Научная статья на тему 'Мониторинг деятельности сердца в условиях чрезвычайной ситуации'

Мониторинг деятельности сердца в условиях чрезвычайной ситуации Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
57
14
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЧРЕЗВЫЧАЙНАЯ СИТУАЦИЯ / EMERGENCY / ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ СЕРДЦА / HEART ACTIVITY / МОНИТОРИНГ / MONITORING / СРЕДСТВО БИОРАДИОТЕЛЕМЕТРИИ / BIORADIOTELEMETRIC MEAN

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Савельев Сергей Викторович, Рыбочкин Анатолий Федорович

Рассмотрена возможность мониторинга деятельности сердца в условиях чрезвычайной ситуации. Приведены средства мониторинга на основе регистрации оптических и механических проявлений сердечной активности, результаты исследований, отображающие эффективность использования данных технических средств, методы автоматизированной обработки сигналов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Савельев Сергей Викторович, Рыбочкин Анатолий Федорович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Monitoring of a heart action in an emergency situation

The basic work direction of functionality expansion for search engines of victims at extreme situations is introduction in their structure of biometric means. There are means for heart action monitoring of a person on the basis of optical and mechanical registration of heart functioning have been designed during job. Tests of devices have been executed, lacks of monitoring with use of the optical converter are established, frequency and peak methods of automated signals processing for mechanical displays of a heart activity with use computer means are developed.

Текст научной работы на тему «Мониторинг деятельности сердца в условиях чрезвычайной ситуации»

УДК 681.3

С. В. Савельев, аспирант, А. Ф. Рыбочкин, д-р техн. наук, Юго-Западный государственный университет

Мониторинг деятельности сердца в условиях чрезвычайной ситуации

Ключевые слова: чрезвычайная ситуация, деятельность сердца, мониторинг, средство биорадиотелеметрии. Key words: emergency, heart activity, monitoring, bioradiotelemetric mean.

Рассмотрена возможность мониторинга деятельности сердца в условиях чрезвычайной ситуации. Приведены средства мониторинга на основе регистрации оптических и механических проявлений сердечной активности, результаты исследований, отображающие эффективность использования данных технических средств, методы автоматизированной обработки сигналов.

Прогнозирование стихийных бедствий в горной местности с повышенной вероятностью возникновения чрезвычайного события чаще всего сводится к оценке вероятности инициирования чрезвычайной ситуации, однако точность прогнозов в ряде ситуаций не удовлетворяет практическим потребностям ввиду отсутствия своевременных статистических данных. Поэтому важную роль в потенциально опасных районах, где зачастую расположены горнолыжные базы отдыха, играет оснащенность средствами для обнаружения пострадавших. Их наличие позволяет избежать человеческих жертв и гарантировать безопасность пребывания, что способствует притоку туристов и благоприятно влияет на общее состояние данных районов. Для создаваемых в настоящее время средств обнаружения пострадавших под завалами снега или камней, к которым относятся индивидуальные лавинные маячки — биперы, предъявляются жесткие требования к надежности, компактности, простоте в эксплуатации. Не менее важным параметром для данного типа техники является его функциональность, благодаря которой возможно оптимально решить задачу обнаружения пострадавших и оказания им своевременной помощи в кратчайшие сроки [1]. На данный момент индивидуальные лавинные маячки — общепринятый тип оборудования для обеспечения безопасности при сходе лавин, и основным направлением работ по расширению функциональных возможностей является внедрение в их состав средств биометрии, что позволит проводить организацию поисково-спасательных

работ исходя из данных о функциональном состоянии организма каждого пострадавшего.

В работе рассматривается возможность мониторинга деятельности сердца человека в условиях чрезвычайной ситуации с использованием индивидуальных средств биорадиотелеметрии. Основной технической задачей является создание компактного мобильного устройства, не имеющего пространственно-распределенных сенсоров, которое устанавливается на тело человека и позволяет дистанционно определить основные физиологические параметры при переохлаждении тела человека, а также после сильных физических ударов.

