阵列信号处理是信号处理领域的一个重要分支，它采用传感器阵列来接收空间信号。与传统的单个定向传感器相比，传感器阵列具有灵活的波束控制、较高的信号增益、极强的干扰抑制能力以及更高的空间分辨能力等优点，因而具有重要的军事、民事应用价值和广阔的应用前景。具体来说，阵列信号处理已涉及雷达、声呐、通信、地震勘探、射电天文以及医学诊断等多个国民经济和军事应用领域。本书分为11章，主要内容涵盖阵列信号处理基础、波束形成、DOA估计、二维DOA估计、宽带阵列信号处理、分布式信源空间谱估计、阵列近场信源定位、互质阵

本书面向工业网络系统通信的高效性和运行的安全性实际需求,从多智能体系统建模的角度,系统介绍了面向工业网络系统分布式协同控制方法。首先,从我国制造业的现状和发展趋势出发,介绍了工业网络系统的内涵、结构与调控问题,概述了工业网络系统的分布式协同控制方案以及相关的研究现状与进展;接着从分布式脉冲控制、分布式采样控制、分布式静态事件触发控制、分布式动态事件触发控制、完全分布式事件触发控制和安全控制方法等方面深入展开介绍了以上分布式调控策略与应用。本书内容自成体系,旨在向读者整体介绍工业网络系统分布式协同

本书按照数字图像处理的知识体系，循序渐进地对OpenCV-Python的基本功能进行全面、系统的介绍。全书共18章，分为OpenCV-Python的基本操作、图像处理的基本方法、图像处理的高级方法和计算机视觉四部分，详细介绍常用的OpenCV函数，并讲解例程代码。第一部分介绍OpenCV-Python的基本操作，包括第1～4章。第二部分介绍图像处理的基本方法，包括第5～9章。第三部分介绍图像处理的高级方法，包括第10～13章。第四部分介绍计算机视觉，包括第14～18章。

本书的编写基于作者多年的实践经验。本书介绍数据通信网络的基础知识和交换机技术，主要内容包括数据通信网络模型、数据在网络中的传输、常用的传输介质、网络设备之路由器、虚拟终端、密码恢复、Wireshark实践、常用的网络排障工具、日志收集与分析、网络的规划设计、QinQ、Bonding和生成树协议。数据通信网络是一个复杂的系统，本书从数据的视角来进行介绍，以期尽可能全面和准确地描述相关的技术。

IPv6是下一代互联网基础协议，对保障数字经济发展、促进经济社会数字化转型十分重要，其规模部署需要较长时间且过程复杂。本书系统地阐述“IPv6+”体系的丰富内涵，包括“IPv6+”的提出背景、诞生过程、产业政策、关键技术、产业价值和应用案例等。全书共16章，分为趋势篇、总体篇、技术篇、产业篇和展望篇。趋势篇（第1~5章）阐述发展IPv6的重要意义，并介绍全球IPv6发展概况，揭示发展“IPv6+”网络技术创新体系的必要性和紧迫性。总体篇（第6~8章）详细介绍“IPv6+”体系全景布局、“IPv6

本书基于数字信号处理技术的特点，分3大部分，从理论知识和实战解析两个角度，详细讲解了数字信号处理的相关知识。第1部分是入门理论，主要介绍数学基础、离散信号与系统基本原理及相关理论。第2部分是进阶知识，主要内容为离散傅里叶变换DFT、FFT以及数字信号处理中关于采样、谱分析等实际问题的讨论，帮助读者迅速建立起数字信号处理的知识体系框架。第3部分是滤波器设计与实现，详细讲解了模拟滤波器基础、IIR数字滤波器、FIR数字滤波器设计原理以及滤波器的结构等内容。本书配有视频资源，对关键内容做重点解读，扫描

本书致力于信息论与信源编译码技术深度融合的学科体系建设，建立了信息论与编译码技术紧密结合的板块结构，即信源信息保持型处理—信道信息传输—信源信息非保持型处理—处理与传输合一。在板块结构基础上，本书深度融合理论与技术，既阐述编码特性分析又探讨实用编、译码技术。

本书主要内容包括：新时代网络安全概述、新时代网络安全基础设施体系建设、新时代网络安全防御体系建设、新时代网络安全应用体系建设、新时代网络安全运维体系建设、新时代网络安全防护体系建设方案与新思路共六章。具体包括：新时代网络安全的概念、新时代网络安全的目标、内容及其基本要素等。

本书为语音信号处理领域的指导书。作者在东南大学、南京理工大学开设的本科生课程的基础上，介绍了语音信号处理的基本原理、分析方法以及该学科领域近年来取得的一些研究成果和技术，在理论和应用之间达到了极好的平衡。全书共11章，内容包括：绪论、语音信号处理的声学理论与模型、传统语音信号分析方法、现代语音信号处理方法、语音信号的参数估计、语音编码、语音增强、语音合成、语音识别、说话人识别、语音信号中的情感信息处理。另外，在本书的每章中都加入了复习题，供读者思考。本书可作为高等院校计算机应用、信号与信息处理、

本书共分为4章，首先介绍了稀疏信号模型，包括向量空间和低维信号模型；其次，介绍了信号压缩感知（采样）理论，包括感知矩阵的性质及构建、信号恢复算法等；再次，介绍了信号压缩采样与重构技术，包括信号压缩采样框架及其恢复算法、信号功率谱估计方法；最后，介绍了信号压缩感知技术在天文信号处理中的应用，包括采样系统设计和数据存储、低频射电信号采样与重建、功率谱估计等。