Close
Мобильное приложение ЭБС "Университетская Библиотека Онлайн"
Моделирование и методы исследований акустических сигналов, шумов и помех в системах телекоммуникаций: монография
Постраничный просмотр для данной книги Вам недоступен.
Загрузить в приложение Заказать печатный экземпляр

Список литературы

1. Алберт А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание. – М.: Наука, 1977. – 224 с.
2. Алексеев В.М., Тихомиров В.М., Фомин С.В. Оптимальное управление. – М.: Физматлит, 2007. – 408 с.
3. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. – М.: Мир, 1976.
4. Аоки М. Оптимизация стохастических систем. М.: Наука, 1971. – 424 с.
5. Ахмед Н., Рао К.Р. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов. – М.: Связь, 1980.
6. Бакушинский А.Б., Гончарский А.В. Некорректные задачи. Численные методы и приложения. – М.: Изд-во Московского университета, 1989. – 199 с.
7. Балакришнан А.В. Прикладной функциональный анализ. – М.: Наука, 1980. – 384 с.
8. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. – М.: Мир, 1989. – 540 с.
9. Барбашин Е.Ф. Введение в теорию устойчивости. – М.: Наука, 1967. – 224 с.
10. Бейлекчи Д.В., Кропотов Ю.А. Исследование вопросов сжатия информационных потоков речевых сигналов с применением вейвлет-преобразования // Радиотехника, 2008, № 9, с. 103–106.
11. Бертсекас Д. Условная оптимизация и методы множителей Лагранжа. – М.: Радио и связь, 1987. – 400 с.
12. Блохинцев Д.И. Акустика неоднородной движущейся среды. – М.: Наука, 1981. – 208 с.
13. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1 и 2. – М.: Мир, 1974. Вып. 1–408 с. Вып. 2–200 с.
14. Боровков А.А. Математическая статистика. – М.: Наука, 1984. – 472 с.
15. Бриттингем Дж. Н., Миллер Э.К., Уиллоус Дж. Л. Определение полюсов по измеренным данным в области действительных частот // ТИИЭР, т. 68, №2, 1980, с. 81–93.
16. Брубейкер Т.А., Корнетт А.Т., Помернаки С.Л. Использование методов линейной цифровой фильтрации для автоматизации лабораторных исследований // ТИИЭР, т. 63, №10, 1975, с. 122–134.
17. Быков А.А., Кропотов Ю.А. Модель закона распределения вероятности амплитуд сигналов в базисе экспоненциальных функций системы передачи речевой информации // Проектирование и технология электронных средств, 2007, № 2, с. 30–34.
18. Вайдьянатхан П.П. Цифровые фильтры, блоки фильтров и полифазные цепи с многочастотной дискретизацией: Методический обзор / ТИИЭР, т. 78, № 3, 1990, с. 77–119.
19. Ван-Трис Г. Синтез оптимальных нелинейных систем управления. – М.: Мир, 1964. – 168 с.
20. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. – М.: Наука, 1979. – 448 с.
21. Вапник В.Н. Принципы оценивания плотности распределения вероятностей // Л. Деврой, Л. Дьёрфи. Непараметрическое оценивание плотности. L1-подход. – М.: Мир, 1988. – 408 с.
22. Вапник В.Н., Стефанюк А.Р. Непараметрические методы восстановления плотности вероятности // Автоматика и телемеханика, № 8, 1978, с. 38–52.
23. Вемян Г. В. Передача речи по сетям электросвязи. – М.: Радио и связь, 1985. – 272 с.
24. Винер Н. Нелинейные задачи в теории случайных процессов. – М.: Мир, 1961. – 159 с.
25. Вольтерра В. Теория функционалов, интегральных и интегро-дифференциальных уравнений. – М.: Наука, 1982. – 304 с.
26. Голуб Дж., Ван Лоун Ч. Матричные вычисления. – М.: Мир, 1999. – 548 с.
27. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. – М.: Радио и связь, 1986 г. – 512 c.
28. Граничин О.Н., Поляк Б.Т. Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах. – М.: Наука, 2003. – 296 с.
29. Граничин О.Н. Оценивание параметров линейной регрессии при произвольных помехах // Автоматика и телемеханика. 2002, №1, с. 30–41.
30. Граничин О.Н. Рандомизированные алгоритмы стохастической аппроксимации при произвольных помехах // Автоматика и телемеханика. 2002, №2, с. 44–55.
31. Граничин О.Н. Неминимаксная фильтрация при неизвестных ограниченных помехах в наблюдениях // Автоматика и телемеханика. 2002, №9, с. 125–133.
