本书系统地介绍了国内外多年来雷达数据处理技术的研究进展情况及作者们的研究成果。全书由15章组成。主要内容有：雷达数据处理的研究目的、意义、应用领域、历史和现状，状态估计与线性滤波方法，非线性滤波方法，量测数据预处理技术，多目标跟踪中的航迹起始，极大似然类多目标数据互联方法，贝叶斯类多目标数据互联方法，机动目标跟踪，多目标跟踪终结理论与航迹质量管理，无源雷达数据处理技术，相控阵雷达和脉冲多普勒雷达数据处理技术，雷达组网数据处理技术，雷达数据处理仿真技术，雷达数据处理的实际应用，以及本书的回顾、建议与展望。. 本书可供从事信息工程、C3I系统、雷达工程、电子对抗、红外、声呐、军事指挥等专业的科技人员阅读和参考，还可作为上述专业的高年级本科生或研究生教材。同时也可供从事激光、机器人、遥感、遥测等领域的工程技术人员参考。...

本书由国内知名Excel应用与培训专家精心策划，专为希望深入学习Excel公式、函数、宏、VBA等功能的用户而编写，从全新的角度展现了Excel在不同领域的高效应用方法，是理论与实际工作相结合的典范。.本书的特色就是使那些即使不具备系统的数学、统计学、工程管理、经济计量学知识的读者，或未受过计算机编程培训的企业管理人员和经济管理人员，也能十分方便地分析日常工作中的数据，并通过Excel提供的图形来直观地表述各种复杂的经济管理问题和工程问题。..本书内容尽可能地与企业决策、经济管理及工程管理人员的实际工作相结合，适用于Excel2000／2002／2003多个版本本书由国内知名Excel专家精心编著，详细讲解了Excel中的各项功能，以及在不同领域利用Excel编辑、查询，分类、汇总。分析、处理、格式化数据的方法和技巧。本书特色：·本书条理清晰、图文并茂，内容涵盖基础知识、常见案例、综合应用、实战技巧等·综合利用ExceI的各项功能，深入阐释各种数据分析、处理的不同方法和技巧·所列举的数据处理方法和演示范例均源自实际工作，具有极高的实用价值·内容深入浅出，在缺乏Excel电子表格和相关软件知识的情况下，也可以轻松学习。...

《数据库系统概论》围绕数据库的设计、编程与实现，系统、全面地介绍了数据库系统的基本概念、基本原理、基本方法以及应用技术。主要内容包括数据库建模、关系模型和关系运算、数据库语言SQL（包括最新标准SQL2和SQL3）及其系统环境、关系数据库设计理论及数据库设计、面向对象的对象定义语言和对象查询语言、以及查询优化和并发控制。《数据库系统概论》以关系数据库为基础，以数据库的设计与编程为重点，以引进面向对象的数据库技术为特色。主要特点是： 内容新颖、系统全面；突出重点、注重总结；概念清晰、分析深入；例题丰富、实用性强；叙述深入浅出、语言流畅生动。《数据库系统概论》是高等院校计算机专业本科生数据库课程的教材，也可作为其他专业本科生数据库课程的教材。对于从事数据库研制、开发和应用的有关人员，《数据库系统概论》也是一本很好的参考书。

数据结构是计算机专业的核心课程，是从事计算机软件开发与计算机应用人员必备的专业基础。本书从软件开发设计的角度出发，按照面向对象的程序设计思想，详细介绍了线性表、裁和队列、串、数组和广义表、树与森林、图等不同的数据结构，以及这些数据结构在计算机中的存储表示和算法实现。最后两章介绍了计算机中常用的两种运算——查找和排序，并详细介绍了不同的查找、排序运算的实现及各种算法的效率分析。《数据结构》将数据抽象与面向对象思想作为重点，对传统的“数据结构”赋予新的内涵、新的处理方式，使其上升为面向对象的数据结构，每种算法都采用C++语言进行描述。本书叙述清晰、逻辑性强、利于教学，可作为高等院校计算机专业及信息等相关专业的教材，也可作为计算机应用技术人员的参考书。

本书是根据数据结构课程教学大纲的要求，结合作者多年实践经验积累而完成的具有工程实践价值的数据结构教材。全书共分8章，每章均先给出本章的教学重点和难点，明确理论和技能要求及教学方法，以方便教和学。其中，第1章说明开设数据结构课程的意义；第2章详细介绍了顺序表和链表结构及其实现，这是其他数据结构的两种实现基础；第3章采用顺序表和链表分别讲解最基本的线性数据结构一一堆栈、队列和串；第4章和第5章介绍非线性数据结构--树和图。第6章提出了一种有工程应用价值的递归算法实现方法；第7章和第8章分别描述了多种查找和排序算法及其实现。本书配有电子课件，包括全部程序源代码。 本书适合大专层次的各类型学历教育，包括普通、成人和高职高专院校计算机相关专业的学生，也适合企、lk专、Ik软件开发人员使用。

