本书组织有6个章节，分别是非线性非平稳数据分析方法概述、经验模态分解、瞬时频率、希尔伯特黄变换、全息希尔伯特谱分析以及非线性非平稳分析方法应用实例。第1章开篇立意，充分展现了本书将打破传统方法桎梏、让数据“自己说话”的意图；第2章从自适应基底展开，一步步讲述EMD的诞生和发展；第3章讨论瞬时频率，及其在不同于非线性、非平稳的价值优势；第4章希尔伯特黄变换基于EMD和瞬时频率，对时间序列的时频谱进行一种前所未有的精确表达；不同于低维表示方法，第5章通过全息希尔伯特谱剖析数据背后隐藏的物理规律；第6

本书系统地介绍了MATLAB在几个主要控制领域的应用。全书共分为七章，包括MATLAB介绍、控制系统的分析与设计仿真、神经网络控制的分析与仿真、模糊逻辑控制的分析与仿真、模型预测控制的分析与仿真、系统辨识分析与仿真、工程应用。各章在讲解基本应用的同时给出实际例子，并在最后一章给出了几个工程的分析、设计、建模、仿真实例。本书既可作为高等院校自动化、电气、控制工程、机电等相关专业本科生及研究生的授课、实习教材，也可为相关领域的工程技术人员和研究人员提供参考。

在很多地方，我们都可以看到人们在谈论数据。
我们发现，到处都有概念词——“数据科学”“机器学习”“人工智能”等，那么它们的真正含义是什么呢？最重要的是，这些对我们的工作和生活又有什么影响呢？这本书将会告诉我们答案。
本书包含大量的真实案例及详细分析，读者将会对数据的真实价值及分析技术有一个全新的认识，有效的数据利用可以帮助个人和企业实现利润飞长。

大数据正在影响人们的生活、改变生活方式，数据革命不可避免。作为剑桥大学大数据研究员和有着丰富数据行业从业经验的专家，萨姆·吉尔伯特认为大数据如果应用得当，受到政府的监管，将会服务生活，给人们带来意料之外的益处。这本书改变了读者对于数据、数字技术的悲观看法，透过繁杂的数据海洋，探索出一套大数据促进社会进步、影响个人决策的新方案。

本书主介绍业务流程管理的实战落地应用，全书分为四个部分：基础理论篇，包含流程的基本概念、业务流程管理的历史、滴滴的业务流程管理体系；常规应用篇，包含Activiti开发环境准备、使用IDEA和Eclipse开发Activiti工作流、流程设计工具，以及Activiti核心架构、流程引擎配置、用户管理、流程部署、表单管理等内容；高级实战篇，包含Spring Boot和Activiti的其他实践和应用；升华魔改篇，包含多引擎架构、 性能优化、流程稳定性保障。

本书是大数据分析技术的入门图书，内容分为大数据分析与挖掘概述、Spark SQL结构化数据分析与处理、Spark Streaming流数据分析与处理、Spark GraphX图数据分析与处理、Spark MLlib机器学习和大数据分析系统等6章。通过每章的章节导读，读者能够快速了解本章相关内容的背景意义；通过相关理论及概念的介绍，读者能够对大数据分析的基本方法有整体认识和了解；通过典型案例的讲解，读者能够对大数据分析技术的应用有深刻认识。本书既注重基础知识也关注前沿问题，通过知识链接、

本书介绍了利用Process Simulate 进行智能产线的数字化建模及工艺仿真，主要内容包括：数字化工厂规划、数字化工艺仿真与验证、Process Simulate 软件基本操作、机器人仿真模型建立、焊接过程的创建、装配过程的创建、人体模型工具、人机交互仿真，以及单工位机器人、AGV 小车与桁架机器人协同工作、桁架运行、整线仿真等完整的仿真案例。此外，本书还配送了电子资料包，读者扫描书中二维码可观看配套视频，轻松愉悦地进行学习。
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本书从系统的角度，成体系地研究动态数据驱动原理与方法。以数据驱动为根本出发点，揭示了复杂系统的设计、运行、控制与优化规律，从信号感知、结构感知、环境感知、情景感知、语境感知、能量感知、过程感知、网络感知、系统感知等不同维度，介绍了主流的理论与方法，提供了研究复杂系统问题的新思路、新方法。

与传统生产线不同，智能生产线可以提供多维度信息，支持全设备监控，能够进行高精度管理并支持虚拟调试，这为更高效、更柔性的生产制造过程提供了可能，与此同时，也对管理理论和控制协调能力提出了更高要求。管理者需要从生产线设计、调度和管理等方面增强产线重构能力，充分发挥智能生产线的效能空间。针对当前智能生产线设计缺乏设计重构能力、生产线I艺流程非标准化、制造单元布局及流程不合理、任务分配系统和车间生产线响应速度慢、物流调度性能欠缺和仓储补货难以降本增效等问题，本书以智能生产线为背景，从工艺流程重

随着互联网的蓬勃发展以及大数据时代的到来，新的欺诈安全问题不断涌现，这也诞生了一个新的概念——大数据安全。大数据安全指的是针对大数据时代背景下的安全风险，使用大数据、人工智能等新兴技术建立对抗体系，进而进行安全治理与防范。本书旨在对大数据时代背景下的欺诈安全问题、大数据平台工具、反欺诈对抗技术和系统进行全面的阐释，以帮助读者全面学习大数据安全治理与防范的背景、关键技术和对抗思路，并能够从0到1搭建一个反欺诈对抗系统。 本书作为入门大数据安全对抗的理想读物，将理论与实践相结合，既能加强读者对大数据