本書面向工業(yè)網(wǎng)絡系統(tǒng)通信的高效性和運行的安全性實際需求,從多智能體系統(tǒng)建模的角度,系統(tǒng)介紹了面向工業(yè)網(wǎng)絡系統(tǒng)分布式協(xié)同控制方法。首先,從我國制造業(yè)的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢出發(fā),介紹了工業(yè)網(wǎng)絡系統(tǒng)的內(nèi)涵、結構與調(diào)控問題,概述了工業(yè)網(wǎng)絡系統(tǒng)的分布式協(xié)同控制方案以及相關的研究現(xiàn)狀與進展;接著從分布式脈沖控制、分布式采樣控制、分布式靜

本書基于數(shù)字信號處理技術的特點，分3大部分，從理論知識和實戰(zhàn)解析兩個角度，詳細講解了數(shù)字信號處理的相關知識。第1部分是入門理論，主要介紹數(shù)學基礎、離散信號與系統(tǒng)基本原理及相關理論。第2部分是進階知識，主要內(nèi)容為離散傅里葉變換DFT、FFT以及數(shù)字信號處理中關于采樣、譜分析等實際問題的討論，幫助讀者迅速建立起數(shù)字信號處理

陣列信號處理是信號處理領域的一個重要分支，它采用傳感器陣列來接收空間信號。與傳統(tǒng)的單個定向傳感器相比，傳感器陣列具有靈活的波束控制、較高的信號增益、極強的干擾抑制能力以及更高的空間分辨能力等優(yōu)點，因而具有重要的軍事、民事應用價值和廣闊的應用前景。具體來說，陣列信號處理已涉及雷達、聲吶、通信、地震勘探、射電天文以及醫(yī)學診

本書系工業(yè)和信息化部十四五規(guī)劃教材、國家級一流本科課程配套教材《數(shù)字信號處理及應用（第2版）（微課版）》（ISBN：978-7-115-57889-1，簡稱主教材）的配套教輔。全書內(nèi)容分為三大部分：第1部分為與主教材各章對應的學習指導與習題解析；第2部分為數(shù)字信號處理中的復雜工程問題案例；第3部分為模擬試卷及詳解。本書

本書基于編者多年教學實踐的經(jīng)驗，結合國家級精品線上課程，依據(jù)信號與系統(tǒng)課程教學基本要求進行編寫。全書共7章，包括信號與系統(tǒng)概述、系統(tǒng)的時域分析、連續(xù)信號的頻域分析、連續(xù)系統(tǒng)的頻域分析、連續(xù)信號與系統(tǒng)的復頻域分析、離散信號與系統(tǒng)的z域分析、系統(tǒng)的狀態(tài)變量分析。本書采用了豐富的教-學-研結合前沿案例，利用編程工具分析信號與

本書共分為4章，首先介紹了稀疏信號模型，包括向量空間和低維信號模型；其次，介紹了信號壓縮感知（采樣）理論，包括感知矩陣的性質(zhì)及構建、信號恢復算法等；再次，介紹了信號壓縮采樣與重構技術，包括信號壓縮采樣框架及其恢復算法、信號功率譜估計方法；最后，介紹了信號壓縮感知技術在天文信號處理中的應用，包括采樣系統(tǒng)設計和數(shù)據(jù)存儲、低

本書以5G和云計算的發(fā)展給IP網(wǎng)絡帶來挑戰(zhàn)為切入點,詳細介紹了IP網(wǎng)絡切片的產(chǎn)生背景、架構設計、技術實現(xiàn)、規(guī)劃設計和部署建議。首先,本書分析了IP網(wǎng)絡當前存在的現(xiàn)實問題,并從業(yè)務角度說明了IP網(wǎng)絡切片技術承載的歷史使命。其次,本書分析了IP網(wǎng)絡切片技術與傳統(tǒng)SLA保障技術的差異,試圖解釋IP網(wǎng)絡切片為什么能夠滿足5G和

本書的編寫遵循網(wǎng)絡工程師職業(yè)素養(yǎng)養(yǎng)成和專業(yè)技能積累的規(guī)律，將職業(yè)能力、職業(yè)素養(yǎng)和工匠精神融入內(nèi)容，以華為HCIA（DataCOM）職業(yè)認證標準為編寫依據(jù)，以華為網(wǎng)絡設備為硬件平臺，以網(wǎng)絡工程項目為依托，從企業(yè)和行業(yè)數(shù)字化轉型的實際需求出發(fā)組織全部內(nèi)容。本書共6個項目（18個任務）：項目1為配置和管理網(wǎng)絡設備、項目2為部

平流層飛艇可在高空長時間駐留，在遙感探測等領域具有廣闊的應用前景。本書共6章，介紹了艇載高分辨率成像探測系統(tǒng)技術。對于艇載微波載荷，分析了大口徑共形輕量化天線關鍵技術，基于子陣結構大口徑稀疏陣列天線論述了主動雷達和外輻射源雷達的成像探測性能，同時介紹了基于大型陣列的低頻信號產(chǎn)生方法。對于艇載光學載荷，分析了大口徑輕量衍

聚類分析是統(tǒng)計模式識別中無監(jiān)督模式識別的一個重要分支�；�于圖譜理論的聚類方法通過構造樣本之間的相似圖，得到樣本的聚類結果。本書主要介紹基于圖譜理論的聚類方法，并對模糊理論和進化計算方法在圖像分割中的應用進行介紹。本書立足于圖劃分和譜聚類算法，主要論述基于數(shù)據(jù)約簡的譜聚類算法、非局部空間譜聚類圖像分割算法、基于模糊理論的