常用传感器应用电路的设计与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学

作者:何希才

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2007-9

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787030195883

丛书系列:

图书标签:

• 传感器
• 应用电路
• 设计
• 实践
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• DIY

数字图像处理与计算机视觉技术：理论基础与前沿应用 图书简介 本书系统阐述了数字图像处理和计算机视觉领域的核心理论、关键算法及其实际应用。全书内容结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的知识体系。它不仅涵盖了该领域几十年来沉淀下来的经典理论框架，也紧密跟踪了近年来基于深度学习驱动的最新研究进展和产业化应用。 第一部分：图像的数字化与基础处理 本部分奠定了整个课程的理论基础，重点介绍了如何将现实世界中的模拟图像转化为计算机可以理解和处理的数字格式，以及进行初步的信号增强和去噪操作。 1. 图像的数学基础与数字化 详细阐述了图像的本质——二维离散信号。从采样理论（香农-奈奎斯特定理）到量化原理，深入分析了图像在采集过程中产生的失真及其校正方法。引入了图像的拓扑结构、灰度级分布和直方图分析，作为后续处理的基石。讨论了不同色彩空间（如RGB、YUV、HSV）的数学转换关系，以及它们在图像显示和分析中的特定作用。 2. 图像增强技术 图像增强的目标是在不引入额外信息的前提下，改善图像的视觉质量或突出特定特征，使其更适合人眼观察或后续分析。 空间域增强： 重点介绍了点运算（如灰度拉伸、对比度调整、伽马校正）和邻域运算（如平滑滤波和锐化滤波）。对均值滤波、高斯滤波的数学原理和在噪声抑制中的效果进行细致对比。在锐化方面，详细推导并比较了一阶微分（梯度）和二阶微分（拉普拉斯算子、LoG算子）的响应特性和边缘提取能力。 频率域增强： 解释了傅里叶变换（FT）在图像处理中的核心地位，如何将空间域问题转化为频率域操作。深入讲解了理想/巴特沃斯/高斯低通滤波和高通滤波的设计与实现，特别是它们在消除周期性噪声和增强边缘细节方面的应用。 3. 图像复原与去噪 与增强不同，复原技术试图根据已知的图像退化模型，反向估计出原始图像。 退化模型分析： 建立了线性、空间不变的图像退化模型（卷积模型）。 盲解卷积与逆滤波： 探讨了在点扩散函数（PSF）已知或未知情况下的复原方法，如维纳滤波、约束最小二乘滤波，并分析了反卷积操作中引入的噪声放大问题。 现代去噪方法： 除了经典的基于模型的去噪，本章还引入了基于非局部信息的方法，如非局部均值（NLM）算法，以及小波变换域去噪，展示了如何利用多分辨率分析来分离信号和噪声。 第二部分：图像分割与特征提取 本部分是理解图像内容的关键步骤，目标是将图像分割成有意义的区域，并从中提取出可用于识别和测量的几何或语义特征。 4. 图像分割的经典方法 详细剖析了将图像划分为前景和背景或不同对象区域的策略。 阈值分割： 深入探讨了全局阈值（如Otsu法）和局部/自适应阈值的原理。 边缘检测： 强调了Canny边缘检测算法的五个核心步骤（降噪、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理、边缘连接），分析了其在保持边缘连续性方面的优越性。 