I. Введение
На данный момент существует множество приложений для профессиональной обработки сигналов, в которых широко используются различные методы преобразований сигнала с целью получения нужных данных. Например, для подготовки цифровых фонограмм, реставрации записей, для систем управления устройствами в реальном времени используются методы изменения темпа сигнала и амплитудно-частотные характеристики (АЧХ). Эти методы позволяют, в значительной мере, сэкономить время на обработку, т.к. предоставляют возможность исправлять различного рода ошибки и корректировать сигнал в процессе обработки.
Таким образом, разработанные алгоритмы вейвлет-преобразования Добеши [1-3] и Морле [4-5], предназначенных специально для анализа и обработки низкочастотного сигнала коры головного мозга в реальном времени, имеют свои недостатки. Они выражаются в отсутствии устранять в исходном низкочастотном сигнале различного рода шумы и помехи, что не позволяет проводить качественный анализ полученных данных.
Применение низкочастотного фильтра (НЧФ) к разработанным математическим алгоритмам позволяет частично устранить перечисленные недостатки. Метод обработки низкочастотного сигнала с помощью низкочастотного фильтра основан на частотно-временном представлении сигнала при помощи быстрого преобразования Фурье (БПФ) [6]. Однако данных подход не сохраняет временную информацию о сигнале, а также и о времени появления частоты.
Метод кратковременного преобразования Фурье (КВПФ) является серией оконного быстрого преобразования Фурье, который перекрывает по времени и позволяет за счет фреймового подхода сохранять временную информацию о спектре сигнала.
Один из традиционных подходов к смене высоты тона без изменения длительности сигнала состоит в вычислении двухмерного частотно-временного представления сигнала описанным выше методом. Таким образом, низкочастотный фильтр позволяет устранять различные сторонние шумы/помехи без искажения исходного низкочастотного сигнала [7].
