вход Вход Регистрация



Блок выделения информативных признаков (БВІО) психофизиологической информации составляется из устройства, которое осуществляет преобразование и первичную обработку информации, и канального микропроцессора, в котором происходит выделения врачебных признаков и статистических параметров процессов.

Из датчиков первичной информации и электродов психофизиологическая информация поступает на вход БВІО в аналоговой форме. Устройства регистрация информации и ее первичной обработки выполненные в виде модуля, который условно названный модулем вычислительной техники (ВОТ). В состав модуля ВТ входят датчики первичной информации (ДПІ), усилителе-преобразователи ( П-П) формирующие устройства (ФП), устройства управления и соединение усилительной части с вычислительной (ПУ и С), аналоговый переключатель (АП) с блоком управления (БУ), преобразователь аналог-код (ПА-К), микропроцессор первичной обработки (МПО). Структурная схема модуля ВОТ приведена на рис. 4.2.

Модуль обеспечивает параллельную обработку информации, которая поступает по нескольким каналам с целью сокращения общего времени обработки психофизиологической информации (найдоцильнише применение модулей на четыре и восемь каналов).

Как аналоговый переключатель можно использовать интегральную схему среднего уровня интеграции (например, К590 КН2 на четыре аналоговых входа или подобный ей на восемь входов), преобразователь аналог-код должен обеспечивать преобразование восьми сигналов по быстродействию и точности и согласовываться с усилительной частью по уровням сигналов.

 

 

 

 

 

 

Рисунок 4.2 – Структурная схема модуля вычислительной техники [8]

 

 

Наиболее широким частотным спектром со всех электрофизиологических сигналов владеет електромиограма — 1 Гц ч 2 кГц. Для нее частота дискретизации должна быть не меньше 10 кГц.

Точность обработки сигналов практически не должна превышать 1%, что отвечает семы двоичным разрядам преобразователя аналог-код. Однако, учитывая возможное изменение полярности сигналов (например, зубцов ЕКГ), а также дрейф изолинии, нужно выбирать преобразователь аналог-код, рассчитанный на не менее чем девять разрядов.

Этим требованиям удовлетворяет преобразователь Ф7077, что имеет класс точности 0 ч 5% (11 разрядов), частоту преобразования 105 Гц и уровень входных сигналов ± 1 или ± 5 В.

Управление преобразователем проводится от микропроцессора, который в модуле ВТ обеспечивает:

1) связь с БФП — проверку состояния каналов, периодическую проверку их калибрование, прием сигналов о недостоверности информации и осуществление реакции на них (определение номера неисправного канала, его блокирование);

2) управление преобразователем аналог-код — переключение каналов на вход преобразователя, поддержку необходимой частоты превращения в каждом из них, формирование массивов информации;

3) первичную обработку информации — проверку ее достоверности, сглаживание и фильтрацию, аппроксимацию сигналов (определение характерных точек процесса);

4) передачу краткой (первично обработанной) информации на МІКРО-ЕОМ вторичной обработки, формирование и хранение массива данных о характерных точках каждого процесса, передачу массивов в МІКРО-ЕОМ для вторичной обработки;

5) контроль за по состоянию модуля;

6) формирование информации о состоянии модуля и передаче в устройстве отображения (пульты управления и инструктора).

Проверка достоверности информации проводится с целью контроля за техническим по состоянию элементов системы путем подачи сигналов, которые калибруются, на вход, а также для установления информационного сигнала на входе.

Особое значение имеет процедура фильтрации сигнала при обработке психофизиологической информации, которая поступает от организма человека, занятой профессиональной деятельностью или тренировкой.

В обеих случаях полезный сигнал поступает на фоне препятствий разного происхождения: сетевых, миографических, вызванных активностью скелетных мышц, сдвигом электродов по поверхности тела, поляризационных препятствий в системе перехода электрод- кожа и др. Высокочастотное препятствие ослабляется оператором сглаживания.

Наиболее эффективный оператор экспоненциального сглаживания, который определяется соотношением[7]

 

(4.4)

 

или[7]

 

(4.5)

 

Реализация оператора осуществляется согласно простому рекурентного соотношению[7]

 

(4.6)

 

При выборе образа аппроксимации сигнала мы стремились разработать универсальный метод описания любого электрофизиологического процесса, который позволяет осуществить сжатие информации путем выделения из процесса только тех признаков, которые содержат полезную информацию ( так называемые врачебные признаки) для оптимизации целевой функции системы идентификации состояния организма относительно индивидуальных или усредненных психофизиологических норм. По физическому смыслу эти параметры делятся на амплитудные ( амплитуды зубцов, отклонений и т.д.), временные (продолжительность зубцов, фаз дыхания, латентный период и др.), частотные (ритмы энцефалограммы), статистические (гистограма), такие, что описывают форму (крутизна фронтов, убылей).

Большинство процессов описываются амплитудно-временными параметрами. Поэтому их анализ составляется из определения характерных точек кривой (ХТК) и анализа последних для выявления искомых врачебных признаков.

Первая часть такого анализа, определение ХТК, есть инвариантной к виду кривих и потому может быть реализованная с помощью программы, записанной в постоянном устройстве МП первичной обработки, которая запоминает. При этом определяются экстремумы процессов, временные интервалы между ними, точки перегиба, перехода через изолинию (нулевую линию), экстремум производной процесса. Такой алгоритм обеспечивает значительное сжатие информации. Так, например, для ЕКГ при небольшом уровне препятствий — в 4-8 раз, для ПГ — более чем в 10 раз.

Сжатия проводится с помощью линейной аппроксимации путем минимизации интегрального критерия [8]:

 

(4.7)

 

где yвих(t) — начальный процесс; yап (t) — что аппроксимирует отрезок; ε — допустимая погрешность.

Выделение информативных признаков (врачебных и статистических) осуществляется канальной МИКРО-ЕВМ типа НЦ-ОЗТ по алгоритмам, которые будут рассмотрены дали.

 

© 2018
  • Сайт "Литературка"
  • мы собираем различную техническую, образовательную, научную литратуру