区域分割技术： 讲解了区域生长法、分水岭算法（Watershed Transform）的原理、如何利用形态学操作辅助分割，并分析了它们在处理复杂背景和粘连目标时的局限性。 5. 图像的形态学处理 形态学处理是基于集合论的图像处理技术，主要用于描述和改变对象的形状、结构和连接性。 基本运算： 详细介绍了腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）的数学定义及其对二值图像的影响。 复合运算： 讲解了开运算（Opening）和闭运算（Closing）在平滑轮廓、去除小噪声斑点和填充孔洞中的应用。 高级形态学： 讨论了击中与未击中变换（Hit-or-Miss Transform）在特定形状识别中的作用，以及形态学骨架提取等复杂结构分析技术。 6. 特征描述与表示 本章聚焦于如何将分割出的对象转化为可量化的描述符。 几何特征： 包括面积、周长、紧凑度、矩、主轴方向、惯性矩等描述符的计算方法及其应用。 纹理特征： 引入了灰度共生矩阵（GLCM）的概念，并详细解释了如何从GLCM中提取能量、对比度、熵和相关性等统计特征，用于区分不同材质的区域。 形状描述： 讲解了傅里叶描述子、链码等用于描述封闭轮廓形状的数学工具。 第三部分：基于深度学习的现代计算机视觉 本部分全面转向当前主导计算机视觉领域的深度学习范式，重点解析了卷积神经网络（CNN）的结构、训练机制及其在复杂感知任务中的表现。 7. 卷积神经网络（CNN）基础 详细介绍了CNN的核心组件及其工作机制。 核心层结构： 卷积层（滤波器设计、填充与步长）、激活函数（ReLU及其变体）、池化层（Max/Average Pooling）的作用。 网络设计与优化： 解释了反向传播算法（Backpropagation）在网络中的应用，以及优化器（SGD、Adam）的选择和学习率调度策略。 经典网络架构： 剖析了LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的引入及其意义）、Inception等里程碑式网络的结构特点和创新点。 8. 深度学习在核心视觉任务中的应用 本章展示了如何利用预训练模型和迁移学习解决实际问题。 图像分类： 从Softmax分类器到迁移学习（Fine-tuning）的实战指南。 目标检测： 对比分析了两阶段方法（如R-CNN系列）和一阶段方法（如YOLOv3/v5/v8、SSD）的原理、速度与精度的权衡。重点解析了边界框回归和非极大值抑制（NMS）的机制。 图像分割的深度方法： 阐述了语义分割（如FCN、U-Net的编码器-解码器结构）和实例分割（如Mask R-CNN）的差异与实现技术。 9. 视觉前沿与新兴技术 探讨了当前计算机视觉研究的热点方向。 生成模型： 介绍生成对抗网络（GAN）的基本结构（Generator与Discriminator）及其在图像合成、超分辨率重建中的应用。 自监督学习与对比学习： 讨论了如何在缺乏大量标注数据的情况下，利用数据内在的结构进行有效学习，提升特征的鲁棒性。 可解释性AI（XAI）： 介绍了Grad-CAM、SHAP等技术，用以探究深度模型做出决策的依据，增强模型在关键决策场景（如医疗诊断）中的可信度。 全书特色：理论与实践的深度融合 本书不仅提供了详尽的数学推导和理论证明，还为每个核心算法提供了基于主流编程环境（如Python/MATLAB）的伪代码实现思路。通过大量的图示和案例分析，读者能够清晰地理解抽象概念的物理意义。它面向电子工程、自动化、模式识别及计算机科学专业的高年级本科生、研究生，以及希望深入掌握现代图像分析技术的工程技术人员。阅读完本书，读者将具备独立设计、实现和评估复杂图像处理与计算机视觉系统的能力。

