传感器原理与应用技术(第2版)(2010山东省精品课程教材) 刘爱华,满宝元著 97871 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘爱华，满宝元著 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115236784

商品编码：29691620564

包装：平装

出版时间：2010-11-01

基本信息

书名：传感器原理与应用技术(第2版)(2010山东省精品课程教材)

定价：28.00元

作者：刘爱华,满宝元著

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2010-11-01

ISBN：9787115236784

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.440kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统地介绍了传感器的基本结构、工作原理、特性及相应的测量电路。全书共10章，章介绍了传感器的基本概念及传感器的静、动态特性；第2章至0章分别介绍了电阻式、电容式、电感式、压电式、热电式、磁敏式、光电式、光纤式、气敏式、湿敏式传感器的结构、工作原理及应用。书中每章都提供了大量的应用实例，章后对全章内容进行了梳理、归纳、总结，以帮助读者理清知识体系，每章后还附有课后习题。 　　
　　本书可作为理工科院校应用电子、工业自动化、应用物理、计算机应用等专业的教材，也可作为其他相关专业技术人员的技术参考书。

目录

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章　传感器基础知识
　1.1　学习传感器技术的重要性
　1.2　传感器的组成与分类
　　1.2.1　传感器的定义
　　1.2.2　传感器的组成
　　1.2.3　传感器的分类
　1.3　传感器的数学模型概述
　　1.3.1　静态模型
　　1.3.2　动态模型
　1.4　传感器的基本特性
　　1.4.1　静态特性
　　1.4.2　动态特性
　1.5　传感器的标定与校准
　　1.5.1　传感器的标定
　　1.5.2　提高传感器性能的方法
　1.6　本章小结
　习题
第2章　应变式电阻传感器
　2.1　电阻应变片
　　2.1.1　应变效应
　　2.1.2　电阻应变片的工作原理
　　2.1.3　电阻应变片的分类
　2.2　电阻应变片的主要特性
　　2.2.1　灵敏系数
　　2.2.2　横向效应
　　2.2.3　机械滞后、零漂及蠕变
　　2.2.4　应变极限
　　2.2.5　动态特性
　2.3　温度特性及其补偿
　　2.3.1　温度误差
　　2.3.2　温度补偿
　2.4　电阻应变片的测量电路
　　2.4.1　直流电桥
　　2.4.2　交流电桥
　　2.4.3　恒流源电桥
　2.5　固态压阻式传感器
　　2.5.1　压阻式传感器的结构与工作原理
　　2.5.2　压阻系数
　　2.5.3　固态压阻器件
　　2.5.4　压阻式传感器的测量电路
　2.6　应变式传感器的应用
　　2.6.1　应变式传感器测量力
　　2.6.2　应变式传感器测量压力
　　2.6.3　应变式传感器测量加速度
　　2.6.4　压阻式传感器的应用
　　2.6.5　应变式传感器应用实例
