Математическое и программное обеспечение новых технологий проектирования виртуальных тренажеров тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Зубов, Максим Евгеньевич

• Зубов, Максим Евгеньевич
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Зубов, Максим Евгеньевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЗОР, СРАВНЕНИЕ И АНАЛИЗ ЗАРУБЕЖНЫХ ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ, ПРИМЕНЯЕМЫХ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ВИРТУАЛЬНЫХ ТРЕНАЖЕРОВ.

1.1. ОБЗОР ЗАРУБЕЖНЫХ ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ.

1.1.1. ТЕКСТОВОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ ВИРТУАЛЬНЫХ ТРЕНАЖЕРОВ.

1.1.2. ГРАФИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ ВИРТУАЛЬНЫХ ТРЕНАЖЕРОВ.

1.2. СРАВНЕНИЕ СИСТЕМНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ЗАРУБЕЖНЫХ ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ.

1.3. СРАВНЕНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ И ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ПАРАМЕТРОВ ЗАРУБЕЖНЫХ ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ.

1.4. ОСНОВНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ И НЕДОСТАТКИ ЗАРУБЕЖНЫХ ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ.

1.5. ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ТИПОВОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВИРТУАЛЬНЫХ ТРЕНАЖЕРОВ.

2.1. РАЗРАБОТКА ТРЕБОВАНИЙ К ПРОГРАММНОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ ТИПОВОГО ВИРТУАЛЬНОГО ТРЕНАЖЕРА.

2.2. РАЗРАБОТКА СТРУКТУР ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТИПОВОЙ ВИРТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ТРЕНАЖЕРА.

2.3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТИПОВОЙ ВИРТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ТРЕНАЖЕРА.

2.4. ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ВИРТУАЛЬНОГО ТРЕНАЖЕРА СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ГОВОРЯЩЕГО.

3.1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ И ВЕРИФИКАЦИИ ГОВОРЯЩЕГО ПО КЛЮЧЕВОЙ ФРАЗЕ.

3.2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА РАСПОЗНАВАНИЯ ГОВОРЯЩЕГО НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ.

3.3. РЕГИСТРАЦИЯ ГОЛОСОВОГО СИГНАЛА.

3.3.1. ПОЛУЧЕНИЕ ДАННЫХ ОТ АЦП.

3.3.2. АЛГОРИТМ РЕГИСТРАЦИИ СИГНАЛА.

3.3.3. ЦИФРОВОЙ ЗАПУСК.

3.4. СИНТЕЗ ОПТИМАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ.

3.5. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВИРТУАЛЬНОГО ТРЕНАЖЕРА ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ И ВЕРИФИКАЦИИ ГОВОРЯЩЕГО.

3.6. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ РАЗРЯДНОСТИ АЦП НА ТОЧНОСТЬ БПФ НА КОМПЬЮТЕРНОЙ МОДЕЛИ.

3.7. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ РАЗРЯДНОСТИ АЦП НА РАСПОЗНАВАНИЕ СИГНАЛОВ

НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ.

3.8. ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ВИРТУАЛЬНОГО ТРЕНАЖЕРА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ВЕСОВ.

4.1. НАЗНАЧЕНИЕ ВИРТУАЛЬНОГО ТРЕНАЖЕРА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ВЕСОВ.

4.2. РАЗРАБОТКА ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ТРЕБОВАНИЙ К ПРОГРАММНОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ ВИРТУАЛЬНОГО ТРЕНАЖЕРА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ВЕСОВ.

4.3. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВИРТУАЛЬНОГО ТРЕНАЖЕРА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ВЕСОВ.

4.4. РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВИРТУАЛЬНОГО ТРЕНАЖЕРА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ВЕСОВ.

4.5. ТИПОВЫЕ ЭКРАННЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ, ВОЗНИКАЮЩИЕ ПРИ РАБОТЕ С ВИРТУАЛЬНЫМ ТРЕНАЖЕРОМ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ВЕСОВ.

4.6. ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое и программное обеспечение новых технологий проектирования виртуальных тренажеров»

Работа посвящена созданию элементов перспективной информационной технологии - проектированию виртуальных тренажеров, решению ряда важных вопросов разработки математического и программного обеспечения новых технологий проектирования виртуальных тренажеров, применяемых для целей обучения.

