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該文根據(jù)Hilbert-Huang變換的原理，給出了二維內(nèi)蘊(yùn)模式函數(shù)分量的遞推形式，實(shí)現(xiàn)了二維Hilbert-Huang變換的分解方法，并在圖像分解應(yīng)用中取得了滿意的效果，從而拓展了Hilbert-Huang變換的應(yīng)用范圍。通過把原始圖像自適應(yīng)分解成有限數(shù)量的子圖像，圖像的細(xì)節(jié)能清晰地被分解出來，這在數(shù)字圖像處理中有很重要的意義。

該文對(duì)可轉(zhuǎn)變認(rèn)證加密進(jìn)行了研究，指出了Wu-Hsu(2002)方案和Huang-Chang(2003)方案中存在的問題，分別給出了這兩個(gè)方案的改進(jìn)方案，很好地解決了認(rèn)證加密方案的公開驗(yàn)證問題。

該文提出一種通用的時(shí)間數(shù)字轉(zhuǎn)換器(TDC)碼密度校準(zhǔn)信號(hào)產(chǎn)生方法，該方法基于相干采樣理論，通過合理設(shè)置TDC主時(shí)鐘和校準(zhǔn)信號(hào)之間的頻率差，結(jié)合輸出信號(hào)保持電路，產(chǎn)生校準(zhǔn)用的隨機(jī)信號(hào)，在碼密度校準(zhǔn)過程中，隨機(jī)信號(hào)均勻分布在TDC的延時(shí)路徑上，實(shí)現(xiàn)對(duì)TDC的bin-by-bin校準(zhǔn)?；赬ilinx公司的28 nm工藝的Kintex-7 現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)內(nèi)部的進(jìn)位鏈實(shí)現(xiàn)一種plain TDC，利用該方法校準(zhǔn)plain TDC的碼寬(抽頭延遲時(shí)間)，研究校準(zhǔn)了2抽頭方式下的TDC的性能參數(shù)，時(shí)間分辨率(對(duì)應(yīng)TDC的最低有效位，Least Significant Bit, LSB)為24.9 ps，微分非線性為(–0.84～3.1)LSB，積分非線性為(–5.0～2.2)LSB。文中所述的校準(zhǔn)方法采用時(shí)鐘邏輯資源實(shí)現(xiàn)，多次測(cè)試考核結(jié)果表明，單個(gè)延時(shí)單元的標(biāo)準(zhǔn)差優(yōu)于0.5 ps。該校準(zhǔn)方法采用時(shí)鐘邏輯資源代替組合邏輯資源，重復(fù)性、穩(wěn)定性較好，實(shí)現(xiàn)了對(duì)plain TDC的高精度自動(dòng)校準(zhǔn)。該方法同樣適用于其他類型的TDC的碼密度校準(zhǔn)。

Hilbert-Huang變換(HHT)理論通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)提取信號(hào)的內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù)(IMF)，并對(duì)IMF利用Hilbert變換得到信號(hào)的時(shí)頻幅度譜和邊際譜。在總結(jié)Hilbert變換理論和算法實(shí)現(xiàn)局限性的基礎(chǔ)上，提出基于過零點(diǎn)-極點(diǎn)估計(jì)求取IMF瞬時(shí)頻率、幅度算法，通過對(duì)離散信號(hào)插值運(yùn)算精確求取過零點(diǎn)和極點(diǎn)位置，并據(jù)此求出相應(yīng)點(diǎn)的瞬時(shí)頻率和幅度，最后采用三次樣條求取信號(hào)的瞬時(shí)頻率幅度曲線。通過幾個(gè)典型的例子對(duì)該算法進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明，與Hilbert變換結(jié)果比較，借助該算法得到信號(hào)的時(shí)頻幅度譜和邊際譜結(jié)果更精確、頻率分辨率更好。

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的一個(gè)關(guān)鍵問題是處理邊界效應(yīng)。盡管目前除了Huang申請(qǐng)了NASA專利的邊界處理方法，仍沒有一個(gè)最終的解決方案，但工程上已經(jīng)提出了多種處理方法。本文實(shí)現(xiàn)了工程上常用的5種EMD邊界處理方法：線性外延，多項(xiàng)式擬合，鏡像法，徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和AR預(yù)測(cè)方法，設(shè)計(jì)了一套消除了EMD處理中信號(hào)的相互作用及模式混淆影響的測(cè)試方法，并利用準(zhǔn)周期信號(hào)和隨機(jī)信號(hào)對(duì)它們的邊界效應(yīng)處理結(jié)果進(jìn)行了定量測(cè)試。結(jié)果表明鏡像法是目前相對(duì)最優(yōu)的EMD邊界處理方法。

該文提出了一種基于空時(shí)分組編碼的多輸入多輸出頻域均衡單載波分組傳輸(MIMO-SC/FDE)系統(tǒng)的空間分集接收方案，通過在Huang(2004)提出的分集結(jié)構(gòu)中引入使用空時(shí)分組編碼的發(fā)射分集，彌補(bǔ)了因減少DFT塊數(shù)目而造成的性能損失，同時(shí)在接收端進(jìn)一步減少了IDFT塊的數(shù)目；通過適當(dāng)設(shè)計(jì)空時(shí)分組編碼，還可以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)傳輸速率。該文詳細(xì)推導(dǎo)了使用空時(shí)分組編碼后的處理過程，并對(duì)使用空時(shí)編碼后的MIMO-SC/FDE系統(tǒng)和相應(yīng)的MIMO-OFDM系統(tǒng)性能進(jìn)行了仿真比較。仿真結(jié)果表明，MIMO-SC/FDE系統(tǒng)的性能從總體上優(yōu)于MIMO-OFDM系統(tǒng)。

穿墻雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)探測(cè)中人的心跳、呼吸、手臂擺動(dòng)等運(yùn)動(dòng)的微多普勒信號(hào)是非線性、非平穩(wěn)信號(hào)，可以采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EMD)對(duì)其進(jìn)行時(shí)頻分析。由于EMD分解存在模式混合問題，該文提出一種改進(jìn)的整體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EEMD)方法，并將其應(yīng)用于穿墻雷達(dá)人的運(yùn)動(dòng)微多普勒特性分析中，并且對(duì)分解后的每個(gè)本征模式函數(shù)(IMF)進(jìn)行Hilbert-Huang變換(HHT)，得到信號(hào)的時(shí)間-頻率-能量譜。仿真數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析均表明，改進(jìn)的EEMD方法不僅能夠有效消除EMD中的模式混合問題，將人運(yùn)動(dòng)微多普勒信號(hào)中的不同頻率尺度分解在不同的IMF中，而且還能夠有效抑制原始信號(hào)中的噪聲，提高信噪比，得到更精細(xì)、更清晰的時(shí)頻分布。

耳語(yǔ)音作為人類發(fā)音的一種特殊形式，與正常語(yǔ)音相比具有信噪比低、元音的周期特征不明顯等特性，因而耳語(yǔ)音處理比正常語(yǔ)音更為困難。耳語(yǔ)音處理研究的第1個(gè)關(guān)鍵步驟就是語(yǔ)音的端點(diǎn)檢測(cè)，該文利用希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang Transform, HHT)中的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)，首次提出了一種基于EMD擬合特征的耳語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)新方法。利用EMD得到的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function, IMF)能量，以其歸一化擬合參數(shù)為耳語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的特征，可以準(zhǔn)確地劃分出耳語(yǔ)音端點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在耳語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)中取得了很好的效果，在1200個(gè)信噪比為2～10dB的測(cè)試樣本中，檢測(cè)準(zhǔn)確率為98.25%。