单片机认识与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京航空航天大学出版社

作者:邵贝贝

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:2006-8

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810777971

丛书系列:

图书标签:

• 单片机
• 嵌入式系统
• C51
• 实践
• 入门
• 电子制作
• DIY
• STC
• Arduino
• 硬件开发

现代传感器技术与物联网应用 绪论：信息时代的脉搏 在当今信息技术飞速发展的时代，我们正经历一场深刻的数字化变革。这场变革的核心驱动力之一，便是对物理世界进行精准、实时、可靠的感知与量化。我们生活、工作、生产的方方面面，都越来越依赖于对环境、状态、性能的细致“洞察”。本书《现代传感器技术与物联网应用》正是立足于这一时代背景，旨在系统、深入地探讨构成现代信息采集与交互基石的关键技术——传感器技术，并将其与当前最热门的前沿领域——物联网（IoT）深度融合，展示其在实际场景中的广阔应用前景。 本书并非聚焦于嵌入式系统的底层编程或微控制器的工作原理，而是将重点放在“信息如何被捕获”和“捕获的信息如何被有效利用”这两个核心环节。我们假设读者已经具备一定的电子技术基础知识，但对传感器本身的物理原理、信号处理流程以及物联网的整体架构尚缺乏系统性的认知。 第一部分：传感器原理与分类——感知的基石 本部分将打下坚实的理论基础，详细剖析各类主流传感器的物理学原理和工程实现。 第一章：传感器基础理论与特性 本章首先界定传感器的概念、功能及其在信号链中的位置。重点阐述传感器的关键性能指标，如灵敏度、分辨率、线性度、迟滞误差、漂移、响应时间等。我们不会涉及具体的单片机编程细节，而是着重于理解这些指标对最终测量结果的影响，以及如何根据应用需求选择合适的规格。例如，在高速运动物体追踪中，响应时间远比极高的静态精度更为重要。 第二章：物理量传感器——环境的直接描摹 本章深入探讨对光、力、热、声等基本物理量的感知技术。 2.1 光学传感器： 介绍光敏电阻、光电二极管、光伏电池的工作机制。重点剖析不同光感元件的响应光谱、动态范围，以及它们在机器视觉预处理（如光照补偿）中的作用。高级部分将涵盖接近传感器、颜色传感器的工作原理，而非其在微控制器上的驱动程序编写。 2.2 压力与力传感器： 聚焦于应变片原理、压电效应、电容式压力传感器的结构和工作方式。详细分析薄膜技术在制造高精度压力传感器中的应用，以及如何通过傅里叶变换等信号处理手段从原始信号中提取有意义的力学信息。 2.3 温度与热学传感器： 详述电阻温度检测器（RTD）、热敏电阻（Thermistor）、热电偶（Thermocouple）的物理基础。讨论线性化处理、冷端补偿的理论方法，而非其A/D转换的具体代码实现。 2.4 运动与惯性传感器： 重点剖析加速度计、陀螺仪和磁力计的工作原理。我们将深入到MEMS（微机电系统）技术如何实现微小的结构设计和信号输出，以及如何通过卡尔曼滤波（Kalman Filter）等数学模型融合多源惯性数据，以获得稳定的姿态信息，而非讨论具体的传感器库函数。 第二部分：信号调理与数字化——信息的提纯 传感器输出的信号往往微弱、带有噪声且是非线性的。本部分关注如何将这些“原始感应”转化为可供处理的“数字信息”。 第三章：信号调理技术 本章聚焦于模拟电路层面的处理。详细讲解放大电路（如仪表放大器）的设计原则，以最大化信噪比。分析滤波器的设计——低通、高通、带通滤波器的频率响应特性及其在消除工频干扰和高频噪声中的实际应用。讨论隔离技术在工业环境下的重要性。 第四章：数据采集与数字化 本章探讨模数转换器（ADC）的核心概念。深入分析采样定理（Nyquist-Shannon），量化误差，以及不同类型ADC（如逐次逼近型、Σ-Δ型）的优缺点与适用场景。重点在于理解采样率、有效位数（ENOB）如何决定了测量的精度和带宽，而不是编写特定的ADC配置寄存器代码。 第三部分：物联网融合与应用场景——连接与价值实现 如果说前两部分关注“感知”，那么本部分则关注“连接”与“应用价值”。我们将探讨传感器数据如何通过网络传输、存储、分析并最终形成决策。 第五章：物联网架构与通信协议 本章概述现代物联网系统的分层架构（感知层、网络层、应用层）。重点分析适用于低功耗、广域覆盖场景的通信技术，如LoRa/NB-IoT的物理层特性和网络拓扑结构。对于短距离通信，将对比分析Wi-Fi、蓝牙（BLE）在数据吞吐量、功耗和组网能力上的权衡。不会深入讲解TCP/IP协议栈的细节，而是侧重于MQTT、CoAP等物联网应用层协议的报文结构、QoS等级及其在数据传输效率上的优化。 第六章：数据处理与边缘计算基础 在海量传感器数据涌入云端之前，边缘侧的处理变得至关重要。本章介绍如何在数据采集节点对数据进行初步的清洗、聚合和特征提取。讨论时间序列数据库（TSDB）的特点及其在存储连续传感器数据流时的优势。介绍基本的异常检测算法（如基于阈值和基于统计模型）在数据预处理阶段的应用。 第七章：行业应用案例深度剖析 本章通过具体的、复杂的案例来展示技术融合的成果，这些案例均不涉及对特定微控制器（如STM32或AVR）的具体指令级编程。 7.1 智能农业： 分析土壤墒情、气象环境传感器网络如何协同工作，通过区域化管理模型指导精准灌溉和施肥，实现资源最优配置。讨论数据模型如何反映作物的生长状态而非仅仅是原始的温湿度数值。 7.2 工业健康监测（PHM）： 探讨如何利用振动、声学和温度传感器对关键设备进行状态监测，通过采集周期性的特征信号，建立设备健康基线。重点讲解频谱分析在故障早期预警中的应用，例如通过FFT识别轴承的特定故障频率。 7.3 智慧城市交通流分析： 介绍地磁传感器、环路检测器和高清摄像头在路口流量统计中的作用。讨论如何利用这些多源数据进行路况建模，优化信号灯配时策略，而非编写任何交通控制逻辑代码。 结论：面向未来的感知系统设计 全书最后将总结传感器技术与物联网结合所面临的挑战，如数据安全、异构数据融合以及系统能效优化。强调系统级思维在设计未来感知系统时的重要性，即从一开始就将物理感知、信号处理、网络传输和应用价值紧密地联系起来进行统筹规划。本书旨在培养读者构建复杂、高效、可靠的“智能感知系统”的理论视野和工程思维。

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