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出版者:Mcgraw-Hill (Tx)

作者:F. Greg Shinskey

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1988-09-01

价格:USD 69.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070569034

丛书系列:

图书标签:

• Process Control
• Industrial Automation
• Chemical Engineering
• Control Theory
• Instrumentation
• Systems Engineering
• PID Control
• Real-time Control
• Process Dynamics
• Automation Systems

好的，以下是一份名为《数字图像处理与分析技术》的图书简介，内容详尽，旨在全面展示该书的深度和广度，且不包含任何关于“过程控制系统”的内容。 --- 图书简介：《数字图像处理与分析技术》 导言：洞察视觉信息的未来 在信息爆炸的时代，图像与视频已成为我们理解世界、进行决策和进行人机交互的核心媒介。《数字图像处理与分析技术》是一本系统性、前沿性的专著，旨在为读者提供从基础理论到尖端应用的全面视角。本书不仅深入剖析了数字图像的本质、获取、增强与复原的经典方法，更以前瞻性的眼光，详细阐述了当今人工智能和深度学习驱动下的先进图像分析范式。 本书专为高等院校的计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的本科高年级学生、研究生以及致力于图像技术研究和开发的专业工程师设计。通过系统学习，读者将能够掌握将原始像素数据转化为有价值信息所需的全部理论基石与工程实践能力。 第一部分：图像基础与获取（The Foundation of Vision） 本部分奠定了整个学科的理论基础，为后续的复杂处理操作做好铺垫。 第一章：数字图像的数学基础与表示 本章首先界定了数字图像的数学模型，包括其离散化、量化过程，以及如何通过矩阵和多维数组进行高效表示。我们详细探讨了图像的拓扑结构、连通性概念，以及在特定应用（如医学成像）中至关重要的灰度级和颜色空间（如RGB、CMYK、HSV及Lab空间）之间的转换机制与特性。此外，对图像傅里叶变换的深入分析，揭示了图像在频域中的本质特征，为滤波设计提供了关键的数学工具。 第二章：图像采集系统与传感器原理 本章将理论与硬件实践紧密结合。我们剖析了图像传感器（如CCD和CMOS）的工作原理，涵盖了光电转换效率、噪声源（暗电流、读取噪声）的建模与抑制。章节内容延伸至图像系统的几何畸变校正，包括镜头畸变（径向和切向）的数学建模与补偿算法。读者将理解如何从物理世界精确地捕获高质量的数字图像数据。 第三章：图像增强：提升视觉质量 图像增强是改善人眼视觉感知和后续分析算法鲁棒性的关键步骤。本书系统地介绍了空间域增强方法，如直方图均衡化、伽马校正，以及基于梯度的锐化技术。在频域，我们详细论述了平滑滤波器（如理想、巴特沃斯、高斯低通滤波）和锐化滤波器（如高通滤波、拉普拉斯算子）的设计准则和性能对比。此外，针对特定问题（如低光照或对比度不足），还提供了自适应增强技术和Retinex理论的介绍。 第二部分：图像复原与基础分析（Restoration and Core Analysis） 在这一部分，我们将聚焦于如何从受损图像中恢复原始信息，并执行基础的结构分析。 第四章：图像复原：噪声模型与逆滤波 图像复原旨在通过数学模型消除或减轻噪声和模糊效应。本章详细建立了常见的噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声），并探讨了其概率密度函数特性。复原技术方面，我们深入研究了线性滤波复原（如维纳滤波），并重点讲解了盲复原问题，特别是基于约束的迭代算法，如Lucy-Richardson算法，用于解决模糊核（PSF）未知时的图像反卷积问题。 第五章：图像分割的经典方法 图像分割是将图像划分为有意义区域的基础。本章覆盖了基于灰度和阈值的分割技术，包括大津法（Otsu's Method）的理论推导及其在多模态图像中的应用。我们还详细阐述了基于区域的分割方法，如区域生长法、分水岭算法的原理及如何有效处理过分割问题。形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）作为重要的预处理和特征提取工具，在边界检测和形态描述中扮演的角色被充分强调。 第六章：特征提取与描述 特征是机器理解图像内容的核心载体。本章聚焦于传统特征工程技术。内容包括边缘检测算子（Sobel, Canny, LoG），角点检测算法（Harris角点、FAST）。随后，我们深入探讨了描述符的构建，例如局部二值模式（LBP）在纹理分析中的应用，以及傅里叶描述符和Hu矩在形状识别中的应用。对这些特征的鲁棒性分析是本章的重要组成部分。 第三部分：高级分析与深度学习范式（Advanced Paradigms） 本部分将读者带入当前最前沿的研究领域，重点介绍如何利用深度学习模型解决复杂的视觉任务。 第七章：深度学习基础与卷积神经网络（CNN） 本章作为进入深度学习领域的桥梁，详细介绍了构建高效神经网络所需的数学基础，如反向传播算法、梯度下降的变体（Adam, RMSProp）。随后，我们系统地介绍了卷积神经网络（CNN）的结构核心，包括卷积层、池化层、激活函数，以及经典网络架构（如LeNet, AlexNet, VGG）的设计哲学。本书强调了如何为图像任务选择合适的网络深度和宽度。 第八章：基于深度学习的图像识别与分类 图像分类是深度学习的经典应用。本章深入探讨了更先进的分类网络，如残差网络（ResNet）如何解决深度网络中的梯度消失问题，以及注意力机制（如SENet, CBAM）如何增强网络对关键区域的关注度。内容涵盖了数据集的构建、数据增强策略、迁移学习（Fine-tuning）的实践技巧，以及模型评估的量化指标（Precision, Recall, F1-Score, IoU）。 第九章：语义分割与实例分割前沿 像素级理解是高级视觉分析的标志。本章详细介绍了语义分割的Encoder-Decoder架构，特别是全卷积网络（FCN）和U-Net在生物医学图像分析中的广泛应用。在实例分割方面，我们深入分析了Mask R-CNN等先进框架的实现细节，重点讨论了如何同时实现目标检测和像素级掩膜生成。 第十章：图像生成与超分辨率重建 图像生成技术代表了AI在视觉合成方面的能力。本章重点讲解了生成对抗网络（GANs）的原理，包括判别器和生成器的博弈过程。我们详述了DCGAN、WGAN等经典变体，并将其应用于图像修复、风格迁移等任务。此外，针对图像超分辨率（SR）问题，本书对比了基于学习的方法（如SRCNN）与最新的基于GAN或Transformer的重建模型。 结语与展望 《数字图像处理与分析技术》不仅是一本技术手册，更是一幅指引未来研究方向的蓝图。全书内容结构严谨，从底层硬件到顶层智能算法，层层递进，确保读者在掌握经典理论的同时，能够迅速适应并引领技术前沿。通过大量的实例和代码注释（参考Python/OpenCV/PyTorch实现），本书致力于培养读者解决实际复杂视觉问题的综合能力。我们期望，本书将成为读者在数字视觉领域不断探索和创新的可靠伙伴。