32. Грешилов А.А. Некорректные задачи цифровой обработки информации и сигналов. – М.: Логос, 2009. – 360 с.
33. Гроп Д. Методы идентификации систем. – М.: Мир, 1979. – 304 с.
34. Д’Анжело. Линейные системы с переменными параметрами. Анализ и синтез. – М.: Машиностроение, 1974. – 288 с.
35. Демиденко Е.З. Оптимизация и регрессия. – М.: Наука, 1989. – 296 с.
36. Джиган В.И. Многоканальные RLS- и быстрые RLS-алгоритмы адаптивной фильтрации // Успехи современной радиоэлектроники, 2004, № 11, с. 48–76.
37. Джиган В.И. Многообразие алгоритмов адаптивной фильтрации по критерию наименьших квадратов // Современная электроника, 2008, №3, с. 32–39.
38. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. – Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. – 464 с.
39. Директоров Н.Ф., Катанович А.А. Современные системы внутрикорабельной связи. – СПб.: Судостроение, 2001.
40. Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А. Методы обработки и моделирования сигналов в информационно-управляющих системах. Монография.// Муром: Изд.-полиграфический центр МИВлГУ, 2013. – 228 с.
41. Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А., Проскуряков А.Ю. Методы анализа сигналов в информационно-управляющих системах. Монография. LAP LAMBERT Academic Publishing AV AkademikerverlagGmbh & Co. KG Heinrich-Bocking-Str. 6-8, 66121 Saarbrucken, Deutschland, 2012. – 187 с.
42. Ермолаев В.А. Интерполяционные восстанавливающие фильтры: определяющие формулы и передаточные функции // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2001, №11, с. 35–39. Ермолаев В.А. Интерполяционные восстанавливающие фильтры: метод динамической интерполяции // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2002, № 2, с. 39–42.
43. Ермолаев В.А., Карасёв О.Е., Кропотов Ю.А. Метод интерполяционной фильтрации в задачах обработки речевых сигналов во временной области // Вестник компьютерных и информационных технологий, 2008, № 7, с. 12–17.
44. Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А. О корреляционном оценивании параметров моделей акустических эхо-сигналов // Вопросы радиоэлектроники, Серия ОТ, 2010, вып. 1, с. 46–50.
45. Ермолаев В.А., Ерёменко В.Т., Карасёв О.Е., Кропотов Ю.А. Идентификация моделей дискретных линейных систем с переменными, медленно изменяющимися параметрами // Радиотехника и электроника, 2010, том 55, № 1, с. 57–62.
46. Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А. Метод барьерных функций в задаче оценивания параметризованной аппроксимации плотности вероятностей с ограничениями // Известия высших учебных заведений. Физика. 2013. Т. 56. № 9–2. С. 209–211.
47. Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А. Оценивание параметризованной аппроксимации плотности вероятностей методом барьерных функци // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2013. № 3 (11). С. 37–43.
48. Ермолаев В.А. Об оценивании функций распределения и стабилизации характеристик случайных процессов релейными системами // Приборы и системы управления, 1997, №4, с. 36–37.
49. Ермолаев В.А. Устойчивость систем двухпроводной громкоговорящей связи // Техника средств связи. Серия Техника проводной связи, 1978, выпуск 3 (24), с. 90–93.
50. Заде Л., Дезоер Ч. Теория линейных систем. Метод пространства состояний. – М.: Наука, 1970. – 704 с.
51. Зосимов В.В., Лямшев Л.М. Фракталы и скейлинг в акустике (обзор) // Акустический журнал, 1994, том 40, № 5, с. 709–737.
52. Зосимов В.В., Лямшев Л.М. Фракталы в волновых процессах // УФН, 1995, том 165, № 4, с. 361–401.
53. Иванов В.К., Васин В.В., Танана В.П. Теория линейных некорректных задач и ее приложения. – М.: Наука, 1978. – 206 с.
54. Казаков И.Е. Статистическая теория систем управления в пространстве состояний. – М.: Наука, 1975. – 432 с.
55. Казаков И.Е., Гладков Д.И. Методы оптимизации стохастических систем. – М.: Наука, 1987. – 304 с.
56. Калман Р.Е. Идентификация систем с шумами // УМН, 1985, т. 40, вып. 4(244), с. 27–41.
57. Картер Г.К. Оценивание когерентности и временной задержки // ТИИЭР, т. 75, №2, 1987, с. 64–85.
58. Кассам С.А., Пур Г.В. Робастные методы обработки сигналов: Обзор // ТИИЭР, т. 73, №5, 1985, с. 54–110.
