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『簡體書』移动传感器与情境感知计算

書城自編碼: 3410959
分類: 簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: [美]玛尼什·J.贾加[Manish J.,Gajjar]
國際書號(ISBN): 9787111633006
出版社: 机械工业出版社
出版日期: 2019-09-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 624

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內容簡介:
【网店勿用!此为申报选题所填信息,网店请调用最终版】移动传感器和情境感知计算解释了硬件、软件、传感器和操作系统如何融合以创建新一代情境感知移动应用程序。本书结合移动计算领域的知识,展示了创新的移动和传感器解决方案,为各类平台提供了增强型个性化的用户体验,其中包括快速增长的移动健康领域和虚拟现实领域。通过阅读本书,你将了解移动和传感器融合如何促进信息物理系统和物联网的发展,以及与物理世界直接交互的应用,书中全面涵盖了平台组件和安全、隐私、电源管理以及与更广泛的生态系统的交互等关键问题。
關於作者:
---作者简介---
玛尼什·J. 贾加(Manish J. Gajjar) Intel公司技术项目主管,传感器解决方案早期原型平台架构师。在Intel公司,他主要致力于芯片组和图形产品方面的研发,拥有20年的工作经验,历任验证架构师、设计验证和仿真项目主管、硅后验证项目主管。他也曾在加州州立大学的工业咨询委员会任职,并在那里担任教员。
---译者简介---
陈彦如硕士毕业于澳大利亚墨尔本大学,现于四川大学计算机学院攻读博士学位,研究方向包括金融智能化、金融大数据的资产化管理、工业互联网数据智能等。
张媛媛现于四川大学计算机学院攻读硕士学位,研究方向包括智能物联网、智能传感、区块链等。
---作者简介---
玛尼什·J. 贾加(Manish J. Gajjar) Intel公司技术项目主管,传感器解决方案早期原型平台架构师。在Intel公司,他主要致力于芯片组和图形产品方面的研发,拥有20年的工作经验,历任验证架构师、设计验证和仿真项目主管、硅后验证项目主管。他也曾在加州州立大学的工业咨询委员会任职,并在那里担任教员。
---译者简介---
陈彦如硕士毕业于澳大利亚墨尔本大学,现于四川大学计算机学院攻读博士学位,研究方向包括金融智能化、金融大数据的资产化管理、工业互联网数据智能等。
张媛媛现于四川大学计算机学院攻读硕士学位,研究方向包括智能物联网、智能传感、区块链等。
陈良银四川大学计算机学院教授,物联网实验室负责人,工业互联网研究院副院长,民航局民航机场信息与控制工程技术研究中心(川大方)负责人,四川省民航机场运行与控制工程技术研究中心(共建方)负责人,研究方向包括无线传感网、智能物联网、工业互联网等。
目錄
译者序
前言
致谢
第1章 绪论1
1.1 移动计算的定义1
1.2 移动计算系统面临的约束与挑战2
1.2.1 资源不足2
1.2.2 低安全性和低可靠性2
1.2.3 间断性连接3
1.2.4 能耗限制3
1.3 历史视角与市场影响3
1.3.1 增强用户体验4
1.3.2 改进相关技术4
1.3.3 新的影响因素4
1.3.4 新增的连接项计算项4
1.4 市场趋势与发展领域4
1.4.1 新传感器技术和产品4
1.4.2 传感器融合6
1.4.3 新应用领域9
1.5 参考文献10
第2章 情境感知计算11
2.1 情境感知计算简介11
2.1.1 情境感知基础设施的交互级别12
2.1.2 普适计算13
2.1.3 普适计算面临的挑战14
2.2 情境15
2.2.1 计算情境16
2.2.2 被动与主动情境16
2.2.3 情境感知应用程序17
2.3 位置感知17
2.4 定位算法18
2.4.1 到达角18
2.4.2 到达时间19
