物聯網及其數據處理

書籍信息,內容簡介,圖書目錄,

書籍信息

  • 書名物聯網及其數據處理
  • 書號978-7-118-11582-6
  • 作者張可
  • 出版時間2018年7月
  • 譯者
  • 版次1版1次
  • 開本16
  • 裝幀平裝
  • 出版基金
  • 頁數197
  • 字數292
  • 中圖分類TP393.4
  • 叢書名
  • 定價65.00

內容簡介

本書緊密圍繞物聯網工程中的數據處理問題並以其為重點進行講解。全書從物聯網概念,到物聯網相關架構、關鍵技術與套用,緊密結合物聯網系統中的智慧型數據處理套用,對物聯網系統數據處理的算法、架構以及數據處理的多個關鍵技術進行深入講解,包括物聯網圖像數據處理、數據融合、資料庫技術及大數據處理算法等多個方面。最後結合多個物聯網套用領域與案例,對物聯網及其數據處理的實際套用展開較為深入的描述。本書適合從事物聯網及智慧型數據處理領域的所有研究人員、開發人員、用戶和教師參考閱讀,也可以用作高年級本科生或者一年級研究生的物聯網及其數據處理相關導論教材。

圖書目錄

第1章物聯網概述
1.1萬物互聯
1.2物聯網的前世今生
1.3物聯網核心技術
1.4物聯網、雲計算及大數據
1.5物聯網綜合套用
第2章無線感測器網路
2.1信息感知技術
2.1.1數據收集
2.1.2數據清洗
2.1.3數據壓縮
2.1.4數據聚集
2.1.5數據融合
2.1.6信息感知技術的種類
2.2無線感測器網路體系架構
2.2.1無線感測器網路概述
2.2.2無線感測器網路體系結構
2.2.3無線感測器網路的中間件和平台軟體
2.2.4無線感測器網路通信體系
2.2.5無線感測器網路節點的分類
2.3無線感測器網路硬體平台
2.3.1感測器模組
2.3.2處理器模組
2.3.3無線通信模組
2.3.4能量供應模組
2.3.5喚醒機制
2.4無線感測網路協定
2.4.1物理層
2.4.2數據鏈路層
2.4.3網路層
2.4.4傳輸層
2.4.5套用層
2.4.6能量管理平台
2.4.7移動管理平台
2.4.8任務管理平台
2.5基於ZigBee的無線感測器網路
2.5.1ZigBee標準與協定
2.5.2ZigBee網路的拓撲形式
2.5.3Zigbee協定的優點
第3章RFID與物聯網
3.1RFID技術
3.2RFID技術發展
3.2.1RFID技術的出現
3.2.2RFID前期探索階段
3.2.3RFID技術發展
3.2.4RFID廣泛套用
3.3RFID技術分析
3.3.1RFID系統基本構成
3.3.2RFID頻率與識別
3.3.3RFID系統的分類
3.4RFID與物聯網
第4章物聯網智慧型圖像處理
4.1智慧型圖像處理技術
4.1.1圖像識別技術
4.1.2數字圖像處理
4.1.3數字圖像處理系統
4.1.4圖像處理的內容
4.1.5數字圖像處理基本步驟
4.1.6視頻圖像處理
4.2智慧型圖像處理實現
4.2.1圖像處理的實現方式
4.2.2GPU
4.3智慧型圖像處理技術
4.4運動目標識別與跟蹤
4.4.1運動目標識別
4.4.2運動目標跟蹤
第5章物聯網海量數據存儲
5.1物聯網對海量數據儲存需求
5.2數據中心技術
5.2.1數據中心的起源和發展
5.2.2數據中心提供的服務
5.2.3數據中心相關標準
5.2.4典型數據中心
5.3數據中心的研究熱點
5.4數據中心與雲存儲
5.4.1雲存儲平台
5.4.2雲存儲的前景
第6章資料庫系統
6.1資料庫起源與發展
6.2物聯網與資料庫
6.3物聯網數據特點:存儲、查詢與融合
6.3.1數據存儲
6.3.2數據查詢
6.3.3數據融合
6.4數據挖掘技術
6.4.1數據挖掘
6.4.2數據挖掘模式
6.5智慧型決策與物聯網
6.6雲存儲系統
6.6.1雲存儲
6.6.2雲存儲與雲計算
6.6.3雲存儲的技術支撐
6.6.4雲存儲的模型及特徵
6.6.5雲存儲的套用
第7章分散式檔案系統及計算技術
7.1分散式檔案系統
7.1.1GFS
7.1.2HDFS
7.1.3Lustre
7.1.4Ceph
7.2Map-Reduce(映射-規納)
7.2.1Map-Reduce概述
7.2.2使用Map-Reduce算法
7.2.3編程模型示例
7.2.4Map-Reduce工作原理
7.2.5Map-Reduce容錯性
7.3雲計算技術
7.3.1雲計算提供的服務
7.3.2雲集群關鍵技術
7.4Hadoop
7.4.1Hadoop原理概述
7.4.2Hadroop的HDFS檔案系統
7.5Spark
7.5.1Spark產生背景
7.5.2Spark混合計算模式
7.5.3Spark混合計算模型架構
7.5.4Spark的套用
7.5.5Spark與HadoopMap-Reduce的對比分析
第8章數據融合技術
8.1數據融合概述
8.1.1數據融合的目的與定義
8.1.2數據融合原理
8.1.3數據融合的功能模型
8.2數據融合與物聯網
8.2.1物聯網的數據需求
8.2.2數據融合在物聯網中的套用
8.3數據融合分級
8.3.1數據融合分級
6.3.2數據查詢
6.3.3數據融合
6.4數據挖掘技術
6.4.1數據挖掘
6.4.2數據挖掘模式
6.5智慧型決策與物聯網
6.6雲存儲系統
6.6.1雲存儲
6.6.2雲存儲與雲計算
6.6.3雲存儲的技術支撐
6.6.4雲存儲的模型及特徵
6.6.5雲存儲的套用
第7章分散式檔案系統及計算技術
7.1分散式檔案系統
7.1.1GFS
7.1.2HDFS
7.1.3Lustre
7.1.4Ceph
7.2Map-Reduce(映射-規納)
7.2.1Map-Reduce概述
7.2.2使用Map-Reduce算法
7.2.3編程模型示例
7.2.4Map-Reduce工作原理
7.2.5Map-Reduce容錯性
7.3雲計算技術
7.3.1雲計算提供的服務
7.3.2雲集群關鍵技術
7.4Hadoop
7.4.1Hadoop原理概述
7.4.2Hadroop的HDFS檔案系統
7.5Spark
7.5.1Spark產生背景
7.5.2Spark混合計算模式
7.5.3Spark混合計算模型架構
7.5.4Spark的套用
7.5.5Spark與HadoopMap-Reduce的對比分析
第8章數據融合技術
8.1數據融合概述
8.1.1數據融合的目的與定義
8.1.2數據融合原理
8.1.3數據融合的功能模型
8.2數據融合與物聯網
8.2.1物聯網的數據需求
8.2.2數據融合在物聯網中的套用
8.3數據融合分級
8.3.1數據融合分級

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