基于普通编码器的高精度位置检测方法

根据普通增量式光电编码器测量转角位置的原理，分析了量化误差的形成原因和编码器脉宽制造误差对测量精度的影响，提出了新的信号处理算法——脉冲细分法，利用该方法减小了量化误差．同时标定出编码器的脉宽系数井以它作为脉宽制造误差的补偿参数，消除对位置测量造成的影响，最终提高了系统的测量精度．     

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。     

一种基于离散小波变换的盲水印算法

使用二值图像为水印，给出了一种检测时无需原始图像的盲水印算法。实验证明，该算法满足不可感知性，并对噪声、滤波等图像处理有一定的健壮性。     

基于小波的彩色图像公开水印技术

提出了一种新的彩色图像公开水印技术．首先计算彩色图像的红色与绿色分量的加权平均图，然后分别对加权图和蓝色分量图作小波分解，最后通过对这两者的粗尺度子图之差进行模运算将图案水印嵌入到蓝色分量图的低频带中(粗尺度子图)．实验结果表明，该方法具有很好的不可感知性以及对通常图像处理的稳健性，且其性能优于其他方法．     

有源自适应消声系统实施问题的分析

本文通过对有源消声系统实施问题的分析,提出了有源自适应消声系统设计中系统采样频率及A/D、D/A和计算机字长的选用方法.     

小波变换及图象的VQ压缩

利用小波变换可实现图象的多分辨率分解，但分解后数据量并没有得到压缩，用ＶＱ对分解后的细节图象进行编码时，根据分解后矢量的均值，方差分类设计码本，该方法不但可有效地提高编码时搜索速度，而且重建后图象的也有所提高。     

距离加权矢量量化文本无关的说话人识别

本文在研究说话人识别的矢量量化方法时，分析了用矢量量化建立说话人识别模型的可行性。针对量化码本描述的不完全性，提出了一种经距离加权的矢量量化方法，能更好地刻划出说话人语音特征空间的精细结构，从而提高正识率。本文还对特征参数ＬＰＣＣＥＰ的选取进行了理论分析和实验研究，提出了平均互—自差异比的概念，给出了一种对特征矢量的每一维分量识别能力进行定量化估算的公式。实验结果表明，距离加权矢量量化是一种具有很高正识率的与文本无关的说话人识别方法。     

自适应格型预测语音子带编码

提出了一种自适应格型预测子带编码的语音编码方法。该方法在输入语音作子带分解的基础上，用自适应格型预测的方法对低频子带进行编码，用矢量量化的方法对高频子带进行编码，在相同码率的情况下，提高了编码的量化信噪比，改善了重建语音的质量。     

SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用

在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大关系。将基于神经网络的ＳＯＦＭ（自组织特征映射算法）和ＨＭＭ（隐含马尔可夫过程）应用于矢量量化，从而产生更为优良的码本。