本书在内容安排上力求深入浅出,注重理论与实践相结合。一方面通过对基本理论知识的讲解,帮助学生快速掌握计算机视觉的经典算法,加深学生对计算机视觉基本理论的理解;另一方面通过实践,激发学生学习潜能,快速提升其实践拓展能力。本书在内容设置、模块划分和形式编排方面紧密联系实际,注重学以致用,具有以下特点: (1) 在内容设置方面,依据计算机视觉技术发展的时间线设置教学内容,详细讲解了基于底层图像特征和分类的传统计算机视觉算法,及以卷积神经网络为主的基于深度学习的计算机视觉算法。 (2) 在模块划分方面,把内容分为基础理论、案例分析及实验拓展训练三个部分。本书本着 力求简单,又不影响理解 的原则讲解计算机视觉技术的概念和原理;在案例分析部分,通过代码和实验图像让读者直观感受计算机视觉算法处理的效果
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本书的特色在于用易懂的语言和例子解释相关的随机分析理论。 另外,本书还充分结合并灵活应用了信号与系统课程的知识点来分析随机信号的时频域特征和随机信号通过线性时不变系统的时频域特征。
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区别于已有著作, 本书主要以电子信息类研究生为对象, 在系统总结课题组多年研究成果的基础上, 结合领域最新研究进展, 重点介绍相关基础理论和代表性方法, 注重基础理论的系统性、 分析方法的先进性和工程应用的典型性, 其特色主要体现在以下几个方面: (1) 结构紧凑, 理论系统。 针对雷达、 通信、 电子对抗等实际应用中涉及的非平稳信号处理问题, 首先给出信号空间的概念, 综合了内积空间、 函数空间、 矩阵空间、 张量空间等; 然后基于泛函分析和矩阵分析理论, 在信号空间中定义短时傅里叶变换、 小波分析、 时频分布等分析方法, 通过泛函分析和矩阵表示将信号空间和时频空间紧密联系起来, 形成了一个有机的整体。 (2) 内容新颖, 方法先进。 以复杂多分量非平稳信号分析为重点, 系统介绍信号瞬时频率估计, 以及多分量信号分离与重构的理论和方法, 反
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本书具有如下特点: (1) 以知识点统筹制造过程涉及的知识,注重加强学生提练知识的能力,同时引导学生树立设计与工艺并重的思想。 (2) 以制造过程及工程训练基本内容为导向,与理论教材中的设计、材料和工艺内容相呼应,使学生能够较好地把握制造技术基础实践知识,较容易地掌握技术技能,同时增强创新思维能力。 (3) 基于以工程实践案例为教学内容的编写思路,将教师的启发、引导与学生的主动体验、积极探究有机结合,以提高学生的学习兴趣。 (4) 结合现代信息技术、智能制造等发展背景,增加虚拟仿真实训、3D打印增材制造、工业机器人、纺织智能制造等知识点和实训教学内容,提高学生对现代工业架构的认识。 (5) 内容简洁,与实际操作结合紧密,适合学生的认知,易学、易懂、易掌握。
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2020年全国大学生电子设计竞赛信息科技前沿专题邀请赛获奖作品选编
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