针对不同分布海杂波的抑制及目标检测问题，首次将自适应噪声对消器应用在海杂波的处理中，并且将此对消器与小波分解理论相结合来抑制海杂波，提取出目标。首先，对含有目标的海杂波信号进行小波分解。然后，类比自适应噪声对消器模型，设计一种自适应杂波对消器。将经小波分解后的信号作为自适应杂波对消器的输入信号，经过自适应杂波对消器输出的信号即为杂波抑制的结果。最后，通过MATLAB仿真，分析采用不同的小波基函数和不同的分解层数的杂波抑制效果，验证此种算法对于海杂波抑制的有效性。

提出了一种基于离散小波变换的半脆弱水印认证算法。利用小波系数之间的相关性作为图像特征水 印，利用小波系数块均值量化来嵌入，在鲁棒性和脆弱性方面达到很好的平衡。该算法能够识别图像的恶意篡改， 并定位篡改发生区域，而对通常的图像处理具有一定的鲁棒性。

一种基于木马程序的远程控制与实现，一种基于木马程序的远程控制与实现

在基于先验信噪比的维纳滤波语音增强算法的基础上，结合语音端点检测算法，本文提出一种新算法。新算法在语音端点检测的基础上，通过平滑处理更新噪声信号功率谱以适应噪声不稳定的环境；通过计算有声段噪声信号估计值，将有声段的噪声影响纳入考虑范围；通过每个语音段自适应调节噪声功率谱，实时的计算出先验信噪比。最后将该算法与改进前算法进行仿真比较验证，该算法有更好的语音增强效果，在非稳定噪声环境中较好的抑制了噪声残留，提高了语音的可懂度。

针对合成孔径雷达(SAR)目标检测精确性、实时性和鲁棒性的要求，设计了一种基于局部窗口的SAR图像目标检测算法．该算法在对获取的SAR图像进行去噪和分割处理的基础上，基于尺度不变特征变换(SIFT)实现了亚像素精度快速配准策略；同时，通过SIFT 特征的描述结果降维和基于局部窗口的最大期望算法(EM)实现了目标检测．实验结果表明，该算法对复杂背景和光照、旋转变化有较强的自适应性，获得了理想的目标检测效果．

 随着现代科学技术的进步，数字水印技术逐渐成为了人们研究的一个热点问题。本文旨在研究临界可见误差（Just Noticeable Difference， JND）模型的小波域图像盲水印算法，并根据人类视觉系统（Human Visual System， HVS）的视觉特性，对宿主图像进行了二阶小波变换，并提出了较为新颖的实验算法，对实验结果进行了较为充分的分析。实验结果表明，在满足数字水印不可察觉性的基础上，本算法对于一些常见的水印攻击，都可以保持良好的鲁棒性，是一种有效的盲水印算法。

针对红外图像对比度和分辩率低、噪声大的特点，提出一种基于平稳小波域的红外图像增强新方法。对高频子带中幅值较小的噪声系数进行衰减，幅值较大的边缘细节系数进行放大；对低频子带系数的幅值采用所提出的正弦函数进行伸缩处理。实验结果表明，本文提出的方法在有效地增强红外图像对比度及边缘细节的同时，又能很好地抑制背景噪声，综合性能明显优于传统的直方图均衡化和反锐化掩膜增强方法。

介绍了基于EPON+EOC解决有线电视接入网方案的优势，简介了主流的EPON和HomePlug AV over Coax的技术实现方案，最后设计了基于EPON+HomePlug AV over Coax的三网融合的方案，该方案集成度高，成本低，抗干扰能力强，更适合于实现三网融合。

结合小波变换和数学形态学的优点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法.基于数学形态学的边缘检测,对现有的检测算子进行改进,构造了一种抗噪型边缘检测算子,并使用不同方向的线型结构元素;基于小波变换的边缘检测能有效地保留图像边缘的细节信息,使提取的边缘完整连续.实验结果表明,本研究提出的算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声的影响,提高了检测的精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.

提出一种改进的基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法 利用人脸隐马尔可夫模型的结构特征和Viterbi 算法的特点，对特征观察序列进行分割，使用部分序列对所有隐马尔可夫模型递进地计算最大相似度，同时排除相似度最小的隐马尔可夫模型，减少观察序列的计算次数，提高识别效率 实验结果表明，该方法能在不降低识别率的情况下，有效提高识别速度。