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当我第一次翻开《Process Control Systems》这本书，就被它那宏大而严谨的结构所吸引。作者并没有选择从最基本的数学概念开始，而是直接切入了工业过程控制的核心——系统建模。这种开门见山的方式，虽然让初学者可能会有些许挑战，但对于渴望快速理解实际应用的书读者而言，无疑是一种高效的学习路径。书中对各种过程模型，如传递函数、状态空间表示的阐述，不仅深入浅出，更辅以大量真实的工业案例，例如化学反应器、热交换器等。我尤其欣赏作者在解释这些模型时，是如何将物理原理与数学语言巧妙地结合起来。例如，在描述化学反应器的动态行为时，作者不仅仅给出了一个复杂的微分方程组，还详细地解释了每个参数的物理意义，以及它们如何影响反应器的温度、浓度等关键输出。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对过程控制系统有了更深刻的理解，而不仅仅是死记硬背公式。此外，书中对模型辨识方法的介绍，也让我看到了如何从实验数据中提取系统模型，这在实际工程中是至关重要的。我记得书中有一个章节专门讨论了如何利用最小二乘法来辨识模型的参数，并提供了如何处理噪声数据以及如何验证模型准确性的详细步骤。这部分内容对于我后来参与一个实际的温度控制项目起到了至关重要的作用。

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《Process Control Systems》在系统集成和通信协议方面的内容，有效地弥合了理论与实践之间的鸿沟。一个完整的工业过程控制系统，不仅仅是控制器和被控对象的结合，更涉及到各种子系统之间的协调、数据的传输以及与操作人员的交互。本书详细介绍了工业现场总线技术，如Profibus、Modbus、Foundation Fieldbus等，并分析了它们在数据传输速率、通信方式以及应用领域方面的差异。我尤其关注了关于OPC（OLE for Process Control）的介绍。OPC作为一种标准化的通信接口，使得不同厂商的硬件和软件之间能够实现互联互通，极大地提高了系统的集成效率和灵活性。书中还讨论了SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）系统的架构和功能，以及HMI（Human-Machine Interface）的设计原则，这些对于理解整个控制系统的“大图景”至关重要。通过这些内容的学习，我更加清晰地认识到，一个成功的控制系统，离不开各组成部分的紧密协作和高效的信息交换。书中也提及了一些关于安全通信和数据加密的考虑，这在当今网络化日益普及的工业环境中，显得尤为重要。

