计算机外设与接口技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:419

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出版时间:2009-1

价格:32.00元

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isbn号码:9787040248913

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• 计算机
• 计算机外设与接口技术
• 本科教学
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• 硬件工程

《数字时代的光影密码：图像处理与计算机视觉的奥秘》 简介： 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的图像和视频所包围。从社交媒体上的分享，到专业领域的科学研究，再到工业生产的自动化，图像无处不在，它们不仅仅是信息的载体，更是理解世界、交互未来的关键。然而，我们看到的直观画面，背后却是一系列复杂而精妙的数字运算与算法的支撑。《数字时代的光影密码：图像处理与计算机视觉的奥秘》一书，将带领读者深入探索图像在计算机内部是如何被“看见”和“理解”的，揭示那些隐藏在像素背后的深刻原理。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次引人入胜的探索之旅。我们将从最基础的光学原理和数字成像的形成机制出发，逐步构建对图像数据的理解。你会了解到，一张看似简单的照片，在计算机眼中，不过是一串串冷冰冰的数字，而如何将这些数字转化为我们能够理解的、富有意义的信息，正是本书的核心所在。 内容概述： 第一部分：图像的诞生与数字化 光影的物理基础： 我们将简要回顾人眼感知光线的基本原理，以及相机如何通过镜头和感光元件捕捉光线。这部分内容将帮助读者建立起对图像源头的直观认识。 从模拟到数字： 深入探讨采样（Sampling）和量化（Quantization）这两个将连续的模拟信号转化为离散数字信号的关键过程。理解像素（Pixel）的概念，以及分辨率、色彩深度等参数如何影响图像的细节和表现力。 图像的表示： 介绍不同类型的图像表示方式，包括二值图像、灰度图像和彩色图像。重点讲解RGB、CMYK、HSV等色彩模型，以及它们在不同应用场景下的作用。 图像文件格式： 探讨JPEG、PNG、BMP、TIFF等常见图像文件格式的特点、优缺点以及它们在数据压缩和信息存储上的差异。 第二部分：图像的低级处理：像素的魔法 图像增强： 学习如何通过调整像素值来改善图像的视觉质量。包括亮度/对比度调整、直方图均衡化（Histogram Equalization）及其在增强图像细节和动态范围方面的威力。 滤波技术： 探索各种滤波器（Filters）如何在图像上施加“魔法”。我们将从最简单的邻域操作开始，如均值滤波（Mean Filtering）和中值滤波（Median Filtering），了解它们如何用于平滑图像、去除噪声。然后，深入学习更复杂的滤波器，如高斯滤波（Gaussian Filtering）、拉普拉斯算子（Laplacian Operator）等，理解它们在边缘检测、细节锐化等方面的作用。 边缘检测： 揭示如何精确地找到图像中物体轮廓的“边界”。讲解Sobel算子、Prewitt算子、Canny边缘检测算法等经典方法，理解它们背后的数学原理以及在物体识别、分割等任务中的重要性。 形态学处理： 介绍基于图像形状的特殊操作，如腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation），以及它们组合形成的开运算（Opening）和闭运算（Closing）。理解这些操作如何用于去除小物体、连接断开的区域、填补孔洞等。 第三部分：图像的信号分析与特征提取 频率域分析： 介绍傅里叶变换（Fourier Transform）在图像处理中的应用。理解图像的低频和高频成分分别代表什么，以及如何在频率域进行滤波，如低通滤波（Low-pass Filtering）和高通滤波（High-pass Filtering），实现图像的模糊和锐化。 小波变换： 探索比傅里叶变换更先进的信号分析工具——小波变换（Wavelet Transform）。了解它如何同时在时间和频率上进行分析，为图像压缩和去噪提供更精细的控制。 特征点检测与描述： 学习如何从图像中提取出具有代表性的“特征点”，这些点在图像变换（如缩放、旋转、亮度变化）下依然保持稳定。介绍SIFT、SURF、ORB等经典的特征点检测和描述算法，理解它们在图像匹配、物体识别中的作用。 图像分割： 深入研究如何将图像划分为不同的区域或对象。讲解基于阈值分割（Thresholding）、区域生长（Region Growing）、Watershed算法等经典方法，并介绍如何利用图割（Graph Cuts）等更复杂的模型实现语义分割。 第四部分：计算机视觉的智能化之路 图像复原与修复： 探索如何处理受损或质量较低的图像。介绍去模糊（Deblurring）、去噪（Denoising）、超分辨率（Super-resolution）等技术，以及在修复老旧照片、提升医学影像质量等方面的应用。 目标检测与跟踪： 学习如何让计算机“识别”出图像中的特定物体，并对其进行定位。介绍HOG+SVM、Faster R-CNN、YOLO等深度学习时代的经典目标检测模型，以及在视频监控、自动驾驶等领域的应用。理解多目标跟踪（Multi-Object Tracking）的技术。 图像识别与分类： 深入探讨如何让计算机区分不同类别的图像。介绍支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等强大的图像分类模型，以及它们在人脸识别、图像检索、内容推荐等方面的广泛应用。 三维视觉基础： 迈向三维世界的探索。介绍立体视觉（Stereo Vision）的基本原理，如视差（Disparity）的计算，以及如何从二维图像重建三维场景。简要介绍多视图几何（Multi-view Geometry）和Structure from Motion (SfM) 的概念。 深度学习在图像处理中的革新： 重点讲解深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）在图像处理和计算机视觉领域带来的革命性变化。从AlexNet、VGG、ResNet到Transformer模型，梳理其发展脉络，并展示其在图像生成、语义分割、姿态估计等前沿领域的强大能力。 本书特色： 理论与实践结合： 本书在讲解核心概念的同时，会穿插介绍一些经典的算法流程和实现思路，鼓励读者进行思考和实践。 循序渐进的结构： 内容设计从基础到高级，层层递进，即使是初学者也能逐步掌握。 图文并茂的解释： 丰富的图示和示意图将帮助读者更直观地理解抽象的算法原理。 紧扣前沿发展： 关注最新的技术动态，特别是深度学习对图像处理和计算机视觉的深刻影响。 目标读者： 本书适合计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等专业的学生，以及对图像处理、计算机视觉技术感兴趣的广大技术爱好者、工程师和研究人员。无论你是想入门图像处理领域，还是希望深入了解计算机如何“看懂”世界，本书都将是你宝贵的知识伙伴。 通过阅读《数字时代的光影密码：图像处理与计算机视觉的奥秘》，你将不仅仅是学会一些技术，更能理解隐藏在这些技术背后的科学原理，培养解决实际问题的能力，并为未来在这个日新月异的数字世界中创造更多可能打下坚实的基础。