Было предложено устройство (рис. 1), входящее в состав исследовательского комплекса с ЭВМ 9, для мониторинга деятельности сердца человека. Оно представляет собой перчатку с манжетой для фиксации, на которой расположены микроконтроллер 5, аналого-цифровой преобразователь (АЦП) 2, акселерометр 1, термометры 4 и 7, напальчник со встроенным оптическим преобразователем фото-плетизмограммы 6, усилитель сигнала фотоплетиз-мограммы 3, беспроводной интерфейс 8.

Сущность мониторинга с помощью данного устройства заключается в регистрации оптических проявлений деятельности сердца, ориентации в пространстве, двигательной активности, температуры тела и температуры окружающей среды. Основой для построения оптического преобразователя фото-

Рис. 1

Структурная схема устройства для мониторинга деятельности сердца на основе оптического преобразователя

плетизмограммы 6 является фототранзистор, совмещенный с инфракрасным светодиодом. Объем тканей дистальной фаланги пальца в течение периода исследования остается постоянной величиной, а объем крови, заполняющий ткани, постоянно меняется, динамически повторяя фазы сердечного цикла. Изменения объема крови регистрируются фототранзистором за счет отражения излучения све-тодиода от поверхности эритроцитов, с выхода которого снимается сигнал фотоплетизмограммы, отражающий сердечную активность. Акселерометр 1 представляет собой микросхему, сочетающую инерционные микромеханические структуры и электрические схемы на одном кристалле. Измеряя изменения в микромеханических структурах, вызываемых приложенным к прибору ускорением, акселерометр выдает значения разности проекций между абсолютным и гравитационным ускорением на три плоскости. В статичном состоянии регистрируется угол наклона устройства относительно гравитационного поля Земли, исходя из чего определяется ориентация в пространстве тела человека. По динамике изменения значений разностей проекций ускорения можно судить о двигательной активности тела человека [2]. Термометр 4 регистрирует температуру тела с поверхности запястья.

С усилителя 3 сигнал фотоплетизмограммы поступает на вход АЦП 2. Оцифрованное значение напряжения с АЦП 2, показания акселерометра 1, термометров 4 и 7 считываются микроконтроллером 5 и передаются посредством беспроводного интерфейса 8 с постоянной частотой дискретизации на ЭВМ 9, где отображаются в графическом виде.

Были проведены исследования работы устройства на волонтерах в полевых условиях в зимнее время года. Волонтеры в теплой одежде последовательно надевали на руку устройство, после чего принимали положение лежа для того, чтобы свести к минимуму влияние артефактов, связанных с движением тела человека, на сигнал фотоплетиз-мограммы. В начале каждого опыта измерялась и фиксировалась амплитуда сигнала фотоплетизмо-граммы на АЦП 2. Регистрировалось время ¿£, в течение которого амплитуда сигнала фотоплетиз-мограммы ослаблялась на — 24 йБ вследствие уменьшения микроциркуляций крови в тканях дистальной фаланги пальца из-за переохлаждения. При этом время ¿£1 и температура поверхности запястья Тн1 соответствуют опытам с затянутой на руке манжетой, а ¿£2 и Тн2 — с расстегнутой манжетой. Волонтер № 1 — мужчина 25 лет, рост 176 см, вес — 70 кг; волонтер № 2 — мужчина 25 лет, рост 168 см, вес 62 кг; волонтер № 3 — мужчина 26 лет, рост 173 см, вес 84 кг; волонтер № 4 — мужчина 29 лет, рост 187 см, вес 92 кг (табл. 1, 2).

В результате исследований (см. табл. 1) было установлено, что с уменьшением температуры

Таблица 1 Регистрация устройством оптических проявлений сердечной активности исследуемых в положении лежа

Параметры исследования Температура окружающей среды, °С

-4 -6 -10 -13

Волонтер № 1 Тн1, ¿ЕЪ с Тн2, °С ¿£2, с 14,15 734 1 14,21 768 | 13,24 695 14,02 713 12,49 401 12,52 418 12,28 388 I 12,16 395 0

Волонтер № 2 Тн1, °С ¿ЕЪ с Тн2, °С ¿Е2, с 16,81 983 16,98 1121 16,44 904 16,55 1018 15,08 729 15,43 764 13,54 805 ■ 13,82 747 !

