为实现大功率全电动折弯机对金属板材的多轴同步折弯，结合前馈控制与模糊控制，提出一种基于偏差耦合的多电机同步控制算法．该算法根据各轴电机运动位置之间的偏差进行同步调节，并采用等效速度、加速度前馈提高单电机快速性能，使多电机运行同步性能得到很大程度的提高，可满足金属板材折弯加工的精度要求．文中通过对具体的折弯机行走机构进行建模仿真，并在试验平台上进行实际测试，证明所提出的同步控制算法具有满意的同步精度与鲁棒性．

为了挖掘输入输出之间量的单调依赖关系，根据模糊粗糙集理论，通过对实践中量依赖关系的数据分析，提出了基于决策表的模糊单调依赖算法．文中通过区间映射定义了模糊单调依赖关系和模糊单调递增依赖隶属关系等概念，讨论了模糊单调递增依赖关系的参数和性质，并证明了相关命题．将该算法应用到工业污水的处理中，结果表明该算法是一种有效的数据挖掘算法．

为了满足无线传感器网络的目标跟踪性能要求，解决节点能量消耗不均衡的问题，建立了面向无线传感器节点底层硬件和时序流程的能量模型，在节点通信过程中使用量化算法对数据进行压缩量化，在此基础上综合考虑节点的跟踪精度及剩余能量，提出了基于能量优化策略的调度算法，并采用双重唤醒/休眠机制来延长网络寿命．该策略采用分布式计算方式，易于在资源有限的节点中实现． 实验结果表明，该无线传感器网络目标跟踪平台能有效地跟踪网络内的移动目标．仿真结果表明，采用能量优化策略后，能有效地均衡节点间的能量消耗，避免节点过早衰竭．

针对传统3 dB 双频分支线耦合器频率比范围窄的问题，提出了一种加载阶梯阻抗枝节线的新型双频分支线耦合器的设计方法．引入阶梯阻抗枝节线后增加了设计自由度，减小了物理实现阻抗范围的限制，从而能设计出宽频率比( 1. 7 ～ 6. 3) 的3 dB 双频分支线耦合器．为验证设计方法的正确性，仿真并加工了一个工作在2. 4 和5. 8 GHz 的WLAN 频率的3 dB 微带分支线耦合器．与传统的Ⅱ型双频分支线耦合器相比，该耦合器的枝节尺寸减小了25. 1%．仿真结果与测试结果吻合较好，说明文中方法是可行的．

传统环形耦合器只能工作在单一基频，且具有奇数次谐波．为此，文中提出了一种新型三频环形耦合器的设计方法，利用有4 种电路拓扑结构的Π 型阶梯阻抗变换器( ΠSIT) 替代传统环形耦合器中的1 /4 波长阻抗变换器，使得环形耦合器可以同时工作在任意两个频率及其中心频率．考虑到实际传输线阻抗实现的范围( 20 ～ 150 Ω) ，该环形耦合器的第3 个工作频率和第1 个工作频率的比值范围取为1. 70 ～ 4. 10 和6. 60 ～ 12. 30．文中给出了解析的设计公式，基于不同的Ⅱ型阶梯阻抗变换器电路结构，设计并加工了分别工作在2. 0 /3. 9 /5. 8GHz 和0. 9 /3. 5 /6. 1GHz 的3dB 微带三频环形耦合器．测量结果与仿真结果吻合良好，验证了文中三频环形耦合器设计方法的可行性．

射频识别系统在读取标签时，会因碰撞问题而严重影响识别率，导致系统工作效率降低．为此，文中提出一种基于标签信息分组的射频识别防碰撞算法．该算法根据标签信息将标签划分成若干组，按分组顺序依次识别，通过减少同时响应阅读器命令的标签数量来达到降低标签碰撞概率的目的．文中还对算法中的分组效率和时隙选择问题进行了分析、证明和仿真．结果表明，文中算法能够降低碰撞概率，提高系统的识别效率，其性能优于目前最常用的二叉树算法和ALOHA 算法．

利用节点的移动特性，为在不破坏原有链路的基础上减少或消除Ad hoc 网络中的分割节点，提出了一种基于接收信号强度的节点移动算法．该算法在网络中存在分割节点时，根据接收信号强度分别确定移动节点、目标连接节点以及节点移动的目标位置．文中还根据接收信号强度定义了链路的代价函数，节点的移动就是搜索该函数最小值的过程．仿真结果表明，在节点位置信息未知的情况下，移动单个节点可以增强网络连通性，同时最大程度地保持网络覆盖．

