本书是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消

本书系统地介绍了数字信号处理的理论、相应的算法及这些算法的软件与硬件实现。全书共16章，分为上、下两篇。上篇是经典数字信号处理的内容，包括离散时间信号与离散时间系统的基本概念、Z变换及离散时间系统分析、离散傅里叶变换、傅里叶变换的快速算法、离散时间系统的相位与结构、数字滤波器设计（IIR、FIR及特殊形式的滤波器）、信

这是一本全面讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著，为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导，是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容，读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统，提供更丰富和准确的推荐体验。本书主要内容分为两篇。第一篇图数据以及图模型（第1-3章）对图数据、图神经网络、知识图谱的

本书是工业和信息化部“十四五”规划教材，共分十一章，第1章介绍数字信号处理的过程和应用；第2至4章分别介绍了离散时间信号与系统的时域特性，离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶级数（DFS）、z变换的基本概念和性质，以及离散时间系统的频域分析方法；第5至7章分别讨论了连续时间信号和离散时间序列之间的转换过程（即信号

数字图像处理是计算机大类高年级本科生和低年级研究生的数据类重要课程。本书面向算法解析和工程建模能力培养，介绍图像处理、图像认知和建模的基本方法，集中介绍图像处理的基本算法。本书共10章，介绍成像科学和图像处理基本概念，以及二维信号线性系统基本建模方法，系统概述卷积、滤波、增强、复原、边缘检测、频域分析和分割等基本算法的

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

"数字图像处理是对图像进行分析、加工、处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。本书包括3部分内容，第1部分讲解数字图像处理基础，包括绪论以及视觉感知与数字图像处理基础。第2部分讲解数字图像处理的基本方法和技术，包括空间域图像增强、图像变换、频率域图像增强、图像复原、彩色图像处

本书重点介绍经典信息论的基本理论，覆盖了经典信息论的主要内容：离散信息和连续信息的度量、离散信源和连续信源、离散信道和连续信道及其容量以及无失真信源编码和限失真信源编码和有噪信道编码等重点内容。本书深入浅出，表述简洁；概念清晰，系统性较强。考虑信息论基础理论性的同时又兼顾其易读性，注重基本知识的阐述，强调物理概念和理论

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。

本书共包括36章，对信号与系统的主要内容进行了串讲，并主要以中国科学技术大学近20年信号与系统全部考研真题的详细解答为例，说明如何运用基础理论分析和解决问题。