{"id":308347,"date":"2020-08-12T09:00:13","date_gmt":"2020-08-12T09:00:13","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=308347"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=308347","title":{"rendered":"\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 \u0433\u0438\u0442\u0430\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043d\u043e\u0442 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u041a\u0430\u0440\u043f\u043b\u0443\u0441\u0430-\u0421\u0442\u0440\u043e\u043d\u0433\u0430 \u043d\u0430 python"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/514844\/\">\u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044c\u0442\u0435\u0441\u044c, \u044d\u0442\u0430\u043b\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u043e\u0442\u0430 \u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043e\u043a\u0442\u0430\u0432\u044b (440 \u0413\u0446):<\/p>\n<div class=\"oembed\">\n<div>\n<div style=\"left: 0; width: 100%; height: 400px; position: relative;\"><iframe src=\"https:\/\/w.soundcloud.com\/player\/?visual=true&amp;url=https%3A%2F%2Fapi.soundcloud.com%2Ftracks%2F874136788&amp;show_artwork=true&amp;in=t9qrfuuejyem%2Fsets%2Fmodelirovanie-zvuka-gitarnykh-not-s-pomoshchyu-algoritma-karplusa-stronga-na-python\" style=\"border: 0; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute;\" allowfullscreen allow=\"encrypted-media\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>  \u0417\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u043b\u0438? \u0427\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438 \u0442\u0430 \u0436\u0435 \u043d\u043e\u0442\u0430 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u043f\u043e-\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445. \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a? \u0412\u0441\u0435 \u0434\u0435\u043b\u043e \u0442\u0443\u0442 \u0432 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%A2%D1%80%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D1%80%D1%8F%D0%B4_%D0%A4%D1%83%D1%80%D1%8C%D0%B5\">\u0433\u0430\u0440\u043c\u043e\u043d\u0438\u043a<\/a>, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0431\u0440 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430.<\/p>\n<p>  \u041d\u043e \u043d\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441: \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0431\u0440 \u0441\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435?<\/p>\n<div class=\"spoiler\" role=\"button\" tabindex=\"0\">                         <b class=\"spoiler_title\">\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435<\/b>                         <\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442. \u0411\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b: \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442?  <\/div>\n<\/p><\/div>\n<p>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<h2>\u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u041a\u0430\u0440\u043f\u043b\u0443\u0441\u0430-\u0421\u0442\u0440\u043e\u043d\u0433\u0430<\/h2>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hsto.org\/webt\/rf\/fw\/3z\/rffw3z4khib-ythjcivhxrzvrrk.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0418\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u0437\u044f\u0442\u0430 \u0441 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e <a href=\"https:\/\/ccrma.stanford.edu\/~jos\/pasp\/Karplus_Strong_Algorithm.html\">\u0441\u0430\u0439\u0442\u0430<\/a>.<\/p>\n<p>  \u0421\u0443\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c:<\/p>\n<p>  1) \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 N \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b (N \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430).<\/p>\n<p>  2) \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0443 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0435:  <\/p>\n<p><math>$$display$$y(n)=\\frac{y(n-N)+y(n-N-1)}{2},$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u0433\u0434\u0435 <math>$inline$y$inline$<\/math> \u2013 \u043d\u0430\u0448 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432.<\/p>\n<p>  3) \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442 2 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437.<\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043c \u043a \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e \u043a\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<p>  1) \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import numpy as np import scipy.io.wavfile as wave<\/code><\/pre>\n<p>  2) \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">frequency = 82.41     # \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0432 \u0413\u0446 duration = 1          # \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0432 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0430\u0445 sample_rate = 44100   # \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/code><\/pre>\n<p>  3) \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0448\u0443\u043c.