Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

Том 38, № 3 (2024)

Обложка

Весь выпуск

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

ОБЗОРЫ

Слуховая система кровососущих комаров (Diptera, Culicidae)

Лапшин Д.Н.

Аннотация

В обзоре приведено описание морфологии слуховых органов комаров – антенн и джонстоновых органов. Рассмотрены пространственные и частотные характеристики слуховых рецепторов в составе джонстоновых органов. Обсуждены принципы функционирования механизмов механотрансдукции в рецепторах. Приведены результаты исследования специфики восприятия комарами акустических сигналов при действии на их слуховую систему вибрации от машущих крыльев. Проанализирована роль акустической коммуникации в репродуктивном поведении комаров.

Сенсорные системы. 2024;38(3):3-30
pages 3-30 views

Развитие методов предварительной обработки изображений для программной компенсации аномалий рефракции глаз наблюдателя

Аль-Казир Н.Б., Ярыкина М.С., Николаев Д.П., Николаев И.П.

Аннотация

Вошедшие в наш обиход практики демонстрации пользователям различных статических и видео- изображений с помощью цифровых, процессорно-управляемых, чаще всего самосветящихся устройств (компьютерных мониторов, экранов смартфонов, планшетов и т. п.) подстегнули развитие различных методов улучшения восприятия таких изображений путём их компьютерной предобработки. Это касается и методов предварительной обработки изображений, демонстрируемых пользователям с различными аномалиями рефракции глаз (например, миопия или астигматизм) в ситуациях, когда они не вооружены очками или иными корректирующими устройствами. За более чем 20 лет исследователями были опубликованы десятки работ, посвященных этой задаче, называемой задачей предкомпенсации. На наш взгляд, пришло время осмыслить развитие научной мысли в данном направлении и подсветить наиболее важные вехи в осознании проблем, стоящих на пути к достижению “идеальной” предкомпенсации, и в подходах к их успешному решению. Этому посвящена первая часть данного обзора. Во второй же его части мы фокусируемся на современном состоянии исследований в заявленной области, выделяем проблемы, не решённые до сих пор, и пытаемся уловить тенденции дальнейшего развития методов предкомпенсации изображений, уделяя максимальное внимание нейросетевым подходам.

Сенсорные системы. 2024;38(3):31-50
pages 31-50 views

СЛУХОВАЯ СИСТЕМА

Воспринимаемые траектории циклического движения звуковых образов

Шестопалова Л.Б., Петропавловская Е.А., Саликова Д.А., Летягин П.И.

Аннотация

Бинауральные биения – это феномен, возникающий при дихотической стимуляции вследствие бинауральной интеграции. Он проявляется как циклическое движение звукового образа в субъективном пространстве, когда диапазон частот биений лежит ниже 3 Гц. Испытуемым подавались шумовые стимулы, создающие ощущение движения за счет линейного или ступенчатого паттерна изменений межушной задержки (ΔT). Диапазоны изменений ΔT определяли положение траекторий движения в центральном или латеральном секторах пространства. Результаты подтверждают, что оба паттерна ΔT создавали эффект бинауральных биений. Влияние пространственного положения на воспринимаемую длину траекторий интерпретируется с точки зрения нелинейных свойств латерализации. Влияние паттерна ΔT на воспринимаемую длину траекторий предположительно опосредовано механизмами временной интеграции в бинауральном слухе.

Сенсорные системы. 2024;38(3):51-62
pages 51-62 views

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕНСОРНЫХ ПРОЦЕССОВ

О возможности использования фиксационных микросаккад для повышения качества видимых образов в фовеальной зоне

Лебедев Д.С., Белокопытов А.В., Рожкова Г.И., Васильева Н.Н., Грачева М.А.

Аннотация

Статья посвящена описанию и анализу компьютерной модели, которая была создана Д. С. Лебедевым для демонстрации возможности положительного влияния фиксационных микросаккадических движений глаза на восприятие мелких стимулов. Модель основана на предположении о том, что в процессе фиксации взора на рассматриваемом тестовом стимуле осуществляется суммация в мозгу нескольких “нейронных изображений” этого стимула, возникающих в результате микросаккад. Серии суммируемых “нейронных изображений” соответствуют последовательности смещенных позиций оптического изображения на сетчатке. Для точного наложения “нейронных изображений” друг на друга в модель введен механизм компенсации фиксационных саккадических микросдвигов, идентичный механизму, обеспечивающему константность пространственного восприятия в случае макросаккад, т.е. при поворотах глаз для осмотра больших объектов или сцен. Автор модели оценивал возможность улучшения качества видимых образов за счёт увеличения отношения сигнал/шум, которое может быть достигнуто при использовании реалистичных пространственно-временных параметров тестовых изображений, нейронного шума и микродвижений глаз, выбранных на основе анализа литературы. Результаты расчёта модели, полученные для использованных конкретных параметров сетчатки и движений глаз, показали, что рассмотренный механизм суммации с компенсацией саккадических сдвигов может прогрессивно улучшать качество видимых тестовых стимулов при увеличении числа суммируемых нейронных изображений примерно до семи-восьми, после чего позитивный эффект практически не увеличивается. В статье на материале записей движений глаз в соответствующих экспериментах обсуждается степень реалистичности данной модели.

Сенсорные системы. 2024;38(3):63-81
pages 63-81 views

Методические рекомендации по созданию сенсорных измерительных систем мониторинга частоты дыхания на основе обработки фотоплетизмографических сигналов

Петренко П.Б.

Аннотация

Предложен методический аппарат для создания сенсорных измерительных систем мониторинга частоты дыхания человека. Он включает метод оценки частоты дыхания на основе статистического анализа фотоплетизмографических сигналов (пульсовой волны человека), методику выбора приоритетных регионов для оценки частоты дыхания и критерий определения требуемого натяжения браслета при измерениях. Применение методики оценки частоты дыхания предполагает вычисление коррентропной спектральной плотности сигнала пульсовой волны. Отличительной особенностью методики является применение алгоритма выбора приоритетной эмпирической моды разложения Гильберта–Хуанга, в наибольшей степени связанной с частотой дыхания. Экспериментальная проверка методики показала, что среднее значение абсолютной погрешности для 58.8% выборки вычисленных значений частоты дыхания не превысило 1 вдох/мин, а 95% доверительный интервал для средней абсолютной погрешности всей выборки составил [0.72–2.2] вдохов/мин.

Сенсорные системы. 2024;38(3):82-94
pages 82-94 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».