Academic literature on the topic 'Інформативний сигнал'

У статті запропоновано інформаційну технологію статистичного управління процедурою ультрафільтрації при програмному гемодіалізі на основі інформації, отриманої з сигналів біоімпедансометрії.У статті проведено аналіз літературних джерел, який показав гостру необхідність розробки системи інформаційної підтримки процедури гемодіалізу або її автоматизації. Недосконалість класичних методів оцінкирівня гідратації пацієнта не дозволяє використовувати їх в якості сигналів індикації стану біологічного об'єкта в режимі реального часу. Аналітичний огляд показав, що найбільш підходящим сигналом, за допомогоюякого можливий моніторинг стану пацієнта, є сигнал біоімпедансометріі. Метою роботи була розробка інформаційної технології моніторингу стану пацієнта і статистичного управління процедурою ультрафільтрації на основі сигналів біоімпедансометріі. Для аналізу таких сигналів був обраний коваріаційний аналіз, такяк він дозволяє оцінити глобальні та локальні тренди сигналу з урахуванням його нестаціонарності, а такожоцінити значимість зміни цих трендів. На тренди класичного коваріаційного розкладання, в роботі був запропонований модифікований коваріаційний метод аналізу, який дозволяє враховувати відносну зміну трендів біоімпедансних сигналів на декількох частотах, і, тим самим, зменшуючи суму випадкового залишку. Такий підхіддозволяє, збільшуючи чутливість методу до динамічних змін, отримати додатковий інформативний параметр. Експериментальні дослідження на пацієнтах, які перебувають на процедурі програмного гемодіалізу,показав ефективність запропонованого методу. Адекватність отриманих статистичних рішень повністюпідтвердилася результатами контрольного дослідження - вимірювання рівня гематокриту.

Розглянуто проблематику побудови сигнальних перетворювачів магнітного трекінгу для систем доповненої реальності. Інформативні сигнали систем магнітного трекінгу описуються функціональними залежностями, основними аргументами яких є відстань між актюаторними та сенсорними котушками та кути їх взаємного нахилу. Для розрахунку просторового положення використовують математичні моделі, які описують розподіл сформованих актюаторними котушками магнітних полів та сигналів сенсорних котушок. Сигнальний перетворювач пристроїв магнітного трекінгу розроблено на основі програмованої системи на кристалі PSoC сімейства 5LP Family Cypress Semiconductor. Представлені результати експериментальних досліджень сімейств сигналів при зміні відстані між котушками та кутів їх взаємного положення.

Незважаючи на постійне удосконалення підходів до діагностики та лікування гострого інфаркту міокарда, зберігається актуальність стратифікації ризику несприятливих наслідків цього захворювання. Відомо, що у хворих із гострим коронарним синдромом із перших годин від початку захворювання досить часто реєструються шлуночкові аритмії, які можуть бути предикторами раптової смерті.Одним з інформативних методів прогнозування розвитку фатальних шлуночкових аритмій у пацієнтів із гострим інфарктом міокарда є моніторування ЕКГ з можливістю аналізу варіабельності ритму серця, пізніх потенціалів шлуночків і дисперсії інтервалу QT. На сучасному етапі розробка нових математичних методів і алгоритмів обробки біологічних сигналів, а також клінічні результати дозволили визначити роль аналізу варіабельності серцевого ритму (ВСР) у кардіології в прогнозуванні розвитку преморбідних станів і навіть імовірності раптової смерті.Зміна показників ВСР є наслідком порушення балансу симпатичної й парасимпатичної регуляції серцевої діяльності, субстратом для електричної нестабільності міокарда та виникнення фатальних аритмій.Таким чином, метод ВСР можна досить активно застосовувати для виявлення хворих із високим ризиком виникнення фатальних аритмій на тлі гострого інфаркту міокарда. Але на сьогодні існують проблеми, пов’язані з оцінкою чутливості, специфічності й предикторної потужності цього методу щодо прогнозування раптової серцевої смерті та оцінки електричної нестабільності серця.

