Впервые разработан метод исключения из обработки первой модовой функции преобразования Гильберта-Хуанга, который базируется на анализе спектральных характеристик анализируемой функции. Метод позволяет получить энергетический выигрыш до 3 дБ при обработке цифровых последовательностей с малым отношением сигнал/шум или экономить вычислительный ресурс (повышать оперативность обработки) в противном случае. Усовершенствован метод выделения речевого сигнала для голосовой аутентификации пользователя, позволяющий более эффективно бороться с помеховыми воздействиями в области высоких частот за счет использования двухэлементной микрофонной решетки, пространственно-временной обработки материалов регистрации с учетом квадратурных составляющих и адаптивных весовых коэффициентов. Адекватность и эффективность полученных результатов подтверждены даннями имитационного моделирования и натурного эксперимента.