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作者:Doebelin, Ernest O.

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页数:0

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价格:210.55

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isbn号码:9780072990720

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• 测量系统
• 传感器
• 仪表
• 数据采集
• 信号处理
• 控制系统
• 自动化
• 工业测量
• 误差分析
• 计量学

现代工程学与数据驱动决策：深度探究新一代测量、分析与控制体系 图书名称： 现代工程学与数据驱动决策：深度探究新一代测量、分析与控制体系 作者： [此处可填入一位资深工程学或数据科学家的化名，例如：张伟, Ph.D. 或 Dr. Eleanor Vance] 出版社： [此处可填入一个专业的学术或技术出版社名称，例如：精工科技出版社 或 Zenith University Press] ISBN： [此处可填入一个虚构的ISBN号，例如：978-1-948765-32-1] --- 内容概述 本书旨在为现代工程师、科学家、数据分析师以及技术决策者提供一套全面、深入且高度实用的知识体系，聚焦于如何通过先进的测量、数据采集、信号处理、统计建模及闭环控制策略，实现对复杂物理和工程系统的精确理解、高效优化与可靠运行。我们不再局限于传统的单一仪器操作，而是构建一个跨学科的框架，探讨如何整合物理传感、信息技术（IT）与操作技术（OT）的最新成果，以驱动工业4.0、智能制造、生物医学工程乃至环境科学领域的根本性变革。 全书结构清晰，内容详实，理论深度与工程实践紧密结合，力求成为该领域内不可或缺的参考手册和教学指南。 --- 第一部分：理论基石与物理世界接口（Fundamentals and Physical Interfaces） 本部分奠定了理解复杂系统数据采集的基础，强调了从物理现象到可量化数据的转化过程中的内在挑战与解决方案。 第一章：工程量化与不确定性分析的再认识 本章从基础物理量定义出发，系统梳理了测量理论的演进。重点讨论了误差传播定律的现代应用，如何利用贝叶斯框架处理先验知识与观测数据的融合，以及在非平稳系统（Non-stationary Systems）中如何准确评估测量值的可靠区间。此外，引入了信息熵在数据质量评估中的作用，指导读者如何量化“有用信息”与“噪声”的界限。 第二章：先进传感原理与物理场耦合 深入探讨了超越传统电阻、电容测量的先进传感器技术。内容涵盖： 光子学与量子传感： 基于激光干涉、光纤布拉格光栅（FBG）在极端环境下的应用，以及量子隧穿效应在微弱信号检测中的潜力。 微纳机电系统（MEMS/NEMS）： 详细解析了这些小型化系统在惯性导航、压力传感和生物传感中的集成设计与校准技术。 多物理场耦合效应： 探讨热、电、磁、力等场相互作用对传感器输出的干扰模型建立与补偿策略，特别是针对高精度、高动态范围应用的需求。 第三章：数据采集（DAQ）系统的架构设计与性能优化 本章将数据采集视为一个系统工程问题。内容包括： 采样理论的深度剖析： 超越奈奎斯特率，讨论随机采样、压缩感知（Compressive Sensing）在带宽受限环境下的替代方案。 高并发与异构数据流管理： 设计具备实时性和确定性的数据总线（如Time-Sensitive Networking, TSN），以及如何有效同步来自不同采样率、不同时间基准的传感器网络。 硬件选型与噪声抑制： 侧重于模数转换器（ADC）的选择标准（有效位数ENOB、积分非线性INL），以及电路级和软件级的抗共模噪声、射频干扰（RFI）技术。 --- 第二部分：信号处理、特征提取与模型构建（Processing, Feature Engineering, and Modeling） 数据一旦采集，如何有效提炼信息并转化为可操作的知识是本部分的核心。 