本书系统地介绍了目前应用最广的MATLAB语言及其在电子信息大类教学与研究中的应用，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、科学运算问题的MATLAB求解、信息系统的建模和计算机辅助分析、随机信息系统的仿真分析、语音系统的计算机辅助设计方法等，包括小波分析、场信号分析、simulink设计、谱估计、IIR滤波器、FIR滤波器、工具箱的应用、图像增强设计、MATLAB可视化、PDEtool、噪声信号分布、傅里叶变换、z变换等。本书还介绍了基于simulink模型建立方法和标量场/矢量场的仿真实验

本书对数字信号处理的关键理论从应用和实践的角度以案例的形式进行了情境创设。内容包括数字信号的产生、时域处理方法、频域处理方法、数字滤波器的设计和实现等。本书注重物理概念的透彻分析与介绍、知识点应用的算法流程分析，强调理论与实际应用的结合，旨在达成知行合一的目标。本书创设了切合知识点的案例情境，情境任务采用step-by-step（一步一动）的安排模式，降低了理论的要求门槛，层级化的情境任务可满足基础能力提升和高阶能力生成的需求。情境任务的直观效果便于读者顺利实现对概念、相关知识应用方法的内化。

本书以提高智能无人系统的环境感知和识别能力为主线，系统展示基于视觉注意机制的服务机器人深度感知方法研究、基于深度学习框架的水下遮挡图像识别方法研究、面向畜类肉品骨骼在线定位的轻量化显著性检测网络构建等典型应用案例。本书充分介绍了视觉显著性检测、视觉注意机制、图像修复、目标检测与识别的发展现状，构建了基于脉冲耦合神经网络和基于元胞自动机多尺度优化的改进显著性区域提取算法，提出了基于两阶段引导的协同显著性检测方法，同时基于深度学习框架搭建多个遮挡图像重构和目标识别方法，并在软件仿真、真实环境等多实验

本书围绕两个方法（时域分析方法和频域分析方法）、两个支柱（离散傅里叶变换及其快速算法、数字滤波器理论及其设计方法）展开，概述了数字信号分析与处理的基本概念、研究内容、特点和应用后，详细介绍了数字信号的产生、采样定理和数字频谱，数字滤波器的4种描述方式（差分方程、脉冲响应、传递函数和频率响应），数字卷积、Z变换、离散时间傅里叶变换、离散傅里叶级数、离散傅里叶变换和快速傅里叶变换等相关理论，以及FIR数字滤波器与IIR数字滤波器的设计和实现。

本书是工信部“十四五”规划教材，阐述了信号与系统的基本概念、核心原理和实用方法，主要包括连续时间与离散时间信号与系统的时域分析、频域分析、s域分析、z域分析、状态方程与MIMO系统等。本书在内容阐述上加强离散时间系统的分析，揭示连续时间与离散时间系统的相互关系以及数字滤波器的核心原理；在体系建构上注重与当今技术发展的适配性，增加了对卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波，以及人工神经网络、深度学习等技术领域的基本概念和核心原理的介绍。此外，本书给出了Matlab实践内容和程序示例，可作为与课程配套的实践教学

主要围绕通信、雷达、生物医学等实际工程领域中常见的两种chirp型非平稳随机信号——chirp平稳信号和chirp循环平稳信号展开，详细介绍了这两种信号的分数域信号分析与处理理论和应用，为非平稳随机信号的分数域分析提供了研究框架。 本书选取以线性正则变换和分数傅里叶变换为代表的分数变换，介绍chirp平稳信号的二阶统计量定义与性质、通过线性时变系统后的统计规律及不同变换域的信息量变化规律；在此基础上，介绍这些基本原理在时变匹配滤波、时变反卷积系统设计中的应用；介绍chirp循环平稳信号的统计量定

本书概述了信号稀疏性与压缩感知的关系,阐述了压缩感知的前提条件、压缩感知的数学表达、压缩感知的重构过程；分析了稀疏的概念、稀疏表示主要模型与理论；介绍了稀疏表示相关的信号变换方法，包括小波变换、脊波变换及曲波变换，分析了空间超完备基的稀疏表示。

本书以数字图像处理基础理论与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍数字图像处理的常见任务及实现技术。本书共9章，内容包含数字图像处理概述、图像的基本变换、图像增强与复原、形态学处理、图像特征提取、图像分割等技术，以及车牌检测、QR码的检测、钢轨表面缺陷检测等案例。本书以Python为算法实现工具，大部分章包含操作实践代码和课后习题，帮助读者在数字图像处理基础任务和案例中应用算法，巩固所学内容。本书可以作为高校信息技术或人工智能相关专业的教材，也可以作为数字图像处理应用的开发人员和从事数字图像处理技

本书主要介绍了光电混沌信号产生的方法和实验进展，简要介绍了混沌信号与系统的分析方法，论述了电学混沌信号产生的基本原理、电路结构及混沌动力学特征，阐述了基于半导体激光器、光电振荡器两类光学混沌信号的产生方法、原理和实验，并分析了半导体激光器混沌输出的量子统计特性。

本书重点介绍魂芯V-A智能处理器的基本工作原理，包括处理器结构、存储器组织、中断服务、时钟管理、系统加载、系统配置、指令集系统和神经网络模型开发等，以及基于魂芯V-A智能处理器的程序设计和系统应用设计。魂芯V-A智能处理器集成了4个RISC-V的CPU核和4个神经网络加速器核，为人工智能边缘计算提供了高效和可靠的硬件算力，也为电子装备和信息系统智能化提供了坚实的基础。