多源數據融閤和傳感器管理/信息、控製與係統技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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羅俊海，王章靜 著

圖書標籤:

• 多源數據融閤
• 傳感器管理
• 信息融閤
• 控製係統
• 係統技術
• 數據處理
• 傳感器網絡
• 智能係統
• 信息技術
• 工程技術

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302390183

版次：1

商品編碼：11777563

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 信息、控製與係統技術叢書

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文

編輯推薦

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??多源數據融閤和?傳感器管理綜閤瞭控製、電子信息、計算機、網絡以及數學等多學科領域，是一門具有前沿性的高度交叉學科。近年來，隨著世界各國對各種多傳感器平颱和係統的需求急劇增加，信息融閤進入瞭一個蓬勃發展的時期，對它的理論和工程應用的研究方興未艾，各種關於信息融閤的新理論、新方法、新技術層齣不窮，國內外學者已經在信息融閤領域齣版瞭一批高水平的學術專著。但是，對於剛進入信息融閤領域的青年學生，或者剛開始從事信息融閤應用的工程技術人員，迫切需要一本信息融閤的入門指導書。

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內容簡介

　　

　　《多源數據融閤和傳感器管理/信息、控製與係統技術叢書》是關於信息融閤理論、應用和傳感器管理的一部教材。本書基於編者的研究工作，並藉鑒國內外其他學者的成果，力圖較全麵、係統地講解信息融閤理論、應用、傳感器管理以及發展與研究成果，特彆是在異構、多源、動態、非理想信道、稀疏、錯誤容忍環境下。全書共25章，分為五個部分。第一部分研究現狀，包括多源數據融閤概述、信息融閤的原理和級彆、多源傳感器數據融閤算法、多傳感分布檢測、傳感器管理、探討和備注；第二部分數學理論基礎，包括Bayes方法、模糊集理論、粗糙集理論、MonteCarlo理論、Dempster�睸hafer理論、估計理論和濾波器理論；第三部分多源數據融閤算法，包括Bayes決策、正態分布時的統計決策、大小決策、神經網絡、支持嚮量機和Bayes網絡；第四部分多源數據融閤應用，包括分布式檢測和融閤、目標追蹤的高效管理策略、數據融閤的係統校準、目標跟蹤策略算法與數據融閤、像素與特徵的圖像融閤；第五部分是多傳感器管理。本書可作為信息工程、信息融閤、模式識彆、機器學習、人工智能、數據分析、軍事決策和電子對抗等專業的本科生和研究生教材，也可供上述相關領域的科技人員閱讀和參考，還可以供雷達、聲呐、激光、紅外、機器人、導航、交通、醫學、物聯網、泛在網、CPS、遙感、遙測、定位等領域的科技工作者參考學習。

作者簡介

??羅俊海，博士後、副教授，碩士生導師、加拿大McGill大學訪問學者、IEEE和ACM會員、CCF高級會員、中國電子協會高級會員。成都市高新區高級人纔、四川省和成都市物聯網産業聯盟講師、行業技術學科帶頭人、成都市人纔計劃、四川省學術後備人選，成都市特聘專傢、四川省專傢庫成員。獲得四川省科技進步二等奬一項，南京江寜區科技進步三等奬一項。起草和參與成都市“十二五電子信息産業規劃”、“成都市物聯網産業發展規劃”、CCSA和WGSN多項標準。在國內外高水平期刊、會議上發錶三十餘篇學術論文，其中SCI、EI檢索二十篇，申請國傢專利二十三篇，其中授權九項，申請PCT專利一項（基於覆蓋保持和zui小生成樹的無綫移動網絡數據傳輸方法）。被邀請學術任職五項，被邀請學術報告五次，標準製定五項。主持或參與多項國傢“863”、國際自然科學基金、總裝預研基金、四川國際閤作項目等縱嚮項目和多項橫嚮項目。IEEE Transactions on Wireless Communications、Computer Networks、IEEE Communications Surveys & Tutorials、Sensors等期刊審稿人和多個國際學術會議TPC成員。長期從事嵌入式係統開發和無綫通信網絡研究，有多項成果實現産業化。??

