close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

Метод_;docx

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
ТИМАШЕВА Татьяна Геннадьевна
ЭФФЕКТИВНЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ
МИЛЛИМЕТРОВЫХ СИГНАЛОВ, ОТРАЖЕННЫХ ОТ ОБЪЕКТА
СО СЛОЖНЫМ ХАРАКТЕРОМ ДВИЖЕНИЯ
Специальность 05.12.04 –
Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения
АВТОРЕФЕРАТ
диссертация на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Москва – 2014
Работа выполнена на кафедре Радиоприемных устройств
ФГБОУ ВПО «НИУ «МЭИ»
Научный руководитель:
Официальные оппоненты:
доктор технических наук, профессор
ГРЕБЕНКО Юрий Александрович
ХРИСТОФОРОВ Владислав Николаевич,
д.т.н., доцент, начальник производственнотехнологической лаборатории 132
«ОКБ МЭИ»
ФИН Виктор Александрович,
к.т.н., старший научный сотрудник, старший
научный сотрудник “НИИ Точных Приборов”
Ведущая организация:
Филиал ОАО "Объединенная РакетноКосмическая Корпорация" –
"НИИ Космического Приборостроения"
(г. Москва)
Защита состоится 19 июня 2014г. в 13-00 на заседании диссертационного
совета Д 212.157.05 при ФГБОУ ВПО «НИУ «МЭИ» по адресу: 111250, Москва,
Красноказарменная ул., д.17, аудитория А – 402.
Отзывы в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направить по
адресу: 111250, Москва, Красноказарменная ул., д.14, Ученый совет ФГБОУ
ВПО «НИУ «МЭИ».
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте ФГБОУ ВПО
«НИУ «МЭИ» www.mpei.ru.
Автореферат разослан «_____» апреля 2014 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета Д 212.157.05
кандидат технических наук, доцент
Т.И. КУРОЧКИНА
2
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность работы. В реальной жизни объекты, движение которых
обусловлено большим количеством факторов, встречаются довольно часто. Наиболее
сложный характер имеют перемещения отдельных участков поверхности живых
организмов, на которые влияют многочисленные физиологические процессы, такие
как ритм сердца, дыхание, колебание центра тяжести и др.
Эффективно измерять сверхмалые перемещения участков поверхности живых
объектов можно радиолокационными методами. Разработкой таких методов
занимались И.Я. Иммореев, А.С. Бугаев, В.В. Чапурский, В.И. Калинин и др. При
этом использовались широкополосные радиолокационные сигналы, что усложняет
технические решения и не позволяет реализовать устройства с низкими
массогабаритными характеристиками.
Под руководством профессора Усанова Д.А. из Саратовского университета
разработан лазерный метод измерения малых и сверхмалых перемещений, который
предполагает использование монохроматического сигнала оптического диапазона.
В радиочастотном диапазоне монохроматические сигналы используются в
разработках, которые уже более 10 лет под руководством В.А. Федорова ведутся на
кафедре радиоприѐмных устройств (РПУ) НИУ «МЭИ». Группой сотрудников был
разработан
радиолокационный
микроволновый
датчик
для
измерения
микроперемещений облучаемой поверхности. На основе этого датчика был
создан аппаратно-программный комплекс для измерений и анализа сигналов,
отраженных от человека. Успешность разработки подтверждается дипломами,
медалями и патентами РФ.
Эффективность проделанной на кафедре работы подтверждается внедрением
опытных образцов радиолокационного измерителя в таких организациях как:
гражданские клиники и госпитали Министерства Обороны, спецподразделения
ФСБ РФ, подразделения МЧС РФ, институты Российской Академии наук – Институт
Высшей Нервной Деятельности и Нейрофизиологи АН РФ, Научный Центр Здоровья
Детей (НЦЗД) РАМН. Несмотря на достигнутые успехи, проблема повышения
3
точности измерения малых перемещений дистанционными средствами остается
актуальной.
В диссертации предлагаются и изучаются новые методы повышения точности за
счет совершенствования алгоритмов обработки сигналов, отраженных от объектов со
сложным характером движения. Выбор человека в качестве объекта исследования в
диссертации оправдан теми многочисленными задачами, которые связаны с
дистанционной оценкой здоровья и функционального состояния человека.
В процессе проведения исследований сигналов, отраженных от человека, была
выявлена квазихаотическая природа изменения фазы этих сигналов во времени.
Использованием
свойств
квазихаотических
сигналов
и
методами
их
формирования и анализа занимались многие зарубежные и отечественные ученые,
например, Ф.Мун, Л.Гласс, М.Мэки, Р. Кроновер, Е.Федер. Большой вклад в
исследование и применение квазихаотических сигналов внесли ученые НИУ «МЭИ»:
М.В. Капранов, В.Н. Кулешов и их ученики А.И. Томашевский, В.Г. Чернобаев, A.B.
Хандурин и др.
Определение
фрактальных
параметров
квазихаотических
сигналов
и
использование их для оценки функционального состояния человека является
актуальным научным направлением, как для теоретических, так и для прикладных
исследований.
Целью диссертационной работы является разработка новых эффективных
методов обработки радиолокационных сигналов, отраженных от объектов со
сложным характером движения, с целью повышения точности измерений малых
перемещений фазовым методом, а также разработка методов определения параметров
квазихаотических сигналов и методик их использования для оценки функционального
состояния человека.
Основные задачи, решаемые в работе:

