傳感器信息融合——MATLAB程序實現 ( 簡體 字) |
| 作者：趙小川等 | 類別：1. -> 工程繪圖與工程計算 -> Matlab |
| 譯者： |
| 出版社：機械工業出版社 |  3dWoo書號： 38758
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| 出版日：6/1/2014 |
| 頁數：160 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787111468998 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：處理技術和計算機技術的飛速發展，傳感器信息融合技術已在遙感探測、醫學成像、智能交通、無人系統等領域受到了廣泛的重視并取得了眾多成就。當前，在人工智能、思維科學、仿生學等新興學科的推動下，傳感器信息融合技術正在向著更高、更深層次發展，實用性也日漸增強。
傳感器信息融合是一門實踐性很強的技術，同時也具有堅實的理論基礎。現有的一些書籍過于偏重理論推導和分析，與實際的工程實踐與應用脫節，難以引起讀者(特別是初學者)的興趣。
本書緊扣讀者需求，采用循序漸進的敘述方式，深入淺出地論述了傳感器信息融合技術基礎理論、應用實例、發展前沿；此外，本書還分享了大量的MATLAB程序源代碼并附有詳細的注解，有助于讀者加深對傳感器信息融合相關原理的理解。與同類書籍相比，本書有如下特色：
系統全面，循序漸進
全書以“需求分析→理論推導→編程實現→應用實例→優化總結”為主線，全面、系統地講解了傳感器信息融合的相關內容。在編寫過程中兼顧循序漸進的原則和讀者認知心理的特點，使所講述的內容更容易被吸收。
例程豐富，解釋翔實
書中每一個關于傳感器信息融合的實例都附有MATLAB源代碼和詳細注解。通過對源代碼的解析，不但可以加深讀者對相關理論的理解，而且可以有效地提高讀者在傳感器信息融合方面的編程能力。
原理透徹，注重應用
將理論和實踐有機地結合是進行數字圖像處理研究和應用成功的關鍵。本書在介紹傳感器信息融合基本原理的同時，從遙感、醫學、生活、探測、導航等方面分析了多個傳感器信息融合的實例，這些應用實例不但可以加深讀者對所學知識的理解，而且也展現了現代傳感器信息融合技術的研究熱點。本書真正體現了理論聯系實際的理念，使讀者能夠體會到學以致用的樂趣。
本書的適應人群：
● 從事信息處理、計算機技術、傳感器研究的工程技術人員。
● 進行畢業設計的本科、撰寫學術論文的研究生。 |
內容簡介：全面、系統地講解了傳感器信息融合的相關內容。全書首先介紹了傳感器信息融合基本原理，之后從遙感、醫學、生活、探測、導航等方面分析了多個傳感器信息融合的實例，每個實例都附有MATLAB源代碼和詳細注解。本書可作為本科生畢業設計、研究生撰寫學術論文的資料；也可為從事信息處理、計算機技術、傳感器研究的工程技術人員提供技術參考。 |
目錄：前言
第1章傳感器信息融合
1.1傳感器概述
1.1.1傳感器
1.1.2傳感器的組成
1.1.3傳感器的分類
1.1.4傳感器的基本特性
1.1.5常見的傳感器
1.2傳感器信息融合技術介紹
1.2.1傳感器信息融合
1.2.2傳感器信息融合的發展
1.2.3傳感器信息融合的一般結構
1.2.4傳感器信息融合的方法
1.2.5傳感器信息融合的效能評價
1.3傳感器信息融合的應用
1.3.1傳感器信息融合在工業領域的應用
1.3.2傳感器信息融合在導航定位中的應用
1.3.3傳感信息融合在智能機器人中的應用
1.3.4傳感器信息融合在農業領域中的應用
1.4傳感器信息融合的層次
1.5傳感器信息融合體系結構
1.6傳感器信息融合的研究熱點
1.7傳感器信息融合的發展趨勢
