本书共分为12章，每章由三部分组成：第一部分为复习笔记，剖析本章的重难点内容；第二部分为课后习题详解，对第4版的习题进行了详细的分析和解答；第三部分为名校考研真题详解，精选名校考研真题，并提供了详细的解答。

本书全面介绍了无线电信号监测的体系架构、规划设计方法及其主要内容，深入解析了超短波无线电监测管理一体化平台的技术规范要求，并结合已完成或正在进行的实际工程案例进行阐述。通过融合理论探讨、实践经验分享及具体工作案例分析，本书力求详尽覆盖超短波无线电信号监测项目的关键环节，采用文字描述、框图展示和设计图等多种形式呈现内容，

本书是与《信号与系统(微课版)(支持H5交互)》配套的辅导书，是根据高等院校“信号与系统”课程的基本要求，结合编者多年的教学经验编写而成的。本书共7章，内容包括信号与系统概述、系统的时域分析、连续信号的频域分析、连续系统的频域分析、连续信号与系统的复频域分析、离散信号与系统的z域分析、系统的状态变量分析。各章与主教材严

本书首先，针对多模态图像融合，介绍基于生成对抗网络的红外可见光图像融合和基于无监督信息保留增强的医学图像融合方法。其次，针对数字摄影图像融合，介绍基于生成对抗网络与自适应梯度联合约束的多聚焦图像融合和基于本征图像分解的多曝光图像融合方法。然后，针对遥感图像融合，介绍基于生成对抗网络的无监督全色锐化和基于尺度迁移学习与光

本书详细地介绍了数字图像处理的基础知识以及相关技术。为了使基于图像理论的知识点更加容易被理解、实用性更强，本书大量引用具体实例，并紧密联系实际图像处理的应用背景，同时列举了基于Python的仿真实例。全书共分为7章，第1章为绪论，旨在让读者对数字图像处理基础有一个概要的认识；第2章介绍图像视觉系统与图像输入/输出设备，

本书深入探讨深度学习在图像识别领域的革新应用，从基础理论到前沿实践全面覆盖。阐述神经网络架构、算法精髓，展示卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及生成对抗网络(GAN)等网络在图像识别中的创新应用。聚焦医学影像、公共安全、智能交通等领域，探讨深度学习技术的广泛影响力。

本书是《数字信号分析与数据处理》课程的实验教材，实验内容紧密结合课程的理论教学，全面系统地介绍了利用MATLAB对信号与系统相关理论知识进行计算机仿真的具体方法，并给出了详细的MAATLAB程序示例分析。全书共有11个实验，内容分别是连续时间信号与系统的时域分析、离散时间信号与系统的时域分析、连续时间信号与系统的频域分

全书共6章。第1章介绍信息论的诞生、一般模型和香农信息的概念。第2章介绍信息度量、平均信息量等概念，给出不确定性的基本度量方法。之后的4章分别研究离散信源、无失真信源编码、离散信道、有噪信道编码方面的内容。本书围绕平均自信息量、平均互信息量、平均符号熵、平均码长、信道容量、平均错误概率六大概念，由点及面、由浅入深，逐级

本习题册主要由习题和参考答案两部分组成。习题类型丰富，包括选择题、填空题、判断题、计算题、证明题及分析设计题，内容涉及信号与系统的基本概念及分类和性质、连续系统和离散系统的时域分析、连续系统的频域和复频域分析、离散系统的z域分析、系统函数、系统的状态变量分析等。 本习题册共分为三册，其中第1册和第3册中分别附有相应的

本书是《Python语言程序设计基础》(张世文等主编，西安电子科技大学出版社出版)一书的配套实践教程，主要内容包括三部分：实验指导、习题与解答、计算机等级考试二级Python模拟试题。 实验指导部分中的每个实验均由实验目的、实验范例和实验内容组成，实验内容紧扣Python语言知识点，且难易结合，有助于学生巩固知识、拓宽