本書以PVC管和鋼管為研究對象，從管柱動力學、管柱振動信號處理、工程測試和應用的角度，開展了管柱振動信號組成、結構及動態(tài)演變規(guī)律的系統(tǒng)研究，介紹了管柱敲擊振動信號的測試、采集與模式濾波法處理流程。本書以功能特征子波為敲擊振源，對敲擊振動信號的時域和頻域結構進行了系統(tǒng)仿真探索。在振動信號時頻子波的分類和混疊信號分離的過程

圖不僅被當成建模工具使用，而且是一種應用廣泛的數(shù)據(jù)結構。如何高效地管理和挖掘大圖數(shù)據(jù)成為具有挑戰(zhàn)性的問題。本書將面向大圖數(shù)據(jù)介紹與大圖數(shù)據(jù)的管理、分析相關的理論和技術，特別是最新的研究成果。本書第1章對大圖數(shù)據(jù)的基本概念進行簡要介紹，為讀者奠定大圖數(shù)據(jù)管理與分析方面的理論基礎；第2章介紹圖的結構與表征，使讀者有效定義圖

本書圍繞兩個方法（時域分析方法和頻域分析方法）、兩個支柱（離散傅里葉變換及其快速算法、數(shù)字濾波器理論及其設計方法）展開，概述了數(shù)字信號分析與處理的基本概念、研究內(nèi)容、特點和應用后，詳細介紹了數(shù)字信號的產(chǎn)生、采樣定理和數(shù)字頻譜，數(shù)字濾波器的4種描述方式（差分方程、脈沖響應、傳遞函數(shù)和頻率響應），數(shù)字卷積、Z變換、離散時間

本書涵蓋了數(shù)字圖像處理的多方面，主要內(nèi)容包括：Python和OpenCV基礎、圖像的直方圖表示與變換、圖像的幾何變換、空間域圖像增強、圖像的形態(tài)學運算、圖像的分割、彩色圖像處理、圖像的特征提取、深度學習與圖像處理。本書將理論介紹與工程實踐進行有機結合，各章的理論介紹深入淺出，并使用比較流行的編程語言Python將理論內(nèi)

工程信號的處理過程猶如外科醫(yī)生對病人施行的一次手術，或者說是庖丁的一次解牛的過程。在對信號進行分析、解剖的過程中，信號處理方法的地位與作用極為關鍵，往往決定著信號處理的效果，從信號中獲取信息的量和程度，以及信號處理的效率，從而也直接決定了應用該信號處理方法所能達成的目的與目標。模式濾波法可以實現(xiàn)單通道各種混疊聲振信號的

本書內(nèi)容分為三部分：第一部分為數(shù)字圖像處理基礎，包括第1章到第3章的內(nèi)容，涵蓋緒論、數(shù)字圖像處理基礎及Python圖像處理基礎，介紹數(shù)字圖像處理技術的發(fā)展現(xiàn)狀和基礎知識；第二部分為數(shù)字圖像處理技術，包括第4章到第8章的內(nèi)容，涵蓋圖像變換、圖像增強、圖像形態(tài)學處理、圖像分割及圖像壓縮，介紹數(shù)字圖像處理技術的核心內(nèi)容；第三

本書是工信部“十四五”規(guī)劃教材，闡述了信號與系統(tǒng)的基本概念、核心原理和實用方法，主要包括連續(xù)時間與離散時間信號與系統(tǒng)的時域分析、頻域分析、s域分析、z域分析、狀態(tài)方程與MIMO系統(tǒng)等。本書在內(nèi)容闡述上加強離散時間系統(tǒng)的分析，揭示連續(xù)時間與離散時間系統(tǒng)的相互關系以及數(shù)字濾波器的核心原理；在體系建構上注重與當今技術發(fā)展的適

本書是一部經(jīng)典的有關統(tǒng)計信號處理的權威著作。全書分為兩卷，分別講解了統(tǒng)計信號處理基礎的估計理論和檢測理論。第一卷詳細介紹了經(jīng)典估計理論和貝葉斯估計，總結了各種估計方法，考慮了維納濾波和卡爾曼濾波，并介紹了對復數(shù)據(jù)和參數(shù)的估計方法。本卷給出了大量的應用實例，范圍包括高分辨率譜分析、系統(tǒng)辨識、數(shù)字濾波器設計、自適應噪聲對消

本書系統(tǒng)地介紹了數(shù)字信號處理的理論、相應的算法及這些算法的軟件與硬件實現(xiàn)。全書共16章，分為上、下兩篇。上篇是經(jīng)典數(shù)字信號處理的內(nèi)容，包括離散時間信號與離散時間系統(tǒng)的基本概念、Z變換及離散時間系統(tǒng)分析、離散傅里葉變換、傅里葉變換的快速算法、離散時間系統(tǒng)的相位與結構、數(shù)字濾波器設計（IIR、FIR及特殊形式的濾波器）、信

這是一本全面講解圖計算、知識圖譜及其在推薦系統(tǒng)領域應用的專著，為讀者基于神經(jīng)網(wǎng)絡構建推薦系統(tǒng)提供了詳細指導，是作者在相關領域10余年經(jīng)驗的總結。掌握本書內(nèi)容，讀者可開發(fā)出能處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的推薦算法系統(tǒng)，提供更豐富和準確的推薦體驗。本書主要內(nèi)容分為兩篇。第一篇圖數(shù)據(jù)以及圖模型（第1-3章）對圖數(shù)據(jù)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、知識圖譜的