Дисертації з теми "Біомедичних сигнал"
Щоб переглянути інші типи публікацій з цієї теми, перейдіть за посиланням: Біомедичних сигнал.
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-26 дисертацій для дослідження на тему "Біомедичних сигнал".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте дисертації для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
1
Пашкевич, Наталія Вікторівна, та Nataliia Pashkevych. "Комп'ютерний засіб випробування алгоритмічно-програмного забезпечення обробки біомедичних сигналів як періодично корельованих випадкових процесів". Master's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36236.
Повний текст джерелаАнотація:
Кваліфікаційна робота виконана на кафедрі біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені Івана ПулюяВ роботі застосовано ПКВП в якості математичної моделі біомедичних сигналів ритмічного характеру у вигляді, яка по відношенню до відомих поєднує у своїй математичній структурі стохастичність природи та ритмічності біомедичних сигналів, що є актуальним для сигналів біопородження. На підґрунті математичної моделі ПКВП забезпечено можливість реалізації синфазної та компонентної обробки біомедичних сигналів для оцінення можливостей своєчасної діагностики стану організму людини. Розроблено алгоритм та комп’ютерний засіб імітаційного моделювання тестових сигналів для випробування методів обробки біомедичних сигналів. В результаті випробування встановлено, що результати методів обробки є стійкими, інваріантними щодо зміни вхідних параметрів біомедичного сигналу..
The paper uses PCRP as a mathematical model of biomedical signals of rhythmic nature in the form, which, in addition to the known ones, combines in its mathematical structure the stochastic nature and rhythmicity of biomedical signals, which is relevant for biogeneration signals. On the basis of the mathematical model of PCRP the possibility of realization of in-phase and component processing of biomedical signals for an estimation of possibilities of timely diagnostics of a condition of a human body is provided. An algorithm and computer tool for simulation modeling of test signals for testing methods of biomedical signal processing have been developed. As a result of the test it was found that the results of processing methods are stable, invariant with respect to changes in the input parameters of the biomedical signal.
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ СКОРОЧЕНЬ 9 ВСТУП 10 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 13 1.1. Класифікація біомедичних сигналів та способи її одержання 13 1.1.1. Серцеві біомедичні сигнали 13 1.1.2. Мозкові біомедичні сигнали 19 1.1.3. М’язові біомедичні сигнали 20 1.1.4. Біомедичний сигнал органів зору 22 1.1.5. Біомедичний сигнал органів дихання 24 1.1.6. Органів травлення біомедичні сигнали 25 1.1.7. Органів травлення біомедичні сигнали 26 1.2. Методи обробки ритмічних біомедичних сигналів 27 1.2.1. Морфологічна обробка 27 1.2.2. Статистична обробка 28 1.2.3. Спектральна обробка 31 1.3. Висновки до розділу 1 34 РОЗДІЛ 2. МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ РИТМІЧНИХ БІОМЕДИЧНИХ СИГНАЛІВ 35 2.1. Характеристики ритмічних біомедичних сигналів 35 2.2. Математичний образ моделі ритмічних біомедичних сигналів 39 2.3. Методи та алгоритми обробки ритмічних біомедичних сигналів 41 2.3.1. Синфазна обробка ритмічних біомедичних сигналів та її алгоритмічна реалізація 41 2.3.2. Компонентна обробка ритмічних біомедичних сигналів та її алгоритмічна реалізація. 45 2.4. Випробування методів обробки ритмічних біомедичних сигналів 47 2.4.1. Метод випробування методів 47 7 2.4.2. Імітаційне моделювання ритмічних біомедичних сигналів для випробування методів обробки 48 2.4.3. Алгоритм імітаційного моделювання ритмічних біомедичних сигналів 50 2.4.4. Алгоритм випробування методів обробки ритмічних біомедичних сигналів 51 2.5. Висновки до розділу 3 52 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 54 3.1. Алгоритми програм обробки ритмічних біомедичних сигналів 54 3.1.1. Синфазна обробка 54 3.1.2 Компонентна обробка 55 3.2. Алгоритм програми імітаційного моделювання ритмічних біомедичних сигналів 56 3.3. Алгоритм програми обробки ритмічних біомедичних сигналів 57 3.4. Результати обробок ритмічних біомедичних сигналів 58 3.4.1. Результати синфазної обробки 58 3.4.2. Результати компонентної обробки 66 3.5. Результати випробування методів обробки 68 3.6. Висновки до розділу 3 72 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 74 4.1. Охорона праці 74 4.2. Безпека в надзвичайних ситуаціях 77 4.3. Висновки до розділу 4 80 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 81 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 82 ДОДАТКИ 87 Додаток А. Програма синфазної обробки 88 Додаток Б. Програма компонентної обробки 90 Додаток В. Програмна випробування методів обробки ритмічних біомедичних сигналів 91 8 Додаток Г. Копія тези конференції 94 Додаток Д. Копія тези конференції 97
2
Зернюк, Іван Вікторович. "Метод хаотичного виявлення слабких періодичних сигналів". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10979.
