的修正模型。这套体系结构完整，从硬件前端的射频设计到后端的软件算法优化，都有所覆盖，形成了一个闭环的知识体系。但如果说有什么不足，那就是书中对新一代无线通信技术如5G/6G在海量传感器接入场景下的能力和挑战的讨论稍显不足。目前更多聚焦于经典的低功耗广域网（LPWAN）技术，对于未来高带宽、低时延的传感器应用场景的展望和技术储备略显保守，期待后续版本能紧跟技术前沿。