Методы и средства адаптивной компенсации акустической обратной связи при передаче речевой информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.06, кандидат наук Кондратьев, Кирилл Валерьевич

• Кондратьев, Кирилл Валерьевич
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Кондратьев, Кирилл Валерьевич

Оглавление

Введение

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1. Акустический сигнал как средство передачи речевой информации

1.1.1. Принятые термины, определения и основные параметры звуковой волны

1.1.2. Основные методы анализа и обработки акустических сигналов

1.1.3. Задача повышения уровня звукового давления

1.2. Искажения, помехи и шумы в акустическом сигнале

1.2.1. Помехи и основные термины акустической обратной связи

1.2.2. АОС при озвучивании незамкнутых пространств

1.2.3. АОС при озвучивании замкнутых пространств

1.3. Классификация методов подавления АОС

Выводы

ГЛАВА 2. МЕТОД КОМПЕНСАЦИИ АОС

2.1. Компенсация помех, возникающих вследствие эха

2.2. Метод компенсации АОС в замкнутом пространстве

2.3. Схема реализации предлагаемого метода

2.4. Адаптация фильтра под переходную характеристику обратного акустического тракта

2.5. Требования к производительности аппаратного средства для

реализации предложенного метода

Выводы

ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ФИЛЬТРА АОС

3.1. Выбор инструмента для создания модели фильтра

3.2. Идентификация импульсного отклика исследуемой системы

3.3. Моделирование компенсации АОС в замкнутом озвучиваемом пространстве

3.4. Алгоритм компенсации акустической обратной связи

3.5. Ограничительные условия реализации метода

Выводы

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

4.1. Условия проведения эксперимента

4.2. Особенности реализация метода в системах ГГС

4.3. Сбор исходных экспериментальных данных

4.3.1. Апробация предложенного метода при фильтрации записанных зашумленных сигналов в замкнутом пространстве

4.3.2. Расчет добавочных коэффициентов для исследуемого замкнутого пространства

4.4. Разработка АПК для реализации фильтрации в режиме реального

времени

4.4.1. Сравнительный анализ эффективности разработанного АПК с

аналогами

Выводы

Заключение

Список литературы

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Приложение Г

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и средства адаптивной компенсации акустической обратной связи при передаче речевой информации»

Введение

На современном этапе развития методов и средств обработки акустических сигналов, наиболее актуальными являются задачи сохранения целостности передаваемой информации. Это, в первую очередь, обусловлено широким спектром применения акустических систем, к которым следует отнести системы профессионального и бытового звукоусиления и звуковоспроизведения, системы громкоговорящей связи, интегрированные системы стратегического назначения (летные, тактические шлемы и гарнитуры приемопередающей радиоаппаратуры), модули звуковой фильтрации для медицинского, научно-исследовательского и промышленного оборудования. Таким образом, задач подавления помех, возникающих при передаче и обработке сигналов звукового диапазона - актуальна на современном этапе развития звукоусилительной техники.

Наибольший негативный эффект оказывает акустическая обратная связь (АОС), возникающая при возбуждении приемников акустического сигнала в результате переотражения звуковых волн от внешних преград. В подобных случаях наблюдаются известный эффект «петли положительной обратной связи» в акустической системе.

В настоящее время известен ряд подходов к решению означенной проблемы. Известны методы, основанные на инверсии фазы, и сдвига сигнала по фазе использующиеся для предотвращения появления резонанса. При таком подходе петля обратной связи разрывается путем поворота на 180° собственной фазы узкой полосы частот, на которых возникает возбуждение. Также существуют системы, позволяющие в автоматическом режиме отслеживать и удерживать петлевой коэффициент усиления менее 1. Наиболее распространенными являются устройства, разработанные на основе принципа удаления частот, способствующих возникновению возбуждения в системе, что в конечном итоге негативно сказывается на качестве звука.

Решению задачи подавления акустической обратной связи посвящены работы исследовательских отделов ведущих мировых компаний, таких как Bosch, Behringer, Jedia, Shure, Peavey, DIS, Beyerdynamic. Из зарубежных исследователей в первую очередь следует отметить труды Elvin D. Stepp, Gary L. Claypoole, посвященные фильтрации АОС на основе фазового сдвига случайной величины, эту же проблему Nermin Osmanovic и Victor Clarke решали при помощи полосных фильтров. Труды Yong Shi, Jing Sun ориентированы на фильтрацию при помощи полосно--заграждающих, режекторных фильтров. Среди отечественных ученых особый интерес вызывают исследования Алдо-шиной И.А. посвященные теории подавления АОС при обработке звука, работы Дедовец С.А., Дыранова Ю.В. по решению означенной проблемы при помощи выделения и вырезания проблемных частот и практические решения Крылова В.В., Стеклова И.В. посвященные фильтрации посредством фазового сдвига.

Тем не менее, большинство известных результатов, полученных в данном направлении, базируются на использовании фундаментальных алгоритмов шумоподавления, которые вносят заметные негативные изменения в изначальный сигнал.

Таким образом, известные методы и алгоритмы подавления АОС решают проблему только частично и, согласно доступным источникам, на сегодняшний день не существует систем позволяющих полностью исключить помеху без понижения качества выходного сигнала. Актуальность выбранной темы диссертационного исследования обусловлена как отсутствием методов и средств полного подавления помех, вследствие АОС, так и объективной необходимостью совершенствования алгоритмов цифровой фильтрации акустических сигналов в режиме реального времени.

Целью данной работы является разработка нового метода подавления АОС и программно-аппаратного комплекса системы звукоусиления, позволяющей значительно снизить или полностью исключить помеху обратного акустического тракта, без искажения сигнала путем компенсации АОС.

Объект исследования - методы и средства, обеспечивающие устойчивость акустических систем к помехам и самовозбуждению в результате возникновения АОС.

Предмет исследования - разборчивость передаваемого сигнала и эффективность компенсации помех в акустических трактах без искажения сигнала.

Задачи исследования:

1. Анализ современных методов и способов подавления АОС, технических особенностей приемо-передающей аппаратуры и перспективных, научных направлений в теории и практике помехозащищенности акустических систем. Разработка перечня факторов возникновения АОС и системы классификации методов подавления АОС.

2. Разработка метода, позволяющего в режиме реального времени поднять уровень звукового давления до 4 дБ в замкнутом озвучиваемом пространстве без возникновения автоколебаний и без искажения сигнала вследствие АОС.

3. Разработка модели звукоусиления, алгоритма адаптивной фильтрации полезного сигнала и фильтра, предварительного вычисления сигнала коррекции, исследование и анализ полученных результатов моделирования.

4. Разработка алгоритмического и программно-технического обеспечения распределенного программно-аппаратного комплекса фильтрации и звукоусиления. Разработка опытных образцов аппаратуры комплекса, испытания в лабораторных и промышленных условиях, внедрение полученных результатов исследований в производственный процесс промышленного предприятия.