Разработка новых эффективных методов обработки отраженного от объекта
сигнала с целью повышения точности измерения малых перемещений;

Использование методов нелинейной динамики для определения фрактальных
параметров информативных составляющих фазы отраженного сигнала;
4

Исследование возможности применения фрактальных параметров для
интегральной оценки функционального состояния человека;

Разработка математической модели сигнала, отраженного от объекта со
сложным характером движения, с учетом его хаотических свойств;

Проверка адекватности разработанной математической модели реальным
характеристикам сигнала, отраженного от объекта со сложным характером движения.
Методы исследования. В настоящей работе для решения поставленных задач
использовались методы спектрального анализа, методы теории нелинейной
динамики, методы интегральной оценки функционального состояния объекта.
Теоретические методы сочетались с исследованиями на основе компьютерного
моделирования, а также с экспериментальными методами.
Положения, выносимые на защиту:

Фазовые
методы
радиолокационных измерений отраженного
сигнала,
обеспечивают высокую точность измерения малых перемещений поверхности
объектов со сложным характером движения;

Метод динамической калибровки сигнала, позволяет устранить собственные
низкочастотные шумы и тренды постоянной составляющей аналогового тракта
измерителя;

Адаптивный алгоритм скользящего временного окна усреднения, позволяют
повысить точность измерения частоты пульсового компонента;

Метод обработки модуля спектра фазы отраженного сигнала с помощью
адаптивной спектральной маски, позволяет повысить точность определения
мгновенной частоты ритма сердца при наличии помехи в виде составляющей сигнала,
обусловленной дыханием;

По значениям фрактальных параметров информативных компонент фазы
отраженного сигнала можно провести интегральную оценку функционального
состояния человека;

Работоспособность
представленной
математической
модели
сигнала,
отраженного от объекта со сложным характером движения подтверждена
экспериментально.
5
Научная новизна определяется следующими новыми научными результатами,
полученными автором лично:

Разработан метод повышения точности определения мгновенной частоты по
амплитудному спектру ритма сердца с помощью спектральной маски;

Разработан и экспериментально проверен метод подавления низкочастотных
компонент и постоянной составляющей аналогового тракта измерителя с помощью
динамической калибровки сигнала;

Разработан адаптивный алгоритм фильтрации сигнала пульсового компонента;

Установлен квазихаотический характер фазы сигнала, отраженного от
человека;

Предложен и запатентован способ интегральной оценки функционального
состояния человека по фрактальным параметрам фазы отраженного сигнала;

Предложен и запатентован способ бесконтактной регистрации траектории
перемещения центра тяжести человека, находящегося в вертикальной позе;

