“数字信号处理”课程主要内容包括：离散信号和系统的时域、频域和复频域分析，离散Fourier变换（DFT）及其应用，离散Fourier变换快速算法（FFT），IIR数字滤波器设计，FIR数字滤波器设计，数字滤波器的结构及实现，多速率信号处理基础，信号时频分析等。通过本课程的学习，使学生掌握进行信号分析与处理的数字化方法

"本书是根据当前通信技术的发展，配合在线开放课程教学的需要编著而成的。其特点是兼顾系统性和先进性，内容完整齐备，阐述浅显易懂，案例新颖实用，且配套资源丰富。本书的修订得到了教育部战略性新兴领域“十四五”高等教育教材体系建设团队新一代信息技术（新一代通信技术）项目的支持。全书共14章，主要内容包括绪论、通信信号分析基础、

本书面向非电子信息类理工科专业的硕士研究生和高年级本科生，系统介绍信号处理与数据分析的基础理论与基本应用，旨在使读者掌握信号处理与数据分析的基本理论与基本方法，并解决各领域科学研究与工程实际中的信号处理相关技术问题。全书共14章，包括信号与系统的基本原理、傅里叶理论和信号与系统的频域分析、信号与系统的复频域分析、信号的

"本书是一本介绍数字图像处理入门与基础的图书。数字图像处理已经融入日常生活中，其重要性不言自明。本书以现代数字图像处理发展的**理论为基础，以当前***的Python编程语言作为工具，借助NumPy、Pillow和Matplotlib等库，以理论和实践相结合，二者并重的形式介绍数字图像处理。本书共9章，其中数字图像处理

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

图像先验的数学建模是最经典的图像先验的利用方法。它不仅反映了人们想了解事物背后原理的渴望，也是诸多对可靠性与稳健性有高要求的实际应用的需求。本书展示了几种典型图像处理与分析场景下的先验建模方法，既涉及无监督学习框架，也涉及有监督学习框架，相信能够对领域的发展有一定的助力，同时也能给读者带来新的启发。本书适合数学类、计算

本书共7个章节，大致可分四个板块。1、2章为第一板块，介绍数字图像基础知识及彩色图像处理，使得读者了解数字图像处理最基本概念，并且能够上手数字图像处理基本流程。3、4章节为第二板块，介绍图像空间滤波与图像频域滤波，使读者可以了解数字图像处理的一般原理。第5章为第三板块，介绍数字图像特征提取，可以让读者了解到数字图像处理

随着网络传输技术以及移动设备的发展与进步，以基于深度图像的绘制技术为核心的3DTV、立体视频、自由视点视频、三维场景远程绘制等图形图像系统逐渐得到广泛应用。这类系统的特点是服务器端仅传输稀疏的参考视点深度图像，客户端可以合成任意视点下的图像，其呈现给用户的结果称为虚拟视点图像。与传统图像失真不同，虚拟视点图像的失真具有

信号的分析与处理过程是对测试信号进行去伪存真、排除干扰从而获得所需的有用信息的过程。信号分析是指研究信号的构成和特征值的过程，信号处理是指对信号进行必要的变换以获得所需信息的过程，信号的分析与处理是相互关联的两个过程。本教材聚焦于信号计算、信号分解和系统的变换域分析三个中心问题。采用实际案例解析与基础理论和知识剖析的方

机器学习作为当今国内外研究的热点在智能系统中得到了重视和运用，贝叶斯是机器学习的核心方法之一，以贝叶斯理论作为中心的贝叶斯网络必将应用延伸到各个问题领域。本书介绍了贝叶斯网络的学习推理过程及其在阵列信号处理中的应用，主要内容包括独立及相关信号高分辨测向算法稀疏先验模型设计、高自由度阵列欠定方位估计算法设计以及贝叶斯稳健