现有的复杂网络节点重要性评估研究主要集中在无向无权网络上,不能全面客观反映某些真实复杂网络的情况。针对无向加权和有向加权网络中评估指标适用范围有限、评估结果不够全面等问题,借鉴应用于无向无权网络的基于互信息的节点重要性评估方法,提出适用于无向加权网络和有向加权网络的互信息评估方法。该方法将网络中的每条边看作信息流,结合相应复杂网络的结构特点和"信息量"的定义方法,以求出的节点信息量作为节点的重要性评估指标。对实例网络进行分析可知,所提算法在保证评估准确性前提下,能更加细致刻画有向加权网络节点之间的差异性。在对ARPA网络的节点评估中,所提算法与以往指标所评估出的前5个最重要节点的节点编号尤其相近,凸显出该算法快速发掘核心节点的能力,为快速、准确评估无向加权和有向加权网络核心节点,提高网络抗毁性提供一定理论帮助。

针对超声彩色血流成像(CFI)中杂波引起血流速度估计不准确的问题,提出了一种基于动态域的多项式回归和奇异值分解(SVD)的杂波抑制方法——ARS算法.首先,根据回波信号的时域特性和能量强度,采用动态划分法区分出信号所属范围;其次,按照信号的所属范围选取多项式回归法或SVD法动态地去除杂波成分.将所提算法与投影初始化无限脉冲响应(IIR)法、非平稳滤波法、回归滤波法和SVD法等杂波抑制方法进行仿真对比,实验结果表明:所提算法能够较好地抑制组织运动干扰(组织区信号的运动速度几乎为零,且滤波后的杂波血流比约为5.427 dB),估计出的最大血流速度(0.968 m/s)最接近于理论值,血流分布均匀,并能较好地保持血流速度剖面的完整性,得到的血流速度图像真实,质量较高.

针对现有时分长期演进(TD-LTE)系统定时同步算法复杂度过高以及抗频偏性能较差的问题，提出一种基于辅同步信号(SSS)时域共轭对称性的定时同步算法。该方法对接收信号本身进行滑动共轭对称相关运算，在明显的相关峰值处捕获SSS，然后利用捕获到的SSS的位置联合小区组内ID检测，实现循环前缀(CP)类型的判决，从而完成了定时同步。理论分析和仿真结果表明，该方法具有很强的抗频偏性能、低复杂度，且较常规算法可靠性有了很大提高，同时在多径信道下性能良好。该方法已成功应用于TD-LTE第三方终端探测系统中，验证了其可行性。

鉴于H.264的整数离散余弦变换(DCT)算法及其量化方法复杂度高,难以直接应用于分布式视频编码(DVC)框架的现状，提出了一种基于大跨度定长(步长为2的正整数次方)量化的整数DCT算法及变换基生成方法。该算法充分地利用整数DCT基的可伸缩特性寻找最迎合硬件工作原理的变换基，在保证“小”变换基的同时将编码器的伸缩量化阶段“转移”到解码器一端以降低编码器复杂度。在“转移”过程中，该算法利用DCT系数饱和放大保证图像质量，利用DCT系数的溢出上限保证算法的可靠性，通过减小基偏差提高压缩性能。实验结果表明，与H.264对应模块相比，该算法的量化方式便于位平面提取，在图像质量达到准无损压缩的前提下将编码器的伸缩量化阶段的运算量缩减至16次整型常量加法运算，图像质量与压缩率的性价比提升了23.9%，适用于分布式编码框架。