ЦОС, выявление признаков шума в сигналограмме, моделирование алгоритмов в среде Matlab

Имеется файл звукозаписи *.wav и *.flac (16-24бит/96кГц) длиной до 10 мин. В файле есть шум (периодический сигнал по 15мс) и непериодические, более редкие, короткие (2-7мс) полезные сигналы. Полезные сигналы могут совпадать по времени с шумом, быть между шума, в шуме, ниже уровня шума и выше и т.д. Есть образцы полезных сигналов и разновидностей шума. 
В среде  Matlab необходимо написать код для ЦОС из звуковой дорожки и создать рабочее пространство для апробации и отладки алгоритмов идентификации шумов и полезных сигналов.

Задачи: 

1. В среде Matlab на основе нелинейных методов цифровой обработки сигналов (далее ЦОС) провести анализ волновых форм сигналов в звуковой дорожке расширения *.wav и *.flac с целью выявления надежных признаков идентификации технологического шума.
2. Разработать в среде Matlab функциональный оконный интерфейс для ЦОС, апробации и корректировки параметров работы алгоритма идентификации шума по выявленным признакам и выделения всех полезных сигналов.
3. В среде Matlab в интерфейсе разработать рабочее пространство для проведения анализа и сравнения каждого выделенного из звуковой дорожки сигнала с библиотекой образов (каталог подобных сигналов) с целью их надежной идентификации по признаку «подобный, свой, чужой».

Основные требования

1. Алгоритм в среде Matlab по выделению отдельных от шума полезных сигналов не должен вносить изменения в исходные характеристики сигналов, такие как: время начала сигнала, огибающая (или MARSE), амплитуда, частота, длительность. Предусмотреть возможность апробации и корректировки параметров работы алгоритма;
2. Обеспечить в рабочем окне Matlab алгоритм анализа в выделенном сигнале присутствия в нем признаков гармоник, их количества, коэффициентов и т.д., позволяющих оценить тип/вид сигнала на основе признаков гармоник. Предусмотреть возможность апробации и настройки параметров работы алгоритма.
3. Для анализа звуковых дорожек организовать и формировать библиотеку-каталог с образцами технологического шума и полезных сигналов.
4. Анализировать выделенный из дорожки полезный сигнал с библиотекой образов (каталог подобных сигналов) для идентификации по признаку «подобный, свой/чужой» с использованием методов вейвлет, кепстрального или корреляционного анализа и выводить результат на экран.
5. Восстанавливать полезный сигнал, если он поврежден или совпадал по времени с сигналом шума.
6. В результате работы алгоритмов сохранять результат в виде чистого от шумов файла с расширением *.wav или *.flac и выводить его для просмотра на экран.

Отчетность

По завершению Исполнитель представляет комплект программного кода в виде проекта Matlab со всеми скриптами и библиотеками, необходимыми для работы на АРМ с установленным пакетом MATLAB & Simulink (R2019b).
 
Специалист с опытом работы в Matlab по цифровой обработке, распознаванию и анализу сигналов, вейвлет, кепстры, корреляция/автокорреляция и т.п.

Специализация: ЦОС, аудиообработка, радиотехника, приборостроение, физмат, матанализ.

Предполагается непосредственное участие заказчика, детализация и уточнение задач, обсуждение результата, дополнительные данные, ответы на уточняющие вопросы и т.п.

PS: Ответственный заказ. Результат используется для оценки безопасности жизни людей.