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物聯網程序設計:基于微軟的物聯網解決方案 ( 簡體 字) |
作者:[美] 大衛·博里基(Dawid Borycki) | 類別:1. -> 程式設計 -> 物聯網 |
譯者: |
出版社:機械工業出版社 | 3dWoo書號: 51335 詢問書籍請說出此書號!【缺書】 NT售價: 695 元 |
出版日:5/31/2019 |
頁數:535 |
光碟數:0 |
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印刷:黑白印刷 | 語系: ( 簡體 版 ) |
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ISBN:9787111626428 |
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
作者序: |
譯者序: |
前言: |
內容簡介:本書涵蓋了三個主要的物聯網程序設計部分,可幫助我們快速實施物聯網解決方案。具體內容包括:如何準備開發環境、從傳感器讀取數據、與其他配件通信、構建人工視覺、構建電機、構建聽力系統,以及如何將機器學習和人工智能融入設備。書中還展示了如何設置遠程遙測和預測性維護,如Azure IoT解決方案,以及如何從頭開始構建自定義IoT解決方案。 |
目錄:譯者序 前言 第一部分 基礎知識 第1章 嵌入式設備編程 2 1.1 什么是嵌入式設備 2 1.1.1 專用固件 2 1.1.2 微控制器的存儲器 3 1.2 嵌入式設備無處不在 4 1.3 連接嵌入式設備:物聯網 5 1.4 嵌入式設備的基礎 7 1.5 嵌入式設備編程與桌面、Web和移動編程 9 1.5.1 相似之處及用戶互動 9 1.5.2 硬件抽象層 10 1.5.3 魯棒性 10 1.5.4 資源 10 1.5.5 安全 11 1.6 Windows 10 IoT Core和通用Windows平臺的優勢 11 1.7 總結 12 第2章 嵌入式設備上的UWP 13 2.1 什么是Windows 10 IoT Core 13 2.2 UWP的功能 14 2.3 工具的安裝和配置 15 2.3.1 Windows 10 15 2.3.2 Visual Studio 2015或更高版本 16 2.3.3 Windows IoT Core項目模板 17 2.3.4 Windows 10 IoT Core Dashboard 18 2.4 配置設備 19 2.4.1 用于RPi2和RPi3的Windows 10 IoT核心入門套件 19 2.4.2 安裝Windows 10 IoT Core 21 2.4.3 配置開發板 22 2.5 “Hello,World!”Windows IoT 24 2.5.1 電路連接 24 2.5.2 使用C#和C++打開和關閉LED 30 2.6 實用工具和程序 40 2.6.1 Device Portal 40 2.6.2 Windows IoT遠程客戶端 41 2.6.3 SSH 43 2.6.4 FTP 44 2.7 總結 46 第3章 Windows IoT編程精粹 47 3.1 將RPi2連接到外部顯示器并進行引導配置 47 3.2 有界面和無界面模式 48 3.3 無界面應用 50 3.3.1 C# 50 3.3.2 C++ 52 3.3.3 小結 58 3.4 有界面應用程序的入口點 58 3.5 異步編程 63 3.5.1 工作線程和線程池 63 3.5.2 計時器 66 3.5.3 工作線程與UI同步 71 3.6 使用DispatcherTimer閃爍LED 75 3.7 總結 79 第4章 有界面設備的用戶界面設計 80 4.1 UWP應用程序的UI設計 80 4.2 可視化編輯器 81 4.3 XAML命名空間 83 4.4 控件的聲明、屬性和特性 85 4.5 Style類 87 4.5.1 樣式聲明 87 4.5.2 樣式定義 88 4.5.3 StaticResource和ThemeResource標記擴展 92 4.5.4 視覺狀態和VisualStateManager 95 4.5.5 自適應和狀態觸發器 100 4.5.6 資源集合 103 4.5.7 默認樣式和主題資源 109 4.6 布局 109 4.6.1 StackPanel 109 4.6.2 Grid 111 4.6.3 RelativePanel 114 4.7 事件 116 4.7.1 事件處理 116 4.7.2 事件處理函數和視覺設計器 120 4.7.3 事件傳播 121 4.7.4 聲明和觸發自定義事件 123 4.8 數據綁定 126 4.8.1 綁定控件屬性 126 4.8.2 轉換器 128 4.8.3 綁定到字段 129 4.8.4 綁定到方法 134 4.9 總結 136 第二部分 設備編程 第5章 從傳感器讀取數據 139 5.1 位、字節和數據類型 140 5.2 解碼和編碼二進制數據 141 5.2.1 按位運算符 141 5.2.2 移位運算符、位掩碼和二進制表示 141 5.2.3 字節編碼和字節順序 150 5.2.4 BitConverter 151 5.2.5 BitArray 153 5.3 Sense HAT擴展板 156 5.4 用戶界面 156 5.5 溫度和氣壓 158 5.6 相對濕度 169 5.7 加速度計和陀螺儀 173 5.8 磁力計 177 5.9 傳感器校準 183 5.10 單例模式 184 5.11 總結 185 第6章 輸入和輸出 187 6.1 觸覺按鈕 188 6.2 操縱桿 190 6.2.1 中間件層 191 6.2.2 控制桿狀態可視化 196 6.3 LED陣列 199 6.4 操縱桿和LED陣列集成 206 6.5 LED陣列與傳感器讀數集成 209 6.6 觸摸屏和手勢處理 210 6.7 總結 215 第7章 音頻處理 216 7.1 語音合成 216 7.2 語音識別 220 7.2.1 背景 220 7.2.2 應用程序功能和系統配置 220 7.2.3 UI更改 221 7.2.4 一次性識別 222 7.2.5 連續識別 