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430, \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f frequency, \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u043b\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443 frequency \u0440\u0430\u0437. # \u0421\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u0437\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u043b\u0435\u0442\u0441\u044f sample_rate\/length \u0440\u0430\u0437. # \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 length = sample_rate\/frequency. noise = np.random.uniform(-1, 1, int(sample_rate\/frequency))   <\/code><\/pre>\n<p>  4) \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0448\u0443\u043c \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">samples = np.zeros(int(sample_rate*duration)) for i in range(len(noise)):     samples[i] = noise[i]<\/code><\/pre>\n<p>  5) \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0443.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">for i in range(len(noise), len(samples)):     # \u0412 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 i \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b \u0448\u0443\u043c\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0448\u0443\u043c\u0430.     # \u041d\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 i \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b \u0448\u0443\u043c\u0430, \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.     samples[i] = (samples[i-len(noise)]+samples[i-len(noise)-1])\/2<\/code><\/pre>\n<p>  6) \u041d\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">samples = samples \/ np.max(np.abs(samples))   samples = np.int16(samples * 32767)     <\/code><\/pre>\n<p>  7) \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">wave.write(&quot;SoundGuitarString.wav&quot;, 44100, samples)<\/code><\/pre>\n<p>  8) \u041e\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e. \u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0432\u043e\u0442 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import numpy as np import scipy.io.wavfile as wave   def GuitarString(frequency, duration=1., sample_rate=44100, toType=False):     # \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430, \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f frequency, \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u043b\u0435\u0442\u044c\u0441\u044f \u0437\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443 frequency \u0440\u0430\u0437.     # \u0421\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u0437\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u043b\u0435\u0442\u0441\u044f sample_rate\/length \u0440\u0430\u0437.     # \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 length = sample_rate\/frequency.     noise = np.random.uniform(-1, 1, int(sample_rate\/frequency))      # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0448\u0443\u043c       samples = np.zeros(int(sample_rate*duration))     for i in range(len(noise)):         samples[i] = noise[i]     for i in range(len(noise), len(samples)):         # \u0412 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 i \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b \u0448\u0443\u043c\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0448\u0443\u043c\u0430.         # \u041d\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 i \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b \u0448\u0443\u043c\u0430, \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.         samples[i] = (samples[i-len(noise)]+samples[i-len(noise)-1])\/2       if toType:         samples = samples \/ np.max(np.abs(samples))  # \u041d\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0442 -1 \u0434\u043e 1         return np.int16(samples * 32767)             # \u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 int16     else:         return samples     frequency = 82.41 sound = GuitarString(frequency, duration=4, toType=True) wave.write(&quot;SoundGuitarString.wav&quot;, 44100, sound)<\/code><\/pre>\n<p>  9) \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c:<\/p>\n<div class=\"oembed\">\n<div>\n<div style=\"left: 0; width: 100%; height: 400px; position: relative;\"><iframe src=\"https:\/\/w.soundcloud.com\/player\/?visual=true&amp;url=https%3A%2F%2Fapi.soundcloud.com%2Ftracks%2F874136722&amp;show_artwork=true&amp;in=t9qrfuuejyem%2Fsets%2Fmodelirovanie-zvuka-gitarnykh-not-s-pomoshchyu-algoritma-karplusa-stronga-na-python\" style=\"border: 0; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute;\" allowfullscreen allow=\"encrypted-media\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u0430 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0441\u043b\u0435\u0433\u043a\u0430 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0443:  <\/p>\n<p><math>$$display$$y(n)=0.996\\frac{y(n-N)+y(n-N-1)}{2}$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\u044f \u0448\u0435\u0441\u0442\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u0430 (82.41 \u0413\u0446) \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<div class=\"oembed\">\n<div>\n<div style=\"left: 0; width: 100%; height: 400px; position: relative;\"><iframe src=\"https:\/\/w.soundcloud.com\/player\/?visual=true&amp;url=https%3A%2F%2Fapi.soundcloud.com%2Ftracks%2F874136701&amp;show_artwork=true&amp;in=t9qrfuuejyem%2Fsets%2Fmodelirovanie-zvuka-gitarnykh-not-s-pomoshchyu-algoritma-karplusa-stronga-na-python\" style=\"border: 0; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute;\" allowfullscreen allow=\"encrypted-media\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>  \u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u0430 (329.63 \u0413\u0446) \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<div class=\"oembed\">\n<div>\n<div style=\"left: 0; width: 100%; height: 400px; position: relative;\"><iframe src=\"https:\/\/w.soundcloud.com\/player\/?visual=true&amp;url=https%3A%2F%2Fapi.soundcloud.com%2Ftracks%2F874136683&amp;show_artwork=true&amp;in=t9qrfuuejyem%2Fsets%2Fmodelirovanie-zvuka-gitarnykh-not-s-pomoshchyu-algoritma-karplusa-stronga-na-python\" style=\"border: 0; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute;\" allowfullscreen allow=\"encrypted-media\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>  \u0417\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e, \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u043b\u0438? <\/p>\n<p>  \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0438 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u043c \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043d\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u0420\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0443 \u041a\u0430\u0440\u043f\u043b\u0443\u0441\u0430-\u0421\u0442\u0440\u043e\u043d\u0433\u0430.<\/p>\n<h2>\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e Z-\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<div class=\"spoiler\" role=\"button\" tabindex=\"0\">                         <b class=\"spoiler_title\">\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435<\/b>                         <\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\u042d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438\u0448\u044c \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 Z-\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c (\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442), \u0438 \u0442\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c, \u043d\u0430\u0434\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e Z-\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b: \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442?  <\/div>\n<\/p><\/div>\n<p>  \u041f\u0443\u0441\u0442\u044c <math>$inline$x$inline$<\/math> \u2013 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0430 <math>$inline$y$inline$<\/math> \u2013 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 y \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u043e\u0439:  <\/p>\n<p><math>$$display$$y(n)=x(n)+x(n-1).$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044b \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430, \u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 0. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c <math>$inline$x(0-1)=0$inline$<\/math>. (\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u0442\u0430\u043c \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u044f\u0432\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c).<\/p>\n<p>  \u042d\u0442\u0443 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c Z-\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438:  <\/p>\n<p><math>$$display$$H(z)=1+z^{-1}.$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f:  <\/p>\n<p><math>$$display$$y(n)=x(n)+x(n-1)-y(n-1).$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0433\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 (\u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e). \u0422\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435 Z-\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:  <\/p>\n<p><math>$$display$$H(z)=\\frac{1+z^{-1}}{1+z^{-1}}.$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441: \u0438\u0437 Z-\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440,   <\/p>\n<p><math>$$display$$H(z)=\\frac{1+z^{-1}}{1-z^{-1}}.$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><math>$$display$$H(z)=\\frac{Y(z)}{X(z)} =\\frac{1+z^{-1}}{1-z^{-1}}. $$display$$<\/math><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><math>$$display$$Y(z)*(1-z^{-1} )=X(z)*(1+z^{-1} ). $$display$$<\/math><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><math>$$display$$Y(z)*1-Y(z)*z^{-1}= X(z)*1+X(z)*z^{-1}.$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><math>$$display$$y(n)-y(n-1)=x(n)+x(n-1). $$display$$<\/math><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><math>$$display$$y(n)=x(n)+x(n-1)+y(n-1).$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b, \u0442\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f: <math>$inline$Y(z)*\u03b1*z^{-k}=\u03b1*y(n-k)$inline$<\/math>, \u0433\u0434\u0435 <math>$inline$\u03b1$inline$<\/math> \u2013 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e.<\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 Z-\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430, \u0442\u043e <math>$inline$z^{-a}*z^{-b}=z^{-a-b}.$inline$<\/math><\/p>\n<h2>\u0420\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u041a\u0430\u0440\u043f\u043b\u0443\u0441\u0430-\u0421\u0442\u0440\u043e\u043d\u0433\u0430<\/h2>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hsto.org\/webt\/rh\/gd\/su\/rhgdsutdd3ib8mqgu4e-ujciceu.png\" alt=\"image\"\/><br \/>  \u0418\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u0437\u044f\u0442\u0430 \u0441 <a href=\"https:\/\/ccrma.stanford.edu\/realsimple\/faust_strings\/Extended_Karplus_Strong_Algorithm.html\">\u044d\u0442\u043e\u0433\u043e<\/a> \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430.