测试技术与信号处理(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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范云霄，隋秀华 著

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出版社： 中国质检出版社(原中国计量出版社)

ISBN：9787502625269

商品编码：29710952678

包装：平装

出版时间：2006-11-01

基本信息

书名:测试技术与信号处理(第二版)

定价：28.00元

售价：19.0元,便宜9.0元,折扣67

作者:范云霄,隋秀华

出版社：中国质检出版社(原中国计量出版社)

出版日期：2006-11-01

ISBN：9787502625269

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

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内容提要

本书以信号流为主线，详细地介绍了动态测试中的基本内容。全书共分为十章，主要内容为：信号的描述；测试装置的基本特性；信号的获取和交换；信号的记录、干扰及其抑制；信号的分析与处理；计算机测试技术与系统；机械振动的测试以及温度的测试。每章的后还附有思考题和习题。
本书可作为高等学校机械设计制造和仪器仪表类等专业的本科教材，也可作为相关专业的研究生以及从事机械工程动态测试的工程技术人员的参考书。

目录

绪论
章 信号的描述
节 概述
第二节 周期信号的频谱
第三节 非周期信号的频谱
第四节 傅里叶变换的性质及应用
思考题
习题
第二章 测试装置的基本特性
节 概述
第二节 静态特性
第三节 动态特性
第四节 常见装置的特性
第五节 不失真测试条件
第六节 动态特性之间的关系
第七节 测试系统的负载效应
思考题
习题
第三章 信号的获取
节 概述
第二节 参数型传感器
第三节 发电型传感器
第四节 光电型的传感器
第五节 其他类型的传感器
习题
第四章 信号的变换
节 电桥
第二节 滤波器
第三节 调制器与解调器
第四节 模拟与数字信号转换器
思考题
习题
第五章 信号的显示和记录
节 概述
第二节 信号的显示
第三节 信号的显性记录
第四节 信号的隐性记录
思考题
习题
第六章 信号的干扰及其抑制
节 概述
第二节 干扰源
第三节 干扰耦合
第四节 电磁屏蔽
第五节 接地
习题
第七章 信号的分析与处理
节 概述
第二节 随机信号的统计特征
第三节 相关分析
第四节 谱分析
第五节 数字信号处理概论
思考题
习题
第八章 计算机测试技术与系统
节 概述
第二节 计算机测试系统中的输入和输出通道
第三节 计算机测试系统中的接口和总线技术
第四节 计算机测试系统
第九章 机械振动的测试
节 概述
第二节 单自由度系统的受迫振动
第三节 振动的激励
第四节 振动的测量及测振仪器
第五节 机械系统动态参数的确定
习题
第十章 温度的测试
节 温度测试的基本概念
第二节 常用测温方法
第三节 热电阻测温
第四节 热电偶测温
第五节 辐射式测温
参考书目

