Робота присвячена розробленню макромоделі симулятора віртуальних сигналів адаптивної акустики Data@Sim на основі методу формальної аналогії. Представлено структуру моделювання електроакустичних процесів у задачах адаптивної акустики та підходи до уніфікації досліджень електричних та акустичних сигналів. Запропоновано алгоритм синтезу віртуальних сигналів, що враховує часові параметри поширення та загасання звукових хвиль, шумові та інтерференційні ефекти. Реалізація моделі здійснена у середовищі SPICE та дозволяє проводити верифікацію вимірювальних перетворень, що використовуються у системах акустометрії. Проведений аналіз показав ефективність запропонованого підходу для моделювання звукового середовища та оптимізації методів цифрового опрацювання акустичних сигналів.
- Aouzale, N., Chitnalah, A., & Jakjoud, H. (2009). Experimental validation of SPICE modeling diffraction effects in a pulse–echo ultrasonic system. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 56(12), 911–915. https://doi.org/10.1109/TCSII.2009.2035276
- Chandrasekar, J., Liu, L., Patt, D., Friedmann, P. P., & Bernstein, D. S. (2006). Adaptive harmonic steady-state control for disturbance rejection. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 14(6), 993–1007. https://doi.org/10.1109/TCST.2006.880185
- Cox, P. T., & Song, B. (2001). A formal model for component-based software. Proceedings IEEE Symposia on Human-Centric Computing Languages and Environments, 304–311. https://doi.org/10.1109/HCC.2001.995278
- Da Silva, C. E., Medeiros, L., Justino, Y., & Gomes, E. L. (2022). A Box Analogy Technique (BoAT) for agile- based modelling of business processes. 2022 IEEE 30th International Requirements Engineering Conference (RE), 231–242. https://doi.org/10.1109/RE54965.2022.00029
- Dayong, N., Hongyu, S., Aoyu, X., Yongjun, G., Hongwei, D., & Jiaoyi, H. (2020). Adaptive noise reduction method of synchronous hydraulic motor acoustic signal based on improved dislocation superposition method. IEEE Access, 8, 37161–37172. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2975562
- Galloy, L., Berquez, L., Baudoin, F., & Payan, D. (2014). PSpice modeling of the pulsed electro-acoustic signal. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 21(3), 1143–1153. https://doi.org/10.1109/TDEI.2014.6832259
- Graves, C. A., Negrón, T. P., Chestnut II, M., & Popoola, G. (2015). Studying smart spaces using an "embiquitous" computing analogy. IEEE Pervasive Computing, 14(2), 64–68. https://doi.org/10.1109/MPRV.2015.41
- Guerreiro, J., Reid, A., Jackson, J. C., & Windmill, J. F. C. (2017). Towards the development of a frequency agile MEMS acoustic sensor system. IEEE Sensors, 120, 1–3. https://doi.org/10.1109/icsens.2017.8234395
- He, H., Chen, J., Benesty, J., & Yu, Y. (2020). Robust Frequency-Domain Recursive Least M-Estimate Adaptive Filter For Acoustic System Identification. ICASSP 2022 - 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 471–475. https://doi.org/10.1109/icassp40776.2020.9054296
- Jesus, R. C. O., Carvalho, E. A. N., Tamarin, O., Freire, R. C. S., & Dejous, C. (2021). Evaluation of an equivalent circuit model for simulation of surface acoustic wave sensors. 2021 5th International Symposium on Instrumentation Systems, Circuits and Transducers (INSCIT), 1–6. https://doi.org/10.1109/INSCIT49950.2021.9557258
- Kawamura, N., & Hasegawa, M. (2018). Suppression of acoustic noise of position sensorless adaptive positioning servo system based on DyCE principle. 2018 International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion (SPEEDAM), 907–912. https://doi.org/10.1109/SPEEDAM.2018.8445353
- Krishna Vemuri, S. H., Ganguly, A., & Panahi, I. (2014). Real-time active noise control of multi-tones and MRI acoustic noise in fMRI bore with signal decomposition and parallel hybrid RLS-NLMS adaptive algorithms. 2014 IEEE Dallas Circuits and Systems Conference (DCAS), 1–4. https://doi.org/10.1109/DCAS.2014.6965339
- Li, J., Nichols, D., & Terry, A. (2005). Analogy, deduction and learning. Proceedings of the 38th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 294a–294a. https://doi.org/10.1109/HICSS.2005.96
- Martin, R., & Kolossa, D. (2012). Voice Activity Detection, Noise Estimation, and Adaptive Filters for Acoustic Signal Enhancement. 51–85. https://doi.org/10.1002/9781118392683.ch4
- Mayo, J. R., Armstrong, R. C., & Hulette, G. C. (2015). Digital system robustness via design constraints: The lesson of formal methods. OSTI OAI (U.S. Department of Energy Office of Scientific and Technical Information), 109–114. https://doi.org/10.1109/syscon.2015.7116737
- O'Rourke, R. (2024). Opamp models and resistive circuits. In First and second order circuits and equations: Technical background and insights (pp. 39–43). IEEE. https://doi.org/10.1002/9781119913566.ch3
- Sarpiri, M. N., Aghaei, M. S., & Gandomani, T. J. (2023). Towards better software development effort estimation with analogy-based approach and nature-based algorithms. 2023 I nternational Conference on Information Technology (ICIT), 114–117. https://doi.org/10.1109/ICIT58056.2023.10225939
- Vary, P., & Martin, R. (2024). Acoustic echo control. In Digital speech transmission and enhancement (pp. 457– 515). IEEE. https://doi.org/10.1002/9781119060970.ch14
- Viegas, R., Pozzatti, D., Zabel, F., & Silva, A. J. (2022). Integrated approach for modeling acoustic propagation and projectors/hydrophones electronics. OCEANS 2022, Hampton Roads, 1–6.ttps://doi.org/10.1109/OCEANS47191.2022.9977091