Повний текст джерелаАнотація:
Дипломна робота присвячена розробці методу виявлення слабких біомедичних сигналів та тлі потужних флуктуаційних завад за допомогою використання нелінійних динамічних систем. Проведений аналіз існуючих методів обробки слабких сигналів, показано доцільність застосування нелінійного виявлення для біомедичних сигналів пульсової хвилі людини. Запропоновано структуру хаотичного виявника полігармонічного сигналу пульсової хвилі людини, складено імітаційну модель та проведено дослідження виявлення сигналів за допомогою хаотичного виявника. Сформульовано пропозиції щодо удосконалення схеми хаотичного виявлення.
3
Філатова, Ганна Євгенівна, Г. О. Надірян та А. О. Чаленко. "Проектування біомедичної систем підтримки прийняття рішень на основі морфологічного аналізу біомедичних сигналів та зображень". Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/39573.
Повний текст джерела
4
Стеценко, Ярослава Василівна, та Михайло Юрійович Буриченко. "Аналіз біомедичних сигналів методом рекурентних діаграм". Thesis, «ПОЛІТ. Сучасні проблеми науки–2018»:ХVІІІ Міжнародна науково– технічна конференція молодих учених і студентів, 2018. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/47941.
Повний текст джерелаАнотація:
Запропоновано використання рекурентних діаграм для дослідження аналізу біомедичних сигналів. Розглянута можливості кількісного рекурентного аналізу
для виявлення діагностичних ознак в біомедичних сигналах.
5
Стеценко, Ярослава Василівна, та Михайло Юрійович Буриченко. "Аналіз біомедичних сигналів методом рекурентних діаграм". Thesis, «ПОЛІТ. Сучасні проблеми науки–2018»:ХVІІІ Міжнародна науково– технічна конференція молодих учених і студентів, 2018. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/38969.
Повний текст джерелаАнотація:
Запропоновано використання рекурентних діаграм для дослідження аналізу біомедичних сигналів. Розглянута можливості кількісного рекурентного аналізу
для виявлення діагностичних ознак в біомедичних сигналах.
6
Прокопчук, Артем Миколайович. "Сенсор біомедичних сигналів для цифрової електронної лабораторії". Master's thesis, Київ, 2018. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/22972.
Повний текст джерелаАнотація:
Магістерська робота містить основну частину на 110 аркушах, 22 ілюстрацій, 22 таблиці кількість джерел за переліком посилань 53 джерела.
Об’єктом дослідження є процес зняття електрокардіограми людини.
Предметом дослідження є електроди для моніторингу біомедичних сигналів.
Метою роботи є огляд роботи електродів в комплексі із датчиком ЕКГ для цифрової електронної лабораторії і запропонування оптимального варіанту електродів для подальшого застосування.