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这本《电子元件设计与应用》读起来真让人头疼，内容深奥晦涩得像是直接从专业期刊上摘抄下来的。书里充斥着大量复杂的电路图和参数表格，对于我们这种初涉电子领域的新手来说，简直是天书。我本来还指望着能学点实用的设计技巧，结果全是些理论上的推导，公式一个接一个，推导过程跳跃得让人跟不上。比如讲到场效应管的阈值电压计算，作者似乎默认读者已经掌握了半导体物理学的全部知识，根本没有对基础概念做任何铺垫，直接就甩出一串复杂的积分和微分方程。翻完前三章，我感觉自己不是在看一本入门教材，而是在啃一本研究生专业课的参考书。尤其是在讨论功率器件的散热设计部分，给出的案例分析也过于理想化，完全没有考虑到实际生产中常见的误差和环境温度波动带来的影响，读完后心里更多的是困惑而非豁然开朗。

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我对《嵌入式系统编程与实践》抱有极高的期望，毕竟现在物联网和智能硬件是热门方向，我希望能找到一本能连接理论与硬件操作的书籍。然而，这本书的“实践”二字名不副虚传，它似乎更偏向于硬件描述语言（HDL）的理论讲解，而不是C语言层面的嵌入式应用开发。书中花了大篇幅去解释FPGA的逻辑门配置和时序约束，这些内容与我希望学习的微控制器（如STM32或树莓派）上的固件编程相去甚远。当我翻到传感器接口部分时，作者只是抽象地介绍了I2C和SPI协议的时序图，却完全没有提供一个实际的驱动程序示例，更别提如何处理中断和定时器配置这些嵌入式开发的核心技能。读完后，我依然不清楚如何编写一个能让LED灯闪烁并同时读取温度传感器的程序，这本书更像是为硬件设计工程师准备的，而不是为软件开发者服务的。

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《高级操作系统设计》这本书简直就是一部冷冰冰的理论百科全书，它最大的优点或许就是全面，但同时也成了它最大的缺点。全书覆盖了从内存管理到进程调度再到文件系统的所有经典模块，但每部分的深度都停留在概念介绍的层面，缺乏实际的内核代码片段作为支撑。举个例子，当讲解虚拟内存的分页机制时，作者详细描述了TLB的工作原理，但对于操作系统如何在发生缺页中断时，实际地与硬件（如MMU）交互，并从磁盘加载页面的完整流程，描述得极其含糊，仿佛这是一个不证自明的过程。我甚至在书中找不到任何关于Linux或Windows内核源码的引用或对比，这使得这本书的适用性大打折扣。对于想深入内核工作细节的读者来说，这本书只能提供一个高屋建瓴的鸟瞰图，却无法引导你深入到具体的实现细节中去挖掘。

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购买《数据结构与算法分析》这本书纯粹是一个美丽的误会。我期待的是一本能够手把手教我如何优化代码、提升程序运行效率的实战指南，结果拿到手的却是一本专注于理论证明和复杂度分析的“哲学读本”。书中关于平衡二叉树和红黑树的描述，几乎所有的篇幅都在论证其时间复杂度的对数性质，而不是如何用C++或Java高效地实现它们。示例代码极其简单，而且很多时候只是伪代码，你需要自己去填补大量的语法细节。最让我无法接受的是，对于一个非常重要的动态规划问题，作者只给出了递推关系式，然后就直接跳到了证明该算法最优的步骤，中间关于状态转移的直觉是如何建立起来的，完全没有提及。读完这一章，我感觉自己像个数学家，而不是一个软件工程师，对于实际开发中的性能瓶颈丝毫没有帮助。

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我以为《现代通信原理》这本书能帮我彻底搞懂5G信号是如何从基站传输到我手机里的，但读完之后，最大的感受就是“知道了很多，但好像什么都没懂”。作者在描述调制解调技术时，用了大量的数学符号和抽象概念，比如循环冗余校验（CRC）和沃尔什-哈达玛变换，这些词汇像迷雾一样笼罩着核心思想。书里的配图也帮不上什么忙，大部分都是扁平的框图，缺乏直观的动态演示或实际应用的示意。我尝试对照网上的教学视频来理解信道编码的原理，结果发现书里的描述与视频中的直观解释大相径庭，这让我非常怀疑作者是否真正理解了这些技术的工程实现层面。更让人沮丧的是，书中对于最新的编码技术如LDPC和Polar码的介绍仅仅是一笔带过，更像是一个目录的罗列，完全没有深入探讨其优越性所在，让人觉得内容陈旧且不够前沿。

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