225 7.3 使用語音命令進行設備控制 227 7.3.1 設置硬件 227 7.3.2 編碼 228 7.4 波的時域和頻域 231 7.4.1 快速傅里葉變換 232 7.4.2 采樣率和頻率范圍 238 7.4.3 分貝 239 7.5 波形譜分析器 240 7.5.1 讀取文件 240 7.5.2 波形音頻文件格式閱讀器 241 7.5.3 信號窗口和短時傅里葉變換 244 7.5.4 譜直方圖 245 7.5.5 頻譜顯示:整合 247 7.5.6 在LED陣列上顯示頻譜 250 7.6 總結 254 第8章 圖像處理 255 8.1 使用USB攝像頭獲取圖像 256 8.2 人臉檢測 261 8.3 面部追蹤 265 8.3.1 在UI中顯示面部位置 268 8.3.2 在LED陣列上顯示面部位置 269 8.4 OpenCV與原生代碼接口 272 8.4.1 解決方案配置和OpenCV安裝 272 8.4.2 圖像閾值 274 8.4.3 處理結果的可視化 278 8.4.4 對象檢測 283 8.4.5 用于物體識別的機器視覺 286 8.5 總結 294 第9章 連接設備 295 9.1 串行通信 295 9.1.1 UART環回模式 296 9.1.2 項目輪廓 296 9.1.3 串行設備配置 297 9.1.4 寫數據和讀數據 300 9.2 為設備內部通信寫應用程序 303 9.2.1 連接轉換器 304 9.2.2 遠程控制物聯網設備 305 9.3 藍牙 318 9.3.1 設置連接 319 9.3.2 藍牙綁定和配對 321 9.3.3 LED顏色命令 323 9.3.4 Windows Runtime組件對LedArray類的要求 324 9.3.5 有界面客戶端應用程序 329 9.4 Wi-Fi 331 9.5 AllJoyn 335 9.5.1 內省XML文件 336 9.5.2 AllJoyn Studio 338 9.5.3 生產者 340 9.5.4 IoT Explorer for AllJoyn 343 9.5.5 自定義消費者 345 9.6 Windows Remote Arduino 350 9.7 總結 350 第10章 電機 351 10.1 電機和設備控制基礎 351 10.2 電機HAT 352 10.3 脈沖寬度調制 353 10.4 直流電機 359 10.4.1 用PWM信號實現電機控制 360 10.4.2 有界面應用程序 363 10.5 步進電機 365 10.5.1 全步模式控制 367 10.5.2 有界面應用程序 372 10.5.3 自動調節速度 373 10.5.4 微步進 376 10.6 伺服電機 381 10.6.1 硬件組裝 382 10.6.2 有界面應用程序 383 10.7 提供者模型 385 10.7.1 Lightning提供者 386 10.7.2 PCA9685控制器提供者 387 10.7.3 直流電機控制 390 10.8 總結 391 第11章 設備學習 392 11.1 微軟認知服務 393 11.1.1 情緒檢測 393 11.1.2 使用LED陣列指示情緒 402 11.1.3 計算機視覺API 404 11.2 定制人工智能 406 11.2.1 動機和概念 406 11.2.2 Microsoft Azure Machine Learning Studio 408 11.3 異常檢測 416 11.3.1 訓練數據集采集 416 11.3.2 使用一類支持向量機進行異常檢測 421 11.3.3 準備和發布Web服務 424 11.3.4 實現Web服務客戶端 427 11.3.5 組合所有的內容 432 11.4 總結 435 第三部分 Azure IoT Suite 第12章 遠程監控 438 12.1 設置預先配置的解決方案 439 12.2 預配設備 441 12.2.1 注冊新設備 441 12.2.2 發送設備信息 442 12.3 發送遙測數據 448 12.4 接收和處理遠程命令 452 12.4.1 更新設備信息 452 12.4.2 響應遠程命令 454 12.5 Azure IoT服務 456 12.6 總結 457 第13章 預測性維護 458 13.1 預配置解決方案 459 13.1.1 解決方案儀表板 460 13.1.2 機器學習工作區 461 13.1.3 Cortana Analytics Gallery 465 13.2 Azure資源 465 13.3 Azure Storage 467 13.3.1 預測性維護存儲 467 13.3.2 遙測和預測結果存儲 468 13.3.3 設備列表 469 13.4 Azure Stream Analytics 470 13.5 解決方案源代碼 472 13.6 Event Hub和機器學習事件處理器 473 13.6.1 機器學習數據處理器 477 13.6.2 Azure Table存儲 480 13.7 WebJob模擬器 484 13.8 預測性維護Web應用程序 487 13.8.1 模擬服務 487 13.8.2 遙測服務 488 13.9 總結 490 第14章 自定義解決方案 491 14.1 IoT Hub 492 14.1.1 客戶端應用 493 14.1.2 設備注冊表 496 14.1.3 發送遙測數據 500 14.2 流分析 501 14.2.1 存儲賬戶 501 14.2.2 Azure Table 503 14.2.3 Event Hub 503 14.2.4 Stream Analytics Job 504 14.3 事件處理器 510 14.4 使用Microsoft Power BI進行數據可視化 517 14.5 Notification Hub 521 14.5.1 關聯Windows Store 522 14.5.2 通知客戶端應用 522 14.5.3 Notification Hub的創建和配置 527 14.5.4 使用事件處理器發送Toast通知 529 14.6 將Event Hub處理器部署到云端 532 14.7 總結 535 |
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