59. Катанович А.А., Нероба Г.С. Комплексы и системы связи надводных кораблей. – СПб.: Судостроение, 2006. – 312 с., ил.
60. Катковник В. Я. Линейные оценки и стохастические задачи оптимизации. – М.: Наука, 1976. – 488 с.
61. Катковник В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных: метод локальной аппроксимации. М.: Главная редакция физико-математической литературы, 1985. – 336 с.
62. Кашьяп Р.Л., Рао А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. – М.: Наука, 1983. – 384 с.
63. Кей С.М., Марпл мл. С.Л. Современные методы спектрального анализа: Обзор // ТИИЭР, т. 69, №11, 1981, с. 5–51.
64. Кохонен Т. Самоорганизующиеся карты. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2008. – 655 с.
65. Красильников В.А., Крылов В.В. Введение в физическую акустику. – М.: Наука, 1984. – 403 с.
66. Красовский А.А. Адаптивный оптимальный регулятор с переменным порядком наблюдателя и временем экстраполяции // АиТ, 1994, № 11, с. 97–112.
67. Красовский А.А. Алгоритмические основы оптимальных адаптивных регуляторов нового класса // АиТ, 1995, № 9, с. 104–116.
68. Кропотов Ю.А., Парамонов А.А. Методы проектирования алгоритмов обработки информации телекоммуникационных систем аудиообмена: моногр.-М.-Берлин: Директ-Медиа, 2015. – 226 с.
69. Кропотов Ю.А. Временной интервал определения закона распределения вероятности амплитуд речевого сигнала // Радиотехника, 2006, № 6, с. 97–98.
70. Кропотов Ю.А., Кульков Я.Ю. Аппроксимация закона распределения вероятности амплитуд речевого сигнала // Радиотехника, 2006, №11, с. 63–65.
71. Кропотов Ю.А. Исследование вопросов повышения эффективности передачи информации речевым сигналом // Радиотехника, 2006, № 11, с. 66–67.
72. Кропотов Ю.А. Экспериментальные исследования закона распределения вероятности амплитуд сигналов системы передачи речевой информации // Проектирование и технология электронных средств, 2006, №4, с. 37–42.
73. Кропотов Ю.А. Алгоритм определения параметров экспоненциальной аппроксимации закона распределения вероятности амплитуд речевого сигнала // Радиотехника, 2007, № 3, с. 44–47.
74. Кропотов Ю.А., Быков А.А. Исследование автокорреляционных функций речевых сигналов // Радиотехника, 2008, № 9, с. 107–109.
75. Кропотов Ю.А., Быков А.А., Ермолаев В.А. Итерационные методы минимизации квадратичных функций потерь на последовательности конечных интервалов // Радиотехника. – 2009. – № 11. – С. 99–102.
76. Кропотов Ю.А., Ермолаев В.А. Алгоритм идентификации модели помехи с медленно изменяющимися параметрами в дискретных системах обмена акустическими сигналами / Известия высших учебных заведений. Физика, 2015. – Том 58. – № 8/2. – с. 289–293.
77. Кропотов Ю.А., Бейлекчи Д.В., Ермолаев В.А. Обработка акустических сигналов методами локального анализа в телеком-муникационных системах // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2015 г. – № 1 (17). – С. 49–56.
78. Кропотов Ю.А., Проскуряков А.Ю., Белов А.А., Колпаков А.А. Методы проектирования телекоммуникационных информационно – управляющих систем аудиообмена в сложной помеховой обстановке // Системы управления, связи и безопасности, 2015. – № 2. – С. 165–183.
79. Кропотов Ю.А. Статистические параметры сигналов при проектировании оперативно-командных телекоммуникационных систем // В мире научных открытий. 2010. № 6–1. С. 39–44.
80. Кропотов Ю.А., Быков А.А. Алгоритм подавления акустических шумов и сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции Вопросы радиоэлектроники. 2010. Т. 1. № 1. С. 60–65.
81. Кропотов Ю.А. Модель одномерной функции плотности вероятностей речевых сигналов//Системы управления, связи и безопасности, 2015. – №4. – С. 158–170.
82. Кропотов Ю.А., Белов А.А. Исследование статистических характеристик оцифрованных сигналов систем телекоммуникаций аудиообмена // Системы управления, связи и безопасности, 2015. – № 4. – С. 150–157.
83. Кропотов Ю.А. Моделирование адаптивной линейной фильтрации повышения отношения сигнал/внешний акустический шум в системе обмена речевой информацией // Известия высших учебных заведений. Физика. 2012. Т. 55. № 8–2. С. 35–37.
