针对传统人脸表情识别(FER)方法所提取的表情特征较为单一,同时对于表情分类器的选择存在局限性的问题,提出一种融合局部特征与深度置信网络(DBN)的FER方法。该方法首先从人脸表情图像中切割出眉毛眼睛部位与嘴巴部位这2种包含丰富表情信息的局部表情图像,对其分别提取包含纹理信息的Log-Gabor特征与包含形状信息的二阶梯度方向直方图特征,并将这2种特征相融合,获得更有效的表情特征,然后利用融合后的特征训练DBN模型,并用训练后的DBN模型进行表情识别。利用本文方法在三种表情库上进行实验,识别率可分别达到96.30%、97.39%以及95.73%,表明本文方法可有效提高人脸表情识别率。

提出了一种新颖的多速率光码分多址系统的实现方案,使得光码分多址系统能够同时传输不同速率的用户信号。对系统的误码性能进行了理论分析,并讨论了在系统中加入硬件限幅器以提高系统性能的可能性。以同时传输两种不同速率信号为例,将系统与变码长光码分多址系统的误码性能进行了仿真和比较。分析表明,随着速率的增加,虽然地址码字的性能有一定下降,但其整体性能仍优于变码长的多速率的光码分多址系统。最后,设计了相应的实验,验证了码字的性能和实现多速率光码分多址系统的可能性。

利用布拉格光栅阵列，实现了在波长和时间上的素数跳频码的编解码。利用该编解码器，完成了在两个发送用户和一个接收用户的条件下，传输速率从20 Mb/s到1.4 Gb/s的光码分多址通信系统。研究了当系统传输速率超过相邻布拉格光栅间距限制条件时，系统的性能变化情况。结果表明当用户数不超过（3/2）Ps（素数跳频码的扩展因子）时，速率超限对系统性能基本无影响。在同样误码率要求条件下，地址码较长的系统，传输速率可以达到限制速率的2～3倍而不会造成明显的系统性能下降。这表明相邻布拉格光栅间距条件所限制的系统速率并非不可逾越的。

讨论了频谱编码光码分多址系统的多址干扰和噪声特性.选用m序列为地址码,利用可调谐布喇格光栅阵列实现了频谱编码,实验研究了在基于布喇格光栅编解码的光码分多址系统中可以利用平衡检测接收的方法消除多址干扰,但光源的频谱不平坦性,编解码器的不一致性都会降低平衡检测克服多址干扰的效果.讨论了差拍噪声对系统性能的影响,并提出了采用互补分配波长的新的编码方式,与原有系统相比,用户容量增大一倍,同时可以降低差拍噪声,使系统输出端噪声影响进一步降低.