图书介绍
现代传感技术及应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 王化祥等编著 著
- 出版社： 北京：化学工业出版社
- ISBN：9787122032300
- 出版时间：2008
- 标注页数：255页
- 文件大小：79MB
- 文件页数：263页
- 主题词：传感器－高等学校－教材
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图书目录
1传感器基本特性1
1.1概述1
传感器的作用1
传感器及传感技术1
传感器的组成2
传感器的分类2
传感器的发展趋势2
1.2传感器的组成与结构3
传感器的组成3
传感器的结构形式3
1.3传感器的一般特性7
传感器的静态特性8
传感器的动态特性13
不失真测试的条件分析20
传感器的标定23
思考题与习题25
2光纤传感器26
2.1光纤传感器的特点及分类26
光纤传感器的特点26
光纤传感器的分类27
2.2光纤的传光特性27
光纤的结构及分类27
光纤的传光原理30
2.3光纤传感器的光源与光检测器34
光纤传感器用光源的分类及特点34
半导体光电检测器36
2.4光纤传感器的应用40
光纤温度传感器40
光纤压力传感器44
光纤流量、流速传感器46
思考题与习题48
3图像传感器50
3.1电荷耦合摄像器件50
CCD基本工作原理51
电荷转移与电极结构54
电荷的注入与读出57
CCD图像传感器60
图像传感器的主要特性参数61
3.2热成像技术67
热像仪的组成67
热释电摄像管的结构及原理69
3.3图像传感器的典型应用75
激光多普勒测速技术75
基于热释电探测器的光纤比色测温系统81
思考题与习题85
4生物传感器87
4.1生物传感器概述87
生物传感器的应用范围87
生物传感器的发展89
生物传感器的基本原理及特点90
生物传感器的分类92
生物芯片93
4.2生物识别机理及膜固定技术94
酶反应94
微生物反应及检测94
免疫学反应96
其他类型的生物学反应97
膜及其固定技术99
4.3生物传感器原理及应用102
酶传感器102
免疫类传感器104
微生物传感器106
新型生物传感器简介108
思考题与习题115
5无线传感器网络116
5.1无线传感器网络概述116
无线传感器网络生成过程116
无线传感器网络结构116
传感器节点构成117
无线传感器网络特点118
无线传感器网络应用119
5.2无线传感器网络关键技术121
无线传感器网络体系121
无线传感器网络拓扑122
无线传感器网络物理层协议127
无线传感器网络MAC协议127
无线传感器网络路由协议132
无线传感器网络传输和应用层协议137
无线传感器网络其他关键技术138
无线传感器网络能量管理机制146
5.3无线传感器网络的典型设计实例147
设计简介147
Mica2节点设计分析147
5.4无线传感器网络应用实例150
芯片制造厂设备监控系统应用150
大鸭岛海燕生活习性监测保护应用151
家庭及办公智能化网络应用151
思考题与习题152
6移动机器人传感器153
6.1概述153
机器人与移动机器人153
移动机器人感知153
移动机器人传感器分类154
6.2移动机器人常用内部传感器155
编码器155
惯性传感器158
6.3移动机器人航位推算模型162
差速驱动移动机器人163
类车或三轮移动机器人163
6.4移动机器人常用外部传感器164
触觉传感器164
接近觉传感器165
测距传感器165
6.5主动嗅觉感知168
机器人嗅觉168
机器人嗅觉常用气体／气味传感器168
常用风速／风向传感器172
气味／气体源搜寻策略174
主动嗅觉研究面临的问题174
6.6距离传感器测量模型175
高斯噪声测量模型176
指数分布噪声测量模型176
点质量分布噪声测量模型177
均匀分布噪声测量模型177
综合概率密度函数177
固有模型参数的选取177
6.7基于距离传感器的二维环境表达178
超声概率栅格地图178
二维环境几何特征提取180
思考题与习题182
7智能传感技术183
7.1智能传感器的体系结构与功能实现184
智能传感器的体系结构184
智能传感器功能的实现186
7.2智能传感器系统集成技术197
微系统加工工艺197
微制造技术205
思考题与习题214
8多源传感器信息融合技术215
8.1信息融合技术的基本概念和分类215
8.2贝叶斯估计216
Bayes条件概率公式216
基于Bayes方法的信息融合原理217
8.3卡尔曼（Kalman）滤波218
卡尔曼（Kalman）滤波的基本方程218
基于卡尔曼滤波器的数据融合方法在高温炉检测系统中的应用220
8.4自适应加权平均和有序加权平均算法221
自适应加权平均222
有序加权平均算子（OrderedWeighted Averaging,OWA）222
8.5 Dempster-Shafer证据理论223
证据理论基本模型和性质224
证据理论的组合规则225
证据理论的进一步说明226
8.6神经网络信息融合方法230
单个BP （Back Propagation）网络的建立231
多个BP网络的集成231
8.7数据关联的基本概念和方法233
数据关联的概念233
“最近邻”法234
概率数据关联滤波器234
模糊数据关联236
8.8多传感器目标检测237
问题的描述237
检测空间的划分与信任级别239
分布式检测多传感器系统结构240
8.9基于案例的推理技术在数据融合中的应用242
基于案例推理的基本原理242
一个基于案例推理的应用实例244
8.10粗集理论与信息融合246
粗集的基本概念246
粗集247
知识的约简248
基于粗集理论的多传感器融合249
本节小结252
思考题与习题252
参考文献254