变窗长自适应算法

基于快速横向滤波器结构，本文提出一种可变窗长自适应算法，该算法比滑动窗协方差算法具有更强的跟踪时变环境的能力。     

信号在有限维空间上的分解与变换

本文根据对偶原理及正交投影定理，给出了信号在有限维空间上的分解与重构方法。同时，给出了线性变换的相应表示方法。该方法便于数字实现。     

小波理论与时频分析Ⅱ:算法,实现与应用

本文是小波理论与时频分析的第二部分。主要讨论小波变换的算法，实现及其在信号分析中的应用。首先，讨论了多分辨信号分析的基本理论；然后讨论了信号的多分辨率分解与重建算法及其相应的实现方案；最后就小波理论在计算机视觉、子带编码、数据压缩及滤波方面的应用作了较为详细地说明。     

样条神经网络

用k阶B样条作为一组线性无关基函数，通过最小二乘准则，导出了一种函数逼近方法。基于该方法，我们提出了一种新的神经网络结构，并给出了相应的学习算法，同时也提出了实现该神经网络的方案。     

小波理论与时频分析Ⅰ:基本理论与历史

小波理论与时频分析分为两个部分。本文是其中的第一部份。这一部分主要叙述小波理论及其发展历史。文中，从付里叶变换分析信号的局限性引出短时付里叶变换。从短时付里叶变换分析非平稳信号存在的问题导出了小波变换。对小波级数，连续小波变换和离散小波变换进行了深入地讨论。最后简要地给出了小波理论的发展历史。有关算法、实现及应用等问题则放在小波理论与时频分析的第二部分中讨论。