本書為普通高等教育"十一五”國家級規(guī)劃教材。本書介紹離散時間信號處理的基本理論和方法。內(nèi)容包括：離散時間信號和系統(tǒng)基礎、z變換、傅里葉變換和離散傅里葉級數(shù)、線性時不變系統(tǒng)的變換域分析、連續(xù)時間信號的采樣、離散傅里葉變換及快速實現(xiàn)，以及離散時間濾波器的設計與實現(xiàn)。附錄內(nèi)容包括：有限字長效應、離散時間隨機信號的基本概念及譜

本書共分為兩部分。第一部分為理論篇，主要介紹數(shù)字信號處理的基本概念、理論和分析方法，內(nèi)容包括數(shù)字信號處理的概述，離散時間信號與系統(tǒng)，z變換，離散傅里葉變換，快速傅里葉變換，數(shù)字濾波器及其設計方法，多采樣率數(shù)字信號處理的基本理論和方法等，并以二維碼形式提供了相關動畫演示、知識拓展和應用案例等，便于學習相關知識，解析重點難

教育部高等學校網(wǎng)絡空間安全專業(yè)教學指導委員會發(fā)布的第二版信息安全專業(yè)規(guī)范對研究教學類大學和技術應用類大學的密碼學課程分別提出了不同的要求。本書覆蓋了信息安全專業(yè)指導性專業(yè)規(guī)范所要求的密碼學全部九個知識模塊，并在此基礎上進行了適當?shù)臄U充。本書具體內(nèi)容包括密碼學的基本概念、分組密碼、流密碼、公鑰密碼、數(shù)字簽名、雜湊函數(shù)和完

深度學習憑借其在識別應用領域中超高的預測準確率，在圖像處理領域獲得了極大關注，這勢必將提升現(xiàn)有圖像處理系統(tǒng)的性能并開創(chuàng)新的應用領域。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等深層神經(jīng)網(wǎng)絡的解決方案，可以逐漸取代基于算法可解釋的傳統(tǒng)圖像處理工作。盡管圖像預處理、后期處理和信號處理仍在大量采用現(xiàn)有方法，但在圖像分類應用中，深度學習變得愈加重要。在

本書內(nèi)容由淺入深、循序漸進，涵蓋了深度學習在圖像處理中的應用技術。本書共8章，首先簡要介紹圖像處理技術，以及深度學習在圖像領域中的應用；接著對深度學習在圖像處理中的應用技術進行詳細介紹，包括圖像陰影檢測、圖像陰影去除、圖像噪聲處理、圖像勻光和勻色等內(nèi)容；然后對基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像超分辨率重建方法進行講解；最后以基于深

內(nèi)容提要本書將理論知識、工程技術和工程實踐有機結合起來，介紹了數(shù)字圖像處理與識別技術的方方面面，包括圖像的點運算、幾何變換、空域和頻域濾波、小波變換、圖像復原、形態(tài)學處理、圖像分割以及圖像特征提取等。另外，本書還對機器視覺進行了前導性的探究，重點介紹了兩種目前在工程技術領域非常流行的分類技術—人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）和支

本書全面系統(tǒng)地論述了信號與線性系統(tǒng)分析的基本理論和方法。全書共6章，主要內(nèi)容包括：緒論、連續(xù)時間信號與系統(tǒng)的時域分析、連續(xù)時間信號與系統(tǒng)的頻域分析、連續(xù)時間信號與系統(tǒng)的復頻域分析、離散時間信號與系統(tǒng)的時域分析、離散時間信號與系統(tǒng)的z域分析。本書可作為應用型本科高校電氣工程及其自動化、電氣工程與智能控制、電子信息工程、通

本書以EPON業(yè)務的開通和維護為主線，結合案例對EPON業(yè)務的開通進行了分析，并對寬帶、語音和視頻業(yè)務的數(shù)據(jù)規(guī)劃、配置流程以及配置命令等進行了詳細介紹。全書共6章，包括光接入網(wǎng)技術認知、EPON設備及配置、寬帶業(yè)務開通配置、語音業(yè)務開通配置、視頻業(yè)務開通配置和EPON設備故障維護等內(nèi)容。 為了讓學習者能夠快速且有效地

本書從精確提取微弱信號幅值參數(shù)出發(fā)，提出了基于Duffing振子輸出Poincare截面映射點分布的微弱信號定量檢測與幅值參數(shù)提取方法；從提高檢測系統(tǒng)的噪聲抵抗性出發(fā)，提出了基于雙勢阱Duffing-vanderPol振子Poincare截面映射點分布的微弱信號定量檢測及幅值參數(shù)提取方法；從精確提取微弱信號角頻率參數(shù)出

本書內(nèi)容包括四個項目十個任務，任務一施工條件、任務二施工管理、任務三基站勘察、任務四開箱驗貨及硬件安裝流程、任務五基站接地系統(tǒng)、任務六通信電源系統(tǒng)、任務七信號線接頭制作、任務八布線技術、任務九驗收流程、任務十基站巡檢。通過十個任務要點的學習可以熟悉了解無線基站工程建設的整個過程要點及每一個工程建設階段所需要把控與輸出的