Предложены типовые структуры программ и алгоритмическое обеспечение, сформулированы функциональные, системные и потребительские требования к таким тренажерам.

Рассматриваются разработанные и апробированные автором виртуальные тренажеры громоздких приборов для механических измерений на примере тренажера железнодорожных весов, а также виртуальный тренажер для изучения нового метода и системы распознавания говорящего по ключевой фразе, реализованных на основе нейронной сети.

Актуальность темы диссертации обусловлена тем, что в настоящее время, в результате широкого распространения компьютерной техники с высокими показателями по быстродействию, памяти, графическим возможностям, доступом к глобальной сети, растет степень применения измерительных приборов, реализованных на основе персональных компьютеров, и в еще большей степени, моделей приборов и их тренажеров.

Это предопределяет возможность широкого применения, так называемых, виртуальных (или компьютерных) тренажеров в учебных целях. Любой специалист по работе с аттестованными приборами не может считаться квалифицированным специалистом, если он не прошел соответствующую практику в ходе своей подготовки или переподготовки.

В то же время, конструкция, размеры и стоимость некоторых приборов не позволяют разместить их в лаборатории институтов или где-нибудь поблизости. Более того, многие разновидности громоздких приборов установлены в отдаленных от образовательных центров регионах. Для прохождения практики, между тем, собирается группа специалистов, организуется выезд на объект, проводятся практические занятия с каждым обучаемым. В процессе обучения также может возникнуть необходимость в организации повторных практических занятий.

Учитывая все это, а так же трудное финансовое положение бюджетных учреждений, очевидно, что использование виртуальных тренажеров в учебном процессе в целом ряде случаев экономически оправдано.

Целями настоящей диссертационной работы являются:

1. Организация подготовки и переподготовки профессиональных кадров на современном международном уровне с применением виртуальных тренажеров и без использования дорогостоящей или громоздкой аппаратуры и приборов.

2. Разработка математического и программного обеспечения новых технологий проектирования виртуальных тренажеров, применяемых для целей обучения и предназначенных:

• для организаций и специалистов в области разработки программного обеспечения, которые смогут использовать результаты данной работы в целях проектирования эффективных структур программных продуктов, а также для создания эффективных и удобных пользовательских интерфейсов виртуальных тренажеров;

• для пользователей (обучаемых), которые смогут сокращать временные затраты при работе с виртуальными тренажерами, а также лучше усваивать изучаемые приборы, методы измерений и поверки;

• для преподавателей, обучающих пользователей с помощью виртуальных тренажеров, которые смогут более эффективно контролировать полученные ими знания благодаря наличию встроенных средств контроля и проведения тестирования.

3. Разработка функциональных, системных, потребительских требований к виртуальным тренажерам, а также требований к текстовой обучающей среде таких тренажеров.

4. Разработка типовых структур программного обеспечения виртуальных тренажеров.

5. Разработка рекомендуемого алгоритмического обеспечения, как для разработчиков, так и пользователей виртуальных тренажеров.

6. Разработка и апробация виртуальных тренажеров.

Для достижения указанных целей в диссертационной работе решены следующие задачи:

• разработки и обобщения структур программного обеспечения виртуального тренажера железнодорожных весов и виртуального тренажера системы распознавания говорящего по ключевой фразе;

• разработки и обобщения алгоритмического обеспечения виртуального тренажера железнодорожных весов и виртуального тренажера системы распознавания говорящего по ключевой фразе;

• разработки программного обеспечения виртуального тренажера железнодорожных весов;

• разработки программного обеспечения виртуального тренажера системы распознавания говорящего по ключевой фразе;

• исследования влияния разрядности АЦП на ошибку вычисления БПФ и на ошибку обучения нейронной сети, применяемой в системе распознавания говорящего по ключевой фразе.

Методы исследования, применяемые в диссертационной работе, основаны на использовании элементов искусственного интеллекта, нейросетевых технологий, компьютерного моделирования и техники.

