利用小波分析进行信号时频处理的分辨率是有限的，通过改进小波分析算法，进行信号后处理，再多尺度下综合利用信息，最终实现信号的非线性超分辨，主要难点在于算法开发，综合利用多尺度信息的数学工具。

综合研究传统的eigen faces算法， Fisher faces算法以及基于深度学习的LeCun Net ，残差神经网络等多种算法，提升人脸识别准确率，综合比较算法优劣。

解决无线通信问题中信号均衡问题复杂度高，运算速度慢的问题。利用复卷积神经网络与LSTM网络相结合，学习信号的时变性质，提升运算速度，降低系统开销。主要面临通信系统仿真，人工智能网络搭建，动态时间管理等问题，通过利用正则化与超参数优化等方法解决问题。