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在处理非线性过程控制方面，《Process Control Systems》展现出了其理论的深度和实践的前瞻性。许多真实的工业过程，如化工反应器中的化学反应，其动态行为往往是非线性的，这意味着传统的线性控制理论可能难以完全胜任。本书并没有回避这一挑战，而是系统地介绍了处理非线性系统的各种方法。我最感兴趣的部分是关于分段线性化（Piecewise Linearization）和增量线性化（Incremental Linearization）技术。作者解释了如何将复杂的非线性方程在工作点附近进行泰勒展开，从而得到一个线性化的模型，进而应用线性控制理论。虽然这种方法有一定的局限性，但它为理解和控制非线性系统提供了一个重要的切入点。更重要的是，书中还详细介绍了如Backstepping控制、模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）和神经网络控制（Neural Network Control）等高级的非线性控制技术。特别是模糊逻辑控制，作者通过一个易于理解的例子，展示了如何将人类专家的经验知识转化为模糊规则，并应用于控制系统中。这种“以规则为基础”的控制方法，在许多难以建立精确数学模型的场景下，展现出了巨大的潜力。

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本书在介绍过程监测和故障诊断方面的篇章，为理解和维护复杂的工业控制系统提供了至关重要的知识。在实际生产环境中，及时发现并诊断控制系统的故障，对于保证生产的连续性和安全性至关重要。作者首先阐述了各种过程变量的测量技术，包括压力、温度、流量、液位等的传感器原理和选择依据。随后，书中重点介绍了基于模型的状态监测和故障检测技术。例如，利用卡尔曼滤波器（Kalman Filter）来估计系统的状态变量，并检测实际测量值与估计值之间的偏差，从而判断系统是否存在异常。我特别欣赏书中关于残差分析（Residual Analysis）的讲解。通过计算实际输出与模型预测输出之间的残差，并分析残差的统计特性，可以有效地识别出传感器故障、执行器故障或过程模型失效等问题。书中还介绍了一些基于人工智能的故障诊断方法，例如专家系统和机器学习算法，这些方法能够从历史数据中学习故障模式，并实现更智能的故障诊断。这部分内容不仅帮助我理解了系统运行的“健康状况”，更重要的是为我提供了在实际工作中应对突发状况的解决思路。

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《Process Control Systems》对于仿真和模型验证的强调，充分体现了其严谨的科学态度和注重实际应用的精神。在实际的工业过程控制系统开发过程中，直接在真实系统上进行测试和调试，不仅成本高昂，而且可能带来安全风险。因此，利用仿真软件来模拟系统的行为，并验证控制器的性能，成为了不可或缺的环节。本书详细介绍了各种过程仿真软件的特点和应用，例如MATLAB/Simulink、Aspen Plus等，并提供了一些基本的仿真模型构建和仿真运行的指南。我特别关注了书中关于模型验证的章节。作者强调了将仿真结果与实际的实验数据进行对比，以评估模型的准确性和适用性。这包括对模型参数进行敏感性分析，以及对仿真输出与实际测量值之间的误差进行统计分析。书中还介绍了一些先进的模型验证技术，例如系统辨识（System Identification）的回归分析，以及对模型进行多场景下的仿真测试。这种反复的验证过程，不仅确保了控制策略在仿真环境中的有效性，也为最终部署到实际系统提供了重要的信心。

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本书在考虑执行机构（Actuators）和传感器（Sensors）的动态特性方面，展现了其工程实践的细致入微。在过程控制系统中，控制器的输出需要通过执行机构（如阀门、泵）来作用于被控对象，而被控对象的响应则需要通过传感器来测量并反馈给控制器。然而，这些执行机构和传感器本身也存在动态特性，例如阀门的开启和关闭需要一定的时间，传感器的测量也存在延迟和噪声。作者在书中详细分析了这些环节对控制系统性能的影响。例如，对于阀门的饱和特性和死区特性，书中提供了相应的建模方法和补偿策略。我印象深刻的是关于执行机构死区（Dead Zone）的讨论，以及如何通过增量式控制或使用更精密的执行机构来减小死区带来的控制误差。同样，对于传感器噪声，除了前面提到的滤波技术，书中还介绍了如何通过状态估计来提高测量精度，特别是在一些难以精确测量或测量值波动较大的情况下。这部分内容让我认识到，在设计一个高性能的控制系统时，不能忽视任何一个环节的动态表现，任何一个看似微小的特性都可能对最终的控制效果产生显著影响，因此需要全面地进行考虑和优化。