国际标准化组织所建议的标准算法在实现先进音频编码( AAC) 固定码率时，存在码率不稳定和计算量大的问题．为此，文中提出了一种新的固定码率控制算法．该算法在为当前帧分配比特时，充分考虑比特缓冲池的使用情况和编码复杂度，使比特缓冲池真正起到缓冲作用; 同时根据编码所需比特数和感知熵的关系，在量化循环之前进行掩蔽阈值的预调整．实验结果表明，与标准算法相比，文中算法有效减少了量化循环的迭代次数，显著降低了计算复杂度，在不降低音质的情况下获得了更稳定的码率．

针对非合作通信条件下的调制方式识别问题，提出了一种正交频分复用( OFDM) 信号的多重分形谱特征盲识别算法．该算法首先提取通信信号多重分形谱最大值对应的奇异性指数以及通信解析信号平方处理后经两次傅里叶变换的幅频信号的多重分形谱跨度作为信号特征参数，然后通过多层决策树分类器完成对OFDM 信号和单载波信号的识别．该算法提取的特征参数对OFDM 信号子载波数目及循环前缀长度、单载波升余弦成形系数及信噪比的变化具有鲁棒性，且该算法在中频处理信号，无需时频同步．仿真结果表明，文中算法在很宽的信噪比范围内对OFDM 具有较高的平均识别率．

针对下一代无线局域网的需求，提出了一种多输入多输出( MIMO) 系统跨层帧聚合性能优化算法．首先计算了不同空间流、调制编码方式下的信道误码率; 然后结合信道竞争接入的马尔科夫链模型分析了饱和业务下的帧聚合吞吐率，提出了在当前信道和冲突条件下动态选择聚合长度等参数的性能优化算法; 最后给出了基于链路质量判据的简化算法的实现．分析和仿真表明: 文中算法不仅能实时选择最优的控制参数，而且利用了MIMO 模式的分集性，提高了吞吐率，降低了误码率; 简化算法在保证优化性能的同时，大大降低了系统的复杂程度，能满足实时控制的需求．

从系统设计的角度研究了正交频分复用( OFDM) 系统中的信道估计技术，提出一种最优导频图样的设计方法．该方法首先根据信道的最大多径时延和最大多普勒频移来确定导频符号的时域和频域间隔，并利用穷举法列举所有可能的导频图样，然后根据估计信道和实际信道的均方误差得到最优的导频图样．为了验证该设计方法的正确性和有效性，将其应用到长期演进( LTE) 系统中，利用曲线验证最优导频的优越性．在车载测试A 信道下的仿真结果表明，与应用原始LTE 导频图样的系统相比，应用所设计的最优导频图样的系统具有更好的误码率性能．

为在较小的系统增益下最大程度地降低多址干扰的影响，提出了一种结合Chirp率和Chirp 信号初始相位的、基于二变量Chirp 调制的多址接入技术．在多址Chirp 信号的Chirp 率之差很小的情况下，利用相位参量保证多址信号间的正交性．文中探讨了多址用户的Chirp 信号互相关性对系统误码率的影响，并对引入初始相位在构建多址接入信号基过程中的优势进行了分析．仿真结果表明，与现有的利用Chirp 扩频的多址接入技术相比，文中提出的多址接入技术可以有效地抑制多址干扰，在不明显降低系统误码率性能的前提下容纳更多用户同时接入系统．

针对图像篡改中常见的边缘模糊操作的鉴别取证，提出一种新的取证算法．该算法首先利用模糊数学对篡改过的人工模糊边缘进行图像模糊增强，得到人工模糊操作边缘被增强而其它部分被减弱的图像; 然后对原篡改图像进行分块，利用粗糙集理论获得约减属性和约减规则对子图像块进行分类，排除平坦区域和自然清晰强边缘图像块后得到另外一个图像; 最后将前面得到的两个图像融合得到结果图像．实验结果表明该算法能较好地排除平坦区域和强边缘而保留人工模糊边缘，从而达到被动取证的目的．

为了提高光照条件下人脸识别系统的识别率，提出了一种非下采样Contourlet 变换和伪Zernike 矩相结合的人脸识别新算法．该算法首先利用软阈值去噪方法在Lambertian光照模型中提取人脸的光照不变成分，然后计算其伪Zernike 矩向量作为人脸的分类特征．在Extended YaleB 和CMU PIE 人脸库上的实验结果表明，与常用的人脸识别算法相比，文中算法能够更有效地去除光照影响，适应尺度和姿态变化，极大地提高了人脸识别的精度．

