本書基于硬件平臺和仿真軟件，共設17個實驗項目，全書分為指導書(儀器簡介及實驗1~實驗17)和附錄(附錄1、附錄2)兩部分。前8個實驗項目需要硬件平臺支撐，是基于虛擬實驗平臺和實驗模塊開設的，其將信號與系統(tǒng)的相關概念與具體模塊相結合，使學生能通過實際應用驗證和測試相關理論知識。后9個實驗項目為仿真軟件部分的實驗項目，難

陣列信號處理是信號處理的一個重要分支，在雷達、通信等領域，以及無人駕駛、物聯(lián)網等方向均有廣泛的應用，陣列方向圖綜合是陣列處理中一個重要研究方向，是一種使用傳感器陣列定向發(fā)送和接收信號的信號處理技術。本書聚焦“陣列方向圖調控理論及應用”進行深入研究，旨在解決當前陣列信號處理領域中的關鍵技術難題，特別是方向圖設計的靈活性、

本書共9章：第1章主要介紹Python語言的語法和圖形用戶界面設計；第2章主要介紹Python語言圖像處理中常用的基礎類庫；第3章主要介紹深度學習理論基礎、深度學習框架和卷積神經網絡；第4-6章主要介紹圖像處理的基礎和典型應用一一圖像分類、圖像分割和目標檢測，詳細介紹了相關數(shù)據集、典型實現(xiàn)方法和具體實現(xiàn)；第7章主要介紹

"本書介紹隨機信號分析、檢測與估計理論的基本原理及其應用。全書共9章，主要內容包括隨機變量基礎、隨機過程的基本概念、隨機過程的線性變換、隨機過程的非線性變換、窄帶隨機過程、馬爾可夫過程與泊松過程、估計理論、統(tǒng)計判決理論、噪聲中信號的檢測。本書在內容編排上按照基本理論、應用實例、實驗的形式展開，強調對隨機信號分析與處理基

數(shù)字圖像作為現(xiàn)代社會中不可或缺的一部分，已經被應用于多個領域。數(shù)字圖像技術的發(fā)展使得數(shù)字圖像藝術得以誕生，并為藝術家提供了新的表達方式；同時，數(shù)字技術的進步也推動了數(shù)字圖像藝術的發(fā)展。數(shù)字圖像藝術的研究需要結合計算機圖形學、計算機視覺、圖像處理、機器學習等領域的技術，以更好地理解其自身特點和設計的原理。本書以數(shù)字圖像藝

本書介紹了Python信號處理工具箱的體系架構及其函數(shù)和實例。本書共8章，主要包括數(shù)字信號處理概況，Python編程基礎，信號生成和預處理，測量和特征提取，變換，相關性和建模，數(shù)字和模擬濾波器，頻譜分析等內容。為了便于讀者學習使用和參考，書中提供了較完整的原理方法介紹和計算推導實例。

圖像處理作為一門發(fā)展迅速的學科，涵蓋內容極其廣泛。本書力求在有限的篇幅內盡可能覆蓋圖像處理的基礎知識以及各重要分支。本書共分4部分：第1部分(第1-6章)介紹圖像處理基礎知識；第2部分(第7-10章)介紹圖像分割、區(qū)域分析、邊緣檢測與尺寸測量、圖像匹配等圖像處理的各重要分支；第3部分(第11章)介紹機器學習知識；第4部

本書是關于隨機信號分析與處理的教材，由國防科技大學電子科學學院王展教授等編著。本書一共7章，以離散時間隨機信號分析與處理為重點，系統(tǒng)地介紹了高級信號處理的理論方法與實現(xiàn)技術，內容主要包括隨機信號基礎知識、信號建模、最優(yōu)濾波器、自適應濾波器、功率譜估計、高階譜估計以及典型仿真案例等。本書強調基本概念和理論方法，并注重與工

信號與系統(tǒng)是許多專業(yè)的必修基礎課程，該課程能夠讓學生建立起信號分析與處理，以及系統(tǒng)分析與處理的基本知識架構，具備信號處理和系統(tǒng)分析的初步能力。隨著新的專業(yè)培養(yǎng)方案出臺，本科階段總體學時數(shù)呈下降趨勢，但對能力的要求在不斷提高，特別是對學生應用基礎知識解決工程實際問題的能力有更高的要求。本書的出版正是在這一背景下，結合大學

本書在保留第一版內容的基礎上，在原有的信號與系統(tǒng)、線性時不變系統(tǒng)、周期信號的傅里葉級數(shù)表示、連續(xù)時間傅里葉變換、離散時間傅里葉變換、抽樣、拉普拉斯變換和Z變換這八章內容的基礎上，新增加狀態(tài)變量表示一章。每章均包括學習要點、典型例題、思維導圖和習題解答三部分。此外，為了有利于學生學習，每章通過掃描二維碼的形式還增加了客觀