具体描述
《无线传输与接入技术》包括无线传输和宽带无线接入两部分内容，共8章。内容涉及无线传输和宽带无线接入技术的基本概念、信号的调制与解调、电波传播理论、卫星通信中的多址技术、卫星通信与无线通信系统中的线路噪声分析及线路链路参数计算等。此外，《无线传输与接入技术》根据国内外无线通信方面的最新技术发展现状，介绍了卫星通信系统、无线局域网、WiMAX无线城域网、3G无线接入网、LTE系统以及下一代无线通信系统与网络等内容。
《无线传输与接入技术》可作为高等院校通信工程、无线电技术及计算机通信网专业本科生的专业教材或研究生的教学参考书，也可供从事通信、计算机方面工作的工程技术人员参考。
数字图像处理与分析 内容概要： 本书系统阐述了数字图像处理与分析的核心理论、关键技术和实际应用。全书共分为六个部分，涵盖了从基础理论到前沿应用的完整知识体系，旨在为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的参考。 第一部分：数字图像基础 本部分着重介绍数字图像的形成、表示与获取。内容始于光电效应与图像传感器的工作原理，详细解释了连续图像到数字图像的采样与量化过程，包括空间分辨率和灰度分辨率对图像质量的影响。随后，深入探讨了图像的数学模型，如二维离散傅里叶变换（DFT）及其在频域分析中的作用。图像增强的基础，如直方图均衡化、灰度拉伸和空间域滤波器的设计（如均值滤波、中值滤波和拉普拉斯算子），被详尽阐述。特别关注了如何通过傅里叶变换域中的滤波技术实现图像的平滑与锐化，并对比了空间域和频率域处理方法的优缺点及适用场景。 第二部分：图像增强与复原 本章是图像处理技术的核心环节之一。图像增强侧重于改善人眼对图像的视觉感受，不仅包括基础的灰度变换，还深入讲解了对比度增强技术，如自适应直方图均衡化（AHE）及其改进算法CLAHE，以解决局部对比度不足的问题。在图像复原方面，本书详细分析了图像降质模型，包括运动模糊、散焦模糊和高斯噪声的数学建模。重点介绍了逆滤波、维纳滤波的原理与实现，以及针对盲解卷积问题的迭代算法（如Lucy-Richardson算法）。此外，还探讨了基于小波变换的图像复原方法，展示了其在保留图像边缘信息方面的优势。 第三部分：图像分割技术 图像分割是实现图像理解的关键步骤。本书全面梳理了各类分割算法。首先从阈值分割技术入手，包括全局阈值（如Otsu’s法）和局部（自适应）阈值方法的优劣分析。随后，详细介绍了基于区域的分割方法，如区域生长、区域合并与分裂算法。边缘检测作为一种重要的分割前驱技术，被给予了充分的篇幅，涵盖了经典算子（Sobel, Prewitt, Roberts）以及更先进的Canny边缘检测算法，并分析了噪声对边缘检测精度的影响。最后，引入了基于能量函数和活动轮廓模型（如Snakes模型）的分割方法，展示了如何利用数学优化技术实现更精确的目标边界提取。 第四部分：特征提取与描述 有效的特征提取是后续识别与分析的基础。本部分系统介绍了用于描述图像内容的关键特征。在纹理特征方面，阐述了灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其衍生特征（如对比度、能量、熵），以及基于小波变换的纹理分析。针对形状特征，详细讲解了傅里叶描述符、Hu矩等全局描述符，以及边界表示方法（如傅里叶描述符和傅里叶-梅林变换用于尺度和旋转不变性）。此外，本书还深入探讨了角点检测技术，包括Harris角点检测器和Shi-Tomasi角点检测器的原理，并介绍了它们在图像配准和目标跟踪中的应用。 第五部分：形态学图像处理 形态学处理是处理图像中物体形状和结构的有效工具。本书基于集合论，详细解释了结构元素（Structuring Element）的概念，并深入阐述了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的基本原理和应用。这些基础操作被扩展到更复杂的应用中，如形态学梯度、顶帽变换和底帽变换，这些技术在噪声抑制和灰度图像分析中发挥重要作用。此外，还介绍了基于形态学的图像分割技术，如“击中或未击中”变换，以及形态学骨架提取算法，用于分析连接组件的拓扑结构。 第六部分：深度学习在图像分析中的应用 作为现代图像处理的前沿方向，本书专门辟出一章介绍深度学习在图像分析中的最新进展。核心内容聚焦于卷积神经网络（CNN）的结构设计，包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层的具体作用。详细分析了经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG和ResNet，并解释了残差连接如何解决深层网络的训练问题。内容延伸至实例分割（如Mask R-CNN）和语义分割（如U-Net架构）。通过多个实际案例，展示了如何利用预训练模型进行迁移学习，以解决资源受限下的图像分类、目标检测和图像生成任务。 目标读者： 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的本科高年级学生、研究生以及从事图像处理、模式识别和计算机视觉工作的工程师和研究人员。阅读本书需要具备扎实的线性代数和微积分基础。 本书特色： 1. 理论与实践紧密结合： 每章节后均附有基于标准数据集的算法实现与性能分析，方便读者动手实践。 2. 全面覆盖： 涵盖了从传统经典算法到最新深度学习方法的完整技术栈。 3. 数学推导严谨： 对核心算法的数学原理进行了深入且清晰的推导，帮助读者透彻理解其内在机制。
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