本书介绍SPSS的最新版本SPSS11.0forWindows的基本功能。配以大量针对性强的应用实例，对输出结果予以详尽地统计解释与分析，以体现实用性。同时为方便读者学习，在涉及统计分析的各章末，选择了典型的习题，供上机训练使用。本书共分14章，第1章介绍软件的概况，第2章~第5章介绍描述性统计分析。第6章~第12章介绍与数理统计的基本内容有关的统计分析功能，如参数估计与检验、非参数假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、聚类分析与因子分析等。最后两章介绍统计图形的生成以及编辑功能等。附录给出SPSS的全部函数。本书可供开设统计课程的各类大专院校师生使用，也可作为统计工作者、经济管理人员和科技工作者参考阅读

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

本书以最新LabVIEW7Express版本为对象，系统介绍了LabVIEW程序设计的基本概念、关键技术和实际应用的专门知识。本书内容分为三大部分，第一部分介绍虚拟仪器的基本概念、图形化编程语言基本原理与特点、LabVIEW编程环境；第二部分系统介绍LabVIEW程序设计的语法规则、程序结构和基本编程技巧；第三部分介绍LabVIEW在数据采集、仪器控制和通信等方面的应用。本书结构编排合理，运用大量实例阐述基本概念与编程难点，突出内容的系统性与实用性。为方便读者学习查阅，本书附带光盘技章节编排，提供了本书所有编程例子，并且列出了LabVIEW程序错误代码表，供读者参考。本书可作为大、中专院校相关专业教材或教学参考书，也可供有关工程技术人员和软件工程师参考。未经许可，不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容