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。

该文研究Bent序列和Gold-like序列, 设计了3类快速生成的Bent序列, 此外, 基于Klapper(1993)对几何序列相关性的分析, 递归地构造了一类Gold-like序列, 所得的Gold-like序列涵括了Khoo, Gong和Stinson(2002)递归生成的Gold-like序列。 根据Olsen, Scholtz和Welch(1982)给出的Bent序列簇的构造方法, 该文得到的Bent序列可以迅速地构造Bent序列簇。此外, 该文得到的Gold-like序列可以用来设计大周期的扩频序列簇。

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。

该文讨论了Fang等人(2011)新近提出的一个安全高效的基于智能卡的远程用户口令认证方案，指出原方案无法实现所声称的抗离线口令猜测攻击，对平行会话攻击和已知密钥攻击是脆弱的，并且存在用户口令更新友好性差问题。给出一个改进方案，对其进行了安全性和效率分析。分析结果表明，改进方案弥补了原方案的安全缺陷，保持了较高的效率，适用于安全需求较高的资源受限应用环境。

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。