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本书在系统稳定性分析方面的内容，虽然略显理论化，但其严谨的数学推导和清晰的逻辑阐述，使其成为理解过程控制系统安全性的重要基石。作者从基本的Nyquist稳定判据、Bode图法，到更高级的状态空间稳定性分析，都进行了详尽的讲解。我特别关注了书中关于根轨迹的讨论。通过观察系统极点在增益变化时的轨迹，可以直观地了解系统稳定性的变化趋势，以及如何通过调整控制器参数来改善系统的稳定性裕度。作者还提供了一些复杂的例子，比如高阶系统的根轨迹分析，以及如何处理复数极点和零点。这些内容虽然需要一定的数学功底，但作者巧妙地将抽象的数学概念与具体的物理系统联系起来，例如在分析一个具有延迟环节的系统时，如何通过根轨迹来判断延迟对稳定性的影响。此外，书中还介绍了Liapunov稳定性理论，这是一种更为通用的稳定性分析方法，即使在系统模型不完全已知的情况下，也能进行稳定性分析。这部分内容让我认识到，一个可靠的过程控制系统，其稳定性是首要考虑的因素，而这本书为我提供了坚实的理论基础来应对这一挑战。

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《Process Control Systems》在处理系统扰动和不确定性方面，提供了非常实用的技术和思路。在工业生产过程中，系统总是会受到各种外部扰动，例如原料成分的变化、环境温度的波动等，这些都会影响系统的性能。作者首先从频率响应的角度，分析了系统对不同频率扰动的敏感程度，并介绍了滤波器的设计，以抑制高频噪声。随后，书中深入探讨了抗扰控制（Disturbance Rejection Control）的设计方法。我印象最深刻的是关于前馈控制（Feedforward Control）的章节。作者解释了如何利用对扰动变量的测量，来预测扰动对系统输出的影响，并提前进行补偿。例如，在流量控制系统中，如果原料流量发生变化（扰动），通过测量原料流量并将其作为前馈信号输入到控制器，可以提前调整阀门开度，以抵消原料流量变化对出口流量的影响。这种“预判性”的控制策略，极大地提升了系统的抗扰能力。书中还讨论了鲁棒控制（Robust Control）的设计，旨在设计出在参数不确定或模型不精确的情况下仍能保持良好性能的控制器。这部分内容对于应对实际工程中普遍存在的模型误差和参数漂移问题，提供了非常有价值的指导。

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《Process Control Systems》在控制器设计方面的论述，无疑是本书的一大亮点。作者从最经典的PID控制器入手，详细解析了其原理、参数整定方法以及各种改进型PID（如模糊PID、自适应PID）的优缺点。我最喜欢的部分是关于Ziegler-Nichols整定法的讲解，作者通过一个生动的实验场景，一步步演示了如何通过试凑的方法来找到最优的PID参数。这种直观的演示，比单纯的公式推导更能让人理解PID控制的精髓。更让我印象深刻的是，书中并没有止步于PID，而是对各种先进的控制策略进行了广泛的介绍，包括模型预测控制（MPC）、自适应控制、鲁棒控制等。对于MPC的讲解，作者非常细致地阐述了其“滚动优化”的思想，以及如何利用过程模型来预测未来一段时间的系统行为，并据此计算出最优的控制输入。书中还提供了MPC在不同工业场景下的应用案例，例如在炼油厂的复杂生产流程中，MPC如何有效地协调各个单元的操作，以最大化产量和最小化能耗。这部分内容让我看到了现代过程控制技术的强大能力，也激发了我进一步学习和探索的兴趣。我尤其欣赏作者在介绍每一种控制策略时，都会对其适用范围、性能优势和潜在局限性进行客观的分析，这使得读者能够根据具体问题选择最合适的控制方案，而不是盲目地套用某种方法。

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本书在讨论未来趋势和新兴技术方面，为读者指明了过程控制领域的发展方向，也激发了进一步学习和研究的动力。在信息技术飞速发展的今天，过程控制领域也在不断地涌现出新的技术和理念。作者在书中简要地介绍了大数据分析、人工智能、物联网（IoT）等技术在过程控制中的应用前景。例如，如何利用海量生产数据来优化控制策略，如何通过机器学习算法来预测设备故障，以及如何利用物联网技术实现分布式协同控制。我尤其对书中提及的“工业4.0”和“智能工厂”的概念留下了深刻的印象。这些概念预示着未来的工业生产将更加智能化、自动化和互联化，而过程控制系统将扮演其中至关重要的角色。书中也简要地探讨了绿色过程控制和可持续发展等议题，强调了如何通过优化控制来降低能耗、减少排放，实现经济效益和环境保护的双赢。这部分内容虽然篇幅不长，但它为我打开了新的视野，让我认识到过程控制不仅仅是技术层面的问题，更与企业的整体发展战略和社会责任息息相关。

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