本書面向非電子信息類理工科專業(yè)的碩士研究生和高年級本科生，系統(tǒng)介紹信號處理與數(shù)據(jù)分析的基礎理論與基本應用，旨在使讀者掌握信號處理與數(shù)據(jù)分析的基本理論與基本方法，并解決各領域科學研究與工程實際中的信號處理相關(guān)技術(shù)問題。全書共14章，包括信號與系統(tǒng)的基本原理、傅里葉理論和信號與系統(tǒng)的頻域分析、信號與系統(tǒng)的復頻域分析、信號的

本書主要內(nèi)容包括語義圖像分割相關(guān)理論和具體事項，在介紹語義圖像分割目的和相關(guān)技術(shù)及傳統(tǒng)分割算法的基礎上，講述了從神經(jīng)網(wǎng)絡到深度學習的發(fā)展過程，重點介紹了全卷積網(wǎng)絡，通過采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了從圖像像素到像素類別的變換；從而進一步介紹了基于全卷積網(wǎng)絡改進的Unet網(wǎng)絡，以及兩種基于全卷積網(wǎng)絡的SegNet網(wǎng)絡：正常版與貝

本書在對圖像降噪方法的研究現(xiàn)狀和經(jīng)典的圖像降噪方法進行回顧總結(jié)的基礎上，分別針對灰度和彩色圖像中不同類型噪聲的特點，主要結(jié)合脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡模型、數(shù)學形態(tài)學理論、非線性濾波理論、方差穩(wěn)定變換、模糊集理論等方法，介紹了相應的降噪方法的算法原理及結(jié)果。同時還對基于嵌入式系統(tǒng)軟硬件平臺的圖像降噪方法相關(guān)實現(xiàn)進行描述，包括實現(xiàn)

本書系統(tǒng)討論了近年來圖像處理方法的新進展，主要內(nèi)容包括：圖像的變分多尺度分析：ROF模型和TV-L1模型、TV的幾個新進展：TV-L1的多尺度分割、梯度差的正則化方法、全局稀疏梯度等；基于迭代正則化和逆尺度空間的多尺度分析：小波、曲波等X-Let及其對應的分解空間，以及利用這些分解空間的等價范數(shù)建立的各種圖像逆尺度空間

隨著半導體工藝加工技術(shù)的快速發(fā)展，處理器已從單核發(fā)展到多核，計算性能獲得很大的提升，使其在雷達、通信、導航、遙感、圖像處理、生物醫(yī)學、自動控制等領域得到了廣泛應用。本書介紹在國家核高基重大專項的支持下，由中國電子科技集團公司自主研制的一款多核高性能智能處理器BWDSP100，該處理器集成了4個內(nèi)核，提供峰值算力達到72

本書系統(tǒng)闡述非平穩(wěn)信號時頻分析與分解的基本原理和方法，不僅包括常用的分析方法，還重點介紹參數(shù)化時頻變換、同步壓縮變換、變分模式分解、非線性調(diào)頻分量非參數(shù)化分解等。本書系統(tǒng)介紹非平衡信號時頻分析與分解方法的基本思想、算法原理、仿真算例以及該方法在工程信號分析與機械故障診斷中的應用，并且給出主要算法的MATLAB程序代碼，

本書從透明界面光電偏振成像理論與技術(shù)研究背景出發(fā)，全面論述透明界面輻射偏振特性和成像理論、系統(tǒng)構(gòu)成和校正方法及典型應用。具體內(nèi)容包括：光的偏振性及偏振信息的描述、透明界面的輻射偏振特性、偏振成像理論、偏振成像系統(tǒng)的響應非線性校正與儀器矩陣標定、透明界面的光電偏振成像檢測方法、透明界面光電偏振成像技術(shù)的應用等。本書緊跟該

本書全面而系統(tǒng)地論述了信號與線性系統(tǒng)分析的基本理論和方法，并在配套的實驗與例題中加入機器人工程中相關(guān)信息與系統(tǒng)實例展開，突出理論與實踐聯(lián)系，從工程技術(shù)問題中建立系統(tǒng)模型，展開分析，體現(xiàn)新興專業(yè)教學特點。全書共7章。第1章簡單介紹信號與系統(tǒng)的基本概念。第2章講解連續(xù)時間信號的描述及其運算。第3章講解連續(xù)時間系統(tǒng)的時域描述

數(shù)字圖像處理是計算機大類高年級本科生和低年級研究生的數(shù)據(jù)類重要課程。本書面向算法解析和工程建模能力培養(yǎng)，介紹圖像處理、圖像認知和建模的基本方法，集中介紹圖像處理的基本算法。本書共10章，介紹成像科學和圖像處理基本概念，以及二維信號線性系統(tǒng)基本建模方法，系統(tǒng)概述卷積、濾波、增強、復原、邊緣檢測、頻域分析和分割等基本算法的

數(shù)字圖像處理與分析在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中得到了越來越多的應用。本書系統(tǒng)地介紹了數(shù)字圖像處理與分析的理論、方法和代表性成果及其在農(nóng)業(yè)領域中的應用�！禕R》本書介紹了數(shù)字圖像處理中的數(shù)字圖像基礎、數(shù)學基礎、圖像增強、圖像形態(tài)學、圖像分割、圖像特征提取與描述、圖像壓縮和機器學習基礎等內(nèi)容，突出專業(yè)知識和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求的緊密結(jié)合，由淺

