Wavelets for Sensing Technologies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Peng, Cheng

出品人:

页数:146

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价格:$ 168.37

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isbn号码:9781580533171

丛书系列:

图书标签:

• Wavelets
• Sensing
• Signal Processing
• Image Processing
• Data Analysis
• Engineering
• Mathematics
• Applications
• Technology
• Innovation

好的，这是一本关于非声学传感技术及其在现代数据采集与分析中应用的专著的详细简介。 --- 书名： 《非声波传感技术：原理、系统与前沿应用》 内容简介 本书系统、深入地探讨了非声波领域中各类先进传感技术的理论基础、工程实现及其在多个关键工业和科研领域中的前沿应用。全书聚焦于电磁波、光波、热力学波动以及特定机械波谱之外的、用于环境监测、材料表征和目标探测的创新传感范式。本书旨在为研究生、工程师以及对尖端传感器技术感兴趣的科研人员提供一个全面且实用的参考框架。 第一部分：非声波传感的基础理论与信号处理 本部分首先奠定了理解现代非声波传感系统的理论基础。不同于传统的基于机械振动或声学传播的检测方法，本书侧重于那些利用物质的电、光、热或特定高频响应来获取信息的物理机制。 第一章：非线性光学与介电响应 本章深入分析了物质在强场作用下的非线性光学特性，特别是拉曼散射、布里渊散射在传感中的应用，以及介电常数随环境参数（如湿度、温度、应力）变化的复杂模型。重点讨论了如何通过分析电磁波的相位和幅度调制来提取微弱的物理信息，并介绍了超材料（Metamaterials）在增强传感器灵敏度和选择性方面的最新进展。 第二章：热流与辐射传输的精确测量 热学传感在许多领域（如能源效率评估、故障诊断）中至关重要。本章详细阐述了基于傅里叶定律和能量守恒原理的先进热流计设计。重点关注了非接触式红外热成像技术中的辐射定律修正、发射率的准确标定，以及热波传播（Thermal Wave Propagation）在地下成像和材料缺陷无损检测中的应用。引入了基于微机电系统（MEMS）的热电堆和辐射计的构建方法。 第三章：高频电磁波谱与阻抗谱学 本部分超越了传统的射频（RF）应用，聚焦于利用极高频（如太赫兹、微波频段）电磁波与目标物质的相互作用进行识别和定量分析。详细讨论了材料的复介电常数、导纳与阻抗在不同频率下的变化规律，这些变化是区分不同物质（如液体成分、半导体掺杂程度）的关键物理量。引入了时间域反射谱（TDR）和网络分析在介质特性测量中的应用。 第二部分：前沿传感系统的构建与集成 本部分将理论转化为实际可操作的系统设计与工程实现。重点在于如何将基础物理原理转化为高精度、高鲁棒性的传感器系统。 第四章：光纤传感器的分布式与嵌入式架构 虽然光纤传感涉及光波，但其核心在于对物理场（如应力、温度梯度）在光纤介质中的非线性响应的精确测量。本章详细介绍了布里渊散射（BS）和瑞利散射（RS）在实现分布式传感（DAS/DTS）中的作用，以及如何通过傅里叶变换技术解析出空间分布信息。还讨论了基于微结构光纤（如空芯光纤）在特定化学气体检测中的潜力。 第五章：磁学传感器的超高灵敏度实现 本章聚焦于磁性材料和量子效应在传感中的应用。详细分析了基于磁致电阻效应（GMR/TMR）、超导量子干涉器件（SQUID）和原子磁力计（AM）的工作原理。讨论了如何通过优化磁芯结构、降低热噪声和消除环境磁场干扰，实现对极微弱磁场变化的实时监测，这对于生物医学成像和地质勘探至关重要。 第六章：传感器网络、数据融合与边缘计算 现代传感不再是孤立的设备，而是复杂的网络系统。本章探讨了异构传感器数据（来自光、热、电磁等不同模态）的同步采集、时间戳对齐和信息熵融合技术。讨论了基于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计理论在提高非线性、非高斯噪声环境下测量精度中的作用。最后，引入了在传感器节点上实现数据预处理和特征提取的边缘计算（Edge Computing）架构，以减少数据传输延迟和提高系统响应速度。 第三部分：关键领域的创新应用 本部分展示了上述非声波传感技术在解决实际复杂问题中的具体案例。 第七章：材料缺陷与结构健康监测（SHM） 本章讨论如何利用热波成像、高频阻抗谱以及非接触式电涡流技术来探测复合材料、金属结构中的微小裂纹、分层和腐蚀。重点在于如何将多物理场信息进行耦合分析，以区分表面特征与内部缺陷，并建立损伤程度与传感器响应之间的可靠数学模型。 第八章：环境污染物的高选择性检测 针对挥发性有机化合物（VOCs）、重金属离子和特定有毒气体的快速、现场检测，本书介绍了基于表面等离子体共振（SPR）的光学传感器和基于导电聚合物的化学电阻传感器的设计。强调了如何通过表面修饰层和分子印迹技术（MIPs）来大幅提高传感器的选择性，克服传统传感器的交叉敏感性问题。 第九章：遥感与地质勘探中的跨尺度成像 本章将视角扩展到宏观尺度。讨论了如何利用多光谱和高光谱遥感技术（基于电磁波吸收和反射特性）来分析地表植被健康、土壤水分含量和矿物分布。在地球物理应用中，详细分析了瞬变电磁法（TEM）在深层地下结构探测中的应用，以及如何结合先进的逆散射算法，从复杂的观测数据中重建地下介质的电导率分布。 结论与展望 本书最后总结了非声波传感技术在提高测量精度、降低侵入性以及实现多参数一体化方面的优势。展望了下一代传感器技术的发展方向，包括自供能传感网络、基于人工智能的信号解耦与故障诊断，以及在极端环境（如高温、高压、强辐射）下的可靠性挑战与应对策略。 --- 本书特点： 跨学科深度融合： 将电磁学、热力学、光学和材料科学的知识有机结合，聚焦于非传统波的利用。 理论与实践并重： 提供了详尽的数学模型推导，同时配有实际的系统构建指南和数据处理流程。 聚焦前沿技术： 包含了对超材料、量子传感器、边缘计算在传感领域最新研究成果的系统介绍。

