GPS原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:李天文

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:2010-2

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787030265036

丛书系列:

图书标签:

• GPS
• 卫星导航
• 定位技术
• 地理信息系统
• 测量学
• 无线通信
• 嵌入式系统
• 应用开发
• 导航系统
• 遥感技术

好的，这是一份关于《GPS原理及应用》之外的图书简介，聚焦于其他相关但不同的领域，以满足您对详细、非AI痕迹的字数要求。 --- 计算机视觉与深度学习：从基础理论到前沿应用 书籍定位： 本书旨在为计算机科学、电子工程、模式识别及人工智能领域的学生、研究人员和工程师提供一份全面、深入且极具实践指导意义的指南。它聚焦于当前人工智能浪潮中最具活力的分支——计算机视觉，并以深度学习作为核心驱动力，详细剖析了如何让机器“看懂”并理解世界。 内容概述： 本书结构严谨，内容涵盖从计算机视觉的基础理论构建，到支撑现代视觉系统的核心深度学习架构，再到复杂场景中的实际应用案例。全书共分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够构建坚实的理论基础，并迅速掌握前沿技术的应用能力。 第一部分：计算机视觉基础与信号处理（构建理解的基石） 本部分首先奠定了计算机视觉的数学和信号处理基础。我们不直接跳入复杂的神经网络，而是首先审视图像的本质。 1.1 图像的数学表示与几何基础： 详细阐述了数字图像的形成、采样与量化理论，介绍了线性和非线性滤波器的作用，包括高斯模糊、中值滤波等在图像去噪中的应用。重点解析了傅里叶变换在频域分析图像纹理和噪声的强大能力。 1.2 经典特征提取技术： 深入探讨了传统视觉领域的里程碑式工作。包括边缘检测算子（Sobel, Canny），角点检测（Harris角点），以及具有尺度不变性的特征描述符（SIFT, SURF）。这部分内容旨在帮助读者理解深度学习出现之前，人类是如何通过手工设计的方式来解析图像信息的。 1.3 几何视觉基础： 涵盖了相机模型（针孔模型、畸变校正）、立体视觉的基础几何原理，以及如何通过对极几何来估计两个视图之间的相对姿态。这为后续的三维重建和SLAM（同步定位与地图构建）打下了不可或缺的理论基础。 第二部分：深度学习核心架构（赋能视觉的引擎） 本部分是本书的核心，全面解析了驱动现代计算机视觉系统的深度学习模型。 2.1 卷积神经网络（CNN）的原理与演进： 详尽讲解了卷积操作的数学定义、参数共享、局部连接的优势。随后，系统梳理了经典CNN架构的演进历程：从LeNet到AlexNet的突破，VGG的深度探索，GoogLeNet/Inception模块对计算效率的优化，以及ResNet残差连接机制如何解决了深度网络训练中的梯度消失问题。我们特别关注了SE-Net等注意力机制的引入对性能的提升。 2.2 目标检测的范式转换： 目标检测是视觉领域最受关注的方向之一。本书将检测方法分为两大流派并进行深入对比： 两阶段检测器（Two-Stage Detectors）： 详细分析R-CNN家族（Fast R-CNN, Faster R-CNN）的区域提议网络（RPN）机制和分类回归的精细化过程。 一阶段检测器（One-Stage Detectors）： 重点解析YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot Detector）如何通过一步到位预测边界框和类别，实现实时性。我们探讨了Anchor-free方法（如FCOS）的最新发展。 2.3 语义分割与实例分割： 区别于检测的离散定位，分割要求对图像中的每个像素进行分类。我们深入剖析了全卷积网络（FCN）的架构，以及U-Net结构在医学图像分割中发挥的关键作用。对于实例分割，则重点讨论Mask R-CNN如何扩展Faster R-CNN以生成高质量的像素级掩模。 第三部分：前沿模型与高级主题（迈向通用智能） 在掌握了基础视觉任务后，本部分引入了更复杂、更具挑战性的前沿研究方向。 3.1 视觉Transformer（Vision Transformer, ViT）的兴起： 详细介绍了如何将自然语言处理领域大放异彩的Transformer架构迁移到图像领域。阐述了图像Patch嵌入、自注意力机制在捕获全局信息上的优势，并对比了纯ViT、DeiT以及混合架构（如Swin Transformer）在不同任务上的性能表现和适用场景。 3.2 生成模型：从GAN到Diffusion Models： 探讨了如何让机器生成逼真的图像内容。深入分析了生成对抗网络（GAN）的训练原理、Mode Collapse问题及其解决方案。随后，系统介绍了扩散模型（Diffusion Models）的工作机制，包括前向加噪过程和反向去噪过程，展示了其在图像合成、风格迁移和超分辨率等任务上的卓越能力。 3.3 3D视觉与神经辐射场（NeRF）： 本书关注如何从2D图像推断3D世界。除了传统的多视图几何方法外，重点介绍了基于隐式神经表示的NeRF技术。详细解释了如何利用多层感知机（MLP）对空间中的颜色和密度进行编码，以及如何通过体渲染（Volume Rendering）生成高度逼真的新视角图像。 第四部分：系统集成与工程实践（从理论到落地） 本部分将理论与工程实践紧密结合，指导读者将所学知识部署到实际系统中。 4.1 模型优化与部署策略： 讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，用于减小模型体积和推理延迟，使其适用于边缘计算设备。介绍了TensorRT、OpenVINO等推理引擎在加速部署中的作用。 4.2 鲁棒性、可解释性与伦理挑战： 计算机视觉模型的可靠性至关重要。本章探讨了对抗性攻击的原理与防御机制，介绍了LIME和Grad-CAM等技术如何揭示模型决策过程，增强系统的可信度。同时，讨论了数据偏差、隐私保护在视觉应用中的伦理责任。 4.3 案例研究：自动驾驶与人机交互： 通过具体的工程案例，展示了如何整合感知（目标检测、车道线识别）、决策与规划模块，构建一个完整的自动驾驶系统框架。此外，还包含了在增强现实（AR）和人机交互中，实时姿态估计和手势识别的系统实现细节。 总结与展望： 本书的撰写风格注重严谨的数学推导与直观的几何解释相结合，力求平衡理论的深度和工程的可操作性。它不仅是一本教科书，更是一份面向未来计算视觉发展趋势的实践蓝图。读者在完成本书的学习后，将具备独立设计、训练和优化复杂深度学习视觉系统的能力。 ---