本书是为高等院校《数据库系统概论》教材而编写的配套辅助教材。本书的主要特色是：内容新颖，在以关系数据库为基础的前提下，引进面向对象的数据库技术，以微软公司新推出的关系数据库管理系统sQL server 2000为实验环境；与主教材紧密结合，习题、实验与主教材三位一体，互为补充；题型多，题量大，覆盖范围宽；要求明确、重点突出；有易有难，对部分难题给出不同解法，并有深入分析；为综合实验提供了有参考价值的实验报告；便于灵活而科学的组卷。 主要内容包括：数据库系统要点；习题及其解答；实验环境与基础知识；教学实验内容及综合实验报告示例；考试大纲；组卷方案，模拟试题及参考答案。 本书可作为高等院校数据库课程的辅助教材。对于从事数据库研制、开发和应用的有关人员，本书也是一本很有价值的参考书。

本书既介绍了数据仓库主流业务应用、企业业务逻辑模型和数据质量管理方法，也有对具有中国特色的数据仓库逻辑架构及数据仓库项目实施过程的描述。内容详细到每一个工作细节的数据仓库项目实施过程和拿来就用的项目文档模板。本书是作者总结近几年来数据仓库在中国本土实施的大量实战经验编写而成，特别强调数据仓库的实用性和本土化。全书既介绍了数据仓库主流业务应用、企业业务逻辑模型和数据质量管理方法，也有对具有中国特色的数据仓库逻辑架构及数据仓库项目实施过程的描述。本书附带的光盘中收集了大量的数据仓库专有业务和技术名词解释，并提供了书中数据仓库项目实施模板的Word版本。本书适合从事数据仓库项目实施和理论研究的各类读者阅读，对目前正在从事数据仓库项目实施工作的技术人员，会有较大的参考作用。

20世纪90年代兴起的数据仓库和数据挖掘代表着信息序化和信息分析技术的重大进展。两者的结合，已成为人类处理和分析海量信息的有力武器。本书在论述数据仓库和数据挖掘技术基本概念的基础上，系统和深入地剖析了数据仓库的模型，以数据仓库为应用平台的联机分析处理（OLAP）技术，以证券行业为对象的数据仓库的开发实例，数据库挖掘、文本挖掘、Web挖掘、数据挖掘软件，以及数据挖掘的应用，尤其在竞争情报系统和客户关系管理中的应用，从而为了解和掌握数据仓库和数据挖掘技术提供了一个知识门户。本书围绕着数据仓库和数据挖掘技术两大主题，从情报学和应用实践的视角，避免复杂的算法讲解，采用深入浅出的语言和案例，论述了数据仓库和数据挖掘这类新兴技术的基本理论、主要内容、关键技术和实际应用，以便为广大读者和从业者提供对这类计算机信息处理和分析技术的总体把握和应用知识。全书共分11章，在论述数据仓库和数据挖掘技术基本概念的基础上，系统和深入地剖析了数据仓库的模型，以数据仓库为应用平台的联机分析处理（OLAP）技术，以证券行业为对象的数据仓库的开发实例，数据库挖掘、文本挖掘、Web挖掘、数据挖掘软件，以及数据挖掘的应用，尤其在竞争情报系统和客户关系管理中的应用，从而为了解和掌握数据仓库和数据挖掘技术提供了一个知识门户。本书可供我国企业界、情报界、咨询界、教育界的信息分析、竞争情报、信息管理、知识管理、战略管理和软科学研究从业者的专业进修，以及高等院校师生教学和参考之用。

本书深入浅出、循序渐进地通过7个应用系统的开发制作过程，为读者详细介绍如何应用Access 2003进行系统开发。本书附赠光盘中还为每个实例制作了PPT文件，详细介绍和演示实例开发所需的技术和过程，方便读者学习和理解。本书案例贴近实际，内容精练，适合大中专院校的学生和软件开发人员参考使用。本书深入浅出、循序渐进地通过7个应用系统的开发制作过程，为读者详细介绍如何应用Access 2003进行系统开发。本书附赠光盘中还为每个实例制作了PPT文件，详细介绍和演示实例开发所需的技术和过程，方便读者学习和理解。本书案例贴近实际，内容精练，适合大中专院校的学生和软件开发人员参考使用。

数据挖掘是一个涉及数据库技术、计算智能、统计学、模式识别等多个学科的领域。目前，数据挖掘已经在各行各业有了非常广泛的应用。 本书综合了大量国内外的最新资料和作者的研究成果，系统地介绍了数据挖掘算法、相关技术及其金融数据上的应用。在绪论之后，全书从结构上分为3篇。第1篇具体介绍了数据挖掘的主要算法，包括决策树算法、神经网络算法、基因算法、基本统计分析方法、贝叶斯网络算法、支持向量机方法等。第2篇主要讨论数据挖掘的相关技术，包括数据仓库技术、模糊处理技术、粗糙集技术以及目标优化技术。第3篇探讨了一些数据挖掘的应用专题，包括互联网金融信息搜索引擎、互联网信息流时间序列挖掘等问题。 本书的读者可以是对金融应用感兴趣的计算机专业人士，也可以是对计算机和互联网感兴趣的金融专业人士。它可供数据挖掘、机器智能、金融数据分析等领域的科技人员和高校师生参考。