本书基于EMC测试原理，解读一种产品EMC设计的分析方法（包括产品机械架构设计、 滤波设计、 PCB设计），该方法可以用来指导产品的EMC设计，掌握该技术的工程师可以发现实际产品EMC设计的缺陷。避免了从技术角度出发谈论EMC设计而出现的过于理论化的问题, 通过本书所描述的EMC分析方法可以系统地指导开发人员避免产品开发过程中所碰到的EMC问题。同时，建立在这种产品EMC设计分析方法的基础上利用已有的风险评估手段，形成一种产品EMC设计风险评估技术，利用EMC设计风险评估技术可以评估产品在不进行EMC测试的情况下评估产品EMC测试失败的风险。这种分析方法和评估技术还可以与电子产品的开发流程融合在一起，通过每个步骤的EMC分析，指出产品设计的EMC风险，并给出解决方案或改进建议，以提高产品EMC测试的通过率，降低产品开发成本。大量的实践证明，通

本书紧贴航天强国建设的发展需求，首先介绍通信卫星反射面天线的基础知识、国内外发展趋势以及发展路线；然后对反射面天线进行分类，详细介绍每一类天线的技术原理、技术特点、基本设计方法、工程应用场景等知识；最后对星载反射面天线的特殊效应和特殊指标以及天线分系统的布局组成进行了阐述。

本书为“数字化转型网络安全丛书”中的一种，全面探讨了网络安全漏洞治理的各个方面，旨在探索漏洞治理的核心概念、 实践和前沿趋势。着重介绍了网络安全漏洞治理模型与实践案例，提出了基于漏洞生命周期的漏洞治理成熟度模型，以此有效评估组织自身的漏洞管理成熟度，并形成有效的漏洞治理优化方案。同时，使读者详细了解网络安全漏洞治理相关法律法规的出台背景和具体要求，以及国际 漏洞治理相关的标准和行业规范。 本书可供高校网络安全相关专业师生阅读参考，也可供企业信息安全人员、企业网络安全从业者及其他对网络安全感兴趣的个人参考。

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本书以基于位置的服务（LBS）为背景，围绕如何降低RSS信号的随机性这一关键问题，对基于WLAN指纹定位的定位区域聚类、AP选择以及RSS信号定位特征提取等主要内容进行了重点阐述。全书共6章，第1～2章介绍了位置服务与定位技术的发展和现状，第3章详细介绍了基于WLAN的位置指纹的定位理论，第4章详细阐述在AP密集分布的较大室内环境下RSS信号的分布特点，第5章重点阐述RSS信号的AP选择和特征提取技术，第6章则详细介绍了RSS信号的聚类算法和基于机器学习的室内定位方法。

由中国工程院和中国机械工程学会共同牵头成立的创新设计发展战略研究项目组，根据中国社会经济发展现状及趋势，对中国创新设计发展做出了顶层设计，提出了创新设计引领中国制造到中国创造的三个发展阶段。能够为各级政府科学决策，制定发展规划提供参考，对企业提升自主创新设计能力有所帮助。

本书以Xilinx公司的Artix-7系列FPGA器件为开发平台，以MATLAB及Verilog HDL语言为开发工具，详细阐述数字滤波器的FPGA实现原理、结构、方法及仿真测试过程，并通过大量工程实例分析使用FPGA实现滤波器的具体技术细节，主要包括FIR滤波器、IIR滤波器、多速率滤波器、自适应滤波器、变换域滤波器、DPSK调制解调等内容。本书思路清晰、语言流畅、分析透彻，在简明阐述设计原理的基础上，主要追求对工程实践的指导性，力求使读者在较短的时间内掌握数字滤波器的FPGA设计知识和技能。编著者精心设计了与本书配套的FPGA数字信号处理开发板，详细讲解了工程实例的板载测试步骤及方法，形成了从理论到实践的完整学习过程，可以有效加深读者对数字滤波器技术的理解，提高学习效率。 本书的配套资源包含完整的MATLAB及Verilog HDL实例工程代码。读者可以关注编著者的

本书以UPS供电系统设计与工程应用及故障处理实例为主线，结合外UPS供电技术的发展及在的应用实践，全面系统地阐述了UPS供电系统的应用技术及故障处理方法。全书在概述UPS知识的基础上，系统地阐述了UPS供电系统设计、数据／控制中心UPS供电系统解决方案、UPS使用与维护及故障处理实例等内容，并将UPS供电系统设计和工程应用及故障处理实例有机的结合，实用性非常强。 本书内容丰富、新颖实用，可供从事UPS供电系统设计、管理和维护的工程技术人员阅读参考，也可供高等院校、职业技术学院相关专业的师生阅读参考。

本书以图配字的绘本形式向读者介绍了看不见、摸不着的网络知识。主要介绍了什么是网络，TCP/IP概要，通信服务与协议、应用层、传输层、网络层、数据链路层及物理层相关知识和路由选择。附录部分还介绍了参考模型及网络设备和使用的相关知识。让计算机基础知识体系 加完整，对于非计算机专业的读者拥有这么一本书就足够搞定计算机和网络。

语音降噪处理是信号处理的重要分支领域。近年来，该领域在人工智能与深度学习技术的驱动下取得了突破性进展。本书系统总结语音降噪处理的深度学习方法，尽可能涵盖该方法的前沿进展。全书共分8章。第1章是绪论；第2章介绍深度学习的基础知识和常见的深度网络模型；第3～6章集中介绍基于深度学习的语音降噪处理前端算法，其中，第3章介绍语音检测，第4章介绍单通道语音增强，第5章介绍多通道语音增强，第6章介绍多说话人语音分离；第7章和第8章分别介绍基于深度学习的语音降噪处理在声纹识别和语音识别方面的应用，其中着重介绍基于深度学习的现代声纹识别、语音识别基础和前沿进展。 本书专业性较强，主要面向具备一定语音信号处理和机器学习基础、致力于从事智能语音处理相关工作的高年级本科生、研究生和专业技术人员。