Методы исследования. Поставленные задачи решены современными методами вычислительной математики с использованием методов корреляционного анализа сигнала, теории распространения звука, фундаментальных алгоритмов цифровой обработки сигнала, теории акустической обратной связи

и акустического эха. При разработке аппаратного и программного обеспечения системы подавления АОС использовались средства высокоуровневого синтеза Ма1ЬаЬ^тиНпк. Системное и встроенное программное обеспечение реализовано на языке С#.

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод, позволяющий поднять уровень звукового давления в замкнутом озвучиваемом пространстве без возникновения автоколебаний и без искажения сигнала вследствие АОС;

2. Алгоритм определения переходной характеристики обратного акустического тракта, основанный на вычислении взаимно-корреляционной функции на разных временных интервалах фильтруемого сигнала

3. Результаты экспериментальных исследований и моделирования системы усиления сигнала с обратным акустическим трактом;

4. Программно-аппаратный комплекс для адаптивной компенсации АОС в режиме реального времени.

Научная новизна заключается в следующем:

1. Разработан метод компенсации АОС в каналах громкоговорящей связи, позволяющий поднять уровень звукового давления в замкнутом озвучиваемом пространстве.

2. Предложен способ определения переходной характеристики замкнутого озвучиваемого пространства, основанный на вычислении взаимно-корреляционной функции на разных временных интервалах воспринимаемого сенсором сигнала, позволяющий исключить помеху обратного акустического тракта без возникновения автоколебаний и без искажения сигнала вследствие АОС.

3. Разработаны модели звукоусиления и аппаратной фильтрации сигналов акустического диапазона в режиме реального времени, базирующиеся на использовании фильтра, предварительного вычисления сигнала коррекции, позволяющие осуществлять подавление АОС.

Теоретическое значение диссертации заключается в развитии теории, методов и алгоритмов цифровой обработки акустических сигналов.

Практическое значение работы заключается в следующем:

1. Разработано алгоритмическое и программно-техническое обеспечение в виде программных библиотек и встраиваемых аппаратных модулей для систем и комплексов обработки сигналов звукового диапазона, позволяющее компенсировать АОС в записанных зашумленных сигналах.

2. Разработано программное обеспечение для микропроцессорной системы, имеющее практическую значимость в области фильтрации акустических сигналов.

3. Разработан адаптивный фильтр подавления АОС и внедрен в практическую эксплуатацию комплекс «Фильтр акустической обратной связи» для реализации адаптивной фильтрации в режиме реального времени.

4. Результаты диссертационного исследования внедрены на действующее производство в виде программно-аппаратного комплекса «Фильтр акустической обратной связи» выпускаются серийно и эксплуатируются в составе комплекта конференц-систем SAMY-CS, SAMY-CVS, SAMY-CS Light производства ООО НПП «САМИ», а также практически реализованы в рамках гос. контракта № 14.578.21.0116, (RFMEFI57815X0116).

Достоверность полученных результатов обеспечена корректным использованием методов математического моделирования и математической статистики, непротиворечивостью исследованиям других авторов, необходимым объемом экспериментальных исследований и доказана удовлетворительной сходимостью результатов расчетов с экспериментальными данными, а так же подтверждается результатами практических исследований и имитационного моделирования с использованием сертифицированных и зарегистрированных аппаратных и программных средств.

Использование результатов работы. Результаты исследований диссертационной работы применяются для разработки и производства систем

громкоговорящей связи, конференц-систем, систем озвучивания и сопровождения заседаний ООО НПП «САМИ» и интегрированы в системы в развернутые в зале Законодательного собрания г. Кызыл и в конференц-зале газеты «Городские новости».

Результаты теоретических и экспериментальных исследований используются в учебном процессе в ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет» Железногорский филиал при подготовке специалистов и магистров по курсу «Моделирование информационно-управляющих систем» в виде серии лабораторных работ по проектированию компонентов систем громкоговорящей связи и реализации на базе программного комплекса «Фильтр акустической обратной связи» в среде МАТЬАВ. Результаты исследования используются для подготовки бакалавров по специальности 230100.62.00.02: «Автоматизированные системы обработки информации и управления» и при проведении практических занятий в лаборатории микропроцессорных систем.

Использование результатов диссертационного исследования подтверждается соответствующими актами, приведенными в приложении Г.

Апробация работы. Основные результаты и положения работы докладывались на следующих конференциях:

1. II Международная научно-практическая конференция: «Робототехника как образовательная технология», (г. Железногорск, 2010 г.),

2. III Международные научные конференции: «Робототехника и искусственный интеллект», (г. Железногорск, 2011 г.),

3. IV Международные научные конференции: «Робототехника и искусственный интеллект», (г. Железногорск, 2012г.),

4. XIII Международная молодежная научная конференция: «Интеллект и наука», (г. Железногорск, 2013 г.),

5. XVII Молодежного форума «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке» (г. Харьков, 2013 г.),

6. IX Всероссийская научно-техническая конференция «Молодежь и наука» (г. Красноярск, 2013 г.),

7. VI Международная научно-практическая заочная конференция «Тенденции и инновации современной науки» (г. Краснодар, 2013 г.),

8. Всероссийская научно-практическая конференция «Современные проблемы науки и образования в техническом ВУЗе» (г. Стерлитамак, 2013),

9. Международная IEEE - сибирская конференция по управлению и связи (г. Красноярск, 2013),

10. V Международная научная конференция: «Робототехника и искусственный интеллект», (г. Железногорск, 2013),

11. XIV Международная молодежная научная конференция: «Интеллект и наука», (г. Железногорск, 2014 г.),

12. VII Международная научная конференция: «Робототехника и искусственный интеллект», (г. Железногорск, 2015).

Публикации. По результатам выполненных работ и проведенных исследований опубликовано 22 работы, из них 7 - в рецензируемых изданиях по списку ВАК и 1 - в трудах международных конференций, индексируемых в базе Scopus.

Осуществлено 2 регистрации программного обеспечения в реестре программ для ЭВМ Российской федерации (свидетельства о регистрации №2013614146 от 24.04.2013 и №2013615066 от 27.05.2013).

Личный вклад автора. Все основные результаты диссертационного исследования получены лично автором.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, выполнена на 153 страницах, содержит 53 рисунков, 11 таблиц, список используемых источников из 122 наименований и 4 приложений.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ И ПОСТАНОВКА

ЗАДАЧИ

1.1. Акустический сигнал как средство передачи речевой информации

Основной особенностью при передаче акустических сигналов, через воздушное пространство, является необходимость сохранения целостности информационной составляющей сигнала [1]. Например, при передаче речи учитывают относительное или процентное число правильно принятых элементов (фразы, команды, слова, слоги, звуки, цифры) из общего числа, переданных по тракту [2]. В этом случае, не менее важными параметрами акустического сигнала являются интонация, тембр, эмоциональный окрас, обеспечивающими полноту передаваемой информации для слушателя, так как звуковая речь является специфическим единством чувственного и смыслового содержания [3]. Термин «понятность речи» является основной характеристикой, определяющей пригодность тракта для передачи речи. Оптимальными условиями для полной передачи информации при помощи речи является непосредственная близость адресата к источнику, тогда при отсутствии иных факторов, негативно влияющих на процесс передачи акустической информации (посторонний шум) можно с уверенностью утверждать, что акустический сигнал дошел до слушателя, не подвергаясь искажениям. В некоторых ситуациях возникает необходимость донести речь до нескольких адресатов одновременно, тогда громкости естественной речи человека становится недостаточно. В таких случаях появляется необходимость усилить мощность (громкость) издаваемого человеком акустического сигнала.