84. Крошьер Р.Е., Рабинер Л.Р. Интерполяция и децимация цифровых сигналов: Методический обзор // ТИИЭР, т. 69, №3, 1981, с. 14–49.
85. Кульбак С. Теория информации и статистика. – М.: Наука, 1967. – 408 с.
86. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической обработки наблюдений. – М.: Физматлит, 1958. – 336 с.
87. Лоран П.-Ж. Аппроксимация и оптимизация. – М.: Мир, 1975. – 496 с.
88. Лоусон Ч., Хенсон Р. Численное решение задач метода наименьших квадратов. – М.: Наука, 1986. – 232 с.
89. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. – М.: Наука, 1991. – 432 с.
90. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. – М.: Мир, 1983. – Том 1. 312 с. Том 2. 256 с.
91. Малахов А.Н. Кумулянтный анализ случайных негауссовых процессов и их преобразований. – М.: Советское радио, 1978.
92. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. – М.: Мир, 1990. – 584 с.
93. Методы исследования нелинейных систем автоматического управления / Под ред. Р.А. Нелепина. – М.: Наука, 1975. – 448 с.
94. Методы нелинейных функционалов в теории электрической связи / Б.М. Богданович, Е.В. Задедюрин, Ю.М. Вувуникян, Л.С. Бачило. Под редакцией Б.М. Богдановича. – М.: Радио и связь, 1990. – 280 с.
95. Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. – СПб.: Наука, 2000. – 549 с.
96. Морозов В.А. Регулярные методы решения некорректно поставленных задач. – М.: Наука, 1987. – 240 с.
97. Мюнье Ж., Делиль Ж.Ю. Пространственный анализ в пассивных локационных системах с помощью адаптивных методов // ТИИЭР, том 75, № 11, 1987, с. 21–37.
98. Найт У.С., Придэм Р.Г., Кей С.М. Цифровая обработка сигналов в гидролокационных системах // ТИИЭР, т. 69, № 11, 1981, с. 84–155.
99. Невельсон М.Б., Хасьминский Р.З. Стохастическая аппроксимация и рекуррентное оценивание. – М.: Наука, 1972. – 304 с.
100. Неймарк Ю.И., Ланда П.С. Стохастические и хаотические колебания. – М.: Книжный дом «Либриком», 2009. – 424 с.
101. Нелинейные системы. Частотные и матричные неравенства / Под ред. А.Х. Гелига, Г.А. Леонова, А.Л. Фрадкова. – М.: Физматлит, 2008. – 608 с.
102. Нестационарные системы автоматического управления: анализ, синтез и оптимизация / Под ред. К.А. Пупкова и Н.Д. Егупова. – М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007. – 632 с.
103. Нестеров Ю.Е. Введение в выпуклую оптимизацию. – М.: МЦНМО, 2010. – 280 с.
104. Никиас Х.Л., Рагувер М.Р. Биспектральное оценивание применительно к цифровой обработке сигналов // ТИИЭР, т. 75, № 7, 1987, с. 5–30.
105. Оппенгейм А.В., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов. М.: Техносфера, 2009. – 856 с.
106. Ортега Дж., Рейнболдт В. Итерационные методы решения нелинейных систем уравнений со многими неизвестными. – М.: Мир, 1975. – 560 с.
107. Подводная акустика и обработка сигналов. / Под ред. Л. Бьёрнё. – М.: Мир, 1985. – 488 с.
108. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. – М.: Наука, 1983. – 384 с.
109. Приближенное решение операторных уравнений / М.А. Красносельский, Г.М. Вайникко, П.П. Забрейко, Я.Б. Рутицкий, В.Я. Стеценко. – М.: Наука, 1969. – 456 с.
110. Пупков К.А., Капалин В.И., Ющенко А.С. Функциональные ряды в теории нелинейных систем. – М.: Наука, 1976. – 448 с.
111. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. – М.: Мир, 1978 г. – 848 с.
112. Рабинер Л. Р., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов. – М.: Радио и связь, 1981. – 496 с.
113. Радионова Е.А. Анализ звуковых сигналов в слуховой системе: Нейрофизиологические механизмы. – Л.: Наука, 1987. – 272 с.
114. Расчет систем управления на ЦВМ: Спектральный и интерполяционный методы / В.В. Солодовников, В.В. Семенов, М. Пешель, Д. Недо; Под ред. В.В. Солодовникова и М. Пешеля. – М.: Машиностроение, 1979. – 664 с.
115. Рамм А. Теория оценивания случайных полей. – М.: Мир, 1996. – 352 с.
