在光纤通信领域，载频的不同步将导致数据传输至终端无法解调，为实现载频信号在光纤上的稳定传输，设计了一个自适应相位补偿系统。该系统结合模拟电路和数字信号处理技术，利用信号分频、混频等手段，将信号在往返传输过程中引入的双程相位抖动转变为单程相位抖动，采用单次模拟相移进行预补偿。通过引入 PID 控制算法，对移相电压进行准确调控，提高了系统补偿的准确性和稳定性。分析了环境温度对链路时延的影响，对比了补偿后与自由传输状态下远端信号的相位漂移。结果表明，在该补偿系统的作用下，链路时延抖动稳定在 15 ps 内，远端信号的长期稳定度达到 6.9×10-19/104 s。对同一温度变化模型进行了不同距离用户端自适应相位补偿系统的性能对比分析，结果表明本方案在预热 30 s 内均可达到稳态，并实现有效补偿。该系统对长距离光纤频率传递技术有着支撑作用。

针对雪崩光电二极管(Si-APD)所加偏压需要随环境温度作调整, 且偏压电路所需的低纹波低噪声等因素, 构建了以Royer振荡器和微控制器为核心的偏压电路。该Si-APD偏压电路以BL8032型同步降压控制器作为Royer振荡器的输入电源, 以MS5221M型DAC作为该输入电源的调整单元, 以AD8606型集成运放和AD7980型ADC作为Royer振荡器输出电压采样单元, 以STM32F103TBU6型微控制器作为计算与时序控制单元。本偏压电路不仅具有温度自适应性, 而且具有低纹波、低噪声、低功耗和电气安全隔离的特点, 能在9~36 VDC宽输入电压范围和-40~70 ℃环境下良好工作。

针对栈式稀疏去噪自编码器(SSDA)在图像去噪上训练难度大、收敛速度慢和普适性差等问题,提出了一种基于栈式修正降噪自编码器的自适应图像去噪模型。采用线性修正单元作为网络激活函数,以缓解梯度弥散现象;借助残差学习和批归一化进行联合训练,加快收敛速度;而为克服新模型对噪声普适性差等问题,需要对其进行多通道并行训练,充分利用网络挖掘出的潜在数据特征集计算出最优通道权重,并通过训练权重权重预测模型预测出各通道最优权重,从而实现自适应图像去噪。实验结果表明:与目前降噪较好的BM3D和SSDA方法相比,所提方法不仅在收敛效果上优于SSDA方法,而且能够自适应处理未参与训练的噪声,使其具有更好的普适性。

基线校正是光谱分析的重要环节, 现有算法通常需要设定关键参数, 不具备自适应性。 根据总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)残余量特点, 提出用残余量拟合光谱基线。 通过残余量与信号相关性、 残余量自相关和互相关性（称为残余相关准则）判断残余量是否是基线组成部分, 以此为基础提出一种自适应的EEMD残余相关基线校正算法。 对叠加曲线背景和线性背景的模拟光谱数据进行实验, 结果显示在已知基线数学假设情况下, EEMD残余相关法逊于多项式拟合, 同非线性拟合相差不多, 优于小波分解。 在没有光谱背景知识情况下, 对真实拉曼光谱数据进行试验。 经过上述方法预处理过的玉米叶片光谱采用3层BP神经网络建立与叶绿素之间预测模型, 经过残余相关基线校正的模型具有最大校正相关系数和预测相关系数, 最小交叉验证标准差和相对分析误差。 各种基线校正方法中, 残余相关基线校正对特征峰峰位、 峰强和峰宽影响最小。 实验表明, 该算法可用于拉曼谱图基线校正, 无需分析样品成分的先验知识, 无需选择合适的拟合函数、 拟合数据点、 拟合阶次以及基函数和分解层数, 也无需基线信号分布的数学假设, 自适应性很强。

当目标尺度发生变化时，传统Mean-Shift跟踪算法因跟踪窗口尺寸不变容易导致跟踪目标丢失,为解决此问题,本文提出一种带宽自适应算法对目标尺度变化进行检测，从而实现模板更新.该算法分别将模板图像与当前帧目标图像分割成等间隔半径的若干同心圆，通过计算模板图像与当前帧图像不同环层之间相似性度量，根据相应环层之间相似性度量关系确定当前帧模板带宽更新参量，最后利用kalman滤波完成模板尺度更新，从而实现目标稳定跟踪.实验证明，当目标尺度发生变化时，目标模板自动更新，能够实现目标稳定跟踪；相对传统Mean-Shift跟踪算法，目标跟踪可靠性能得到了提高.

分析了红外焦平面阵列非均匀性的噪声特性,提出了一种用反中值滤波为核心的红外焦平面自适应校正的方法 .针对实际的图像进行了实验,实验证明该方法在校正效果、收敛速度、对静止目标保持能力及可硬件化等方面都有较好的表现.