本文提出了一种基于局部斯特林核的多维模板形式的中级属性，用于检测远红外图像中的行人。同时引入了一种新的图像相似度核，以在支持向量机的最大边缘框架内进行训练。采用多通道离散傅里叶变换替代滑动窗口法进行行人定位，取得了良好的实验结果。

本文提出了一种新的鲁棒低秩动态磁共振成像重建优化模型，通过高度欠采样和离散傅里叶变换（DFT）减少噪声并增强算法的抗干扰能力。利用双重总变差（TV）和双重核范数（NN）正则化，优化了动态磁共振成像序列的重建精度和时间复杂度。

该研究使用变分自编码器对音乐语料库进行训练，以定义音高和音乐认知中的关键组件之间的等级关系。结果表明，音高离散傅里叶变换的潜空间最好地与认知空间对齐，并提供了一个包含模糊聚类的共同音空间，其中关键字内重叠的对象强加了一种良好定义的结构重要性或稳定性的顺序。不同关键的音调层次结构可以用来测量关键的距离及其音符和和弦在多个层次上的关系。

本文提出了一种新的鲁棒低秩动态磁共振成像重建优化模型，通过高度欠采样和离散傅里叶变换，利用双重总变差和双重核范数正则化，实现了多维数据的重建精度和时间复杂度上的优于当前五种最先进方法的性能。