Волонтер № 3 Тн1, °С ¿Е1, с Тн2, °С ¿Е2, с 14,97 665 15,17 717 13,1 643 13,21 670 11,75 392 12,11 421 11,36 378 ■ 11,64 389 0

Волонтер № 4 Тн1, ¿Е1, с Тн2, °С ¿Е2, с 15,67 833 15,80 859 15,22 805 15,41 848 15,01 780 15,12 813 14,74 722 ■ 14,97 795 ■

Таблица 2 Регистрация устройством оптических проявлений сердечной активности исследуемых в положении лежа при погружении кисти руки под снег

Параметры исследования Температура окружающей среды, °С

-4 -6 -10 -13

Волонтер № 1 Тн1, °С ¿Е1, с Тн2, °С ¿Е2, с 15,02 512 ■ 14,87 521 | 14,59 489 I 14,44 515 | 13,75 370 13,83 435 12,81 324 1 12,41 312 Щ

Волонтер № 2 Тн1, ¿Е1, с Тн2, °С ¿Е2, с 16,24 878 ■ 16,34 897 | 15,91 867 ■ 16,99 863 | 14,07 687 14,48 702 14,01 575 I 14,21 612 Щ

Волонтер № 3 Тн1, °С ¿Е1, с Тн2, °С ¿Е2, с 14,0 1 474 ■ 14,02 505 | 12,47 394 1 12,11 411 | 12,05 408 1 12,25 464 | 11,57 344 1 11,80 335 |

Волонтер № 4 Тн1, °С ¿Е1, с Тн2, °С ¿Е2, с 16,4 785 15,85 826 15,46 796 ■ 15,94 774 ■ 15,78 751 ■ 15,41 765 ■ 13,87 704 ■ 14,78 720 I

уменьшается время работы устройства с использованием оптического преобразователя фотопле-тизмограммы вследствие снижения интенсивности микроциркуляций крови в тканях из-за их переохлаждения. Также установлено, что при затягивании манжеты на запястье снижается про-

должительность работы из-за затруднения притока крови к кисти руки. Результаты опытов с погружением верхней конечности под слой снега (см. табл. 2) определяются положением руки под завалом, который ограничивает кровоток к дис-тальной фаланге. Крепление устройства на руке имеет низкую надежность при ударах и резких движениях. Помимо этого при длительном мониторинге с помощью данного устройства у испытуемых возникало чувство дискомфорта.

Средство биорадиотелеметрии с оптическим преобразователем для регистрации сердечной активности находит ограниченное применение при длительном использовании, поэтому было предложено устройство, входящее в состав исследовательского комплекса с ЭВМ 9, для мониторинга на основе регистрации механических проявлений деятельности сердца. Структурная схема устройства приведена на рис. 2.

Устройство включает в себя электромагнитный сейсмический датчик 1, акселерометр 4, термометр 7, аналого-цифровой преобразователь (АЦП) 2, микроконтроллер 5, инструментальный усилитель 3, регулятор усиления 6 и беспроводной интерфейс 8.

Сущность мониторинга с помощью данного устройства заключается в регистрации механических проявлений сердечной активности человека, ориентации в пространстве, двигательной активности, температуры тела. Устройство крепится в прекарди-альной области грудной клетки человека с помощью нагрудных ремней. Микроконтроллер 5 считывает показания с акселерометра 4, определяет ориентацию устройства в пространстве, в зависимости от чего проводит подстройку регулятора усиления 6, задающего значение коэффициента передачи инструментального усилителя 3.

Под влиянием вибраций, обусловленных сокращениями сердца [3], передающихся через грудную клетку и корпус устройства, сердечные толчки регистрируются электромагнитным сейсмическим датчиком 1 , сигнал с которого поступает на инструментальный усилитель 3, а затем на вход АЦП 2. Оцифрованное значение напряжения 1ц с АЦП 2, показания акселерометра 4, термометра 7 считывают-ся микроконтроллером 5 и передаются посредством

Рис. 2

Структурная схема устройства для мониторинга на основе регистрации механических проявлений деятельности сердца

беспроводного интерфейса 8 с постоянной частотой дискретизации Af = 956,94 Гц (период выборки T = = 1,045 • 10-3 с) на ЭВМ 9, где отображаются в графическом виде.