第2章MATLAB編程基礎
2.1矩陣運算
2.2MATLAB編程
2.2.1順序結構
2.2.2選擇結構
2.2.3循環結構
2.3M文件與M函數
2.3.1M文件
2.3.2M函數
2.4函數控點與匿名函數
2.5MATLAB編程技巧
2.6基于MATLAB的繪圖
2.6.1創建圖形窗口
2.6.2二維曲線繪制
2.6.3三維繪圖
2.7基于MATLAB的C代碼的生成
第3章GPS、INS導航定位信息融合
3.1全球定位系統
3.1.1全球定位系統概述
3.1.2全球定位系統的組成
3.1.3全球定位系統的信號構成
3.1.4全球定位系統的測量原理
3.1.5全球定位系統的優缺點
3.2慣性導航定位系統
3.2.1慣性導航系統工作原理
3.2.2慣性導航系統基本方程
3.2.3慣性導航系統誤差模型
3.3基于GPS、INS的組合導航系統
3.4GPS、INS信息融合的優勢
3.5基于卡爾曼濾波的GPS、INS信息融合構架
3.6卡爾曼濾波理論
3.6.1離散型卡爾曼濾波基本方程
3.6.2連續型卡爾曼濾波基本方程
3.7GPS/INS組合導航系統建模
3.7.1狀態方程的建立
3.7.2位置速度組合量測方程建立
3.8GPS/INS信息融合的MATLAB程序實現
第4章超聲波傳感器與視覺傳感器信息融合
4.1超聲波傳感器與視覺傳感器信息融合的基本原理
4.2超聲波傳感器
4.2.1超聲波
4.2.2超聲波測距的基本原理
4.2.3超聲波傳感器的硬件組成
4.2.4超聲波傳感器的軟件設計
4.2.5超聲波傳感器串口通信電路
4.3視覺傳感器
4.4信息融合算法的具體實現過程
4.4.1圖像的增強
4.4.2圖像的邊緣提取
4.4.3霍夫變換檢測障礙物輪廓
4.5MATLAB程序實現
4.5.1直線檢測程序
4.5.2串口通信程序
4.5.3GUI界面設計
4.6實驗結果與過程
第5章雙目視覺傳感器信息融合
5.1雙目立體視覺
5.2雙目視覺融合的基本原理
5.3雙目視覺融合的流程
5.4極線幾何
5.5雙目視覺測量模型
5.5.1成像幾何基礎
5.5.2雙目立體視覺測量數學模型
5.6本質矩陣與基礎矩陣
5.7圖像校正
5.8立體匹配
5.9MATLAB程序實現
5.10雙目立體視覺的最新應用及發展方向
第6章多源圖像融合及其實現
6.1多源圖像融合概述
6.1.1多源圖像融合
6.1.2圖像融合的層次
6.1.3常見的圖像融合類型
6.2圖像融合的主要步驟
6.3圖像配準概述
6.4圖像融合典型方法
6.4.1加權平均融合法
6.4.2基于HIS色彩映射的融合法
6.4.3基于PCA的融合法
6.4.4多尺度分解融合法
6.5圖像融合規則
6.6圖像融合效果評價
6.6.1主觀評價方法
6.6.2客觀評價方法
6.7加權平均圖像融合方法及其程序實現
6.7.1基本原理
6.7.2程序實現
6.8基于主成分分析的圖像融合方法及其程序實現
6.8.1PCA變換的基本原理
6.8.2主成分分析的計算步驟
6.8.3基于主成分分析的圖像融合的核心思想
6.8.4程序實現
6.9基于金字塔分解的圖像融合
6.9.1圖像金字塔
6.9.2基于拉普拉斯金字塔變換的圖像融合
6.10基于IHS變換的遙感圖像融合
6.10.1進行遙感圖像融合的必要性
6.10.2IHS變換的基本原理
6.10.3基于IHS變換的遙感圖像融合的基本原理
6.10.4MATLAB程序實現
6.11基于小波變換的圖像融合
6.11.1連續小波變換
6.11.2離散小波變換
6.11.3基于小波變換的圖像融合的步驟
6.11.4基于小波變換的圖像融合的程序實現
6.12基于余弦變換的多聚焦圖像融合
6.12.1多聚焦圖像
6.12.2融合的基本原理
6.12.3程序實現 |
| 序： |
