本书是在国内外仿生智能优化相关理论与应用研究的基础上，结合多年的研究成果，介绍和阐述将仿生智能优化算法应用于信号处理相关问题的理论和方法。本书共分5章，系统地介绍了基于仿生智能优化的智能信号处理的基本理论和算法。书中分析了仿生智能优化算法的特点及优势，给出了基于仿生智能优化的智能信号处理框架，介绍了多种性能优良的仿生智

本书分为6章，首先介绍纠错编码的理论基础、分类、基本定义、有噪信道编码定理、译码规则和编码规则，群的基本概念和域的基本概念；然后重点介绍线性分组码的定义、生成矩阵、校验矩阵、线性分组码的实现和译码以及汉明码，循环码的定义、多项式描述、生成矩阵、生成多项式和监督矩阵、循环码的编码与译码、BCH码，卷积码的基本概念、编码过

本书由编码领域前沿专家撰写，全面系统地覆盖了低密度奇偶校验(LDPC)码的构造方案，并将基于代数和基于原模图的构造方法统一为一个理论框架(SP框架)。本书给出了一种构造原模图LDPC码的代数方法，并提出了全新的LDPC码构造技术，其中包括具有双重准循环结构的新型LDPC码、用于构造空间耦合(SpatiallyCou-p

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

本书系统介绍了数字信号处理的基本理论、算法及相应的实现方法。全书共11章,内容包括绪论、离散时间和系统的时域分析、离散时间信号和系统的频域分析、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、数字滤波器概论、FIR数字滤波器、IIR数字滤波器、数字滤波网络、多速率数字信号处理、数字信号处理应用举例。本书配有大量例题、习题和MATLAB

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

散射光场信息的获取和解译，尤其是散射光场中偏振信息的获取、传递和解译是近年来国内外研究的热点之一，其所携带的独立于强度、相位和频谱的独立特性，使其在诸多领域都具有极高的应用价值。本书首次系统地从散射光场中偏振特性的产生、传输和利用全链路地进行全面分析和描述，同时也分析了散射光场中偏振信息提取和利用时应考虑的主要影响因素

本书属于数字图像处理方面的著作，由概述、图像变换、图像增强、图像分割、图像压缩编码、图像恢复与校正、数字图像处理的应用等内容组成，在阐述机器视觉基本内涵的基础上，引出其在数字图像处理领域的重要作用，阐释数字图像处理的基本理论，详细分析图像变换、增强、分割、压缩编码、恢复等图像处理的典型算法，最后从实际应用的角度出发，剖

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

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