本书主要介绍通信系统的结构组成、基本概念和基本技术方法,包括各种模拟调制技术、数字调制技术、模拟信号数字化的方法,各种信道编码技术以及复用和同步技术。本书整体采用任务驱动式架构,由6个项目、29个任务和68个子任务组成。每个任务都是先提出“任务要求”,然后学习“必备知识”,最后进行“思考应答”。对于难度较大的任务,还在
本书包含五个教学项目:畸变测量、噪点测量、动态范围测量、颜色表现测量、清晰度测量,每个检测项目均以工作过程需完成的任务展开。
本书采用Python语言对数字图像处理进行讲解,相对于MATLAB,Python具有代码简短、可读性高、工具包多等特点,并且更能契合于企业需求,本书对多个经典实验进行实现,有助于学习者进行学习。本书包含10个章节,第1章对本书中使用python基础知识进行简单的介绍;第2章对数字图像处理的基础知识和操作进行学习;第3章
本书重点介绍经典信息论的基本理论,全书共7章,内容包括:绪论;信息的统计度量;信源的数学模型及信息量的度量;无失真信源编码理论和方法;信道的数学模型和信道容量;信道编码理论和方法;信息论在密码学中的应用。
本书共分6章,包括概述、随机过程、模拟信号的数字化传输、数字信号的基带传输、数字信号的频带传输和差错控制编码。本书将传输中的位同步和载波同步融入数字基带传输系统和数字频带传输系统进行介绍,使读者更容易理解同步原理和技术:同时将内容做了重新编排,先信源编码后通信信号传输,经典与现代的调制技术融合,力求更符合学生的认知规律
"本书阐述了数字信号处理的基本理论、算法和实际应用,内容包括:离散时间信号和系统的时域及频域表示、有限长序列的离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)算法、数字滤波器的设计及实现、数字谱分析及数字信号处理的实际应用等。重点介绍了离散时间信号和系统的时域、频域和z域分析的基础理论,以及信号抽样与重建的基本概念;
本书共9章,全面介绍了DSP芯片TMS320DM6437的硬件结构、指令系统、软件开发环境、程序优化方法、片内资源、外设接口及典型算法等,并给出了典型的数字信号处理算法的MATLAB设计与仿真以及基于TMS320DM6437的DSP程序开发实例,旨在使读者掌握DSP系统的设计与开发方法。本书每章末均配有习题,可供学习者
本书针对多区域模型存在计算量大、计算复杂等问题,结合并行计算技术,从鲁棒性和实时性两个方面研究,改进多区域模型效率;并针对分段迭代曲线拟合存在的重建区域轮廓不连续、重建区域尺寸有误差等问题,提出了一种基于融合细分的多区域纹理图像重构模型。
本书以深度学习为基础和技术背景为特色,首先介绍了大量与图像去模糊任务相关的技术背景与网络结构,其次阐述了采用深度学习解决图象去模糊任务的算法。全书从实际应用问题出发,介绍了图像去模糊基本理论,讲解了深度学习前沿算法在图像去模糊中的应用。
本书系统地介绍了功能微纳米材料及其在智能传感器件上的应用,重点针对表面增强拉曼基底探针及其传感检测、侧向免疫层析探针、光学纳米探针及其生物医学检测的应用进行了介绍,并着重讨论了磁性纳米颗粒、一维纳米材料、二维纳米材料、液态金属微纳米结构以及微纳米马达的智能传感应用。本书适用于对功能微纳米材料和智能传感检测感兴趣,并对微