针对单视觉通道唇读系统的唇部特征提取问题，提出了基于唇部灰度能量图的特征提取方法．该方法将表示字或词的图像序列投影到二维灰度能量图上，不但统一了输入数据的维数，而且较好地保留了序列图像的运动信息．针对模板匹配方法对模板的依赖问题，文中将单训练样本唇部灰度能量模板图推广至多训练样本．文中还就唇部定位提出中心定位法．实验结果表明: 在单帧图像特征维数相同的情况下，文中唇读方法的识别率比传统的对单帧图像分别提取特征的方法有较大的提高，运算时间明显缩小; 双训练样本比单训练样本的识别率平均提高了11. 29%; 唇部精确定位后的识别率比定位前提高2%以上，系统最高识别率达90. 63%．

基于整数阶微分定义的一阶图像增强模板在处理图像时会产生宽边缘，而二阶模板会同时增强纹理和噪声．为了避免整数阶微分模板所产生的副作用，根据分数阶微积分的Riemann-Liouville 定义分析和推导了数字图像的1 ～ 2 阶分数阶微分掩模，构造了基于该定义的1 ～ 2 阶分数阶微分滤波器．仿真实验表明，该滤波器不仅可以保留平滑区域的低频轮廓信息，还可以非线性地增强图像中的高频边缘和高频的纹理信息，对于纹理信息的意义相对重要的图像而言，该滤波器具有独特的优势和良好的效果．

针对大多数谱方法不能够较好地处理不同大小点集匹配的问题，提出了一种基于线图Q-谱的点模式匹配算法．首先，对相关点集构造赋权完全图，再对每个点利用与其关联的前k 条最短边来构造线图; 然后，根据线图构造无符号Laplacian 矩阵，对其进行谱分解，并利用谱分解所获得的特征值( Q-谱) 来表示点的特征，通过这些特征计算点之间的匹配概率; 最后，通过KM 算法来寻找点集之间的最优匹配．实验结果表明，文中算法具有较高的匹配精度，可以处理不同大小点集的匹配问题．

为克服现有方法对数字人切片图像分割中人工参与的依赖，提出了一种基于连通域标记和K-均值聚类的数字人脑彩色切片图像分割方法．该方法首先通过连通域标记分割出脑组织的初始区域，再通过腐蚀操作精确提取脑组织，然后在RGB( 红绿蓝) 空间内借助直方图确定聚类中心，以欧几里得距离为判断标准实现对白质的K-均值聚类分割．采用首例中国女性数字化可视人体数据集的序列脑切片图像进行实验，定性和定量分析结果表明，该方法分割准确度高，连续分割性能稳定，能够较好地实现颅脑分离与脑内深度结构的自动提取．

运动目标阴影在很大程度上会影响运动目标跟踪、行为识别的正确性和有效性．为此，文中提出了一种基于混合高斯模型和马尔科夫随机场的自适应阴影检测方法．该方法首先对混合高斯模型进行改进，使其可以自适应调整参数学习率以消除浅阴影; 然后采用马尔科夫随机场综合邻域的空间依赖性信息进行精确的阴影检测．为了提高基于马尔科夫随机场的阴影检测的精度与效率，采用信息容量进行颜色特征选择，并利用基于自适应阈值的初始阴影检测结果来设定马尔科夫随机场的初始参数．实验结果表明，利用文中提出的方法检测阴影，能有效地解决阴影检测的误分类问题，提高阴影检测的准确度．

现有的基于分块的无损图像认证算法难以确定合适的认证块大小．为此，文中提出了一种认证块大小可动态调整的无损图像认证算法．该算法的图像认证块分别由若干基本图像块组合而成，相应的认证信息用数字签名技术产生，以无损水印方式嵌入，同时通过多次无损嵌入方式实现图像编号的鲁棒传送，用图像编号区分不同图像、防止矢量量化攻击．理论分析与实验结果表明，该算法可有效抵抗矢量量化攻击，图像认证块的大小能根据宿主图像特征和水印图像保真度要求进行动态调整，有效地提高了篡改定位能力．