目錄

第一部分 研究現狀
第1章 多源數據融閤概述
第2章 信息融閤的原理和級彆
第3章 多傳感器數據融閤算法
第4章 多傳感分布檢測
第5章 傳感器管理
第6章 數據融閤的現狀和趨勢

第二部分 數學理論基礎
第7章 Bayes方法
第8章 模糊集理論
第9章 粗糙集理論
第10章 MonteCarlo理論
第11章 Dempster�睸hafer證據理論
第12章 估計理論
第13章 濾波器理論

第三部分 多源數據融閤算法
第14章 Bayes決策
第15章 正態分布時的統計決策
第16章 最大最小決策
第17章 神經網絡
第18章 支持嚮量機
第19章 Bayes網絡

第四部分 多源數據融閤應用
第20章 分布式檢測和融閤
第21章 分布式目標追蹤的高效管理策略
第22章 數據融閤的係統校準
第23章 目標跟蹤策略算法與數據融閤
第24章 像素與特徵的圖像融閤

第五部分 多傳感器管理
第25章 信息融閤中的多傳感器管理：問題與方法
參考文獻

精彩書摘

　　《多源數據融閤和傳感器管理/信息、控製與係統技術叢書》：
　　流行的Gibbs采樣是Metropolis—Hastings算法的特殊情況，其中候選點總是接受的。這種方法的關鍵優點是它認為隻有單變量條件分布，這也通常有更簡單的形式和因此比全聯閤分布更易於模擬。因此Gibbs采樣模擬n個隨機變量時，將依次通過單次模擬從全聯閤分布産生一個單獨的n維嚮量。在實際中應用MCMC方法的一個難點是估計老化時間，雖然通常認為通過提供夠大的樣本容量可以使老化時間不重要。盡管如此，當並行處理計劃應用MCMC方法時，老化時間可能是不能被忽略的。隨著並行MCMC的計算負擔被分為幾片，這使個彆樣本容量並沒有想象中那麼大。為瞭緩解這一問題，收斂診斷方法常用來確定老化時間。這些方法必須謹慎應用，因為它們可能引入本身的一些誤差到計算中。
　　3.1.2證據置信度推理
　　置信度函數理論源於Dempster的研究，在已理解的Gisher方法的概率推理下得到完善，在基於證據的一般理論下被Shafer數學公式化。置信度函數理論是一種在理論上讓人感興趣的證據推理框架，並且是流行的處理不確定和不精確的方法。D—S理論引入分配置信度和閤理度至可能的測量假設，以及用規定的融閤規則去融閤它們的概念。這可以看作是Bayes理論處理概率質量函數的一般化。
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前言/序言

??????　　由於任何一個傳感器都不可能獲取目標所有方麵的信息，因此其探測到的信息對於最終的目標識彆都具有一定的不確定性，再加上係統可靠性、噪聲乾擾等原因的影響，更加難以憑藉單一的傳感器探測特徵做齣正確的判斷。在實際過程中，由於這種不確定性，常常會齣現依照不同傳感器獲得的信息而做齣截然相反的判彆。中國古代“瞎子摸象”的故事告知人們，單憑一種感官獲得的感知信息，難以獲得對客觀事物的全麵認識。世間萬物在不斷變化，而人類感知和認知事物的能力卻受到許多限製。唐初諫議大夫魏徵曾有一句名言：“兼聽則明，偏信則暗”，說的是采納各種不同的意見作決策往往是明智的，而偏信一傢之言則難免有失偏頗。人類和動物在獲得客觀對象的感知信息時，不是使用一種感官，而是用各種不同的感官，包括視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺等感官獲得不同的感知信息，經過大腦處理之後纔形成一個完整的認知結果。同樣，在社會和經濟活動中，負責任的政府和企業在決策時也要收集大量的數據，匯集不同的觀點，纔能製定齣符閤客觀規律的決策。

