本书结合信息论基本理论，全面、系统地介绍了数字通信的原理与技术。全书共13章。第1章和第2章介绍了通信系统和与数字通信相关的数学基础知识；第3～6章结合信息论中关于信源编码的基本理论，介绍了信源编码的原理和方法等知识；第7～9章结合信息论中关于信道容量和信道编码定理的基本理论，介绍了信道编解码的原理和方法等知识；第10～12章介绍了数字基带信号和调制信号的表示方法，并根据最佳接收机设计准则，分析了在加性高斯白噪声（AWGN）信道和存在符号间干扰（ISI）的带限信道这两种典型信道条件下的最佳检测问

本书主要介绍了图像画质相关的各类底层视觉任务及其相关算法，重点讲解了去噪、超分辨率、去雾、高动态范围、图像合成与图像和谐化、图像增强与图像修饰等多种类型的基础任务的设定及其对应的经典算法和模型。本书讨论了底层视觉任务的基本特征，并从成像过程及图像处理的基础知识出发，系统分析了不同任务下的退化机制，以及对应的算法设计原则。本书在算法选择上兼顾了经典的传统图像算法及当前较新的人工智能模型算法，可以作为从图像处理领域或者深度学习领域进入底层计算机视觉领域进行学习的读者的基础读物。本书主要面向的读者群体

本书深入、系统地阐述了信号与系统的基本理论和分析方法。全书共8章，内容包括信号与系统分析导论，连续时间信号与系统的时域分析、频域分析、复频域分析，连续时间信号的采样与恢复，离散时间信号与系统的时域分析、z域分析，系统的状态空间分析。本书主要讲述信号与系统的基本概念、分析方法和知识脉络。书中配有大量的例题、习题，大量的例题着重于强化概念、分析思路，能帮助学生更好地理解并掌握相关知识，使学生较好地从基本理论过渡到实际应用。同时，本书引入MATLAB和Python作为信号与系统的分析工具，将课程中的重

"本书是主教材《数字信号处理原理及实现》(第4版)(王艳芬等编著)一书的配套辅助教材,可以独立
使用,共包括10章内容。第1~9章内容与主教材相一致。每章都包括六部分:重点与难点、知识结构、内
容提要(对课程内容进行系统的阐述和归纳总结)、典型例题分析、习题解答(对教材中的所有习题进行较
详尽的解答)、自测题及参考答案。第10章是综合测试及参考答案,给出了几套本科生课程考试和研究生
入学考试模拟试题与解答,并选编了部分院校的研究生入学考试真题及解答,可全面测试读者对教材知

本书在2019年出版的《数字图像处理及MATLAB实现（第3版）》基础上，结合当今机器学习算法的最新发展，修改、补充和完善而成。书中主要介绍了数字图像处理的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。全书分为三个部分，共12章。第一部分（第1～4章）介绍数字图像处理的基础知识；第二部分（第5～8章）介绍数字图像处理的各种技术；第三部分（第9～12章）介绍数字图像处理的扩展内容，包括基于深度学习的图像处理技术和工程应用案例等。每章分别介绍问题的背景、基本内容和方法、实践应用（通过MATLAB软件编

本书是系统论述数字信号处理技术的新形态教材，包含丰富的教学资源，包括纸质图书、教学课件、
程序代码、教学大纲和电子教案等。全书共分为12 章：第1 章论述信号的概念、分类以及数字信号处
理发展历程和主要应用等；第2 章论述离散时间信号与系统、线性时不变系统和线性常系数差分方程；
第3 章论述离散时间傅里叶变换及其性质，以及离散时间系统的频率特性等；第4 章论述理想采样过程、
时域采样定理、插值重构方法和离散时间处理系统等；第5 章论述z 变换的基本概念、有理函数及零极

这本书共分为五章。第1章讨论了FSK、QPSK和MSK等调制技术以及对应谱分析方法，第2章讨论了多径时变信道模型(包括连续和离散两类)、相干时间、相干频率、多普勒扩展和时延扩展，第3章介绍了检测理论(包括Bayes技术、Mini-Max技术、Neyman-Pearson技术)，以及估计理论(包括MMSE、MMAE、MAP、Wiener滤波、Kalman滤波等)，第4章介绍了多用户大规模MIMO、OFDM，以及空间分集、空间解耦、射线追踪模型、波束形成、OFDM和CDMA等其它相关技术，

本书基本遵循“从信号到系统”“从时域到变换域”“从连续到离散”3个维度阐明信号与线性系统分析的基本原理和方法。全书分9章，具体包括信号与系统的基本概念、连续时间信号与系统的时域分析、连续时间信号的频域分析、连续时间系统的频域分析、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、状态变量分析法、MATLAB在信号与系统分析中的应用。全书各章节之间的内容组织有序、逻辑严谨，在每章末配有“教师导航”。本书配有教学视频。视频以信号与系统的基本概念、基

本书结合作者及其所在实验室多年来从事数字图像处理的教学心得、科研成果，从基本概念和理论出发，系统地讲解了图像处理的基本技术和典型方法，包括图像变换、图像增强、图像复原、图像分割、图像描述与分析、数字图像的压缩编码等，并介绍了许多国际上最新的研究成果，如基于深度学习提取图像特征的网络架构。同时，本书注重理论联系实际，列举了大量工程应用实例。此外，为了方便教师安排实验和实践环节，使学生能够通过编程练习更好地学习和掌握数字图像处理的基本理论、方法、实用技术，本书还配套了详细的实验方案。

在数字图像处理领域，本书作为主要教材已有40多年。第四版是作者在前三版的基础上修订而成的，是前三版的发展与延续。除保留前几版的大部分内容外，根据读者的反馈，作者对本书进行了全面修订，融入了近年来数字图像处理领域的重要进展，增加了几百幅新图像、几十个新图表和上百道新习题。全书共12章，即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波变换和其他图像变换、图像压缩和水印、形态学图像处理、图像分割、特征提取、图像模式分类。本书的读者对象主要是从事信号与信息处理、通