Актуальность данного исследования обусловлена широким спектром аппаратных средств, используемых в различных сферах человеческой деятельности, при эксплуатации которых, возникает необходимость максимально достоверно доставить информативные сигналы до адресата.

Например, ошибка при передаче речевой информации в режиме ведения боевых действий при использовании тактических шлемофонов, может привести к невосполнимым потерям в живой силе и технике. При возникновении подобной ошибки в каналах правительственной связи или службы спасения последствия могут быть более непредсказуемыми. В медицинской технике искажения передачи речевой информации при эксплуатации слуховых аппаратов могут оказать негативное влияние на здоровье пациента. Таким образом, обеспечение качественной связи, организация передачи сигналов без искажений при эксплуатации различной электроакустической техники - является важной научно-технической задачей.

1.1.1. Принятые термины, определения и основные параметры звуковой волны

Частотный диапазон является важнейшим параметром, определяющим качество звучания электроакустической аппаратуры и соответствует, распределению уровней спектральной плотности сигнала [4].

Процессы распространения звуковой волны в различных средах протекают по-разному, но не зависимо от среды, общей чертой является неизбежное затухание амплитуды акустического сигнала [5, 6]. Причиной этому могут служить расхождение волны, рассеяние звука на препятствиях или его поглощение [7]. Длина волны равна действительному расстоянию, которое звуковая волна проходит за один полный период, и рассчитывается как частное скорости звука в исследуемой среде и частоты.

Уровень мощности звукового сигнала будем выражать в децибелах, и определять, как логарифм отношения мощностей акустического сигнала. Таким образом, в определении мощности звуковой волны участвуют два значения [8]:

Бел = 1од(Р1/Р0), Дб = Ю*1од(Р1/Р0)

В практике эксплуатации электроакустических устройств, систем звуковоспроизведения и звукоусиления, часто встречается выражение «выходная мощность = ... дБ», в этом случае за опорный уровень (с которым сравнивается указанная мощность) выступает порог слышимости - восприятия звука человеком [9]. Нулевой уровень звукового давления (0 дБ) равен 20 мкПа при частоте 1кГц. Зарубежными производителями аналогичной техники указывается мощность в dBSPL (Sound Pressure Level - уровень звукового давления).

Звуковые волны, встречая на своем пути препятствия, изменяют направление распространения, т. е. обладают способностью огибать препятствия. Это свойство (дифракция) особенно заметно на нижних частотах, которые имеют большую длину волны [10]. Еще одним свойством звуковой волны является интерференция - способность волн с одинаковой частотой складываться в пространстве, при этом в зависимости от соотношения амплитуд и фаз колебаний изменяется громкость звука [11].

1.1.2. Основные методы анализа и обработки акустических сигналов

Исходя из динамики изменения уровня звукового давления в зависимости от времени, будем относить тот или иной сигнал к одной из групп, в соответствии с общепринятой классификацией акустических сигналов:

- периодические (детерминированные) акустические сигналы. Характеризуются возможностью определения будущих значений по текущим и предыдущим значениям сигнала. Сигнал принимается периодическим, если удовлетворяется следующее условие [12]:

s(t) = s(t + k*T), (1.1)

где Т - период, к - любое целое число.

- случайные акустические сигналы. Характерной чертой подобных сигналов является отсутствие возможности предсказать значения сигнала в последующие моменты времени, исходя из уже известных значений в текущий и

предыдущие моменты времени, поскольку они изменяются по случайному закону [13];

- квазислучайные акустические сигналы. К квазислучайным будем относить сигналы, значения которых предсказуемы на конечных отрезках времени, но в целом изменение сигнала предсказать невозможно, - к таким сигналам относятся музыка и речь [14];

«Белый шум» - шумовой сигнал, спектральная плотность которого равномерно распределена по всему диапазону задействованных частот [15].

В данном исследовании «белый шум» используется для измерения частотных характеристик различных линейных динамических систем, таких как усилители, электронные фильтры, дискретные системы управления и т. д. При подаче на вход такой системы белого шума, на выходе получаем сигнал, являющийся откликом системы на приложенное воздействие.

«Розовый шум» - шумовой сигнал, спектральная плотность которого снижается в сторону высоких частот, так как, например, в воздухе высокочастотные составляющие звука затухают сильнее низкочастотных [16].

Для анализа характеристик акустических сигналов в данном диссертационном исследовании, применяются методы статистического, спектрального и корреляционного анализа.

- статистический анализ акустических сигналов позволяет выявить динамический диапазон и пик-фактор (пик - фактор показывает, насколько ниже следует установить уровень сигнала в тракте передачи по сравнению с уровнем ограничения сигнала в канале, чтобы не возникли перегрузки и нелинейные искажения [17]), посредствам распределение мгновенных значений по времени.

- спектральный анализ (анализ Фурье) процесс разложения сложного периодического акустического сигнала на сумму простых колебаний, частоты которых являются гармониками фундаментальной частоты (основного тона) [18]. Обратный процесс преобразования простых гармонических составляющих в общий сигнал именуется синтезом Фурье [19].

В зависимости от типа сигнала используются различные виды спектрального анализа:

- ряд Фурье (для периодических сигналов) на отрезке [—1,1] [20]

от

V / ккх пкх\

= Т + А (а*со*—+ ) С1-2)

к=П

где ак и рк - коэффициенты ряда Фурье (амплитуды косинусных и синусных составляющих сигнала). Коэффициенты синусов и косинусов отражают степень их корреляции с обрабатываемым сигналом. Результатом расклада по простым функциям сигнал можно представить в частотной области;

- интеграл Фурье (для непериодических сигналов);

- дискретное преобразование Фурье (ДПФ) алгоритм вычисления гармонических составляющих спектра сигнала по дискретным отсчетам аналогового сигнала [21]. Частота дискретизации, согласно теореме Котельни-кова, при которой можно без потерь преобразовать аналоговый сигнал в цифровой и обратно, должна быть в два раза больше самой высокой частоты из диапазона слышимых человеческим ухом [22];

- быстрое преобразование Фурье (БПФ) для цифровых сигналов

[23].

В данной работе, основываясь на существующей классификации спектров [24], будем разделять: низкочастотные, среднечастотные и высокочастотные в зависимости от того, какие частоты имеют составляющие их гармоник. Общее число гармоник в спектре стремится к бесконечности, однако амплитуда каждой последующей по номеру гармоники убывает в пределе до бесконечности. Структура спектра акустического сигнала имеет решающее значение для восприятия их тембров и общей информативной составляющей акустических сигналов.

