Кравчук Д.А., Переселков С.А., Грачев В.И. «Идентификация эмоционального состояния по амплитудно-частотным характеристикам речевого сигнала» Радиоэлектроника. Наносистемы. Информационные технологии, 18, № 1, с. 61-70 (2026)

Ключевые слова: психоэмоциональное состояние, оператор, мониторинг функционального состояния, речевой сигнал, амплитудно-частотные характеристики, вейвлет-преобразование, частотные компоненты, статистический анализ, информативные признаки, распознавание эмоций

Муслов С.А., Сухочев П.Ю. «Сравнение гиперупругих и формально определенных деформационных моделей сухожилия стременной мышцы среднего уха» Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Математика. Механика. Информатика, 26, № 2, с. 261-264 (2026)

Рассматриваются некоторые нерешенные вопросы механических свойств органов среднего уха – его сухожилий, в частности сухожилия стременной мышцы (стременного сухожилия). Механические свойства биологических тканей являются центральной темой биомеханики и биоинженерии. Механические характеристики выступают важными параметрами при компьютерном моделировании органов и тканей в процессе их функционирования или при внешнем воздействии. Механические свойства стременного сухожилия среднего уха человека рассмотрены в рамках наиболее часто встречающихся в литературе гиперупругих, а также формально определенных деформационных моделей, позволяющих описать экспериментальную кривую с наименьшей погрешностью. Расчеты выполнены в системе компьютерной алгебры Mathcad 15.0 с помощью специально разработанного функционала. Соответствие данных механических испытаний и модельных данных оценивали с помощью показателей описательной статистики. Результаты показали, что модели полиномиальная и Веронда–Вестманн, а также экспоненциальная являются наиболее точными в плане подгонки экспериментальных данных. Критерию Хилла–Друкера E>0 и условию ∂E/∂λ>0 удовлетворяют модели Огдена, Йео, Веронда–Вестманн, Фанга и Гента, а также одна из формально определенных (экспоненциальная модель). Не рекомендовано применение 2-параметрической модели Муни–Ривлина в недеформированном состоянии и при небольших деформациях из-за потери моделью механической устойчивости в этом диапазоне λ. Полученные в работе результаты могут быть использованы в практических целях при создании физической модели и конечно-элементном моделировании среднего уха, а также в реконструктивно-восстановительной хирургии при подборе искусственных замещающих материалов для протезирования и пластики (стапедопластики).

Лабутина О.В., Андреева И.Г., Пак С.П., Тимофеева О.П., Огородникова Е.А. «Факторы апперцепции при обнаружении речевого сигнала на фоне пространственно распределенного шума многоголосия» Сенсорные системы, 40, № 1, с. 48-58 (2026)

Ключевые слова: обнаружение речевого сигнала, шум многоголосия, дихотический тест, полезависимость, экстраверсия, нейротизм, индивидуальные особенности слушателя