本书内容包括：基于聚类分析的分割、基于Mercer核的聚类算法、空间约束的核聚类图像分割算法、结合有偏场纠正的快速核聚类算法、基于聚类典型数据的快速核聚类算法等。

本书依据课程集群化改革思路，探索“信息与编码”和“通信原理”课程的内在联系，整合优化两门课程的知识体系，系统地介绍了信息编码原理和通信技术，信息编码的内容主要包括信息的基本概念、信源的数学模型与信息熵、信源编码、信道模型与信道容量、传输码型，以及有噪信道编码；通信技术的内容主要包括通信网的基本概念、交换技术，通信系统组

本书介绍非重构框架下的频谱感知方法，内容主要是利用压缩感知理论分析压缩前后信号的各种统计特性及基于非重构思想的各种频谱感知算法性能，具体包括非重构频谱感知概述及其基本理论、基于稀疏表示和字典训练的频谱感知、非重构框架下的能量感知、非重构频谱感知框架下的测量矩阵优化、非重构框架下的特征值频谱感知，以及非重构框架下基于动态

本书以通信系统为主线，深入浅出地介绍了通信基本原理和相关技术。全书共分10个单元，对通信系统的组成、信号与频谱、语音编码、图像编码、模拟调制、数字基带传输系统、数字频带传输系统、信道与复用、信道编码、传输中的同步进行了全面的介绍，精心设计了相关实践训练项目，是一部体系新颖、内容全面的通用基础教材。本书可作为高职院校和其

针对恶劣信道环境，本书系统介绍了目前通信系统中常用的线性分组码、二进制循环码、BCH码、卷积码、Tu?rbo码、LDPC码、极化码、扰码，以及交织器参数等9个方面的逆向分析问题：结合具体的应用场景，给出了在高误码率或低信噪比条件下适用的参数识别解决方法。

针对传统时频分析方法能量发散导致的特征模糊问题，阐述能够处理强时变信号的高阶多次压缩变换。针对瞬态信号处理与特征提取问题，描述能够处理瞬态信号的二阶多次瞬时压缩变换。针对传统时频分析方法难以刻画信号微弱特征的问题，提出能够用于时变信号与频变信号处理的微弱特征增强算法。将所提出的时频分析方法用于上肢sEMG信号分析与动作

全书共9章,其中,第1-7章分别给出了配套教材第1～8章的学习要点、重要公式、若干难掌握问题的深入分析与解法、习题与上机题的详细解答(包括所使用的MATLAB程序),第8章给出了配套教材第10章6个上机实验的实验原理、实验方法、实验程序和实验结果,第9章给出了5套自测题及其参考答案。

本书融合了统计机器学习和数字信号处理方面的知识，详细描述了相关的数学基础和算法，以扎实的、逐步推进的方式引入并讲解概念，以便在实际的软件应用中实现这些想法和算法。对于我们面临的实际问题，书中提供了技术背景，解释了为什么某些方法（而不是其他方法）能够成为zui佳实践；而对于新的问题，书中则提供了框架，教会你如何进行思考和

聚类分析是统计模式识别中无监督模式识别的一个重要分支。基于图谱理论的聚类方法通过构造样本之间的相似图，得到样本的聚类结果。本书主要介绍基于图谱理论的聚类方法，并对模糊理论和进化计算方法在图像分割中的应用进行介绍。本书立足于图划分和谱聚类算法，主要论述基于数据约简的谱聚类算法、非局部空间谱聚类图像分割算法、基于模糊理论的

平流层飞艇可在高空长时间驻留，在遥感探测等领域具有广阔的应用前景。本书共6章，介绍了艇载高分辨率成像探测系统技术。对于艇载微波载荷，分析了大口径共形轻量化天线关键技术，基于子阵结构大口径稀疏阵列天线论述了主动雷达和外辐射源雷达的成像探测性能，同时介绍了基于大型阵列的低频信号产生方法。对于艇载光学载荷，分析了大口径轻量衍