本书涵盖了数字图像处理的多方面，主要内容包括：Python和OpenCV基础、图像的直方图表示与变换、图像的几何变换、空间域图像增强、图像的形态学运算、图像的分割、彩色图像处理、图像的特征提取、深度学习与图像处理。本书将理论介绍与工程实践进行有机结合，各章的理论介绍深入浅出，并使用比较流行的编程语言Python将理论内

工程信号的处理过程犹如外科医生对病人施行的一次手术，或者说是庖丁的一次解牛的过程。在对信号进行分析、解剖的过程中，信号处理方法的地位与作用极为关键，往往决定着信号处理的效果，从信号中获取信息的量和程度，以及信号处理的效率，从而也直接决定了应用该信号处理方法所能达成的目的与目标。模式滤波法可以实现单通道各种混叠声振信号的

本书内容分为三部分：第一部分为数字图像处理基础，包括第1章到第3章的内容，涵盖绪论、数字图像处理基础及Python图像处理基础，介绍数字图像处理技术的发展现状和基础知识；第二部分为数字图像处理技术，包括第4章到第8章的内容，涵盖图像变换、图像增强、图像形态学处理、图像分割及图像压缩，介绍数字图像处理技术的核心内容；第三

本书是工信部“十四五”规划教材，阐述了信号与系统的基本概念、核心原理和实用方法，主要包括连续时间与离散时间信号与系统的时域分析、频域分析、s域分析、z域分析、状态方程与MIMO系统等。本书在内容阐述上加强离散时间系统的分析，揭示连续时间与离散时间系统的相互关系以及数字滤波器的核心原理；在体系建构上注重与当今技术发展的适

本书是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消

本书系统地介绍了数字信号处理的理论、相应的算法及这些算法的软件与硬件实现。全书共16章，分为上、下两篇。上篇是经典数字信号处理的内容，包括离散时间信号与离散时间系统的基本概念、Z变换及离散时间系统分析、离散傅里叶变换、傅里叶变换的快速算法、离散时间系统的相位与结构、数字滤波器设计（IIR、FIR及特殊形式的滤波器）、信

这是一本全面讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著，为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导，是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容，读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统，提供更丰富和准确的推荐体验。本书主要内容分为两篇。第一篇图数据以及图模型（第1-3章）对图数据、图神经网络、知识图谱的

本书是工业和信息化部“十四五”规划教材，共分十一章，第1章介绍数字信号处理的过程和应用；第2至4章分别介绍了离散时间信号与系统的时域特性，离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶级数（DFS）、z变换的基本概念和性质，以及离散时间系统的频域分析方法；第5至7章分别讨论了连续时间信号和离散时间序列之间的转换过程（即信号

数字图像处理是计算机大类高年级本科生和低年级研究生的数据类重要课程。本书面向算法解析和工程建模能力培养，介绍图像处理、图像认知和建模的基本方法，集中介绍图像处理的基本算法。本书共10章，介绍成像科学和图像处理基本概念，以及二维信号线性系统基本建模方法，系统概述卷积、滤波、增强、复原、边缘检测、频域分析和分割等基本算法的

主要围绕通信、雷达、生物医学等实际工程领域中常见的两种chirp型非平稳随机信号——chirp平稳信号和chirp循环平稳信号展开，详细介绍了这两种信号的分数域信号分析与处理理论和应用，为非平稳随机信号的分数域分析提供了研究框架。 本书选取以线性正则变换和分数傅里叶变换为代表的分数变换，介绍chirp平稳信号的二阶统计