Новизна диссертационной работы обусловлена следующими факторами:

• синтезированы типовые структуры программного обеспечения виртуальных тренажеров;

• разработаны рекомендуемые алгоритмы разработки и использования виртуальных тренажеров;

• предложен оригинальный метод распознавания говорящего по ключевой фразе, реализованный на основе нейронной сети и имеющий лучшие показатели по достоверности, повторяемости и стабильности по сравнению с аналогами;

• синтезирована структура нейронной сети обратного распространения, применяемая в системе распознавания говорящего по ключевой фразе и оптимальная по критерию минимума ошибки обучения.

Результаты, полученные в ходе диссертационного исследования, найдут свое широкое применение:

• в организациях и у специалистов в области разработки программного обеспечения, которые смогут использовать результаты данной работы в целях проектирования эффективных структур программных продуктов, а также для создания эффективных и удобных пользовательских интерфейсов виртуальных тренажеров;

• у пользователей (обучаемых), которые смогут сокращать временные затраты при работе с виртуальными тренажерами в режиме аудиторного, дистанционного и самостоятельного обучения, а также лучше усваивать изучаемые приборы, методы измерений и поверки.

Экспериментальные данные, полученные с использованием разработанного математического и программного обеспечения виртуальной модели железнодорожных весов, а также разработанный программный продукт использованы при проведении лабораторных работ на кафедре «Механические измерения» в Государственной академии сертификации, метрологии и стандартизации Госстандарта РФ. Результаты, полученные в ходе диссертационного исследования были апробированы в Московской государственной академии приборостроения и информатики на кафедре ИТ-7 и в Московском энергетическом институте (техническом университете) на кафедре Информационно-измерительной техники, а также в Екатеринбургском филиале московской академии стандартизации, метрологии и сертификации.

Основные результаты работы докладывались на научной сессии МИФИ-2001 (Москва, 2001 г.), IV всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии» (Москва, МГАПИ, 2001 г.) и на VII всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании» (Рязань, РГРТА, 2002 г.).

По результатам исследования опубликовано 9 печатных работ. На разработанное программное обеспечение «Виртуальный тренажер железнодорожных весов» и «Виртуальная реализация системы распознавания говорящего» получены свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ в Российском агентстве по патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ) № 2002610355 от 14.03.2002 и № 2002612042 от 05.12.2002 соответственно.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 111 наименований (в том числе 31 ссылка на ресурсы Internet) и содержит 107 страниц машинописного текста, 43 рисунка, 3 таблицы и приложения на 29 страницах.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Зубов, Максим Евгеньевич

4.6. ВЫВОДЫ

1. Таким образом, в результате проведения диссертационных исследований, в целом, положена основа для организации подготовки и переподготовки профессиональных кадров в регионах на современном международном уровне с применением виртуальных тренажеров и без использования дорогостоящей аппаратуры и приборов.

2. Проведены экспериментальные исследования базового программного обеспечения тренажеров, что позволило разработать виртуальный тренажер железнодорожных, а также сформулировать требования и рекомендации по построению структур и алгоритмов программ виртуальных тренажеров.

3. Виртуальные тренажеры прошли апробацию в учебном процессе в 3-х организациях высшего профессионального образования Минобразования РФ и Госстандарта РФ.

4. На программные продукты «Виртуальный тренажер железнодорожных весов» получено свидетельство в Российском агентстве по патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ).

5. В связи с тем, что разработанный виртуальный тренажер представляет собой программный продукт, ограничений на его тиражирование (количество инсталляций) практически нет.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведения диссертационных исследований автором получены следующие основные результаты.

1. Обзор, сравнение и анализ зарубежных программных продуктов для построения виртуальных тренажеров, проведенные в ходе диссертационного исследования и представленные в первой главе, показал, что в результате широкого распространения компьютерной техники с высокими показателями по быстродействию, памяти, графическим возможностям, доступом к глобальной сети, растет степень применения виртуальных тренажеров, реализованных при использовании и на основе ПК.

2. Обзор программных продуктов свидетельствует, что для программирования виртуальных тренажеров используются методы как текстового, так и графического программирования. При этом, первые дают возможность реализовывать различные нюансы приборов и их моделей, а вторые - заметно облегчать процесс создания тренажеров, снижать трудоемкость и временные затраты.

3. Проведенный обзор не позволил обнаружить относительно распространенные программные продукты, разработанные в РФ.