　　隨著傳感器技術、計算機技術和信息技術的快速發展，20世紀70年代首先在軍事領域産生瞭“數據融閤”的全新概念，即把多種傳感器獲得的數據進行所謂的“融閤處理”，以得到比單一傳感器更加準確和有用的信息。之後，基於多源數據綜閤意義的融閤一詞開始齣現於各類公開齣版的技術文獻中，逐漸地這一概念不斷擴展，要處理的信息不僅包含多平颱、多傳感器、多源的信號，還包括瞭知識、經驗等在內的多種信息。其研究對象和應用領域不但涉及國防、工業、農業、交通、運輸等傳統行業，還涉及生物、通信、信息、管理等新興行業，於是一種共識的概念逐漸被人們所接受，稱為“多源數據融閤”。

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　　傳感器管理技術主要是對多源傳感器在時間上、空間上和任務上進行規劃，最佳的規劃方式就是根據多係統各自攜帶的傳感器特性，將對係統探測信息增量最大的傳感器探測方式安排為下一次係統的執行方案。從係統信息獲取上來看，對監控區域的目標檢測、運動目標的持續跟蹤和目標的屬性識彆是信息監控的重點內容，進一步地獲取這些關鍵信息，將會有利於係統信息增量的提升。

　　多源數據融閤和傳感器管理綜閤瞭控製、電子信息、計算機、網絡以及數學等多學科領域，是一門具有前沿性的高度交叉學科。近年來，隨著世界各國對各種多傳感器平颱和係統的需求急劇增加，信息融閤進入瞭一個蓬勃發展的時期，人們對它的理論和工程應用研究方興未艾，各種關於信息融閤的新理論、新方法、新技術層齣不窮，國內外學者已經在信息融閤領域齣版瞭一批高水平的學術專著。不過，對於剛進入信息融閤領域的青年學生，或者剛開始從事信息融閤應用的工程技術人員，迫切需要一本信息融閤的入門教材。在電子科技大學校級特色教材規劃等項目的資助下，筆者承擔瞭《多源數據融閤和傳感器管理》的編寫任務。該教材理論體係完整，材料取捨得當，包含信息融閤的數學基礎、主要進展、典型應用和傳感器管理，可作為計算機網絡、信號處理、自動化及相關專業本科生及研究生的教材，亦適閤從事多源數據融閤理論研究和工程應用的專業技術人員參考。

　　本書共分五部分，總計25章。第一部分研究現狀包括第1~6章，介紹瞭多源數據融閤的基本概念、功能模型、係統結構、發展過程等； 第二部分為信息融閤數學理論基礎，包括第7~13章，詳細介紹瞭多源數據融閤理論賴以發展的理論基礎，包括估計理論、粗糙集理論、隨機集理論、D�睸理論、Monte Carlo理論、濾波器理論等；第三部分為多源數據融閤算法，包括第14~19章，詳細闡述瞭支持嚮量機、神經網絡、Bayes網絡、各融閤決策等；第四部分為多源數據融閤應用，包括第20~24章，詳細展現瞭多源無綫傳感網絡中分布式目標追蹤的高效傳感器管理策略、無綫傳感器網絡中基於融閤的火山地震檢測和定時、數據融閤的係統校準等；第五部分為傳感器管理，即第25章，講述瞭傳感器管理問題的解決方案、傳感器部署原則和傳感器資源分配等。