Рухомі частини та вали машин установлюються у корпуси за допомогою підшипників кочення, що забезпечують високий коефіцієнт корисної дії (ККД) їх роботи. Підшипники кочення є слабкою ланкою практично будь-якої машини. Дефекти підшипників (знос кілець, викришування та ін.) володіють малою коливальною енергією, тому для виділення інформативних компонентів із зашумленого вібросигналу необхідно застосовувати спеціальні методи математичної обробки сигналу. Своєчасність та правильність визначення дефектів підшипників кочення на стадії їх зародження, зміна експлуатаційних параметрів обладнання забезпечує підвищення ефективності планово-профілактичних ремонтів (за фактичним станом обладнання) на 8–12 %. Тому розробка заходів, які б діагностували стан вузлів, є актуальною. Досвід показує, що більшість “дефектних” деталей, повернених дистриб’юторам, насправді такими не є. Зазвичай їх передчасна поломка відбувається через інші чинники: від пошкоджень, викликаних суміжними компонентами і системами, відмовою в їх роботі, неправильністю установки. У дослідженні проаналізовано виникнення несправностей в експлуатації підшипників кочення та надані етапи розвитку дефектів підшипників кочення. Проведена робота є початковим етапом розробки методики діагностування несправностей підшипників кочення та одним з етапів створення віброакустичного приладу для виявлення дефектів вузлів спеціальної техніки. Перспективою подальших наукових досліджень є розробка пристрою для діагностування вузлів обладнання спеціальної техніки на основі спектрального аналізу, який дозволить здійснити перехід в експлуатації обладнання із системи планово-попереджувальних ремонтів до ремонтів за фактичним станом, та дасть можливість визначати час та причини виходу з ладу підшипників кочення, а також дозволить ефективно застосувати бездефектні підшипники для ремонту.

Ковалевський С. В., Сидюк Д. М. Ідентифікація об'єктів дослідження з використанням сигнатур. Oбробка матеріалів тиском. 2020. № 1 (50). C. 210-216. В роботі запропонований спосіб обробки зображення для подальшого розпізнавання об'єктів різних структур штампованок на основі зображень (фотографії). Цей метод дозволяє зробити інваріантними невраховані фактори, які можуть вплинути на якість фотографії. Як об'єкт дослідження виступають зразки шліфів сталей після термічної обробки. Час витримки і умови охолодження ідентичні для всіх випадків. Обробка зображень передбачає їх попереднє поліпшення, а саме видалення шумів і виставляння авторівней, подальше перетворення в цифровий масив даних, отримання гістограми зображення з подальшим виділенням більш інформативною частини сигнатури. Перетворення безперервного сигналу (зображення) в сигнатуру за допомогою дискретизації і квантування виконано в системі MatLab 6.1 і дозволило виключити суб'єктивні фактори візуального аналізу і класичних методів розрахунку співвідношення структур в металі. Кількість інтервалів приймається рівним 10. Тестове і навчальне безлічі формуються в програмі Microsoft Access на основі даних про зображення, термічної обробки, склад і співвідношенні структур. У програмі NeuroPro 0.25определяется значимість входів і встановлюється взаємозв'язок між температурним режимом, фазами в структурі і сигнатурою зображення. Підтверджено можливість прогнозу структури і зображення фаз на основі температурного режиму, типу і часу охолодження. Додатково вирішена зворотна задача можливості прогнозу технологічних параметрів термічної обробки на основі раніше існуючих прикладів. Метод застосуємо до будь-якої кількості інтервалів, від 2 до 255. Збільшення кількості інтервалів може дати можливість відтворити прогнозовану структуру в якості зображення.

Актуальність теми дослідження. Установлено, що запровадження дієвих вібродіагностичних заходів із вчасного виявлення відмов вузлів тягової зубчастої передачі електропоїздів є актуальним завданням. Постановка проблеми. Вібродіагностування механічних вузлів електропоїздів вважається ефективною процедурою, яка здатна виділяти імпульсні складові, які періодично повторюються відповідно до обертання пошкоджених частин зубчастого зачеплення або підшипників. Основною проблемою є розробка ефективних методів з усунення завад і встановлення ознак технічного стану підшипників кочення й редукторів. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Останніми роками розрахунок величини ексцесу посів провідне місце у виділенні слабких періодичних імпульсів, однак нечіткі рекомендації з підвищення точності цих розрахунків потребували удосконалення, що спричинило появу методу спектрального ексцесу, заснованого на залученні фільтрів для відновлення сигналів, що носять випадковий характер і заповнені високим рівнем адитивного стаціонарного шуму. Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Недостатньо досліджено виявлення підшипникової складової вібрації і вплив на неї редукторної складової у високочастотному діапазоні. Постановка завдання. Метою статті є визначення інформативної частотної смуги збудження підшипникової вібрації за допомогою методу спектрального ексцесу. Виклад основного матеріалу. У статті за допомогою спектрального ексцесу обирається найкраща ширина вікна процедури віконного перетворення Фур’є, що дозволяє виявити найбільший рівень спектрального ексцесу й відшукати відповідний частотний діапазон. Висновки відповідно до статті. Завдяки фільтру Вінера вдалося виявити широкосмугові структури вібрації тягової зубчатої передачі електропоїзда й зафіксувати частотну смугу з добре вираженою резонансною складовою підшипникової вібрації.