2.4.3 到达时间差20
2.4.4 接收信号强度21
2.5 参考文献22
第3章 传感器和执行器24
3.1 术语概述24
3.2 传感器生态系统概述25
3.2.1 位置传感器25
3.2.2 接近传感器39
3.2.3 压力传感器45
3.2.4 触摸传感器48
3.2.5 生物传感器55
3.3 参考文献56
第4章 传感集线器58
4.1 传感集线器简介58
4.1.1 专用微控制器59
4.1.2 基于应用处理器的传感集线器59
4.1.3 带微控制器的传感集线器59
4.1.4 基于FPGA的传感集线器59
4.2 具有微控制器的Atmel SAM D20传感集线器59
4.2.1 Cortex-M0 +处理器及其外围设备60
4.2.2 设备服务单元62
4.2.3 电源管理单元62
4.2.4 系统控制器64
4.2.5 看门狗定时器64
4.2.6 实时计数器65
4.2.7 外部中断控制器66
4.2.8 串行通信接口66
4.3 Intel Moorefield平台(基于应用处理器的传感集线器)67
4.4 带微控制器的基于STMicro--electronics传感器的集线器(LIS331EB)72
4.5 参考文献80
第5章 电源管理81
5.1 电源管理简介81
5.2 ACPI电源状态82
5.2.1 ACPI全局电源状态82
5.2.2 ACPI睡眠状态83
5.2.3 ACPI设备电源状态83
5.3 传感器、智能手机和平板电脑中的电源管理85
5.3.1 Android Wakelock架构85
5.3.2 Windows连接待机86
5.3.3 硬件自主电源门控88
5.4 传感器中的电源管理架构示例89
5.4.1 传感器中的自主电源管理架构89
5.4.2 基于应用的电源管理架构89
5.4.3 电源管理方案94
5.5 典型传感集线器中的电源管理100
5.5.1 Atmel SAM G55GSAM G55中的电源管理实例102
5.5.2 Xtrinsic FXLC95000CL104
5.6 参考文献106
第6章 软件、固件与驱动程序107
6.1 软件组件简介107
6.2 Windows传感器软件堆栈107
6.2.1 传感器驱动程序配置108
6.2.2 传感器类扩展实现109
6.2.3 传感器状态111
6.2.4 传感器融合112
6.3 Android传感器软件堆栈112
6.3.1 Android传感器框架113
6.3.2 硬件应用层114
6.3.3 Android传感器类型和模式115
6.3.4 Android传感器融合虚拟传感器117
6.4 传感集线器软件和固件架构118
6.4.1 Viper内核118
6.4.2 传感器驱动程序118
6.4.3 传感器HAL119
6.4.4 传感器核心119
6.4.5 传感器客户端122
6.4.6 协议接口122
6.4.7 固件和应用程序加载过程123
6.4.8 情境感知框架127
6.4.9 节能型固件架构128
6.5 参考文献129
第7章 传感器验证和软硬件协同设计131
7.1 验证策略和挑战131
7.2 通用验证阶段131
7.2.1 质量和技术准备设计131
7.2.2 硅前仿真132
7.2.3 原型132
7.2.4 系统验证133
7.2.5 模拟验证133
7.2.6 兼容性验证133
7.2.7 软件固件验证133
7.2.8 生产资质133
7.2.9 硅调试134
7.2.10 传感集线器硅前验证134
7.2.11 监视器135
7.2.12 检查器 135
7.2.13 记分板135
7.2.14 定序器135
7.2.15 驱动程序135
7.2.16 传感集线器原型135
7.2.17 QEMU136
7.2.18 FPGA平台136
7.3 传感器测试卡解决方案139
7.3.1 带物理传感器的测试板139
7.3.2 软件传感模拟器140
7.4 验证策略和概念142
7.4.1 软硬件协同设计142
7.4.2 矩阵验证和基于特征的验证143
7.5 参考文献144