Для разработки методов и сложных алгоритмов цифровой фильтрации предполагается использование некоторых фундаментальных операций с сигналом, к которым можно отнести:

- линейная свертка. Для двух последовательностей к(п) и у(к), имеющих длину N и К соответственно, свертка определяется как [25]:

N

В системах обработки данных, как правило, одна из последовательностей у (к) представляет собой массив обрабатываемых данных (сигнал, поданный в систему), вторая h(n) - оператор (переходную характеристику) системы, а функция s(k) - результирующий, выходной сигнал системы. В электро-вычислительных системах с ПЗУ для входных данных оператор h(n) может быть двусторонним от -п1 до +п2, например - симметричным h(—n) = h(n), с соответствующим изменением пределов суммирования, что позволяет получать выходные данные без сдвига фазы частотных гармоник относительно входных данных. При корректной свертке с обработкой всех семплов входных данных размерность выходного массива равна К + N1 + N2 — 1 при этом необходимо задавать начальные условия по отсчетам у(к) для значений у(0 — п) до п = N2 и конечные для у(К + п) до п = N1.

В результате преобразования свертки точно определяется выходной сигнал для заданного значения сигнала, поданного на вход системы, при условии, что переходные коэффициенты системы - известны. Деконволюция - обратная задача, заключающаяся в определение по функциям s(k) и h(n) функции у (к), имеет решение только при выполнении определенных условий [26]. При вычислении свертки имеется вероятность существенного изменения частотного спектра сигнала s(k) и восстановление функции у (к) не представляется возможным, так как определенные полосы частот ее спектра в сигнале s(k) потеряны.

- корреляционный анализ - процесс, в результате которого, определяется корреляционная (correlation) функция, устанавливающая определенную связь изменения значений сигналов по времени [27]. Если малые значения од-

ного сигнала (величина сигналов определяется относительно среднеквадратичного значения на интервале исследуемого сигнала) взаимосвязаны с большими значениями другого сигнала, то корреляция отрицательная, или, наоборот, большие значения одного сигнала связаны с большими значениями другого, то корреляция положительная, а если данные двух сигналов никак не связаны, то корреляция нулевая [28].

Автокорреляционная функция (АКФ) (autocorrelation function) определяется как скалярное произведение сигнала s(t), со скользящей по аргументу, собственной копией (рисунок 1.1) [29]. Автокорреляция позволяет в среднем оценить статистическую зависимость отсчетов сигнала в текущий момент времени, от своих последующих и предыдущих значений (так называемый радиус корреляции значений сигнала), а также определить в сигнале наличие повторяющихся с определенным периодом элементов. АКФ вычисляется посредством интеграла от произведения двух, сдвинутых относительно друг друга на время т, копий сигнала s(t) [30]:

ico

s(t)s(t + т) dt (1.4)

-c

Рисунок 1.1. а - сигнал синусоидальной формы, б - автокорреляционная функция

АКФ - характеризуется двукратным размером исходного сигнала, так как последний отсчет скользящей выборки, в начальный момент сравнения,

располагается напротив первого отсчета выборки, относительно которой происходит сдвиг. По оси абсцисс графика АКФ -т.

Наряду с линейной сверткой важнейшую роль в данном диссертационном исследовании играет взаимно-корреляционная функция сигналов, так же являющаяся сверткой применяемой в целях определения схожести двух сигналов. Взаимно-корреляционная функция (ВКФ) (cross-correlation function) двух сигналов выражает степень сходства формы сигналов при их взаимном смещении друг относительно друга по координате (независимой переменной). Обобщая формула ВКФ двух различных сигналов s(t) и u(t) [31]:

Взаимно-корреляционная функция определяется как последовательность скалярных произведений в точках сравнивания скользящей последовательности и(£) по сигналу з(£) [32].

ВКФ для двух последовательностей:

5 ^^^^ ...,5п-1} - последовательность отсчетов сигнала б(€), где п - число отсчетов последовательности;

и [и0, и1, и2,..., ит-1} - последовательность отсчетов сигнала и(Ь), где т - число отсчетов последовательности;

При г =0, индексы элементов двух выборок соответственно совпадают при относительном расположении векторов. Вычисляется скалярное произведение векторов, сумма значений поэлементно перемноженных отсчетов двух последовательностей. В результате получаем значение нулевого отсчета ВКФ. Далее при инкрементации т проделываем, аналогичные операции для каждого т вычисляя В5и(т). В верхней части рисунка 1.2 (а, б) представлены две последовательности, в нижней части рисунка 1.2 (в) их взаимно-корреляционная функция. В различных программных средах существуют встроенные операторы и команды для вычисления взаимно-корреляционной функции. В данном случае при сравнении векторов разной длинны, меньший вектор увеличива-

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Кондратьев, Кирилл Валерьевич, 2016 год

Список литературы

1. Почепцов Г.Г. Теория коммуникации / Г.Г. Почепцов. - М.: «Рефл-бук», К.: «Ваклер» - 2001. - 656 с.

2. Жабыко Е.И., Рублевская Н.И. Акустическое проектирование залов многоцелевого назначения: Учебное пособие / Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2008. - 89 с.

3. Рубинштейн С. Л. Основы общей психологии / С. Л. Рубинштейн. - СПб: Издательство «Питер», -2000.- 712 с.: ил.

4. А. М. Прохоров. Физический энциклопедический словарь / Гл. ред. А. М. Прохоров.-М.: Сов.энцикл., -1983. - 928 с.

5. Радзишевский А. Ю. Основы аналогового и цифрового звука / - М.: Виль-ямс, 2006. - 288 с.

6. Гари Дэвис, Ральф Джонс. Звук: теория, устройства, практические рекомендации // Цифровое видео. -2002. -№1. -10 с.

7. Варин В.П., Петров А.Г. Математическая модель слуховой улитки человека // Препринты ИПМ им. Келдыша М.В. -2008. -№ 96. -26 с.

8. ГОСТ 30457-97 Акустика. Определение уровней звуковой мощности источников шума на основе интенсивности звука. Измерение в дискретных точках. Технический метод. - Введ. 01.01.1999. - Госстандарт России: Изд-во стандартов, - 1999. - 16 с.

9. Вологдин Э. И. Слух и восприятие звука: Курс лекций. - СПб.: СТ "Факультет ДВО", 2004. - 36 с.

10. Осетров А. В. Интегральные уравнения в теории дифракции акустических волн: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2002. - 56 с.

11. Красильников В.А., Крылов В.В. Введение в физическую акустику. М., 1984. - 403 с.

12. Преображенский А. В. Формирование и передача сигналов. Конспект лекций. Учебное пособие. Н. Новгород: изд-во ФГОУ ВПО ВГАВТ, 2005. - 89 с.

13. Иванов М. Т. Теоретические основы радиотехники // М. Т. Иванов, А. Б. Сергиенко, В. Н. Ушаков; Под ред. В. Н. Ушакова / Учеб. Пособие. - M.: Высшая школа, -2002. -306 с.

14. Морган Д. Устройства обработки сигналов на поверхностных акустических волнах / Перевод с английского - М.: Радио и связь, 1990. - 416 с.

15. Халяпин Д. Б., Рюмин А.А, Использование динамических спектрограмм для оценки качества зашумления речевого сигнала Журнал "Information Security/ Информационная безопасность. №4, 2005. С 15-17.

16. Степанов А.В. Электрические шумы. Описание задачи спецпрактикума М: 2003. - 27 с.

