本教材以“新工科理念”为指导，以“易学易教、注重工程能力和创新能力”为出发点，详细介绍了信号分析与系统分析的基本概念、基本理论和基本方法，同步介绍了ＭATLAB在信号与系统分析中的典型应用。全书共７章，包括绪论、连续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析、连续时间信号与系统的复频域分析、离散时间信号与系统的时域分析、离散时间信号与系统的ｚ域分析、系统的状态变量分析及附录。各章配备了学习指导、ＭATLAB应用、丰富的习题和上机练习。为促进学生的全面发展，充分发挥教书育人的作用，本教

本书全面系统地阐述了离散时间信号、系统和现代数字处理的基本原理。全书共15章，内容包括离散时间信号与系统、z变换及其在LTI系统分析中的应用、信号的频率分析、LTI系统的频域分析、信号的采样与重建、离散傅里叶变换的性质和应用、快速傅里叶变换算法、离散时间系统的实现、数字滤波器的设计、多速率数字信号处理、多速率数字滤波器组和小波、线性预测和最佳线性滤波器、自适应滤波器和功率谱估计。全书理论联系实际，并且提供了大量精心设计的习题。本书可作为电子工程、计算机工程、计算机科学、地球物理、气象、生物医学工

全书共5章，主要介绍随机信号的基本理论、常用分析方法及基本仿真方法。本书从分布律、数字特征和特征函数引出随机信号的基本概念，分别在时域和频域讨论随机信号的特点，并将连续时间的随机信号扩充到随机序列。书中详细介绍了电子系统中常用随机信号的统计特性，包括白噪声、高斯过程、窄带过程、马尔可夫链，以及各种随机过程在通信、雷达等电子系统中的应用。本书系统地讨论了基于MATLAB和Python环境的离散随机信号仿真方法。书中习题有详细的参考答案，读者可以通过书中二维码查询。本书的目的是为读者打下牢固的随机信

本书为普通高等教育"十一五”国家级规划教材。本书系统讲述数字信号处理的基本原理、算法及其实现方法。主要讲述时域离散信号与系统的基本概念和时域、频域的分析方法。重点介绍信号相关性的基本概念和信号相关函数及其应用、离散傅里叶变换及其快速算法、数字滤波的基本概念与理论、数字滤波器的设计与实现方法。介绍模拟信号数字处理原理与方法、多采样率数字信号处理的基本理论和高效实现方法，数字信号处理的典型应用。结合各章的内容，介绍相应的MATLAB信号处理工具箱函数，并给出用MATLAB阐述问题和求解计算问题的程序

深度学习凭借其在识别应用领域中超高的预测准确率，在图像处理领域获得了极大关注，这势必将提升现有图像处理系统的性能并开创新的应用领域。利用卷积神经网络等深层神经网络的解决方案，可以逐渐取代基于算法可解释的传统图像处理工作。尽管图像预处理、后期处理和信号处理仍在大量采用现有方法，但在图像分类应用中，深度学习变得愈加重要。在该背景下，本书系统介绍了深度学习在数字图像处理各个研究分支的应用，包括图像增强、图像复原、图像检索、图像压缩、图像分割、目标检测、动作识别和图像配准等。每一部分都对传统方法做了概述

本书内容由浅入深、循序渐进，涵盖了深度学习在图像处理中的应用技术。本书共8章，首先简要介绍图像处理技术，以及深度学习在图像领域中的应用；接着对深度学习在图像处理中的应用技术进行详细介绍，包括图像阴影检测、图像阴影去除、图像噪声处理、图像匀光和匀色等内容；然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法进行讲解；最后以基于深度学习的红树林提取和屋顶提取与绿化评价为例，详细讲解深度学习在图像处理中的应用。

内容提要本书将理论知识、工程技术和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理与识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取等。另外，本书还对机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术—人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）。本书结构紧凑，内容深入浅出、图文并茂，适合计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生，以及工作在图像处理与识别领域一线的广大工程技术人员参考使用。

本书为国家“十一五”“十二五”规划教材和国家级精品教材。全书分十章，包括：绪论，图像、图像系统与视觉系统，图像处理中的正交变换，图像增强，图像编码，图像复原，图像重建，图像分析，数学形态学原理，模式识别的理论和方法。每一章都安排了大量的思考题，供教学或自学练习，以便加深对本书所述内容的理解。随本书附带的立体化教学素材可在电子工业出版社的华信教育资源网上免费下载。本书可供从事信号与信息处理、通信、自动控制、遥感、生物医学工程、医学、物理、化学、计算机科学乃至经济、商务及社会科学的科研人员、大专院校

本书主要介绍数字图像处理基础知识与基于OpenCV和C的图像编程技术的相关内容，旨在帮助读者尽快掌握数字图像理论知识和编程技术。本书第1章主要介绍OpenCV基础；第2章主要介绍图像预处理；第3章主要介绍图像分割和数学形态学；第4章主要介绍特征提取与匹配；第5章主要介绍模板匹配与轮廓绘制；第6章主要介绍视频录制与目标追踪；第7章主要介绍三维重建；第8章主要介绍距离测量与角点检测；第9章主要介绍图像识别应用，涉及文字识别、二维码识别、人脸识别和车牌识别等内容；第10章主要介绍基于深度学习的图像应用

本书是依据编者多年从事数字图像处理教学和科研工作的研究成果与心得体会，并参考相关文献编写而成的。本书注重数字图像处理理论与应用的紧密结合，在阐述基本理论的基础上，以强调实践应用为特色，基于MATLAB工程软件介绍了大量图像处理基本方法的实现实例。全书共8章，分别为概述、数字图像处理基础、图像变换、MATLAB图像处理工具箱、图像增强、图像复原、图像压缩与编码、数字图像处理的工程应用。本书第1～7章配有课程思政案例设计和精心设计的练习题，可以帮助读者巩固所学知识。本书可作为普通高等院校自动化、通信