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本书强调现代数字图像处理理论与应用的紧密结合，在阐述基本原理的基础上，通过计算机软件工具介绍实现图像处理的基本方法。首先，本书介绍了数字图像处理的定义、方法、特点、应用与发展以及数字图像基础知识。接着，详细论述了图像增强、图像的几何变换、图像点运算、图像复原等内容。最后，阐述了数字图像处理技术的分类识别及特征检测的应用

这本书共分为五章。第1章讨论了FSK、QPSK和MSK等调制技术以及对应谱分析方法，第2章讨论了多径时变信道模型(包括连续和离散两类)、相干时间、相干频率、多普勒扩展和时延扩展，第3章介绍了检测理论(包括Bayes技术、Mini-Max技术、Neyman-Pearson技术)，以及估计理论(包括MMSE、MMAE、MA

本书第一、二和三版分别于1981年、2000年和2011年与读者见面。第四版与前三版之研究范围、结构层次大体相同，仍然是讨论确定性信号经线性时不变系统传输与处理的基本概念和基本分析方法，从时域到变换域，从连续到离散，从输入输出描述到状态空间描述，以通信和控制工程作为主要应用背景，注重实例分析。第四版保持了前三版之特色：

本书系统地论述了信息论与编码的基本理论。全书包括7章和4个附录，主要内容包括信息的概念、信息论的研究内容、信息论的发展历程、信源及其熵、信道及其信道容量、率失真函数、信源编码、信道编码和保密编码等，附录主要是本书需要的预备知识，如概率论基本公式、有限域、向量空间与矩阵等基础知识。本书注重概念，联系实际，加入了一些新的概

本书基本遵循“从信号到系统”“从时域到变换域”“从连续到离散”3个维度阐明信号与线性系统分析的基本原理和方法。全书分9章，具体包括信号与系统的基本概念、连续时间信号与系统的时域分析、连续时间信号的频域分析、连续时间系统的频域分析、连续时间信号与系统的复频域分析、离散时间信号与系统的时域分析、离散时间信号与系统的z域分析

本书主要内容包括语义图像分割相关理论和具体事项，在介绍语义图像分割目的和相关技术及传统分割算法的基础上，讲述了从神经网络到深度学习的发展过程，重点介绍了全卷积网络，通过采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换；从而进一步介绍了基于全卷积网络改进的Unet网络，以及两种基于全卷积网络的SegNet网络：正常版与贝

本书在对图像降噪方法的研究现状和经典的图像降噪方法进行回顾总结的基础上，分别针对灰度和彩色图像中不同类型噪声的特点，主要结合脉冲耦合神经网络模型、数学形态学理论、非线性滤波理论、方差稳定变换、模糊集理论等方法，介绍了相应的降噪方法的算法原理及结果。同时还对基于嵌入式系统软硬件平台的图像降噪方法相关实现进行描述，包括实现

本书是系统论述数字信号处理技术的新形态教材，包含丰富的教学资源，包括纸质图书、教学课件、程序代码、教学大纲和电子教案等。全书共分为12章：第1章论述信号的概念、分类以及数字信号处理发展历程和主要应用等；第2章论述离散时间信号与系统、线性时不变系统和线性常系数差分方程；第3章论述离散时间傅里叶变换及其性质，以及离散时间系

本书是作者总结多年工程实践经验的基础上编写而成，涵盖了大量关于信号质量评估的理论知识和仿真实验。书中从最为基本的信号和信道的概念出发，通过理论讲解、实验仿真以及公式推导等多个方面和角度向读者展示了信号质量评估体系化的研究。书中也对当前所使用到无线电搜救信号以及GNSS信号的质量分析进行了详细分析和介绍；同时也提出了全新