基于最小二乘法和STFT的弹丸回波信号估计分析

频谱分析是研究弹丸在炮膛内运动特征的重要对象。由于弹丸在膛内运行过程中,受到烟、尘、电磁等干扰使弹丸回波信号产生严重的噪声,对直接使用时频分析法分析弹丸回波信号的频谱产生严重影响,传统的小波去噪、数字滤波会使信号处理后丢失有效信息,影响后续弹丸速度测量的精度。提出了基于最小二乘法对信号数据进行拟合处理去噪,并对拟合方法进行改进,通过STFT法对原始信号和拟合处理后的信号进行分析比较,验证了方法的可行性。

用于非接触式指纹增强的曲率驱动自适应滤波器

为了有效增强指纹,提出了一种改进的基于曲率的自适应非接触式指纹图像增强算法.首先,对局部平稳的指纹图像信号进行STFT（short time Fourier transform）分析,确定纹理模式频谱所在的主要区域,对频谱进行根滤波和形态学平滑后,用均值-门限法提取STFT主频谱成分;然后,提出一种角度和径向估计方法,计算指纹图像在频域的方向图和频率图;最后,根据指纹的曲率,构造相应的巴特沃斯陷波带通滤波器和高斯带通滤波器分别对低曲率区域和高曲率区域进行滤波,有效地滤除奇异点区域和非奇异点区域的噪声模式频率并保留纹线模式的主频率.将提出算法和同类算法进行主客观的实验比较,实验结果表明：提出的算法优于现有算法,能有效滤除非接触式指纹的噪声、增强脊线和谷线之间对比度,同时修复并增强正确的脊线结构.