<\/p>\n<p>  <a href=\"https:\/\/ccrma.stanford.edu\/~jos\/pasp\/Extended_Karplus_Strong_Algorithm.html\">\u0412\u043e\u0442<\/a> \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<h4>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c I. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0448\u0443\u043c<\/h4>\n<p>  1) <a href=\"https:\/\/ccrma.stanford.edu\/realsimple\/faust_strings\/Pick_Direction_Lowpass_Filter.html\">Pick-direction lowpass filter<\/a> (\u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442) <math>$inline$H_p (z)$inline$<\/math>.  <\/p>\n<p><math>$$display$$H_p (z)=\\frac{1-p}{1-pz^{-1}},p \u2208 [0,1).$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430:   <\/p>\n<p><math>$$display$$y(n)=(1-p)x(n)+py(n-1).$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">buffer = np.zeros_like(noise) buffer[0] = (1 - p) * noise[0] for i in range(1, N):     buffer[i] = (1-p)*noise[i] + p*buffer[i-1] noise = buffer<\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0440\u0430\u0434\u0438 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a. \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043d\u043e \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0439\u0442\u0438\u0441\u044c.<\/p>\n<p>  2) <a href=\"https:\/\/ccrma.stanford.edu\/realsimple\/faust_strings\/Pick_Position_Comb_Filter.html\">Pick-position comb filter<\/a> (\u0413\u0440\u0435\u0431\u0435\u043d\u0447\u0430\u0442\u044b\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440) <math>$inline$H_\u03b2 (z)$inline$<\/math>.  <\/p>\n<p><math>$$display$$H_\u03b2 (z)=1-z^{-int(\u03b2*N+1\/2)},\u03b2\u2208(0,1).$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430:   <\/p>\n<p><math>$$display$$y(n)=x(n)-x(n-int(\u03b2*N+1\/2)).$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pick = int(beta*N+1\/2) if pick == 0:     pick = N   # \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c buffer = np.zeros_like(noise) for i in range(N):     if i-pick &lt; 0:         buffer[i] = noise[i]     else:         buffer[i] = noise[i]-noise[i-pick] noise = buffer<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0430\u0431\u0437\u0430\u0446\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 13 <a href=\"http:\/\/musicweb.ucsd.edu\/~trsmyth\/papers\/KSExtensions.pdf\">\u044d\u0442\u043e\u0433\u043e<\/a> \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435 (\u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0441 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430): \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u03b2 \u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0449\u0438\u043f\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 <math>$inline$\u03b2=1\/2$inline$<\/math>, \u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0449\u0438\u043f\u043e\u043a \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 <math>$inline$\u03b2=1\/10$inline$<\/math> \u2014 \u0449\u0438\u043f\u043e\u043a \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u044b \u043e\u0442 \u043c\u043e\u0441\u0442\u0430. <\/p>\n<h4>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c II. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u043a \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430<\/h4>\n<p>  \u0422\u0443\u0442 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043b\u043e\u0432\u0443\u0448\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u043e\u0439\u0442\u0438. \u0412\u043e\u0442, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, String-dampling filter <math>$inline$H_d (z)$inline$<\/math> \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a: <math>$inline$H_d (z)=(1-S)+Sz^{-1}$inline$<\/math>. \u041d\u043e \u043f\u043e \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0443 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u0431\u0435\u0440\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0442\u0443\u0434\u0430, \u043a\u0443\u0434\u0430 \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0430\u0435\u0442. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u044b \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438 \u0442\u043e \u0436\u0435. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438, \u043d\u0430\u0434\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0430\u0439\u0434\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0435\u043d: \u043f\u0440\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430, \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0442\u044c. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430. \u0425\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043a\u043b\u0438\u043a \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440, \u0430 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430. <br \/>  \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u043e\u0442 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0433\u043e \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430, \u0442\u043e \u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439, \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0433\u043e \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430. <br \/>  \u0414\u0443\u043c\u0430\u044e, \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044f \u0438\u043c\u0435\u044e \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0443.