Предложен алгоритм математического моделирования сигналов, отраженных
от объекта со сложным характером движения, имеющих заданные параметры
хаотического компонента.
Практическая значимость. Предложенные алгоритмы повышения точности
измерений реализованы в последней версии радиолокационного измерительного
комплекса «Пульсар». Этот комплекс, использующий разработанные в диссертации
методы и алгоритмы, может применяться для решения многих практически важных
задач: диагностика различных заболеваний, оценка работоспособности операторов
сложных установок, мониторинг функционального состояния пилотов самолетов в
режиме перегрузки, машинистов метро и поездов дальнего следования, разработка
аппаратуры антитеррористического применения, измерение и анализ вибраций
машин и механизмов, а также в бесконтактных полиграфах.
Результаты использования комплекса «Пульсар» показали его высокую
эффективность
для
экспресс-диагностики
функционального
состояния
при
мониторинге больших групп населения. Результаты диссертационной работы
6
используются для оценки состояния организма детей под влиянием учебных и
физических нагрузок в НЦЗД РАМН.
Использование результатов работы. Научные результаты, полученные в
диссертационной работе в виде алгоритмов и методов, использовались в
госбюджетной НИР №1030093 кафедры РПУ МЭИ «Развитие теоретических основ
построения
информационно-телекоммуникационных
средств
обеспечения
безопасности энергетических объектов и установок» (раздел 7) в 2010–2011 гг.
Автором выполнен договор с ООО «Коэнергия» по НИОКР «Разработка
радиолокационного метода оценки в одном луче функциональных состояний
опорно-двигательной системы и сердечно-сосудистой системы человека» (грант
УМНИК-2009).
Результаты диссертационной работы использованы НЦЗД РАМН и в учебном
процессе НИУ «МЭИ», что подтверждено актами о внедрении.
Апробация работы. Научные доклады, отражающие содержание данной
работы, были представлены на следующих научно-технических конференциях: XV,
XVI и XVII Международных научно-технических конференциях студентов и
аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (Москва, МЭИ; 2009,
2010, 2011 гг.); LXIV научная сессия Российского научно-технического общества
радиотехники, электроники и связи им. А.С. Попова, посвященная Дню Радио, 2009г.
По результатам научных исследований был выигран конкурс на получение гранта РФ
по программе «УМНИК-2009».
Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ.
Материалы диссертации опубликованы в научных журналах «Вестник МЭИ» и
«Медицинская техника», входящих в список ВАК, в двух статьях в журнале
«Радиотехнические тетради», в журнале «Наука и технологии в промышленности», в
четырех тезисах докладов международных конференций.
Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех
глав, заключения, списка литературы из 92 наименований. Общий объем диссертации
составляет 147 страниц машинописного текста, включая 85 рисунков и 14 таблиц.
7
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
Во Введении обоснованы актуальность темы диссертации и выбор объекта
исследования, сформулированы цель работы, а также задачи, которые необходимо
решить
для
повышения
эффективности
использования
радиолокационного
измерителя малых перемещений при неконтактном определении физиологических
параметров человека.
В первой главе проведен анализ литературных источников, посвященных
устройствам и методам измерения малых и сверхмалых перемещений. Обсуждаются
основные свойства и особенности этих методов, а также различные области их
применения.
Показано,
что
основным
преимуществом
радиолокационного
зондирования является способность электромагнитных волн распространяться в
разнообразных диэлектрических средах и, кроме того, возможно зондирование, когда
приѐмник и передатчик расположены с одной стороны исследуемого объекта.
Сформулированы цель и основные задачи исследования, показаны научная
новизна и практическая ценность работы, приведены основные положения,
выносимые на защиту.
Во второй главе проведен анализ изменения фазы отраженного сигнала,
соответствующего сложному характеру движения облучаемой площадки на теле
человека. Известно, что фаза отраженного сигнала изменяется пропорционально
изменению расстояния до антенны радиолокатора. Следовательно, измеряя изменение
фазы отраженного сигнала во времени, мы фактически измеряем характер
микроперемещений облучаемой площадки.
Для определения изменения фазы предлагается использовать приемник с
квадратурными каналами. Обработку сигнала в канале преобразования необходимо
проводить,
предварительно
устранив
низкочастотный
шум
и
постоянную
составляющую, которые по амплитуде сравнимы с низким уровнем полезного
