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| 智能嵌入式系统方法论 | 发布于:2015/04/07 | |
| 嵌入式传感器单元（例如，嵌入在智能手机和其他日常用品中）、网络化的嵌入式系统和传感器/执行器网络的出现，收集了大量的实时数据，随着时间的推移构成了一个大的数据图像。这就需要设计一种新型的具有可控性、低成本消耗并提供适应和认知能力的智能嵌入式系统。本书阐述了如何设计下一代嵌入式系统和嵌入式应用。 作者Cesare Alippi博士是米兰理工大学的教授，IEEE会士，也是麻省理工学院、中科院自动化所、富联国际的客座研究员。2013年获得了IBM学院奖；2004年IEEE仪器与测量学会青年工程师奖；2011年被授予意大利共和国骑士勋章。目前的研究方向是非平稳环境下的适应和学习及智能嵌入式系统。 全书共10章：1. 引言：介绍全书的整体框架，并对其余9章的内容进行了概括性的说明；2. 从计量到数字数据：引入了一些基本的概念，比如分辨率和精度，揭示了构成测量链（传感器，调节阶段，模数转换器，估计模块）的元素；3. 不确定性，信息和学习的机制：介绍和形式化了嵌入式系统必须处解决的不确定性的最重要的形式；4. 随机算法：介绍了每一个工程师应该知道的一个直观的关键机制：随机化；5. 鲁棒性分析：解决了判断一个给定的解决方案（例如，计算流程执行中的嵌入式系统）是否能够承受不确定性/扰动影响的问题；6.嵌入式系统的情感认知机制：介绍了情感认知的基础，因为作者认为无论硬件还是软件，下一代嵌入式系统将在原位集成这样的机制；7. 性能评估和近似计算；8. 嵌入式系统智能机制：重点介绍了智能嵌入式系统应具有的适应性及有意识决策；9. 非平稳及演变环境中的学习：详细地介绍了应用在非平稳/时变环境中学习的方法；10. 故障诊断系统：主要介绍了基于模型和无模型两类故障诊断与隔离系统。 本书适合具有一定的数学（积分，线性代数，渐变和偏导数）、概率统计（均值，方差，分布）和运筹学（函数优化），最好也有一定的计算机科学和电子学基础知识的读者阅读。即使没有以上知识积累，对于从事计算机、物理和电子等相关领域的研究人员、工程师、教师和研究生也具有一定的阅读及参考价值。 李亚宁，硕士研究生 （中国科学院自动化研究所）来源：国外科技新书评介 |
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