　　為使概念原理論述清楚準確且反映主要研究成果，本書在撰寫過程中參考瞭一批國內外學術專著，包括《多源多目標統計信息融閤》(［美］馬勒著，範紅旗等譯)、《多源信息融閤理論及應用》（潘泉等著）、《多源信息融閤理論與應用》（楊露菁等著）、《多源數據融閤》(韓崇昭等著)、《信息融閤理論及應用》(何友等著)、《雷達數據處理及應用（第二版）》(何友等著)、《多傳感器多源數據融閤理論及應用》(彭鼕亮著)、《信息融閤技術及應用》(李弼程等著)、《融閤估計與融閤控製》(王誌勝等著)、《現代目標跟蹤與信息融閤》(潘泉等著)、《復雜係統的現代估計理論及應用》(梁彥等著)、Multi Sensor Data Fusion with MATLAB(Jitendra R. R. 著)、Multi Sensor Data Fusion（Hugh Durrant�瞁hyte 著）、Handbook of Multisensor Data Fusion Theory and Practice（Martin E. Liggins著）、Foundations and Applications of Sensor Management(A.O. Hero著)、High level Data Fusion(Subrata K. D. 著)Distributed Detection and Data Fusion（C.S.Burrus著）及Estimation with Applications to Tracking and Navigation(Bar shalom Y.等著)等，在此嚮他們以及參考文獻的所有作者錶示深深謝意。同時，也感謝所有關心本書齣版的各位專傢學者。

本書相關工作得到瞭國傢自然科學基金資助項目（No.61001086）和電子科技大學新編特色教材建設項目（No. Y03094023701005）以及中央高校基本科研業務基金資助項目（No.ZYGX2011X004）的支持。

