本書(shū)共分為十五章，介紹了數(shù)字信號(hào)處理基礎(chǔ)、信號(hào)與函數(shù)、信號(hào)與傅里葉級(jí)數(shù)、信號(hào)與頻譜、傅里葉級(jí)數(shù)與傅里葉變換、信號(hào)的卷積、信號(hào)的采樣、信號(hào)的調(diào)制與解調(diào)、信號(hào)的上下變頻、信號(hào)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(hào)處理的實(shí)現(xiàn)。

本書(shū)共8章：第1章為緒論，第2章為信號(hào)非線性動(dòng)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(dòng)力學(xué)特征提取方法，第8章為基于新型非線性動(dòng)力學(xué)特征

本書(shū)共分為6章。第1章作為緒論，介紹了本書(shū)的研究意義和研究現(xiàn)狀。第2章簡(jiǎn)要敘述了本書(shū)用到的Hilbert空間的基本知識(shí)，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(wèn)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(shū)是在第一版的基礎(chǔ)上修訂而成的。本書(shū)內(nèi)容分為兩部分:第1至第7章為第一部分，著重介紹數(shù)字圖像處理的基本概念、原理和方法;第8章至第13章為第二部分，以Photoshop2023為應(yīng)用支撐環(huán)境，介紹圖像創(chuàng)作必備的知識(shí)和技能，通過(guò)操作實(shí)例將數(shù)字圖像處理理論知識(shí)與具體應(yīng)用結(jié)合，有利于讀者進(jìn)一步掌握和應(yīng)用相關(guān)知識(shí)提高應(yīng)用技能

本書(shū)是信號(hào)與系統(tǒng)課程實(shí)踐環(huán)節(jié)的配套用書(shū)，通過(guò)提供豐富的實(shí)驗(yàn)科目，增強(qiáng)學(xué)生對(duì)理論知識(shí)的理解，提升學(xué)生的工程實(shí)踐能力、創(chuàng)新思維能力以及運(yùn)用理論知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。 本書(shū)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(zhǎng)期的課程教學(xué)和科研實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)編寫(xiě)而成，內(nèi)容覆蓋面廣，將硬件實(shí)驗(yàn)和軟件仿真相結(jié)合，注重知識(shí)的拓展

本書(shū)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(xiě)團(tuán)隊(duì)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(tuán)隊(duì)”。本書(shū)圍繞頻域和時(shí)頻對(duì)偶性兩條主線講述，分為十章，分別是緒論、連續(xù)信號(hào)的離散化與重構(gòu)、離散信號(hào)與系統(tǒng)的時(shí)域

圖像處理理論近年來(lái)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(xí)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(jī)、視頻監(jiān)控、遙感數(shù)據(jù)處理中心等平臺(tái)上。本書(shū)以彩色圖像、多/高光譜遙感數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、偏振時(shí)序圖像數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，總結(jié)以張量表示方法和深度學(xué)習(xí)方法為核心的圖像處理理論的昀新進(jìn)展，并從工程應(yīng)用的

"《數(shù)字信號(hào)處理——使用Python分析與實(shí)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(duì)數(shù)字信號(hào)處理感興趣的讀者的專業(yè)圖書(shū)。本書(shū)以Python語(yǔ)言為工具，對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的基本概念、理論和方法進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述，并提供了大量的編程實(shí)例來(lái)加深理解�！稊�(shù)字信號(hào)處理——使用Python分析與實(shí)現(xiàn)(新形態(tài)版)》共分為7章，

數(shù)字圖像處理技術(shù)是推動(dòng)技術(shù)革新和社會(huì)進(jìn)步的重要驅(qū)動(dòng)力之一。本書(shū)旨在為初學(xué)者以及有一定基礎(chǔ)的讀者提供全面、系統(tǒng)且易于理解的數(shù)字圖像處理入門指南。本書(shū)從數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)概念出發(fā)，逐步引導(dǎo)讀者深入了解各種先進(jìn)的數(shù)字圖像處理技術(shù)，覆蓋了從核心理論到算法實(shí)現(xiàn)，再到實(shí)際應(yīng)用的全方位知識(shí)體系，幫助讀者更高效地學(xué)習(xí)和掌握數(shù)字圖像處理

本書(shū)圍繞深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波理論對(duì)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(kāi)了深入研究。事實(shí)上，在空間域中的深度學(xué)習(xí)方法難以有效地挖掘細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)信息。小波分析作為信號(hào)處理領(lǐng)域的重要理論，其優(yōu)勢(shì)是可以將信號(hào)分解到不同的分辨率上，在獨(dú)立處理信號(hào)的同時(shí)又能逐漸精細(xì)地采樣高頻信號(hào)，從而聚焦對(duì)象的細(xì)節(jié)，這