本书全面系统地论述了信号与系统的基本理论和分析方法,主要内容包括信号与系统的基本概念,连续时间信号与系统的时域、频域和s域分析,离散时间信号与系统的时域、频域和z域分析,系统的状态变量分析。本书采用连续与离散并行、先时域分析后变换域分析的结构体系,教材内容取材上突出基本理论、基本概念和基本方法,注重工程应用和实例分析,
本书侧重讨论微波光子技术在时、空、频及多维联合处理方面的基本原理及方法,并结合系统应用讨论这些方法的使用场景。作者长期致力于微波光子技术在国防科技和武器装备中的应用研究,所承担项目的重要研究成果经专家鉴定达到了国际先进水平。本书的主要内容正是将这些研究成果总结凝练,期望能够使读者从系统应用的角度一窥微波光子技术的发展情
本书由编码领域前沿专家撰写,全面系统地覆盖了低密度奇偶校验(LDPC)码的构造方案,并将基于代数和基于原模图的构造方法统一为一个理论框架(SP框架)。本书给出了一种构造原模图LDPC码的代数方法,并提出了全新的LDPC码构造技术,其中包括具有双重准循环结构的新型LDPC码、用于构造空间耦合(SpatiallyCou-p
本书系统介绍了数字信号处理的基本理论、算法及相应的实现方法。全书共11章,内容包括绪论、离散时间和系统的时域分析、离散时间信号和系统的频域分析、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、数字滤波器概论、FIR数字滤波器、IIR数字滤波器、数字滤波网络、多速率数字信号处理、数字信号处理应用举例。本书配有大量例题、习题和MATLAB
本书属于数字图像处理方面的著作,由概述、图像变换、图像增强、图像分割、图像压缩编码、图像恢复与校正、数字图像处理的应用等内容组成,在阐述机器视觉基本内涵的基础上,引出其在数字图像处理领域的重要作用,阐释数字图像处理的基本理论,详细分析图像变换、增强、分割、压缩编码、恢复等图像处理的典型算法,最后从实际应用的角度出发,剖
本书从自动化与人工智能的角度出发,注重理论与实践相结合,每个章节中加入了数字图像处理的最新研究成果。本书具有如下特色:(1)使用python语言重现了各章的实验结果。对于如何构建深度学习框架,采用Tensorflow还是PyTorch,以及不同版本之间如何兼容等问题,在本书中都可以找到答案。学生在学习图像处理方法的同时
本书分为数字图像处理基础理论和智能数字图像处理方法两篇。数字图像处理基础理论篇包括数字图像处理的概念、基本运算、基于点运算的图像增强、基于空域的图像增强、基于频域的图像增强、彩色图像处理、数学形态学的图像处理方法等。智能数字图像处理方法篇包括智能图像处理的基础知识、智能图像处理的发展及应用、基于智能技术的去噪技术、基于
本书主要介绍了数字图像处理和机器视觉的基本知识、基本方法和典型案例,将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来,主要内容包括绪论、MATLAB数字图像处理基础、数字图像处理基础知识、图像的基本运算、图像变换、灰度变换和滤波、图像分割、彩色图像处理、图像的表示与描述、图像识别基础、MATLABGUI设计基础、人工神经网络
本书以确定信号的时频域分析和概率论为基础,介绍了随机信号分析的基本原理,包括随机过程及其统计特征、随机过程的功率谱密度、随机信号通过线性时不变系统分析、窄带随机过程分析等内容。同时,本书还将理论与工程应用相结合,引入了随机信号分析在电子信息、通信工程等方面的应用实例。
本书是在国内外仿生智能优化相关理论与应用研究的基础上,结合多年的研究成果,介绍和阐述将仿生智能优化算法应用于信号处理相关问题的理论和方法。本书共分5章,系统地介绍了基于仿生智能优化的智能信号处理的基本理论和算法。书中分析了仿生智能优化算法的特点及优势,给出了基于仿生智能优化的智能信号处理框架,介绍了多种性能优良的仿生智