校验级联（PCC）极化码通过引入一定数量的分散校验比特，实时校验译码信息，有效提升了中短码长下的纠错性能，成功入选5G信道编码标准。本书详细介绍了PCC极化码原理及关键技术，主要包括极化码原理、PCC极化码编码、PCC极化码译码、PCC极化码硬件实现、PCC极化码技术演进及PCC极化码应用与展望。

当今世界正处于从工业经济向数字经济加速转型的大变革时代，全面推进数字化转型已经成为新时期企业生存和发展的必答题。本书创新性地以问答的形式，围绕数字化转型"为什么”"是什么”"干什么”"怎么干”等方面，以100个转型的共性问题为牵引，通过共创的方式形成集"问题+关键知识点+典型案例+解决方案”为一体的知识体系，服务于企业、服务机构、科研院所、行业组织、政府部门等，以形成推进数字化转型的广泛共识，促进形成转型工作合力。 本书由点及面，深入浅出，既可作为广大读者全面认知数字化转型的知识读本，也可作为社

本书共10章, 第1章从随机过程分析和统计信号处理的角度, 介绍噪声分析与检测基础; 第2章针对脉冲噪声, 介绍噪声模型、参数估计和非参数估计、相关程序; 第3章介绍脉冲噪声非线性变换设计路线; 第4章给出效能最大化的非线性变换函数设计实例; 第5章进行更多问题的扩展讨论; 第6章介绍相位噪声模型与莱斯相位分布; 第7章分析相位噪声的数字特征计算与近似; 第8章研究相位噪声下的信号检测; 第9章考虑实用场景, 分析相位域的弱信号检测; 第10章分析相位域的局部最优检测。

本书是在参考大量国内外论文和学术专著的基础上, 结合作者多年来在能量泛函正则化模型这一领域的研究积累撰写而成的。本书阐述正则化对偶模型研究及在图像重构中的应用, 主要内容包括迫近算子基本原理, 正则化对偶模型基本原理, 正则化原始-对偶模型基本原理, 以及迫近算子、正则化对偶模型、正则化原始-对偶模型在图像重构中的应用。

压缩感知理论是处理病态逆问题的重大革新与突破，与信息论、图像处理、成像科学、模式识别等领域相互交叉融合，形成了系列新理论、新体制、新方法等创新成果。本书主要介绍了压缩感知理论与应用，一方面，详细介绍了稀疏表示理论与方法、稀疏重构模型与算法、测量矩阵的可重构条件等内容，为读者提供一个深入浅出、又相对完整的理论框架；另一方面，重点介绍了压缩感知理论在光学成像、雷达成像，以及波达角估计、图像复原、光谱解混等领域中的具体应用，突出压缩感知理论在解决实际问题时的基本思路与方法。

本书以MATLAB R2020a为平台，面向初中级读者，由浅入深地讲解MATLAB在信号处理中的应用知识。本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述，内容完整且每章相对独立，是一本全面讲解MATLAB信号处理的工具书。
全书分为3个部分共15章。第1部分介绍MATLAB的基础知识，涵盖MATLAB基本语法概念、程序设计方法、图形绘制技巧等；第2部分介绍数字信号处理基本理论及其MATLAB实现，涵盖信号处理基础、信号变换、IIR滤波器的设计、FIR滤波器设计、其他滤波器、小波在信号处理中的应用等；

本书主要介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理、常见方法和应用案例，并且融入了近年来数字图像处理领域的重要进展。全书共11章，包括绪论、数字图像处理基础、图像增强、图像复原、彩色图像处理、图像压缩、图像形态学及其应用、图像分割、图像特征提取、图像识别、图像处理的综合应用实例分析。本书注重理论和实际应用相结合，在讲解理论的同时配以大量的行业应用案例。
本书可作为高等学校信息与通信工程、计算机科学与技术、软件工程、自动化、人工智能等专业本科高年级或研究生的教材，也可作为数字图像处理、计算机视觉

《干涉偏振成像技术》在介绍偏振探测的原理、各种偏振探测技术发展历程的基础上，着重介绍了萨瓦板型、马赫-曾德尔型、Sagnac 型、偏振光栅型干涉偏振成像的工作原理、系统结构、波段拓展、解调方法、图像融合等工作，以及干涉光谱偏振成像技术及其光谱分辨率调谐。内容既包括了现有方法的简单介绍和分析，又有作者研究提出的新构型、新方案等研究工作，全面反映了干涉偏振成像的关键技术及发展状况，期望为干涉偏振成像的发展和应用提供技术支撑。

本书是《信号与线性系统分析》（第5版）配套的学习辅导与习题解答。本书针对主教材所讲述的八章内容，对每章都编写了教学基本要求学学知识点归纳习题解答以及精选试题四部分。教学基本要求和教学知识点归纳不但对任课教师有参考价值，而且对学生学习本课程也有指导作用。习题解答可以帮助学生深化对基本概念的理解，提高分析问题的能力。精选试题按章精选了2000年以后全国二十多所重点大学信号与系统课程硕士研究生入学考试试题近500道，并给出了参考答案。 本书可作为高等学校电子信息类和电气类各专业的教师和学生学习信

内 容 提 要
　本书将理论知识、工程技术和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理与识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取等。另外，本书还对机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术—人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）。
　本书结构紧凑，内容深入浅出、图文并茂，适合计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生，以及工作在图像处理与识别领域一线的广大工程技