4. Сравнение системных характеристик коммерческих программных продуктов, выпускаемых за рубежом, позволило установить, что подавляющее большинство из них ориентировано на IBM-совместимые ПК, среду Microsoft Windows и предназначены для создания виртуальных тренажеров сложных цифровых и громоздких приборов, приборов с новыми возможностями и характеристиками, панелей управления технологическими процессами, моделей, вскрывающих механизм явлений, в т.ч. и для дистанционного обучения.

Сравнение и анализ функциональных и потребительских параметров программных продуктов дали возможность установить, что безусловными лидерами среди них являются, имеющие в основном сходные показатели, LabVIEW компании National Instruments и HP VEE компании Hewlett-Packard (Agilent Technologies). При этом, первый обладает несколько большей номенклатурой вычислительных и визуальных компонент, а второй - обеспечивает поддержку обмена данных с другими приложениями на основе технологии Active-X.

Анализ основных ограничений и недостатков программных продуктов позволил установить, что они имеют следующие недостатки и ограничения:

• не способны и не могут учитывать все особенности и тонкости конкретных прикладных приборов и задач измерений;

• не предусматривают текстовую поддержку изучения тех или иных приборов;

• не обладают средствами разработки модулей, предназначенных для контроля знаний и других методических нужд;

• требуют от пользователя с техническим образованием дополнительных знаний по программированию, а также знаний о нюансах работы со сложными программными системами;

• не имеют встроенных средств создания инсталляторов для синтезируемых тренажеров;

• сложны в освоении и использовании, имеют большую стоимость и ограниченный лицензионный рынок в РФ.

7. Проведенный анализ ограничений и недостатков коммерческих программных продуктов, свидетельствует о невозможности или нецелесообразности их использования в целом ряде случаев, особенно при создании виртуальных тренажеров измерительных приборов, обладающих значительной спецификой той или иной прикладной области и требующих реализации адекватных моделей с высоким уровнем детализации.

8. Анализ, проведенный в Главе 1, позволил сформулировать необходимые эксплуатационные свойства и характеристики типового виртуального тренажера: функциональные требования, требования к полноте модели, требования к текстовой (информационной) среде и потребительские требования к программному обеспечению тренажера.

9. Проведенный обзор и анализ основных зарубежных программных продуктов позволил сформулировать основные режимы работы виртуальных тренажеров: «свободного» изучения прибора, выполнения заданий лабораторного практикума, установки индивидуальных заданий обучаемому и инсталляции виртуального тренажера.

10. Разработанные структуры программного обеспечения моделей и тренажеров могут считаться типовыми и также могут быть рекомендованы разработчикам виртуальных тренажеров систем различного назначения.

11. Разработанные структуры программного обеспечения показывают, какие следует использовать стандартные API у Windows-компоненты, компоненты сторонних разработчиков, доступные в Internet и на CD-дисках, а какие компоненты следует разрабатывать для создания виртуальных тренажеров различного назначения.

12. Применение разработанного типового алгоритмического обеспечения виртуальных тренажеров предусматривается на следующих направлениях.

• Организации и специалисты в области разработки программного обеспечения могут использовать данное рекомендуемое алгоритмическое обеспечение в целях проектирования оптимальных структур программных продуктов, а также для создания эффективного и удобного пользовательского интерфейса виртуальных тренажеров.

• Пользователи виртуальных тренажеров могут использовать данное рекомендуемое алгоритмическое обеспечение в целях сокращения временных затрат при работе с тренажером, а также наилучшего усвоения изучаемых приборов и систем.

13. Таким образом, в результате проведения диссертационных исследований, в целом, положена основа для организации подготовки и переподготовки профессиональных кадров в регионах на современном международном уровне с применением

4 виртуальных тренажеров и без использования дорогостоящей аппаратуры и приборов.

14. Проведены экспериментальные исследования базового программного обеспечения тренажеров, что позволило разработать виртуальный тренажер железнодорожных весов, а также сформулировать требования и рекомендации по построению структур и алгоритмов программ виртуальных тренажеров.

15. Виртуальный тренажер прошли апробацию в учебном процессе МГАПИ и в 3-х других организациях высшего профессионального образования Минобразования РФ и Госстандарта РФ.

