物聯網智慧安監技術 (修訂版) 張勇 9787302640455 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202309*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：物聯網智慧安監技術 (修訂版) ISBN：9787302640455 出版社：清華大學 著編譯者：張勇 頁數：214 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1582852 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書系統地講述了物聯網智慧安監領域的基本理論、方法及其在危化品泄漏監管方面的應用。全書共9章，第1、2章概述了危化品物聯網智慧監測定位的分類，綜述了物聯網危化氣體監測定位演算法的研究現狀，分析了危化品物聯網智慧監測定位所涉及的關鍵問題，給出了定位演算法性能評價指標；第3章講解了危化氣體物聯網智慧監測定位系統的設計和實現方法；第4∼9章探討了基於序貫分散式卡爾曼濾波、序貫最小均方差估計演算法、能量均衡并行粒子濾波、高斯混合模型非線性濾波、壓縮感知的危化氣體聲源監測定位演算法，推導了演算法迭代公式，進行了計算機模擬。 本書注重結構的完整性和內容的連續性，強調理論推導的連續性和語言描述的精鍊性，力求從簡到繁、由淺入深、循序漸進。 本書可供從事信息與自動化控制技術的廣大科技人員參考，也可作為信息與自動化工程學科研究生的教材。目錄 第1章 緒論1 1 何為物聯網智慧安監技術 1 2 危化品泄漏監管現狀 1 3 危化氣體物聯網智慧監測定位 1 4 基於物聯網的危化氣體監測定位演算法 1 4 1 基於經典概率估計的定位演算法 1 4 2 基於貝葉斯推理的定位演算法 1 4 3 基於非線性濾波估計的定位演算法 1 4 4 基於智能優化演算法的定位演算法 1 4 5 基於壓縮感知的稀疏重構定位演算法 1 4 6 基於壓縮感知的多泄漏源定位演算法 1 5 課題研究背景及結構安排 1 5 1 本書的研究背景 1 5 2 本書的結構安排 第2章 危化氣體物聯網監測定位關鍵問題 2 1 引言 2 2 危化氣體擴散理論及模型 2 2 1 氣體擴散影響因素 2 2 2 高斯氣體擴散模型 2 2 3 基於湍流擴散理論的氣體擴散模型 2 2 4 經典氣體擴散煙羽模擬模型 2 2 5 氣體擴散模擬風場和濃度場建立與分析 2 2 6 室內通風環境下的氣體擴散二維煙羽模擬模型構建 2 3 基於物聯網的智能協作信息處理框架 2 3 1 經典分散式估計演算法 2 3 2 物聯網監測結點調度與規劃策略及自組織通信 2 4 危化氣體泄漏安全監測與定位性能評價 2 4 1 定位誤差和收斂速度 2 4 2 運算複雜度 2 4 3 系統容錯性和自適應性 2 4 4 結點功耗和生命周期 2 5 本章小結 第3章 危化氣體物聯網智慧監測定位系統 3 1 引言 3 2 危化氣體智慧監測定位系統總體設計 3 2 1 系統設計需求分析 3 2 2 總體設計方案 3 3 危化氣體環境感知監測系統設計 3 3 1 氣體感測器分類及選型 3 3 2 危化氣體環境感知監測系統硬體電路設計 3 3 3 電源選型及硬體電路設計 3 3 4 危化氣體環境感知監測系統軟體設計 3 4 無線通信網關模塊設計 3 4 1 網關總體結構及運行流程 3 4 2 網關硬體設計 3 4 3 網關軟體設計 3 5 智慧監測定位終端系統設計 3 6 本章小結 第4章 基於序貫分散式卡爾曼濾波演算法的危化氣體監測定位 4 1 引言 4 2 危化氣體擴散的模型描述 4 2 1 氣體的擴散和測量模型 4 2 2 氣體擴散過程的狀態空間模型描述 4 3 基於序貫分散式卡爾曼濾波演算法的定位 4 3 1 卡爾曼濾波理論 4 3 2 基於序貫擴展卡爾曼濾波演算法的定位 4 3 3 基於序貫無跡卡爾曼濾波演算法的定位 4 4 基於序貫卡爾曼濾波演算法的危化氣體監測的定位 4 4 1 基於序貫卡爾曼濾波演算法的危化氣體監測定位過程 4 4 2 基於序貫卡爾曼濾波演算法實現危化氣體監測定位 4 5 演算法性能分析及模擬結果 4 5 1 模擬參數設置及性能指標 4 5 2 模擬結果分析 4 6 本章小結 第5章 基於序貫最小均方差估計演算法的危化氣體監測定位 5 1 引言 5 2 最小均方差氣體擴散狀態與觀測方程 5 3 基於序貫最小均方差估計演算法的定位 5 3 1 氣體泄漏參數的最小均方差估計量及均方誤差 5 3 2 監測結點協作信息融合目標函數構建 5 3 3 結點調度及路由規劃演算法推導 5 4 演算法性能分析及模擬結果 5 4 1 模擬參數設置及性能指標 5 4 2 模擬結果分析 5 5 本章小結 第6章 能量均衡并行粒子濾波的危化氣體監測定位 6 1 引言 6 2 并行分簇感測器網路系統模型 6 2 1 系統狀態模型 6 2 2 系統觀測模型 6 3 并行分簇粒子濾波演算法 6 3 1 粒子濾波原理 6 3 2 并行粒子濾波演算法 6 4 并行分簇感測器網路信息處理機制 6 4 1 感測器網路結點分簇及調度策略 6 4 2 能量均衡并行分簇多結點數據傳輸策略 6 4 3 能量均衡危化氣體泄漏參數估計量目標函數 6 4 4 基於奇異值分解的估計量目標函數凸優化求解 6 5 演算法性能分析及模擬結果 6 5 1 模擬參數設置及性能指標 6 5 2 模擬結果分析 6 6 本章小結 第7章 高斯混合模型非線性濾波的危化氣體監測定位 7 1 引言 7 2 高斯混合模型 7 2 1 高斯混合模型定義 7 2 2 基於EM演算法的高斯混合模型參數估計方法 7 3 基於動態感測器網路的危化氣體監測定位 7 3 1 問題描述 7 3 2 擴散分佈狀態模型及觀測模型 7 3 3 基於GMF的氣體泄漏源參數估計演算法 7 4 源參數估計定位的感測器管理策略 7 4 1 基於條件信息熵的結點選擇效用函數 7 4 2 條件信息熵梯度感測器網路結點優化調度策略 7 5 演算法性能分析及模擬結果 7 5 1 模擬參數設置及性能指標 7 5 2 模擬結果分析 7 6 本章小結 第8章 基於壓縮感知的危化氣體聲源監測定位 8 1 引言 8 2 聲感測器網路中麥克風陣列信號模型 8 2 1 假設條件 8 2 2 通用信號模型 8 2 3 均勻麥克風陣列信號模型 8 2 4 陣列模型的統計特性 8 3 壓縮感知理論 8 4 基於壓縮感知的氣體聲源DOA估計 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