作者介绍

文摘

序言

《深度学习在计算机视觉中的应用：从理论到实践》 简介 在信息爆炸的时代，图像和视频数据正以前所未有的速度增长，如何有效地理解、分析和利用这些视觉信息，已成为人工智能领域的核心挑战之一。本书《深度学习在计算机视觉中的应用：从理论到实践》旨在深入剖析深度学习技术如何在计算机视觉领域掀起革命，并为读者提供从基础理论到实际应用的全面指导。本书将带领您探索深度学习算法的精髓，理解其在图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别、视频分析等关键计算机视觉任务中的强大能力。 内容概述 本书并非一本泛泛而谈的介绍性读物，而是力求做到理论严谨、实践性强。我们将首先回顾计算机视觉的发展历程，并引入深度学习作为解决传统方法瓶颈的关键。随后，本书将系统性地介绍支撑深度学习在计算机视觉领域取得成功的核心理论和模型。 第一部分：深度学习基础与计算机视觉 第一章：计算机视觉的演进与深度学习的崛起 从传统图像处理方法（如SIFT、HOG）到手工特征提取的局限性。 神经网络的早期探索与瓶颈。 深度学习的出现：多层感知机、反向传播算法的突破。 GPU计算能力的飞跃对深度学习发展的推动作用。 深度学习在图像识别任务上的颠覆性表现（ImageNet挑战赛）。 深度学习如何改变了计算机视觉的研究范式。 第二章：深度学习核心概念与数学基础 神经网络的基本构成： 神经元模型：激活函数（Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU, Tanh等）的作用与选择。 层（Layer）：全连接层、卷积层、池化层、循环层、注意力机制层等。 前向传播（Forward Propagation）：数据在网络中流动与计算过程。 损失函数（Loss Function）：衡量模型预测与真实值之间的差距（MSE, Cross-Entropy等）。 反向传播（Backpropagation）算法：计算梯度并更新权重。 优化器（Optimizer）：梯度下降法及其变种（SGD, Adam, RMSprop等）的原理与应用。 数学基础回顾： 线性代数：向量、矩阵运算，特征值与特征向量（在PCA等降维方法中的应用）。 微积分：导数、偏导数、链式法则（反向传播的核心）。 概率论与统计学：概率分布、期望、方差、最大似然估计（用于理解模型和损失函数）。 第三章：卷积神经网络（CNN）详解 卷积操作的原理： 滤波器（Kernel/Filter）的作用：提取局部特征。 感受野（Receptive Field）：神经元能够接收到输入图像的区域。 卷积的 stride 和 padding。 多通道卷积。 池化操作（Pooling）： 最大池化（Max Pooling）与平均池化（Average Pooling）：降维、减少计算量、增强模型鲁棒性。 CNN的典型架构： LeNet-5：早期经典CNN模型。 AlexNet：突破性的AlexNet架构，ReLU和Dropout的应用。 VGGNet：深度与宽度并存，使用小尺寸卷积核。 GoogLeNet (Inception)：引入Inception模块，并行处理不同尺度的特征。 ResNet：残差连接（Residual Connection）的创新，解决深度网络梯度消失问题。 CNN在图像特征提取中的作用。 第二部分：深度学习在计算机视觉核心任务中的应用 第四章：图像分类（Image Classification） 定义与挑战：将整张图像归入预定义的类别。 CNN在图像分类中的应用： 训练流程：数据集准备、数据增强、模型训练、验证与评估。 常用数据集：MNIST, CIFAR-10/100, ImageNet。 评估指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、混淆矩阵。 迁移学习（Transfer Learning）与微调（Fine-tuning）：利用预训练模型加速训练和提升性能。 数据增强技术：旋转、裁剪、翻转、颜色抖动等，提升模型泛化能力。 第五章：目标检测（Object Detection） 定义与挑战：不仅识别图像中的物体，还要定位其在图像中的位置。 Two-stage detectors（两阶段检测器）： R-CNN系列：R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN。 Region Proposal Networks (RPN)。 One-stage detectors（一阶段检测器）： YOLO (You Only Look Once) 系列：YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv7等。 SSD (Single Shot MultiBox Detector)。 Anchor Boxes 的概念。 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）：去除冗余的边界框。 评估指标：IoU (Intersection over Union), mAP (mean Average Precision)。 第六章：图像分割（Image Segmentation） 语义分割（Semantic Segmentation）： 定义：为图像中的每个像素分配一个类别标签。 