<br \/>  1) Delay Line filter <math>$inline$z^{-N}. $inline$<\/math>  <\/p>\n<p><math>$$display$$H(z)=z^{-N}.$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430:   <\/p>\n<p><math>$$display$$y(n)=x(n-N).$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041d\u0435\u044f\u0432\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 samples \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 0. # \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 n-N&lt;0 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 0, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c. def DelayLine(n):     return samples[n-N]<\/code><\/pre>\n<p>  2) <a href=\"https:\/\/ccrma.stanford.edu\/realsimple\/faust_strings\/One_Zero_String_Damping_Filter.html\">String-dampling filter<\/a> <math>$inline$H_d (z)$inline$<\/math>.  <\/p>\n<p><math>$$display$$H_d (z)=(1-S)+Sz^{-1},S\u2208[0,1]. $$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u0412 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0435 <math>$inline$S=0.5.$inline$<\/math><br \/>  \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430:   <\/p>\n<p><math>$$display$$y(n)=(1-S)x(n)+Sx(n-1).$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># String-dampling filter. # H(z) = 0.996*((1-S)+S*z^(-1)). \u0412 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0435 S = 0.5. S \u2208 [0, 1] # y(n)=0.996*((1-S)*x(n)+S*x(n-1)) def StringDampling_filter(n):     return 0.996*((1-S)*DelayLine(n)+S*DelayLine(n-1))<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f One Zero String-dampling filter. \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b, \u043f\u0440\u043e \u043d\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/ccrma.stanford.edu\/realsimple\/faust_strings\/Extended_Karplus_Strong_Algorithm.html\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<p>  3) String-stiffness allpass filter <math>$inline$H_s (z)$inline$<\/math>.<br \/>  \u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u044b \u044f \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0430\u043b, \u0443\u0432\u044b, \u044f \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0433 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0447\u0435\u0433\u043e-\u0442\u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e. <a href=\"https:\/\/ccrma.stanford.edu\/~jos\/pasp\/Stiff_String_Synthesis_Models.html\">\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a> \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0435\u0442, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b. \u0415\u0449\u0435 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 <a href=\"http:\/\/musicweb.ucsd.edu\/~trsmyth\/papers\/KSExtensions.pdf\">\u044d\u0442\u043e\u043c<\/a> \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 \u043d\u0430 14 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435, \u043d\u043e \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u2013 \u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  4) First-order string-tuning allpass filter <math>$inline$H_\u03c1 (z)$inline$<\/math>.<br \/>  \u0421\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430 6, \u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u0432\u043d\u0438\u0437\u0443 \u0432 <a href=\"http:\/\/musicweb.ucsd.edu\/~trsmyth\/papers\/KSExtensions.pdf\">\u044d\u0442\u043e\u043c<\/a> \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435:  <\/p>\n<p><math>$$display$$H_\u03c1 (z)=\\frac{C+z^{-1}}{1+Cz^{-1}},C\u2208(-1,1).$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430:   <\/p>\n<p><math>$$display$$y(n)=Cx(n)+x(n-1)-Cy(n-1).$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># First-order string-tuning allpass filter # H(z) = (C+z^(-1))\/(1+C*z^(-1)). C \u2208 (-1, 1) # y(n) = C*x(n)+x(n-1)-C*y(n-1) def FirstOrder_stringTuning_allpass_filter(n):     # \u0422\u0443\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0443\u0444\u0435\u0440 \u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a     # \u043d\u0435\u044f\u0432\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043e \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 samples.     return C*(StringDampling_filter(n)-samples[n-1])+StringDampling_filter(n-1)<\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b, \u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438\u0431\u043e \u043e\u043d\u043e \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0435 samples.<br \/>  \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0448\u0443\u043c\u0430 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0446\u0435\u043b\u044b\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c, \u043c\u044b \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0435\u0442\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0438 \u043d\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 44100, \u0430 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0448\u0443\u043c\u0430 133 \u0438 134, \u0442\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b 331,57 \u0413\u0446 \u0438 329,10 \u0413\u0446. \u0410 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u043d\u043e\u0442\u044b \u043c\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043e\u043a\u0442\u0430\u0432\u044b (\u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u0430) 329.63 \u0413\u0446. \u0422\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0432 