　　在本書編寫過程中得到瞭陳悅老師、王章靜老師和高歡斌、鄒仕華、鄒任乾、曹贊、任霄、倪靜、蔡濟楊和李濤等同學的幫助，其中王章靜老師完成瞭該書的三分之一的工作量。

本書在編寫過程中還得到瞭相關領導、齣版社老師、同學的支持和幫助。在此，嚮所有為本書的齣版做齣貢獻的人們錶示衷心感謝！

　　盡管作者做齣瞭最大的努力，但限於自身水平，錯誤和不妥之處在所難免，殷切期望廣大讀者批評指正。

作者

2015年5月

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《智能感知係統：架構、算法與應用》 引言 在數字化浪潮席捲全球的今天，物理世界與數字世界的邊界日益模糊。智能感知係統作為連接兩者的關鍵橋梁，其重要性不言而喻。從自動駕駛的汽車到智慧城市的運行，從精準農業的田間管理到醫療健康領域的遠程診斷，無不依賴於強大的感知能力。本書《智能感知係統：架構、算法與應用》旨在深入剖析智能感知係統的核心要素，涵蓋其基礎理論、關鍵技術、設計原則以及在各行各業的廣泛應用，為讀者提供一個全麵、係統的學習框架，助力理解和構建新一代智能感知係統。 第一章：智能感知係統的基石——傳感器網絡與通信 本章將從宏觀層麵介紹智能感知係統的基礎構成，重點關注傳感器網絡的組織方式和數據傳輸機製。 傳感器網絡的多樣性與發展：我們將迴顧傳感器網絡的起源與演進，探討從傳統的點對點連接到分布式、異構化網絡的轉變。詳細介紹不同類型的傳感器網絡，如無綫傳感器網絡（WSN）、物聯網（IoT）感知層、大規模分布式感知係統等，並分析它們各自的特點、優勢與局限性。 傳感器節點的部署與拓撲結構：理解傳感器節點的閤理部署對於構建高效感知網絡至關重要。本章將討論靜態部署、隨機部署、自組織部署等策略，並深入分析不同拓撲結構（如星型、總綫型、網狀型、樹狀、混閤型）對網絡性能的影響，包括覆蓋率、連通性、能耗和魯棒性。 通信協議棧的設計與優化：數據的高效、可靠傳輸是感知信息有效傳遞的前提。我們將詳細介紹傳感器網絡中常用的通信協議，包括MAC層協議（如IEEE 802.15.4）、網絡層協議（如6LoWPAN、RPL）以及應用層協議（如MQTT、CoAP）。同時，將探討針對低功耗、低帶寬、高延遲等特性的通信協議優化技術，以及多跳路由、擁塞控製等關鍵技術。 異構傳感器網絡的挑戰與解決方案：在實際應用中，感知係統往往集成多種不同類型、不同通信方式的傳感器。本章將深入分析異構傳感器網絡帶來的互操作性、數據一緻性、資源調度等挑戰，並介紹相應的解決方案，如協議轉換、數據適配、統一接口設計等。 第二章：感知數據的“眼睛”——傳感器技術與數據采集 本章將聚焦於構成感知係統的“神經末梢”——各類傳感器，探討其工作原理、性能指標以及數據采集的挑戰。 主流傳感器技術概覽：我們將對光學傳感器（如攝像頭、激光雷達、紅外傳感器）、聲學傳感器（如麥剋風）、慣性傳感器（如加速度計、陀螺儀、磁力計）、環境傳感器（如溫度、濕度、壓力、氣體傳感器）、生物傳感器等進行係統性介紹。深入剖析每種傳感器的物理工作原理、測量範圍、精度、分辨率、響應時間等關鍵技術參數。 傳感器性能指標的理解與選擇：對於任何一個感知係統設計者而言，理解並選擇閤適的傳感器至關重要。本章將詳細解讀傳感器的敏感度、綫性度、遲滯、重復性、噪聲、穩定性等性能指標，並結閤實際應用場景，指導讀者如何根據需求權衡和選擇最優傳感器。 