标题：智能检测系统与数据融合
图书信息
题 名： 智能检测系统与数据融合 
题名拼音： zhi neng jian ce xi tong yu shu ju rong he 
I S B N： 7-111-07701-6 
责 任 者： 滕召胜等编著 
出 版 社： 机械工业出版社 
出版地点： 北京 
出版时间： 2000 
载体形态： 280页 
主 题 词： 自动检测 
中图分类号：TP274[1]
摘要信息
本书分10章介绍了传感器、接口与总线、计算机系统、信号处理方法等现代智能检测系统各组成部分的工作原理及设计方法。[1]
图书目录
前言 
第1章 绪论 
1.1 智能检测系统的发展、作用及特点 
1.2 智能检测系统的基本结构 
1.2.1 智能检测系统的结构框图与设计原则 
1.2.2 分机间的联接 
1.2.3 标准接口系统 
1.3 智能检测系统的分类 
第2章 智能检测系统的信号获取与处理 
2.1 智能检测系统的传感器 
2.1.1 概述 
2.1.2 传感器的工作机理 
2.1.3 传感器的构成 
2.1.4 传感器的分类与要求 
2.1.5 传感器的作用 
2.1.6 传感器的发展方向 
2.2 智能检测系统的信号处理 
2.2.1 检测信号的随机性 
2.2.2 检测系统的误差来源 
2.2.3 测量结果的表示方法 
2.2.4 智能检测系统的疏失误差处理 
2.2.5 智能检测系统中的插值处理 
2.2.6 检测结果的精度讨论 
2.3 非线性特性的补偿方法 
2.3.1 开环式非线性补偿法 
2.3.2 闭环式非线性补偿法 
2.3.3 差动补偿法 
2.3.4 分段校正法 
第3章 智能检测系统的硬件设计 
3.1 PC机的组成与选型 
3.1.1 PC机系统组成 
3.1.2 PC机的硬件设备 
3.1.3 智能检测系统的PC机选型 
3.2 智能检测系统的单片机 
3.2.1 单片机的特点及在智能检测系统中的应用 
3.2.2 单片机系统的设计原则 
3.2.3 单片机的连接 
3.3 分机的硬件电路设计 
3.3.1 MCS-51单片机的内部结构 
3.3.2 MCS-51单片机系统的扩展 
3.3.3 分机系统的开发 
3.4 模/数转换（ADC） 
3.4.1 A/D转换原理 
3.4.2 时间间隔—数字转换 
3.4.3 频率—数字转换 
3.4.4 电压—数字转换 
3.4.5 A/D转换器与计算机接口的一般规律 
3.4.6 A/D转换器的主要技术指标 
第4章 标准接口系统与总线 
4.1 IEC—625接口 
4.1.1 IEC接口系统概述 
4.1.2 IEC总线的结构 
4.1.3 IEC系统的功能结构 
4.2 CAMAC系统简介 
4.3 HP—IL接口系统简介 
4.4 CAN总线系统 
4.4.1 CAN总线系统概述 
4.4.2 CAN总线的特点 
4.4.3 CAN总线系统时钟和位时间的选定 
4.4.4 CAN总线系统的最大允许位时间 
4.4.5 CAN中断服务程序编制 
4.4.6 CAN总线系统的报文拼接 
4.5 I2C总线 
4.5.1 I2C总线概述 
4.5.2 I2C总线的结构 
4.5.3 I2C总线的数据传输 
4.5.4 数据传输中的器件同步与竞争 
4.5.5 数据传输的寻址 
4.5.6 I2C总线器件的输入/输出电气特性 
4.6 VXI总线系统 
4.6.1 VXI总线的特点 
4.6.2 VXI系统的组成 
4.6.3 VXI系统的总线结构 
4.6.4 VXI总线器件与通信 
4.7 RS-232C接口 
4.7.1 概述 
4.7.2 RS-232C串行通信数据格式 
4.7.3 单片机与PC机之间的RS-232C串行通信接口 
4.7.4 自带电源的集成RS-232C接口电路 
4.8 PC机与多台单片机间的通信 
4.9 IBM-PC总线微机与单片机的数据传输 
4.9.1 IBM-PC总线与单片机的结构特点 
4.9.2 PC总线与单片机间的数据传递 
第5章 虚拟检测技术与实时多任务处理 
5.1 虚拟仪器技术及其应用 
5.1.1 虚拟检测技术概述 
