现代传感技术及应用

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现代传感技术及应用

定价: ￥29.80元 金桥价: ￥28.31元 节省: ￥1.49元

出版/发行时间: 2008-09-01

出版社: 化学工业出版社

作者: 王化祥

ISBN: 978-7-122-03230-0

版次: 1

开本: 16

页数: 256

内容简介

本书介绍了现代传感器的原理、特性及其在工程中的应用技术，紧密围绕当前传感器技术发展最新内容和方向编写，叙述由浅入深，循序渐进。全书在介绍传感器基本特性的基础上，详细介绍了光纤、图像、生物传感器以及无线传感器网络、机器人传感器、智能传感技术,最后介绍了多源传感器的信息融合技术。本书可作为高等院校测控技术与仪器、自动化、电气工程及其自动化、计算机科学与技术、通信工程、生物医学工程等专业研究生选修课和本科专业高年级学生的参考教材，也可供从事传感与信息检测相关领域应用和设计开发的研究人员、工程技术人员参考。

1传感器基本特性1
1?1概述1
1?1?1传感器的作用1
1?1?2传感器及传感技术1
1?1?3传感器的组成2
1?1?4传感器的分类2
1?1?5传感器的发展趋势2
1?2传感器的组成与结构3
1?2?1传感器的组成3
1?2?2传感器的结构形式3
1?3传感器的一般特性7
1?3?1传感器的静态特性8
1?3?2传感器的动态特性13
1?3?3不失真测试的条件分析20
1?3?4传感器的标定23
思考题与习题25
2光纤传感器26
2?1光纤传感器的特点及分类26
2?1?1光纤传感器的特点26
2?1?2光纤传感器的分类27
2?2光纤的传光特性27
2?2?1光纤的结构及分类27
2?2?2光纤的传光原理30
2?3光纤传感器的光源与光检测器34
2?3?1光纤传感器用光源的分类及
特点34
2?3?2半导体光电检测器36
2?4光纤传感器的应用40
2?4?1光纤温度传感器40
2?4?2光纤压力传感器44
2?4?3光纤流量、流速传感器46
思考题与习题48
3图像传感器50
3?1电荷耦合摄像器件50
3?1?1CCD基本工作原理51
3?1?2电荷转移与电极结构54
3?1?3电荷的注入与读出57
3?1?4CCD图像传感器60
3?1?5图像传感器的主要特性参数61
3?2热成像技术67
3?2?1热像仪的组成67
3?2?2热释电摄像管的结构及原理69
3?3图像传感器的典型应用75
3?3?1激光多普勒测速技术75
3?3?2基于热释电探测器的光纤比色
测温系统81
思考题与习题85
4生物传感器87
4?1生物传感器概述87
4?1?1生物传感器的应用范围87
4?1?2生物传感器的发展89
4?1?3生物传感器的基本原理及
特点90
4?1?4生物传感器的分类92
4?1?5生物芯片93
4?2生物识别机理及膜固定技术94
4?2?1酶反应94
4?2?2微生物反应及检测94
4?2?3免疫学反应96
4?2?4其他类型的生物学反应97
4?2?5膜及其固定技术99
4?3生物传感器原理及应用102
4?3?1酶传感器102
4?3?2免疫类传感器104
4?3?3微生物传感器106
4?3?4新型生物传感器简介108
思考题与习题115
5无线传感器网络116
5?1无线传感器网络概述116
5?1?1无线传感器网络生成过程116
5?1?2无线传感器网络结构116
5?1?3传感器节点构成117
5?1?4无线传感器网络特点118
5?1?5无线传感器网络应用119
5?2无线传感器网络关键技术121
5?2?1无线传感器网络体系121
5?2?2无线传感器网络拓扑122
5?2?3无线传感器网络物理层
协议127
5?2?4无线传感器网络MAC协议127
5?2?5无线传感器网络路由协议132
5?2?6无线传感器网络传输和应
用层协议137
5?2?7无线传感器网络其他关键
技术138
5?2?8无线传感器网络能量管理
机制146
5?3无线传感器网络的典型设计
实例147
5?3?1设计简介147
5?3?2Mica 2节点设计分析147
5?4无线传感器网络应用实例150
5?4?1芯片制造厂设备监控系统
应用150
5?4?2大鸭岛海燕生活习性监测
保护应用151
5?4?3家庭及办公智能化网络
应用151
思考题与习题152
6移动机器人传感器153
6?1概述153
6?1?1机器人与移动机器人153
6?1?2移动机器人感知153
6?1?3移动机器人传感器分类154
6?2移动机器人常用内部传感器155
6?2?1编码器155
6?2?2惯性传感器158
6?3移动机器人航位推算模型162
6?3?1差速驱动移动机器人163
6?3?2类车或三轮移动机器人163
6?4移动机器人常用外部传感器164
6?4?1触觉传感器164
6?4?2接近觉传感器165
6?4?3测距传感器165
6?5主动嗅觉感知168
6?5?1机器人嗅觉168
6?5?2机器人嗅觉常用气体/气味
传感器168
6?5?3常用风速/风向传感器172
6?5?4气味/气体源搜寻策略174
6?5?5主动嗅觉研究面临的问题174
6?6距离传感器测量模型175
6?6?1高斯噪声测量模型176
6?6?2指数分布噪声测量模型176
6?6?3点?质量分布噪声测量模型177
6?6?4均匀分布噪声测量模型177
6?6?5综合概率密度函数177
6?6?6固有模型参数的选取177
6?7基于距离传感器的二维环境
表达178
6?7?1超声概率栅格地图178
6?7?2二维环境几何特征提取180
思考题与习题182
7智能传感技术183
7?1智能传感器的体系结构与功能
实现184
7?1?1智能传感器的体系结构184
7?1?2智能传感器功能的实现186
7?2智能传感器系统集成技术197
7?2?1微系统加工工艺197
7?2?2微制造技术205
思考题与习题214
8多源传感器信息融合技术215
8?1信息融合技术的基本概念和
分类215
8?2贝叶斯估计216
8?2?1Bayes条件概率公式216
8?2?2基于Bayes方法的信息融合
原理217
8?3卡尔曼(Kalman)滤波218
8?3?1卡尔曼(Kalman)滤波的基本
方程218
8?3?2基于卡尔曼滤波器的数据融合
方法在高温炉检测系统中的
应用220
8?4自适应加权平均和有序加权平均
算法221
8?4?1自适应加权平均222
8?4?2有序加权平均算子(Ordered
Weighted Averaging,OWA)222
8?5Dempster?Shafer证据理论223
8?5?1证据理论基本模型和性质224
8?5?2证据理论的组合规则225
8?5?3证据理论的进一步说明226
8?6神经网络信息融合方法230
8?6?1单个BP（Back Propagation）
网络的建立231
8?6?2多个BP网络的集成231
8?7数据关联的基本概念和方法233
8?7?1数据关联的概念233
8?7?2“最近邻”法234
8?7?3概率数据关联滤波器234
8?7?4模糊数据关联236
8?8多传感器目标检测237
8?8?1问题的描述237
8?8?2检测空间的划分与信任
级别239
8?8?3分布式检测多传感器系统
结构240
8?9基于案例的推理技术在数据融合中
的应用242
8?9?1基于案例推理的基本原理242
8?9?2一个基于案例推理的应用
实例244
8?10粗集理论与信息融合246
8?10?1粗集的基本概念246
8?10?2粗集247
8?10?3知识的约简248
8?10?4基于粗集理论的多传感器
融合249
8?10?5本节小结252
思考题与习题252
参考文献254

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