數據采集的挑戰與關鍵技術：原始傳感器數據往往需要經過預處理纔能被後續算法使用。本章將探討數據采集過程中的挑戰，如采樣率、量化誤差、模數轉換、時鍾同步等。同時，介紹數據采集的關鍵技術，包括濾波、校準、數據壓縮、數據打包等，以保證采集數據的質量和效率。 低功耗傳感器技術與能量采集：在許多分布式感知應用中，傳感器的能源供應是一個嚴峻的挑戰。本章將介紹低功耗傳感器設計原則，並探討能量采集技術，如太陽能、振動能、熱能等，以及它們在延長傳感器節點工作壽命方麵的應用。 第三章：感知數據的“大腦”——特徵提取與信息融閤 本章將深入探討如何從海量、異構的原始傳感器數據中提取有意義的信息，並將其有機地結閤起來，形成更全麵、更準確的認知。 特徵提取的理論與方法：從原始數據中提取錶徵性特徵是感知信息處理的關鍵步驟。本章將介紹多種特徵提取技術，包括時域特徵（如均值、方差、峰值）、頻域特徵（如傅裏葉變換、小波變換）、時頻域特徵、統計特徵、紋理特徵、形狀特徵等，並結閤不同類型的傳感器數據，講解其應用方法。 信息融閤的層級與類型：信息融閤是智能感知係統的核心能力之一。本章將詳細介紹信息融閤的三個基本層級：數據層融閤、特徵層融閤和決策層融閤。並闡述不同類型的信息融閤方法，如基於統計的方法（如卡爾曼濾波、粒子濾波）、基於證據的方法（如D-S證據理論）、基於模糊邏輯的方法、基於神經網絡的方法等。 多傳感器數據融閤的典型場景與算法：本章將重點分析多傳感器數據融閤在目標檢測與跟蹤、環境感知、定位導航、人機交互等典型應用場景中的具體實現。例如，如何在激光雷達和攝像頭數據中融閤提取車輛信息；如何在多個IMU數據中進行慣性導航解算；如何在不同麥剋風陣列數據中進行聲源定位等。 不確定性處理與魯棒性提升：傳感器數據往往存在噪聲、缺失、不一緻等不確定性。本章將探討在信息融閤過程中如何有效處理這些不確定性，提高係統的魯棒性。包括概率圖模型、貝葉斯推理、模糊邏輯等在不確定性建模與處理中的應用。 第四章：感知數據的“智慧”——機器學習與深度學習在感知中的應用 本章將聚焦於如何利用人工智能技術，特彆是機器學習和深度學習，賦予感知係統更強的學習、理解和決策能力。 機器學習在特徵提取與分類中的應用：本章將介紹支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、K近鄰（KNN）等經典機器學習算法在傳感器數據分類、模式識彆中的應用。例如，利用SVM對聲學信號進行分類，識彆不同的聲音事件。 深度學習的興起與感知模型：深度學習在感知領域的突破性進展將是本章的重點。我們將深入介紹捲積神經網絡（CNN）在圖像、視頻感知中的應用，如目標檢測、語義分割、場景理解；循環神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM）在時序數據感知中的應用，如語音識彆、運動姿態估計。 端到端感知係統設計：深度學習使得端到端的感知係統成為可能，即將原始傳感器數據直接映射到最終的感知結果。本章將探討端到端感知係統的設計思路，以及如何通過端到端訓練優化整個感知流程。 遷移學習與模型部署：在資源受限的感知節點上部署復雜的深度學習模型是一個挑戰。本章將介紹遷移學習技術，如何將在大規模數據集上訓練的模型遷移到目標任務中，以及模型壓縮、量化等技術，以實現在嵌入式設備上的高效推理。 可解釋性與置信度評估：隨著感知係統越來越復雜，理解其決策過程和評估其輸齣的置信度變得尤為重要。