17. Боголепов И. И. Архитектурная акустика. Учебник - справочник. - СПб.: -2001. -180 с.

18. Валишев М.Г., Повзнер А.А. Физика. Часть 4. Колебания и волны: Учебное пособие /-Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2006. - 90 с.

19. Вадутов О. С. Математические основы обработки сигналов: учебное пособие / О. С. Вадутов; Томский политехнический университет. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. - 212 с.

20. Уолт Кестер. Проектирование систем цифровой и смешанной обработки сигналов / Техносфера, Analog Devices, Inc. 2010. - 328 с.

21. Глинченко А. С. Цифровая обработка сигналов: Учеб. пособие: В 2 ч. Ч. 2. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2001. - 184 с.

22. Ястребов И.П. Дискретизация непрерывных сигналов во времени. Теорема Котельникова. Электронное учебно-методическое пособие. -Нижний Новгород. Нижегородский госуниверситет, 2012. - 31 с.

23. Серегин Н.И «Особенности использования дискретного преобразования Фурье приспектральном анализе»// Екатеринбург. 2006. - 36 с.

24. Вологдин Э.И. Методы и алгоритмы обработки звуковых сигналов: Курс лекций. - СПб.: СПбГУТ, 2009. - 96 с.

25. Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие. - М.: МАКС Пресс, 2008. - 197 с.

26. Давыдов А.В. Цифровая обработка сигналов: Тематические лекции. - Екатеринбург: УГГУ, ИГиГ, ГИН, Фонд электронных документов, 2005. - 185 с.

27. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. Учебник для вузов / - СПб.: Питер, 2003. - 608 с.

28. Айфичер Э., Джервис Б. Цифровая обработка сигналов. Практический подход. / М.: "Вильямс". -2004. -992 с.

29. Коберниченко В. Г. Анализ радиосигналов и расчет характеристик согласованных фильтров: Методические указания к курсовой работе по дисциплине «Радиотехнические цепи и сигналы» / В.Г. Коберниченко. Екатеринбург: ГОУ УГТУ-УПИ, 2001. 38 с.

30. Романов Б. Н. Теория электрической связи. Сообщения, сигналы, помехи, их математические модели. / Б. Н. Романов, С. В. Краснов Учебное пособие. - Ульяновск: 2008, - 127с.

31. Сато Ю. Обработка сигналов. Первое знакомство / - Изд.: ДОДЭКА, 2002. - 175 с.: илл.

32. Кривошеев В.И. Современные методы цифровой обработки сигналов (цифровой спектральный анализ) Учебное методическое пособие. - Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2006. - 117 с.

33. Стаценко Л. Г. Акустика студий звукового и телевизионного вещания. Системы озвучивания: учебно-методическое пособие/сост. Л.Г. Стаценко, Ю.В. Паскаль. - Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2006. - 96 с.

34. Афонин С. М. Создание акустических систем в домашних условиях / Самоучитель: Изд-во Эксмо. 2008, - 160 с.

35. Лихницкий А. Качество звучания. Новый подход к тестированию аудиоаппаратуры. Л., "ПиК",1998, - 33 с.

36. Алдошина И. А. Электродинамические громкоговорители. - М. - Радио и связь, 1989, - 272 с.: ил.

37. Шарапова В. М. Датчики: Справочное пособие / Под общ. ред. В.М. Шарапова, Е.С. Полищука Москва: Техносфера, 2012. - 624 с.

38. Gary Davis, Ralph Jones. The Sound Reinforcement Handbook, 197 p.

39. Афонский А. А., Дьяконов В. П. Цифровые анализаторы спектра, сигналов и логики / Под ред. проф. В. П. Дьяконова. - М.: СОЛОН-Пресс, 2009. -248 с.

40. Мирошник И.В. Теория автоматического управления. Линейные системы: учебное пособие для вузов /- СПб.: Питер, 2005. - 336 с.

41. Горохов П. К. Толковый словарь по радиоэлектронике. Основные термины

- М: Рус. яз., -1993. -246 с.

42. Петров П.Н. Акустика. Электроакустические преобразователи: Учебное пособие. - СПб.: ГУАП, - 2003. - 80 с.

43. Ковалгин Ю. А. Электроакустика и звуковое вещание: Учебное пособие для ВУЗов / И. А. Алдошина, А. П. Ефимов, Э. И. Вологдини др.; Под ред. Ю. А. Ковалгин. - М: Горячая линия - Телеком, Радио и связь, -2007. -872 с.: илл.

44. ГОСТ 31296.1-2005/ Межгосударственный стандарт. Шум. Описание, измерение и оценка шума на местности. - Введ. 01.01.2007. - Госстандарт России: Изд-во стандартов, - 2007. - 7 с.

45. Ивлев Д.Н., Орлов И.Я., Сорокина А.В., Фитасов Е.С. Адаптивные алгоритмы компенсации помех: Учебно-методическое пособие. - НН: ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2014. - 87 с.

46. Галяшина Е.И. Основы судебного речеведения. Монография / Под ред. проф. М. В. Горбаневского. - М.: СТЭНСИ, 2003. - 236 с.

47. Сато Ю. Обработка сигналов. Первое знакомство / - Изд.: ДОДЭКА, 2002.

- 175 с.: илл.

48. Билибин К. И. Конструкторско-технологическое проектирование электронной аппаратуры: Учебник для вузов / К. И. Билибин, А. И. Власов, Л. З. Журавлева. - М.: Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 528с.

49. Ефимов А. П. «Три взгляда на акустику помещений» / А.П. Ефимов // Install Pro. - 2000. - 45 c.

50. Лукин. А. Введение в цифровую обработку сигналов (математические основы) /Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа - М.: МГУ, 2007. - 54 с.

51. Макаров С. Б., Подлесный С. А. Устройства приема и обработки сигналов: Учебное пособие. Кн. 1 / Под ред. С. Б. Макарова и С. А. Подлесного. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2004. 136 с.

52. Сапожков М. А. Акустика. Справочник. Изд-во: Радио и связь, 1989. - 336 с.

53. J. Benesty, C. Paleologu, T. Gänsler, and S. Ciochinä, A Perspective on Stereophonie Acoustic Eeho Cancellation, Springer-Verlag, ISBN 978-3-642-225734, 2011]

54. Звукоизоляция и звукопоглощение: Учебное пособие для студентов вузов / Л.Г. Осипов, В.Н. Бобылев, Л.А. Борисов и др.; Под ред. Г.Л. Осипова, В.Н. Бобылева. - М.: ООО «Издательство АСТ»: ООО «Издательство Аст-рель», - 2004. - 450 с.

55. Радиовещание и электроакустика: Учебное пособие для вузов / С. И. Алябьев, А. В. Выходец, Р. Гермер и др.; Под редакцией Ю. А. Ковалгина. - М.: Радио и связь. 2002. - 792 с.

56. Пат. 673209 СССР, М. Кл H 04 R3/02. Устройство для усиления звука / Газа Балок, Эмил Шестак, Кароль Сабадош; заявитель и патентообладатель: «Электроакустикай Дьяр»; заявл. 04.06.75; опубл. 05.07.79, Бюл. № 25. - 2 с.

