Mems/ Moems Technologies and Applications III pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society of Photo Optical

作者:Chiao, Jung-Chih; Chen, Xuyuan; Zhou, Zhaoying; Li, Xinxin

出品人:

页数:386

译者:

出版时间:2007-11-5

价格:USD 105.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780819470119

丛书系列:

图书标签:

• MEMS
• MOEMS
• 微机电系统
• 传感器
• 执行器
• 微纳技术
• 应用
• 集成
• 材料
• 器件

深入探索先进传感与计算的前沿：精选技术论文集 图书名称：《先进传感与智能计算融合：技术、系统与未来展望》 图书简介： 本卷精选论文集汇集了全球顶尖研究人员和行业专家在跨学科领域——特别是先进传感技术、数据融合、边缘计算、人工智能应用以及复杂系统建模——的最新研究成果与实践案例。本书旨在为工程师、研究人员、决策者以及对下一代智能系统感兴趣的专业人士提供一个全面而深入的视角，探讨如何将高性能的物理传感数据转化为可操作的智能洞察，并部署到实际应用场景中。 本书内容结构清晰，覆盖了从基础理论到前沿应用的多个关键层面，避免了对某一特定公司或产品线的过度侧重，而是聚焦于通用性、可扩展性和创新性的技术突破。 --- 第一部分：新型传感器的设计与原理 本部分聚焦于突破传统传感局限的新一代物理传感器的创新设计、材料科学应用以及信号采集的底层技术。 1.1 超高精度与小型化：微机电系统（MEMS）与纳米机电系统（NEMS）的最新进展 下一代惯性测量单元（IMU）： 探讨了基于光学谐振器和量子效应的新型陀螺仪和加速度计，重点分析了如何通过先进的微加工技术实现皮安（pico-g）级别的噪声抑制和极宽的动态范围。深入讨论了如何集成温度补偿电路和自校准算法，以应对严苛环境下的长期漂移问题。 柔性与可穿戴传感器阵列： 详细介绍了基于石墨烯、二维材料和导电聚合物的电子皮肤、应变传感器和生物电信号采集设备。内容涵盖了先进的粘合技术、大面积均匀沉积工艺以及在动态形变下保持高线性度的信号处理挑战。 环境与化学传感器的突破： 涵盖了基于表面等离子体共振（SPR）和晶体振荡器原理的高灵敏度气体和液体分析仪。重点分析了分子识别层（如MOFs或共轭聚合物）的优化设计，以实现对痕量污染物的实时、高选择性检测。 1.2 信号获取与预处理的革新 高带宽与低功耗数据采集系统（DAQ）： 讨论了异步采样技术、事件驱动型传感器的架构设计（如硅光子学传感器），以及如何利用先进的模数转换器（ADC）技术来提高信噪比，同时将功耗维持在毫瓦级以下。 压缩传感（CS）在传感器网络中的应用： 研究了如何通过设计特定的测量矩阵，利用远欠采样的优势，减少传感器节点的硬件复杂度、降低数据传输量，并探讨了在信号稀疏性假设下的重建算法效率评估。 --- 第二部分：智能数据融合与信息熵管理 本部分深入探讨了如何有效地整合来自异构传感器（如雷达、激光雷达、视觉、热成像、声学等）的海量、有时甚至矛盾的数据流，构建可靠、鲁棒的环境模型。 2.1 概率建模与状态估计的先进框架 非线性滤波器的演进： 详述了扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理复杂非线性动态系统中的局限性，并着重分析了基于粒子滤波（PF）的最新改进，特别是其在大规模多目标跟踪中的收敛速度优化。 贝叶斯网络与因子图在多源数据关联中的应用： 探讨了如何利用概率图模型来表示传感器观测的不确定性、潜在变量关系以及系统的时间依赖性。内容包括因子图优化算法（如Loopy Belief Propagation）在实时定位与建图（SLAM）中的鲁棒性提升。 2.2 语义信息提取与特征级融合 时空联合特征学习： 讨论了如何设计深度神经网络模型，使之能够同步学习时间序列数据（如IMU数据）和空间结构数据（如点云或图像），实现特征层面的深度融合，而非仅仅是决策级的融合。 不确定性量化（UQ）在融合中的核心地位： 强调了在信息融合过程中，仅仅给出最佳估计是不够的。本章深入分析了如何使用贝叶斯深度学习或高斯过程回归（GPR）来量化融合结果的置信区间，为后续的决策模块提供必要的风险评估依据。 --- 第三部分：面向边缘的实时智能计算架构 本部分关注如何将复杂的计算任务从云端迁移到资源受限的传感器节点或本地处理单元，以实现低延迟、高可靠性的智能响应。 3.1 硬件加速与算法的紧密耦合 专用集成电路（ASIC）与现场可编程门阵列（FPGA）在推理加速中的应用： 分析了为特定传感任务（如高维傅里叶变换、稀疏矩阵运算）定制硬件加速器的设计流程。重点对比了定点量化（INT8/INT4）策略对推理延迟和精度权衡的影响。 类脑计算（Neuromorphic Computing）的潜能： 探讨了脉冲神经网络（SNN）在事件驱动型传感器数据处理中的优势，特别是其在超低功耗下的运动检测和模式识别能力。 3.2 优化模型部署与模型压缩技术 知识蒸馏与权重剪枝技术： 详细介绍了如何将大型、高精度模型（“教师模型”）的知识有效地迁移到小型化嵌入式模型（“学生模型”）中，并探讨了结构化剪枝和非结构化剪枝在不同硬件平台上的性能差异。 联邦学习与数据隐私保护的边缘计算范式： 讨论了在传感器网络中，如何通过分布式模型训练来利用本地数据，同时保证原始数据的安全性和隐私性，重点分析了安全聚合协议（Secure Aggregation）的计算开销。 --- 第四部分：前沿应用案例与系统集成挑战 本部分通过具体的工程案例，展示了前述技术在实际复杂系统中的集成与验证，并探讨了长期运行的可靠性问题。 4.1 复杂环境下的自主导航与定位 视觉-惯性-里程计（VIO）的鲁棒性提升： 针对光照变化、纹理稀疏和动态遮挡等挑战，探讨了如何通过非视线（Non-Line-of-Sight, NLOS）传播的雷达数据或超宽带（UWB）测距数据来辅助视觉里程计进行误差修正和漂移抑制。 高动态场景下的数据同步与延迟补偿： 分析了多传感器时间戳对齐的挑战，并介绍了基于硬件同步机制（如PTP/IEEE 1588）和软件预测模型来消除不同传感器延迟对状态估计精度的负面影响。 4.2 工业物联网（IIoT）中的预测性维护与健康监测 基于信号指纹识别的设备状态评估： 涵盖了如何利用高频振动、声学发射和电信号特征的变化，训练模型以识别早期机械故障的“信号指纹”，并讨论了如何处理传感器老化和环境噪声对特征提取的影响。 系统级验证与长期可靠性： 讨论了从实验室原型到工业现场部署过程中，需要应对的电源管理、电磁兼容性（EMC）和长时间运行下的传感器漂移校准策略。 --- 总结： 本书通过严谨的学术视角和对工程实践的深刻洞察，为读者构建了一幅关于下一代智能系统所需的关键技术栈图景。它不仅仅是对现有技术的汇编，更是对未来研究方向的指引，强调了传感、信息融合与实时计算三者之间不可分割的协同关系。本书的内容深度足以支持博士生和资深工程师进行深入研究，同时其清晰的结构也适合高年级本科生和跨界学习的专业人士快速掌握核心概念。

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