　2.7　本章小结
　习题
第３章　电容式传感器
　3.1　电容式传感器的工作原理及特性
　　3.1.1　基本工作原理
　　3.1.2　电容式传感器的类型和特性
　3.2　电容式传感器的等效电路和测量电路
　　3.2.1　电容式传感器的等效电路
　　3.2.2　电容式传感器的测量电路
　3.3　电容式传感器的特点及设计与应用中存在的问题
　　3.3.1　电容式传感器的特点
　　3.3.2　设计与应用中存在的问题
　3.4　电容式传感器的应用
　3.5　本章小结
　习题
第4章　电感式传感器
　4.1　自感式传感器
　　……
第5章　压电式传感器
第6章　热电式传感器
第7章　半导体磁敏传感器
第8章　光电式传感器
第9章　光纤传感器
0章　气敏、湿敏传感器
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《智能传感器网络：协同感知与边缘计算》 图书简介 在信息爆炸与物联网（IoT）蓬勃发展的时代，我们正以前所未有的速度迈向一个万物互联、数据驱动的智能世界。传感器作为感知世界、采集信息的“眼睛”和“触角”，其重要性不言而喻。而传感器网络，作为连接海量传感器、汇聚海量数据的关键基础设施，更是承载着支撑智慧城市、智能制造、智慧农业、智能医疗等众多前沿应用的核心使命。 《智能传感器网络：协同感知与边缘计算》一书，深入探讨了新一代传感器网络在协同感知和边缘计算方面的核心理论、关键技术与前沿应用。本书旨在为读者构建一个关于如何高效、智能地利用分布式传感器资源，实现从数据采集到智能决策的全流程解决方案的全面认知框架。 第一部分：传感器网络基础与协同感知 本书首先从传感器网络的基础概念入手，清晰阐述了传感器网络的构成、工作原理、关键技术挑战以及发展趋势。我们将回顾传统传感器网络的架构，分析其在覆盖范围、信息处理能力、功耗管理等方面的局限性，并引出新一代传感器网络所面临的重大变革。 随后，本书将重点聚焦于协同感知这一核心概念。协同感知不仅仅是简单地将来自不同传感器的原始数据进行叠加，而是一种智能化的信息融合与处理过程。它强调的是分布式传感器之间的信息共享、任务协作与资源协调，以实现超越单一传感器能力的整体感知效果。我们将深入剖析协同感知的基本原理，包括： 分布式数据采集与预处理： 如何在网络边缘进行初步的数据过滤、降噪和特征提取，以减少传输负担和提高后续处理效率。 异构传感器数据融合： 面对不同类型、不同精度、不同测量方式的传感器数据，如何设计有效的融合算法，如基于概率的融合、基于证据理论的融合、基于机器学习的融合等，以获得更准确、更鲁棒的感知结果。 空间-时间协同感知： 如何利用传感器在空间上的分布优势和时间上的连续性，实现对动态环境的精准跟踪与预测。我们将探讨多传感器目标跟踪、协同定位、环境参数联合估计等关键技术。 协同感知中的鲁棒性与可靠性： 传感器可能面临故障、噪声干扰、信息缺失等问题，本书将探讨如何通过冗余设计、异常检测、故障诊断和容错协同策略，保证传感器网络的整体感知可靠性。 协同感知在具体应用中的案例分析： 例如，在智能交通系统中，不同位置的摄像头、雷达、GPS传感器如何协同工作，实现对交通流量的实时监测、车辆轨迹的预测以及事故的预警；在智能安防领域，环境传感器、运动传感器、图像传感器如何协同，构建全方位的安全监控网络。 第二部分：边缘计算在传感器网络中的角色与实现 随着物联网设备的激增和对实时数据处理需求的不断增长，传统的云计算模式已显现出其瓶颈，如网络延迟高、带宽消耗大、隐私安全风险等。