时间序列分析是概率统计学科的一个分支，它是运用概率统计的理论和方法来分析随机数据序列(或称动态数据序列)，并对其建立数学模型，进行参数估计，对模型定阶，以及进一步应用于预报、预测、控制、最佳滤波等诸多方面[1]。因此，要想对所研究的时间序列建立适当的模型，首先必须了解时间序列的基本统计特性，从而确保时间序列模型的可靠性，并满足一定的精度。）模型，借助模型参数对序列进行了量化表示，最终使拟合残差序列成为白噪声序列，拟合结果的验证在理论上具有说服力，在应用上切实可行，最后利用该模型进行了预测，预测结果理想。

首先介绍了滤波器组的概念，然后给出基于此概念的多速率滤波器组 (Cosine-Modulated Filter Banks，CMFB)的设计及实现, 然后提出了一种近似重构的多带多速率滤波器组的设计方法。对设计好的原型滤波器再进行多速率，即得到多速率滤波器组。近年来，多速率滤波器组受到了极大的关注并且是被广泛使用的一类多速率滤波器组，它可以通过对低通原型滤波器进行优化设计，并通过快速离散余弦变换(DCT)得到分析和综合滤波器组，因此该滤波器组具有计算复杂度低和设计过程简单等优点。

目前，也有一些图像性别识别系统应用于商业产品中，比如2004年，日本的OMRON公司与上海交通大学合作开发了一款配备了图像性别识别系统的机器人，该机器人可以自动识别出用户的性别，而且遇到图像，它的领结和肩部就会变成蓝色，如遇到女士则会变成红色，并且会大献殷勤，称赞女士很漂亮。大量研究表明，图像的大部分重要信息是包含在图像像素的高阶关系中，本文采用基于信号的高阶统计特性的独立成分分析法提取图像性别特征，更全面地考虑信号的概率密度函数的统计独立性，从而抽取出统计独立的特征。熟悉并掌握常用的模式分类方法原理；

包含于总集合中的每个子集都具备独立的特征以及相应的数字编码，提取出待检测的人脸特征之后，即可进行人脸的特征匹配与识别，并计算相似度得分，并将相似度得分由大到小进行排序，确定待测图像是已知图像库中的“谁”，便可以实现在安防、安检、公安、国防等部门的“身份标识”功能。4、人脸图像的畸变，比如光线的强弱、人脸摄取角度的不同、倾斜程度的不同、曝光程度的不同等等，都可能导致图像的灰度，进而造成人脸特征的不同。人脸识别的主要流程为：人脸图像的获取、人脸特征的检测、人脸特征的提取、图形的预处理、人脸的识别及身份验证。