The Development of a Respiration Signal Detecting Algorithm Exploiting Cyclostationary Properties

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

15 мая 2026 г.

В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций

Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.

15 мая 2026 г.

Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ

В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.

14 мая 2026 г.

<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026

Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

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.