5.1.2 虚拟检测系统的构成 
5.1.3 虚拟检测系统的软件开发平台 
5.2 智能测试系统的实时多任务处理 
5.2.1 实时多任务处理问题的提出 
5.2.2 实时多任务处理的基本要求 
5.2.3 实时多任务处理方法 
第6章 智能检测系统的抗干扰设计 
6.1 干扰因素 
6.2 智能检测系统的接地 
6.2.1 智能检测系统的接地方法 
6.2.2 智能检测系统的接地施工 
6.3 智能检测系统的抗干扰方法 
6.3.1 隔离与耦合 
6.3.2 布线抗干扰设计 
6.3.3 软件抗干扰设计 
第7章 基于数字图像处理的智能检测技术 
7.1 数字图像处理概述 
7.2 图像的平滑和滤波 
7.2.1 邻区平均 
7.2.2 空间域低通滤波 
7.2.3 频率域低通滤波 
7.2.4 中值滤波法 
7.2.5 修正的邻域平均法 
7.3 图像采集处理系统 
7.3.1 数字图像处理系统简介 
7.3.2 系统工作原理 
7.4 图像的分割 
7.4.1 模糊C-means方法（FCM）及其应用 
7.4.2 类中心及多级定域分割方法 
7.5 图像的特征选择与提取 
7.5.1 基本概念 
7.5.2 应用举例——回转窑内基本特征选择和提取 
7.6 检测结论的智能推断方法 
7.6.1 温度估测的神经网络实现 
7.6.2 用专家系统获得检测结论 
第8章 数据融合的原理与应用 
8.1 数据融合的原理 
8.1.1 数据融合技术的起源与基本原理 
8.1.2 数据融合的目的 
8.1.3 数据融合的定义 
8.1.4 数据融合的过程问题 
8.1.5 数据融合的时间性与空间性 
8.2 数据融合的结构 
8.2.1 数据融合的结构形式 
8.2.2 数据融合的功能模型 
8.2.3 数据融合系统的分类 
8.2.4 数据融合的层次 
8.3 数据融合系统 
8.3.1 数据融合系统的构成 
8.3.2 数据融合的关键技术 
8.3.3 数据融合存在的问题 
8.4 数据融合系统的应用 
第9章 数据融合的方法 
9.1 数据融合方法简介 
9.2 基于参数估计的多传感器数据融合 
9.2.1 Bayes公式描述 
9.2.2 基于Bayes参数估计数据融合的数学模型 
9.2.3 数据融合值计算 
9.3 智能检测系统的自适应加权数据融合 
9.3.1 权的概念与权数的确定 
9.3.2 智能检测系统的自适应加权融合算法 
9.4 多传感器数据融合的D—S证据推理方法 
9.4.1 D—S方法的推理结构 
9.4.2 D—S证据推理原理 
9.4.3 D—S证据推理的应用 
9.5 基于认识模型的多传感器数据融合方法 
9.5.1 基于模糊集合理论的数据融合方法 
9.5.2 基于逻辑模板法的数据融合方法 
9.6 基于算术平均值与递推估计的数据融合方法 
9.7 智能数据融合 
9.7.1 AI技术在多传感器数据融合中的作用 
9.7.2 专家系统在多传感器数据融合中的应用 
9.8 数据融合在智能检测系统中的应用展望 
第10章 智能检测系统设计实例与展望 
10.1 基于数据融合的620产品热处理炉温度测量控制系统 
10.1.1 热处理炉温度测量系统的构成 
10.1.2 基于多传感器算术平均值与分批估计的数据融合方法 
10.1.3 温度测量数据融合实验 
10.1.4 Fuzzy+PID温度控制方法 
10.2 仓储综合测试专家系统 
10.2.1 系统功能与总体结构 
10.2.2 检测原理 
10.2.3 插杆式传感器 
10.2.4 水分检测中的数据融合 
10.2.5 软件构成 
10.2.6 推理机 
10.2.7 知识库 
10.2.8 仓储综合测试专家系统中的多传感器管理 
10.3 海上目标识别多传感器数据融合系统 
10.3.1 系统的构成 
10.3.2 系统定义 
10.3.3 证据理论在海上目标识别中的应用 
10.3.4 模糊推理在海上目标类型识别中的应用 
10.4 智能检测系统发展展望 
10.4.1 智能检测系统的高可靠性 
10.4.2 智能检测系统的高智能化 
10.4.3 智能检测系统的通用化与标准化 
参考文献[1]