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出版者:

作者:Bentley, John P.

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:

价格:583.92元

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isbn号码:9780130430281

丛书系列:

图书标签:

• 测量系统
• 传感器
• 仪表
• 数据采集
• 信号处理
• 控制系统
• 仪器仪表
• 测量原理
• 误差分析
• 工业自动化

《工程实践中的数据采集与处理》 本书深入探讨在各类工程应用中，如何有效地采集、转换、分析和解释数据。从传感器的工作原理及其在不同物理量测量中的应用，到信号的预处理和滤波技术，再到数据存储和管理策略，本书提供了全面的指导。 核心内容包括： 传感器技术与应用： 光学传感器： 光电二极管、光敏电阻、CCD/CMOS传感器的工作原理，以及在光照度、颜色、距离测量等方面的应用。探讨光的衍射、干涉、反射和折射现象在传感器设计中的应用。 热学传感器： 热电偶、热敏电阻（NTC/PTC）、红外传感器的工作机理，以及在温度、热流、辐射测量中的优势与局限。介绍热传导、对流和辐射的基本概念。 力学传感器： 应变片、压电传感器、电容式位移传感器、加速度计（压电式、MEMS）的工作原理，以及在应力、应变、力、压力、振动和加速度测量中的实际案例。 电学传感器： 电压、电流、电阻、电容、电感传感器的测量原理，以及霍尔效应传感器、电磁感应传感器在磁场和运动检测中的应用。 化学传感器： pH传感器、气体传感器（氧化物半导体、电化学式）的工作原理，以及在环境监测、过程控制中的作用。 信号调理与转换： 模拟信号调理： 放大器（差分放大器、仪表放大器）的设计与应用，滤波器（低通、高通、带通、带阻）的原理和选择，以及信号隔离和阻抗匹配技术。 模数转换（ADC）： 介绍ADC的各种类型（逐次逼近型、双积分型、Σ-Δ型、流水线型），采样定理（奈奎斯特-香农采样定理），量化误差，以及选择合适ADC的关键参数（分辨率、采样率、线性度）。 数模转换（DAC）： DAC的基本原理和类型，以及在信号重构中的作用。 数据采集系统（DAS）设计： 系统架构： 介绍数据采集系统的典型组成部分，包括传感器、信号调理电路、ADC、微控制器/数据处理器、存储器和通信接口。 多通道数据采集： 讨论多通道系统的设计考虑，包括通道复用、同步采样和异步采样。 数据采集软件： 介绍用于配置采集参数、实时显示和记录数据的软件工具，以及虚拟仪器（LabVIEW、MATLAB/Simulink）在DAS中的应用。 数据处理与分析： 数字信号处理（DSP）： 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）在频谱分析中的应用，数字滤波器设计（FIR、IIR），以及卷积、相关等基本操作。 数据平滑与去噪： 移动平均、Savitzky-Golay滤波、卡尔曼滤波等在去除随机噪声和趋势中的应用。 统计分析： 描述性统计（均值、方差、标准差）、推断性统计（假设检验、置信区间）以及回归分析在数据解释中的作用。 数据可视化： 采用图表（折线图、散点图、直方图、频谱图）等方式直观呈现数据特性，辅助分析和决策。 不确定度评估与校准： 误差来源分析： 系统误差、随机误差、环境误差、操作误差等。 不确定度传播： 介绍如何根据测量过程中的各个不确定度分量，计算最终测量结果的合成不确定度。 校准程序： 讨论仪器校准的重要性，校准方法（溯源到国家标准的校准）及其对测量准确性的影响。 量值溯源： 解释量值溯源的概念及其在确保测量一致性和可比性中的作用。 本书通过丰富的实例和图示，帮助读者理解从物理量到有用数据的转化过程，掌握不同类型传感器的选择和使用，深入理解信号处理和数据分析的技术，并建立科学的误差与不确定度评估意识。无论是初学者还是有经验的工程师，都能从中获益，提升工程实践中的数据驱动能力。