边缘计算的兴起，为解决这些问题提供了全新的视角。本书将深入探讨边缘计算在智能传感器网络中的关键作用，并详细阐述其实现技术。 我们将从以下几个方面展开： 边缘计算的基本概念与优势： 什么是边缘计算？它与云计算、雾计算的关系如何？边缘计算如何通过将计算和数据存储部署在靠近数据源的网络边缘，实现低延迟、高带宽、更强的隐私保护和更低的功耗。 传感器网络与边缘计算的融合架构： 如何设计一个集成了传感器节点、边缘服务器、网关和云平台的异构网络架构。我们将分析不同层级之间的计算卸载、数据分发与协同机制。 边缘智能的实现技术： 轻量级机器学习模型： 针对资源受限的边缘设备，如何设计和部署高效的机器学习算法，如模型压缩、量化、剪枝技术，以及适用于边缘场景的神经网络架构。 分布式推理与模型训练： 如何在边缘节点上进行实时推理，以及如何利用联邦学习等分布式训练技术，在保护数据隐私的前提下，协同训练和更新模型。 边缘数据管理与缓存： 如何在边缘有效地存储、管理和缓存传感器数据，以支持实时分析和减少对云端的依赖。 边缘计算在传感器网络中的应用场景： 实时视频分析与智能监控： 在边缘设备上直接进行人脸识别、行为分析、异常事件检测，实现秒级的响应。 工业物联网（IIoT）的预测性维护： 边缘节点实时采集设备运行数据，进行故障预测和健康状态评估，避免意外停机。 自动驾驶与智能交通： 车辆上的边缘计算单元实时处理传感器数据，做出驾驶决策，并与路侧单元进行协同。 智慧医疗的远程监测与诊断： 穿戴式传感器收集的健康数据在边缘进行初步分析，及时预警，并实现远程诊断辅助。 边缘计算的安全与隐私保护： 边缘计算在带来便利的同时，也引入了新的安全挑战。本书将探讨如何在边缘节点、通信链路和数据传输过程中，实施有效的安全防护措施，如身份认证、数据加密、访问控制以及隐私保护技术。 第三部分：前沿技术与未来展望 在系统性地介绍了传感器网络协同感知与边缘计算的核心理论与技术后，本书还将目光投向了当前最前沿的研究方向和未来发展趋势。 人工智能与传感器网络的深度融合： 探讨深度学习、强化学习等AI技术如何进一步提升传感器网络的感知智能化水平，例如，基于AI的自适应感知、智能决策支持系统。 5G/6G通信技术在传感器网络中的赋能作用： 5G/6G的高带宽、低延迟特性如何为大规模传感器网络的部署和边缘计算提供强大的网络支持。 区块链技术在传感器网络中的应用： 如何利用区块链的去中心化、不可篡改特性，增强传感器数据的可信度、安全性和可追溯性。 数字孪生与传感器网络的协同： 探讨如何利用传感器网络采集的实时数据，构建和更新物理世界的数字孪生模型，实现更精细化的监控、分析与预测。 绿色传感器网络与可持续发展： 关注传感器网络的能耗问题，探讨低功耗设计、能量采集等技术，以及传感器网络在环境保护、资源优化等方面的应用。 本书特色 体系结构清晰： 从基础到前沿，层层递进，逻辑严谨。 理论与实践相结合： 既有深入的理论分析，也结合了丰富的应用案例。 前沿性与全面性： 覆盖了智能传感器网络领域最热门的技术和发展方向。 面向读者广泛： 适用于计算机科学、电子工程、自动化、通信工程等相关专业的本科生、研究生，以及从事物联网、人工智能、嵌入式系统、网络通信等领域的研究人员和工程师。 《智能传感器网络：协同感知与边缘计算》一书，将带领读者深入探索构建未来智能世界的关键技术，助力您在该快速发展的领域取得更深入的理解和突破。