Программное обеспечение на ЭВМ 9 проводит асинхронное считывание значений Lt из устройства посредством беспроводного интерфейса, которые затем записываются в сдвиговый буфер FIFO [0.. N-1] размерностью N = 4096 байт. Далее вычисляются значения коэффициентов Фурье для N-мерного вектора FIFO = (L0, Li, ..., Ln-1) [4]. Отрезок времени, представляющий собой период для анализа функции сигнала, определяется по формуле

t = NT.

(1)

Из выражения (1) сдвиговый буфер FIFO содержит данные о сигнале, длительность которого равна 4280,32 • 10-3 с. Значения комплексных коэффициентов Фурье Ck функции FIFO(t) с заданным периодом можно получить как скалярное произведение FIFO(t) и ejkt:

Ck = (FIFO (t), e

jkt

(2)

Для этого необходимо задать вектор ek, соответствующий системе ортонормированных функций ejkt, а скалярное произведение этого вектора и вектора FIFO определит значение коэффициента Фурье для дискретных значений:

Ñ = FIFO, eb .

(3)

Функция ejkt = cos (kt) + j sin (kt) по определению функции комплексной переменной соответствует N-мерному вектору, компонентами которого являются выборки ejkt с интервалом

t

Аю = T =

N

(4)

Отсюда вектор

ек = (1, е''Мю, е''2Мю, ..., е^~1)Мю) (5)

Далее значения коэффициентов определяются через скалярное произведение векторов:

N-1

N i ^

-j (t / N) kt

N

(k = 0, 1, 2, ..., N - 1). (6)

k=0

В результате выполнения программы получается массив коэффициентов Фурье С[0...4095], в котором элементы С[0,.,2047] являются действительными и характеризуют спектр исходного сигнала

1

с шагом частоты Атс = ———.

с 2Аю^

Так как исследованию подвергается не бесконечный участок сигнала, после определения значений коэффициентов Фурье массив С[0,.,2047] подвергается оконному преобразованию. При использовании прямоугольной оконной функции проявился

Новые практические разработки и схемотехнические решения

эффект утечки, выраженный в появлении в спектральной составляющей боковых лепестков, связанный с тем, что анализируемый сигнал в буфере FIFO не содержит целых циклов периодических компонент, обусловленных сокращениями сердца, а частота дискретизации А/ не связана с частотой сокращения сердца. В связи с этим было принято решение об использовании оконной функции Хемминга:

(7)

Алгоритм программы для ЭВМ 9 приведен на рис. 3. При заполнении буфера FIFO значениями Li выполняется цикл быстрого преобразования Фурье (БПФ), выходными данными которого является массив C[0...4095]. Далее осуществляется поиск элемента M массива С имеющего максимальное значение, алгоритм которого приведен на рис. 4,

• n N -на интервале i = 0... — -1.

2

После нахождения элемента массива C[M], имеющего максимальное значение и соответствующего систолическим толчкам сердца, можно рассчитать частоту сокращения сердца:

60 M

P = 60 AfrM =

2 AwN

30M 30M

t

(сокр./мин),

(8)

где t = 4,28032 с.

Абсолютная ошибка метода вычисления значения частоты сокращения сердца составляет

AP = I0: 2h

3,5044 (сокр./мин).

(9)

Из зависимости (9) следует: чтобы уменьшить ошибку вычислений, необходимо увеличить значение времени h. Исходя из выражения (1), точность зависит от периода выборки T и размерности буфера FIFO N. Приняв значения N = 8192 и T = 4,18 х х 10-с с, ошибка метода вычисления составит АР = = 0,438 (сокр./мин). Программное обеспечение для ЭВМ 9 было изменено исходя из данных требований, что позволило проводить вычисление значения частоты сокращения сердца с заданной погрешностью.

