针对卫星多径信号引入的干扰问题,建立了卫星多径干扰信号盲源分离模型,采用基于降维Householder变换的特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法对接收的混合信号四阶累积量进行联合近似对角化,从而提取多径信号。实验结果表明,本算法能很好地分离频谱完全重叠的多径信号和部分重叠的干扰信号;在提取多径信号方面,本算法的性能优于快速独立成分分析(FastICA)算法;在运行时间上,FastICA算法运行1000次的平均时间约为采用Givens旋转的Cardoso高阶累积量特征矩阵联合近似对角化(CG-JADE)算法的6倍,而本算法比CG-JADE算法的平均运行时间少0.0024 s,证明了本算法的有效性和快速性。

介绍了基于Hartmann-Shack传感器的Zernike模式法人眼波前像差重建模型和包括Gram-Schmidt正交变换﹑Householder变换和奇异值分解在内的3种算法的具体推导过程以及对比分析结论, 并利用实验测量数据进行了仿真, 结果表明3种算法精度相当, 奇异值分解算法是较为理想的人眼波前像差重建算法。

用于非球面光学元件检测的计算全息图的设计与制作精度对实现非球面的高精度检测是至关重要的。为了提高计算全息图的设计精度，采用Householder变换把矛盾方程组的系数矩阵正交三角化，直接求解波面拟合系数，避免了法方程组的构造。全息图的设计是直接利用MATLAB的内部函数编程来实现的。对具有旋转对称性和非旋转对称性的物波进行了波面拟合，并设计了相应的计算全息图。结果表明，物波函数的拟合精度和全息图的绘制精度均有明显的提高，且计算速度快。

提出一种用于计算人眼波前像差函数中Zernike多项式拟合系数的精确算法.介绍了人眼波前像差的概念以及用Zernike多项式表示的人眼波像差函数,采用Householder变换对矛盾方程的广义增广矩阵进行正交三角化,导出求解拟合系数的算法.给出了人眼大、小瞳孔的像差测量计算实例,并对比了直接构造法方程组的计算结果和精度.对比多只眼睛的计算结果表明,该算法与直接构造法方程组的计算精度相当,各项拟合系数的相对误差都在10%以内.该算法避免了构造法方程组引入的计算误差,易于编程,是一种比较理想的求解Zernike多项式拟合系数的算法.