一种预测三步搜索算法

提出了一种用于运动估计的预测三步搜索(PTSS)算法，它是基于三步搜索(TSS)算法，同时充分利用了运动向量场的空间和时间相关性的一种块匹配运动估计算法。该算法特别适用于视频格式转换的运动补偿插值。实验结果表明，与传统的TSS、新三步搜索(NTSS)、全搜索(FS)算法相比，利用PTSS算法补偿得到的图像帧，其图像的主观质量有明显的提高，具有更加平滑的运动矢量场，且图像帧同原始帧之间的最小平方误差(MSE)最小。     

一种在压缩域内的帧类型转换方法

论述了在压缩域内将MPEG-2码流中的B帧或P帧转换为Ⅰ帧的方法。根据DCT变换的正交特性，在将运动补偿运算转换为矩阵相乘运算后，推导出压缩域帧类型转换的计算公式。针对采用半像素精度运动估计的帧，对相应公式做了修正。由于量化阶的选择极大影响转换过程中的失真程度和码率的大小，提出了一种重新计算量化阶的方法，利用压缩域的信息计算宏块的活动性，并由该活动性信息调整量化阶的大小。仿真实验验证了所提出方法的有效性。     

高码率平滑图像质量自适应量化控制算法

针对MPEG-2纯Ⅰ帧编码情况，在MPEG-2TM5自适应量化控制算法的基础上，提出了一种基于平滑图像质量的高码率下自适应量化控制算法。根据已编码帧的复杂度平滑分配各帧目标码字，利用非线性方法使宏块的量化因子变化平缓，以达到高码率下提高图像质量的目的，仿真结果表明，在相同码率下重建图像质量(PSNR)优于TM5算法。     

一种基于并行技术的死锁检测算法

在介绍基于资源分配图的、传统的死锁检测算法基础上，提出一种新的基于并行技术的死锁检测算法，并用1个实例说明该算法的执行过程。新的死锁检测算法是基于矩阵表示方法，在最坏情况下，运行时间复杂度是O(min(m，n))，其中m和n分别是进程和资源的数量。新的死锁检测算法与传统的算法相比，执行时间大大减少，需要内存也比较小，系统能够很好地检测死锁的发生，并且释放占有资源。     

二叉树CreateBTree算法的改进

在分析二叉树的CreateBTree算法的基础上，利用线性探测再散列方法对CreateBTree算法的中序遍历序列进行预处理来改进CreateBTree算法，使得改进后的CreateBTree算法在最差情况下，时间复杂度由O(N^2)降为O(N)。     

判定凸多边形可移动性算法的推广

文［１］研究了两个凸多边形可移动性问题的最优判定算法，讨论了简单多边形Ｐ和凸多边形Ｑ的可移动性问题。提出了一种与［１］具有相同时间复杂度的最优算法。     

覆盖平面上给定点集的最小凸多边形的算法

研究求覆盖平面上给定的若干个点的最小凸多边形的算法．给出了两种算法，讨论了算法的基本思想，描述了算法步骤，得出了算法的时间复杂度．结果表明，算法的平均计算时间复杂度为平面上给定点的数量的线性函数，即为Ο（ｎｍ），在最坏情况下可为Ο（ｍ２）     

基于树形结构酉空时星座设计的译码方法

针对酉空时码最大似然检测复杂度高的问题，提出了一种酉空时星座的设计及低复杂度译码方法．根据酉空时信号失真测度的定义，依照最邻近原则对星座进行划分，以最小失真准则计算各个星座子集中信号的最佳中心，再通过迭代算法，交替使用两个局部最佳准则，生成由各个信号子集与对应中心所构成的若干子树，形成树形结构的酉空时星座．接收方以接收信号为树根，选择具有最小失真的中心信号．对选定的中心信号对应的子树进行遍历搜索得到对发送信号的估值．该译码方法仅需要对某一中心信号及其对应子树的叶子节点进行计算，避免了最大似然方法对整个星座的全搜索，从而有效地降低了译码复杂度．仿真实验表明，相对于最大似然检测方法，该方法能够以有限的性能损失换取译码计算的有效简化．     

不同麻醉深度下大鼠脑活动的复杂性分析

为了研究大鼠在不同麻醉深度下大脑活动的变化，探测麻醉深度对其脑电信号（EEG）的影响，采用KC复杂度和谱熵对不同麻醉深度下的EEG及其4个主要频段信号进行了复杂性分析．结果发现：随着麻醉深度的加深，EEG的KC复杂度和谱熵的值都随之减小，反之亦然，且KC复杂度在区分麻醉深度的变化方面比谱熵更为灵敏、准确；在麻醉状态下，delta频段是EEG信号的优势频段，正是它的动态变化主导了EEG信号的变化过程．