物聯(lián)網(wǎng)原理與應用技術

內(nèi)容概要

　　《物聯(lián)網(wǎng)原理與應用技術》介紹了物聯(lián)網(wǎng)的原理及應用技術，描述了不同學科和物聯(lián)網(wǎng)之間的關系。本書根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的三層結構及作者多年軟硬件工程設計的經(jīng)驗，提出了物聯(lián)網(wǎng)的三階段設計方法，通過實用系統(tǒng)的設計過程，使讀者比較全面地掌握物聯(lián)網(wǎng)的應用和設計方法。 《物聯(lián)網(wǎng)原理與應用技術》可以作為高等院校計算機、系統(tǒng)工程、測控和機電等專業(yè)外=科生和研究生（碩士、博士）開設物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)課的教材或?qū)W習參考書，也可作為相關領域技術人員的參考資料。

書籍目錄

出版說明前言第1章 物聯(lián)網(wǎng)概述1.1 引言1.2 物聯(lián)網(wǎng)的特點1.2.1 物聯(lián)網(wǎng)的全面感知1.2.2 物聯(lián)網(wǎng)的可靠傳遞1.2.3 物聯(lián)網(wǎng)的智能控制1.2.4 物聯(lián)網(wǎng)的多種數(shù)據(jù)融合1.3 物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展1.3.1 國外趨勢及發(fā)展狀況1.3.2 國內(nèi)趨勢及發(fā)展狀況1.4 物聯(lián)網(wǎng)的結構1.5 物聯(lián)網(wǎng)標準的制定1.5.1 建立物聯(lián)網(wǎng)標準工作組織1.5.2 物聯(lián)網(wǎng)標準需要考慮三網(wǎng)合1.5.3 物聯(lián)網(wǎng)標準需要考慮的其他問題1.6 物聯(lián)網(wǎng)的設計過程與設計方法1.6.1 物聯(lián)網(wǎng)的感知層設計1.6.2 物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡層設計1.6.3物聯(lián)網(wǎng)的應用層設計1.7 物聯(lián)網(wǎng)的應用領域1.7.1 物流供應鏈方面1.7.2 醫(yī)療信息方面1.7.3 環(huán)境監(jiān)測方面1.7.4 安全監(jiān)控方面1.7.5 網(wǎng)上支付系統(tǒng)1.7.6 交通運輸方面1.8 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展面臨的問題第2章 條碼2.1 引言2.2 一維條碼2.3 二維條碼的應用2.4 二維條碼的特點2.5 二維條碼的分類2.5.1 PDF417二維條碼2.5.2 QR.Code二維條碼2.5.3 DataMatrix二維條碼2.5.4 漢信碼2.6 二維條碼糾錯2.6.1 PDF417碼糾錯2.6.2 漢信碼糾錯2.7 數(shù)據(jù)采集器2.8 應用實例——二維條碼的在線訂票系統(tǒng)2.8.1 系統(tǒng)結構設計2.8.2 系統(tǒng)界面設計2.8.3 動態(tài)座位GUI設計2.8.4 票據(jù)編碼信息2.8.5 掃描識別結果第3章 無線射頻識別和產(chǎn)品電子代碼3.1 引言3-2產(chǎn)品電子代碼3.3 電磁感應的RFID工作原理3.4 EPC系統(tǒng)的構成和工作過程3.5 RFID系統(tǒng)的構成和工作過程3.5.1 電子標簽3.5.2 讀寫器3.5.3 RFID系統(tǒng)的工作過程3.6 應用實例——物流中的產(chǎn)品追蹤系統(tǒng)的設計第4章 傳感器4.1 引言4.2 傳感器簡介4.3 傳感器的基本特性4.4 Web傳感器4.5 微型傳感器4.5.1 微機械壓力傳感器4.5.2 微加速度傳感器和微機械陀螺4.5.3 微流量傳感器4.5.4 微氣體傳感器4.5.5 微生物傳感器4.5.6 微傳感器的設計4.6 應用實例——基于物聯(lián)網(wǎng)的傳感器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)第5章 無線傳感器網(wǎng)絡第6章 語音識別第7章 現(xiàn)場總線第8章 云計算平臺第9章 Aiax用戶界面設計第10章 后端Web 服務組件設計第11章 語義網(wǎng)參考文獻

章節(jié)摘錄

版權頁：插圖：隱馬爾可夫法（HMM）是20世紀70年代引入語音識別理論的，它的出現(xiàn)使得自然語音識別系統(tǒng)取得了實質(zhì)性的突破。隱馬爾可夫模型是馬爾可夫鏈的一種，它的狀態(tài)不能直接觀察到，但能夠通過觀察向量序列得到，每個測量向量都是通過某些概率密度分布表現(xiàn)為各種狀態(tài)，每一個觀測向量是由一個具有相應概率密度分布的狀態(tài)序列產(chǎn)生。HMM方法現(xiàn)已成為語音識別的主流技術，主要原因是它具有較強的對時間序列結構的建模能力。目前大多數(shù)大詞匯量、連續(xù)語音的非特定人語音識別系統(tǒng)都是基于HMM模型的。HMM是對語音信號的時間序列結構建立統(tǒng)計模型，將之看做一個數(shù)學上的雙重隨機過程：一個是用具有有限狀態(tài)數(shù)的馬爾可夫鏈來模擬語音信號統(tǒng)計特性變化的隱含的隨機過程，另一個是與馬爾可夫鏈的每一個狀態(tài)相關聯(lián)的觀測序列的隨機過程。前者通過后者表現(xiàn)出來，但前者的具體參數(shù)是不可測的。人的言語過程實際上就是一個雙重隨機過程，語音信號本身是一個可觀測的時變序列，是由大腦根據(jù)語法知識和言語需要（不可觀測的狀態(tài)）發(fā)出的音素的參數(shù)流?？梢奌MM合理地模仿了這一過程，很好地描述了語音信號的整體非平穩(wěn)性和局部平穩(wěn)性，是較為理想的一種語音模型。

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《物聯(lián)網(wǎng)原理與應用技術》是21世紀重點大學規(guī)劃教材之一。

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