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u044b\u0445, \u043d\u043e, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f 15 \u043b\u0430\u0434\u0430, \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0413\u0446. \u0414\u043b\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440. \u0415\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f (\u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f: \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0442\u0435\u043d \u0442\u044b\u0441\u044f\u0446 \u0413\u0446, \u0430 \u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435) \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u043c\u0430\u043b\u0430, \u043a\u0430\u043a, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u0431\u0430\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d.<br \/>  C\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e \u043d\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 <a href=\"https:\/\/ccrma.stanford.edu\/realsimple\/faust_strings\/Extended_Karplus_Strong_Algorithm.html\">\u0442\u0430\u043c \u0436\u0435<\/a>.<\/p>\n<p>  5) \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def Modeling(n):     return FirstOrder_stringTuning_allpass_filter(n)   for i in range(N, len(samples)):     samples[i] = Modeling(i)<\/code><\/pre>\n<h4>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c III. <a href=\"https:\/\/ccrma.stanford.edu\/realsimple\/faust_strings\/Dynamic_Level_Lowpass_Filter.html\">Dynamic Level Lowpass Filter<\/a> <math>$inline$H_L (z).$inline$<\/math><\/h4>\n<p>  <math>$inline$\\check{\u03c9}=\u03c9\\frac{T}{2}=2\u03c0f\\frac{T}{2}=\u03c0\\frac{f}{F_s}$inline$<\/math>, \u0433\u0434\u0435 <math>$inline$f$inline$<\/math> \u2013 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430, <math>$inline$F_s $inline$<\/math>\u2013 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.<br \/>  \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043c\u044b \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 <math>$inline$y$inline$<\/math> \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u043e\u0439:  <\/p>\n<p><math>$$display$$H(z)=\\frac{\\check{\u03c9}}{1+\\check{\u03c9}}\\frac{1+z^{-1}}{1-\\frac{1-\\check{\u03c9}}{1+\\check{\u03c9}} z^{-1}}$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430:   <\/p>\n<p><math>$$display$$y(n)=\\frac{\\check{\u03c9}}{1+\\check{\u03c9}}(x(n)+x(n-1))+\\frac{1-\\check{\u03c9}}{1+\\check{\u03c9}}y(n-1)$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0443:  <\/p>\n<p><math>$$display$$x(n)=L^{\\frac{4}{3}}x(n)+(1-L)y(n),L\u2208(0,1)$$display$$<\/math><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Dynamic-level lowpass filter. L \u2208 (0, 1\/3) w_tilde = np.pi*frequency\/sample_rate buffer = np.zeros_like(samples) buffer[0] = w_tilde\/(1+w_tilde)*samples[0] for i in range(1, len(samples)):     buffer[i] = w_tilde\/(1+w_tilde)*(samples[i]+samples[i-1])+(1-w_tilde)\/(1+w_tilde)*buffer[i-1] samples = (L**(4\/3)*samples)+(1.0-L)*buffer<\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 L \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u043e\u043c\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041f\u0440\u0438 \u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 0.001, 0.01, 0.1, 0.32 \u0433\u0440\u043e\u043c\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 60, 40, 20 \u0438 10 \u0434\u0411 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/p>\n<p>  \u041e\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e. \u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0432\u043e\u0442 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import numpy as np import scipy.io.wavfile as wave     def GuitarString(frequency, duration=1., sample_rate=44100, p=0.9, beta=0.1, S=0.5, C=0.1, L=0.1, toType=False):     N = int(sample_rate\/frequency)            # \u0414\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0448\u0443\u043c\u0430 \u0432 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0430\u0445       noise = np.random.uniform(-1, 1, N)   # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0448\u0443\u043c       # Pick-direction lowpass filter (\u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442).     # H(z) = (1-p)\/(1-p*z^(-1)). p \u2208 [0, 1)     # y(n) = (1-p)*x(n)+p*y(n-1)     buffer = np.zeros_like(noise)     buffer[0] = (1 - p) * noise[0]     for i in range(1, N):         buffer[i] = (1-p)*noise[i] + p*buffer[i-1]     noise = buffer       # Pick-position comb filter (\u0413\u0440\u0435\u0431\u0435\u043d\u0447\u0430\u0442\u044b\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440).     # H(z) = 1-z^(-int(beta*N+1\/2)). beta \u2208 (0, 1)     # y(n) = x(n)-x(n-int(beta*N+1\/2))     pick = int(beta*N+1\/2)     if pick == 0:         pick = N   # \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c     buffer = np.zeros_like(noise)     for i in range(N):         if i-pick &lt; 0:             buffer[i] = noise[i]         else:             buffer[i] = noise[i]-noise[i-pick]     noise = buffer       # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0448\u0443\u043c \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435.     samples = np.zeros(int(sample_rate*duration))     for i in range(N):         samples[i] = noise[i]       # \u041d\u0435\u044f\u0432\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 samples \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 0.     # \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 n-N&lt;0 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 0, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c.     def DelayLine(n):         return samples[n-N]       # String-dampling filter.     # H(z) = 0.996*((1-S)+S*z^(-1)). \u0412 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0435 S = 0.5. S \u2208 [0, 1]     # y(n)=0.996*((1-S)*x(n)+S*x(n-1))     def StringDampling_filter(n):         return 0.996*((1-S)*DelayLine(n)+S*DelayLine(n-1))       # First-order string-tuning allpass filter     # H(z) = (C+z^(-1))\/(1+C*z^(-1)). C \u2208 (-1, 1)     # y(n) = C*x(n)+x(n-1)-C*y(n-1)     def FirstOrder_stringTuning_allpass_filter(n):         # \u0422\u0443\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0443\u0444\u0435\u0440 \u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a         # \u043d\u0435\u044f\u0432\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043e \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 samples.         return C*(StringDampling_filter(n)-samples[n-1])+StringDampling_filter(n-1)       def Modeling(n):         return FirstOrder_stringTuning_allpass_filter(n)       for i in range(N, len(samples)):         samples[i] = Modeling(i)       # Dynamic-level lowpass filter. L \u2208 (0, 1\/3)     w_tilde = np.pi*frequency\/sample_rate     buffer = np.zeros_like(samples)     buffer[0] = w_tilde\/(1+w_tilde)*samples[0]     for i in range(1, len(samples)):         buffer[i] = w_tilde\/(1+w_tilde)*(samples[i]+samples[i-1])+(1-w_tilde)\/(1+w_tilde)*buffer[i-1]     samples = (L**(4\/3)*samples)+(1.0-L)*buffer       if toType:         samples = samples\/np.max(np.abs(samples))   # \u041d\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0442 -1 \u0434\u043e 1         return np.int16(samples*32767)              # \u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 int16     else:         return samples     frequency = 82.51 sound = GuitarString(frequency, duration=4, toType=True) wave.write(&quot;SoundGuitarString.wav&quot;, 44100, sound)<\/code><\/pre>\n<p>  \u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\u044f \u0448\u0435\u0441\u0442\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u0430 (82.41 \u0413\u0446) \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<div class=\"oembed\">\n<div>\n<div style=\"left: 0; width: 100%; height: 400px; position: relative;\"><iframe src=\"https:\/\/w.soundcloud.com\/player\/?visual=true&amp;url=https%3A%2F%2Fapi.soundcloud.com%2Ftracks%2F874136671&amp;show_artwork=true&amp;in=t9qrfuuejyem%2Fsets%2Fmodelirovanie-zvuka-gitarnykh-not-s-pomoshchyu-algoritma-karplusa-stronga-na-python\" style=\"border: 0; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute;\" allowfullscreen allow=\"encrypted-media\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>  \u0410 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u0430 (329.63 \u0413\u0446) \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<div class=\"oembed\">\n<div>\n<div style=\"left: 0; width: 100%; height: 400px; position: relative;\"><iframe src=\"https:\/\/w.soundcloud.com\/player\/?visual=true&amp;url=https%3A%2F%2Fapi.soundcloud.com%2Ftracks%2F874136653&amp;show_artwork=true&amp;in=t9qrfuuejyem%2Fsets%2Fmodelirovanie-zvuka-gitarnykh-not-s-pomoshchyu-algoritma-karplusa-stronga-na-python\" style=\"border: 0; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute;\" allowfullscreen allow=\"encrypted-media\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u0430 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442, \u043c\u044f\u0433\u043a\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043a\u043e\u043b, \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u0443. \u042f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u043f\u044b\u0442\u0430\u043b\u0441\u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0432 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0435. \u0414\u0443\u043c\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u043e \u0432 \u043d\u0435\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0435. \u0421\u043f\u0443\u0441\u0442\u044f \u0434\u043d\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0445\u043e\u0442\u044f \u0431\u044b \u0434\u043e 100000:<\/p>\n<div class=\"oembed\">\n<div>\n<div style=\"left: 0; width: 100%; height: 400px; position: relative;\"><iframe src=\"https:\/\/w.soundcloud.com\/player\/?visual=true&amp;url=https%3A%2F%2Fapi.soundcloud.com%2Ftracks%2F874136647&amp;show_artwork=true&amp;in=t9qrfuuejyem%2Fsets%2Fmodelirovanie-zvuka-gitarnykh-not-s-pomoshchyu-algoritma-karplusa-stronga-na-python\" style=\"border: 0; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute;\" allowfullscreen allow=\"encrypted-media\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>  \u0417\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u043b\u0438?<\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0438\u0433\u0440\u0430 \u0433\u043b\u0438\u0441\u0441\u0430\u043d\u0434\u043e \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0441\u0438\u043c\u043f\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u044b, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 <a href=\"http:\/\/musicweb.ucsd.edu\/~trsmyth\/papers\/KSExtensions.pdf\">\u044d\u0442\u043e\u043c<\/a> \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 (\u0441. 