论文研究了新近提出的Liu混沌系统(2004)的模糊反馈同步方法。Liu混沌系统结构不同于以往的连续混沌系统，本文基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型重构了Liu混沌系统；然后用Lyapunov理论和反馈同步的思想推导了两个重构的Liu系统同步的稳定性条件，并给出了误差系统以衰减率全局渐近稳定的充分条件；最后基于LMI方法进行了仿真实验。良好的仿真结果验证了本文算法的有效性和快速性。

微支付交易具有交易量极大且单次交易额极小的特点，使得复杂的认证协议不适用于微支付。Micali等人(2002)提出的基于概率选择微支付方案，把微支付聚合成宏支付，大幅提高了微支付的效率。Liu-Yan在(2013)提出了保证所有参与者的数据融入概率选择结果的生成, 而且使得所有参与者可以验证结果的公平性。然而，Liu-Yan方案中银行可能获得额外利益，从而破坏了协议的公平性。该文首先分析了Liu-Yan方案的安全威胁，并且以1个用户-1个商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用户-1个商家的模型，以数据承诺技术为基础保障结果的公平性与可验证性。

该文推广了Liu Fang等人(2010)给出的周期为pn, p为奇素数，n为正整数的广义分圆序列的构造，并确定了新构造序列的线性复杂度和自相关函数值的分布。结果表明，推广的构造保持了原构造的高线性复杂度等伪随机特性。由于取值更灵活，较之原构造新构造序列的数量要大得多。

该文提出一组基于广义局部沃尔什变换(GLWT)的纹理特征。首先给出局部沃尔什变换(LWT)的定义，并在空域中对其加以推广，用以提取图像的局部纹理信息；然后在一个宏窗口中估计12个GLWT系数的二阶矩作为图像的纹理特征。对这组纹理特征的鉴别性能进行了分析，并与Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的纹理特征进行了比较。实验结果表明，该文提出的纹理特征具有更好的鉴别性能和分类能力。

通过对Zhang-Liu-He (2006)，Gan-Chen (2004)和Wang-Zhang-Ma (2007)提出的可转换环签名方案进行分析，指出了这几个可转换环签名方案存在可转换性攻击或不可否认性攻击，即，环中的任何成员都能宣称自己是实际签名者或冒充别的成员进行环签名。为防范这两种攻击，对这几个可转换环签名方案进行了改进，改进后的方案满足可转换环签名的安全性要求。

用H.263标准对甚低码率图像编码时，经过帧间预测后得到的运动补偿数据通常很小，对这些数据再进行DCT和量化后往往成为全零块，Alice Yu算法和周算法是预先判别全零系数块的较为有效的方法，但在对较为复杂的序列图像进行预测时分别出现了较大程度的误判和漏判。针对这些缺点，该文提出了一种新的全零系数块的判别方法，它具有能随量化级的变化自适应地调整全零块的判断阈值、无需任何附加运算和对图像序列内容复杂程度不敏感的优点，将该方法应用于H.263编码器中，对Miss America和News图像序列进行仿真实验。实验表明，大约有40％-80％的块可以在做DCT和量化前被判别为全零系数块，大大减少了编码的时间，同时图像质量的下降控制在0.0005 dB以内。