针对涡街流量计高精度、高量程比的要求，在分析涡街信号及其噪声特点的基础上，提出一种采用自适应采样频率和Welch功率谱估计相结合的涡街信号分析处理方法。该方法首先使用经典功率谱估计的FFT算法计算出信号频率的区间范围，然后将信号通过相应截止频率的低通滤波器以防止发生混叠现象，采用信号抽取的方法降低采样频率从而减小频谱的最小频率分辨率，最后采用Welch功率谱估计的方法进行谱分析提高信噪比、减少谱失真。仿真及实验结果表明：所提出的涡街信号处理方法能有效地抑制噪声，实现高精度的功率谱计算，对于提升和改进涡街流量计的性能有良好的效果。

对数学模型未知的自由曲面进行超声仿形测量时，必须事先估算各采样点的位置和法矢。针对此问题，提出了一种两次采样的数字化方法：首先采用双曲线外插方法对曲面进行特征线采样，生成初始曲面；然后采用B样条节点插入算法对初始曲面进行递归分割，生成基于给定采样精度的自适应采样路径。实例表明，该方法能较好地提高自由曲面超声测量的效率。

针对现有无线传感网节能算法计算量大、终端节点能耗高以及上位机数据更新实时性低的问题,提出一种基于多步预测的传感网络自适应采样算法。该算法在上位机和终端节点间建立自回归预测模型进行同步预测,同时通过比较预测模型的前向多步预测值与数据变化趋势拟合值,达到自适应改变采样步长的效果。为验证算法的节能性,基于ZigBee的船舶下水气囊气压监测系统平台进行实验。结果表明:所提算法在均方根误差为0.089 2的情况下,比固定周期采样节能