11-12).<\/p>\n<p>  \u0412\u043e\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0431\u043e\u0439:<\/p>\n<div class=\"oembed\">\n<div>\n<div style=\"left: 0; width: 100%; height: 400px; position: relative;\"><iframe src=\"https:\/\/w.soundcloud.com\/player\/?visual=true&amp;url=https%3A%2F%2Fapi.soundcloud.com%2Ftracks%2F874136641&amp;show_artwork=true&amp;in=t9qrfuuejyem%2Fsets%2Fmodelirovanie-zvuka-gitarnykh-not-s-pomoshchyu-algoritma-karplusa-stronga-na-python\" style=\"border: 0; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute;\" allowfullscreen allow=\"encrypted-media\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0430\u043a\u043a\u043e\u0440\u0434\u043e\u0432: C G Am F. \u0411\u043e\u0439: \u0448\u0435\u0441\u0442\u0435\u0440\u043a\u0430. \u0417\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0449\u0438\u043f\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043d\u044b \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 0.015 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434; \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0443\u0434\u0430\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0431\u043e\u044e \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 0.41 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0430; \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0432 \u0431\u043e\u044e \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 0.82 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b. \u0412 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 L \u043d\u0430 0.2.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u043a, \u0432\u043e\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0430\u0438\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440:<\/p>\n<div class=\"oembed\">\n<div>\n<div style=\"left: 0; width: 100%; height: 400px; position: relative;\"><iframe src=\"https:\/\/w.soundcloud.com\/player\/?visual=true&amp;url=https%3A%2F%2Fapi.soundcloud.com%2Ftracks%2F874136635&amp;show_artwork=true&amp;in=t9qrfuuejyem%2Fsets%2Fmodelirovanie-zvuka-gitarnykh-not-s-pomoshchyu-algoritma-karplusa-stronga-na-python\" style=\"border: 0; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute;\" allowfullscreen allow=\"encrypted-media\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>  \u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438. \u0423\u0434\u0430\u0447\u0438!<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/514844\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/514844\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/514844\/\">\u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044c\u0442\u0435\u0441\u044c, \u044d\u0442\u0430\u043b\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u043e\u0442\u0430 \u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043e\u043a\u0442\u0430\u0432\u044b (440 \u0413\u0446):<\/p>\n<div class=\"oembed\">\n<div>\n<div style=\"left: 0; width: 100%; height: 400px; position: relative;\"><iframe src=\"https:\/\/w.soundcloud.com\/player\/?visual=true&amp;url=https%3A%2F%2Fapi.soundcloud.com%2Ftracks%2F874136788&amp;show_artwork=true&amp;in=t9qrfuuejyem%2Fsets%2Fmodelirovanie-zvuka-gitarnykh-not-s-pomoshchyu-algoritma-karplusa-stronga-na-python\" style=\"border: 0; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute;\" allowfullscreen allow=\"encrypted-media\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>  \u0417\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u043b\u0438? \u0427\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438 \u0442\u0430 \u0436\u0435 \u043d\u043e\u0442\u0430 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u043f\u043e-\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445. \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a? \u0412\u0441\u0435 \u0434\u0435\u043b\u043e \u0442\u0443\u0442 \u0432 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%A2%D1%80%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D1%80%D1%8F%D0%B4_%D0%A4%D1%83%D1%80%D1%8C%D0%B5\">\u0433\u0430\u0440\u043c\u043e\u043d\u0438\u043a<\/a>, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0431\u0440 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430.<\/p>\n<p>  \u041d\u043e \u043d\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441: \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0431\u0440 \u0441\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435?<\/p>\n<div class=\"spoiler\" role=\"button\" tabindex=\"0\">                         <b class=\"spoiler_title\">\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435<\/b>                         <\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442. \u0411\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b: \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442?  <\/div>\n<\/p><\/div>\n<p>  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-308347","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/308347","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=308347"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/308347\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=308347"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=308347"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=308347"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}