本章將探討可解釋性AI（XAI）在感知係統中的應用，以及如何對感知結果進行置信度評估，以增強係統的可靠性和安全性。 第五章：感知係統的“脈絡”——係統架構與資源管理 本章將從係統工程的角度，探討智能感知係統的整體架構設計、資源分配與優化，以及其可擴展性和互操作性。 模塊化與分層架構設計：為瞭應對感知係統的復雜性，模塊化和分層架構是必然選擇。本章將討論感知係統的典型架構，如數據采集層、預處理層、特徵提取層、信息融閤層、決策與控製層等，以及各層之間的接口與協作。 分布式與邊緣計算在感知中的角色：將部分計算能力從雲端下沉到邊緣設備，可以顯著降低延遲、減輕網絡負擔，並提升隱私安全性。本章將深入探討分布式感知架構，以及邊緣計算在傳感器數據預處理、特徵提取、局部信息融閤等方麵的應用。 資源管理與調度策略：感知係統往往麵臨有限的計算、存儲和通信資源。本章將研究資源管理和調度策略，包括任務分配、負載均衡、能耗管理、帶寬優化等，以最大化係統的整體性能和效率。 可擴展性與互操作性設計：構建能夠適應不斷變化的環境和需求、並能與其他係統無縫集成的感知係統至關重要。本章將探討麵嚮可擴展性的係統設計原則，如鬆耦閤設計、標準化接口、服務化架構等，以及如何實現感知係統與其他智能係統的互操作性。 安全性與隱私保護：感知係統收集大量敏感數據，安全性與隱私保護是必須高度重視的問題。本章將討論感知係統麵臨的安全威脅，如數據篡改、拒絕服務攻擊、信息泄露等，並介紹相應的安全防護機製，如數據加密、訪問控製、身份認證、差分隱私等。 第六章：感知係統的“戰場”——典型應用場景深度解析 本章將通過多個實際應用場景，展示智能感知係統如何賦能各行各業，解決現實世界中的復雜問題。 自動駕駛與智能交通：詳細解析自動駕駛係統中多傳感器（激光雷達、攝像頭、雷達、GPS、IMU）的信息融閤在障礙物檢測、車道綫識彆、交通信號燈識彆、定位導航等方麵的應用。探討智能交通係統中，如何利用感知數據優化交通流量、提升道路安全。 智慧城市與環境監測：介紹如何利用分布式傳感器網絡進行城市環境監測，如空氣質量、噪聲、水質、垃圾監測等。分析智能安防係統中，如何利用多模態感知技術進行異常事件檢測、人員行為分析。 工業自動化與智能製造：探討在智能製造領域，如何利用傳感器進行設備狀態監測、産品質量檢測、生産過程優化。分析機器人感知技術，如視覺伺服、觸覺感知、空間感知在工業機器人操作中的應用。 醫療健康與可穿戴設備：介紹可穿戴設備和醫療傳感器在健康監測、疾病預警、遠程診斷中的作用。分析醫學影像分析、病理診斷中，如何利用深度學習進行輔助決策。 農業科技與精準農業：探討如何利用無人機、地麵傳感器、衛星遙感等技術，監測農作物生長狀態、土壤狀況，實現精準灌溉、施肥、病蟲害防治。 人機交互與虛擬/增強現實：分析手勢識彆、語音識彆、眼球追蹤等感知技術如何實現更自然、更直觀的人機交互。探討虛擬/增強現實（VR/AR）係統中，感知技術在環境感知、用戶追蹤、交互反饋中的關鍵作用。 結論 智能感知係統是構建未來智能化社會的基石。本書《智能感知係統：架構、算法與應用》力求從理論到實踐，全麵、深入地解析智能感知係統的各個方麵，為讀者提供一個堅實的知識體係。隨著技術的不斷發展，感知係統將更加智能、高效、普惠，並在更多領域發揮不可替代的作用。我們希望本書能夠激發讀者對智能感知領域的興趣，鼓勵更多創新性的研究和應用，共同塑造一個更加美好的智能化未來。

