本書主要介紹了數(shù)字圖像處理理論、算法及MATLAB實現(xiàn)。全書共13章,主要內(nèi)容包括數(shù)字圖像處理概述、MATLAB基礎(chǔ)知識、MATLAB圖像處理基礎(chǔ)、圖像幾何變換和代數(shù)運算、圖像正交變換、圖像增強、圖像復(fù)原、圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理、圖像分割、圖像描述與分析、圖像壓縮編碼、圖像匹配、MATLAB圖像處理App設(shè)計,涉及MATL

本書以現(xiàn)代通信系統(tǒng)為背景,全面地介紹通信系統(tǒng)的一般模型和通信技術(shù)的基本原理。全書共8章,內(nèi)容包括緒論、模擬調(diào)制系統(tǒng)、模擬信號的數(shù)字化、數(shù)字信號的基帶傳輸、數(shù)字信號的調(diào)制傳輸、現(xiàn)代數(shù)字調(diào)制技術(shù)、差錯控制編碼、同步技術(shù)。

本書共分為十五章，介紹了數(shù)字信號處理基礎(chǔ)、信號與函數(shù)、信號與傅里葉級數(shù)、信號與頻譜、傅里葉級數(shù)與傅里葉變換、信號的卷積、信號的采樣、信號的調(diào)制與解調(diào)、信號的上下變頻、信號的抽取與插值、離散傅里葉變換、快速傅里葉變換、拉普拉斯變換與z變換、數(shù)字濾波器、數(shù)字信號處理的實現(xiàn)。

本書共8章：第1章為緒論，第2章為信號非線性動力學(xué)特征，第3章為基于新型散布熵的特征提取方法，第4章為基于新型斜率熵的特征提取方法，第5章為基于新型Lempel-Ziv復(fù)雜度特征的特征提取方法，第6章為基于新型分形維數(shù)的特征提取方法，第7章為基于多尺度處理的新型非線性動力學(xué)特征提取方法，第8章為基于新型非線性動力學(xué)特征

本書共分為6章。第1章作為緒論，介紹了本書的研究意義和研究現(xiàn)狀。第2章簡要敘述了本書用到的Hilbert空間的基本知識，并介紹了框架的重要概念。第3章探討了現(xiàn)有的緊框架構(gòu)造方法，提出了一種基于矩陣奇異值分解的緊框架構(gòu)造方法，解決了框架算子逆求解的復(fù)雜性問題。第4章研究了Hilbert空間中的融合框架。第5章討論了Hil

本書是信號與系統(tǒng)課程實踐環(huán)節(jié)的配套用書，通過提供豐富的實驗科目，增強學(xué)生對理論知識的理解，提升學(xué)生的工程實踐能力、創(chuàng)新思維能力以及運用理論知識解決實際問題的能力。 本書根據(jù)面向新工科的電工電子信息基礎(chǔ)課改革發(fā)展要求，結(jié)合課程組長期的課程教學(xué)和科研實踐經(jīng)驗編寫而成，內(nèi)容覆蓋面廣，將硬件實驗和軟件仿真相結(jié)合，注重知識的拓展

本書為新一代通信技術(shù)新興領(lǐng)域“十四五”高等教育系列教材之一，本系列教材編寫團隊已入選教育部“戰(zhàn)略性新興領(lǐng)域‘十四五’高等教育教材體系建設(shè)團隊”。本書圍繞頻域和時頻對偶性兩條主線講述，分為十章，分別是緒論、連續(xù)信號的離散化與重構(gòu)、離散信號與系統(tǒng)的時域

圖像處理理論近年來發(fā)展迅速，從稀疏表示理論到基于張量表示和深度學(xué)習的圖像處理方法不斷涌現(xiàn)，并且這些全新的圖像處理方法已經(jīng)應(yīng)用在手機、視頻監(jiān)控、遙感數(shù)據(jù)處理中心等平臺上。本書以彩色圖像、多/高光譜遙感數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、偏振時序圖像數(shù)據(jù)為研究對象，總結(jié)以張量表示方法和深度學(xué)習方法為核心的圖像處理理論的昀新進展，并從工程應(yīng)用的

"《數(shù)字信號處理——使用Python分析與實現(xiàn)(新形態(tài)版)》是一本面向工程技術(shù)人員、高校學(xué)生及對數(shù)字信號處理感興趣的讀者的專業(yè)圖書。本書以Python語言為工具，對數(shù)字信號處理的基本概念、理論和方法進行了系統(tǒng)的闡述，并提供了大量的編程實例來加深理解�！稊�(shù)字信號處理——使用Python分析與實現(xiàn)(新形態(tài)版)》共分為7章，

本書圍繞深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波理論對圖像超分辨率重建的關(guān)鍵技術(shù)，尤其在圖像質(zhì)量提升和模型輕量化方面，展開了深入研究。事實上，在空間域中的深度學(xué)習方法難以有效地挖掘細節(jié)和結(jié)構(gòu)信息。小波分析作為信號處理領(lǐng)域的重要理論，其優(yōu)勢是可以將信號分解到不同的分辨率上，在獨立處理信號的同時又能逐漸精細地采樣高頻信號，從而聚焦對象的細節(jié)，這