传统语义缓存一致性维护算法中存在失效报告空间复杂度高和通信开销大的问题，而目前的研究多只关注客户方算法的改善，不能从根本上解决这些问题．为此，文中提出了基于3 层缓存结构的、用移动支持站点协助客户方进行缓存一致性维护的方法．通过建立索引表并运用比特序列方法形成失效报告，以达到进一步压缩报告长度的效果; 使用队列存储更新序列对更新粒度进行细化及简化客户方缓存维护过程，从而节省网络带宽，支持频繁断接下的缓存一致性维护．仿真结果表明，该算法较其它算法明显减少了失效报告长度和一致性维护的网络通信开销．

在基于文本的视频检索和推荐系统中，视频标题是描述视频内容的必不可少的一个信息来源．然而，人们对视频标题本身的描述能力并没有进行深入的研究．文中根据标题对视频内容的刻画程度将标题的描述能力分为可描述、可理解不可描述和不可理解3 个等级，并把标题描述能力的评估问题作为分类问题来处理．鉴于支持向量机( SVM) 对小样本分类问题有很好的识别效果，使用SVM 作为分类模型．同时，为弥补标题信息的不足，利用视频标题在搜索引擎中的返回结果作为标题的补充信息．采用此方法对汽车领域的5000 个视频标题进行分类，结果表明: 该方法对可描述类视频标题的识别准确率可达84%; 利用标题的搜索结果后，对可描述类和不可理解类标题识别的F 值都提高了3%．

问答系统中的复杂问句通常涉及很多事件信息，正确处理其中的事件内容对提高系统准确率有重要的影响．为此，文中提出了一种融合事件信息的复杂问句分析方法．该方法将事件视为由多个要素构成的复杂数据对象，从而定义了事件的语义表征模型，给出了相似度计算方法．文中首先利用相关的事件抽取方法获取复杂问句中的事件信息，生成事件的语义模型实例．然后利用事件语义模型实例构成的矢量表征复杂问题的完整语义信息，从而根据表征矢量计算复杂问句的相似度．实验表明，事件语义信息对问句分析是有益的，融合事件信息的复杂问句分析方法有助于提高问答系统的整体性能，准确率高达78.6%．

领域现象术语常常是复合型短语，很难根据局部上下文特征用传统的机器学习方法来抽取．为此，文中提出了一种领域现象术语的抽取方法．该方法首先用基于上下文的方法抽取得到分隔符集，然后结合分隔符集和上下文术语用改进的NC-value 算法进行候选领域现象术语抽取，最后在候选领域现象术语中过滤掉名词性术语，进而得到最终结果．实验表明，文中方法对领域现象术语的抽取效果优于基于词频的方法和基于分隔符的方法．

为了提高基于平滑粒子动力学( SPH) 的流体模拟速度，提出了一种在图形处理器( GPU) 上实现的基于网格的邻居快速查找算法．该方法首先使用粒子位置纹理信息建立对应的网格纹理，然后利用GPU 排序方法按照粒子的网格索引进行排序，最后在排序后的网格纹理中得到粒子的邻居粒子索引，并将其赋值到预计算的粒子邻接纹理中．该方法克服了像素着色器无法将指定数值写到指定位置的问题．将这种基于GPU 的邻居查找算法应用于流体模拟，可以使基于SPH 的流体模拟方法完全运行在GPU 上，成倍地提高流体模拟的速度．

针对基于对象的图像检索问题，提出一种新的谱聚类多示例学习算法．该算法将图像当作包，将分割区域的视觉特征当作包中的示例，针对正包示例集合进行谱聚类，按聚类中心点数最大原则选择潜在正示例中心和潜在正示例代表，并采用径向基函数和金字塔核分别度量潜在正示例间和其它示例间的相似性，最后利用支持向量机和相关反馈实现图像检索．采用SIVAL 图像集进行的对比实验表明，该方法是有效的．

针对扩展区间时序逻辑目前没有可用的统一模型检测算法的问题，找到了该逻辑可执行子集即扩展Tempura 语言的可判定子集——首先限定该逻辑一阶部分的常量与变量均为有穷可枚举类型，然后加上该逻辑的命题部分．在此基础上，提出了扩展区间时序逻辑统一模型检测算法，以判定由上述定义的语言子集所书写的规范程序是否满足命题版扩展区间时序逻辑公式所描述的性质．具体方法是首先翻译规范程序到命题扩展区间时序逻辑公式，然后使用该逻辑的公式满足性判定算法进行自动验证．验证实例证实了新方法的有效性．