57. Пат. 723791СССР, М. Кл H 04 R3/02. Устройство для звукоусиления /Де-довец С. А., Дыранов Ю. В.; заявл. 02.10.78; опубл. 25.03.80, Бюл. № 11. -2 с.

58. Пат. 91490 Российская Федерация, МПК H 04 В1/10. Устройство подавления сосредоточенных акустических помех / Барков А. А., Ермолаев В. А., Кропотов Ю. А., Лазерев Л. С., Проскуряков А. Ю; заявитель и патентообладатель: Барков А. А. и др. - № 2009135220/22; заявл. 21.09.2009; опубл. 10.02.2010, - 5 с.

59. Пат. 91427 Российская Федерация, МПК G 01R17/02. Устройство компенсации акустических эхо-сигналов в системах громкоговорящей связи / Барков А. А., Ермолаев В. А., Кропотов Ю. А.; заявитель и патентообладатель: Барков А. А. Ермолаев В. А., Кропотов Ю. А. - № 2009139045/22; заявл. 22.10.2009; опубл. 10.02.2010,- 8 с.

60. Аношенко А. Е., Петровский А. А. Перцептуальный метод повышения качества частотно - ограниченного речевого сигнала: одноканальный вариант, комбинированная система, частотный подход // Минск. -2003. -10 с.

61. Schmid D. and Enzner G. Robust subsystems for iterative multichannel blind system identification and equalization // in Proc. 2009 IEEE Pacific Rim Conf. on Commun, Comput. AndSignalProcess., August-2009. p. 889-893.

62. Кондратьев К. В. Методы подавления акустической обратной связи, их недостатки и негативное влияние на обрабатываемый сигнал / К. В. Кондратьев, О. В. Непомнящий, В. Н. Сергеевич // Интеллект и наука: Труды XIII Международной молодежной научной конференции. - Железногорск: 2013. - С. 105-106.

63. Кондратьев К. В. Адаптивная компенсация помех обратного акустического тракта в процессе эксплуатации конференц-систем / К. В. Кондратьев, А. Ф. Шишкина, О. В. Непомнящий, В. Н. Сергеевич / Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - М.: 2014. № 3. С. 53-59.

64. Галиев А.Л., Шишкина А.Ф. Система ослабления акустической обратной связи методом анализа периодов соседних колебаний // Приборы и системы: управление, контроль, диагностика. - 2012. - № 9. - С. 29 -32.

65. Галиев А.Л., Шишкина А.Ф. Устройство ослабления акустической обратной связи с компандированием огибающей речевого сигнала // Промышленные АСУ и контроллеры. -2011. -№ 6. -48-50 с.

66. Шелухин О. И., Лукянцев Н. Ф. Цифровая обработка и передача речи / Под редакцией О. И. Шелухина. - М.: Радио и связь, 2000. - 456 с.

67. Дэвидсон Д., Питерс Д., Бхатия М., Калидинди С., Мукхержи С. Основы передачи голосовых данных по сетям IP. 2. Вильямс, -2007. -396 с.

68. Бейли Д. Волоконная оптика теория и практика / Дэвид Бейли, Эдвин Райт. КУДИЦ-ПРЕСС, 2008 г. - 320 с.

69. Эхозаградители КЭЗ-А.Ц02. Техническое описание и инструкция по эксплуатации ССЭ, регистрационный номер РОСС Яи.0001,01ЭС00. Сертификат № ОС/1-СП-125 Выдан Министерством связи Российской Федерации. Москва, 2002 г. - 37 с.

70. Александров А. В. Англо-русский словарь по телекоммуникациям. / А. В. Александров. «РУССО». - 2004, 34 тыс. статей.

71. Шаврин С. С. Электрическое эхо: заграждать или компенсировать? // Вестник связи. -2005. -№ 1. -С. 30-33.

72. Ананьев А. Линейная эхокомпенсация в микросхемах DuSLIC-xT компании Lantiq/ А. Ананьев / / Компоненты и технологии. - 2011. -Т5. - С. 8889.

73. Украинцев Ю. Д., Цветов М. А. История связи и перспективы развития телекоммуникаций: учебное пособие / - Ульяновск: УлГТУ, 2009. - 128 с.

74. Шаврин С. С. Развитие теории и техники подавления эффекта электрического эха в телекоммуникациях: диссертация ... доктора технических наук: 05.12.13 / Шаврин С. С.; [Место защиты: Моск. техн. университет связи и информатики].- Москва, 2009. - 379 с.: ил. РГБ ОД, 71 09-5/438

75. Беллами Дж. Цифровая телефония: Пер. с англ. / Под ред. А.Н. Берлина, Ю.Н. Чернышева. М.: Эко-Трендз, 2004. - 640 с.: илл.

76. Gansler Т., Gay S.L., Sondhi M.M., Double-Talk Robust Fast Converging Algorithms for Network Echo Cancellation // IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics. 1999. P. W99-1-W99-4.

77. Radhika Chinaboina, D.S.Ramkiran, Prof.Habibulla Khan, M. Usha, B.T.P. Madhav, K. Phani Srinivas, G.V. Ganesh, "Adaptive Algorithms For Acoustic Echo Cancellation In Speech Processing", International Journal Of Research And Reviews In Applied Sciences, ISSN: 2076-734X, EISSN: 2076 - 7366 , vol 7, issue 1, April 2011.

78. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: Перевод с английского - М.: Радио и связь, 1989. - 440 с.

79. Кондратьев К. В. Метод подавления акустической обратной связи на основе цифрового фильтра предварительного вычисления сигнала коррекции / К. В. Кондратьев, В. Н. Сергеевич, О. В. Непомнящий, В. Б. Дрыжак, Н.

B. Матюха // Информационно-измерительные и управляющие системы. -М.: 2012. № 3. С. 19-22.

80. Соловьянова И. П., Шабунин С. Н. Теория волновых процессов: Акустические волны: Учебное пособие / И. П. Соловьянова, С. Н. Шабунин. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2004. - 142 с.

81. Адаптивные фильтры. /Под ред. К. Ф. Н. Коуэна и П. М. Гранта. - М.: Мир, - 1988. - 392 с.

82. Pradeep Loganathan, Emanuel A. P. Habets, Patrick A. Naylor: A proportionate adaptive algorithm with variable partitioned block length for acoustic echo cancellation. ICASSP 2011: 73-76

83. Бугров В. Н. Цифровая обработка сигналов с применением цифровых сигнальных процессоров / Бугров В.Н., Ивлев Д.Н., Шкелёв Е.И. // Электронное учебно-методическое пособие. - Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2012. - 84 с.

84. Жмудь В.А. Теорема Котельникова-Найквиста- Шеннона, Принцип Неопределенности и Скорость света / Жмудь В. А. Автоматика и программная инженерия, 2014. №1(7). - С 127-136.

85. Харкевич А. А. Спектры и анализ - 4-е изд. - Москва : URSS : ЛКИ, 2007. -

C. 89.

86. Кондратьев К. В. Выбор DSP - процессора для вычисления сигнала, способствующего возникновению акустической обратной связи / К. В. Кондратьев, В. Н. Сергеевич // Робототехника как образовательная технология: материалы II Международной научно-практической конференции: - Же-лезногорск: филиал СФУ, 2010, - С 99-101.

