Восстановление эталона циклических сигналов на основе использования хаусдорфовой метрики в фазовом пространстве координат
| Категория реферата: Рефераты по науке и технике
| Теги реферата: бесплатные тесты, скачати реферат
| Добавил(а) на сайт: Дрёмин.
Предыдущая страница реферата | 1 2 3 4 5 | Следующая страница реферата
Рис.2. Иллюстрация к алгоритму оценки эталона (на примере ЭКГ) фазовые траектории (а); фрагменты траекторий (б); эталонный цикл (в)
Модельный пример. Пусть эталон имеет форму равнобедренного треугольника (рис. 3 а), заданного двумя фрагментами в виде линейных функций
. (11)
Предположим, что мы наблюдаем два цикла сигнала, порожденного в соответствии с моделью (6) по эталону (11), причем на 1-м цикле параметры растяжения по времени приняли значения и , а на 2-м цикле - и . В результате наблюдаемый сигнал будет описывать функция
, (12)
график которой показан на рис. 3 б).
Совместим наблюдаемые циклы на интервале (рис. 3 в) и усредним их во временной области. Легко видеть, что при этом будет получена оценка (рис 3 г)
которая по форме не соответствует эталону (рис 3 а). В то же время, усреднение этих же циклов в фазовом пространстве координат (рис. 3 д) с последующим переходом во временную область (рис. 3 е) позволяет точно восстановить эталон (11).
Рис.3. Иллюстрация к модельному примеру
эталон (а); наблюдаемый сигнал (б); совмещенные во времени циклы (в); оценка эталона при усреднении во временной области (г); фазовая траектория (д); оценка эталона при усреднении в фазовом пространстве (е)
Практические результаты. Предложенный метод оценки эталонного цикла нашел практическое применение при разработке новых компьютерных систем обработки ЭКГ в фазовом пространстве [12-14]. Медицинские испытания систем проводились Украинском НИИ кардиологии имени Н.Д. Стражеско.
При испытаниях был установлен ряд новых диагностических признаков ЭКГ в фазовом пространстве, которые позволили диагностировать больных ревматоидным артритом даже в тех случаях, когда их ЭКГ признавались неизмененными при традиционном анализе во временной области [12]. Предложенный метод позволяет выявить тонкие изменения морфологии циклов ЭКГ и тем самым повысить чувствительность и специфичность диагностики при массовых донозологических обследованиях населения. Он может быть использован для оценки функционального состояние операторов, работающих в условиях повышенного риска (водители транспортных средств, авиадиспетчеры, пилоты и т.п.) [13], а также для изучения влияния параметров внешней среды на ЭКГ здорового человека [14].
Выводы. Предложена стохастическая модель (6) процесса порождения циклических сигналов, которая является прямым обобщением известных в математике моделей периодической и почти периодической функций. Показано, что эта модель легко может быть обобщена на случай порождения циклических сигналов с изменяющейся морфологией отдельных циклов.
Несмотря на то, что предложенная модель основана на линейных операциях, которым подвергаются фрагменты эталона (1), эта модель описывает неравномерные во времени искажения отдельных циклов наблюдаемого сигнала, что характерно для многих реальных циклических сигналов, в частности ЭКГ.
Показано, что можно получить приемлемую оценку ненаблюдаемого эталона по реализации циклического сигнала на основе конструктивного алгоритма усреднения траекторий отдельных циклов в фазовом пространстве координат с использованием хаусдорфовой метрики.
Использование предложенного метода в компьютерных системах обработки ЭКГ позволило повысить чувствительность и специфичность ЭКГ диагностики.
Список литературы
Kanjilal P. P., Bhattacharya J., Saha G. Robust method for periodicity detection and characterisation of irregular cyclical series in terms of embedded periodic components // Phys. Rev.- 1999.- Vol. 59.- P. 4013–4025.
Whittaker E. T., Watson, G. N. Quasi-Periodic Functions // A Course in Modern Analysis. – Cambridge (England): Cambridge University Press, 1990 - P. 445-447.
Беркутов А.М., Гуржин С.Г., Дунаев А.А., Прошин Е.М. Повышение эффективности регистрации формы электрокардиосигнала корреляционной обработкой в цифровой осциллографии // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. - 2002, № 7.- С. 4-13.
Валужис А.К., Рашимас А.П. Статистический алгоритм структурного анализа электрокардиосигнала. – Кибернетика. - 1979, № 3.- С. 91-95.
Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: отчет по практике, решебник 11 класс.
Категории:
Предыдущая страница реферата | 1 2 3 4 5 | Следующая страница реферата