全卷积网络（FCN）。 U-Net 架构：在医学图像分割中的成功应用。 DeepLab 系列：空洞卷积（Dilated Convolution）、ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）。 实例分割（Instance Segmentation）： 定义：区分同一类别的不同实例。 Mask R-CNN。 评估指标：IoU, Pixel Accuracy, Mean IoU。 第七章：人脸识别与检测（Face Recognition and Detection） 人脸检测：定位图像中的人脸位置。 Viola-Jones 算法（基于Haar特征）。 基于深度学习的方法：MTCNN, RetinaFace。 人脸识别：判断两个人脸是否属于同一个人。 人脸特征提取：DeepFace, FaceNet, ArcFace, CosFace。 损失函数在人脸识别中的应用：Triplet Loss, Angular Margin Loss。 人脸属性分析：性别、年龄、表情识别。 第八章：视频分析中的深度学习应用 视频分类（Video Classification）： 基于帧的处理。 3D CNNs：C3D, I3D。 CNN + RNN/LSTM。 动作识别（Action Recognition）： 关键点检测与时空信息融合。 Two-Stream Inflated 3D CNN。 视频目标跟踪（Video Object Tracking）： Correlation Filter 结合深度特征。 Siamese Networks for Tracking。 第三部分：进阶话题与实践 第九章：生成模型与图像生成（Generative Models and Image Generation） 生成对抗网络（GANs）： 生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的博弈。 DCGAN, StyleGAN, BigGAN。 GANs在图像合成、图像风格迁移、超分辨率等领域的应用。 变分自编码器（VAEs）。 第十章：注意力机制与Transformer在视觉中的应用 注意力机制（Attention Mechanism）： Squeeze-and-Excitation Networks (SENet)。 Self-Attention。 Transformer模型： Vision Transformer (ViT)：将Transformer应用于图像分类。 Swin Transformer：引入Shifted Window，提升效率。 Transformer在目标检测、分割等任务中的应用。 第十一章：深度学习模型部署与优化 模型压缩技术：剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）。 模型推理加速：TensorRT, OpenVINO。 嵌入式设备与移动端部署。 模型性能评估与监控。 第十二章：实际项目案例与最佳实践 案例一：医疗影像分析的深度学习应用。 案例二：自动驾驶中的视觉感知系统。 案例三：工业缺陷检测。 开发流程： 问题定义、数据收集与标注、模型选择与训练、评估与调优、部署与迭代。 常用深度学习框架介绍： TensorFlow, PyTorch。 代码示例与实验环境搭建。 目标读者 本书适合具有一定编程基础（如Python）和线性代数、微积分、概率论基础的计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等领域的学生、研究人员和工程师。尤其适合希望深入理解深度学习在计算机视觉领域如何工作的专业人士。 本书特色 理论与实践并重： 深入浅出地讲解理论知识，同时提供大量的代码示例和项目实践指导。 体系完整： 从基础概念到高级应用，覆盖了计算机视觉领域使用深度学习的绝大部分重要方向。 前沿性： 涵盖了近年来深度学习在计算机视觉领域最热门的技术和模型。 易于上手： 配套丰富的代码资源，帮助读者快速搭建和运行模型。 通过阅读本书，读者将能够掌握构建、训练和部署先进的深度学习模型以解决复杂的计算机视觉问题，从而在人工智能浪潮中占据有利位置。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度绝对超出了我的预期，它不仅仅停留在基础理论的介绍上，而是深入到了当前工业界和科研前沿的一些关键技术点。我尤其欣赏作者在“现代滤波技术”和“自适应信号处理”部分的处理方式。在讲解LMS算法和RLS算法时，它不仅给出了算法的推导过程，还非常细致地分析了它们在不同噪声环境下的收敛速度和稳态误差，这一点是很多入门教材所缺乏的。我正在做一个雷达信号处理的项目，对MIMO系统的波束形成技术很感兴趣，这本书中专门辟出一章详细讨论了空域滤波器的设计，包括LCMV和MVDR等经典方法，这为我的项目提供了宝贵的理论支撑。更重要的是，作者的行文风格非常严谨且逻辑清晰，即便是复杂的矩阵运算，也能被拆解得条分缕析，让人在跟随推导的同时，不会迷失在数学符号的海洋里。对于有一定基础，希望系统性提升工程能力的读者来说，这本书无疑是一本绝佳的进阶参考书，它的价值远超同类书籍的平均水平。