第8章 传感器校准和制造145
8.1 校准传感器的动机145
8.2 供应链利益相关方145
8.2.1 传感器供应商145
8.2.2 系统设计人员146
8.2.3 系统制造商146
8.3 校准过程147
8.3.1 创建系统模型147
8.3.2 分析误差来源147
8.3.3 设计校准过程147
8.3.4 动态校准148
8.3.5 管理校准过程和设备148
8.4 单轴和多轴线性校准148
8.4.1 传感器限制和非线性149
8.4.2 校准具有多个正交输入的传感器149
8.4.3 校准颜色传感器150
8.5 参考文献151
第9章 传感器安全和位置隐私152
9.1 移动计算安全和隐私简介152
9.2 传感器安全153
9.2.1 传感器攻击类型153
9.2.2 传感器数据安全154
9.3 位置隐私160
9.3.1 攻击威胁类型160
9.3.2 保护位置隐私165
9.3.3 位置隐私保护方法167
9.4 参考文献181
第10章 可用性182
10.1 移动计算的传感器需求182
10.1.1 操作系统标志要求和传感器支持183
10.1.2 基于情境和位置的服务186
10.1.3 基于传感器的电源管理187
10.1.4 基于传感器的用户交互 191
10.2 人机交互:手势识别194
10.3 传感器使用199
10.4 传感器实例201
10.5 参考文献205
第11章 传感器应用领域206
11.1 传感器应用简介206
11.2 增强现实206
11.2.1 增强现实的硬件组件207
11.2.2 增强现实的架构207
11.2.3 增强现实的应用208
11.2.4 增强现实中的传感器融合209
11.2.5 增强现实中的深度传感器211
11.3 传感器在汽车行业中的应用211
11.3.1 转向扭矩传感器212
11.3.2 转向角传感器214
11.3.3 助力转向电机位置传感器215
11.4 传感器在能量收集中的应用216
11.4.1 能量收集系统的组成216
11.4.2 Net-Zero能源系统217
11.4.3 能量收集的医学应用220
11.5 传感器在健康产业中的应用220
11.5.1 心率监测220
11.5.2 健康检测221
11.5.3 光纤健康传感器222
11.6 参考文献223
內容試閱
如今,科学技术正在各个领域快速发展,诸如虚拟现实、混合现实、无人机、自动驾驶、人工智能、电子游戏等呈现百花齐放之状。对于所有这些应用而言,传感器以及传感器技术在从根本上丰富用户体验的过程中起着关键作用,并且让用户真正成为所有操作或应用的核心。例如,在先进无人机、摄像头与计算机技术的结合下,虚拟现实在搜索和救援任务中可以帮助人们挽救生命;或者确保救援人员在安全距离下进行危险地区的勘察,进而确保救援人员的安全;还可以协助跨国汽车公司模拟和环视他们正在开发的引擎,就好像与引擎在同一个房间一样。
在我20余载的Intel硬件开发、验证和原型设计的工作生涯中,有幸能够接触传感器这样一个令人激动的领域。如今,业界有不同的传感器相关技术的实施架构。在试图理解这些概念和技术时,我发现有必要记录和梳理这个领域的基本概念,以便推动产品规划、架构、开发、原型设计和验证。
本书旨在向读者介绍快速增长的移动计算和传感器生态系统领域的基础知识,包括该领域的各个方面,如传感器和传感器使用、传感器平台、软硬件融合体系结构、原型设计架构和产品生命周期等增强用户体验的内容。
随着任何新技术的转变,在驱动新技术主流所需的其他生态系统之前,硬件通常都是市场上的首选。本书强调了软硬件协同的重要性以及原型平台的使用,通过相互配合,以降低总体成本并缩短上市时间。
我在加利福尼亚州立大学任职期间意识到参考书的重要性,因此本书旨在用作研究生或本科选修课程的综合参考。本书也适用于研究人员,以及对研究和开发活动感兴趣,并希望将不同智能传感器技术领域的经验和情境感知计算结合起来以作为参考的计算机从业者。

 

 

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