116. Самарский А. А., Вабищевич П. Н. Численные методы решения обратных задач математической физики. – М.: Издательство ЛКИ, 2009. — 480 с.
117. Самарский А. А., Михайлов А. П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. – 320 с.
118. Сверхбольшие интегральные схемы и современная обработка сигналов / Под ред. С. Гуна, Х. Уайтхауса, Т. Кайлата. – М.: Радио и связь, 1989. – 472 с.
119. Симанин А.А. Оценивание нестационарных временных задержек при многолучевом приеме // Акустический журнал, том 39, вып. 4, 1993, с. 735–742.
120. Скучик Е. Простые и сложные колебательные системы. – М.: Мир, 1971. – 560 с.
121. Современная теория систем управления / Под ред. К.Т. Леондеса. – М.: Наука, 1970, 512 с.
122. Современные методы идентификации систем / Под ред. П. Эйкхоффа. – М.: Мир, 1983. – 400 с.
123. Солодов А.В., Солодова Е.А. Системы с переменным запаздыванием. – М.: Наука, 1980. – 384 с.
124. Сондхи М.М., Беркли Д.А. Методы подавления эха в телефонных сетях // ТИИЭР, т. 68, №8, 1980, с. 5–24.
125. Тараторин А.М. О регуляризации итерационных алгоритмов восстановления сигналов // Радиотехника и электроника, 1986, т. 31, №7, с. 1316–1322.
126. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. – М.: Наука, 1979. – 288 с.
127. Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В., Ягола А.Г. Численные методы решения некорректных задач. – М.: Наука, 1990. – 232 с.
128. Турчин В.Ф., Козлов В.П., Малкевич М.С. Использование методов математической статистики для решения некорректных задач // Успехи физических наук, т. 102, вып. 3, 1970, с. 345–386.
129. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. – М.: Радио и связь, 1989.
130. Уилкс С. Математическая статистика. – М.: Наука, 1967. – 632 с.
131. Ушаков Ю.В. Модель нейрона «пороговый интегратор с утечкой» в исследованиях прохождения сигналов через нелинейные зашумленные среды // Modern Problems of Statistical Physics, Актуальные проблемы статистической радиофизики (Малаховский сборник), Том 8, Нижний Новгород, 2009, с. 68–87.
132. Фельдштейн И.В. Кросскорреляционный интеграл. Некоторые особенности и применение в задачах выявления нестационарностей во временных рядах // Журнал технической физики, 2000, том 70, вып. 6, с. 1–5.
133. Фомин В.Н. Рекуррентное оценивание и адаптивная фильтрация. – М.: Наука, 1984. – 288 с.
134. Френкс Л. Теория сигналов. – М.: Советское радио, 1974. – 344 с.
135. Хейл Дж. Теория функционально-дифференциальных урав-нений. – М.: Мир, 1984. – 421 с.
136. Хеннан Э. Многомерные временные ряды. – М.: Мир, 1974. – 576 с.
137. Хьюбер П. Робастность в статистике. – М.: Мир, 1984. – 304 с.
138. Цыпкин Я.З. Информационная теория идентификации. – М.: Наука. Физматлит, 1995. – 336 с.
139. Цыпкин Я.З. Теория линейных импульсных систем. – М.: Физматлит, 1963. – 968 с.
140. Цыпкин Я.З. Релейные автоматические системы. – М.: Наука, 1974. – 576 с.
141. Цыпкин Я.З., Попков Ю.С. Теория нелинейных импульсных систем. – М.: Наука, 1973. – 416 с.
142. Шалыгин А.С., Палагин Ю.И. Прикладные методы статистического моделирования. – Л.: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1986. – 320 с.
143. Шафер Р.У., Мерсеро Р.М., Ричардс М.А. Итерационные алгоритмы восстановления сигналов при наличии ограничений // ТИИЭР, 1981, №4, с. 34–55.
144. Шахтарин Б.И. Фильтры Винера и Калмана. – М.: Гелиос АРВ, 2008. – 408 с.
145. Шетсен М. Моделирование нелинейных систем на основе теории Винера // ТИИЭР, Том 69, № 12, 1981, с. 44–62.
146. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. – М.: Мир, 1975. – 688 с.
147. Яглом А.М. Корреляционная теория стационарных случайных функций. – Л.: Гидрометеоиздат, 1981. – 280 с.
148. K. Abderrahim, H. Mathlouthi, F. Msahli, G. Favier. Identification of the structure and the parameters of Volterra models using crosscumulants // International Journal of Sciences and Techniques of Automatic control & computer engineering, IJ-STA, Vol. 3, No. 1, 2009, pp. 926–941.