сигнала пульсового компонента. В главе описан метод устранения НЧ-шумов и
постоянной составляющей аналогового тракта измерителя с помощью алгоритма
обработки парных выборок.
8
Входной сигнал подается на схему обработки сигнала на промежуточной
частоте (рис.1) через электронные ключи.
УПЧ
сигнальнонго
канала
Электронный
ключ - 2
Аналоговый
смеситель
ФНЧ
Усилитель
Аналоговый
смеситель
ФНЧ
Усилитель
sin
АЦП
1
p/2
УПЧ
опорного
канала
150 МГц
cos АЦП
2
Контроллер
150 МГц +
Электронный
доплер.составляющая
ключ - 1
Рис.1. Структурная схема обработки сигнала в канале преобразования
(на промежуточной частоте)
Подавление
НЧ-шума
и
постоянной
составляющей
производится по
следующему алгоритму: при замкнутых ключах осуществляется преобразование в
цифровую форму сигнала, приходящего на вход АЦП (1-ая выборка), затем с
помощью электронных ключей отключается ВЧ–канал. После переходного процесса
длительностью 20 мкс, определяемого полосой пропускания сигнального канала,
производится преобразование постоянной составляющей и НЧ-шумов аналогового
тракта (2-ая выборка). Данные 1-ой и 2-ой выборок запоминаются в ОЗУ
контроллера, затем производится вычитание 2-ой выборки из 1-ой, после чего цикл
выборок повторяется с интервалом 500 мкс. На рисунке 2 приведена осциллограмма
переходного процесса в работающей схеме после размыкания электронных ключей.
Рис.2.
Осциллограмма
временных
соотношений
при работе
электронного ключа
9
Поскольку в процедуре парных выборок возможно просачивание входного
сигнала в канал преобразования, необходимо уровень этого сигнала максимально
возможно уменьшить. Это требование реализуется путем применения двух
последовательно включенных электронных ключей (уровень подавления входного
сигнала одним ключом составляет около минус 60 дБ на частоте 150 МГц).
Таким образом, реализованный алгоритм парных выборок позволяет устранить
в реальном времени в процессе измерения постоянную составляющую и шумовой
компонент в квадратурных сигналах, что существенно уменьшает ошибку
измерения.
Следует отметить, что регистрация физиологических параметров осложняется
тем, что измерения проводятся на фоне мешающих сигналов, параметры которых
изменяются во времени. Кроме того, мгновенная частота сигнала пульсового
компонента изменяется во времени по физиологическим причинам. Причем, эти
изменения имеют важный диагностический смысл. Поэтому в системе измерения и
обработки отраженного от человека сигнала необходимо предусматривать
адаптивные алгоритмы подавления мешающих сигналов и выделения мгновенной
частоты полезного сигнала. В диссертации предложен адаптивный алгоритм
измерения мгновенной частоты пульса. В адаптивном алгоритме размер окна
усреднения определяется управляющим сигналом, подаваемым на вход 2 блока
сглаживания, как показано на рисунке 3.
UД (t )  UЦТ (t )  UП (t )
UД (t)
ФВЧ
Линяя
задержки
UЦТ (t )
ФНЧ
T Пi
1 UП (t ) Спектральный анализ
Вход 1
Блок
сглаживания
-1
U Д ( t)  U ЦТ (t )
+
БПФ
Маска
-1
1
Вход 2
T  T0  Tпi
+
  T Пi
Рис.3. Адаптивный модуль выделения пульсового компонента
10
T0
Далее пульсовой компонент подвергается процедуре быстрого преобразования
Фурье, в результате которой получается модуль спектра пульсового компонента с
глобальным максимумом на частоте основной гармоники пульса. По частоте
основной гармоники, вычисляется значение длительности текущего периода
пульса Тпi, которое определяет текущую длительность окна сглаживания.
Рис. 4. Вид спектра пульсового сигнала, полученного контактным (а)
и радиолокационным (б) методами.
Для более точного определения мгновенной частоты пульса предлагается
использовать алгоритм спектральной маски (рис.3). Форма маски обусловлена
формой модуля спектра реального сигнала пульсового компонента, полученного
контактным методом (рис.4-а). Спектр такого сигнала представляет собой набор
спектральных составляющих, которые можно описать кривой Гаусса с параметрами,
значения которых определяется по результатам эксперимента с контактным
датчиком.
При измерении радиолокационным методом спектр пульсового компонента
существенно отличается от спектра сигнала, полученного контактным методом, так
как
основной
максимум
спектра
пульсового
компонента,
полученного
радиолокационным методом, смещен по частотной оси из-за наложения на него
четвертой гармоники спектра сигнала дыхания (рис.4-б). Вторая и третья гармоники
спектра пульсового компонента не подвержены влиянию гармоник сигнала дыхания.
Суть метода заключается в учѐте верхних гармоник в спектре пульса.
11
Для коррекции положения основного максимума спектра на частотной оси
используется спектральная маска, которая генерируется в компьютерной программе
по алгоритму, использующему нормальный закон распределения для гармоник маски:
2
2
 n3m 
 n2m 
nm2




