阵列信号处理是信号处理领域的一个重要分支，它采用传感器阵列来接收空间信号。与传统的单个定向传感器相比，传感器阵列具有灵活的波束控制、较高的信号增益、极强的干扰抑制能力以及更高的空间分辨能力等优点，因而具有重要的军事、民事应用价值和广阔的应用前景。具体来说，阵列信号处理已涉及雷达、声呐、通信、地震勘探、射电天文以及医学诊断等多个国民经济和军事应用领域。本书分为11章，主要内容涵盖阵列信号处理基础、波束形成、DOA估计、二维DOA估计、宽带阵列信号处理、分布式信源空间谱估计、阵列近场信源定位、互质阵

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。

本书主要介绍物联网的体系结构及关键技术，与RFID相关的技术及工作原理，RFID读写器的设计及应用，典型的物联网应用案例等内容，具体包括物联网的结构体系、关键技术，RFID技术的基本概念、工作原理、国际标准和相关技术，典型的RFID读写器电路构成和程序设计，与RFID装置的二次开发相关的技术和案例，以及来自企业的物联网典型应用案例等。本书既可以作为应用型本科信息类专业射频识别技术课程的教材，也可以作为本科非信息类专业学生以及物联网工程、自动识别技术企业等人员学习射频识别技术的专业书籍。

信息论与编码是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、数据压缩等问题的应用学科理论，是电子通信类专业重要的学科基础课。本书介绍香农信息论的基本内容：信息的度量方法、信源编码（无失真信源编码和限失真信源编码）及信道编码（纠错编码、安全编码和网络编码）的基本理论与方法。为方便学生理解，本书对重点、难点进行了数字化处理与演示；为培养学生解决实际问题的能力，在每章中引入了理论联系实际的内容。本书可配合中国大学MOOC上的“信息理论与编码”线上课程使用，也可作为相关专业学生的配套教

数字信号处理（DSP）是面向电子信息学科的专业基础知识，也是多门新兴学科的理论基础。作为广泛应用的脚本语言，Python在DSP领域中也很常用。 本书介绍了如何通过Python语言实现数字信号处理的应用。全书共有11章，以Python代码为示例由浅入深地向读者介绍了数字信号处理的相关知识及其应用。书中涉及周期信号及其频谱、波形的谐波结构、非周期信号及频谱图、噪声、自相关函数、离散余弦变换和离散傅里叶变换、滤波、卷积、微分与积分、调制采样等数字信号处理相关技术。每一章都是从示例开始，引导读者通过编