为获得天馈系统附近给定设备内部可能引起的电磁干扰的估计值，从而优化天馈系统的设计参数，采用COMSOL中的磁场模块，模拟完整天馈子系统在受到外部电磁场作用而激发出的电场强度和电流密度。模型空间采用无限元域截断，感应电流主要分布在天馈子系统固体的内外表面，其值一般在650 A/mm2左右，天馈子系统固体内部的感应电流小于6 A/mm2。对于壁面较薄的区域，固体内部的感应电流亦较大。仿真结果表明，天馈子系统对于外界辐射电磁源的偶合电磁效应主要集中在固体部分的表面，从而引起信号的改变，对误码率的作用较大。

提出了一种能够良好地保持高光谱遥感图像细节特征的噪声去除方法。该方法首先利用噪声调整的主成分分析(NAPCA)进行特征提取，再利用复小波变换(CWT)对NAPCA变换后的低能量成分进行去噪处理。对此低能量成分的每个波段利用二维复小波去噪，此时复小波系数采用BivaShrink函数进行收缩。然后对低能量成分的每条光谱进行一维复小波变换，利用邻域阈值函数进行小波系数的收缩。对AVIRIS 图像贾斯珀桥、月亮湖和盆地进行的仿真实验表明：该方法去噪后的信噪比与HSSNR相比提高了4.3~7.8 dB，与PCABS相比提高了0.8~0.9 dB，验证了该算法的可行性。真实数据OMIS图像的实验结果验证了该方法的有效性和适用性。

复杂线缆束系统的电磁耦合分析, 随着电磁环境的日趋复杂化, 显得越来越困难。而高功率电磁辐射技术的发展, 对具有复杂电缆束网络和电子设备的系统, 带来了严重的电磁威胁。这从电磁攻击与电磁防护两方面, 对复杂线缆束的电磁耦合分析, 都提出了更加迫切的需求。由于复杂线缆束网络所涉及的几何空间的边界条件十分复杂, 所以很难用时域有限差分(FDTD)或频域有限差分(FDFD)方法求解复杂线缆束网络系统的电磁耦合问题。我们在基于传输线理论, 采用拓扑学中将空间按照拓扑结构进行分解的思想, 建立了线缆束网络电磁耦合的拓扑模型, 得出了计算复杂线缆束网络系统终端耦合电压与电流的计算方法, 并给出了仿真计算实例用以验证电磁拓扑法处理线缆网络电磁耦合效应的有效性。

为研究外部激励源对孔缝腔体内线缆的耦合响应问题，提出了基于矩量格林函数法(MoM-GF)和BLT方程的混合方法，这是一种半解析半数值的方法。MoM-GF法可以精确计算孔缝处的等效磁流，利用并矢格林函数可求得孔缝腔体内的电磁场分布；对于腔体内为双导线的情况，采用Taylor模型的BLT方程，给出了腔体内双导线终端的感应电压和感应电流的计算公式，求得导线上任意点的耦合响应。用计算机程序计算了孔缝腔体的屏蔽效能，验证了混合方法的准确性；并对孔缝腔体内双导线的耦合进行了数值计算。

为了解决海量高光谱遥感图像对传输和存储带来的压力，提出一种基于最佳递归双向预测的高光谱图像无损压缩算法。首先根据高光谱图像各波段的谱间相关系数，选择相应的压缩方式。谱间相关系数＜0.9的波段使用bzip2模式进行压缩。谱间相关系数＞0.9的波段，则对参考波段进行单波段最佳前向预测，非参考波段采用最佳递归双向预测，并对预测残差采用JPEG-LS模式压缩。实验结果表明,对AVIRIS高光谱图像进行压缩，该算法的平均压缩比达到3.217，优于其他无损压缩算法0.09~1.374。该方法运算速度快，压缩效果好，很有应用前景。

高光谱遥感图像是一种三维数据，由二维空间信息和一维光谱信息组成。普通的对二维静态图像或一维光谱信息去噪的算法忽视了高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的特点，无法取得令人满意的效果。同时现代的高光谱遥感图像噪声级别相对较低，噪声方差随波段不同而不同。针对以上特点，提出一种微分域三维混合去噪方法。首先将高光谱遥感图像变换到光谱微分域，使细微的噪声变得显著。然后在微分域中，对二维空间域采用基于小波的非线性阈值去噪BayesShrink算法。为克服噪声方差不同的特点，对光谱维不再采用小波阈值去噪方法，而采用Savitzky-Golay滤波进行平滑。最后对微分域去噪平滑处理后的图像进行光谱积分，并进行积分修正，消除光谱积分中引入的积累误差。对信噪比为600：1的机载可见红外成像光谱仪数据(AVIRIS)实验表明，该算法能有效地降低噪声，将信噪比提高到2000：1以上。

高光谱遥感图像是由二维空间信息和一维光谱信息组成的三维数据。 普通的去噪方式通常是分别对空间信息或光谱信息进行去噪， 其主要缺点是忽视了高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的特点。 针对这些特点， 文章提出一种基于小波变换的高光谱遥感图像去噪方法。 该方法对各波段高光谱图像逐一进行二维小波变换， 根据含噪声大的波段与噪声小的波段的波长关系， 对小噪声波段的高频系数加权求和， 代替噪声大的波段的高频系数， 通过小波逆变换得到去噪后的重构图像。 该方法运算速度快， 能有效地降低噪声。 对机载可见红外成像光谱仪数据(AVIRIS)实验表明， 与经典的BayesShrink图像去噪方法相比， 方法重构图像的信噪比(SNR)高出3.8～10.6 db， 节省运算时间一半以上。

在高光谱图像压缩中,由于波段预测后各波段残差图像分配的码流长度关系到该波段的清晰度,同时该波段作为预测波段对后面波段的预测编码会产生影响,因此设计一种合理的分配各波段码流长度的算法很有必要.本文提出了一种波段预测去除谱间冗余和码流预分配的高光谱图像压缩算法.用DPCM预测求出各波段的预测残差图像的标准差,然后根据标准差的大小对该波段进行SPIHT编码所需要分配的码流长度进行预测,最后基于均方差最小的线性预测器对图像各波段进行预测,根据事先分配的码流长度对各波段预测残差图像进行SPIHT编码.该算法在波段间采用最佳线性预测,有效地去除了高光谱图像的谱间相关性,同时,设计的分配码流长度的算法能够根据各波段信息量大小,以及与相邻波段的相关性来分配码流长度.实验表明,重建图像的平均PSNR比3D-SPIHT算法的高0.9～2.5 dB,因此该算法对高光谱图像有损压缩非常适用.

采用解析方法对双导传输线Taylor模型和Agrawal模型进行研究,获得了这两个模型基于平面电磁波激励下的终端负载响应的频域解析解,并证明它们的解析解是相同的,从而得到双导传输线基于平面电磁波激励的终端负载响应的频域解析解公式.Taylor模型和Agrawal模型其实是对同一个解的不同描述,由于Agrawal模型比Taylor模型相对简单,因此在实际应用时可以采用Agrawal模型或频域解析解公式进行求解.应用频域解析解公式和Fourier变换与逆变换技术,可以求得终端电压或电流的瞬时响应解.

提出了一种用于多层电磁屏蔽条件下分析系统电子器件之间相互耦合的电磁拓扑模型.将该模型与求第k最短路算法结合,得出在不同频率范围下求从源点到终点屏蔽系数小于规定值路径的算法,得到需要改进的电磁耦合路径.该算法是通过对第k最短路算法修改而得到的,不需要求最小树和时间复杂度.仿真实验证明该算法是有效的,可以用于大型复杂电子系统耦合问题的分析.