Исследования работы устройства для мониторинга (см. рис. 2) проводились на волонтерах в полевых условиях в зимнее время года. Под верхнюю теплую одежду волонтеров устанавливалось устройство в прекардиальной области грудной клетки, после чего они принимали положение лежа на спине. При помощи прорезиненных спортивных снарядов создавалось давление на устройство, которое, в свою очередь, давило на грудную клетку. Измерялась амплитуда сигнала с электромагнитного сейсмиче-

с

Начало

j

Рис. 3

Алгоритм программы для определения частоты сокращения сердца

№ 5-6(17-18)/20П |

биотехносфера

Ç Конец_J

M = i;

MAX = C[i];

i = + 1

Рис. 4

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

.Алгоритм поиска максимального элемента М массива C

ского датчика 1 устройства в зависимости от силы давления (табл. 3).

При давлении устройства на грудную клетку, равном 0,16 кг/см2 (нагрузка — 10 кг), наблюдалось увеличение амплитуды сигнала, что обусловлено приемлемым прижатием устройства, а увеличением нагрузки — ослабление амплитуды сердечных толчков из-за сдавливания грудной клетки.

При помощи прорезиненных спортивных снарядов создавалось давление на живот человека с последовательным увеличением давления в ходе эксперимента. Измерялась амплитуда сигнала с электромагнитного сейсмического датчика 1 устройства (см. рис. 2) в зависимости от силы давления (табл. 4).

В результате исследования было установлено, что величина давления снарядов на живот человека практически не влияет на регистрацию сердечных толчков (см. табл. 4). При увеличении давления

Таблица 3

Влияние давления устройства на грудную клетку человека

Давление устройства, кг/см2

Волонтер № 1

Волонтер № 2

Волонтер № 3

Волонтер № 4

Амплитуда сигнала, dB

0 0 0 0 0

0,16 +1,5 +1,8 +2,4 +2,8

0,33 -0,8 -0,8 -0,2 0

0,5 -2,4 -2 -1,7 -2,5

0,66 -2,9 -2,4 -2,3 -3,1

0,83 -3,1 -2,7 -2,8 -3,2

Таблица 4

Влияние давления устройства на живот человека

Давление устройства, кг/см2

Волонтер № 1

Волонтер № 2

Волонтер № 3

Волонтер № 4

Амплитуда сигнала, dB

0 0 0 0 0

0,014 +0,5 +0,4 0 0

0,028 +0,8 +0,8 +0,2 +0,4

0,042 +1 +0,8 +0,2 +0,6

0,056 +1,1 +1 +0,5 +0,6

0,07 +1,1 +1 +0,8 +0,8

прорезиненных снарядов на живот и на грудную клетку человека с установленным на ней устройством проводилось определение частоты сокращения сердца с заданной погрешностью.

Таким образом, наиболее подходящим к использованию в условиях чрезвычайных ситуаций является устройство на основе регистрации механических проявлений сердечной активности (см. рис. 2).

Далее было разработано программное обеспечение для ЭВМ 9, в котором принимаемые оцифрованные значения напряжения Li с устройства (см. рис. 2) посредством беспроводного интерфейса записываются в сдвиговый буфер FIFO [0...N—1] размерностью N = 1024 байта (рис. 5). При полном заполнении буфера начинается сдвиг старых значений в сторону младших индексов буфера на количество вновь принимаемых байтов. Таким об-

1,095 с

Ячейка FIFO FIFO FIFO FIFO FIFO FIFO FIFO FIFO FIFO FIFO FIFO FIFO

буфера [0] [1] [2] [3] [4] [5] [1018] [1019] [1020] [1021] [1022] [1023]

Значение L4 L5 L6 L7 L8 L9 L1022 L1023 L1024 L1025 L1026 L1027

Направление сдвига

Рис. 5 | Заполнение буфера FIFO

биотехносфера

| № 5-Б(17-18)/2011

разом, реализуется потоковое представление сигнала с электромагнитного сейсмического датчика 1 в зависимости от времени.

