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熵阈值法是图像分割中的重要方法, 并在图像处理中得到了广泛的应用。针对香农熵阈值法因存在对数计算而导致计算量过大的问题,这里运用一种新的信息熵; 并用于图像分割的阈值选取，Tsallis熵及其灰度熵的分割方法不仅降低了计算复杂度，而且分割效果更好。

本书在Richard G. Lyons所著Understanding Digital Signal Processing, Second Edition的基础上进行了改编，针对通信类学校本科教学大纲，删除了教学中一般不涉及的内容，调整了章节顺序，并增加了z反变换、滤波器结构、线性相位FIR滤波器和其结构、模拟滤波器简介的内容，使教内容材更加完整。全书在概述了离散序列和系统的定义和实例之后，详细讨论了离散系统的特性、信号的离散化和离散卷积、z变换、离散时间傅里叶变换和离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、数字滤波器结构、以及有限和无限脉冲响应数字滤波器的设计等基本概念和基本理论。 [1] 书中涉及的

在本文的前半部分(第二章)，进一步总结了现有的MIMO无线衰落信道模型和建模方法。并在此基础上，根据发射端和接收端天线的阵列结构、发射信号的离开角与角度扩展、接收信号的到达角与角度扩展、角度功率谱、多普勒功率谱和信道的功率时延分布等参数，综合了一个统计MIMO无线信道模型。讨论了对相关性建模的等效形式和对视距路径传播的建模方法。还详细描述了基于三种常见的角度功率谱计算信道相关系数的问题。最后，基于该统计MIMO信道模型，提出了一种分布式MIMO系统的信道模型，该信道模型综合考虑了小尺度衰落、大尺度路径损耗和阴影效应，同时也考虑了天线元之间的空间相关性，能够比较全面的反映分布式M

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