The Development of a Respiration Signal Detecting Algorithm Exploiting Cyclostationary Properties

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

12 ноября 2026 г.

«Формулирование теорий - последний навык, в котором мы превосходим машины»

Луи Вервурт, доцент МИЭМ ВШЭ, специалист в области философии науки и искусственного интеллекта, рассказал «Вышке.Главное» о том, что общего у физики и философии, почему квантовая механика не согласуется с теорией относительности, как быть исследователем в эпоху ИИ и почему способность создавать новые теории может стать главным преимуществом человека перед машиной.

10 ноября 2026 г.

Ученые ФКН ВШЭ представили исследования в области тензорных методов на международной конференции в Китае

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в Международной конференции-школе по тензорным методам в математике и вычислениях для искусственного интеллекта (3rd Conference-School on Tensor Methods in Mathematics and Artificial Intelligence Computing). Мероприятие прошло в конце октября в Шэньчжэне (Китай). Одна из работ ученых института получила награду Best Poster Award и вошла в число пяти лучших постеров конференции.

9 ноября 2026 г.

Российские физики показали, как среда управляет откликом молекул лекарств

Молекулы многих лекарств могут переходить из одной пространственной формы в другую. Ученые НИУ ВШЭ и Института химии растворов РАН с помощью математической модели ибупрофена в сверхкритическом CO₂ показали, что растворитель может вызывать необычно медленный отклик таких молекул. Сами молекулы при этом продолжают быстро менять форму, но их окружение перестраивается медленно, и это отражается на результатах измерений. Исследование опубликовано в The Journal of Chemical Physics.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

The Development of a Respiration Signal Detecting Algorithm Exploiting Cyclostationary Properties

P. 1–5.

Шевгунов Т. Я.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

В книге

2025 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications

IEEE, 2025.

On Non-Symmetric Forms of Time-Varying Autocorrelation Function in the Analysis of Cyclostationary Processes

Шевгунов Т. Я., , in: 2024 Systems of signals generating and processing in the field of on board communications.: IEEE, 2024. P. 1–5.

Добавлено: 25 февраля 2026 г.

Алгоритм оценки спектральной корреляционной функции с использованием двумерного быстрого преобразования Фурье

Шевгунов Т. Я., Радиотехника и электроника 2023 Т. 68 № 8 С. 782–789

Предложен алгоритм оценивания спектральной корреляционной функции (СКФ) циклостационарных случайных процессов (ЦССП) по их реализациям конечной длительности. Описаны основные шаги алгоритма и формализованы основные операции, выполняемые на каждом из них. Представленные результаты оценивания СКФ при наличии коррелированного стационарного шума, перекрывающего анализируемый ЦССП в частотной области, подтверждают эффективность работы алгоритма в условиях низкого отношения сигнал-шум. Проведена оценка ...

Добавлено: 6 июня 2024 г.

Cyclic Detectors in the Fraction-of-Time Probability Framework

Dehay D., Leśkow J., Napolitano A. и др., Inventions 2023 Vol. 8 No. 6 Article 152

Добавлено: 5 июня 2024 г.

Cyclostationary Approach to the Analysis of the Power in Electric Circuits under Periodic Excitations

Шевгунов Т. Я., Guschina O., Kuznetsov Y., Applied Sciences (Switzerland) 2021 Vol. 11 No. 20 Article 9711

Добавлено: 6 февраля 2023 г.

Scattering target identification based on radial basis function artificial neural networks in the presence of non-stationary noise

Шевгунов Т. Я., Efimov E., Kirdyashkin V., Periódico Tchê Química 2019 Vol. 16 No. 33 P. 573–588

Добавлено: 25 августа 2020 г.

Using artificial neural networks for time difference of arrival target localization based on reduced discrete cosine transform

Шевгунов Т. Я., Periódico Tchê Química 2019 Vol. 16 No. 33 P. 530–540

Добавлено: 25 августа 2020 г.

The Development of the Algorithm for Estimating the Spectral Correlation Function Based on Two-Dimensional Fast Fourier Transform

Шевгунов Т. Я., Efimov E., Kirdyashkin V. и др., , in: Intelligent Systems Reference LibraryVol. 184: Advances in Signal Processing: Theories, Algorithms, and System Control.: Springer, 2020. P. 75–86.

Добавлено: 25 августа 2020 г.

A comparative example of cyclostationary description of a non-stationary random process

Шевгунов Т. Я., Journal of Physics: Conference Series 2019 Vol. 1163 No. 1 P. 1–6

Добавлено: 28 апреля 2019 г.

Time Delay Estimation of Cyclostationary Signals on PCB Using Spectral Correlation Function

Шевгунов Т. Я., Efimov E., Kuznetsov Y., , in: 2018 BALTIC URSI SYMPOSIUM.: IEEE, 2018. P. 184–187.

Добавлено: 1 апреля 2019 г.

Averaged Absolute Spectral Correlation Density Estimator

Шевгунов Т. Я., Efimov E., Zhukov D., , in: 2018 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT). Proceedings.: M.: IEEE, 2018. P. 1–4.

Добавлено: 1 апреля 2019 г.