本書介紹了小波分析的理論基礎，包括小波基礎知識、連續(xù)小波變換、離散小波變換、多分辨率分析與正交變換和多采樣濾器組、二維小波變換與圖像處理及小波包的基本原理等。

本書主要介紹優(yōu)化問題和優(yōu)化算法及其分類，介紹遺傳算法、免疫克隆選擇算法、粒子群算法和蟻群算法的優(yōu)化流程、機制與特點、收斂性理論、參數(shù)選取與實現(xiàn)技術、算法改進等內(nèi)容，并對改進的算法進行了仿真研究和參數(shù)取值分析。

本書內(nèi)容包括最優(yōu)化基礎、線性規(guī)劃、對偶線性規(guī)劃、無約束最優(yōu)化方法、約束優(yōu)化方法、直接搜索的方向加速法、多目標優(yōu)化、動態(tài)規(guī)劃等內(nèi)容。

本書討論了測量定義和一般性信息融合問題、可視化技術、符號化測量理論和模糊傳感器，闡述了多維數(shù)據(jù)傳統(tǒng)多元統(tǒng)計圖表示和多維數(shù)據(jù)的多元圖表示數(shù)學原理，多維數(shù)據(jù)的降維和信息融合方法及多維數(shù)據(jù)的聚類和分類等。

本書首先從靜態(tài)網(wǎng)絡的模型表達、推理及學習入手，進而針對動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡推理算法、平穩(wěn)系統(tǒng)動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡結構學習模型設計等方面進行了論述。

本書共分9章，內(nèi)容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、數(shù)理統(tǒng)計的基本知識、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析、MATLAB在統(tǒng)計分析中的應用。

本書根據(jù)控制理論及控制工程專業(yè)教學大綱，兼顧非控制專業(yè)研究生教學的需要而編寫。內(nèi)容包括線性空間與線性變換、矩陣的標準形、矩陣分析、矩陣在工程中的應用和廣義逆矩陣等。各章附有數(shù)量的例題和習題，書末附有習題答案。本書簡明扼要，突出應用，可作為控制理論及控制工程本科生的教材，也可供其他專業(yè)研究生教學使用。

現(xiàn)代控制理論的五大基本分支，即線性系統(tǒng)理論（包括狀態(tài)空間描述、狀態(tài)空間分析和狀態(tài)空間綜合）、最優(yōu)控制理論（包括變分法、極小值原理、動畫規(guī)劃和魯棒最優(yōu)控制）、最優(yōu)理論（基本估計方法和卡爾曼濾波）、系統(tǒng)辨識（非參數(shù)辨識方法和參數(shù)變數(shù)方法）及自適應控制（模型參考自適應和自校正控制）。為了方便讀者基于MATLAB/SIMULI

本書深入淺出地介紹了小波理論、算法及其應用，著重介紹了多分辨分析、小波的構造、Mallat算法、小波包算法、濾波器組算法、小波裂縫檢測、小波故障軸承特征識別、小波圖像壓縮技術、小波微鈣化點檢測技術、小波多載波通信技術，以及小波多分辨率在三維醫(yī)學圖像可視化和邊值問題等方面的應用。

本書是浙江大學盛驟等編的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》（第四版）的配套學習輔導書，全書按照主教材的要求和章節(jié)順序進行編排，每章主要包括：內(nèi)容提要、例題、練習題和教材習題選解。旨在幫助讀者掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的基本內(nèi)容和解題方法，提高學習效率。 本書可作為理工科和其他非數(shù)學類專業(yè)的學生學習概率論與數(shù)理統(tǒng)計的參考書。