基于预放大器阵列, 设计了一种用于解决电压失调的平均电阻网络。分析了电阻网络边界效应产生的原因。采用冗余预放大器设计、环形平均网络设计, 并提出非等值终端电阻设计缓解边界效应。提出节点矩阵电流方程, 为平均电阻网络的设计提供优化方向。在采用节点矩阵电流方程改善边界效应后, 将该预放大器阵列用于12 bit的折叠插值ADC中, 在25 GSPS采样频率、1242 GHz的08 V正弦输入下, 得到ADC的ENOB为1032 bits, SFDR为743 dB。

针对离子束抛光光学元件过程中产生的边界效应问题，提出了基于多项式拟合延拓的抑制方法。利用多项式延拓方法对初始面形进行边界延拓，并对得到的延拓面形进行仿真，仿真后面形均方根值为5.20 nm。采用离子束抛光技术对100 mm口径的K9光学元件进行加工，加工后的面形均方根值由19.26 nm降至12.23 nm。选取加工后的面形8%作为边界面形，边界面形均方根值由137.23 nm降至56.72 nm，通过仿真和实验，验证了该方法的可行性。该研究可以为光学加工提供一种新的方法。

为提升相关滤波跟踪算法在目标遮挡、背景嘈杂及目标形变等干扰下的跟踪精度,提出一种基于时序一致和空间剪裁的多特征相关滤波跟踪算法。在训练阶段利用二值矩阵掩模对滤波器模板的能量分布进行裁剪,使模板信息更加集中于目标区域,从而缓解循环样本造成的边界效应;利用l2范数作为时序一致模型对相邻帧的滤波器建立平滑性约束,使滤波器模板学习到相邻帧目标的上下文信息,增加算法的抗干扰能力;为进一步提升目标模板的表达能力,将包含丰富语义信息的ResNet50深度特征引入到跟踪框架中,通过主成分分析法对提取到的深度特征进行降维,采用传统特征结合深度特征的方式提升跟踪结果的精确度和稳健性。将本文算法与5种算法进行对比实验,验证了本文算法在处理目标遮挡、背景嘈杂及目标形变等干扰时的稳健性。

针对相关滤波器的存在边界效应问题, 提出了一种基于相似背景与HSV空间颜色直方图的目标跟踪算法。通过最佳伙伴相似原理(Best-Buddies Similarity), 在真实背景中选取与目标相似度较高的相似背景作为负样本训练相关滤波器, 降低边界效应。并将HSV空间颜色直方图与贝叶斯分类器结合对目标进行颜色跟踪, 利用颜色直方图信息提高复杂背景下目标跟踪的成功率。在OTB-50和OTB-100中挑选16个视频进行实验, 与当前主流的6种跟踪算法对比, 本文算法的成功率得分0.593, 准确率得分0.467, 优于6种主流的目标跟踪算法, 能够有效提高目标跟踪的成功率和准确率, 并且具有较好的实时性。

为消除小波分解过程中的边界效应，给出了一种基于多项式拟合的边界延拓的新方式。该延拓方式首先对信号边界处的N个点进行M阶正交多项式拟合，将信号在边界处的低频变化规律用正交多项式表示出来，再利用得到的边界处的低频变化规律对信号进行延拓，从而减少了边界处引入的突变量。研究表明，N取30～50、M取2～4较为合适。进一步的实验表明，利用小波变换在该延拓方式下对信号进行基线校正时，边界效应得到了明显的改善。

用正交相干相位检测法实现了载波全息干涉图的自动分析.讨论了分析载波条纹图的边界效应,提出了一种易于在微机上实现的条纹图外插算法.最后给出了一幅实时法载波全息图的分析结果.