评分☆☆☆☆☆

我之前在学习《现代传感技术与信息处理》时，对光电传感器的线性化处理方法一直感到困惑不解。然而，这本书中关于光敏电阻（LDR）和光电二极管的特性曲线拟合部分，提供了一种非常实用的解决方案。它没有局限于标准的线性化模型，而是详细介绍了如何利用最小二乘法对特定工作范围内的非线性I-V曲线进行高阶多项式拟合，并给出了实际的拟合系数计算步骤。这种将高等数学中的曲线拟合技术直接应用到传感器数据预处理环节的做法，让我意识到传感器应用不仅仅是“接入电路”那么简单，更包含精密的信号调理过程。此外，书中对噪声的来源和抑制方法也做了全面的介绍，特别是关于低频漂移和高频电磁干扰（EMI）的处理策略，从硬件滤波（如使用低通RC滤波）到软件算法（如卡尔曼滤波的初步介绍），都有涉及，展现了对实际工程挑战的深刻洞察力，是工程实践中不可多得的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

关于《自动控制原理（经典控制理论基础）》这块的论述，该书的处理方式极其精妙，完全不同于我之前接触的那些只专注于传递函数和根轨迹分析的教材。它花了大量的篇幅来阐述系统的时域响应特性，例如二阶系统的超调量、上升时间和调节时间与阻尼比、无阻尼自然频率之间的内在联系。作者通过大量的图形化分析，将抽象的数学模型与实际工程中的性能指标紧密地挂钩。我特别欣赏它在介绍PID控制器设计时所采用的平衡视角——既没有完全偏向于理论推导，也没有沦为简单的“调参手册”。它详细对比了P、PI、PD、PID各自在消除稳态误差、抑制动态响应和抵抗外部干扰方面的优劣，并通过一个典型的伺服系统案例，展示了如何根据系统的物理特性（惯性、刚度、摩擦力）来初步估算初始的K_p, K_i, K_d值。这种从物理到数学，再回归到工程实践的闭环讲解方式，极大地提高了我的理解深度，让我终于明白为什么我们在实际中要选择特定的控制策略。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界，尤其是关于《微机原理与应用》那部分内容的讲解，简直是教科书级别的清晰和深入。作者对8051系列单片机的底层结构、指令集以及中断系统的阐述，详略得当，既有宏观的把握，又不乏具体的汇编代码示例。我记得在学习定时器/计数器编程时，很多教材只会给出一个公式或者一个调用库函数的例子，但这本书却一步步剖析了计数脉冲的硬件连接、寄存器配置的时序要求，以及如何精确计算延迟时间，这对于我们进行实时控制系统的设计至关重要。更让我印象深刻的是，它并没有停留在理论层面，而是紧密结合了实际的I/O端口操作、数据采集的A/D转换模块的驱动流程。读完这部分的章节，我仿佛亲手操作了一次硬件，而不是仅仅在纸上“看”代码。它对于理解嵌入式系统中最基础也最核心的逻辑构建，提供了一个极为坚实的地基，是我后续学习更高层级RTOS和Linux驱动开发前，不可或缺的知识储备。那种扎实的感觉，比那些只罗列概念的教材要强太多了。

评分☆☆☆☆☆

我在寻找一本关于《电力电子技术基础与应用》的优秀教材时，对这本书中关于开关电源拓扑结构的讲解感到由衷的满意。它对Buck、Boost、Buck-Boost这三种基本DC-DC转换器的分析，从能量守恒和磁链平衡的角度切入，推导过程清晰可见，几乎没有跳跃的步骤。最棒的是，它深入探讨了PWM（脉冲宽度调制）的实现机制，特别是对于如何通过改变占空比来稳定输出电压的原理分析，非常透彻。作者不仅展示了理想状态下的波形图，还引入了开关管的导通损耗、关断损耗以及续流二极管的反向恢复损耗等非理想因素对系统效率的影响。这种细致入微的处理，让我对设计高效率、高可靠性的电源模块有了更务实的认知。相比之下，很多其他教材要么过于侧重于理论推导而忽略了实际损耗，要么就是直接抛出设计公式，让人知其然不知其所以然。这本书真正做到了理论指导实践。

评分☆☆☆☆☆

翻阅这本大部头时，我对其中关于《信号与系统分析（基于拉普拉斯变换与Z变换）》章节的编排结构印象深刻。作者很聪明地将连续时间系统（使用拉普拉斯变换）和离散时间系统（使用Z变换）的分析框架并行展开，使得读者能够清晰地看到两者在数学工具上的对应关系和概念上的继承性。例如，在处理系统的频率响应时，作者先用傅里叶变换连接到拉氏变换的jω轴，然后巧妙地过渡到Z变换的单位圆上，这种对比极大地巩固了我的时域与频域转换的理解。此外，书中对于系统稳定性的判断标准，比如使用S平面的左半平面和Z平面的单位圆内部判据，都配有直观的图示解释，避免了纯粹的代数推导带来的枯燥感。这种结构设计，对于初学者来说，简直是降低了跨越复杂数学工具的门槛，让原本抽象的系统分析变得触手可及，极大地提升了学习效率。