149. Al-Hussaini E.K., El-Gayaar M.S. Robust generalized crosscorrelator filters used in time delay estimation / IEE Proceedings, Vol. 134, Pt. F, No. 4, 1987, pp. 394–400.
150. Apolinario Jr. J.A. QRD-RLS adaptive filtering. New York, Springer, 2009. – 350 p.
151. Benesty J., Chen J., Huang Y., Cohen I. Noise reduction in speech processing. Heidelberg, Springer-Verlag, 2009. – 230 p.
152. Ben-Tal A., Ghaoui L.El., Nemirovski A. Robust optimization. Princeton and Oxford, Princeton University Press, 2009. – 565 p.
153. Ben-Tal A., Nemirovski A. Lectures on Modern Convex Optimization: Analysis, Algorithms and Engineering Applications. SIAM, Philadelphia, 2001. – 505 p.
154. Bishop C.M. Pattern recognition and machine learning. – New York: Springer, 2006. – 738 p.
155. Björck Åke. Numerical methods for least squares problems. – Philadelphia: SIAM, 1996. – 408 p.
156. Boyd S., Vandenberghe L. Convex optimization. Cambridge University Press, 2004. – 718 p.
157. Breining C. and et al. Acoustic echo control. An application of very-high-order adaptive filters. Signal Processing Magazine, IEEE, Vol. 16, Issue 4, Jul 1999, pp. 42–69.
158. Brillinger D.R. A study of second- and third-order spectral procedures and maximum likelihood in the identification of bilinear systems // IEEE Trans. on Acoustics, Speech and signal processing, vol. 38, No. 7, pp. 1238–1245, 1990.
159. Bubnicki Z. Identification of control plants. – Warszawa, Amsterdam, Oxford, New York: PWN – Polish scientific publishers, 1980. – 312 p.
160. Bykov A.A., Kropotov Y.A. Approximation bending around power spectrum of a speech signal. KpbiMuKo 2008 CriMiCo – 18th International Crimean Conference Microwave and Telecommunication Technology, Conference Proceedings 18th International Crimean Conference Microwave and Telecommunication Technology, KpbiMuKo 2008 CriMiCo. sponsors: Sevastopol National Technical University (Ukraine), Belarus State Univ.Informatics and Radioelectronics (Minsk), Tavrida Natl. Univ. (Simferopol, Ukraine), NTUU KPI, Institute of Telecommunication Systems (Kiev, Ukraine). Sevastopol, Crimea, 2008. С. 305–307.
161. Bykov A.A., Kropotov Y.A., Proskuryakov A.Y. Research of methods of the spectral analysis of speech signals. KpbiMuKo 2008 CriMiCo – 18th International Crimean Conference Microwave and Telecommunication Technology, Conference Proceedings 18th International Crimean Conference Microwave and Telecommunication Technology, KpbiMuKo 2008 CriMiCo. sponsors: Sevastopol National Technical University (Ukraine), Belarus State Univ.Informatics and Radioelectronics (Minsk), Tavrida Natl. Univ. (Simferopol, Ukraine), NTUU KPI, Institute of Telecommunication Systems (Kiev, Ukraine). Sevastopol, Crimea, 2008. С. 308–309.
162. Bykov A.A., Ermolaev V.A., Kropotov Y.A. Numerical algorithms for locally-optimal processing of signals and sensitivity characteristic. KpbiMuKo 2009 CriMiCo – 2009 19th International Crimean Conference Microwave and Telecommunication Technology, Conference Proceedings KpbiMuKo 2009 CriMiCo – 2009 19th International Crimean Conference Microwave and Telecommunication Technology. sponsors: Sevastopol National Technical University, Belarus State University of Informatics and Radioelectronics, NTUU KPI, Institute of Telecommunication Systems, NTUU KPI, SRI of Telecommunications, Academy of Engineering Sciences of Ukraine. Sevastopol, Crimea, 2009. С. 384–386.
163. Bykov A.A., Ermolaev V.A., Kropotov Y.A. Locally-optimal processing of digital signals. KpbiMuKo 2009 CriMiCo – 2009 19th International Crimean Conference Microwave and Telecommunication Technology, Conference Proceedings KpbiMuKo 2009 CriMiCo – 2009 19th International Crimean Conference Microwave and Telecommunication Technology. sponsors: Sevastopol National Technical University, Belarus State University of Informatics and Radioelectronics, NTUU KPI, Institute of Telecommunication Systems, NTUU KPI, SRI of Telecommunications, Academy of Engineering Sciences of Ukraine. Sevastopol, Crimea, 2009. С. 387–390.
