本书以MATLABR2020a为平台，面向初中级读者，由浅入深地讲解MATLAB在信号处理中的应用知识。本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述，内容完整且每章相对独立，是一本全面讲解MATLAB信号处理的工具书。全书分为3个部分共15章。第1部分介绍MATLAB的基础知识，涵盖MATLAB基本语法概念、程序设计方法、图形绘制技巧等；第2部分介绍数字信号处理基本理论及其MATLAB实现，涵盖信号处理基础、信号变换、IIR滤波器的设计、FIR滤波器设计、其他滤波器、小波在信号处理中的应用等；第3部分为

本书以数字孪生平台顶层设计方法入手，对数字孪生软件系统的核心逻辑进行讲解，对数字孪生系统平台化实现进行描述，对数字孪生实现的核心路径—工业物联、智慧城市、通信网络—进行呈现。全书共5部分，第一部分介绍数字孪生技术发展趋势，第二部分介绍我国数字孪生产业发展需求，第三部分介绍开放式数字孪生体系架构，第四部分介绍通用数字孪生平台设计和实现，第五部分介绍数字孪生方案实践及未来展望。

O-RAN技术是无线通信领域的重要技术。本书作为该领域的入门书，在内容上尽可能涵盖O-RAN技术的各方面知识。全书共9章，其中第1、2章讲述全球O-RAN产业的发展与现状，包括O-RAN技术和组织的发展历史，全球运营商、传统设备厂商等的相关介绍；第3~8章分别详细讲述O-RAN架构及其各个模块，包括O-RAN的系统整体架构，O-RAN无线智能控制器的架构和接口功能，CU集中单元、DU分布单元和RU射频单元的协议架构，O-RAN云平台的架构和接口功能，以及O-RAN的管理和编排功能；第9章讲述O-

共融机器人是能够与作业环境、人和其他机器人自然交互、自主适应复杂动态环境并协同作业的机器人。“敏锐体贴型”的自然交互是共融服务机器人的研究热点问题之一。当前迫切需要共融机器人具备多模态交互信息的情感分析能力。本书针对多模态机器学习方法的情感分析领域，从多模态交互信息特征的学习表示出发，系统介绍了自然交互中的特征学习表示、特征融合和情感分类的方法，并进一步探讨了如何实现鲁棒的多模态情感分析法。本书是共融机器人自然交互领域国内第一本系统介绍多模态交互信息情感分析的专业书籍，可为读者掌握共融机器人研究

本书从算力网络的顶层系统设计出发，首先介绍了算力网络的核心功能，然后围绕算网大脑功能对涉及的关键技术实现进行了详细描述。第1、2章介绍算力网络技术发展背景与趋势，并深入讲解算力网络与云网的关系；第3章系统性地介绍算力网络的体系结构；第4章介绍与算网大脑有关联的算网运营交易技术；第5~9章详细讲解算网大脑的核心功能：算网一体编排、算网管理调度、算网智能运维、算网智能引擎和算网数字孪生；第10章介绍算力网络应用场景；第11章对算力网络的发展趋势做了展望。

未来十年将是算力网络（简称算网）蓬勃发展的十年，未来算网大数据的发展重点将聚焦在边缘计算、分布式协同计算、数据编织、隐私计算等核心技术领域。本书通过对这些核心领域的介绍，帮助读者快速了解和掌握算网大数据技术及应用场景。本书共四篇14章：第一篇（第1~3章）介绍算力、算力网络的基本概念和算力网络驱动的大数据发展趋势；第二篇（第4~7章）介绍面向算力网络的大数据关键技术，包括边缘计算、分布式协同计算、数据编织、隐私计算等内容；第三篇（第8~10章）介绍大数据技术在算力网络中的具体应用；第四篇（第11

《Java系统分析与架构设计》面向软件工程项目实战，内容按照软件项目的生命周期展开，分别为软件项目需求分析、软件项目架构设计（开发架构模式为主）、软件项目模块设计、软件项目的持久层设计（关系型物理表设计、Redis设计、MongoDB设计）、软件项目的部署等。 《Java系统分析与架构设计》共7章，第1章以大型企业项目“中国石油物资采购管理信息系统”为例，详细讲解需求分析技术，如流程图分解、UML用例图设计、UML状态图设计、概念模型分析等；第2章为“软件架构设计”，讲解架构设计五视图、Jav

本书围绕PaaS如何承载算力网络展开论述，帮助读者了解PaaS平台对算力网络的承载作用。本书的第1章和第2章是背景介绍，主要介绍算力网络发展背景和运营商IT架构演进的历史，帮助读者建立简单的基础知识；第3章~第9章讲算网PaaS，主要介绍PaaS平台在各个层面对算力网络的承载作用，帮助读者了解PaaS对算力网络承载作用的具体体现；第10章主要介绍磐基PaaS平台的一次东数西算实践，帮助读者建立PaaS平台对算力网络承载作用的直观体验；第11章是在算力网络场景下对PaaS未来演进的展望。

本书介绍了软件测试的基本概念、原理、基本方法及测试过程等内容，包括软件测试技术概述、静态测试、黑盒测试、白盒测试、集成测试、系统测试、测试报告管理、智能软件测试以及单元测试框架Junit、压力测试工具Jmeter的使用方法，同时还介绍了软件测试与质量保证等内容。本书为软件测试的基础教材，旨在让学生能够熟练地对实际软件进行有效测试，为后续核心课程的学习积累知识，培养学生专业技能，满足软件开发、软件测试、软件质量保障等技能要求。本书适合作为高等院校计算机相关专业学生的教材，也可作为软件测试及软件开发

本书以Python的安装、语句、数据类型和图像相关计算模块以及图像及其属性知识为基础，重点阐述Python图像处理中的空间滤波器、图像增强、仿射变换、傅里叶变换、图像分割、形态学操作、图像测量等主题技术和相关的深度学习中的神经网络和卷积神经网络，同时还介绍图像采集设备及其构成与成像原理，包括X射线和计算机断层扫描、磁共振成像、光学显微镜和电子显微镜。 全书共分3部分：第1部分（第1～3章）为Python计算与图像介绍，着重介绍Python语言与图像本身，包括数据类型和图像属性；第2部分（第4～