Вступ. Останнім часом теорія складних мереж стала ефективним інструментом дослідження складних структур: технологічних (наприклад, Інтернет-мережа, www, транспортні мережі), соціальних (мережі співробітництва, мережі мобільного телефонного зв’язку), біологічних (екологічні мережі, функціональні мережі мозку, мережі білкових взаємодій) [1]. Вузли в таких мережах – це елементи складних систем, а зв’язки між вузлами – взаємодії між елементами.Web 2.0 дозволив створити навчальні системи, засновані на принципах, так званої, кібернетики другого порядку. Учень тепер став активним елементом системи, яка не тільки контролює й направляє його діяльність, але й дозволяє своєю думкою впливати на функціонування й наповнення самої системи. Такий підхід є основою для виникнення системних ефектів [2].Дж. Сіменс і С. Даунс у власній теорії конективізму багато в чому продовжують ідеї, висловлені німецьким філософом В. Флуссером. У рамках конективізму, навчання – це процес створення мережі. Вузлами можуть бути люди, організації, бібліотеки, web-сайти, книги, журнали, бази даних або будь-яке інше джерело інформації. Сукупність зв’язаних вузлів стає мережею. Мережі можуть поєднуватися між собою. Кожний вузол у мережі може бути мережею більш низького рівня. Вузли, що втратили актуальність і цінність поступово зникають. Комплекси вузлів збуджують або гальмують один одного й у результаті їхнього взаємозв’язку утворюється блок. Збуджуючий або гальмуючий вплив один на одного можуть чинити й блоки – групи вузлів, кожен з яких видає власний загальний вихідний сигнал, що відповідає результуючій вазі всіх вхідних сигналів, отриманих від інших вузлів. Блоки організовані ієрархічно. Оскільки величезна кількість вузлів функціонує одночасно й на різних рівнях організації, обробка носить паралельний характер. Утворюючи персональну навчальну мережу, в мозкових структурах слухача згідно конекціонізму формується нейронна мережа.Конективізм і масові відкриті дистанційні курси. Застосування ідей конективізму знайшло відображення у практиці масових відкритих дистанційних курсів (МВДК), які останнім часом досить широко використовуються у закордонній педагогічній діяльності.З метою вивчення тенденцій розвитку МВДК в листопаді 2012 року автором було проведено дослідження «Конективізм і масові відкриті дистанційні курси» [3]. У результаті Інтернет-анкетування було опитано 62 респондента з України, Росії, Білорусії, Азербайджану, Грузії, Лівану та Німеччини (рис. 1). Переважну кількість учасників опитування (77 %) склали викладачі й наукові співробітники, 8 % – керівники відділів освітніх установ, 5 % – аспіранти (рис. 2). Враховуючи те, що були задіяні респонденти зайняті в сфері дистанційної освіти, можна говорити про високу вірогідність відомостей, отриманих у ході дослідження (випадково опинилися на сайті з опитуванням лише 2% учасників). а бРис. 1. Розподіл учасників: а – за країнами, б – за віком При перебуванні в Інтернет-мережі переважна більшість опитаних витрачає значну долю свого часу на пошук інформації (92 %), а вже потім на навчання й спілкування (рис. 3). Рис. 2. Склад вибіркової сукупностіРис. 3. Розподіл витрат часу учасників при перебуванні в Інтернет Особливістю отриманих результатів є те, що 71 % респондентів не вважають конективізм повноцінною (самостійною) теорією навчання, з них 45 % відносять конективізм до різновиду неформального навчання, що реалізується в контексті концепції освіти впродовж всього життя, 18% вважають конективізм педагогічною ідеєю (рис. 4). Рис. 4. Чи можна вважати конективізм повноцінною теорією навчання 60 % респондентів приймали участь у МВДК, з них 40 % задоволені результатами свого навчання, 18 % не можуть оцінити результат, а 2 % залишилися розчарованими (рис. 5).76 % вважають, що ідеї конективізму сприяють підвищенню ефективності навчальної діяльності (рис. 6). Рис. 5. Задоволеність від власної участі в МВДКРис. 6. Чи сприяють конективістські ідеї підвищенню рівня ефективності навчальної діяльності 40 % вважають, що найголовніше у МВДК – це уміння працювати в співробітництві, 32 % вважають, що найголовнішим є вміння самостійно організовувати та проводити такі курси, 24 % вважають, що МВДК – це засіб для апробацій положень конективізму (рис. 7).