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出版者:CRC Press

作者:Tamalika Chaira

出品人:

页数:237

译者:

出版时间:2009-11-24

价格:USD 113.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781439807088

丛书系列:

图书标签:

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• 模糊图像处理
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好的，这是一本关于高级信号处理与控制系统的综合性教材的简介，旨在为读者提供扎实的理论基础和前沿的应用实践，特别是针对那些对复杂系统建模、优化控制以及嵌入式实现感兴趣的工程师和研究人员。 --- 先进控制理论与多域系统集成：从建模到实时实现 书籍简介 本书深入探讨了现代控制理论的基石及其在复杂、非线性、多输入多输出（MIMO）系统中的前沿应用。它不仅仅是一本理论教科书，更是一本面向工程实践的指南，侧重于如何将抽象的数学模型转化为稳定、高效、可实时的工程解决方案。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在培养读者独立分析和设计复杂控制系统的能力。 第一部分：经典与现代控制理论的深化与扩展 本部分首先对经典控制理论（如PID控制、频率响应分析）进行回顾和批判性审视，强调其在面对高阶、耦合系统时的局限性。随后，我们重点转向现代控制理论的核心概念。 1. 状态空间表示与系统辨识： 详细阐述了状态空间模型的构建方法，不仅限于线性定常系统，更涵盖了参数不确定性系统和时变系统的建模。引入了先进的系统辨识技术，如基于子空间的方法和高维参数估计，以准确捕捉物理系统的动态特性，为后续的控制器设计奠定数据驱动的基础。 2. 线性二次型调节（LQR）与最优控制： 深入剖析了LQR的设计原理，并将其推广到更实用的H-无穷（$H_infty$）控制设计。重点讨论了如何处理外部扰动和模型不确定性，确保控制系统的鲁棒性。通过大量的案例研究，展示了如何平衡性能指标（如跟踪误差）与控制输入幅度（如执行器限制）。 3. 非线性系统的分析与基础控制： 鉴于现实世界中大多数系统本质上都是非线性的，本部分专门辟出章节讲解非线性系统的分析工具，包括李雅普诺夫稳定性理论、输入输出线性化以及反步法（Backstepping）。对于高阶非线性系统的设计挑战，提供了结构化的设计流程和稳定性验证方法。 第二部分：鲁棒性、自适应与智能决策 控制系统必须在面对环境变化、模型误差甚至部分执行器失效时仍能保持可靠性。本部分聚焦于提升控制系统的“智能”和“韧性”。 4. 鲁棒控制设计： 详细介绍了$mu$-综合（$mu$-Synthesis）和$H_infty$控制在结构化奇异值下的应用。内容涵盖了加权函数的选择策略，以及如何通过奇异值分解来诊断系统在不同频率范围内的脆弱点。特别强调了鲁棒反馈线性化在航天和精密机械控制中的应用。 5. 自适应控制系统： 探讨了参数不确定的系统如何通过在线辨识和调整控制器增益来实现性能。内容涵盖了基于梯度下降的参数估计方法、基于模型的参考自适应控制（MRAC）的设计框架，以及无模型的切换自适应控制，确保系统在未完全知晓自身参数的情况下仍能保持稳定和高性能。 6. 预测控制（MPC）的工程化： 预测控制是现代过程控制和自动化领域的核心技术。本书详尽阐述了线性模型的滚动时域优化、约束处理（对状态和输入的硬约束），以及如何将二次规划（QP）求解器集成到实时控制循环中。对于非线性系统，则介绍了基于迭代线性化的模型预测控制（iLMPC）和基于控制向量参数化的NMPC。 第三部分：多域系统集成与嵌入式实现 现代工程挑战往往涉及物理、信息、生物等多个领域的交叉耦合。本部分着眼于如何将抽象的控制算法落地到实际硬件平台，实现高效能计算。 7. 离散事件系统与混合动力系统（Hybrid Systems）： 许多实际系统（如交通控制、网络化制造）包含连续动态和离散逻辑的交互。本章介绍了混合系统建模（如使用混合自动机），以及针对这些系统的分层控制策略，包括任务规划和连续轨迹优化。 8. 网络化控制系统（NCS）： 随着物联网和工业4.0的发展，控制信号通过网络传输成为常态。本书分析了网络延迟、丢包和抖动对控制稳定性的影响，介绍了基于网络模型的控制设计方法，如采样控制和事件触发控制，以提高网络的资源利用率。 9. 嵌入式平台的实时性保证： 这是理论付诸实践的关键环节。本部分详细讨论了如何选择合适的实时操作系统（RTOS），如何进行控制算法的量化与优化以满足微控制器（MCU）或现场可编程门阵（FPGA）的计算资源限制。重点讲解了定点运算的精度保持、中断优先级管理以及时间触发控制（TTC）的实现机制。 10. 案例分析：复杂机电系统的集成控制： 结合一个高自由度机械臂或先进无人机平台的实例，演示了如何从系统建模、参数辨识、选择最优控制策略（例如，使用LQR作为基准，使用MPC进行约束优化），到最终在硬件在环（HIL）环境中进行调试和部署的完整流程。 目标读者： 本书特别适合于控制工程、自动化、航空航天、机器人学、电气工程以及应用数学的研究生、博士生，以及在工业界从事高级过程控制、运动控制系统设计和嵌入式控制软件开发的高级工程师。它假定读者已具备线性系统理论和基础微积分知识。通过本书的学习，读者将能够驾驭当前工程领域中最具挑战性的动态系统控制问题。

