本书以“激发学习兴趣、强化学习效果、突出实际应用及工程实践”为导向，在突出实践的特色基础上，兼有深入浅出、浅显明了的优点，主要对象为应用型本科院校相关专业师生。作者经过多年的诸多探索，对全书进行了内容的梳理编排和精品案例的遴选工作： 1.内容梳理编排 并没有沿袭传统教材“面面俱到”的编排方式，而是更强调从实际应用切入，

本教材就是针对地方高校学生编写，培养学生适应当今科技发展，同时利于地方高校学生更好地掌握该技术方面知识，编写针对地方高校数字图像处理相关教材。人工智能技术的快速发展，要求信息与通信工程、计算机科学与技术等相关学科学生对数字图像处理知识的掌握，围绕地方高校人才培养目标和办学特点，有针对性地进行教材建设，更适合地方高校学生

本书系统地论述了信号与系统的基本概念、基本理论和基本分析方法,主要内容包括信号与系统的时域分析、频域分析、复频域分析，系统的状态变量分析，以及信号与系统分析的工程应用。本书采用连续和离散并行,先时域后变换域的体系结构,同时在信号与系统的分析中引入了MATLAB仿真工具，有助于读者培养与提升实践能力。本书可作为高等学校电

本书共9章，全面系统地介绍了通信原理课程的核心知识，主要内容包括通信概述、信息度量与信号分析、随机过程和噪声特性、模拟信号的调制与解调、模拟信号的数字化、数字基带传输、数字频带传输、时分复用和同步技术以及信道编码技术。为把理论更好地融入实践，除第1章与第4章外，本书在其余各章都提供了实验，并在其中设置了答疑解惑部分，旨

全书共计11章，由基础篇和应用篇构成。基础篇共6章，主要阐述信号与系统的基本概念、基本理论与方法。应用篇共5章，主要从多模态信号处理的角度出发，介绍多模态信号处理、融合相关理论以及面向人工智能、机器视觉等新兴领域的应用。

本书属于神经网络与图像分割领域的专业学术著作，由神经网络基础、神经网络编程基础、卷积神经网络结构研究、图像的表示与特征提取研究、卷积神经网络在图像分割中的应用研究、图像分割模型结构与函数优化、图像分割模型训练策略与融合优化以及卷积神经网络图像分割模型的具体应用等多个部分组成。全书以卷积神经网络和图像分割技术为研究对象，

本书是普通高等学校“十四五”电子通信类系列教材之一。本书以LabVIEW2020版本为对象，理论与实验结合，深入浅出地阐述LabVIEW的编程实现以及LabVIEW在信号处理中的应用。具体内容包括：基于LabVIEW的数学分析实现过程，LabVIEW在数字信号处理、数字滤波器等领域的应用，同时分析LabVIEW与其他应

《数字图像处理（第5版）》全面地介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本方法。全书共14章，包括绪论、数字图像处理基础、数字图像的基本运算、空间域图像增强、频率域图像处理、图像恢复、图像压缩编码、小波图像处理、图像分割、图像特征提取、彩色图像处理、形态学图像处理、目标表示与描述、视频图像处理基础，内容覆盖

本书主要介绍数字图像处理的基本内容及相应的MATLAB程序实现。主要内容包括图像的基本操作、图像的基本运算、图像变换、图像的形态学操作、图像增强、图像去噪、图像分割等。在内容组织上注重理论与实践的相辅相成，一方面通过对理论内容进行简明扼要的介绍，使读者能够顺利进入实践环节；另一方面通过实践操作使读者进一步理解并掌握相关

本书主要讲述确定性信号与线性时不变系统的时域和变换域分析的基本概念和方法，在重视基础理论、基本概念的同时，结合实际工程应用。本书主要内容包括：信号与系统的基本描述、分类和性质；信号与线性时不变系统的时域分析；连续线性时不变系统的频域分析与复频域分析；离散线性时不变系统的频域分析与复频域分析；信号与系统的变换域分析方法在