WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаРізне → Методи частотного та часового аналізу в системах обробки випадкових сигналів типу електроенцефалограм (автореферат) - Реферат

Методи частотного та часового аналізу в системах обробки випадкових сигналів типу електроенцефалограм (автореферат) - Реферат

АНОТАЦІЯ

Харченко О.І. Методи частотного та часового аналізу в системах обробки випадкових сигналів типу електроенцефалограм. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.12.17 – Радіотехнічні та телевізійні системи. Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського "ХАІ", Харків, 2007.

Дисертація присвячена вирішенню задачі розробки методів виділення інформаційних параметрів випадкових сигналів типу ЕЕГ. Проведено порівняльний аналіз частотних, часових та частотно–часових методів обробки випадкових процесів.

Обробка сигналів проводилась за допомогою перетворення Фур'є; параметричними методами (авторегресійний метод і метод Проні), методами віконного перетворення Фур'є та вейвлет-перетворення.

Запропоновано і досліджено нові методи аналізу випадкових сигналів: аналіз сигналів симетричних відведень, оцінка зміни миттєвої частоти в часі на основі частотного детектування ковзним вікном, метод виділення ритмів ЕЕГ–сигналу на основі обробки автокореляційної функції на ділянках відсутності шумової складової.

Розроблено структурну схему системи обробки сигналів цифрового електроенцефалографа.

Удосконалено метод визначення меж стаціонарності ділянок ЕЕГ на основі статистик Колмогорова–Смирнова для заданого рівня значущості, який не вимагає попередньої побудови математичних моделей, а також дозволяє знаходити межи стаціонарності за допомогою порогу, що задається таблицею, а не емпірично.

Ключові слова: обробка сигналів, електроенцефалограма, параметричні алгоритми, непараметричні алгоритми, спектральні методи, миттєва частота.

АННОТАЦИЯ

Харченко О.И. Методы частотного и временного анализа в системах обработки случайных сигналов типа электроэнцефалограмм. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.12.17 – Радиотехнические и телевизионные системы. Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского "ХАИ", Харьков, 2007.

Диссертация посвящена решению задачи разработки методов выделения информационных параметров случайных сигналов. В качестве исходных данных использовались электроэнцефалограммы, записанные при обследованиях здоровых и больных пациентов, а также реализации ЭЭГ лабораторных животных.

Проведен сравнительный анализ частотных, временных и частотно–временных методов обработки случайных процессов типа ЭЭГ.

Обработка сигналов производилась с помощью преобразования Фурье; параметрическими методами (авторегрессионный метод и метод Прони), обладающими высокой разрешающей способностью при выделении частотных компонент сигнала; методами оконного преобразования Фурье и вейвлет-преобразования, позволяющими проанализировать динамику функциональной активности мозга.

Показано, что ни один из известных методов в отдельности не позволяет полностью осветить все стороны биоэлектрической активности мозга.

Предложены и исследованы новые методы анализа электроэнцефало-грамм: анализ сигналов симметричных отведений, оценка изменения мгновенной частоты колебаний потенциалов мозга во времени на основе частотного детектирования скользящим окном, метод выделения ритмов ЭЭГ–сигнала на основе обработки автокорреляционной функции на участках отсутствия шумовой составляющей. Приведены примеры использования разработанных методов для решения конкретных задач, когда полученная информация является значимой для характеристики состояния мозга.

Разработана структурная схема подсистемы обработки сигналов цифрового электроэнцефалографа, которая может быть использована при создании аппаратных средств компьютерной диагностики заболеваний нервной системы, а также при массовом скрининге и диспансеризации.

Показано, что структура ЭЭГ является кусочно-стационарной и разработан метод определения границ стационарности участков ЭЭГ на основе статистик Колмогорова–Смирнова для заданного уровня значимости. Существенным преимуществом метода является отсутствие требования предварительного построения каких-либо математических моделей, которые для неоднородных процессов являются весьма приблизительными. Кроме того, в отличие от подавляющего большинства описанных в литературе методов сегментации ЭЭГ разработанный метод позволяет находить границы стационарности с помощью порога, задаваемого таблично, а не эмпирически, что обеспечивает повышение точности измерений.

Ключевые слова: обработка сигналов, электроэнцефалограмма, параметрические алгоритмы, непараметрические алгоритмы, спектральные методы, мгновенная частота.

ABSTRACT

Kharchenko O.I. Methods of frequency and time domain analysis in systems of random signal processing such as electroencephalograms. – Manuscript.

The dissertation on competition of scientific degree of Candidate of technical sciences by speciality 05.12.17 – radio and television systems. National Aerospace University named after N. Ye. Zhukovsky (KhAI), Kharkov, 2007.

The dissertation is devoted to solving of a problem of development of methods for retrieval of information parameters of random signals such as EEG. Comparative analysis of frequency, time and time-and-frequency processing methods of random processes is carried out.

Signal processing was executed with the use of Fourier transform, parametric methods (autoregression method and Prony's method), methods of window Fourier transform and wavelet-transform.

New methods of analysis of random signals are proposed and investigated: analysis of EEG-signals of the symmetric abductions, an evaluation of a modification of an instantaneous frequency brain potentials oscillations in time on basis of the frequency detection by a sliding window, a method of revealing of rhythms of the EEG-signal on basis of processing an autocorrelation function in segments where the noise component is absent.

Structural scheme of signal processing system of digital electroencephalograph is designed.

Method of the stationarity margins of EEG fields determination based on Kolmogorov - Smirnov statistics for the given level of significance was improved. This method does not require preliminary mathematical model design and defines stationarity margins with the aid of the threshold, assigned in table, instead of empirical.

Keywords: signal processing, an electroencephalogram, parametric algorithms, nonparametric algorithms, spectral methods, instantaneous frequency.

Підп. до друку 10.09.07. Формат 60х84 1/16. Спосіб друку – ризографія.

Умов. друк. арк. 1,0. Облік. вид. арк. 1,1. Тираж 100 прим.

Зам. № 2-679. Ціна договірна.

ХНУРЕ, 61166, Харків, просп. Леніна, 14

Віддруковано в навчально-науковому

видавничо-поліграфічному центрі ХНУРЕ

61166, Харків, просп. Леніна, 14

Loading...

 
 

Цікаве