本書以圖像視頻處理的基本原理為主線，以實際應用為擴展，以前沿技術(shù)動態(tài)為補充，介紹圖像視頻處理領域的研究熱點及關(guān)鍵技術(shù)。全書共11章，分為四部分。第一部分包括第1～3章，主要介紹圖像視頻處理的基本概念與理論。第二部分包括第4～8章，主要介紹圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)及其實際應用。第三部分包括第9、10章，主要介紹視頻處理的關(guān)鍵技

本書系統(tǒng)地介紹時間編碼曝光成像的原理，設計并搭建編碼曝光成像系統(tǒng)，深入開展編碼曝光圖像復原方法的研究。本書共分如下三部分：第一部分從CCD成像模型出發(fā)，闡述其成像原理，從圖像生成的角度，說明一般運動模糊圖像復原及其局限，引出編碼曝光復原方法；第二部分設計和搭建嵌入式編碼曝光成像系統(tǒng)及其使用的曝光碼字設計；第三部分闡述編

本書系統(tǒng)介紹數(shù)字圖像處理和分析的基本原理、經(jīng)典內(nèi)容及近年來的重要進展和實例，加強現(xiàn)代數(shù)學方法與數(shù)字圖像處理的融合，把深度學習方法作為數(shù)字圖像處理的一種重要方法貫穿于相應內(nèi)容中。全書共12章，內(nèi)容包括圖像增強、圖像壓縮、圖像復原、數(shù)學形態(tài)學、圖像分割的傳統(tǒng)方法、圖像分割的現(xiàn)代方法、圖像分割的深度學習方法及先驗知識引導、圖

本書共分為4章，首先介紹了稀疏信號模型，包括向量空間和低維信號模型；其次，介紹了信號壓縮感知（采樣）理論，包括感知矩陣的性質(zhì)及構(gòu)建、信號恢復算法等；再次，介紹了信號壓縮采樣與重構(gòu)技術(shù)，包括信號壓縮采樣框架及其恢復算法、信號功率譜估計方法；最后，介紹了信號壓縮感知技術(shù)在天文信號處理中的應用，包括采樣系統(tǒng)設計和數(shù)據(jù)存儲、低

聚類分析是統(tǒng)計模式識別中無監(jiān)督模式識別的一個重要分支�；�于圖譜理論的聚類方法通過構(gòu)造樣本之間的相似圖，得到樣本的聚類結(jié)果。本書主要介紹基于圖譜理論的聚類方法，并對模糊理論和進化計算方法在圖像分割中的應用進行介紹。本書立足于圖劃分和譜聚類算法，主要論述基于數(shù)據(jù)約簡的譜聚類算法、非局部空間譜聚類圖像分割算法、基于模糊理論的

平流層飛艇可在高空長時間駐留，在遙感探測等領域具有廣闊的應用前景。本書共6章，介紹了艇載高分辨率成像探測系統(tǒng)技術(shù)。對于艇載微波載荷，分析了大口徑共形輕量化天線關(guān)鍵技術(shù)，基于子陣結(jié)構(gòu)大口徑稀疏陣列天線論述了主動雷達和外輻射源雷達的成像探測性能，同時介紹了基于大型陣列的低頻信號產(chǎn)生方法。對于艇載光學載荷，分析了大口徑輕量衍

本書對通信系統(tǒng)的基礎理論和關(guān)鍵技術(shù)進行深入分析。全書共12章，包括緒論、隨機過程、連續(xù)波模擬調(diào)制、模擬信號數(shù)字化、基帶脈沖傳輸、信號空間分析、數(shù)字調(diào)制、擴頻調(diào)制、無線信道與無線傳輸新技術(shù)、信息論基礎、信道編碼，以及同步技術(shù)。本書強調(diào)通信基礎理論，注重理論知識與工程實踐的聯(lián)系，內(nèi)容融入最新通信技術(shù)。本書知識全面，條理清晰

散射光場信息的獲取和解譯，尤其是散射光場中偏振信息的獲取、傳遞和解譯是近年來國內(nèi)外研究的熱點之一，其所攜帶的獨立于強度、相位和頻譜的獨立特性，使其在諸多領域都具有極高的應用價值。本書首次系統(tǒng)地從散射光場中偏振特性的產(chǎn)生、傳輸和利用全鏈路地進行全面分析和描述，同時也分析了散射光場中偏振信息提取和利用時應考慮的主要影響因素

校驗級聯(lián)（PCC）極化碼通過引入一定數(shù)量的分散校驗比特，實時校驗譯碼信息，有效提升了中短碼長下的糾錯性能，成功入選5G信道編碼標準。本書詳細介紹了PCC極化碼原理及關(guān)鍵技術(shù)，主要包括極化碼原理、PCC極化碼編碼、PCC極化碼譯碼、PCC極化碼硬件實現(xiàn)、PCC極化碼技術(shù)演進及PCC極化碼應用與展望。

壓縮感知理論是處理病態(tài)逆問題的重大革新與突破，與信息論、圖像處理、成像科學、模式識別等領域相互交叉融合，形成了系列新理論、新體制、新方法等創(chuàng)新成果。本書主要介紹了壓縮感知理論與應用，一方面，詳細介紹了稀疏表示理論與方法、稀疏重構(gòu)模型與算法、測量矩陣的可重構(gòu)條件等內(nèi)容，為讀者提供一個深入淺出、又相對完整的理論框架；另一方