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坦率地说，这本书的学术深度确实令人敬畏，但对于完全的初学者来说，它可能像一座难以攀登的高山。我承认，当我翻到涉及到导航电文结构和伪距观测值解算的那一小节时，我的大脑处理速度明显慢了下来。作者对涉及到的各种坐标系转换（从WGS-84到地方性的投影系统）的描述，虽然详尽到令人发指，但其密集的公式和符号也确实需要读者具备扎实的数学背景。我感觉自己像是重新回到了大学课堂，不得不频繁地查阅复习高等数学和误差理论。不过，话又说回来，如果目标真的是要成为一名深入研究导航系统的专家，那么这种详尽的“折磨”是必不可少的。这本书的价值就在于它的“不妥协”，它拒绝用简化的语言来掩盖背后的复杂性，这使得它在众多入门读物中脱颖而出，成为了一个真正的“工具书”而非“科普读物”。

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这本书的结构安排非常具有逻辑性，它从最基础的原理出发，逐步构建起一个完整的系统认知。最让我印象深刻的是它对不同GNSS系统（如北斗、GLONASS、Galileo）的兼容性和差异性的对比分析。在当前多星座融合的趋势下，了解这些系统的技术细节和标准差异至关重要。作者不仅介绍了GPS的技术细节，还花了相当篇幅介绍了其他系统的特点，这体现了作者的广阔视野和与时俱进的知识体系。它没有将自己局限在单一的GPS框架内，而是站在全球导航卫星系统的宏观角度进行阐述。这种系统性的对比分析，对于我们设计需要跨区域运行的定位终端时，提供了极其宝贵的参考，避免了因信息孤岛而导致的错误决策。可以说，它提供的不仅仅是“怎么做”的指南，更是“为什么这么做”的深层思考。

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阅读完毕后，我最大的感受是这本书的“实用性与前瞻性并重”。虽然它详细讲解了核心原理，但它并没有止步于理论的梳理。在最后几章，作者大胆地探讨了未来定位技术的发展方向，比如抗干扰技术（Anti-Jamming）的最新进展，以及与惯性导航系统（INS）深度融合的最新研究成果。这些内容展现了作者对行业前沿的敏锐洞察力。例如，关于接收机灵敏度与抗噪能力的论述，直接指导了我后续在低信噪比环境下进行设备选型和软件调优。这本书的行文风格虽然偏向严谨的学术论述，但其背后蕴含的解决实际问题的热切愿望是十分清晰的。它不仅仅是一本教科书，更像是一份资深专家的经验总结和对后来者的殷切期望，让人在学习知识的同时，也感受到了导航领域不断探索的激情。

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这本《GPS原理及应用》的封面设计得非常专业，带着一种严谨的理工科气息。我刚拿到书的时候，就被它厚实的篇幅和密集的图表吸引住了。说实话，我对GPS技术一直抱有浓厚的好奇心，但苦于找不到一本能真正深入浅出讲解其底层逻辑的书。这本书的开篇部分，对于卫星星座的构成、信号的产生与传播，讲解得极为细致。它没有止步于表面化的介绍，而是深入到了原子钟的精度、相对论效应如何修正时间偏差这些高深莫测的细节。我花了很长时间才啃完前几章，但那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。作者似乎非常擅长将复杂的数学模型转化为直观的物理图像，这一点在我看来是极其难能可贵的。对于任何想要从应用层面跳跃到原理层面进行探索的工程师或学生来说，这本书无疑提供了一个坚实的基础，让我对“定位”这件事有了全新的认识，不再是简单的App上的一个蓝点，而是背后无数精密计算和物理规律的完美结合。

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我之所以会购买这本书，主要是因为工作中经常需要处理涉及到高精度定位的物联网项目，市场上关于GPS的资料大多偏向于消费电子层面的介绍，而对于实际工程中经常遇到的多路径效应、电离层和对流层延迟修正等“疑难杂症”，缺乏系统性的论述。这本书在这方面表现得相当出色。它专门辟出一章详细分析了不同环境（如城市峡谷、林区）对信号的影响，并提供了多种滤波和增强技术（如卡尔曼滤波在定位中的应用）。阅读过程中，我发现作者不仅是理论家，更像是一位经验丰富的现场工程师。他对各种误差源的分类和处理方法的描述，充满了实战的智慧。尤其是关于差分GPS（DGPS）和实时动态（RTK）技术的章节，不仅仅罗列了公式，更结合了实际工作流进行讲解，这对于我们进行系统集成和故障排查时，简直是如虎添翼，让我手中的工具箱瞬间丰满了不少。

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