На питання, чи можливо отримати реальні знання при навчанні у МВДК думки учасників розділилися майже порівну: 52 % вважають, що це цілком можливо, а 42 % вважають, що отримані знання можуть бути тільки фрагментарними (рис. 8). Рис. 7. Найважливіше при навчанні в МВДК Рис. 8. Чи можливо отримати реальні знання при навчанні в МВДК Понад 50 % вважають, що велику кількість учасників МВДК можна пояснити нульовою ціною та відсутністю зобов’язань сторін (рис. 9).До основних переваг процесу навчання у масових відкритих дистанційних курсах учасники віднесли:відсутність вікових, територіальних, освітніх і професійних обмежень,відкритість і безкоштовність, гнучкість навчання,отримання нової інформації безпосередньо від фахівців предметної області,самомотивація та самоорганізація слухачів,обмін досвідом і колективна робота у співробітництві,формування умов взаємного навчання в спілкуванні,охоплення широкої (масової) аудиторії,пряме використання всіх переваг комп’ютерної підтримки навчального процесу (від електронних підручників до віртуальних середовищ),процес участі й навчання в МВДК допускає обмін не тільки інформацією, але й, що особливо цінно, напрямами її пошуку,розширення персональної навчальної мережі,можливість неформального підвищення знань,можливість оцінювання робіт інших слухачів курсу,використання в курсах різноманітного навчального контенту (текстова, аудіо-, відео- і графічна інформація), а також форумів і блогів,основний інформаційний матеріал знаходиться поза сайтом курсу. Рис. 9. Чи можна пояснити ріст числа учасників МВДК тільки нульовою ціною та відсутністю зобов’язань сторін До основних недоліків процесу навчання в масових відкритих дистанційних курсах учасники віднесли:відсутність особистого контакту конкретного слухача й педагога, як наслідок, довіри (міжособистісне телекомунікаційне спілкування в силу свого опосередкованого характеру не здатне (з ряду причин технічного, економічного й психологічного плану) повною мірою заповнити відсутність безпосереднього спілкування),використовування різних платформ,високі вимоги до професіоналізму викладачів (тьюторів),надлишок та хаотичність навчальної інформації,відсутність у слухачів навичок самоосвіти, фільтрації й взаємодії,неможливість проконтролювати автора виконаних робіт (ідентифікації),обмежений адміністративний вплив з боку викладача,не вміння спілкуватися інформативно й результативно (закритість вітчизняних викладачів),трудомісткий і тривалий процес розробки навчального курсу (контенту), його супроводу і консультація великої кількості слухачів,технічні проблеми забезпечення практичних (лабораторних) занять,труднощі моніторингу процесу підготовки слухача,необхідність достатньої сформованості мотивації навчання (актуально для молодших за віком і менш критично для дорослих слухачів),імовірність появи технічних проблем доступу до курсів,обмежений зворотний зв’язок з педагогом (тьютором),більшість МВДК на сьогодні розраховані на можливості техніки, а не на людину як індивіда,недостатня кількість часу на обробку всіх наявних навчальних матеріалів,кожний учасник самостійно регулює свою діяльність в курсі.Проблеми конективізму як теорії навчання. Із результатів дослідження зрозуміло, що комплекс ідей конективізму навряд чи можна вважати повноцінною (самостійною) теорією навчання, скоріше це один із різновидів неформального навчання в рамках концепції освіти впродовж всього життя. Розглянемо деякі положення [4].I. Слухач сам установлює мету навчання, читає тільки той матеріал, що йому доступний і подобаєтьсяПринципи автодидактики розроблені В. О. Курінським в рамках т. з. «постпсихології» [5]. Як визначає сам автор, «автодидактикою здавна називають самонавчання. Нікому з нас не вдається її уникнути – всім доводиться доходити до чогось самостійно, розраховуючи на свої власні сили. У кінцевому рахунку, в яких би вчителів ми ні вчилися, ми перш за все учні самих себе».