GMSK是目前航空声呐浮标主要使用的数字调频方式。针对查找表(LUT)技术用来替代GMSK数字调制器中复杂的滤波、积分和正余弦函数求解等运算时算法精度不高、资源浪费的问题, 基于GMSK调制信号的研究分析, 改进了高斯预调制信号的数学模型, 推导出关联码元与GMSK各级信号之间的映射关系, 选择优化精简的LUT设计GMSK正交调制方案, 既保证了算法精度, 又使得资源最小化。

为了改善波束成形质量，基于相控阵芯片幅度和相位校准系统，提出了一种校准算法。在计算出每个状态的误差后，只需要遍历一次所有相控阵芯片的状态，就可以筛选出目标状态，生成查找表。筛选时，对每个状态的幅度误差、相位误差和使用CORDIC计算出的所有目标状态的RMS误差进行约束，可以使相控阵芯片实现误差(RMS)小于2°的6位移相(360°)和误差(RMS)小于0.3 dB的6位衰减(32 dB)。与穷举搜索和逐次逼近的方式相比，提出的校准算法节省了LUT的生成时间。根据此算法，使用65 nm CMOS工艺设计了一个自校准芯片，面积为584 613.16 μm2。

为了解决类能量图易受人体运动时间和位置移动等因素影响而难以有效描述动作细节特征的问题, 本文提出了一种基于类能量图金字塔梯度直方图(PHOG)融合特征和多类别Adaboost分类器的人体行为识别方法。该方法首先对经过躯体配准的运动人体目标轮廓图像构造平均运动能量图(AMEI)和增强的运动能量图(EMEI), 分别提取其分层梯度方向直方图(PHOG)特征并进行串联融合, 作为一种多层次的行为特征描述; 然后使用基于查找表的LUT-Real Adaboost算法设计多类别分类器, 实现图像中人体行为动作的识别。实验结果显示其在典型的人体动作数据集DHA上的正确识别率达97.6%, 高于其它采用单一特征描述和SVM等分类器的方法。表明该方法将整体与局部特征相结合, 可以有效描述不同尺度下的动作细节特征, 增强了人体行为特征的描述能力, 提高了识别性能。

可编程逻辑块是现场可编程门阵列 (FPGA)的核心组成部分 (主要由查找表 (LUT)和寄存器构成 )，它的内部结构设计一直是研究的重要方向。可拆分逻辑结构给电路实现带来了灵活性。本文以 6-LUT作为研究对象，从拆分粒度的角度出发，研究不同的可拆分因子 (N=1,2,3,4)对电路性能带来的影响。仿真实验基于开源的 FPGA CAD工具(ABC和 VPR)和 VPR测试电路集，实验结果表明： a) 不同可拆分因子对电路关键路径延时影响不大； b) 可拆分因子为 2时，电路使用资源的面积和面积 -延时积均最小，呈现更好的性能。

针对LCD显示器的颜色还原问题, 根据一维查找表(1-Dimension Look-up Table, 1D-LUT)方法, 建立显示器设备颜色空间(RGB空间)与标准颜色空间(CIE XYZ空间)之间的颜色特性转换模型, 采用CIE LAB色差评价方法, 得到平均色差为1.56。并与GOG(Gain-Offset-Gamma)模型特性化结果对比分析, 经GOG模型特性化后得到的平均色差为8.87。分析对比1D-LUT与GOG模型对LCD显示器特性化的适用性, 为设备颜色的精确复现提供必要的依据。结果表明, 1D-LUT相对于GOG模型特性化精度高, 具有较好的颜色复现能力, 适用于LCD显示器的特性化, 而GOG模型不适用于LCD的特性化。

资源三号卫星多光谱数据空间分辨率达到5.8 m, 能够很好的应用于地物分类和识别, 由于其缺乏短波红外波段, 无法采用暗目标法进行大气校正, 因此, 提出通过6S辐射传输模型构建大气校正系数查找表, 结合MODIS数据反演的气溶胶光学厚度参数的大气校正方法, 对ZY-3卫星多光谱（MUX）数据进行大气校正。 采用敦煌地区星地同步测量的石膏矿、 戈壁两种地物光谱对大气校正结果进行了验证, 并比较了大气校正前后归一化植被指数（NDVI）。 结果表明: 大气校正后的地面反射率与石膏矿、 戈壁两种地物实测光谱数据相对误差不超过6%; 大气校正增大了植被的NDVI与其他地物的NDVI的差值, 突出在植被监测方面的应用能力。

针对常见基于预测、 变换、 矢量量化及其组合的高光谱无损压缩算法压缩比低、 压缩算法整体耗时以及硬件实现困难的问题, 提出一种适于星上应用的高光谱图像无损压缩算法。 首先, 沿光谱线的第一谱段图像采用中值预测器进行谱段内预测, 其他谱段图像采用谱间预测。 谱间预测采用两步双向预测算法, 第一步预测采用双向二阶预测器得到参考预测值, 第二步预测采用本文提出的改进LUT搜索预测算法得出4个LUT预测值, 然后将参考预测值与其比较得出最终的预测值。 最后, 使用XX-X空间高光谱相机的压缩系统试验设备对该文提出的压缩算法进行了试验验证。 结果表明, 压缩系统能快速稳定地工作, 平均压缩比达到3.05 bpp, 与传统方法相比, 平均压缩比提高了0.14~2.94 bpp。 有效的提高了高光谱图像无损压缩比和解决了压缩算法整体实现困难的问题。

针对平板显示器在光电转换过程中出现的非线性关系，视频图像在处理过程中引入了伽马校正。本文提出了一种关于 0.5英寸主动式有机发光显示器 SVGA050D的伽马校正方法。该方法根据查找表的对应关系，采用 PIC单片机作为主控芯片，通过串行总线通信配置显示器和解码芯片等内部寄存器生成查找表的方式，实现了输入为 VGA或复合视频信号的伽马校正。经实验验证，校正功能得到了有效的实现，视频图像的质量明显改进。

对SONY G520彩色阴极射线管显示器, 实验研究了查找表(LUT)方法的特性化精度以及特性化方程是否考虑黑点对精度的影响, 给出了CIELAB, CIE94和CIEDE2000三种色差精度:在黑点强度较大时(CIE XYZ=1.31/1.19/0.97), 特性化方程中考虑黑点时分别是0.84, 0.40和0.42, 不考虑黑点时分别是1.87, 0.74和0.76;在黑点强度较小时(CIE XYZ=0.08/0.10/0.12), 特性化方程中考虑黑点时分别是0.87, 0.41和0.38, 不考虑黑点时分别是1.06, 0.47和0.44。实验结果说明, 显示器设置在黑点强度较大的情况下, 特性化方程是否考虑黑点对特性化精度的影响较大;而在黑点强度较小时, 特性化方程是否考虑黑点对精度的影响较小。