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控制系统原理及相近课程是高等学校信息类和机电类等专业学生的核心课程之一，本书一直是此类课程畅销全球的教材范本，主要内容包括控制系统导论、系统数学模型、状态空间模型、反馈控制系统的特性、反馈控制系统的性能、线性反馈系统的稳定性、根轨迹法、频率响应方法、频域稳定性、反馈控制系统设计、状态变量反馈系统设计、鲁棒控制系统和数字控制系统等。本书的例子和习题大多取材于现代科技领域中的实际问题，新颖而恰当。学习和解决这些问题，可以使学生的创造性素养得到潜移默化的提升。

本书是电子类专业核心课程的教材之一，由多年从事数字电子技术理论和实验教学的教师合作完成。书中以Xilinx公司的VivadoFPGA设计套件为基础，硬件平台以Xilinx的NexysVideoArtix-7FPGA多媒体音视频智能互联系统为主，并辅以Basys3FPGA口袋开发板；软件平台采用ModelSim、Vivado等专用开发工具，循序渐进地介绍数字系统设计的原理和方法。《BR》　　本书内容包括数字系统设计方法介绍、VerilogHDL介绍、仿真及测试代码的编写、实验软/硬件平台的使用、数

本书针对应用型本科教育和新工科的特点，以信息的传感、转换、处理为核心，按检测技术基础（第1~2章）、传感器原理及应用（第3~8章）、自动检测系统（第9~11章）三大模块组织内容。传感器原理及应用模块以被测量为主线，分别介绍温度、力、声、磁、光、气体和湿度等各类传感器的原理、结构、性能及其应用电路，并针对不同类型的传感器给出多个应用实例。自动检测系统模块包含虚拟仪器、无线传感器网络与物联网和自动检测系统共三章内容，第9章介绍虚拟仪器概念、开发环境和数据采集；第10章介绍无线传感器网络与物联网的概念

数据清洗是大数据领域不可缺少的环节，用来发现并纠正数据中可能存在的错误，针对数据审查过程中发现的错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用适当方法进行“清理”，使“脏”数据变为“干净”数据。
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本书介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的常用算法、常用工具、用途和应用场景及应用状况，
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本书内容涵盖了目前使用最为广泛的大数据处理系统Hadoop生态圈中的几大核心软件系统：分布式大数据处理系统Hadoop、数据库HBase、数据仓库工具Hive、内存大数据计算框架Spark和Spark SQL，详细介绍了它们的架构、工作原理、部署方法、常用配置、常用操作命令、SQL引擎等内容。本书对上述几大系统的各种安装部署方式给出了详细步骤，常用命令也都有具体示例介绍，是一本实操性很强的工具书，能帮助初学者快速掌握这几款常用的大数据处理系统。
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本书较全面地介绍了数据挖掘的基本理论、算法及应用。首先介绍数据挖掘的基本概念，随后重点讲述关联规则、分类、聚类等模式的挖掘技术并介绍相关的经典算法，同时注重数据挖掘技术的应用实例讲解，包括多模态脑影像挖掘、脑网络分析及其在生物信息学和软件工程中的应用。*后，对近年来发展迅猛的领域，如使用进化计算作为主要方法的数据挖掘技术也用了一定篇幅讲述其基本内容。

本书详细介绍面向数据流模式挖掘的理论和方法。本书主要内容包括四部分：第1和第2章介绍数据库和数据流模式挖掘的相关知识；第3章介绍基于滑动窗口模型和时间衰减模型的闭合频繁模式挖掘算法的研究与实现过程；第4章介绍基于多支持度的连续闭合序列模式挖掘算法的研究；第5章介绍基于约束闭合模式的决策树分类算法的研究与实现过程。每章都有相关算法的实验证明，供读者更好地了解本书内容。