16. На программные продукты «Виртуальный тренажер железнодорожных весов» и «Программное обеспечение распознавания говорящего, реализованное на основе нейронной сети. VOICE-2002» получены свидетельства в Российском агентстве по патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ).

17. В связи с тем, что разработанный виртуальный тренажер железнодорожных весов представляет собой программный продукт, ограничений на его тиражирование (количество инсталляций) практически нет.

18. Разработанный модуль программного обеспечения регистрации голосового сигнала позволил обеспечить цифровой запуск алгоритма распознавания устойчивый к случайному срабатыванию при появлении на входе голосового сигнала.

19. Проведенные модельные экспериментальные исследования, на модели АЦП, показали, что ошибка вычисления БПФ экспоненциально зависит от разрядности применяемого АЦП. При этом вполне достаточным для спектральной обработки голосовых сигналов являются широко распространенные 16-ти разрядные АЦП.

20. Серия экспериментов на модели АЦП с целью оценки влияния разрядности АЦП на ошибку обучения применяемой нейронной сети показали, что нейронная сеть способна приемлемо обучаться даже при использовании 12-ти разрядного АЦП.

21. Таким образом, полученные в ходе работы над диссертацией результаты и рекомендации могут быть использованы при разработке и внедрению аналогичных систем.

22. Среди перспективных областей применения рассматриваемого метода распознавания на основе нейронной сети - системы доступа, системы защиты данных и программного обеспечения, системы идентификации говорящего, автомобильная и офисная сигнализации и другие.

23. Виртуальная реализация системы предназначена для проведения исследований, обучения, а также для целей демонстрации эксплуатационных характеристик, потребительских свойств и принципа действия технологии распознавания.

24. Результаты работ демонстрировалась на международных выставках Hannover-Messe'2001, Berlin-Messe'2001 и SIMO'2001 (Мадрид) где вызвали значительный интерес среди специалистов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Зубов, Максим Евгеньевич, 2003 год

1. Баранов А.Н., Бойков А.А., Круг П.Г. Виртуальное компьютерное оборудование учебных и исследовательских лабораторий широкого политехнического профиля. // Труды X межд. конф. UNESCO по инженерному образов. ICEE-95 (на англ. яз.). Москва. 1995.

2. Бурдун Г.Д., Марков Б.Н. Основы метрологии. Учебное пособие для вузов. Издание второе, дополненное. М.: Издательство стандартов, 1975-336 с.

3. Восьмирко С.О., Зубов М.Е., Круг П.Г., Хризолитов А.А., Чекменев И.В. Разработка виртуальной модели автомобильных весов. Математическое моделирование и управление в сложных системах: сб. научных трудов М.: МГАПИ, 2001.-214 с.

4. Гаузер С.И., Кивилис С.С., Осокина А.П., Павловский Л.Н. Измерение массы, объема и плотности. М.: Издательство стандартов, 1972.

5. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика. М.: Наука, 1992. 187 с.

6. Зубов М.Е., Круг П.Г., Филатенков Ю.В. Виртуальная реализация системы распознавания говорящего. Математическое моделирование и управление в сложных системах: сб. научных трудов М.: МГАПИ, 2001.-214 с.

7. Зубов М.Е., Круг П.Г., Хризолитов А.А. Разработка математического и программного обеспечения виртуального тренажера железнодорожных весов. Научная сессия МИФИ-2001. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2001.

8. Зубов М.Е., Петров О.М., Круг П.Г. Виртуальный тренажер железнодорожных весов. Свидетельство об официальнойрегистрации программы для ЭВМ № 2002610355 от 14 марта 2002 г.

9. Российское агентство по патентам и товарным знакам РОСПАТЕНТ.

10. Зубов М.Е. Программное обеспечение виртуальной модели железнодорожных весов. Материалы научно-техн. конф. «Новые информационные технологии» М.: МГАПИ, 2001. - 184 с.

11. Зубов М.Е., Чекменев И.В. Обзор и анализ средств моделирования. Тезисы докладов 7-й всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании НИТ-2002» - Р.:РГРТА, 2002.

