具体描述
本书首先介绍了与矢量传感器有关的声学基础理论，给出了标一矢量声场的声学特性和相关信号处理方法；然后介绍了压差式矢量传感器和同振式矢量传感器的工作原理、设计方法和制造工艺技术等，其中包括同振式矢量水听器内部常用的振动传感器。本书内容新颖、系统性强，是国内第一部系统论述有关矢量传感器技术内容的书籍。
本书重点面向水声工程、声学、声传感器等方向的硕士研究生，同时也可作为相关专业科研工作者的参考书。
现代测控技术中的智能感知：基于光电转换与信号处理的深度探索 图书简介 本书聚焦于现代精密测量与控制领域中，用于信息获取与状态监测的核心技术——基于光电转换与信号处理的智能感知系统。全书旨在为电子工程、自动化、仪器科学与技术、机械工程等相关专业的研究生及高年级本科生，提供一套全面而深入的理论框架和工程实践指南，强调从物理现象到数字信息的完整转化链条。 本书内容涵盖了现代传感器系统设计的关键环节，从敏感元件的设计原理、光电效应的物理基础，到信号的采集、调理、数字化，再到微处理器对数据的智能处理与决策。我们避免了传统传感器教材中过于侧重力、热等宏观物理量的机械结构描述，而是将重点放在如何高效、高精度地将物理世界中的连续变化量转化为可计算的数字信号。 第一部分：光电转换基础与新型敏感元件 本部分深入剖析了光电转换过程中的物理机理，这是实现高精度测量的基石。 第一章：光与物质相互作用的量子基础 详细阐述了光子的产生、传播与吸收机制。重点探讨了半导体材料中的能带结构、载流子激发、复合过程，以及这些过程如何被用于构建光敏元件。内容包括：光伏效应（Photovoltaic Effect）、光导效应（Photoconductive Effect）的定量分析，以及对响应时间、量子效率和光谱灵敏度的影响因素。引入了量子效率的计算模型，并探讨了不同波长光对不同材料（如Si, Ge, InGaAs）的响应差异。 第二章：先进光学传感器的工作原理 本章着重介绍基于光波导、干涉测量和衍射原理构建的精密位移与形变传感器。 干涉测量技术： 深入分析了迈克尔逊、萨尼亚克、马赫-曾德尔干涉仪的原理及其在精密位移测量中的应用。讨论了相移干涉法的算法与实现，重点分析了环境噪声（温度、气流波动）对相位测量的影响及补偿策略。 光纤传感技术： 探讨了基于布拉格光栅（FBG）、SPR（表面等离子体共振）以及OTDR（光时域反射）的分布式传感技术。详细讲解了FBG的耦合模理论，以及如何通过光纤的应变和温度变化引起Bragg波长的漂移，实现高空间分辨率的传感。 新型光电探测器： 介绍并对比了PIN光电二极管、雪崩光电二极管（APD）、光电倍增管（PMT）以及CMOS图像传感器的结构、性能参数（暗电流、噪声等效功率NEP、动态范围）及其适用场景。 第二部分：信号调理与高精度数据采集 传感器前端的模拟信号处理是决定系统最终性能的关键瓶颈。本部分详细解析了如何将微弱、高阻抗、易受干扰的电信号转化为可被数字系统可靠处理的量。 第三章：前端电路的低噪声设计 本章集中讨论如何最大化信噪比（SNR）。 电荷-电压转换技术： 针对光电二极管产生的微小电流，详细设计了跨阻放大器（TIA）的拓扑结构（如反馈电阻的选择、补偿电容的引入）。分析了热噪声、散粒噪声和闪烁噪声在TIA中的主导作用，并给出了优化反馈元件阻值的具体工程准则。 隔离与屏蔽技术： 深入探讨了共模抑制（CMRR）、接地回路的消除、以及多层屏蔽设计在抑制工频干扰和高频辐射噪声中的关键作用。 第四章：模拟信号调理与抗混叠滤波 讲解了信号调理链中的增益级设计与滤波器的选择。 可编程增益放大器（PGA）： 分析了不同PGA架构（如电阻切换式、开关电容式）的动态特性和失真表现。 高阶抗混叠滤波器设计： 详细介绍了巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器的设计公式，并结合Z变换方法，探讨了在有限阶数下如何平衡通带纹波、过渡带陡度和群延迟特性。讨论了有源滤波器与数字滤波器的衔接要求。 第五章：高精度模数转换（ADC）技术 本章是连接模拟世界与数字世界的桥梁。 ADC架构精讲： 深入剖析了SAR（逐次逼近）、Sigma-Delta（$Sigma-Delta$）和流水线式ADC的内部结构和工作流程。针对高精度测量，重点分析了$Sigma-Delta$调制器的过采样、噪声整形原理，以及如何利用数字滤波器实现高分辨率。 时钟抖动与有效位数（ENOB）： 量化分析了采样时钟抖动对ADC动态性能的影响，并教授如何利用FFT方法精确测量和评估系统的有效位数。 第三部分：数据处理、模型辨识与系统集成 在获得数字信号后，本部分关注如何通过计算技术从数据中提取有意义的物理信息，并实现系统的鲁棒性控制。 第六章：数字信号处理基础与应用 系统地介绍了传感器数据后处理中常用的数字滤波器设计。 FIR/IIR 滤波器设计： 详细讲解了窗函数法、频率采样法在FIR滤波器设计中的应用，以及双线性变换法在IIR滤波器设计中的转换过程。特别强调了在实时系统中对计算复杂度（乘法次数）的考量。 谱分析技术： 介绍了经典的傅里叶变换（DFT/FFT）及其在周期性噪声去除中的应用。重点介绍了功率谱密度（PSD）的估计方法，如Welch平均法，用于识别系统中的随机噪声源和振动频率。 第七章：传感器数据融合与状态估计 在多传感器配置下，如何综合各路信息以获得最优估计。 卡尔曼滤波（KF）及其扩展： 详细推导了标准线性卡尔曼滤波器的递推公式，并将其应用于线性动态系统的状态跟踪。随后，深入探讨了非线性系统中的扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），着重分析了雅可比矩阵计算的复杂性与数值稳定性问题。 基于机器学习的参数辨识： 介绍了如何利用神经网络（如MLP、LSTM）对复杂非线性传感器（如高精度压力传感器在极端温度下的漂移）进行离线或在线的参数漂移补偿和模型修正。 第八章：系统集成与嵌入式实现 本章将理论与工程实践紧密结合，探讨如何构建一个可靠的测量系统。 实时操作系统与数据流管理： 讨论了在DSP或FPGA平台上实现高吞吐量数据流的调度策略，包括中断驱动机制与DMA（直接内存访问）的配置，以确保数据采集的实时性和完整性。 标定与不确定度分析： 教授标准的计量学方法，如何进行系统的时间同步、线性化标定和非线性误差修正。最终，依据ISO GUM（测量不确定度指南），指导读者对整个传感链的不确定度进行量化和传播分析，得出最终的测量结果置信区间。 本书内容层次分明，理论深度足够支撑学术研究，同时又紧密结合工程实践中的难题（如噪声抑制、实时滤波、系统辨识），是致力于开发下一代高精度、高可靠性智能传感系统的研究生理想参考读物。
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