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哇，这本书简直是为我量身定做的！我一直对那些复杂的物理现象背后的计量原理感到好奇，而这本书恰好填补了我知识体系中的一个巨大空白。它没有那种高高在上、让人望而生畏的理论堆砌，而是以一种非常平易近人的方式，层层深入地剖析了测量系统从基础概念到高级应用的整个过程。我特别喜欢它对不确定度和误差分析的讲解，作者似乎非常懂得如何将抽象的统计学概念转化为实际操作中的有效工具。读完前几章，我就感觉自己像一个新手学徒，在一位经验丰富的大师手下，逐步掌握了如何“看清”这个世界的真实面貌。书中大量的案例分析，不仅仅是枯燥的公式推导，更多的是对实际工程问题的深刻洞察，这让我对未来在实验室或生产线上遇到类似挑战时，能够胸有成竹。我甚至开始重新审视我过去工作中那些被视为理所当然的测量结果，现在我能更批判性地看待它们背后的可靠性了。

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这本书的深度和广度实在是令人惊叹，它简直就是一本行走的计量学百科全书，但它绝不是那种佶屈聱牙的学术专著。我发现作者在构建理论框架时，非常注重逻辑的连贯性和知识的层次感，这对于我这种需要快速掌握一个新领域核心要义的读者来说，简直是福音。它不仅覆盖了传统的电阻、电容、电感等基本物理量的测量方法，还花了相当大的篇幅探讨了现代传感器技术的前沿进展，尤其是那些与信号处理紧密结合的新型测量方案。我必须承认，某些涉及高级傅里叶变换和数字滤波的部分，我需要反复研读才能完全消化，但这恰恰证明了它的价值——它迫使你跳出舒适区，去接触那些真正推动行业发展的尖端技术。每一次攻克一个难点，都会带来巨大的成就感，这比单纯记忆公式有效得多，因为它让你真正“理解”了背后的物理实在。

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对于那些渴望在自动化和过程控制领域有所建树的人来说，这本书绝对是案头的必备工具书。它的叙述风格极为严谨，但又饱含一种对工程美学的追求。我发现它在处理动态测量系统，特别是时间延迟和频率响应特性方面的内容非常出色。作者清晰地解释了如何使用传递函数来建模测量系统的动态行为，并且提供了大量关于如何选择合适的滤波器以最小化动态失真和噪声的实用建议。那些在实际操作中常常遇到的“系统响应滞后”或“振荡不稳定”的问题，在这本书里都能找到清晰的数学模型和工程解决方案。它不是一本仅仅停留在静态分析的旧教材，它充满了对现代高速、高精度工业环境的深刻理解和前瞻性思考，是真正能将理论知识转化为生产力的优秀范本。我强烈推荐给所有从事精密仪器开发和系统调试的工程师们。

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我曾阅读过好几本关于仪器分析的书籍，但鲜有能像这本一样，将“测量”提升到哲学层面来探讨。作者似乎不仅仅满足于描述测量技术本身，他更是在探讨我们如何通过有限的、带有固有局限性的工具去无限逼近客观世界的真实状态。这种对不确定性的坦诚和对测量本质的深刻反思，使得阅读过程充满了智性的愉悦。书中对“信息论”在测量中的应用探讨尤为精彩，它提醒我们，测量过程的本质是信息的提取与压缩。这种跨学科的视角，极大地拓宽了我的思维边界。我不再仅仅将测量视为获取数字的手段，而是将其视为一个复杂的信息处理过程，这对于处理大数据时代的复杂环境监测任务，提供了全新的思维武器。这本书读完后，我看待所有的数据流，都带上了一种全新的、更具批判性的审视角度。

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说实话，我最初拿到这本书的时候，有点担心它会过于偏重理论而缺乏实际指导意义。然而，我的担忧完全是多余的。这本书的实用性体现在每一个细节中，尤其是在系统集成和校准环节的论述上，简直是教科书级别的典范。作者详细阐述了如何从零开始构建一个可靠的测量链路，从前端的信号采集到后端的决策支持，每一步的注意事项都考虑得非常周全。我尤其欣赏其中关于“系统级误差预算”的章节，它提供了一个清晰的框架，让工程师能够系统地管理和分配不同组件引入的误差，而不是头痛医头脚痛医脚。对于任何希望从“会测量”提升到“会设计测量系统”的人来说，这本书提供了不可或缺的蓝图和方法论。它不是在告诉你“应该怎么做”，而是在告诉你“为什么必须这么做”，这种深层次的认知提升，价值无可估量。

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