12. Иванова И.А., Круг П.Г., Петров О.М. Методические указания к проведению лабораторных работ по дисциплине «Информационные технологии», раздел «Виртуальные технологии в приборостроении». -М.: МГАПИ. 1999.21 с.

13. Инструментальные средства автоматизации конструирования виртуальных приборов «Викад». Свид. об офиц. регистрации программ для ЭВМ № 930066 от 30.11.93. РосАПО, 1993.

14. Исакович Е.Г. Весы и весовые дозаторы. Метрологическое обеспечение: справочная книга метролога. М.: Издательство стандартов, 1991.- 376 с.

15. Компьютерный каталог измерительных приборов фирмы "Yokogawa" (Япония). Свид. об офиц. регистрации программ для ЭВМ №930073 от 05.10.93. РосАПО. 1993.

16. Круг П.Г. Виртуальные измерительные системы. Приборы и системы управления, 1996. №11.

17. Круг П.Г. Моделирующая система виртуальных средств измерений и экспериментальных исследований. // Труды межд. научн.-техн. конф., Киев, 1992.

18. Круг П.Г., Кузнецов Б.А. Виртуальные приборы, системы, лаборатории.// Труды X межд. науч. симп. ИЦС-СЕТИ (на англ. языке), С-Петербург, 1993.

19. Круг П.Г., Филатенков Ю.В., Шилин А.В. Оптимизация структуры нейронной сети, применяемой для автоматизированной классификации результатов моделирования. IV Всероссийская научн.-техн. конф. «Новые информационные технологии». М.: МГАПИ. 2001. с. 114-118.

20. Обухов Ю.В. Применение технологии изображений в автоматизации эксперимента на основе персональных компьютеров. Распознавание,

21. Ф классификация, прогноз. Под ред. Ю.И. Журавлева, М.: Наука, вып.4., 1991. стр. 202-222.

22. Хризолитов А.А., Круг П.Г., Мойсюк М.Б., Чекменев И.В. Компьютерные модели приборов в учебном процессе. Компьютеры в учебном процессе. М.: ООО «Интерсоциоинформ», 1999. №7. сс. 6171.

23. Архангельский А.Я. Программирование в Delphi 6. М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2001.

24. Архангельский А.Я. Delphi 6. Справочное пособие М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2001 г. - 1024 е.: ил.

25. Дантеманн Д., Мишел Дж., Тейлор Д. Программирование в среде Delphi: Пер. с англ./ Дантеманн Д., Мишел Дж., Тейлор Д. К.: НИПФ «ДиаСофт Лтд.», 1995. - 608 с.

26. Дарахвелидзе П.Г., Марков Е.П. Delphi среда визуального программирования: - СПб.: BHV - Санкт-Петербург, 1996. - 352 с.

27. Епанешников А., Епанишников В. Программирование в среде Delphi: Учебное пособие: В 4-х ч. Ч. 3. Проектирование программ М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1998. - 336 с.

28. Матчо Дж. Фолкер Д.Р. Delphi: Пер. с англ. М.: БИНОМ, 1995. -464 с.

29. Орлик С.В. Секреты Delphi на примерах: М.: БИНОМ, 1996. - 316 с.

30. Сван Т. Основы программирования в Delphi для Windows 95: Пер. с англ. К. «Диалектика», 1996. - 480 с.

31. Сван Т. Delphi 4. Библия разработчика: Пер. с англ./Томас Сван. К.: Издательство «ДиаСофт Лтд.», 1998. - 512 с.

32. Фаронов В.В. Delphi 4. Учебный курс. М.: «Нолидж», 1998. - 464 е., ил.

33. Федоров А.Г. Создание Windows-приложений в среде Delphi: М.: ТОО фирма «КомпьютерПресс», 1995. - 287 е., ил.

34. Хармон Эрик. Разработка СОМ-приложений в среде Delphi: Пер. с англ.: Уч. Пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. - 464 е.: ил.

35. Секунов Н.Ю. Обработка звука на PC. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 1248 е.: ил.

36. Адаптивные фильтры: Пер. с англ./Под ред. к.ф.н. Коуэна и П.М.Гранта. М.: Мир, 1988. - 392 с.

37. Бендат Дж., Пирсон А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 540 с.

38. Вахитов Я.Ш. Слух и реч. Л.: ЛИКИ, 1973.- 122 с.