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这本书的封面设计虽然不是内容的一部分，但它给人的第一印象非常重要。我希望《常用传感器应用电路的设计与实践》的整体编排能给人一种“清晰、可靠、专业”的感觉。内容的排版不能过于拥挤，图文的对应关系要一目了然。尤其是涉及波形图和时序图的部分，必须保证足够的清晰度，以便于读者在调试时进行对照。此外，我非常看重书中的参考资料和附录部分。如果能整理一份常用传感器参数对照表，包含它们的工作电压范围、灵敏度系数、以及常用的封装类型，将会是一个极大的加分项。这表明作者在编写时，已经为读者预设了未来查询的便捷性。一本优秀的参考书，其价值往往体现在它能被反复查阅，成为工作台上的“常驻嘉宾”，而不是读完一遍就束之高阁的装饰品。

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拿到这本《常用传感器应用电路的设计与实践》后，我首先关注的，是它对不同类型传感器的覆盖广度和深度。市面上的参考书很多，但很多都只侧重于某一个领域，比如单纯的温度或压力，而我更希望看到的是一个全面的“工具箱”。我希望书中能够涵盖光电、电化学、声学、力学等几大类主流传感器，并且不仅仅是介绍它们的原理，更重要的是展示如何将这些原理转化为可工作的电路。设计部分的要求很高，它不仅仅是画一个框图，而是要涉及精密运放的选择、滤波电路的优化、抗干扰措施的部署。对于像高精度ADC的选型和驱动，以及如何处理传感器输出的小信号放大等关键技术点，如果能有深入的理论推导和实际的PCB布局建议，那这本书的价值就直线飙升了。我非常看重细节，比如，在实际工作中，电源噪声对信号采集的干扰是致命的，所以，关于去耦电容的放置策略、地线的处理艺术，这些“软知识”的体现，更能看出作者的功力。

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我对这本书的“实践”二字抱有极高的期望，这意味着代码和硬件的紧密结合。仅仅给出电路图是不够的，因为现代传感器的应用往往离不开微控制器（MCU）的配合。因此，我迫切希望书中能提供与电路设计相匹配的固件代码示例。这些代码不应该是晦涩难懂的底层寄存器操作，而是清晰、模块化且易于移植的驱动程序。例如，在介绍某个特定的湿度传感器时，书中不仅要有其时序图和电路连接，还应该提供一个基于主流开发平台（如Arduino或STM32）的完整初始化和数据读取函数。此外，如果能对不同MCU平台的兼容性做一些说明，或者针对数据处理，提供一些基础的算法实现，比如如何对原始数据进行卡尔曼滤波以提高精度，那么这本书的实用价值将达到一个高峰。毕竟，电路设计和软件实现是硬币的两面，缺一不可。

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这本书的名字是《常用传感器应用电路的设计与实践》，这名字本身就充满了实用主义的色彩，光是看到它，我就仿佛能闻到焊锡的味道，看到电路板上那些密密麻麻的元件。我期待的是一本能真正“上手”的书，而不是那种只停留在理论层面，让人看了云里雾里的大部头。我的关注点绝对在于“设计”与“实践”这几个字眼上。我希望能看到清晰的电路图，对各种常用传感器的选型、接口电路的处理有深入的剖析。比如，如何用最简单、成本最低的方式，实现一个可靠的温度采集系统？对于那些初学者来说，书中的讲解必须得像手把手教一样，从基础的模拟前端处理，到数字化的过程，每一步都得交代清楚。特别期待能有针对性的案例分析，比如，针对环境监测、工业控制、甚至是智能家居场景，给出具体的BOM清单和调试心得。如果能穿插一些常见故障的排查方法，那就更完美了，毕竟实践中总会遇到各种意想不到的问题，而一本好的工具书，就应该在关键时刻提供有效的指引。

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从一个资深爱好者的角度来看，一本好的实践类书籍，其叙事风格和逻辑组织至关重要。我希望《常用传感器应用电路的设计与实践》能采取一种循序渐进的方式，由浅入深。开篇或许可以从最基础的电阻式传感器开始，讲解阻抗匹配和线性化处理；随后逐步过渡到更复杂的数字接口传感器，比如I2C或SPI协议的应用。我特别希望看到的是，作者能够分享一些“踩坑”的经验。理论永远是理想化的，但在实际搭建过程中，元器件的批次差异、温度漂移、长期稳定性等问题会层出不穷。如果作者能坦诚地分享他们在某一应用场景中，为了克服某个特定难题所进行的多次迭代和最终的选择，那将比任何教科书式的讲解都来得宝贵。这种“过来人”的视角，对于我们这些需要快速解决实际工程问题的工程师来说，是无可替代的财富。

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