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我尝试从工程实践的角度来审视这本书，希望能找到一些可以直接转化为代码或实验设置的指导，但很快就失望了。书中关于“应用”的章节，多半以高度抽象的数学模型收尾，鲜有具体的硬件接口描述、数据预处理流程图，更别提主流编程语言（如Python或MATLAB）的实现细节了。比如，它花了大量篇幅讲解小波的重构过程，但在如何有效处理传感器采集过程中常见的漂移、噪声分层以及采样率不一致等“脏数据”问题时，却语焉不详。一个真正的传感器工程师，关注的是如何让算法在资源受限的嵌入式设备上高效运行，如何通过阈值选择策略来平衡误报率和漏报率。这本书里，这些至关重要的工程权衡标准几乎完全缺失了。它像一个纯粹的数学家写的教科书，只关心理论的优雅性，而对实际部署中那90%的“麻烦事”避而不谈，读起来让人感觉脱离实际，缺乏那种“即插即用”的指导价值。

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这本号称“传感器技术中的小波应用”的书，我本是抱着极大的期待买下的，希望能看到一些前沿且实用的技术结合。然而，读完之后，我感觉收获甚微，甚至有些困惑。首先，全书的理论推导部分显得过于陈旧和晦涩。它似乎停留在上世纪末期的小波分析基础理论上打转，对于现代信号处理，尤其是那些与实际传感器数据采集紧密相关的实时性、多尺度分析等挑战，着墨甚少。例如，当我在寻找如何利用最新的稀疏表示理论来优化高维传感器阵列的盲源分离技术时，这本书提供的仅仅是经典的Haar小波基函数的解释，这在今天看来，无异于用算盘解决复杂的微积分问题。作者似乎没有意识到，如今的“传感技术”早已不再是单纯的线性滤波可以概括的范畴，它涉及大量的非线性、高频动态过程的捕获。我更希望看到的是关于小波包分解在异常检测中的深度应用，或者至少是关于分数傅里叶变换与时频分析在雷达或声纳信号处理中的最新案例。这本书的深度和广度，对于一个期望了解“前沿技术”的读者来说，远远不够，更像是一本过时的硕士研究生入门教材的再版。

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最后的总结，这本书给我的感觉是结构松散，缺乏一致的学术立场。有些章节的论述非常严谨，引用了大量经典文献；而另一些章节，特别是关于参数选择和性能评估的部分，却显得相当随意，缺乏严格的量化指标支撑。比如，它在某一处建议使用特定数量的小波层级进行分解，但没有给出任何依据说明这个选择是如何通过误差最小化或信息熵最大化得出的。此外，书后的参考文献列表也暴露了其时效性的问题，大部分引用集中在2005年以前，这对于一个声称涵盖“现代传感技术”的书籍来说，是致命的缺陷。总而言之，如果你是小波分析的初学者，想找一本详述基础理论的入门读物，也许这本书还能提供一些零散的知识点；但如果你是希望将小波技术应用于当前复杂、多变、高性能的传感系统设计中，那么这本书很可能只会成为书架上一个沉重的装饰品，无法提供你需要的实用洞察和技术指导。

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深入研究技术书籍时，我们往往期待作者能够提供一些跨学科的视角，展示一个工具在不同领域解决问题的能力。然而，这本关于“传感技术”的著作，其案例研究的范围狭窄得令人费解。它似乎只关注了最基础的两个应用场景——振动分析和简单的图像去噪，并且这两个领域的讲解也停留在基础层面。对于现代传感器技术中蓬勃发展的领域，如环境监测中的多参数融合、医疗影像中的高分辨率重建、或者工业物联网中的大规模状态监测，这本书完全没有涉及小波分析在这些复杂系统中所扮演的角色。我原本期待看到利用离散小波变换（DWT）结合深度学习架构（如CNN或RNN）来进行时序预测的最新尝试，但这本书里，‘深度学习’这个词汇可能出现的频率比‘温度传感器’还要低。这种对新兴应用领域的集体失语，极大地削弱了其作为一本当代参考书的价值。

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这本书的叙事风格极其单调，缺乏引导性。每一章的开始和结束都像预设好的模板，平铺直叙地罗列公式和定义，很少有能够激发读者好奇心的“钩子”或者对未来研究方向的展望。例如，在介绍不同小波族（Daubechies, Symlets, Coiflets）的特性时，它仅仅是给出了正交性、消失矩等参数的定义，却没有通过直观的图形对比来解释这些数学特性如何影响它们对特定类型信号（比如尖峰噪声或阶跃变化）的捕捉能力。对于初学者来说，这使得抽象概念的理解门槛被不必要地抬高了。更令人不适的是，全书的插图数量稀少，质量也欠佳，很多图表过于拥挤，根本无法清晰展示出小波系数的空间分布或多分辨率分析的结果。阅读体验上，它更像是在阅读一份年代久远的会议论文集，而不是一本旨在普及和传授知识的专著。

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