87. Echo Cancellation Software for the TMS320C54x // Texas Instruments Europe. 1997. P. 32.

88. Messerschmitt D., Hedberg D. Digital Voice Echo Canceller with a TMS32020 // Digital Signal Processor Solutions. 1989. P. 43.

89. Жирабок А. Н. Планирование эксперимента для построения математических моделей /Жирабок А. Н. /Соросовский образовательный журнал. 2001. №9.C. 121-127.

90. Романов В.Н. Системный анализ для инженеров: Монография. - СПб.: Изд-во СЗТУ, 2005. - 186 с.

91. Втюрин В. А. Современные проблемы науки и производства в области автоматизации: Учебное пособие по направлению 220700 " Автоматизация технологических процессов". - СПб.: СПбГЛТУ, 2011. - 103 с.

92. Использование пакета MathLAB в инженерных расчетах: Методические указания к выполнению лабораторных работ / Сост. В.В. Регеда, О.Н. Ре-геда. - Пенза: Пензенский гос. ун-т, 2007. - 80 с.

93. Алексеев Е., Чеснокова О. Решение задач вычислительной математики в пакетах Mathcad 12, MATLAB 7, Maple 9. / Самоучитель. - НТ Пресс, 2006, - 492 с.

94. Замятина О. М. Моделирование систем: Учебное пособие. - Томск: Изд-во ТПУ, 2009. - 204 с.

95. Дьяконов В. П. MATLAB 6.5 SP1/7.0 + Simulink 5/6. Обработка сигналов и проектирование фильтров / - М.: СОЛОН-Пресс, 2005. - 576 с.

96. Марченко, Н.М. Назначение и структура приложения Simulink пакета MATLAB: метод. указания к лабораторной работе № 1 по дисциплине «Моделирование электромеханических систем» для студентов направления 140400 «Электроэнергетика и электротехника» профиля «Электропривод и автоматика» [Электронный ресурс] / Н.М. Марченко ; Дальневосточный федеральный университет, Инженерная школа. - Электрон. дан. -Владивосток: Издательский дом Дальневост. федерал. ун-та, 2013. - 34 с.

97. Коткин Г. Л., Черкасский В. С. Компьютерное моделирование физических процессов с использованием MATLAB: Учеб. пособие / Новосиб. ун-т. Новосибирск, 2001. 173 с.

98. Сергиенко А. Б. Алгоритмы адаптивной фильтрации: особенности реализации в MATLAB // Exponenta Pro. Математика в приложениях. 2003. №1. С. 18-28.

99. Цуриков В.С. Корреляционный критерий сходимости адаптивных RLS и LMS алгоритмов для выделения на фоне помех сигналов с конечным спектром// ЭФТЖ. - 2007. - Т. 2. - С. 71-78

100. А. Б. Сергиенко. Алгоритмы адаптивной фильтрации: особенности реализации в MATLAB / А.Б. Сергиенко // Математика в приложениях. -2003.

- №1. - C. 18 - 28.

101. Кондратьев К. В. Идентификация импульсного отклика неизвестной системы / К. В. Кондратьев, В. Н. Сергеевич // Интеллект и наука: Труды XIV Международной молодежной научной конференции. - Железногорск: 2014. - С. 76-79.

102. Фомишкин В. В. Технически средства для передачи звуковых сигналов акустически в аналоговой форме по телефонным каналам связи / Фомиш-кин В. В. / Спецтехника и связь. - М.: 2011. № 6. С. 49-59.

103. Семенов Э. В. Электроакустические устройства: Учебное пособие. / Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования. 2003. 145 с.

104. Лазарев Ю. Моделирование процессов и систем в MATLAB / Учебный курс. - СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2005. - 512 с.

105. Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Высшая школа, 2000.

- 462 с.

107. Вадутов О. С. Математические основы обработки сигналов: учебное пособие / О. С. Вадутов; Томский политехнический университет. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. - 212 с.

108. К. В. Кондратьев. Адаптивный алгоритм определения параметров рекурсивного цифрового фильтра для компенсации акустической обратной связи / К. В. Кондратьев, О. В. Непомнящий, В. А. Углев, В. Н. Сергеевич // Цифровая обработка сигналов. - М.: 2013. № 4. С. 72-76.

109. А. Б. Сергиенко. Цифровая обработка сигналов. - 2-е изд. - СПб.: Питер, 2006. - 751 с.

110. М. А. Павлейно, В. М. Ромаданов. Спектральные преобразования в MatLab. - СПб., 2007. -160 с.

111. В. В. Витязев. Цифровая обработка сигналов в задачах эхо- компенсации: тематический обзор (часть I) / Витязев В.В., Кузнецов Е.П. М.: Российское научно-техническое общество радиотехники, электроники и связи им. А.С. Попова, 2006. - 72 с.

112. Baranov V., Ewert U. A group-theoretical approach to ill-posed problems // Computer Methods and Inverse Problems in NDT and Diagnostics: Book of abstract to 3rd Intern. Scient. Conf. - M., 2002. - P. 11-12.

113. Кондратьев К. В. Подавление акустической обратной связи на основе взаимно-корреляционной функции / К. В. Кондратьев, В. Н. Сергеевич, О.

B. Непомнящий, И. Н. Лебедев // Нелинейный мир. - М.: 2013. - Т.11, №2 5.

C. 317-322.

114. Eargle, John M. Handbook of Recording Engineering (4 ed.). Birkhauser. 2005. p. 233.

115. Roth, Leland M. Understanding Architecture. Westview Press. 2007. pp. 104-105.

116. Luo, Xueming; Slotegraaf, Rebecca J.; Xing, Pan. "Cross-Functional "Coopetition":The Simultaneous Role of Cooperation and Competition Within Firms". Journal of Marketing (American Marketing Association) 2006. pp.6780.

117. Гаспарян О. Н. МАТЬАВ: Учебное пособие. - Ереван: Издательство государственного инженерного университета Армении, 2005. - 142 с.

118. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. — 10-е издание, стереотипное. — Москва: Высшая школа, 2004. — 479 с.

119. СП 118.13330.2012 «СНиП 31-06-2009 Общественные здания и сооружения» Москва. 2012. — 77 с.

120. Андрианов К. А. Строительная физика: Методические указания / Андрианов К. А., Матвеева И. В., Макаров А. М. - Тамбов: Издательство ТГТУ, 2007. - 64 с.

121. СП 51.13330.2011 «СНиП 23-03-2003 Защита от шума» Москва. 2011. — 42 с.

122. Терёхин В. В. Моделирование в системе МАТЬАВ. Часть 1. Основы работы в МАТЬАВ: Практическое пособие. / Терёхин В.В. - Новокузнецк: Кузбассвузиздат, 2004. - 242 с.

Приложение А Список авторских публикаций

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

1. Кондратьев К. В. Метод подавления акустической обратной связи на основе цифрового фильтра предварительного вычисления сигнала коррекции / К. В. Кондратьев, В. Н. Сергеевич, О. В. Непомнящий, В. Б. Дрыжак, Н. В. Матюха // Информационно-измерительные и управляющие системы. - М.: 2012. № 3. С. 19-22.

