本书围绕数据链基本理论和关键技术，首先介绍数据链的基本概念、组成功能和技术体系架构；然后围绕数据链信息传输技术、组网技术、信息融合技术和网络管理技术深度剖析数据链采用的技术点位和在数据链中的应用，并以Link-16和Link-11波形协议为例，系统性地阐述了这两种数据链的信息流程、工作方式、组网运用等内容；最后以军事应用需求为牵引，分析了数据链能力发展方向和技术发展需求。

本书介绍了电子元器件和集成电路芯片, 以及电子电路设计、焊接、调试、故障排除和性能测试的方法，讲解了电子电路仿真软件Multisim的基本操作，给出了24个电子技术实验项目，同时介绍了常用电子测量仪器的使用。实验内容由易到难，由简单到综合，循序渐进，注重典型性和实用性，强调理论和实践相融合，为电子信息类专业的学生学习模拟电路与数字电路设计提供了方便。
通过对本书的学习，学生应能具备电子技术分析能力、仪器仪表的使用能力和电子电路实践应用能力，为学好电子信息类专业的其他课程打好基础。

"本书第二版获首届河南省教材建设奖，第三版为河南省“十四五”普通高等教育规划教材，本书配套MOOC课程为河南省首批线上一流本科课程。本书内容主要包括：常用半导体器件、基本放大电路、集成运算放大电路及应用、直流稳压电源、门电路和组合逻辑电路、触发器和时序逻辑电路、存储器和可编程逻辑器件、模拟量和数字量的转换等。    本书内容丰富，选材合理、适当，符合普通教学型高校的教学实际；理论分析从简，叙述简练易懂；突出实际应用，强调理论联系实际，注重学生能力的培养；引入电子技术领域的创新技术，扩大

本书重点介绍微电子制造工艺技术的基本原理、途径、集成方法与设备。主要内容包括集成电路制造工艺、相关设备、新原理技术及工艺集成。本书力求让学生在了解集成电路制作基本原理与方法的基础上，紧密地联系生产实际，方便地理解这些原本复杂的工艺和流程，从而系统掌握半导体集成电路制造技术。本书内容由浅入深，理论联系实际，突出应用和基本技能的训练，教学仪器及实验室耗材等全部操作均采用案例教学的方式。

本书是哈尔滨工业大学"国家集成电路人才培养基地”教学建设成果，系统地介绍硅基芯片制造流程中普遍采用的各单项工艺技术的原理、问题、分析方法、主要设备及其技术发展趋势，全书共6个单元14章。第一单元介绍硅衬底，主要介绍单晶硅的结构特点，单晶硅锭的拉制及硅片（包含体硅片和外延硅片）的制造工艺及相关理论。第二～五单元介绍硅基芯片制造基本单项工艺（氧化与掺杂、薄膜制备、光刻、工艺集成与封装测试）的原理、方法、设备，以及所依托的技术基础及发展趋势。第六单元介绍集成电路制造工艺监控与生产实习实验；附录A介绍工

本书包括数字信号处理中的两大核心基础知识模块：数字信号的频域分析与数字滤波器设计。全书共分为9章。每章都包括与本章内容紧密相关的：科技前沿、理论介绍、MATLAB仿真实现、扩展学习（应用案例、相关其它学科知识点、引申的知识点等）与课程思政、习题（基础题、提高题、扩展题三部分）、参考文献等内容。本教材特色：数字技术与传统教材相结合的新形态教材、突出应用、融入课程思政知识点、丰富的习题集、与科技进展相结合等。

本书通过大量的实例介绍如何进行数字图像处理，既包括传统数字图像处理技术，也包括智能数字图像处理技术。传统数字图像处理实践包括图像的基本操作、图像的基本运算、图像增强处理、图像复原处理、彩色图像处理、数学形态学图像处理、图像压缩与编码技术、图像分割；智能数字图像处理实践包括智能图像增强处理、智能图像语义分割、智能图像彩色化、智能图像风格化、智能图像修复处理等内容。
本书案例典型，可操作性强，对于每类图像处理问题都给出了多种实现方法，既适合作为高校数字图像处理、智能数字图像处理及相关课程的

本书从自动化与人工智能的角度出发, 注重理论与实践相结合, 每个章节中加入了数字图像处理的最新研究成果。本书具有如下特色: (1) 使用python语言重现了各章的实验结果。对于如何构建深度学习框架, 采用Tensorflow还是PyTorch, 以及不同版本之间如何兼容等问题, 在本书中都可以找到答案。学生在学习图像处理方法的同时, 进一步加深了对python的理解, 能熟练编程。(2) 本书新增方法包括深度训练和优化技术、深度生成模型。(3) 本书新增了大量的以工程地质为背景的应用

本书分为数字图像处理基础理论和智能数字图像处理方法两篇。数字图像处理基础理论篇包括数字图像处理的概念、基本运算、基于点运算的图像增强、基于空域的图像增强、基于频域的图像增强、彩色图像处理、数学形态学的图像处理方法等。智能数字图像处理方法篇包括智能图像处理的基础知识、智能图像处理的发展及应用、基于智能技术的去噪技术、基于智能技术的暗光图像增强技术、基于智能技术的图像编码技术、基于智能技术的图像修复技术等。

本书主要介绍了数字图像处理和机器视觉的基本知识、基本方法和典型案例，将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，主要内容包括绪论、MATLAB数字图像处理基础、数字图像处理基础知识、图像的基本运算、图像变换、灰度变换和滤波、图像分割、彩色图像处理、图像的表示与描述、图像识别基础、MATLAB GUI设计基础、人工神经网络和卷积神经网络、基于MATLAB的图像处理与机器视觉实例。本书内容系统性强，内容深入简出，理论和编程实践相结合，书中所有例题和案例都附有MATLAB源程序和原始图片数据，便