CC BY
42
The main feature of the digital signal processing for cardiosignals Ysenbai T. , Kunesbekov A. (Russian Federation)
Основная характеристика цифровой обработки сигнала для кардиосигналов
Усенбай Т. А. , Кунесбеков А. C. (Российская Федерация)
2Усенбай Талгат Абдижалелулы / Ysenbai Talgat - магистрант;
2Кунесбеков Абылайхан Сеилбекович / Kunesbekov Abilai - магистрант, кафедра систем управления и информатики,
Санкт-Петербургский Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики, оптики, г. Санкт-Петербург
Аннотация: в статье рассматривается основная характеристика цифровой обработки кардиосигналов с помощью программного продукта MATHLAВ. Выявлены основные характеристики частоты дискретизации при обработке медицинских сигналов.
Abstract: the article examines the main characteristics of the digital processing cardio signals using software MATHLAV. The basic characteristics the sampling frequency in the processing of medical signals.
Ключевые слова: ЦОС, кардиосигнал, интерполяция, децимация, дискретизация, частота.
Keywords: DSP, cardio, interpolation, decimation, sampling frequency.
При обработке кардиосигналов часто возникают вопросы с точки зрений цифровой обработки сигналов (ЦОС). Синтез, анализ и обработка кариосигналов является основной задачей при интерпретировании медицинских сигналов. Основной характеристикой ЦОС для кардиосигналов является частота дискретизация. Для проведения частоты дискретизации введем эталонную модель кардиосигнала. Она представлено на рисунке 1 [1, 2].
Частота дискретизации - частота получения непрерывных отсчетов. По графику можно определить, что R1 первый пик удара равен на 40-м отсчёте, а R2 второй пик удара на 130 отсчёте. Расстояние между ударами, т. е. R пиков составляет RR = 90. Для здорового сердца частота сердечного сокращения равна 75 ударов/минуту. Если в минуту 75 ударов, то частота дискретизации рассчитывается следующим путем:
отсчет секунда
ударов минуту отсчетов удар секунд минуту
= 110 [■
секунд
Рис. 2. Расположение R пиков для определения частоты дискретизации
Из расчета можем сказать, что частота дискретизации или частота сэплирования Р8=110Гц. С помощью частоты дискретизации мы можем восстановить исходный сигнал. Как нам известно по теореме Котельникова, частота дискретизации должна превышать желаемую частоту сигнала в 2 раза. Желаемая частота сигнала для подавления помехи от линий электропередачи равна 50Гц.
Для проверки значения частоты дискретизации введем термин «передискретизация». Передискретизация - это изменения значений частоты сэмплирования. Передискретизация широко применяется в цифровой обработке сигналов. Передискретизация работает двумя алгоритмами [3-5]:
1. Интерполяция - увеличения диапазона частоты.
2. Децимация - уменьшения диапазона частоты.
При интерполяции частоты дискретизации по графику можно определить, что изменяется качество сигнала. По рисункам можем определить, как влияет частота дискретизации на кардиосигнал в разном диапазоне. При FS=250 Гц волна Т заостренная (на графике черной стрелкой), по сравнению с калибровочным сигналом ЭКГ (рисунок 1) имеются искажения сигнала. А также появляются некие гармоники Р волны, на графике указаны красной стрелкой. При FS=500^ длина волны смещается, расстояния между RR волнами уменьшаются. Как нам известно, такой график интерпретируется как тахикардия (хаотическое сокращение сердца).
Рис. 3. Влияние интерполяции на кардиосигнал
При децимации частоту дискретизации можно определить по графику, при этом изменяется качество сигнала. При FS=80 Гц кардиосигнал не искажается, тем временем уменьшается качество сигнала.
Графическим результатом можно сказать, что частота дискретизации при интерполяции и децимации искажает форму, ведет к неправильной интерпретации результатов, уменьшает качество кардиосигнала. Таким образом, частота дискретизация FS=110 Гц была правильно вычислена, что не искажает форму сигнала [6].
Резюмируя вышеперечисленные данные, можем сказать, как влияют параметры ЦОС для обработки биомедицинских сигналов. Значения параметра F(S) = 110Гц валидны.
Литература
1. Алтай Е. А., Макешева К. К. Измерительные преобразователи биоэлектрической активности сердца. // Проблемы современной науки и образования. 2014. № 10 (28). С. 64-66.
2. Алтай Е. А. Методы детектирования биосигналов. // Проблемы современной науки и образования. 2014. №. 9 (27). С. 22-26.
3. Алтай Е. А. Алгоритмические, программные и технические средства идентификации паттернов биоданных. // Проблемы современной науки и образования. 2014. № 10 (28). С. 61-63.
4. Altay Y., Makesheva K. Computer modeling electrocardiogram signals using notch filters. // European research. 2015. № 3 (4). С. 20-23.
5. Калиниченко А. Н. Влияние частоты дискретизации ЭКГ на точность вычисления спектральных параметров вариабельности сердечного ритма. / А. Н. Калиниченко, О. Д. Юрьева. // Информационноуправляющие системы. - 2008. - № 2. - С. 46-49.
6. Mahesh S. H., Agarbala R. A. FIR equiripple digital filter for reductions of power line interference in the ECG signal. // Proceedings of the 7th wseas international conference on signal processing, robotics and automation. -2008. - P. 147-150.
