基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT（基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上，优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点，运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况，实现了动态背景下的运动目标检测，通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。

为了实现对位移测量的需求，提出了一种基于增量式光电编码器的位移传感器的设计方案，并完成系统的软硬件设计。传感器硬件部分主要包括增量式光电编码器、信号的传输处理和测量结果的显示。软件部分采用汇编语言设计，实时解算测量结果并驱动显示屏显示。实际应用表明，该系统具有操作简便、测试准确的特点，达到了设计要求。

在文本聚类中需要衡量中文文本之间的相似性。本文首先讨论了文本相似度的概念和常用计算算法，详细介绍了向量空间模型和算法步骤，采用删除去除词表、近义词合并、修改文件长度3中策略对算法进行了改进。最后借助盘古分词组件和搜狗实验室的互联网词库，在Visual Studio 2008环境下使用C#语言对算法进行了实现。使用在CNKI上得到的5个不同领域的500篇学术论文的中文摘要对算法进行了测试，结果表明新算法在误差率方面有较大改善，但运行时间较长。