中國播音主持形態(tài)發(fā)展的歷史演進不僅是理論研究的寶貴資源，更是播音主持教學和實踐的重要依據(jù)。本書從技術(shù)角度對播音主持形態(tài)發(fā)展進行梳理，以廣播、電視、互聯(lián)網(wǎng)三大技術(shù)背景為基本框架，對每一個技術(shù)背景下播音主持的基本樣態(tài)、外在特征和內(nèi)部結(jié)構(gòu)進行全面深入的剖析，結(jié)合典型人物采訪和經(jīng)典案例分析對相關(guān)理論進行鮮活生動的闡釋和解讀，本

《現(xiàn)代控制理論》主要介紹現(xiàn)代控制理論的基礎(chǔ)知識，包括系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述、系統(tǒng)狀態(tài)方程建立及求解、系統(tǒng)的能控性、能觀測性、李雅普諾夫穩(wěn)定性、極點配置、狀態(tài)觀測器設(shè)計、線性二次型優(yōu)控制等。在介紹系統(tǒng)分析和控制系統(tǒng)設(shè)計方法的同時，適當?shù)亟o出了相應(yīng)的MATLAB函數(shù)，便于讀者利用MATLAB軟件來有效求解控制系統(tǒng)的一些計算和仿

本書介紹了Shannon定理的相關(guān)知識及應(yīng)用，全書共四十三章，讀者可以較全面地了解Shannon定理這一類問題的實質(zhì)，并且還可以認識到它在其他學科中的應(yīng)用。

本書首先考察了一類非光滑周期擾動有界噪聲聯(lián)合作用下受迫Duffing系統(tǒng)的混沌預測問題，得到混沌出現(xiàn)的閾值曲線，并通過數(shù)值模擬驗證了理論結(jié)果的正確性。其次考察了白噪聲作用下非線性脈沖系統(tǒng)的p階矩穩(wěn)定性、漸p階矩穩(wěn)定性漸穩(wěn)定性，得到這三種穩(wěn)定別的較定理，從而可以由確定性較系統(tǒng)的穩(wěn)定性來判斷原脈沖系統(tǒng)的穩(wěn)定性，大大方

本書主要介紹現(xiàn)代控制理論的基本知識、方法和應(yīng)用，重點在于最優(yōu)控制論的基本框架、基本數(shù)學理論和前沿分支。主要內(nèi)容包括線性系統(tǒng)的狀態(tài)空間表達法、能控性和能觀性，狀態(tài)濾波器與系統(tǒng)辨識，泛函及其極值問題，最優(yōu)控制的最大值原理、動態(tài)規(guī)劃原理以及兩者之間的關(guān)系，線性二次指標的最優(yōu)控制問題等。作為最優(yōu)控制理論的新發(fā)展，本書還簡要介紹

*控制是現(xiàn)代控制理論中的重要課題。近年來，隨著工程應(yīng)用的需求和人工智能的興起，在系統(tǒng)模型未知或部分未知的情況下尋求近似*控制的方法逐漸嶄露頭角。本書上冊包括*控制基礎(chǔ)和*控制的數(shù)學理論兩部分，著重介紹經(jīng)典變分法、龐特里亞金極小值原理以及動態(tài)規(guī)劃方法；下冊側(cè)重*控制的智能方法，包括強化學習與自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃、*控制的數(shù)值方

本書簡要闡述了自動控制的基本理論與應(yīng)用。全書共9章，前8章著重以現(xiàn)代控制工程為背景，介紹系統(tǒng)建模、時域分析法、根軌跡法、頻域分析法、離散系統(tǒng)分析、狀態(tài)空間分析以及非線性系統(tǒng)分析，各章均包含有Matlab應(yīng)用技術(shù)實例以及與內(nèi)容密切相關(guān)的多種形式的二維碼。第9章內(nèi)容借鑒了國際著名商學院的教育理念與方法，進行現(xiàn)代控制系統(tǒng)的案

該書系共14冊，，涉及了生命起源、生物工程、氣象學、軍事科學、人工智能等多個科學領(lǐng)域，由中國科學界代表著這些領(lǐng)域Zui高水準的資深院士、專家編寫，為青少年打開一扇了解科學、探索科學的大門。

本書是《模式識別及Matlab實現(xiàn)》主教材的配套實驗與指導，根據(jù)主教材各章內(nèi)容，相應(yīng)給出了實驗的具體步驟和程序代碼，包括：貝葉斯決策，概率密度函數(shù)的參數(shù)估計，非參數(shù)判別分類方法，聚類分析，特征提取與選擇，模糊模式識別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別中的應(yīng)用，模式識別的工程應(yīng)用等。

本書主要介紹模式識別的基礎(chǔ)知識、基本方法、程序?qū)崿F(xiàn)和典型實踐應(yīng)用。全書共9章。第1章介紹模式識別的基本概念、基礎(chǔ)知識；第2章介紹貝葉斯決策理論；第3章介紹概率密度函數(shù)的參數(shù)估計；第4章介紹非參數(shù)判別分類方法；第5章介紹聚類分析；第6章介紹特征提取與選擇；第7章介紹模糊模式識別；第8章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別中的應(yīng)用；第9