第四章：自适应与非线性信号处理前沿 本章着眼于处理传统线性滤波难以应对的复杂信号： 时频分析的升级： 从傅里叶变换延伸到小波分析、经验模态分解（EMD）及其变种（如EEMD），用于非平稳振动、冲击信号的解调。 盲源分离（BSS）与独立成分分析（ICA）： 在多通道麦克风阵列或多导联生理信号中，实现对源信号的无监督分离。 滤波技术的动态适应： 详细阐述卡尔曼滤波（KF）的扩展形式——扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在非线性状态估计中的应用，以及粒子滤波（PF）在处理极端非高斯噪声时的优势。 第五章：统计推断与过程建模 本章关注如何利用数据建立描述和预测系统行为的数学模型。 高维数据降维技术： 主成分分析（PCA）、流形学习（Manifold Learning）在特征空间简化中的应用，避免“维度灾难”。 回归模型的鲁棒性： 讨论岭回归（Ridge）、Lasso回归以及弹性网络（Elastic Net）在处理多重共线性数据时的优势。 时间序列分析与预测： 深入研究ARIMA模型的局限性，并重点介绍基于状态空间模型的动态线性回归模型，以及如何使用分段回归来适应系统运行模式的切换。 第六章：数据驱动的系统辨识与参数估计 系统辨识是连接物理模型与实际数据的桥梁。本章侧重于实验设计与模型验证： 输入信号的选择： 讨论如何设计最佳测试信号（如白噪声、扫频信号）以最大化信息增益。 非参数与参数辨识： 比较瞬态响应法、频率响应函数法与基于优化的参数估计方法。 模型验证与选择： 介绍残差分析、交叉验证（Cross-Validation）以及信息准则（AIC/BIC）在确定模型阶次和结构上的科学方法。 --- 第三部分：智能控制与闭环优化（Intelligent Control and Closed-Loop Optimization） 本部分探讨如何将精确的测量与分析能力转化为实时的、自主的决策和干预能力。 第七章：现代控制理论在复杂系统中的集成 本章回顾并拓展了经典控制理论的边界，聚焦于实际工程中的约束处理。 鲁棒控制基础： $ ext{H}_{infty}$ 控制的设计原理及其在应对模型不确定性和外部扰动时的性能保证。 模型预测控制（MPC）： 详细介绍MPC如何处理硬约束、软约束和多变量耦合问题，是实现工业流程优化的核心工具。 自适应控制： 探讨基于梯度下降或最小二乘法的参数自整定机制，确保控制器在系统参数缓慢变化时仍能保持最优性能。 第八章：机器学习在感知与决策中的融合 本章将前沿AI技术与传统控制框架相结合，实现“学习-控制”的闭环。 监督学习在故障诊断中的应用： 利用传感器数据训练分类器和回归器，实现早期异常检测（Anomaly Detection）和剩余使用寿命预测（RUL）。 强化学习（RL）在序列决策中的突破： 重点讨论基于策略梯度（Policy Gradient）和Q学习的算法，如何训练智能体在复杂的、部分可观测的环境中学习最优的控制策略，尤其是在传统优化方法难以建模的非线性系统中。 可解释性AI（XAI）在关键系统中的部署： 确保决策过程透明化，满足安全关键领域对控制指令可追溯性的要求。 第九章：数据完整性、安全与可信赖性 随着测量和控制系统日益互联，数据安全与系统可信赖性成为首要关注点。 网络化控制系统的安全威胁： 分析针对传感器数据篡改（Data Poisoning）、控制指令注入的攻击模型。 安全度量与防御机制： 讨论基于信息论的异常检测方法（如Kolmogorov-Smirnov检验在实时数据流中的应用）来识别恶意输入。 数字孪生（Digital Twin）的构建与验证： 如何利用多层次、多尺度的仿真模型，集成实时测量数据，形成高保真度的虚拟映射，用于策略测试、风险评估和预测性维护。 --- 结语：迈向自主化与人机共生 本书最终将引导读者思考，在新一代测量、分析与控制体系下，工程实践将如何从被动响应转变为主动预测和自主优化。我们强调的不是技术的堆砌，而是系统性思维的构建——即如何将高精度的数据源、稳健的统计模型与灵活的控制律进行无缝、安全且高效的集成，以应对未来工程领域日益增加的复杂性和对性能的极致追求。 --- (注：本书适用于高年级本科生、研究生、研发工程师以及从事过程自动化、精密仪器、工业物联网（IIoT）的专业人士。)