39. Введение в цифровую фильтрацию/ Под ред. Р.Богнера и А.Константинидиса. Пер. с англ./Под ред. Л.И.Филиппова. М.: Мир, 1976.-216 с.

40. Виноград С. О вычислении дискретного преобразования Фурье. С. 117-135.

41. Макклеллан Дж.Г., Рейдер Ч.М. Применение теории чисел в цифровой обработке сигналов: Пер. с англ./Под ред. Ю.И.Манина. -М.: Радио и связь, 1983. 265 с.

42. Маркел Дж.Д., Грей А.Х. Линейное предсказание речи: Пер. с англ./Под ред. Ю.Н.Прохорова и В.А.Звездина. М.: Связь, 1980. -308 с.

43. Михайлов В.Г., Златоустова Л.В. Измерение параметров речи/Под ред. М.А.Сапожникова. М.: Радио и связь, 1987. - 168 с.

44. Назаров М.В., Прохоров Ю.Н. Методы цифровой обработки и передачи речевых сигналов. М.: Радио и связь, 1985. - 176 с.

45. Оппенгейм А.В., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ. С.Я.Шаца. М.: Связь, 1979. - 416 с.

46. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. А.Л.Зайцева, Э.Г.Назаренко, Н.Н.Теткина. Ред. Пер. Ю.Н.Александрова. М.: Мир, 1978. - 848 с.

47. Рабинер Л., Шафер Р. Цифровая обработка речевых сигналов. М.: Радио и Связь, 1981.

48. Рамишвили Г.С. Автоматическое опознавание говорящего по голосу. М.: Радио и Связь, 1981, 224 с.

49. Марпл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990.

50. Маркел Дж.Д., Грей А.Х. Линейное предсказание речи. М.: Радио и Связь, 1980, 248 с.

51. Сердюков В.Д. Опознавание речевых сигналов на фоне мешающих факторов. Тбилиси, Наука: 1987.

52. Сапожников М.А. Речевой сигнал в кибернетике и связи. М.: Связьиздат, 1963. - 452 с.

53. Справочник по математике для научных работников и инженеров. Корн Г., Корн Т. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1984. - 832 с.

54. Фант Г. Акустическая теория речеобразования. М.: Наука, 1964. -284 с.

55. Фланаган Дж. JI. Анализ, синтез и восприятие речи: Пер. с англ./Под ред. А.А.Пирогова. М.: Связь, 1968. - 396 с.

56. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры: Пер. с англ. О.А.Потапов. М.: Недра, 1987.-221 с.

57. Гольденберг J1.M., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов: Справочник. М.: Радио и Связь, 1985.

58. Alekseev A., Krug P., Shahidur R. The Neural Networks. Teaching Edition. Moscow. Publishing House of MPEI, 2000. 64 p.

59. Havell M., Tang P., Fitch J. A modular and innovative software package for multichannel data acquisition / IEEE Trans. Instrum. and Meas., Vol.37, N4, 1988, pp.493-496.

60. Hewlett-Packard. Test & measurement catalog. 1995.

61. Hilsmann J. Programmierumgebung fur die me(3technik, Elektronik, № 10, 1988, pp.138-143.

62. National Instruments Corp. IEEE 488 and VXIbus control, data acquisition, and analysis. Catalog. 1998.

63. National Instruments Corp. LabVIEW for Windows. Demonstration Guide. 2002.

64. National Instruments Corp. Reference and Catalogue. 1997

65. Lesbos S. Laboratory automation software, EDN, Vol.33, N12, 1988, pp. 112-126.

66. Tektronix. Measurement Instruments and systems. Catalogue. 1995.

67. Williams Т., Barry B.M., Booch G., Zeevi J. Object oriented methods transform real - time programming. Computer Design, September, 1992, pp. 100-118.

68. Boll S. F. Suppression of noise in speech using the SABER method. Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Tusla, OK, April 1978, pp. 606-609.

69. Boll S.F. Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. ASSP-27, No 2, April 1978, pp. 113-120.

70. Cooley J. W., Tukey J. W. An algorithm for the machine computation of complex Fourier series. Math. Сотр., v. 19, April 1965, pp. 297-301.76