Із 8 правил, сформульованих В. О. Курінським, наведемо деякі загальні положення:а) необхідно робити тільки те, що викликає інтерес (спочатку треба створити актуалізацію інтересу). Інтерес створюється не з якогось зовнішнього матеріалу, а в нас самих, коли ми перемикаємо свою увагу з однієї частини предмета або тексту – на іншу;б) не слід намагатися все запам’ятовувати одразу (але треба намагатися, щоб сприйняття було як можна повнішим). Треба управляти своєю увагою;в) не слід прагнути повного засвоєння матеріалу;г) треба прагнути до самоспостереження. Людина обов’язково повинна стежити за тим, як ставляться до її вчинків інші люди (результати спостереження свого внутрішнього стану і того, що думають інші доповнюють один одного);д) незасвоєння попереднього матеріалу не є причиною того, щоб не ознайомитися з матеріалом наступним.II. Знання перебувають у співтовариствах і комп’ютерних мережахНа нашу думку, тут відбувається деяка підміна понять, адже в комп’ютерних мережах розміщені дані. А чи стануть вони знаннями? Можуть стати, але в результаті перетворення й аналізу цих даних при вирішенні конкретних завдань. Ми можемо прослухати передачу (лекцію) на незнайомій для нас мові, при цьому одержимо дані, але не інформацію (і відповідно не знання). Ми можемо записати ці дані на компакт-диск – зміниться форма подання даних, відбудеться нова реєстрація, а відповідно сформуються й нові дані.Д. Вайнбергер зазначає: «Коли знання стає мережевим, самий розумний у кімнаті вже не лектор, що виступає перед слухачами, і навіть не колективний розум всіх присутніх. Сама розумна людина в кімнаті – це сама кімната, тобто мережа, утворена із зв’язків між людьми та їхніми ідеями, які, у свою чергу, пов’язані з тим, що перебуває за межами кімнати. Це зовсім не означає, що мережа стає наділеною інтелектом. Однак знання стають буквально немислимими без мережі, яка їх забезпечує…» [6].Отже, потенційні знання є технічним і технологічним заручником (програмно-апаратна й ментальна складові). Згідно принципу канадського філософа М. Маклюена, «засіб передачі повідомлення і є зміст повідомлення»: для того, щоб зрозуміти зміст повідомлення, необхідно розуміти, як саме влаштований інформаційний канал, по якому надходить повідомлення та як специфіка цього каналу впливає на саму інформацію.III. Акт навчання полягає у створенні зовнішньої мережі вузлів, які слухачі підключають у формі джерел інформації й знаньЧи може підключення до джерела інформації структурувати та сформувати знання учня? Очевидно, що це тільки елемент процесу навчання – можна підключитися до будь-яких потенційних джерел інформації, але не аналізувати і не обробляти їх у подальшому. На нашу думку, інтерес представляє застосування поняття цінності створюваної слухачем мережі.Ще на початку XX століття на можливість кількісної оцінки цінності соціальної мережі звернув увагу Д. А. Сарнов, який показав, що цінність радіо- або телевіщальної мережі зростає пропорційно кількості глядачів (слухачів) n. Дійсно цінність мережі тим вище, чим вище число її елементів (вузлів). Пізніше Р. Меткалф звернув увагу на те, що цінність всієї системи зростає навіть швидше, ніж число її елементів n. Адже кожен елемент мережі може бути з’єднаний з n−1 іншими елементами, і, таким чином, цінність для нього пропорційна n−1. Оскільки в мережі всього n елементів, то цінність всієї мережі пропорційна n(n−1).На основі цього закону Д. Рід сформулював закон для мереж, які утворюють групи. Цінність такої мережі пропорційна 2n−n−1, що визначається числом підмножин (груп) множини з n агентів за винятком одиночних елементів і порожньої множини. Закон Ріда виражає зв’язок між обчислювальними та соціальними мережами. Коли мережа віщає щось людям, цінність її послуг зростає лінійно. Коли ж мережа дає можливість окремим вузлам вступати в контакт один з одним, цінність зростає у квадратичній залежності. А коли та ж сама мережа має у своєму розпорядженні засоби для створення її учасникам груп, цінність зростає експоненціально.У роботі [7] пропонується оцінювати ріст цінності логарифмічно – nln(n) (закон Ципфа). Головний аргумент на користь цього закону полягає в тому, що на відміну від перших трьох законів, тут ранжуються цінності зв’язків. Якщо для довільного агента соціальної мережі, створеної з n елементів, зв’язки з іншими n−1 агентами мають цінності від 1 до 1/(n–1), то внесок цього агента в загальну цінність мережі становить (для великого n): Підсумувавши за всіма агентами, одержимо повну цінність мережі порядку nln(n).