2 2
2 2
2 2
3
1
2
M (n, m)  a  e
 a e
 a e
1
2
3
(1)
где n – номер отсчета в маске на частотной шкале; m – номер отсчета частотной
шкалы, на котором в данный момент находится максиму первой гармоники маски, аi
и σi – амплитудный коэффициент и СКО i-ой гармоники маски, определенные
экспериментальным путем.
Данный алгоритм формирует маску, в которой по мере удаления от основной
гармоники диапазон исследования расширяется, а его амплитуда уменьшается. Это
позволяет учитывать смещѐнные верхние гармоники.
Алгоритм поиска основной гармоники пульса для каждой маски с максимумом
на m-ом отсчете частотной шкалы делает предположение, что именно на этой
частоте (соответствующей номеру m) находится основная гармоника пульса и строит
для этого случая маску (с текущим номером m). Затем умножает спектр пульсового
компонента на сформированную маску:
N
P(m)   S (n)  M (n, m)
n0
(2)
где S(n) – n-ый отсчет модуля амплитудного спектра пульсового компонента; M(n,m) –
n-ый отсчет спектральной маски, максимум первой гармоники которой находится на
m-ом отсчете частотной шкалы; N – общее количество отсчетов амплитудного
спектра.
Так как номер отсчетов на частотной шкале связан с конкретной частотой в
диапазоне поиска основной гармоники пульса, то каждый результат перемножения
P(m) также связан с этой определенной частотой. Проанализировав изменение
произведения маски на обрабатываемый спектр, в качестве основной гармоники
12
пульса выбирается та частота, на которой произведение маски и спектра максимально
(рис.5).
Рис. 5.
Изменение скалярного
произведения маски на
обрабатываемый спектр, в
зависимости от частоты
1-ой гармоники маски
Обращение частоты, на которой определен максимум, дает нам текущее
значение длительности кардиоцикла.
В результате работы алгоритмов, описанных во второй главе, удается выделить
из фазы отраженного от человека сигнала информативные составляющие, связанные с
ритмом сердца, дыхания, а также с функцией удержания равновесия.
В третьей главе по выделенным из основного сигнала информационным
составляющим (траектория движения и ритмограмма сердца) проводится вычисление
ряда статистических характеристик, предназначенных для оценки состояния
сердечно-сосудистой и опорно-двигательной систем человека, а также некоторых
других физиологических параметров. Оценка функционального состояния позволяет
прогнозировать возможность расстройств этих жизненной важных функций и
способствует совершенствованию ранней диагностики.
Изучение экспериментально полученных ритмограмм сердца и траекторий
перемещения центра тяжести (ЦТ) разных людей показало, что в этих процессах
присутствует хаотическая составляющая. Спектральный анализ указанных процессов
показал, что их частотный спектр имеет спадающий характер и содержит некратные
частотные интервалы, в которых мощность спектральных компонентов наиболее ярко
выражена. Это говорит о фрактальном характере процессов.
Подходы
теории
нелинейной
динамики
дают
возможность
получить
количественные оценки, описывающие исследуемую систему. Такой оценкой служит
корреляционная размерность (Dc) ритма сердца или траектории перемещения ЦТ
тела
человека.
Она
количественно
характеризует
13
систему
динамического
удерживания ритма сердца и положения ЦТ в необходимых пределах. Как отмечено
в работах И. Пригожина, М. Мэки и др., чем выше значение параметра DC, тем
сложная нелинейная система более динамична, пластична и устойчива в целом. Найти
корреляционную размерность позволяет процедура Грассбергера-Прокаччиа, в
соответствии с которой расстояние k (n,n’) между любой парой точек исследуемого
процесса есть величина, равная:


1/ 2
2
k
 (n, n' )    x
x
k
i1 nk i n'k i 
(3)
где k – размерность вложения, определяемая как наименьшее число независимых
переменных, однозначно определяющее установившееся движение динамической
системы; n, n’ – элементы выборки.
Алгоритм расчета Dc основан на вычислении корреляционного интеграла C(l),
для каждого l равная нормированному количеству пар точек рассматриваемого
объекта, расстояние между которыми не превосходит l:

N
C (l )  lim
N 2  H l   (n, n' )
N 
k
k
n,n'1

(4)
где H(x) – ступенчатая функция Хевисайда, такая, что H(x) = 0 для x < 0 и H(x) = 1
для x > 0; N – общее число элементов в измеряемой последовательности.
Видно, что корреляционный интеграл это нормированное на N2 количество пар
точек, расстояние между которыми не превышает l.
Теоретически корреляционная размерность определяется формулой:
ln C (l )
D  lim lim
c l 0 N  ln l
(5)
Аналитически или численно этот двойной предел оценить очень сложно, но
геометрически DC определяется как тангенс угла наклона к графику ln C(l) от ln l.
Результаты расчетов корреляционного интеграла и корреляционной размерности
по результатам измерений группы испытуемых, а также их анализ приведены в тексте
диссертации.
14
Об изменении устойчивости работы функциональной системы сигнализирует
изменение еще одного количественного параметра – фрактального параметра β. В
теории самоорганизации сложных систем фрактальный параметр обладает
прогностическим смыслом, который отражает степень организованности и
динамической устойчивости регуляторных процессов. Оптимальным значением этого
параметра
для
монофрактальных
систем,
как
показано
в
монографии
«Самоорганизованная критичность» (П.Бак и К.Чен), является близость его к единице.
Параметр  вычисляется по начальному участку спектров ритмограммы сердца и
траектории ЦТ, который аппроксимируется степенной функцией
S = f
(-β)
, как
показано на рисунке 6.
Рис. 6. Спектры огибающей
ритмограммы сердца и траектории движения ЦТ
Исследование характеристик двух разных систем организма (сердечнососудистой и опорно-двигательной), управляемых из одного центра (центральной
нервной системы), позволило автору разработать способ интегральной оценки
функционального состояния человека по фрактальному параметру β. Для нахождения
параметра
β
необходимо
найти
функцию
S = f(-β),
наилучшим
образом
аппроксимирующую дискретный спектр мощности фазы отраженного сигнала.
Используя полученные значения фрактальных параметров β для траекторий ЦТ
и ритмограмм сердца, можно построить фазовую плоскость функциональных
состояний испытуемых (рис. 7).
15
Рис. 7.
Фазовая плоскость функциональных
состояний человека
На основании полученных экспериментальных данных на фазовой плоскости
выделяются три области: нормальных, пограничных и патологических состояний.
Откладывая на графике точки с координатами значений фрактального параметра β,
делается вывод, в какую функциональную группу входит испытуемый.
Предложенный интегральный метод оценки позволяет отслеживать изменения в
функциональном состоянии двух важнейших систем организма: опорно-двигательной
и сердечно-сосудистой, и по полученным графическим результатам сделать
предварительные заключения о наличии возможных отклонений в здоровье
испытуемых.
В четвертой главе описывается возможность математического моделирования
сигналов, отраженных от человека, содержащих информацию о ритме сердца и
траектории перемещения центра тяжести человека.
Фаза отраженного от человека сигнала содержит информацию о доплеровских
составляющих, порожденных движением облучаемой площадки под действием
физиологических процессов ритма сердца и движения ЦТ. Ритмограмма сердца и
траектория перемещения ЦТ человека являются сложными процессами с
колебательными и хаотическими составляющими.
В спектре сигнала выделяют основные частотные диапазоны, которые связаны с
регулирующими ритм сердца и функцию равновесия системами.
За основу математической модели сигнала, описывающего ритм сердца и
траекторию перемещения ЦТ человека, взято разностное уравнение отображения
окружности:
16
x
 xn  r  ( K / 2p )  F (2p  xn ), mod(1)
n1
(6)
где mod(1) означает, что x є [0,1], K, r – управляющие параметры модели; F(хn) –
нелинейная функция, в которую входят основные частоты спектра отраженного
сигнала
n
F (2p  xn )   sin( 2p  f  xn )
i
i0
(7)
где fi – основные частоты в спектрах ритмограммы сердца или траектории
перемещения ЦТ человека, хn – текущий отсчет разностного уравнения (6).
Для исследования устойчивости модели достаточно определить значение
старшего показателя Ляпунова, который рассчитывается по формуле:
1 N
  lim
x )
 ln( x
n1 n
N  N n0
(8)
где N – количество отсчетов в реализации исследуемого процесса, хn – текущий отсчет
разностного уравнения (6).
В случае, если значение старшего показателя Ляпунова меньше нуля, процесс
будет устойчивым. Показатель Ляпунова является удобной характеристикой,
позволяющей однозначно определить тип режима нелинейной системы.
Для оценки адекватности разработанной математической модели, степени еѐ
близости к параметрам реальных сигналов проведен ряд экспериментов, с помощью
специально
созданной
установки
на
базе
компьютера
и
измерительного
радиолокационного комплекса «Пульсар». С помощью компьютерной программы
проводилось возбуждение вибростенда по заданной математической модели.
При облучении вибростенда радиолокационным сигналом с применением
программы измерения и анализа были рассчитаны статистические и спектральные
характеристики модельного сигнала.
Таким образом, была получена возможность сравнения параметров модельных и
реальных сигналов.
В Заключении перечислены основные новые результаты работы.
17
Публикации по теме работы
1. Тимашева
Т.Г.,
Мизирин
А.В.,
Федоров
В.А.,
Храмцов
П.И.
Радиолокационный комплекс «Пульсар» и возможности его использования в
интегральной оценке состояния организма человека // Медицинская техника
№2 (260) 2010. с. 13-20
2. Тимашева Т.Г., Анишкин С.А., Борисов А.В., Федоров В.А., Савков Н.Н.
Исследование радиолокационных сигналов, отраженных от биологических
объектов // Вестник МЭИ №5 2011г. с. 102-107
3. Тимашева Т.Г., Федоров В.А., Мизирин А.В., Храмцов П.И. Устройство
для бесконтактной регистрации траектории центра тяжести человека //
Патент РФ №2433786 20.11.2011
4. Тимашева Т.Г., Федоров В.А., Мизирин А.В., Храмцов П.И. Способ
интегральной оценки состояния организма человека // Патент РФ №2429786
27.09.2011
5. Тимашева Т.Г., Федоров В.А., Мизирин А.В., Храмцов П.И. Способ
бесконтактной регистрации траектории проекции центра тяжести человека на
горизонтальную
плоскость,
находящегося
в
вертикальной
позе //
Патент РФ №243559 10.01.2012
6. Тимашева Т.Г. Описание метода выделения частоты ритма сердца при помощи
спектральной маски. Часть 1 // Радиотехнические тетради №43 2010г. с. 33-35.
7. Тимашева
Т.Г.,
Борисов
А.В.,
Федоров
В.А.
«Радиолокационный
измерительный комплекс для дистанционной оценки функционального состояния
человека» // Радиотехнические тетради №43, 2010г. с. 27-32
8. Тимашева Т.Г., Борисов А.В., Федоров В.А. Радиолокационный измерительный
комплекс для дистанционной оценки функционального состояния человека» // Наука
и Технологии в промышленности № 4 2010г. стр. 54-62
9. Тимашева Т.Г., Мизирин А.В., Федоров В.А.
Применение доплеровского
радиолокатора миллиметрового диапазона для точных измерений в медицине //
Тезисы докладов 64-ой научной сессии Российского научно-технического общества
радиотехники, электроники и связи им. А.С. Попова, посвященной ДНЮ РАДИО.
РНТОРЭС с. 229-231
18
10. Тимашева Т.Г. Анализ флуктуаций центра тяжести тела человека с позиции
нелинейной динамики // Тезисы докладов XIII междунар. науч.-техн. конф. cтудентов
и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика». М.: Издательский
дом МЭИ, 2007, том 1 с. 316-317
11. Тимашева Т.Г. Интегральная оценка устойчивости функционального состояния
по анализу параметров ритмограммы сердца и пространственных параметров
положения центра тяжести тела человека // Тезисы докладов XIV междунар. науч.техн. конф. cтудентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и
энергетика» М.: Издательский дом МЭИ, 2008, том 1 с.262-264.
12. Тимашева
Т.Г.
Применение
радиолокационного
метода
регистрации
параметров ритма сердца и положения центра тяжести тела человека для оценки его
функционального состояния // Тезисы докладов XV междунар. науч.-техн. конф.
cтудентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика»
М.: Издательский дом МЭИ, 2009, том 1 с. 245-246
13. Тимашева Т.Г. Анализ состояния функции равновесия с использованием
методов нелинейной динамики // Тезисы докладов XVI междунар. науч.-техн. конф.
cтудентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» М.:
Издательский дом МЭИ, 2010, том 1 с.313-314
14. Тимашева Т.Г., Борисов А.В. Адаптивная обработка сигналов при измерении
физиологических параметров человека с помощью доплеровского радиолокатора //
Тезисы докладов XVII междунар. науч.-техн. конф. cтудентов и аспирантов
«Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» М.: Издательский дом МЭИ, 2011,
том 1 с. 314-315
19
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа