具体描述
集散控制系统是利用计算机技术对生产过程进行集中监控、操作、管理和分散控制的一种新型的控制技术。它是由计算机技术、信号处理技术、测量控制技术、网络通信技术和人机接口等技术的发展而产生的。以现场总线为代表的工业控制网络已成为新一代工业控制系统中的重要技术，它使得集散控制系统组成更灵活、控制更方便、应用更广泛。现代工业生产离不开集散控制和现场总线技术。
本书将目前控制领域中两大技术热点－－集散控制和现场总线有机结合，从集散控制系统的硬件结构、软件体系和人机接口等方面进行介绍。重点介绍了集散控制系统的通信网络、控制算法、设计、评价和选择等相关技术，全面分析了Control、DeviceNet、Profibus、FF、CAN和LonWork等现场总线的技术特点、协议规范及通信接口的设计方法，并给出应用实例。
本书可作为高等院校电气信息类专业教材，还可供从事工业控制网络系统设计和产品研究的工程技术人员参考。
好的，这是一份关于另一本图书的详细简介，完全不涉及《集散控制与现场总线》的内容，力求自然、专业，字数控制在1500字左右。 --- 图书简介：现代光学成像技术与应用前沿 第一章：绪论：光学成像的复兴与挑战 在信息时代，对高精度、高分辨率、高灵敏度成像的需求从未如此迫切。本书《现代光学成像技术与应用前沿》旨在全面梳理并深入探讨当代光学成像领域的核心原理、关键技术及其在生物医学、遥感、工业检测等前沿领域的最新突破。我们不再满足于传统的基于透镜的成像范式，而是聚焦于那些突破衍射极限、实现超分辨、以及能够获取传统方法难以捕捉的多维度信息的新兴技术。 光学成像正经历一场革命。从基础的光学物理到复杂的信号处理算法，跨学科的融合正在以前所未有的速度推动着该领域的发展。本书将重点剖析如何应对现代应用中光散斑、背景噪声、以及成像速度与分辨率之间的固有矛盾。我们相信，理解这些挑战的本质，是实现下一代成像系统的关键。 第二章：超分辨显微成像：超越艾里斑的界限 传统衍射极限限制了光学显微镜的分辨率约为波长的一半，这对于观察纳米尺度的生命过程构成了严重障碍。本章将详细介绍当前主流的超分辨显微成像（Super-Resolution Microscopy, SR）技术，并对其背后的物理机制进行深入剖析。 2.1 荧光团基团方法（Fluorescence-Based Methods）： 我们将详述点扩散函数重构（Point Spread Function Engineering）的经典路径，包括STED（受激发射损耗）的物理限制与能量优化；以及基于单分子定位的方法（如PALM/STORM）中的漂白动力学控制和精确的分子轨迹重建算法。本节将强调如何通过精确控制荧光团的激发和淬灭过程，实现对分子空间分布的亚20纳米级别的解析。 2.2 场依赖性超分辨（Field-Dependent Super-Resolution）： 重点介绍SIM（结构照明显微镜）的傅里叶域解调技术。详细阐述如何通过已知空间频率的照明图案，将高频信息编码到低频区域，并通过计算重构恢复原始分辨率。同时，探讨多角度采集与非线性恢复算法在提高SIM信噪比方面的最新进展。 2.3 计算成像方法（Computational Approaches）： 引入深度学习在超分辨重建中的应用。探讨卷积神经网络（CNN）如何学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的复杂映射关系，以及如何利用生成对抗网络（GANs）来合成更具真实感的细节信息，从而在保证速度的同时，有效提升图像质量。 第三章：计算光学成像：从数据到图像的智能转化 计算成像（Computational Imaging）是现代光学技术的核心驱动力，它将光学系统的设计与后期的信号处理算法紧密结合。本章专注于那些通过巧妙的数据采集和算法处理来弥补光学硬件不足的方法。 3.1 压缩感知成像（Compressed Sensing, CS）： CS理论在大幅减少采样数据量的情况下实现高保真重建的强大能力，在本章中占据重要地位。我们将分析稀疏表示的重要性，并重点讨论如何将CS应用于高光谱成像和时间分辨成像中，特别是针对快速变化的场景（如瞬态光谱）。 3.2 衍射光学与计算全息术（Diffractive Optics and Computational Holography）： 探讨如何利用数字微镜器件（DMD）或空间光调制器（SLM）来精确控制光的波前。详细解析基于相位恢复算法的计算全息术，例如Gerchberg-Saxton算法的迭代过程，以及如何利用深度学习来加速全息图的实时解码和三维重建。 3.3 幽灵成像（Ghost Imaging）： 这是一种反直觉的成像范式，通过测量两个非相干光束的强度关联来实现成像。本章将区分基于量子纠缠的幽灵成像和更实用的基于经典光场的伪热光幽灵成像，并分析其在恶劣光照环境下的优势。 第四章：多模态与功能性成像：洞察隐藏信息 现代应用要求成像系统不仅要提供空间信息，更需要揭示物体的物理、化学或生物功能状态。本章聚焦于那些能够获取超越强度信息的先进成像技术。 4.1 时间分辨成像与荧光寿命成像（Time-Resolved and FLIM）： 介绍如何测量光子到达探测器的时间信息。详细阐述荧光寿命成像显微镜（FLIM）的原理，以及其在监测细胞内pH值、钙离子浓度等生化指标变化中的应用。重点讨论基于多光子激发和时间相关单光子计数（TCSPC）的技术细节。 4.2 光声成像（Photoacoustic Imaging, PAI）： PAI结合了光学的高对比度和超声的深穿透能力。本章将深入解析光热转换机制、超声波的产生与接收，并探讨如何利用光声信号实现对血管网络、肿瘤血氧饱和度的无创定量分析。 4.3 偏振成像与深度传感： 偏振态携带了关于物体表面粗糙度、材料各向异性以及散射特性的关键信息。本章将介绍如何设计全斯托克斯参数测量系统，并将其应用于材料缺陷检测和医学组织分析。此外，还将讨论基于飞行时间（Time-of-Flight）和基于相位变化（Phase-Shift）的激光雷达（LiDAR）技术在构建高精度三维深度图中的关键算法。 第五章：新兴传感与未来展望 本书最后一部分将展望光学成像技术的未来发展方向，重点关注可穿戴设备、现场快速诊断和极端环境监测的需求。 5.1 柔性与可穿戴光学传感器： 探讨将光电子器件与柔性基底材料（如聚合物、石墨烯）集成的方法，以实现贴合人体或复杂曲面的实时监测。 5.2 基于机器视觉的质量控制： 讨论在工业4.0背景下，如何将高通量光谱成像、高速线阵相机与实时反馈控制系统相结合，实现对产品表面缺陷的亚微米级在线检测。 5.3 随机光学成像与逆问题求解： 最后，我们将简要介绍利用随机噪声或散斑作为“探针”进行成像的理念，以及如何通过优化算法（如迭代收敛、贝叶斯推断）从高度退化或不完备的数据中恢复出清晰的图像。 本书的读者对象包括光学工程、生物医学工程、物理学、计算机科学以及相关领域的研究人员、工程师和高年级学生。我们力求在理论深度和工程实践之间搭建坚实的桥梁，激发读者对下一代光学成像技术的创新热情。
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