Однак, цінність соціальної мережі як величина, що залежить від потенційних зв’язків всіх агентів, очевидно має зростати зі збільшенням кількості можливих конфігурацій (потенційних можливостей) цих зв’язків у мережі. У роботі [8] показано, що для великої кількості агентів n цінність соціальної мережі (у якості ентропії) може бути визначена якВисновкиУ конективізмі зв’язки повинні формуватися природно (через процес асоціацій). Очевидно, що це можливо тільки в контексті розвитку безперервної освіти і навчання протягом всього життя. Це не просто «передача знань» («побудова знань»), притаманна сьогоднішньому програмованому навчанню, тут навчання більш схоже на розвиток особистості. Як писав В. Ф. Турчин: «Коли навчається людина, вона сам йде назустріч навчанню. Не тому, що вона знає, що “вчитися корисно». Дитина цього не знає, але навчається найбільш легко й активно. Асоціації утворюються в неї «просто так», без усякого підкріплення. Це працює механізм управління асоціюванням, що вимагає собі їжі. Якщо її не має, людині стає нудно, а це негативна емоція. Учителеві немає потреби нав’язувати що-небудь дитині або людині взагалі, його завдання лише в тому, щоб дати їжу її уяві. Одержуючи цю їжу, людина зазнає насолоди. Таким чином, вона завжди вчиться сама, зсередини. Це активний, творчий процес» [9].Головна роль у конективізмі приділяється самому учню – саме він повинен прагнути здобувати нові знання постійно, створювати й використовувати персональну навчальну мережу, розрізняти головну інформацію від другорядної та псевдонаучної, оцінювати отримані знання й т. д. Виникла нова проблема – маючи можливість використати нові засоби для навчання, людина може виявитися просто не здатною ними скористатися (проблема інформаційної компетентності, проблема інформаційного вибуху). У свою чергу педагог (тьютор) повинен мати певні навички по створенню й підготовці навчальних матеріалів та їхньому використанню в дистанційних курсах.На сучасному етапі конективізм як повноцінна теорія навчання вивчений недостатньо. Крім того нормативно-правова база орієнтована тільки на традиційні форми навчання. Проте, позитивно, що знання у цьому підході порівнюються не тільки із структурою, а і з процесом. Прояв гнучкості в навчанні й оцінюванні, а також розвиток міжпредметних зв’язків із «інформаційного хаосу» безсумнівно дозволяє активізувати різні форми інтелекту учнів.

Метою доповіді є аналіз захищеності різних видів кабельних ліній зв’язку, що дозволить запропонувати засоби захисту від витоку інформації за рахунок побічних електромагнітних випромінювань. В доповіді наводяться результати порівняння кабелів з трьома видами екранування. Діапазон частот: 10 – 1000 МГц.

В доповіді розглянуто проблему захисту акустичної інформації на об’єктах інформаційної діяльності від перехоплення радіозакладними пристроями. Визначено параметри захисних сигналів для руйнування інформативних параметрів аналогових сигналів радіозакладних пристроїв та цифрового сигналу радіозакладного пристрою з широтно імпульсною модуляцією.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.11.17 – біологічні та медичні прилади і системи. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2018. Дисертація присвячена вирішенню важливої науково-прикладної проблеми створення та вдосконалення методологічного та інформаційно-технічного забезпечення умов проведення біомедичного вимірювального експерименту (БМВЕ), що дало можливість підвищити достовірность контролю і діагностики стану біологічного об'єкта при обмеженнях на обсяг вимірювальної інформації і статистичної неоднорідності нестаціонарних біофізичних сигналів. Запропоновано фундаментальну основу вирішення зазначеної проблеми на основі методів факторного аналізу з урахуванням імовірнісних властивостей біологічних об'єктів, динамічних характеристик біофізичних сигналів та реальних умов проведення БМВЕ, таких як обмежений час досліджень, робота в умовах реального часу та вплив зовнішніх факторів, що не були включені у план експерименту. Отримала подальший розвиток інформаційна теорія контрольно-діагностичних рішень для планування біомедичного вимірювального експерименту. Вперше розроблені математичні моделі розрахунку очікуваної кількості контрольно-діагностичної інформації, з урахуванням виду плану біомедичного вимірювального експерименту і обмеженням на обсяги кількості вимірювань. Розроблено метод коваріаційного аналізу двовимірних медичних сигналів з багаторазовими вимірами, кореляційно спектральні методи виявлення порушень стаціонарності біофізичних сигналів в умовах динамічно безперервних фактор-них навантажень, метод і технічні засоби моніторингу динамічно нестаціонарних індукованих біоелектричних сигналів.
