本书主要介绍了传感器执行器网络，分布式的点云结构，生物激励系统与进化方法，传感器感知与融合方法，贝叶斯方法，模糊逻辑系统，神经网络和生物医疗应用，自动化的机器手，航海或航空运输工具定位、跟踪、SLAM和三维感知。

传感器技术与通信技术、计算机技术共同构成了信息产业的三大支柱，是信息获取的源头，而智能传感器是未来十年甚至二十年传感器产业的主流形态。作为数字时代的感知层，智能传感器是集成传感芯片、通信芯片、微处理器、软件算法等于一体的系统级产品，紧密衔接互联网、大数据、人工智能与实体经济，已成为支撑万物互联、万事智联的重要基础产业。2020年，智能传感器市场规模已达到358.1亿美元，占总体规模的22.3%；随着智能制造、物联网、车联网等相关行业的发展，全球对智能传感器产品的需求呈现快速增长态势，预计2023

本书深入研究分布式传感器阵列辐射源定位和传感器自定位问题。第1章介绍了各种类型的传感器阵列构型，包括规则传感器阵列、有线传感器阵列、自主无线传感器阵列。第2章简要介绍了几类定位观测量，包括典型的接收信号强度、到达时间以及到达时差。第3章和第4章讨论了参数的估计和应用问题。第4章介绍了利用随机分布传感器阵列对信号进行采样，应用压缩感知进行定位。第5章论述了如何利用传感器输出，以直接或迭代方式同时估计两个或多个参数。第6章探讨了自定位的相关问题，包括协同定位和多维尺度方法，还讨论了时钟同步

本书讲述了多粒度信息融合的基本概念以及多粒度融合理论赖以发展的基础理论，如Dempster-Shafe证据r理论、Dezert-Smarandache 理论、粗糙集、模糊集等；介绍了同/异鉴别框架下的多粒度融合、犹豫模糊信度下的多粒度融合和多粒度折扣信息融合。本书给出了典型算例详尽的融合流程，以及多粒度融合的典型应用，如多粒度人体行为动作识别等内容，全书理论体系完整，应用案例取舍适当。

本书全面介绍了基于无线传感器网络的目标定位和跟踪系统的基本理论，对现有目标定位与跟踪系统进行了深入分析，提供了基于无线传感器网络构建目标定位与跟踪系统的方法，给出了基于RSSI和无线传感器网络的目标定位与跟踪系统实现途径，以及利用人工神经网络实现动态环境下运动目标跟踪的过程。本书给出了利用MATLAB编写的主要算法实现例程，可以为设计和实现高效的无线传感器网络定位跟踪系统提供有益帮助。 全书深入浅出、通俗易懂，与实际应用结合紧密，可以为从事无线传感器网络及目标定位与跟踪技术研究的高年级学生、高校

本教材全面介绍了传感器与检测技术课程知识体系与之相关的国家新政策、行业新动态、最新技术和产品等专业新知识。本书主要内容包括传感器与检测技术基础、温度检测、力的检测、位移检测、物位检测、流量检测等常见物理量检测的传感器工作原理、测量电路等。并且针对不同的检测场景，对比不同类型的传感器，同时本教材还介绍了现在智能传感器的基本概念，并结合实际使用案例介绍三种智能传感器的使用方法，工作原理和相应的软件代码。可以让师生体验智能传感器测量方法与传统传感器的区别。本书精选了大量的智能装备与产品图片，

本书共分为10章，主要内容包括概述、传感器的一般工作特性及其校准、常用传感器的工作原理、传感器信号调理与处理、参数检测、传感器智能化的实现、几种新型智能传感器及应用、智能技术在传感器中的应用、通信功能与总线接口、智能传感器的设计与应用。

本书内容紧贴化工、钢铁等行业的岗位工作过程，介绍了压力、流量、物位、温度四类检测仪表选型与维护，控制器与执行器的使用，以及单回路控制系统、复杂控制系统的装调等，重点突出完成工作任务需要的知识技能，缩减纯理论的分析。本书以工作任务为载体，理论知识与技能操作相结合，项目从单一到整体，结构紧凑；采用图表形式展示内容，生动形象；引入企业案例、故障分析排除等内容，贴合生产实际。学习者依次完成引导题、工作任务、练习题，巩固学习内容后，以项目考核来评价能力达成情况，以完成学习目标。本书配套视频微课，扫描

MEMS法珀腔光学声传感器是新一代工业及信息技术发展的核心声传感器件。本书系统地论述了MEMS法珀腔光学声传感器的传感机理、法珀腔声敏感结构的优化设计及制备、调相谱检测的声信号解调技术等，还对MEMS法珀腔光学声传感器进行了测试与分析。本书在注重机理分析的同时，将理论与实践相结合，具有较强的系统性、理论性和实用性，对从事MEMS光学声传感技术研究、设计、制造和应用的科技人员有一定的参考价值，也可作为相关专业本科生和研究生的教学参考书。

无线传感器网络被应用于复杂环境下时，存在缺乏故障数据、监测数据丢失、监测数据可靠性下降、运行环境干扰等诸多不利因素，因此会影响健康管理的可靠性和准确性。本书基于置信规则库专家系统研究无线传感器网络健康管理系统的建模方法，并应用于工程实践。置信规则库专家系统融合了定量数据和定性知识，能处理专家定性知识存在的模糊性和不确定性的问题。为确保建模过程的透明性和可参与性，本书采用证据推理规则作为推理工具，保证推理结果是可解释和可追溯的。
本书可作为高等院校人工智能、网络安全、自动控制等相关专业的本科