矢量量化算法的VLSI实现结构

本文通过将全搜索矢量量化算法（Full Search Vector Quantization）的计算转换成内积（inner product）运算，并利用Baugh-Wooley算法，阐述了FSVQ算法的一种新的有效的基于二进制补码的VLSI实现结构。由于该结构的规则性（regularity）和模块性（modularity），它可以被高效地应用在语音、图像、和视频编码的VLSI实现中。     

基于数字激光散斑图像的位移测量的多层平截算法

通过对数字激光散斑图像特性的分析及其位移测量法的研究，给出了一种利用激光散斑图像进行位移测量的多层平截算法。该算法把数字激光散斑图像的灰度看作三维空间的高度，用不同高度的水平面平截散斑图得到截值点，分析物体发生位移前后的散斑图像上截值点，由截值点相互位置的概率分布计算出物体的实际位移。改进后的多层平截算法可较大的节省测量所需的散斑图像面积，且能测量亚pixel级的位移。实验表明，该多层平截算法是一种实用、速度快及精度高的位移和变形测量方法。     

一种基于牛顿迭代法求解LSF的有效算法

文章针对10阶LSF参数求解，提出一种基于牛顿迭代法的有效算法，并通过实验比较了该算法和经典的Kabal搜索算法的运算量、精度。该算法避免了多项武降次，计算量又远远小于经典的搜索算法．适于用大规模集成电路实现，而且可以推广应用干求解更高阶LSF参数。     

基于相位分析的散斑图像位移测量算法

通过对数字散斑图像位移测量方法和激光散斑图像特点的研究,提出了一种利用数字散斑图像进行位移测量的新方法:同频率相位比较法.该方法把移动前后的激光散斑图像像素分别在X、Y方向上叠加,对叠加后的一维序列进行频谱分析,找出同一频率的信号的存前后两幅散斑中的相位偏移,然后通过统计分析求解激光散斑图像的位移.大量实验证明,上述算法可行,不使用插值法即可求解亚像素级位移,并能大幅度提高位移测量速度.