The thesis is presented for scientific degree of doctor of technical sciences 05.11.17 – biological and medical devices and systems. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkiv, 2018. The thesis is devoted to the solution of an important scientific and applied problem of creating and improving methodological and information technology support for the conditions of a biomedical measurement experiment (BMME), which made it possible to increase the reliability of monitoring and diagnosing the state of a biological object with limitations on the amount of measurement information and statistical heterogeneity of non-stationary biophysical signals. The paper proposes a fundamental basis for solving this problem based on the methods of factor analysis taking into account the probabilistic properties of biological objects, the dynamic characteristics of biophysical signals and the actual conditions of a BMME, such as limited research time, real-time work and the influence of external factors that were not included into the experiment plan. Mathematical models were developed for calculating the expected amount of diagnostic information, taking into account the type of plan of a biomedical measuring experiment and the restriction on the amount of measurements, which allowed a quantitative assessment of the contribution of each of the parameters of the experiment plan to the total amount of information received. The information theory of diagnostic and diagnostic solutions for planning a biomedical measurement experiment was further developed. For the first time, mathematical models have been developed for calculating the expected number of diagnostic and control information, taking into account the type of plan of the biomedical measurement experiment and the restriction on the amount of measurements. A method for the covariance analysis of two-dimensional medical signals with multiple measurements, correlation-spectral methods for detecting violations of stationarity of biophysical signals under dynamically continuous factorial loads, a method and technical means for monitoring dynamically non-stationary bioelectric signals have been developed. The work proves a stochastic relationship between the levels of quantization of induced signals in a biological object and the functional states of this object by using the developed covariance and correlation spectral methods of data analysis, which allowed for the classification and express control of biological objects and states. Based on this, a hardware information system has been developed that allows for the rapid diagnosis of liquid biological samples, including oncological diseases (colorectal cancer). The results of experimental studies of the system showed its compliance with medical and technical requirements and the possibility of obtaining diagnostic information for normalized mechanical effects on biological samples.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.11.17 – біологічні та медичні прилади і системи. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2018. Дисертація присвячена вирішенню важливої науково-прикладної проблеми створення та вдосконалення методологічного та інформаційно-технічного забезпечення умов проведення біомедичного вимірювального експерименту (БМВЕ), що дало можливість підвищити достовірность контролю і діагностики стану біологічного об'єкта при обмеженнях на обсяг вимірювальної інформації і статистичної неоднорідності нестаціонарних біофізичних сигналів. Запропоновано фундаментальну основу вирішення зазначеної проблеми на основі методів факторного аналізу з урахуванням імовірнісних властивостей біологічних об'єктів, динамічних характеристик біофізичних сигналів та реальних умов проведення БМВЕ, таких як обмежений час досліджень, робота в умовах реального часу та вплив зовнішніх факторів, що не були включені у план експерименту. Отримала подальший розвиток інформаційна теорія контрольно-діагностичних рішень для планування біомедичного вимірювального експерименту. Вперше розроблені математичні моделі розрахунку очікуваної кількості контрольно-діагностичної інформації, з урахуванням виду плану біомедичного вимірювального експерименту і обмеженням на обсяги кількості вимірювань. Розроблено метод коваріаційного аналізу двовимірних медичних сигналів з багаторазовими вимірами, кореляційно спектральні методи виявлення порушень стаціонарності біофізичних сигналів в умовах динамічно безперервних фактор-них навантажень, метод і технічні засоби моніторингу динамічно нестаціонарних індукованих біоелектричних сигналів.
