Методические указания к выполнению лабораторных работ по курсу «Цифровая обработка сигналов»

Волохов В. А.; Махныткина О. В.; Мещеряков И. Д.; Е. В. Шуранов

?

Методические указания к выполнению лабораторных работ по курсу «Цифровая обработка сигналов»

Университет ИТМО, 2022.

Волохов В. А., Махныткина О. В., Мещеряков И. Д., Шуранов Е. В.

Лабораторные работы по курсу «Цифровая обработка сигналов». Предназначены для специальностей, ориентированных на обработку звука. Помимо практики в классических задачах ЦОС в лабораторных работах рассматриваются способы извлечения аудиопризнаков из сигнала для решения наиболее распространённых задач аудиообработки (обработка речи, анализ звука).

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: русский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: цифровая обработка сигналов

Методические указания к выполнению лабораторных работ по курсу «Цифровая обработка сигналов»

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

2026 28th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA)

IEEE, 2026.

Добавлено: 18 апреля 2026 г.

Алгоритм обнаружения неподвижного человека на основе циклических признаков сигналов дыхания

Шевгунов Т. Я., Радиотехника 2025 Т. 88 № 1 С. 61–74

Постановка проблемы. Бесконтактное выявление признаков жизненной активности человека является актуальным направлением исследований, формирующим научный задел для решения задачи достоверного обнаружения человека и предварительной оценки его физического состояния. Своевременность обнаружения остающихся неподвижными в течение длительного времени людей является критичной в тех случаях, когда необходимо принятие решений о проведении или отказе от проведения активных спасательных мероприятий в ...

Добавлено: 25 февраля 2026 г.

Features of Digital Filters in Raman DTS

Ershov I., Стукач О. В., Trubin I. и др., , in: 2023 Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dynamics).: Piscataway: IEEE, 2023. P. 1–4.

Добавлено: 24 марта 2024 г.

Разработка модели рейтинговой системы оценки качества предоставляемых водителями услуг в компаниях –агрегаторах такси

Шевгунов Т. Я., Вавилова Ж. А., Кравченко Т. К. и др., Бизнес-информатика 2022 Т. 16 № 4 С. 68–81

В статье рассматривается задача количественного описания и повышения качества оказания услуг компаниями – агрегаторами такси, работающими на российском рынке. Данная проблема в целом недостаточно освещена в научной литературе в связи с ее высокой специфичностью, хотя отдельные исследования, направленные на поиск метрик качества сервиса, были проведены для зарубежных компаний. Целью проведенного исследования является математическая формализация рейтинговой ...

Добавлено: 6 февраля 2023 г.

Gain-optimized spectral distortions for pronunciation training

Савченко А. В., Savchenko V., Савченко Л. В., Optimization Letters 2022 Vol. 16 No. 7 P. 2095–2113

Добавлено: 18 августа 2022 г.

XIV Всероссийская научно-техническая конференция "Радиолокация и радиосвязь"

М.: Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, 2020.

XIV Всероссийская конференция «Радиолокация и радиосвязь». Сборник трудов. ...

Добавлено: 8 января 2021 г.

Intelligent Systems Reference Library

Springer, 2020.

Добавлено: 25 августа 2020 г.

Алгоритм поиска глобального максимума при вычислении оценок местоположения источника радиоизлучения пассивной радиолокационной системой

Жуков Д. М., Вавилова Ж. А., Шевгунов Т. Я. и др., Журнал радиоэлектроники 2018 № 12 С. 1–14

В статье рассмотрены современные подходы к поиску алгоритмов оценивания источника местоположения, которые обеспечивали бы достижение наименьшей среднеквадратической ошибки и не создавали бы при этом большой вычислительной нагрузки. Предложен алгоритм поиска глобального экстремума в задачах оценки местоположения источника с использованием одноэтапных методов, основанных на функции правдоподобия для двух видов пассивных систем: пассивной системы, состоящей из узкобазовых ...

Добавлено: 5 февраля 2019 г.

Sequential Three-Way Decisions in Efficient Classification of Piecewise Stationary Speech Signals

Савченко А. В., , in: International Joint Conference on Rough Sets, Springer, Cham.: Springer, 2017. P. 264–277.

Добавлено: 26 октября 2018 г.

Proceedings of the 2016 XV International Symposium «Problems of Redundancy in Information and Control Systems

Institute of Electrical and Electronics Engineers ( IEEE ), 2016.

Добавлено: 4 октября 2018 г.