智能傳感器及其應(yīng)用

第1章 緒論
1.1 傳感器與智能傳感器
　1.1.1 傳感器的基礎(chǔ)知識
　1.1.2 智能傳感器
1.2 智能傳感器的體系結(jié)構(gòu)
　1.2.1 智能傳感器的層次結(jié)構(gòu)
　1.2.2 智能傳感器的設(shè)計結(jié)構(gòu)
　1.2.3 智能傳感器的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)
　1.2.4 集成化智能傳感器的形式
1.3 智能傳感器的基本性能
1.4 智能傳感器的發(fā)展趨勢
第2章 智能材料
2.1 概述
　2.1.1 智能材料的發(fā)展概況
　2.1.2 智能材料的特征、構(gòu)成和分類
2.2 壓電智能材料
　2.2.1 壓電效應(yīng)
　2.2.2 壓電智能材料的應(yīng)用
2.3 電流變體和磁流變體
　2.3.1 電流變體
　2.3.2 電致變體材料及應(yīng)用
　2.3.3 磁流變體及磁致變體材料的應(yīng)用
　2.3.4 電流變液與磁流變液的比較研究
2.4 磁致伸縮材料
　2.4.1 磁致伸縮效應(yīng)
　2.4.2 磁致伸縮材料及應(yīng)用
2.5 形狀記憶合金
　2.5.1 形狀記憶效應(yīng)
　2.5.2 形狀記憶合金的特性和分類
　2.5.3 形狀記憶合金的應(yīng)用
2.6 新型智能材料
　2.6.1 智能塑料
　2.6.2 智能皮膚
　2.6.3 智能纖維
　2.6.4 主動式智能材料
第3章 多傳感器信息融合
3.1 多傳感器信息融合概述
　3.1.1 多傳感器信息融合的定義
　3.1.2 多傳感器數(shù)據(jù)融合的特點(diǎn)
　3.1.3 多傳感器信息融合的關(guān)鍵問題
　3.1.4 多傳感器信息融合的應(yīng)用
3.2 多傳感器數(shù)據(jù)融合的功能模型
　3.2.1 White功能模型
　3.2.2 JDL模型
　3.2.3 多傳感器信息融合過程
3.3 多傳感器信息融合的層次與結(jié)構(gòu)模型
　3.3.1 像素級數(shù)據(jù)融合
　3.3.2 特征級數(shù)據(jù)融合
　3.3.3 決策級數(shù)據(jù)融合
　3.3.4 分布式數(shù)據(jù)融合
　3.3.5 集中式數(shù)據(jù)融合
　3.3.6 混合式數(shù)據(jù)融合
3.4 多傳感器信息融合算法
　3.4.1 算法分類
　3.4.2 卡爾曼濾波
　3.4.3 貝葉斯推理
　3.4.4 DempsterShfer算法
　3.4.5 基于信息論的數(shù)據(jù)融合
　3.4.6 基于感知的數(shù)據(jù)融合
　3.4.7 智能數(shù)據(jù)融合
第4章 智能傳感器的通信技術(shù)
4.1 概述
　4.1.1 定義
　4.1.2 網(wǎng)絡(luò)概念
　4.1.3 網(wǎng)絡(luò)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)
4.2 汽車協(xié)議
　4.2.1 SAE J1850
　4.2.2 CAN協(xié)議
　4.2.3 SAE J1939
4.3 工業(yè)網(wǎng)絡(luò)
　4.3.1 工業(yè)網(wǎng)絡(luò)化設(shè)備體系
　4.3.2 現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)
　4.3.3 以太網(wǎng)
4.4 樓宇與家庭自動化
　4.4.1 樓宇自動化
　4.4.2 家居網(wǎng)絡(luò)自動化
4.5 智能傳感器的IEEE1451標(biāo)準(zhǔn)
　4.5.1 IEEE1451標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生的背景
　4.5.2 IEEE1451內(nèi)容
　4.5.3 IEEE1451標(biāo)準(zhǔn)在智能傳感器中的應(yīng)用
第5章 智能仿生感覺傳感器
第6章 智能慣性傳感器
第7章 智能磁場傳感器
第8章 網(wǎng)絡(luò)化智能壓力傳感器的原理與應(yīng)用
第9章 智能傳感器在天線伺服跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)