164. I. Cohen, J. Benesty, S, Gannot (eds.) Speech processing in modern communication. – Berlin Heidelberg: Springer, 2010. – 342 p.
165. N. Costa, S. Haykin. Multiple-input multiple-output channel models. Theory and practice. – New York: John Wiley & Sons, Inc., 2010. – 226 p.
166. Davis G.M. (Editor). Noise reduction in speech communication. – Boca Raton: CRC Press LLC, 2002. – 400 p.
167. P.S.R. Diniz. Adaptive filtering: Algorithms and practical implementation. – New York: Springer, 2008. – 627 p.
168. W. van Drongelen. Signal processing for neuroscientists, a companion volume. – Amsterdam: ELSEVIER, 2010. – 178 p.
169. Ermolaev V.A., Eremenko V.T., Karasev O.E. , Kropotov Ju.A. Identification of Models for Discrete Linear Systems with Variable, Slowly Varying Parameters // Journal of Communications Technology and Electronics – 2010 – vol. 55, № 1 – p. 52–57.
170. Giannakis G.B., Tsatsanis M.K. Signal detection and classification using matched filtering and higher order statistics // IEEE Trans. on Acoustics, Speech and signal processing, vol. 38, No. 7, pp. 1284–1296, 1990.
171. Giri F., Bai E-W. Blok-oriented nonlinear system identification. – Berlin – Heidelberg: Springer, 2010. – 425 p.
172. A. Greenbaum. Iterative methods for solving linear systems. – Philadelphia: SIAM, 1997. – 220 p.
173. Hansler E., Schmidt G. (Eds.) Topics in acoustic echo and noise control: Selected methods for the cancelation of acoustic echoes, the reduction of background noise, and speech processing. – Berlin, Heidelberg, Springer, 2006. – 642 p.
174. Hazony D., Boos D.L. Transfer functions of networks with switches // J. of The Franklin Institute, Vol. 315, N. 1, January, 1983, p. 1–26.
175. F. van der Heijden, R.P.W. Duin, D. de Ridder, D.M.J. Tax. Classification, parameter estimation and state estimation. – Chichester: John Wiley & Sons, Ltd, 2004. – 423 p.
176. Hero A.O., Schwartz S.C. Poisson models and mean-squared error for correlated estimators of time delay / IEEE Transactions on information theory, vol. 34, No. 2, 1988, pp. 287–303.
177. D. Jeltsema, J.M.A. Scherpen. Multidomain modeling of nonlinear networks and systems: Energy- and power-based perspectives // IEEE Control Systems Magazine, August, 2009, pp. 28–59.
178. C.T. Kelley. Iterative methods for optimization. – Philadelphia: SIAM, 1999. – 180 p.
179. C. Krall, K. Witrisal, G. Leus, H. Koeppl. Minimum mean-square error equalization for second-order Volterra systems // IEEE Transaction on Signal Processing, Vol. 56, No. 10, 2008, pp. 4729–4737.
180. Kropotov, Y.A. Management of the chanel suppression hindrances in multichannel systems of transfer acoustic signals / Y.A. Kropotov // Proceedings of First Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC 2010), 6–9. September 2010, Vladivostok (Russia). – Vladivistok: IACP FEB RAS, 2010. – P. 399–400.
181. Kropotov Y.A., Proskuryakov A.Y. Mathematical model of probability law for the amplitudes of speech waveforms in the exponential basises. Proceedings of 17-th International Crimean Conference «Microwave & Telecommunication Technology”. Sevastopol, Ukraine. 2007, v. 1, p. 364–366.
182. Kropotov Y.A., Belov A.A. Method of correlation-extreme parameter estimation of acoustic echoes in telecommunication audio exchange systems. 2015 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON-2015). Proceedings. – Omsk: Omsk State Technical University. Russia, Omsk, May 21−23, 2015. IEEE Catalog Number: CFP15794-CDR. ISBN: 978-1-4799-7102-2.
183. Kropotov Y.A., Ermolaev V.A. Algorithms for processing acoustic signals in telecommunication systems by local parametric methods of analysis. 2015 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). Proceedings. – Omsk: Omsk State Technical University. Russia, Omsk, May 21−23, 2015.
184. Kropotov Y.A. Identification interference model with change parameters in systems for the exchange of acoustic signals. Proceedings 25th Int. Crimean Conference «Microwave & Telecommunication Technology» (CriMiCo’2015). 6–12 September, Sevastopol, Crimea. p. 325–326.