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作为一名对图像处理技术充满热情的学生，我一直在寻找一本能够理论与实践兼顾的优秀教材。《模糊图像处理与 MATLAB 应用》这本书，绝对是我近年来阅读过的最令我满意的一本。它不仅系统地介绍了模糊逻辑在图像处理中的基本概念和核心算法，更重要的是，它提供了丰富的 MATLAB 代码示例，让我们可以将理论知识转化为实际操作。我尤其喜欢书中对模糊图像增强和模糊图像恢复的章节，这些章节不仅讲解了背后的数学原理，还提供了可以直接运行的代码，让我们能够亲手实现这些功能，并观察它们的效果。通过这些实践，我不仅巩固了对模糊逻辑的理解，也掌握了如何利用 MATLAB 来解决实际的图像处理问题。书中的案例设计也十分贴切，涵盖了从基础的图像增强到复杂的图像识别等多个应用领域，这对于我们拓宽视野、激发创新思维非常有帮助。这本书为我打开了模糊图像处理的大门，让我对未来的学习和研究充满了信心。

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这本《模糊图像处理与 MATLAB 应用》简直是图像处理领域的宝藏！作为一名初学者，我一直对模糊逻辑在图像处理中的应用感到好奇，但又觉得理论晦涩难懂，缺乏实践指导。这本书的出现恰好解决了我的痛点。它从最基础的模糊集理论讲起，循序渐进地介绍了模糊逻辑在图像去噪、边缘检测、分割等方面的原理和算法。最让我惊喜的是，书中提供了大量的 MATLAB 代码示例，并且都经过了详细的注释，让我能够轻松地理解代码的每一个细节，并尝试修改和运行。通过这些实践操作，我不仅加深了对模糊理论的理解，更学会了如何将其有效地应用于实际的图像处理任务中。书中的案例分析也相当到位，从简单的灰度图像增强到复杂的医学影像分析，都展示了模糊逻辑的强大之处。我尤其喜欢其中关于模糊模式识别的部分，这为我后续的研究打开了新的思路。总而言之，这本书对于想要系统学习模糊图像处理技术，并希望通过 MATLAB 进行实践操作的读者来说，绝对是一本不可多得的优秀教材。它既有理论深度，又不失实践指导性，是我想推荐给所有图像处理爱好者的首选。

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对于我们这些长期在图像识别和计算机视觉领域摸爬滚打的研究人员和工程师来说，不断更新技术栈是生存和发展的关键。《模糊图像处理与 MATLAB 应用》这本书，为我提供了一个深入了解模糊逻辑在现代图像处理中扮演角色的绝佳机会。书中对于模糊逻辑在图像特征提取、目标识别方面的应用，给予了非常详尽的论述。我尤其被书中关于模糊直觉模糊集（Fuzzy Intuitionistic Set）应用于图像分割的章节所吸引，这是一种更精细化的模糊模型，能够更好地处理不确定性和模糊性，在一些复杂的场景下比传统的模糊逻辑有更优的表现。书中的 MATLAB 实现也相当巧妙，将复杂的数学模型转化为易于理解和操作的代码。我尝试将书中的某些算法应用到我自己的项目中，取得了不错的效果，显著提升了图像的分割精度和目标的识别率。这本书不仅仅是教授一种技术，更重要的是启迪思考，如何将模糊逻辑的思想融入到更广泛的图像处理和分析任务中。

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我一直认为，很多图像处理技术在理论层面都相当抽象，如果没有好的工具和实例来辅助学习，很容易陷入“纸上谈兵”的境地。而《模糊图像处理与 MATLAB 应用》这本书，则完美地弥补了这一不足。它不仅仅是罗列理论公式，更重要的是将模糊逻辑这一强大的数学工具，与具体的图像处理应用场景紧密结合。我尤其欣赏书中对模糊 C 均值聚类在图像分割中的讲解，不仅清晰地阐述了算法的核心思想，还提供了可以直接运行的 MATLAB 代码，让我能够亲身体验模糊聚类如何将图像分割成有意义的区域。书中还探讨了如何利用模糊推理系统来模拟人类的模糊判断过程，从而实现更鲁棒的图像增强和去噪。这些内容对于我理解“模糊”概念在计算机视觉中的实际意义至关重要。不得不提的是，书中的 MATLAB 代码编写风格规范，易于理解，即使是初次接触 MATLAB 的读者，也能快速上手。每次遇到问题，翻开书中的相关章节，总能找到清晰的解释和有效的解决方案。这本书让我深刻体会到，理论与实践相结合的学习方式是多么重要。

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老实说，在接触《模糊图像处理与 MATLAB 应用》这本书之前，我对模糊逻辑在图像处理中的应用一直抱有一种“似懂非懂”的态度。总觉得它好像很厉害，但具体怎么用，用在哪里，总是不太清晰。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它非常系统地梳理了模糊逻辑的各个方面，从最基础的模糊隶属度函数、模糊规则，到更高级的模糊推理系统、模糊神经网络，都做了深入浅出的讲解。最让我惊喜的是，书中将这些理论与 MATLAB 这个强大的工具结合起来，提供了一个动手实践的平台。我印象深刻的是关于模糊逻辑在图像去噪中的应用，书中通过对比不同的模糊降噪算法，直观地展示了它们在处理不同噪声类型时的效果差异。这种“理论+实践+对比”的学习方式，让我对模糊逻辑的应用有了更清晰、更深入的认识。这本书的语言风格也十分友好，即便是初学者，阅读起来也不会感到吃力。

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