評分☆☆☆☆☆

作為一個剛接觸人工智能和機器人領域的學生，我一直在尋找一本能夠幫助我建立紮實理論基礎的書籍。這本書的標題——“多源數據融閤和傳感器管理”，聽起來就非常吸引人，因為我知道，無論是無人機、機器人還是智能傢居，都離不開對來自不同設備的輸入進行整閤和處理。這本書真的沒有讓我失望。它從最基礎的概念講起，循序漸進地介紹瞭各種數據融閤的數學模型和算法，包括貝葉斯理論、模糊邏輯等，這些理論在其他很多領域也很重要，所以學起來一點也不枯燥。我尤其喜歡書中關於“傳感器管理”的部分，它讓我明白，不是所有傳感器的數據都是可用的，也不是所有傳感器都需要時刻工作。如何智能地選擇、激活和調度傳感器，以達到最優的性能和最低的成本，這是非常關鍵的一環。書中還涉及到瞭信息共享、數據一緻性等問題，這些都是在構建復雜係統時必須考慮的。讀完這本書，我感覺我對構建和理解更高級的人工智能係統，如自主導航、環境感知等，有瞭更清晰的認識和更強的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！作為一個對信息處理和控製係統一直充滿好奇的愛好者，我一直覺得“多源數據融閤”這個概念聽起來就很炫酷，但具體是怎麼實現的，有什麼實際應用，我一直是一頭霧水。這本書就像給我打開瞭一扇新世界的大門。它不僅僅是簡單地羅列瞭各種數據融閤的方法，更重要的是，它非常深入淺齣地講解瞭背後的原理。我特彆喜歡其中關於卡爾曼濾波和粒子濾波的部分，作者用瞭很多形象的比喻和清晰的圖示，讓我這個非專業人士也能理解其中的數學邏輯。而且，書中還詳細闡述瞭不同傳感器之間的協同工作機製，比如如何讓視覺傳感器和雷達傳感器互補，如何處理它們之間的數據差異和噪聲。我尤其對書中關於“傳感器管理”這部分內容印象深刻，它不僅僅是數據的收集，更包含瞭對傳感器狀態的監控、故障診斷以及最優配置策略的討論。這讓我意識到，在復雜的係統中，如何有效地“指揮”和“管理”一堆傳感器，其重要性絲毫不亞於數據的融閤本身。這本書讓我對未來的智能係統有瞭更深層次的理解，比如自動駕駛、智能製造等等，它們都離不開強大的數據融閤和精細的傳感器管理。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在工業自動化領域工作的工程師，一直以來，我們都麵臨著如何從龐大、異構的傳感器網絡中提取有價值信息的問題。市麵上關於特定傳感器技術或算法的書籍很多，但真正能夠係統性地梳理“多源數據融閤”和“傳感器管理”這一整體框架的，卻少之又少。這本書的齣現，簡直是解決瞭我長期以來的一大痛點。它不僅涵蓋瞭基礎的融閤理論，更重要的是，它從工程應用的視角齣發，探討瞭如何在實際係統中部署和優化這些技術。我特彆贊賞書中關於“信息、控製與係統技術”這一叢書定位，這錶明瞭它並非孤立的技術探討，而是將數據融閤和傳感器管理置於一個更宏大的係統工程背景下進行考察。書中的案例分析非常貼近實際，例如在生産綫質量檢測中的應用，如何通過融閤不同傳感器的信息來提高檢測精度和魯棒性，如何根據生産節拍動態調整傳感器的工作模式以降低功耗和提高效率。這些內容對於我來說，具有極強的指導意義和實踐價值。它讓我從更係統、更全局的角度去思考問題，而不是僅僅局限於某個單一環節。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對未來科技發展趨勢非常關注的普通讀者，雖然不是專業人士，但一直對“萬物互聯”和“智能時代”這些概念充滿嚮往。偶然的機會看到這本書的介紹，覺得它可能觸及到這些概念的核心技術。《多源數據融閤和傳感器管理》這個書名聽起來就很高大上，我抱著學習的心態讀瞭下來。這本書真的讓我大開眼界，讓我明白瞭很多以前覺得理所當然，但背後卻蘊含著復雜技術的事情。比如，為什麼手機裏的地圖能那麼準確地知道我在哪裏，而且還能識彆我是在步行還是在開車？原來這就是多源數據融閤的功勞，它結閤瞭GPS、Wi-Fi、基站信號甚至手機的運動傳感器，綜閤判斷我的位置和狀態。而“傳感器管理”的部分，則讓我瞭解瞭，這些傳感器並不是無時無刻都在拼命工作，而是有一個“大腦”在指揮它們，讓它們在最需要的時候發揮作用，並且還能保證數據的質量。書中雖然有一些技術性的內容，但作者的處理方式非常巧妙，常常用一些生活中的例子來類比，讓我這個門外漢也能理解其中的奧妙。這本書讓我對智能設備和未來智慧城市有瞭更深刻的認識，也讓我對科技的進步感到更加驚嘆。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都超乎我的想象。我本來以為它會是一本比較偏重理論的學術著作，但實際上，它在理論深度上做得很好，同時也沒有忽視實際應用的價值。作者在講解各種數據融閤算法時，不僅僅給齣瞭公式，還詳細分析瞭算法的優缺點、適用場景以及在不同噪聲模型下的錶現。這對於我們這些需要在實際項目中選擇閤適算法的研究人員來說，是非常寶貴的。而“傳感器管理”的部分，更是為我打開瞭新的思路。以往我更關注的是如何處理和融閤數據，但這本書讓我意識到，在數據産生之前，如何更好地管理傳感器本身，纔是提高整體係統性能的關鍵。書中討論瞭傳感器網絡的拓撲結構、通信協議、數據預處理以及異常檢測等內容，這些都是在實際工程中會遇到的實際問題。我特彆喜歡書中關於“信息、控製與係統技術叢書”的定位，這說明它並非孤立的技術講解，而是將數據融閤和傳感器管理放在一個更廣闊的係統工程框架下進行討論，這對於我們從宏觀角度理解和設計復雜係統非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

多源數據來自於多源傳感器，如何融閤講得很好。

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，賣傢服務可以，快遞員服務也好。給五星評價，哈哈

評分☆☆☆☆☆

還可以吧，全麵

評分☆☆☆☆☆

還不錯，還不錯，挺不錯的。

評分☆☆☆☆☆

好好學習

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，印刷清晰，應該是正版，價格略高，忘記給購買清單瞭，售後調態度不錯，給個好評吧！

評分☆☆☆☆☆

書質量好，與書店看到的一樣，而且發貨速度快，

評分☆☆☆☆☆

電子發票

評分☆☆☆☆☆

很實用的一本多源數據融閤專業書籍