2. Кондратьев К. В. Подавление акустической обратной связи на основе взаимно-корреляционной функции / К. В. Кондратьев, И. Н. Лебедев, В. Н. Сергеевич, О. В. Непомнящий // Нелинейный мир. - М.: 2013. - Т.11, № 5.С.317-322.

3. Кондратьев К. В. Адаптивный алгоритм определения параметров рекурсивного цифрового фильтра для компенсации акустической обратной связи / К. В. Кондратьев, В. Н. Сергеевич, О. В. Непомнящий, В. А. Углев //Цифровая обработка сигналов. - М.: 2013. № 4. С. 72-76.

4. Кондратьев К. В. Адаптивная компенсация помех обратного акустического тракта в процессе эксплуатации конференц-систем / К. В. Кондратьев, В. Н. Сергеевич, А. Ф. Шишкина, О. В. Непомнящий// Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - М.: 2014. № 3. С. 53-59.

5. Кондратьев К. В. Метод компенсации реверберационных помех, основанный на предварительном вычислении сигнала коррекции / К. В. Кондратьев, В. Н. Сергеевич, О. В. Непомнящий // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: информационные технологии. 2015. Т. 13. № 1. С. 91-96.

6. Кондратьев К. В. Адаптивный алгоритм для компенсации ревербе-рационных помех / К. В. Кондратьев, Е. В. Кропачев, В. Н. Сергеевич, О. В.

Непомнящий // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: физика. Математика. 2015. № 4. С. 18-27.

7. Кондратьев К. В. Ограничительные условия реализации метода адаптивной компенсации акустической обратной связи / К. В. Кондратьев, В. Н. Сергеевич, А. Ф. Шишкина, О. В. Непомнящий // Инженерная физика. - М.: 2016. № 11. С. 32-38.

Прочие основные публикации по теме диссертационной работы:

8. Кондратьев К. В. Выбор DSP - процессора для вычисления сигнала, способствующего возникновению акустической обратной связи К. В. Кондратьев, В. Н. Сергеевич // Робототехника как образовательная технология: материалы II Международной научно-практической конференции: - Же-лезногорск: филиал СФУ, 2010, - С 99-101.

9. Кондратьев К. В. Повышение уровня помехозащищенности звукового сигнального тракта в информационно - измерительных системах на основе реализации принципа полной гальванической развязки /К. В. Кондратьев, О. В. Непомнящий, В. Н. Сергеевич // Робототехника и искусственный интеллект: Материалы III Международной научной конференции. - Железногорск: 2011. - С. 21-26.

10. Кондратьев К. В. Использование взаимной - корреляционной функции, как способ нахождения коэффициентов задержки при синтезе фильтра подавления акустической обратной связи /К. В. Кондратьев, О. В. Непомнящий, В. Н. Сергеевич //Робототехника и искусственный интеллект: Материалы IV Международной научной конференции. - Железногорск: 2012. - С. 9294.

11. Кондратьев К. В. Методы подавления акустической обратной связи, их недостатки и негативное влияние на обрабатываемый сигнал / К. В. Кондратьев, О. В. Непомнящий, В. Н. Сергеевич // Интеллект и наука: Труды XIII Международной молодежной научной конференции. - Железногорск: 2013. - С. 105-106.

12. Kondratyev K.V. Adaptive control of registration area by the acoustic signal in AMI systems / K.V. Kondratyev, A.I. Naslimov, V.A. Uglev // International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). - Krasnoyarsk: SFU, 2013. - p. 143-146.

13. Кондратьев К. В. Лабораторные эксперименты по реализации вза-имнокорреляционного эхо-компенсатора / К. В. Кондратьев // Тенденции и инновации современной науки: Материалы VII Международной научно - практической конференции. - Краснодар: 2013. - С. 93.

14. Кондратьев К. В. Адаптивный алгоритм подавления акустической обратной связи / К. В. Кондратьев, О. В. Непомнящий, В. Н. Сергеевич // Молодежь и наука: IX Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием. - Красноярск: 2013. URL: http://conf.sfu-kras.ru/sites/mn2013/thesis/s044/s044-018.pdf (дата обращения: 01.05.2013)

15. Кондратьев К. В. Маршруты и методы высокоуровневого синтеза сверх больших интегральных схем / К. В. Кондратьев, О. В. Непомнящий, И.В. Кочан, В.А. Митюков // Молодежь и наука: IX Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием. - Красноярск: 2013URL:http://conf.sfu-kras.ru/sites/mn2013/thesis/s045/s045-037.pdf (дата обращения: 01.05.2013)

16. Кондратьев К. В. Особенности адаптации фильтров акустической обратной связи в микрофонных блоках систем громкоговорящей связи / К. В. Кондратьев, О. В. Непомнящий, В. Н. Сергеевич // Современные проблемы науки и образования в техническом ВУЗе: Всероссийская научно - практическая конференция - Уфа: УГАТУ, 2013. - С. 87-91.

17. Кондратьев К. В. Применение эволюционных решений для поиска наилучших решений при компоновки акустических систем / К. В. Кондратьев, В. А. Углев // Радиоэлектроника и молодежь в XXIвеке: XVII Международный молодежный форум. - Харьков: 2013. - С. 204-205.

18. Кондратьев К. В. Калибровка адаптивного фильтра акустической обратной связи методом градиентного спуска/ К. В. Кондратьев, В. А. Углев,

В. Н. Сергеевич // Робототехника и искусственный интеллект: Материалы V Международной научной конференции. - Железногорск: 2013. - С. 82-85.

19. Кондратьев К. В. Идентификация импульсного отклика неизвестной системы / К. В. Кондратьев, В. Н. Сергеевич // Интеллект и наука: Труды XIV Международной молодежной научной конференции. - Железногорск: 2014. - С. 76-79.

20. Кондратьев К. В. Автоматизированный комплекс адаптивной компенсации помех акустической обратной связи / К. В. Кондратьев, О. В. Непомнящий, В. Н. Сергеевич // Перспективные методы и средства интеллектуальных систем: Материалы всероссийского научно-практического семинара и школы молодых ученых. - Новосибирск: 2015. - С. 24-25.

Разработки, зарегистрированная в Реестре программ для ЭВМ РФ:

21. Кондратьев К. В. Программа цифровой фильтрации сигнала акустической обратной связи / К. В. Кондратьев, В. Н. Сергеевич, В. А. Хабаров, О. В. Непомнящий// Свидетельство государственной регистрации №2013614146 от 24.04.2013 г. - М.: ВНТИЦ, 2013.

22. Кондратьев К. В. Программа поиска эффективных зон взаимного расположения микрофонов по диаграмме чувствительности к линейке источников сигнала / К. В. Кондратьев, О. В. Непомнящий, В. А. Хабаров, В. Н. Сергеевич, Н. В. Матюха, В. А. Углев // Свидетельство государственной регистрации №2013615066 от 27.05.2013 г. - М.: ВНТИЦ, 2013.