具体描述
本教材较系统地介绍了传感器技术涵盖的主要内容，包括传感器的特性及其评估；传感器中常用的弹性敏感元件的力学特性；电位器式传感器；应变式传感器；压阻式传感器；热电式传感器；电容式传感器；变磁路式传感器；压电式传感器；谐振式传感器；声表面波传感器；光纤传感器；微机械传感器以及智能化传感器等。
本教材在每一章都配有适量的思考题与习题，在一些重点章节有应用实例与分析。
本书可作为仪器科学与技术、测控技术与仪器、电气工程与自动化、信息工程以及自动化等专业本科生的教材，也可以作为机械工程、机械电子工程专业本科生的教科书或参考书，还可供相关专业的师生和有关工程技术人员参考。
好的，下面是为您构思的一份图书简介，旨在避免提及“传感器技术及应用”这一特定主题，同时内容详实，力求自然流畅。 --- 《数字图像处理与模式识别：理论基础与前沿实践》 图书简介 在信息爆炸的时代，我们获取和理解世界的方式正经历着深刻的变革。视觉信息作为最直观、信息量最大的数据源之一，其处理与解析能力已成为衡量现代信息技术水平的关键指标。本书《数字图像处理与模式识别：理论基础与前沿实践》旨在系统、深入地阐述数字图像处理与模式识别领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。 本书面向对象涵盖了计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程以及人工智能等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及从事图像分析、计算机视觉、机器学习等领域的研究人员与工程师。我们力求在保证理论深度与严谨性的同时，兼顾工程实现的实用性和前瞻性。 第一部分：数字图像基础与处理 本书首先从数字图像的本质入手，详尽介绍了图像的获取、表示与数字化过程。我们不仅探讨了采样与量化的基本原理，还深入剖析了图像的数字模型与色彩空间（如RGB、HSV、Lab等）的内在联系与转换机制。理解这些基础是后续复杂处理的基石。 随后，我们将焦点转向图像增强技术。这部分内容是提升图像质量、突出关键信息的关键步骤。我们不仅涵盖了经典的空域增强方法，如直方图均衡化及其改进算法（如限制对比度自适应直方图均衡化 C-AHE），还细致讲解了频域增强技术。傅里叶变换在图像去噪、锐化中的应用被置于核心位置，并结合实际案例阐述了如何通过设计合适的滤波器（如理想/巴特沃斯低通/高通滤波器）来控制图像的频率成分。我们还专门开辟章节讨论了图像复原，重点剖析了噪声模型的建立以及维纳滤波、盲解卷积等复杂复原方法的数学原理与局限性。 图像分割是连接图像处理与高层理解的桥梁。本书投入大量篇幅介绍多种先进的分割技术。从阈值法（如大津法Otsu）的深入探讨，到区域生长、边缘检测（如Sobel、Canny算子）的精细化描述，再到基于几何形态学的分割策略，都提供了详尽的数学推导和算法实现要点。此外，面向复杂场景和非均匀光照下的分割难题，本书还引入了主动轮廓模型（Snake）和图割（Graph Cut）等先进方法，为处理真实世界数据提供了工具箱。 第二部分：模式识别理论与应用 在图像处理技术为图像“清洗”和“结构化”之后，模式识别的目标是将这些结构转化为可理解的、可决策的信息。本书的第二部分奠定了坚实的模式识别理论框架。 我们从统计学习的视角出发，详尽阐述了特征提取与选择的重要性。如何从原始数据中构建出具有判别能力的特征集是模式识别成功的首要步骤。本书介绍了主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等经典降维技术，并讨论了如何在特征空间中量化特征的有效性。 分类器是模式识别的核心组件。本书系统地介绍了多种经典分类器。贝叶斯分类器因其概率基础，被置于重要的位置，尤其是在处理不确定性信息时。K近邻（KNN）算法则从距离度量角度进行了深入分析。统计学派的代表——支持向量机（SVM）的核技巧与最大间隔原理，被详细地剖析，以展现其在小样本学习中的强大能力。 面对分类任务的复杂性，本书还深入探讨了集成学习方法，如Bagging和Boosting（尤其是AdaBoost和Gradient Boosting Decision Trees GBDT），展示了如何通过组合弱分类器来构建高性能的决策系统。 第三部分：现代机器学习与深度学习的融合 随着计算能力的飞速发展，基于神经网络的深度学习范式已成为图像分析和模式识别领域的主导力量。本书的最后一部分紧跟技术前沿，阐述了如何将深度学习技术融入传统的图像处理流程。 我们不仅回顾了多层感知机（MLP）的基本结构，更专注于卷积神经网络（CNN）的架构设计原理。从LeNet到AlexNet、VGG、ResNet等里程碑式的网络结构，本书清晰地梳理了它们在特征层次提取上的演进路径。反向传播算法的数学细节、优化器（如SGD、Adam）的选择与调整，都提供了充足的理论支撑。 此外，本书还探讨了更复杂的网络结构，如循环神经网络（RNN）在序列化图像数据分析中的潜在应用，以及生成对抗网络（GAN）在数据增强和图像合成方面的最新进展。对于实际应用中的数据不平衡、模型过拟合等常见挑战，本书也结合深度学习的背景，提供了针对性的缓解策略。 结语 《数字图像处理与模式识别：理论基础与前沿实践》力求成为一本理论扎实、实践性强的工具书。通过大量的数学推导、清晰的算法描述以及富有启发性的应用案例分析，我们希望引导读者不仅能“使用”现有的算法，更能“理解”其背后的原理，从而在面对未来的技术挑战时，具备独立创新和解决问题的能力。本书的最终目标，是培养一批能够驾驭复杂视觉信息处理任务的高端专业人才。 ---
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