185. Kropotov Y.A., Belov A.A. Correlation-extreme estimating the parameters of acoustic echo in telecommunications. Proceedings 25th Int. Crimean Conference «Microwave & Telecommunication Technology» (CriMiCo’2015). 6–12 September, Sevastopol, Crimea. P. 327–328.
186. Y.A. Kropotov, V.A. Ermolaev. Methods local analysis and processing of acoustic signals in the diagnosis of conditions technical systems and telecommunications. Applied Mechanics and Materials Vol. 770 (2015) pp. 505–511.
187. Ku Y.H. Theory of nonlinear systems // J. of The Franklin Institute, Vol. 315, N. 1, January, 1983, p. 1–26.
188. D.P. Mandic, J.A. Chambers. Recurrent neural networks for prediction. Learning algorithms, architectures and stability. – Chichester: John Wiley & Sons, Ltd., 2001. – 285 p.
189. Martin R, Heute U., Antweiler C., Advances in Digital Speech Transmission, John Wiley and Son, 2008. – 572 p.
190. Martin R., D. Malah, R.V. Cox, A. J. Accardi. A Noise Reduction Preprocessor for Mobile Voice Communication. EURASIP Journal of Applied Signal Processing, 2004, № 8, pp. 1046–1058.
191. Michiels W., Niculescu S. Stability and stabilization of time-delay systems : an Eigenvalue-based approach. – Philadelphia: SIAM, 2007. – 399 p.
192. Mouroutsos S.G., Paraskevopoulos P.N. Identification of time-varying linear systems using orthogonal functions // J. Franklin Inst., Vol. 320, No. 5, 1985, p. 249–258.
193. Nelles O. Nonlinear system identification: From classical approaches to neural networks and fuzzy models. – Berlin, Heidelberg, New York: Springer, 2001. – 785 p.
194. Ogunfunmi T. Adaptive nonlinear system: The Volterra and Wiener model approaches. – Santa Clara: Springer, 2007. – 230 p.
195. J.-S. Pei, A.W. Smyth, E.B. Kosmatopoulos. Analysis and modification of Volterra/Wiener neural networks for adaptive identification of non-linear hysteretic dynamic systems // Journal of Sound and Vibration, 275 (2004), pp. 693–718.
196. Picinbono B., Duvaut P. Optimal linear-quadratic systems for detection and estimations // IEEE Trans. on Inform. Theory, vol. 34, No. 2, pp. 304–311, 1988.
197. Rugh W.J. Nonlinear system theory: The Volterra/Wiener approach. – The Johns Hopkins University Press, 1981 (2002). – 330 p.
198. Sayed Ali H. Adaptive filters. New Jersey, John Wiley & Sons Inc., 2008. – 786 p.
199. J. Schattschneider, U. Zolzer. Discrete-time models for nonlinear audio systems // Proceedings of the 2nd COST G-6 Workshop on Digital on Audio Effects (DAFx99), NTNU, Trondheim, December 9–11, 1999.
200. Schetzen M. Multilinear theory of nonlinear networks // J. of The Franklin Institute, Vol. 320, No. 5, November, 1985, p. 221–247.
201. Spectral analysis Parametric and non-parametric digital methods / Edit. F. Castanie. Newport Beach, ISTE Ltd., 2006. – 262 p.
202. Speech Enhancement (Signals and Communication Technology). Editors: Benesty J., Makino S., Chen J. Springer, 2005, 406 pages.
203. Stoica P., Moses R. Spectral analysis of signals. New Jersey, Pearson Education, 2005. – 452 p.
204. Higher-order spectral analysis Toolbox User’s Guide. United Signals & Systems, 2005.
205. J.A.K. Suykens and et al. Least squares support vector machines. – New Jersey: World Scientific, 2002. – 294 p.
206. Vapnik V.N. The nature of statistical learning theory. – Berkeley, Springer, 1999. – 332 p.
207. Vapnik V.N. Statistical learning theory. – New York / Chichester / Weinheim / Brisbane / Singapore / Toronto, John Wiley & Sons, 1998. – 740 p.
208. Vaseghi S.V. Advanced digital signal processing and noise reduction. Chichester, John Wiley & Sons, Ltd, 2006. – 453 p.
209. White L.B., Boashash B. Cross spectral analysis of nonstationary processes // IEEE Trans. on Inform. Theory, vol. 36, No. 4, pp. 830–835, 1990.
210. Zhao Y., Atlas L.E., Marks R.J. The use of cone-shaped kernels for generalized time-frequency representations of nonstationary signals // IEEE Trans. on Acoustics, Speech and signal processing, vol. 38, No. 7, pp. 1084–1091, 1990.

Описание в RusMarc
Рекомендации материалов по теме: нет