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图像处理理论近年来发展迅速，从稀疏表示理论到基于张量表示和深度学习的图像处理方法不断涌现，并且这些全新的图像处理方法已经应用在手机、视频监控、遥感数据处理中心等平台上。本书以彩色图像、多/高光谱遥感数据、视频数据、偏振时序图像数据为研究对象，总结以张量表示方法和深度学习方法为核心的图像处理理论的昀新进展，并从工程应用的

本书系统地介绍了语音识别在大模型时代的新技术与新应用。全书共16章，原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）、语言模型和加权有限状态转换器（WFST）、语音大模型，重点描述了GMM-HMM、DNN-HMM和端到端（E2E）三种语音识别框架；应用部分包含Kaldi、W

"《数字信号处理——使用Python分析与实现(新形态版)》是一本面向工程技术人员、高校学生及对数字信号处理感兴趣的读者的专业图书。本书以Python语言为工具，对数字信号处理的基本概念、理论和方法进行了系统的阐述，并提供了大量的编程实例来加深理解。《数字信号处理——使用Python分析与实现(新形态版)》共分为7章，

本书从网络通信基础到提高、从传统IPv4网络到新型IPv6网络、将网络通信原理与华为技术案例和思科技术案例相结合。第1章阐述了OSI和TCP/IP模型、以太帧与交换机、IP协议、子网划分与网络聚合、思科和华为常用网络命令及仿真软件(PacketTracer、eNSP)、实物网络设备登录与管理等基础知识。第2章按照从易到

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本书关注声学回声消除问题，研究了目前流行的声学回声消除方法，包括基于传统信号处理的自适应滤波算法和基于深度学习的声学回声消除方法。详细描述了语音通信过程中线性回声和非线性回声的产生原因，研究了传统双讲检测算法的性能优劣，介绍并简要推导了传统线性回声消除算法和非线性回声消除算法的原理；同时，分析了相关经典回声消除算法的优

本书为考研用书，涉及：连续系统时域分析，高离散系统时域分析，傅里叶级数，Fourier变换，Laplace变换，Z变换，系统的状态变量分析，离散时间傅里叶级数及傅里叶变换等内容的重要概念、公式，实战演练。

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本书是一部信息技术类图书，从通信系统基础出发，详细阐述了传输系统工程、光缆线路工程以及无线通信室外基站工程的设计方法与关键要点。在移动通信网络优化方面，书中深入分析了移动性管理与移动网络优化的技术与方法。针对当前热门的5G网络，本书专门探讨了5G核心网基础、网络规划建设以及分流与端到端感知优化等策略。