Для анализа деятельности сердца применяется аппроксимирование с помощью сочетательного сравнения средних значений амплитуд сигналов на различных временных участках исходного сигнала. Суть его заключается в том, что с помощью системного таймера проводится асинхронное чтение буфера FIFO с постоянной частотой дискретизации fd. Часть считанного буфера FIFO, начиная с индекса смещения ¿0 и заканчивая значением (N — 1),

разделяется на тетрады FIFO

i0 ... i0 +

N - i

-1

FIFO

io +

N - i

K

o

ло +

2(N - io) _ 1 K

K

FIFO [i0 +

2(N - io) . 3(N - io) ;

+ -io + ^--1

... FIFO [i0 + , где K — количество те-

(К - 1)(N - 10)

+-%-...N - 1

К

трад. Для каждой тетрады вычисляется интенсивность, представляющая собой среднее значение

амплитуды сигнала: + )

K £

^-1

FIFO[i]

(i-1)(N - io )

i— i(\ +

M —

K

N - i

, где i = {l..K}. (io)

o

K

Полученные Mt сравниваются по числу возможных парных сочетаний относительно друг друга, и по результатам сравнения формируется двоичный код образа формы сигнала b 2, ..., Ъз, Ъ1 из про-

CK 2

странства K! разрядностью CK = r.

Для случая, где K = 4, индекс смещения принимает значения ¿0 = {0, 4, 8, 12, ..., N—5}, буфер FIFO разделяется на четыре тетрады: FIFO[io...io +

+ -

N - i

4

FIFO 3(N - io)

- 1 ], FIFO

N - i

io +

o

N - io i + -1

N - i

io +—2

o

.Io +

3(N - io) -1 4

FIFO [i0 +

N-1

Для каждой тетрады вычисляется интенсивность:

N-U

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

,+N-o-1

u, +

^-1

o ■ 4

£ FIFO[i]

^ 2

£ FIFO[i]

M1 —

N - i 4

-, M2 —

i—io

N-in 4

o

N - i 4

o

i + 3(N-io) 1

io + 4 1

£ FIFO[i]

M3 —

. . N-io

i—io +

N - i,

4

o

Нет

1 i

B = B << 1;

Нет

©

B=B +1; B=B << 1; B = B << 1;

1

B = B +1; B = B << 1; B = B << 1;

1

Нет

©

1

B = B << 1;

B = B +1; B=B << 1; B = B << 1;

1

^ Конец ^

Рис. 6 I Алгоритм формирования двоичного кода образа формы сигнала

o

- 1=l0 + 4

M4 = -^

4

N-1

£ FIFO[l]

3(N-I0)

0

после чего полученные значения сравниваются по числу возможных парных сочетаний относительно друг друга, и формируется шестиразрядный двоичный код образа формы сигнала (рис. 6).

Сформированные шестиразрядные коды B соответствуют образам форм, аппроксимирующих реальную форму пульсограммы человека (рис. 7). Ось абсцисс соответствует тетрадам буфера FIFO, ось ординат — четырехуровневой интенсивности [5]. Каждый уровень количественно не определен.

Шестиразрядные двоичные коды B имеют равновероятную возможность выпадения:

Р =

1

K!'

(11)

Рис. 7

Вид образов форм, аппроксимирующих реальную форму пульсограммы человека, и соответствующие им двоичные и восьмеричные коды

Новые практические разработки и схемотехнические решения

Априорная неопределенность (энтропия) при K = = 4 составит

K

H(A) = -X Pi log Pt = 4,58 бит. (12)

i=1

Результатом проводимых опытов являются кодовые сообщения, имеющие длину

С

Начало

Se = fd ' he

(13)

где te длительность опыта; fd = 60 Гц — частота считывания кодов; Se — суммарное количество считанных кодов из пространства K!

Апостериорная энтропия кодового сообщения в результате опыта определяется по формуле

S„

H (В/A) = -£ j log

j=1 Se

(14)

где В — выпадающие коды выборки; А — кодовое сообщение; ^ — суммарные частоты выпадающих у-х кодов.

В ходе работы были проведены исследования 50 человек в нескольких состояниях: состояние 1 — до функциональной нагрузки; состояние 2 — после одноминутной функциональной нагрузки; состояние 3 — после пятиминутной функциональной нагрузки. В результате каждого опыта был записан сигнал с АЦП, отражающий сердечную активность испытуемого.