The thesis is presented for scientific degree of doctor of technical sciences 05.11.17 – biological and medical devices and systems. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkiv, 2018. The thesis is devoted to the solution of an important scientific and applied problem of creating and improving methodological and information technology support for the conditions of a biomedical measurement experiment (BMME), which made it possible to increase the reliability of monitoring and diagnosing the state of a biological object with limitations on the amount of measurement information and statistical heterogeneity of non-stationary biophysical signals. The paper proposes a fundamental basis for solving this problem based on the methods of factor analysis taking into account the probabilistic properties of biological objects, the dynamic characteristics of biophysical signals and the actual conditions of a BMME, such as limited research time, real-time work and the influence of external factors that were not included into the experiment plan. Mathematical models were developed for calculating the expected amount of diagnostic information, taking into account the type of plan of a biomedical measuring experiment and the restriction on the amount of measurements, which allowed a quantitative assessment of the contribution of each of the parameters of the experiment plan to the total amount of information received. The information theory of diagnostic and diagnostic solutions for planning a biomedical measurement experiment was further developed. For the first time, mathematical models have been developed for calculating the expected number of diagnostic and control information, taking into account the type of plan of the biomedical measurement experiment and the restriction on the amount of measurements. A method for the covariance analysis of two-dimensional medical signals with multiple measurements, correlation-spectral methods for detecting violations of stationarity of biophysical signals under dynamically continuous factorial loads, a method and technical means for monitoring dynamically non-stationary bioelectric signals have been developed. The work proves a stochastic relationship between the levels of quantization of induced signals in a biological object and the functional states of this object by using the developed covariance and correlation spectral methods of data analysis, which allowed for the classification and express control of biological objects and states. Based on this, a hardware information system has been developed that allows for the rapid diagnosis of liquid biological samples, including oncological diseases (colorectal cancer). The results of experimental studies of the system showed its compliance with medical and technical requirements and the possibility of obtaining diagnostic information for normalized mechanical effects on biological samples.

В кваліфікаційній роботі здійснено порівняльний аналіз застосування різних вимірювань близькості та векторних ознак, який показав, що найбільш придатними для завдань розпізнавання векторами ознак можна вважати: мел-кепстральні коефіцієнти та розподіл інформаційних інтервалів мовного сигналу для керування комп’ютерними системами.
In the qualification work, a comparative analysis of the use of different measurements of proximity and vector features, which showed that the most suitable for recognition tasks vector features can be considered: mel-keppstral coefficients and distribution of information intervals of speech signal to control computer systems.
ВСТУП 8 РОЗДІ 1. ОСНОВНА ЧАСТИНА 11 1.1. Сучасний стан напряму розпізнавання мовних сигналів 11 1.2. Особливості мовлення та сприйняття мови людиною 16 1.2.1. Мовний апарат 17 1.2.2. Сприйняття мовного сигналу людиною 20 1.3 Методи цифрової обробки сигналів у задачах розпізнавання мовних сигналів 26 1.3.1. Спектральний аналіз 26 1.3.2. Віконний аналіз у базисі Фур'є 27 1.3.3. Вейвлет аналіз 27 1.3.4. Кепстральний аналіз 29 1.4 Субсмуговий підхід до обробки мовних сигналів 32 1.5 Висновки до розділу 1 33 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 34 2.1. Акустико-фонетичний підхід до розпізнавання мовних сигналів 34 2.2. Обчислювальні аспекти субсмугового аналізу мовних сигналів у задачах ідентифікації 37 2.3. Дослідження просторів ознак у задачах розпізнавання мовних сигналів 43 2.3.1. Декомпозиція сигналу банком фільтрів 43 2.3.2. Розподіл миттєвих енергій відрізка МС 45 2.3.3. Розподіл часток енергії відрізка МС 47 2.3.4. Розподіл інформаційних інтервалів відрізка МС 49 2.3.5. Частота переходів через нуль 52 2.3.6. Ширина частотної області, що займає сигнал 55 2.3.7. Мел-кепстральні коефіцієнти мовного сигналу 60 2.4. Заходи близькості у задачах розпізнавання мовних сигналів 63 2.4.1. Євклідова відстань 63 2.4.2. Середньоквадратичне відхилення 63 2.4.3. Відстань Махаланобіса 64 2.4.4. Кореляція послідовностей 64 2.4.5. Динамічна трансформація тимчасової шкали 65 2.5. Висновки до розділу 2 67 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 68 3.1. Методика оцінки методів розпізнавання мовних сигналів 68 3.2 Дослідження підходів до розпізнавання мовних сигналів 72 3.3. Висновки до розділу 3 80 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 81 4.1. Охорона праці 81 4.2. Безпека в надзвичайних ситуаціях 84 4.3. Висновки до розділу 4 86 ВИСНОВКИ 87 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 88 Додаток А. Копія тези конференції 93