评分☆☆☆☆☆

作为一名测试工程师，我手里有不少关于系统性能评估和噪声抑制的难题需要解决。这本书的价值在于它提供了一个非常实用的“工具箱”。我发现书中关于随机信号分析和谱估计的部分对我帮助最大。例如，在处理测量数据时，如何选择合适的窗口函数（汉宁窗、海明窗等）来最小化泄露效应，这本书给出了非常直观的对比图和性能指标分析，这直接指导了我去优化我的数据采集流程。我过去经常为了选择合适的FFT点数而苦恼，现在我明白了其中的权衡——分辨率与栅瓣抑制之间的关系。另外，它在讲解数字滤波器设计时，不仅包括了IIR和FIR的标准设计方法（如巴特沃斯、切比雪夫），还加入了一些针对特定应用场景的优化技巧，比如如何设计一个具有特定相位特性的线性相位滤波器，这在实时系统中至关重要。这本书的实用性体现在，你读完后，马上就能在你的工作场景中找到对应的理论基础和解决方案，而不是读完后感觉知识停留在纸面上。

评分☆☆☆☆☆

我必须坦率地说，这本书的难度曲线非常陡峭，它绝对不是一本适合“快速翻阅”的读物，而更像是一部需要反复研磨的案头工具书。对于那些期望在短时间内获得“速成”知识的读者，可能会感到吃力。在涉及卡尔曼滤波和粒子滤波等现代估计理论的部分，作者采取了高度数学化的处理方式，如果你不熟悉随机过程和概率论的深厚背景，直接啃这部分内容会非常痛苦。我花了大量时间去回顾前面的概率密度函数和马尔可夫链的知识点，才能勉强跟上作者的思路。然而，正是这种深入骨髓的数学严谨性，赋予了这本书无可替代的权威性。它没有为了迎合初学者而牺牲准确性，而是坚持将最本质的原理以最精确的方式呈现出来。对于致力于成为信号处理专家的研究人员来说，这本书无疑是一座里程碑，它提供的理论深度和广度，能够支撑起未来的很多创新工作，尽管学习过程充满挑战，但最终的回报是巨大的知识财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图文设计简直是艺术品级别的享受。在阅读技术书籍时，我非常在意图表质量，因为图表往往是理解复杂抽象概念的关键桥梁。这本书在这方面做得无可挑剔。无论是时域波形的对比图，还是频域的幅度响应曲线，线条都极其清晰锐利，颜色搭配得当，关键参数标识清晰无误。例如，在解释混叠现象时，作者使用了多张不同采样率下的信号重建图，配合清晰的标注，使得原本容易混淆的概念变得一目了然。这种对细节的极致追求，体现了作者对读者的尊重。此外，书中的参考文献列表非常详尽且权威，涵盖了该领域的经典文献和近期的重要研究成果，这使得我对某些深入话题的追踪学习有了可靠的路径。我个人认为，一本优秀的教材，不仅要内容扎实，更要在阅读体验上做到极致，这本书在这两方面都做到了顶尖水准，让人爱不释手，恨不得一口气读完。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种初学者量身定做的！我之前对数字信号处理的理解基本停留在高中物理的范畴，看到那些复杂的公式就头大。但这本书的叙述方式非常平易近人，它没有一开始就堆砌那些晦涩难懂的数学推导，而是用大量直观的例子和图示来解释核心概念，比如傅里叶变换的物理意义，脉冲响应的实际作用等等。我记得有一次我在尝试理解卷积这个概念时，卡了好久，翻阅了好几本参考书都没有找到满意的解释，直到我看到这本书中关于“滑窗”和“叠加”的描述，茅塞顿开。作者在讲解时特别注重理论与实践的结合，很多章节后面都附带了代码示例或者小型项目，这让学习过程不再是枯燥的理论灌输，而是变成了一种探索和实践的乐趣。尤其值得称赞的是，它对一些常见陷阱和误区进行了细致的剖析，让我少走了很多弯路。读完前几章，我感觉自己对信号处理的基本框架有了一个坚实的基础，这对我后续深入学习更专业的领域非常有帮助，强烈推荐给所有想入门的朋友。