Для аппроксимирования данных сигналов необходимо определить значение индекса смещения ¿0, для чего в программное обеспечение была введена тестовая подпрограмма (рис. 8). Суть подпрограммы заключается в том, что изначально индекс смещения ¿0 задается равным нулю. Далее последовательно открываются файлы Г1ЬЕ[]] с записанными сигналами с АЦП, где у = {1...150} — порядковый номер файла. Для каждого файла формируется последовательность двоичных кодов, после чего определяется апостериорная энтропия кодового сообщения Н(В/А). Затем определяется разница между априорной и апостериорной неопределенностью [6], содержащейся в кодовом сообщении:

I(B, A) = H(A) - H(B/A).

(15)

Величина I(B, A) также отражает количество информации в кодовом сообщении. Данное значение записывается с накоплением в массив /[/'],

где V = jl... ^^ ^ j. После анализа 150 файлов находят среднее значение I[i'] для индекса смещения i0 = const. Индекс смещения i0 последовательно увеличивается на значение, равное четырем, что кратно количеству тетрад буфера FIFO, и далее определяется средняя разность априорной и апостериорной неопределенностей I[i'], пока значение i0 не равно значению N - 4 = 1020.

J

i0 = = 0

j= 1

i' = -- 0

Рис. 8 Алгоритм тестовой подпрограммы для определения значения индекса смещения

В результате работы подпрограммы получен массив I, отражающий зависимость средней разницы между априорной и апостериорной неопределенностями в результате исследований 50 человек от значения индекса смещения ¿0 (рис. 9).

Из зависимости следует, что на интервале, соответствующем индексу смещения ¿0 от 624 до 880, неопределенность кодовых сообщений, полученных во время экспериментов, имеет наименьшее значение относительно априорной неопределенности. Чем больше апостериорная энтропия Н(В/А)

Индекс смещения

Рис. 9

График зависимости средней разницы между априорной и апостериорной неопределенностью от значения индекса смещения

кодового сообщения, тем больше информации содержится в нем [7].

Для анализа записанных сигналов было принято значение ¿q = 624. Интервал времени, в котором производится аппроксимирование с помощью сочетательного сравнения, равен

т = (N - ¿0) j/, (16)

где А/ = 956,94 Гц — частота дискретизации сигнала, отсюда т = 0,418 с, что приблизительно соответствует периоду систолы сердца в состоянии покоя.

Имеющиеся записанные сигналы были проанализированы с использованием предложенного аппрок-

симирования. В результате для каждого сигнала были получены частоты выпадения кодов в кодовом сообщении. К примеру, в результате исследований была установлена зависимость: при увеличении функциональной нагрузки на человека происходит увеличение энтропии кодовых сообщений. В табл. 5 приведены частоты выпадения кодов для различных состояний волонтера № 1.

При анализе сигналов механических проявлений сердечной активности повышение информативности сообщения достигается путем точной установки индекса смещения, задающего интервал времени, в котором производится аппроксимирование сигнала.

Таблица 5 I Частоты выпадения кодов для различных состояний волонтера № 1

№ п/п Дата состояния Код Энтропия, бит

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

228 216 201 198 210 225 177 180 120 57 54 114 141 156 108 45 30 78 135 147 99 39 27 75

i 17.01.11 Состояние 1 81 64 8 1 8 49 9 71 33 42 9 14 0 16 15 2 0 70 3 92 0 0 0 13 3,616709

2 17.01.11 Состояние 2 52 74 3 1 4 23 30 23 4 32 36 40 15 5 5 51 3 49 39 33 49 3 4 22 4,061263

3 17.01.11 Состояние 3 88 32 7 7 12 16 11 16 15 69 24 9 22 16 6 13 11 77 15 77 31 9 5 12 4,029369

4 28.01.11 Состояние 1 168 42 2 1 18 45 2 63 37 23 0 0 0 6 9 16 24 30 0 64 0 0 4 46 3,429972

5 28.01.11 Состояние 2 104 40 3 2 11 30 23 34 28 31 10 18 2 5 6 32 42 24 37 45 12 5 17 39 4,110513

