《信号和通信系统（第3版）》详细介绍信息传输系统方面的内容，包括信号、系统与噪声的基本理论和各种通信系统的基本原理。
全书共分5章，第1章确定性信号分析，第2章随机信号分析，第3章数字通信系统，第4章信号的调制传输，第5章噪声对通信系统的影响。
《信号和通信系统（第3版）》可作为高等院校电子信息工程、电子科学与技术、生物医学工程、计算机科学与技术等专业的教材和教学参考书，也可供相关专业科技工作者参考。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

内容提要本书主要介绍了图象处理和分析的基本原理、典型方法和实用技术。
考虑到图象技术的飞速发展和广泛应用，本书在讲解基本理论的同时还介绍了许多近年来国际上有关的最新研究成果和应用实例。
本书主要包括三大部分。
第一部分（包含第1，2，3章）是图象基础，论述了图象工程的定义，图象技术整体概况和分类以及有关视觉和图象模型，数字图象采集、表达和象素关系，图象的各种基本变换技术等。
第二部分（包含第4，5，6章）论述了图象处理的各重要分支，如图象增强，图象恢复，由投影重建图象和图象压缩编码等基础理论、技术和方法。
第三部分（包含第7，8章和附录A）介绍了图象分析的基本原理和技术，如图象分割、目标表达和描述、特征测量、形态学方法等。
书中还提供了大量例题与习题。
本书可作为信息和信号处理、通信与电子系统、模式识别、生物医学工程等学科大

本书是陈后金教授主编的北京市高等教育精品教材立项项目《信号与系统》的配套教材。
本书围绕主磬材的章节结构展开，每章由基本知识与重要公式、学习要求、重点和难点提示、思考题、习题精解5个相互关职的部分组成，突出基本理论、基本概念和基本方法。
习题精解给出了主教材中所有习题的详细解答，并对重点和难点习题附加了分析思路。
书中最后给出近年来北京交通大学的4套硕士研究生入学试题及其详解。
此书可作为电子信息工程、通信工程、信息工程、自动控制工程、生物医学工程、计算机等专业的学生学习信号与系统课程及报考研究生的参考书。
最后自损一下，我真是缺德

在数字图像处理领域《数字图像处理第三版》作为主要教材已有30多年这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的是前两版的发展与延续除保留了前两版的大部分内容外根据读者的反馈作者在13个方面对《数字图像处理第三版》进行了修订新增了400多幅图像200多幅图表及80多道习题融入了近年来数字图像处理领域的重要进展因而《数字图像处理第三版》特色鲜明且与时俱进《数字图像处理第三版》仍分为12章即绪论数字图像基础灰度变换与空间滤波频率域滤波图像复原与重建彩色图像处理小波和多分辨率处理图像压缩形态学图像处理图像分割表示与描述目标识别《数字图像处理第三版》的读者对象主要是从事信号与信息处理通信工程电子科学与技术信息工程自动化计算机科学与技术地球物理生物工程生物医学工程物理化学医学遥感等领域的大学教师和科技工作者研究生大学本科高年级学生及工程技术人员"＞在数字图像处理领域《数字图像处理第三版》作为主要教材已有30多年这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的是前两版的发展与延续除保留了前两版的大部分内容外根据读者的反馈作者在13个方面对《数字图[更多]

生物医学工程专业课程设计题目《健康人视觉工作记忆任务多通道脑电信号特征频段提取》包含详细原理、代码、结果

AnyBody人体建模仿真系统是计算机辅助人类工效学和生物力学分析软件，其计算人体对于环境的生物力学响应，为人机工程学产品性能改进和生物医学工程研究提供了一个新颖的平台。
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1题目来源教师推荐2研究目的和意义数字信号处理是应用最快、成效最显著的新科学之一, 广泛地应用在通信、控制、生物医学、遥测遥感、地址勘探、航空航天、自动化仪表等领域, 国内外高校都为相关专业的学生开设了这门课程。
我校除通信电子信息类的专业外, 计算机科学与技术、光信息科学与技术、地理信息系统、信息安全、生物医学工程、测控技术与仪器等专业都在教学计划中相继设置了《数字信号处理》课程。
《数字信号处理》课程的特点是概念多, 公式、性质的推导和证明繁琐, 还需《信号与系统》等相关课程的基础, 被公认为大学课程中最难的课程之一,学生对上课内容的理解往往跟不上老师授课的进度。
现在很多大学教

内容简介：脑电信号分析已经在脑科学研究中占据了越来越重要的地位。
《脑电信号分析方法及其应用》共7章。
第1、2章涉及生理基础和实验基础在内的相关知识。
第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重点回顾了传统脑电分析方法；
第4章侧重于动力学特性的分析，重点介绍了一些新的分析方法，如混沌理论、信息论和复杂度分析等；
第5章主要介绍其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。
全书的最后两章是实例部分。
第6章是脑电分析应用领域的综述，内容涉及临床疾病的辅助诊断、脑电逆问题、认知科学研究中的脑电分析以及脑一机接口。
第7章是上述方法(第4、5章为主)的应用实例介绍。
《脑电信号分析方法及其应用》可供生物医学工程中脑信号处理方面的研究人员、大中专院校的相关专业的研究生，以及医院脑电图室的医务工作者参考。

本册书为《图像工程》第3版的下册，首要介绍图像工程的第三条理——图像知道的底子不雅点、底子原理、典型方式、适用本领以及国内上无关钻研的新下场。
本册书首要分为4个单元。
第1单元（搜罗第2~4章）介绍图像收集表白本领，其中第2章介绍摄像机成像模子以及标定本领，第3章介绍收集含深度信息图像的方式，第4章介绍种种表白3-D风物的本领。
第2单元（搜罗第5~8章）介绍风物重修本领，其中第5章介绍双目平面视觉方式，第6章介绍多目平面视觉方式，第7章介绍从多幅图像规复风物的本领，第8章介绍从单幅图像规复风物的本领。
第3单元（搜罗第9~11章）介绍场景评释本领，其中第9章介绍学识表白以及推理方式，第10章介绍目的以及标志匹配本领，第11章介绍场景阐发以及语义评释的内容。
第4单元（搜罗第12~14章）介绍三个钻研示例，其中第12章介绍多传感器图像信息领悟方式，第13章介绍基于内容的图像以及视频检索本领，第14章介绍时空行为知道的内容。
书中的附录介绍了无关视觉以及视知觉的一些学识，与各章都有一些联系。
书中还提供大宗例题、思考题以及练习题，并对于部份练习题提供知道答。
书末还给出了主题索引。
本书可作为信号与信息处置、通讯与信息体系、电子与通讯工程、方式识别与智能体系、盘算机视觉等学科钻研生业余底子或者业余课课本，也可供信息与通讯工程、电子迷信与本领、盘算机迷信与本领、测控本领与仪器、机械人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗配置配备枚举研制、遥感、测绘以及军事侦探等规模的科技责任者参考。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。