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这本书的排版和印刷质量可以说达到了业界顶尖水准。纸张的选用厚实且光线反射度适中，长时间阅读下来，眼睛的疲劳感明显低于其他一些纸质书。图表的线条清晰锐利，即便是最细微的曲线也能准确分辨。更值得称赞的是，作者在全书的关键概念后，都附带了简短的“思考题”或者“延伸阅读建议”，这极大地鼓励了读者主动进行批判性思考和知识拓展。我特别喜欢作者处理“测量系统的动态校准”那一节的方式。他没有采用单一的线性模型来概括，而是细致地分析了不同物理过程（如热漂移、机械蠕变）对校准参数的影响，并提出了分层级的校准策略。这种“具体问题具体分析”的严谨态度，让我深受启发。读完这本书，我感觉自己对整个测量学的领域都有了一种“骨架感”——清晰地知道各个知识点之间的内在联系和层级关系，而不是零散的知识点堆砌。它不仅是一本参考书，更像是一个思维训练的导师，引导你以一种更加系统和严谨的方式去面对工程挑战。

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这本书的封面设计非常引人注目，那种深邃的蓝色调配合着简洁的白色字体，一看就知道它不是那种轻松愉快的读物，而是直指核心的专业著作。我是在一个偶然的机会下翻阅到这本书的，当时我对那个领域只是知之半解，希望能找到一本能系统梳理基础概念的工具书。然而，当我真正开始阅读后，才发现它的深度远超我的预期。作者的写作风格极其严谨，几乎没有一处多余的形容词或空泛的陈述，每一个公式的推导、每一种理论的阐述都仿佛经过了最精密的计算和打磨。读起来需要极高的专注度，我甚至需要备着纸笔，时不时地停下来，对照着图表反复琢磨那些复杂的相互作用。它更像是一本教科书的升级版，不仅告诉你“是什么”，更深入地挖掘了“为什么”和“如何优化”。对于那些希望从根本上理解数据采集和信号处理流程的工程师或研究人员来说，这本书无疑是一座知识的金矿，但对于初学者而言，它的陡峭的学习曲线可能会让人望而却步。我特别欣赏其中关于误差分析的那几个章节，作者用近乎偏执的细节，揭示了在实际工程中那些最容易被忽视的系统性偏差来源，这对于提升我自己的实验可靠性，起到了立竿见影的作用。

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说实话，我是在寻找特定领域问题的解决方案时，偶然发现了这本书的引用，抱着试一试的心态购入的。起初，我被它那厚重的篇幅吓了一跳，心想这下可要啃上好一阵子了。然而，这本书的精妙之处在于其内容的“可切片性”。虽然它是一个整体，但每一章相对独立，又相互支撑。当我需要解决一个关于传感器校准的问题时，我可以直接跳转到相关章节，里面提供的校准模型和流程详述得极其到位，每一步的参数选择都有明确的理论依据支撑，而不是简单地罗列经验公式。特别是那段关于“非线性补偿”的章节，作者阐述了如何利用泰勒级数展开和最小二乘法相结合，来构建一个既能保持计算效率又能显著提高精度的模型，这对我解决一个长期困扰我的难题提供了新的视角。这本书的语言风格非常“内敛”，几乎看不到任何激昂的措辞，所有论述都建立在无可辩驳的数学逻辑之上，这对于追求绝对准确性的技术人员来说，是最大的慰藉。读完这部分内容，我感觉自己对误差源的控制能力得到了质的飞跃。

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这本书的章节组织结构逻辑性极强，它构建了一个从宏观到微观的完整知识体系。开篇并没有急于展示那些炫目的高新技术，而是花费了大量篇幅去建立一个坚实的概念基础，比如对“测量”这一行为本身的哲学性探讨，这一点非常少见，也十分高明。我个人认为，这是区分一本普通参考书和一本经典著作的关键点。它促使读者跳出“工具操作者”的思维定势，转而思考测量的本质和局限性。接下来的内容，则像是沿着一条精心铺设的轨道，平稳而坚定地向前推进。每一个新的概念都是对前一个概念的自然延伸和深化。例如，在讨论动态响应特性时，作者没有停留在简单的频域分析，而是巧妙地引入了时域的瞬态响应模型，并辅以大量的实例说明，这些实例的选择非常贴合实际工业场景，让人感觉自己不是在读理论，而是在解决真实世界的问题。不过，阅读过程中，我发现有几处图表的清晰度有待提高，尤其是一些涉及多维数据的三维示意图，在我的旧打印件上显得有些模糊，这稍微打断了阅读的流畅性，希望能有后续的勘误或高清版本发布。总的来说，它像一位经验极其丰富的大师，耐心而全面地为你铺陈知识的版图。

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这本书的价值远超其价格，尤其是对于那些致力于开发高精度测量系统的团队而言。我注意到，作者在处理“数据融合”的部分时，采用了非常现代化的视角，不再仅仅局限于传统的卡尔曼滤波及其变种。他引入了更复杂的贝叶斯网络和隐马尔可夫模型在多源数据异构性处理中的应用，这在很多同类书籍中是缺失的。这种前瞻性使得这本书在介绍经典理论的同时，也为未来的技术发展指明了方向。我记得有一次与国外同行交流时，我们讨论到一个关于“测量不确定度量化”的难题，我回去后查阅了这本书中关于“蒙特卡洛模拟”在不确定性传播中的应用案例，发现书中的模拟方法比我们团队目前采用的更为稳健和全面。唯一的遗憾是，这本书在软件实现工具的推荐上略显保守，它更侧重于理论推导和算法描述，对于如何将这些复杂的数学模型高效地转化为实际可运行的代码，提供的具体示例相对较少，这可能需要读者自行结合MATLAB或Python等工具进行二次开发和验证。但瑕不掩瑜，它提供的理论框架是无懈可击的。

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