無線感知技術與應用 張銳 9787122457066 【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：化學工業
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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：202407*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：無線感知技術與應用 ISBN：9787122457066 出版社：化學工業 著編譯者：張銳 頁數：274 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1662554 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書全面系統地介紹了無線感知技術，包括基本理論、關鍵技術和案例應用。以WiFi感知技術為例，首先詳細探討了其基礎理論，然後介紹了數據採集、實驗環境搭建和數據可視化的步驟。同時，深入討論了信號處理技術，包括信號去噪、轉換和提取等。進一步分析了五種無線感知理論模型，如空間統計模型、菲涅爾區模型等，並探討了機器學習和深度學習在無線感知中的應用原理。通過豐富的應用案例，詳細分析了人工智慧演算法在WiFi感知中的實際應用。最後，討論了無線感知技術在發展過程中的挑戰和未來的發展趨勢。 本書內容系統全面，案例豐富，講解深入，適合通信工程、電子信息等相關專業本科生、研究生以及無線感知領域的研究人員和工程技術人員參考學習。目錄 第1章 概論1 1 無線感知技術的定義 1 2 無線感知分類 1 2 1 WiFi感知 1 2 2 毫米波雷達感知 1 2 3 藍牙感知 1 2 4 RFID感知 1 2 5 超聲波感知 1 2 6 感知技術優缺點比較 1 3 無線感知相關基礎理論 1 3 1 無線感知目標檢測理論 1 3 2 無線感知目標定位理論 1 3 3 無線感知目標成像理論 本章小結 第2章 無線感知技術基礎 2 1 電磁波與無線電波 2 2 天線 2 2 1 天線的概述 2 2 2 天線的分類 2 3 信號與通道 2 3 1 通道的概念 2 3 2 模擬信號和數字信號 2 3 3 時域和頻域 2 3 4 信號傳輸與信號特徵 2 4 傳播原理 2 4 1 基本傳播機制 2 4 2 無線通道衰落 2 4 3 室內無線通道衰減模型 2 4 4 WiFi信號的傳播模型 2 5 正交頻分復用（OFDM） 2 5 1 OFDM的原理 2 5 2 OFDM調製與解調 2 5 3 OFDM的實現過程 2 5 4 OFDM的保護間隔 2 6 多輸入多輸出（MIMO） 本章小結 第3章 WiFi CSI信號採集 3 1 CSI的介紹 3 1 1 CSI的概述 3 1 2 通道衝擊響應（CIR） 3 1 3 通道頻率響應（CFR） 3 1 4 通道狀態信息（CSI） 3 1 5 CSI的應用領域 3 2 不同的CSI採集工具 3 2 1 Linux 802 11 WiFi CSI Tool 3 2 2 Atheros CSI Tool 3 2 3 Nexmon CSI Extractor 3 2 4 ESP32 CSI Toolkit 3 2 5 PicoScenes 3 3 Linux 802 11WiFi CSI Tool環境搭建 3 3 1 軟硬體環境 3 3 2 安裝過程 3 3 3 利用create_ap收數 3 3 4 Mointer採集模式 3 4 CSI數據解析 3 4 1 CSI數據結構解析 3 4 2 CSI的數據可視化 本章小結 第4章 無線感知信號處理與分析 4 1 相位偏移消除 4 2 移除離群點 4 2 1 Hampel濾波器 4 2 2 小波去噪 4 2 3 巴特沃斯濾波器 4 3 信號轉換 4 3 1 傅里葉變換 4 3 2 短時傅里葉變換 4 4 信號提取 4 4 1 過濾和閾值 4 4 2 信號壓縮 本章小結 第5章 無線感知理論模型 5 1 空間統計模型 5 2 菲涅爾區模型 5 3 同心圓模型 5 4 感知範圍模型 5 5 CSI商模型 本章小結 第6章 機器學習在無線感知中的應用 6 1 機器學習概述 6 2 決策樹 6 2 1 決策樹定義 6 2 2 決策樹的步驟與構建 6 2 3 屬性選擇度量 6 2 4 決策樹剪枝 6 2 5 隨機森林 6 2 6 應用舉例 6 3 貝葉斯演算法 6 3 1 貝葉斯決策理論 6 3 2 樸素貝葉斯 6 3 3 樸素貝葉斯法的參數估計 6 3 4 樸素貝葉斯方法 6 3 5 應用舉例 6 4 支持向量機 6 4 1 支持向量機的演算法原理 6 4 2 軟間隔 6 4 3 核技巧 6 4 4 應用舉例 6 5 KNN演算法 6 5 1 KNN演算法原理 6 5 2 三個基本要素 6 5 3 KD樹 6 5 4 K-近鄰演算法的優缺點 6 5 5 應用舉例 本章小結 第7章 深度學習在無線感知中的應用 7 1 深度神經網路（DNN） 7 1 1 深度神經網路的結構 7 1 2 運行機制 7 1 3 應用舉例 7 2 卷積神經網路（CNN） 7 2 1 完整的CNN結構 7 2 2 卷積-感受野 7 2 3 反向傳播 7 2 4 應用舉例 7 3 循環神經網路（RNN） 7 3 1 循環神經網路原理 7 3 2 前向傳播和反向傳播 7 3 3 長短時記憶網路 7 3 4 應用舉例 本章小結 第8章 無線感知技術設計實例 8 1 人體行為感知系統設計 8 1 1 實例概述 8 1 2 系統方案 8 1 3 關鍵技術 8 1 4 實驗結果分析 8 2 夜間健康監護系統設計 8 2 1 實例概述 8 2 2 系統方案 8 2 3 關鍵技術 8 2 4 實驗結果分析 本章小結 第9章 無線感知技術面臨的挑戰和未來發展趨勢 9 1 面臨的挑戰 9 1 1 隱私保護和數據安全挑戰 9 1 2 無線感知和現有網路的共存挑戰 9 1 3 實時性要求和資源限制挑戰 9 1 4 能量效率和功耗管理挑戰 9 1 5 大規模部署和管理挑戰 9 2 未來發展趨勢 9 2 1 多模態感知和融合技術 9 2 2 邊緣計算和雲計算的結合 9 2 3 自主感知和智能決策 9 2 4 新興應用領域的發展和應用 9 2 5 通信感知一體化 本章小結 參考文獻 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。 |