6 28.01.11 Состояние 3 73 60 18 11 25 39 32 30 32 24 1 26 4 15 18 18 18 28 12 27 14 19 19 37 4,318272

Новые практические разработки и схемотехнические решения

Таким образом, использование биперов, оснащенных средством регистрации механических проявлений сердечной активности, термометром и акселерометром позволит осуществить мониторинг деятельности сердца, а также определить функциональное состояние человека на основе данных о наличии движения и ориентации тела человека в пространстве, температуре тела, что немаловажно при организации процесса поиска и извлечения пострадавших из-под завалов.

| Литература |

1. Brugger H., Falk M. Analysis of avalanche safety equipment for backcountry skiers. Avalanche News, 2003; 66:34—38.

2. Цзя Н. Обнаружение падения человека с помощью акселерометра [Текст] // Электроника: Наука, технология, бизнес. 2009. № 5. С. 54-58.

3. Ткаченко Б. И. Нормальная физиология человека. М.: Медицина, 2005. 928 с.

4. Лазарев С., Рогожкин Е., Захарук Ф. Быстрое преобразование Фурье для обработки сигналов в устройствах автоматизации // Современные технологии автоматизации. 1999. № 1. С. 64-66.

5. Рыбочкин А. Ф., Праведникова С. В. Кодирование акустических сигналов и формирование их образов спектров // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2009. № 10. С. 14-17.

6. Рыбочкин А. Ф., Захаров И. С. Системный анализ акустических сигналов пчелиных семей с использованием кодовых сообщений. Курск: Гос. ун-т.; Гуманит.-техн. ин-т, 2009. 400 с.

7. Босс В. Лекции по математике. Т. 4. Вероятность, информация, статистика. М.: КомКнига, 2005. 216 с.

Издательство «Политехника» представляет

Лк

Интеллектуальный капитал. Материализация интеллектуальных ресурсов в глобальной экономике / В. В. Макаров, М. В. Семенова, А. С. Ястребов; под ред. В. В. Макарова. — СПб.: Политехника, 2012. — 688 с.: ил.

ISBN 978-5-7325-0965-6 Цена: 990 руб

В книге рассмотрены правовые основы существования интеллектуальной собственности (ИС), экономическое обоснование оценки нематериальных активов и их капитализации в интеллектуальной организации. Исследуются генезис и значение интеллектуального капитала в экономике, роль его неотъемлемой составляющей — знаний.

Показано эволюционное развитие понятия «объект ИС» от библейских времен до современной трактовки в международном законодательстве и законодательстве РФ. В главах об авторском и смежных правах и промышленной собственности подробно классифицированы объекты ИС: не только художественные произведения или отдельные результаты технического творчества (изобретения, промышленные образцы, товарные знаки и др.), но и новые результаты интеллектуальной деятельности, приобретающие в настоящее время статус объектов гражданско-правового регулирования. Подробно классифицированы нормативы отчислений авторского гонорара за использование оригинальных произведений и отчислений различных субъектов творческой деятельности. Изложены правовые способы защиты при использовании любых объектов ИС, освещена современная проблематика в сфере оборота их правового регулирования. Охарактеризованы ценностные ориентиры общественной и экономической значимости объектов ИС. Последовательно изложены принципы возникновения интеллектуального капитала, способы измерения стоимости объектов ИС при их использовании в общественной жизни, экономике и коммерческой деятельности. Охарактеризована интегрированная связь специального образования и предпринимательства в становлении инновационного менеджмента по управлению нематериальными ресурсами. Авторы предлагают кластерную характеристику нематериальных ресурсов, способных стать основными факторами при капитализации предприятий.

Монография написана на базе новейшего зарубежного и российского законодательства, международных соглашений, зарубежного и российского опыта охраны прав на объекты интеллектуальной собственности.

Книга предназначена для широкого круга читателей - бизнесменов, консультантов, преподавателей, научных работников, она будет полезна студентам и аспирантам, обучающимся по экономическим специальностям, а также слушателям тренингов и специальных профессиональных семинаров.

J

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.