Методом дослідження є теоретичний огляд існуючих різновидів біомедичних електродів та можливості їх технічного вдосконалення, а також практична перевірка роботи електродів у цифровій електронній лабораторії.
Результатом роботи є отримані зображення ЕКГ при різних дослідженнях з використанням існуючих електродів та визначення оптимального варіанту електродів для застосування. Новизна результатів роботи полягає у застосуванні їх до цифрової електронної лабораторії, де будуть проводитися подальші дослідження та у визначенні вектору подальших досліджень у напрямку сухих ємнісних голчастих електродів.
Результати даної роботи можуть бути використанні для подальшого їх застосування у лабораторних роботах та для проектування комбінованого типу електродів.
Можливі напрямки продовження досліджень: проектування комбінованого типу сухих ємнісних голчастих електродів.
Галузь застосування: навчальна цифрова електронна лабораторія, медицина.Master's work contains the main part of 110 sheets, 22 illustrations, 22 tables and a number of sources by the list of references 53 source. The object of research is the process of taking human's electrocardiogram. The subject of the study is electrodes for monitoring biomedical signals. The aim of the work is to review the work of electrodes in conjunction with an ECG sensor for a digital electronic laboratory and to offer an optimal variant of electrodes for further application. The research method is a theoretical review of existing varieties of biomedical electrodes and the possibilities for their technical improvement, as well as practical verification of the work of electrodes in a digital electronic laboratory. The result of the work is the obtained ECG images in various studies using existing electrodes and the determination of the optimal variant of electrodes for use. The novelty of the results of the work is to apply them to a digital electronic laboratory, where further research will be carried out and in determining the vector of further research in the direction of dry capacitive needle electrodes. The results of this work can be used for their further application in laboratory work and for the design of a combined type of electrodes. Possible directions for the continuation of research: design of a combined type of dry capacitive needle electrodes. Field of application: educational Digital Electronic Laboratory, Medicine.
7
Філатова, Ганна Євгенівна. "Методи та засоби підтримки прийняття рішень в біомедичних системах на основі морфологічного аналізу біомедичних сигналів та зображень". Thesis, НТУ "ХПІ", 2017. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/32462.
Повний текст джерелаАнотація:
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.11.17 – біологічні та медичні прилади i системи. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2017.
Дисертація присвячена вирішенню актуальної науково-прикладної проблеми розвитку теоретичних основ і засобів підтримки прийняття рішень при проектуванні біомедичних систем на основі морфологічного аналізу біомедичних сигналів та зображень з локально зосередженими ознаками з використанням узгодженої морфологічної фільтрації, яка враховує в явному або неявному вигляді моделі корисних одновимірних і двовимірних сигналів. Розроблено узагальнену модель процесу інструментального обстеження пацієнта у вигляді сукупності функціональної, інформаційної, структурної і математичної моделей. Розроблено півтоновий морфологічний фільтр на основі локальних статистик, який в неявному вигляді враховує модель корисного двовимірного сигналу. Розроблений узагальнений метод морфологічного аналізу біомедичних сигналів з локально зосередженими ознаками за допомогою багатоканального узгодженого морфологічного фільтра. Розроблено критерій оцінки якості методу морфологічного аналізу біомедичних сигналів з локально зосередженими ознаками на основі синтезованого багатоканального узгодженого морфологічного фільтра. Розроблена система альтернативних діагностичних ознак при морфологічному аналізі біомедичних сигналів з локально зосередженими ознаками, що враховує модель корисного одновимірного сигналу і властивості функції виявлення узгодженого морфологічного фільтра. Розроблена математична модель цифрового рентгенівського зображення, що враховує особливості візуалізації біологічних об'єктів і їх структурних елементів. Розроблений метод підвищення якості візуалізації біологічних об'єктів на рентгенівських зображеннях широкого класу на основі морфологічного аналізу біомедичних зображень з локально зосередженими ознаками. Розроблений об'єктивний інтегральний критерій оцінки якості візуалізації біологічних об'єктів та їх структурних елементів на медичних слабоконтрастних півтонових рентгенологічних зображеннях. Розроблена структура узагальненої біомедичної системи підтримки прийняття рішень, а також програмне забезпечення модулів морфологічного аналізу біомедичних сигналів та зображень з локально зосередженими ознаками. Виконано перевірку адекватності розроблених методів морфологічного аналізу при обробці реальних біомедичних сигналів та зображень.Dissertation for the doctor degree in the technical sciences area for specialty 05.11.17 – Biological and Medical Devices and Systems. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkiv, 2017. The dissertation is devoted to the solution of the actual scientific and applied problem of the development of theoretical foundations and decision support means in the design of biomedical systems based on the morphological analysis of biomedical signals and images with locally concentrated features using consistent morphological filtering that takes into account explicitly or implicitly models of useful one- and twodimensional signals. The generalized model of the instrumental examination process of the patient as a set of functional, informational, structural and mathematical models was developed. The halftone morphological filter on the basis of local statistics which implicitly takes into account the model of a useful two-dimensional signal was developed. The generalized method for the morphological analysis of biomedical signals with locally concentrated features using a multichannel matched morphological filter was developed. The criterion for evaluating the quality of the morphological analysis method of biomedical signals with locally concentrated features on the basis of a synthesized multichannel matched morphological filter was developed. The system of alternative diagnostic features in the morphological analysis of biomedical signals with locally concentrated features taking into account the model of a useful one-dimensional signal and the properties of the detecting function of matched morphological filter was developed. The mathematical model of a digital X-ray image that takes into account the visualization features of biological objects and their structural elements was developed. The method for improving the quality of visualization of biological objects on X-ray images of a wide class was developed on the basis of the morphological analysis of biomedical images with locally concentrated features. The objective integral criterion for assessing the quality of visualization of biological objects and their structural elements on medical lowcontrast halftone X-ray images was developed. The structure of the generalized biomedical decision support system as well as the software for modules of morphological analysis of biomedical signals and images with locally concentrated features were developed. The adequacy of the developed methods of morphological analysis in the processing of real biomedical signals and images was checked.
8
Філатова, Ганна Євгенівна. "Методи та засоби підтримки прийняття рішень в біомедичних системах на основі морфологічного аналізу біомедичних сигналів та зображень". Thesis, НТУ "ХПІ", 2017. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/32456.
Повний текст джерелаАнотація:
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.11.17 – біологічні та медичні прилади i системи. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2017.
Дисертація присвячена вирішенню актуальної науково-прикладної проблеми розвитку теоретичних основ і засобів підтримки прийняття рішень при проектуванні біомедичних систем на основі морфологічного аналізу біомедичних сигналів та зображень з локально зосередженими ознаками з використанням узгодженої морфологічної фільтрації, яка враховує в явному або неявному вигляді моделі корисних одновимірних і двовимірних сигналів. Розроблено узагальнену модель процесу інструментального обстеження пацієнта у вигляді сукупності функціональної, інформаційної, структурної і математичної моделей. Розроблено півтоновий морфологічний фільтр на основі локальних статистик, який в неявному вигляді враховує модель корисного двовимірного сигналу. Розроблений узагальнений метод морфологічного аналізу біомедичних сигналів з локально зосередженими ознаками за допомогою багатоканального узгодженого морфологічного фільтра. Розроблено критерій оцінки якості методу морфологічного аналізу біомедичних сигналів з локально зосередженими ознаками на основі синтезованого багатоканального узгодженого морфологічного фільтра. Розроблена система альтернативних діагностичних ознак при морфологічному аналізі біомедичних сигналів з локально зосередженими ознаками, що враховує модель корисного одновимірного сигналу і властивості функції виявлення узгодженого морфологічного фільтра. Розроблена математична модель цифрового рентгенівського зображення, що враховує особливості візуалізації біологічних об'єктів і їх структурних елементів. Розроблений метод підвищення якості візуалізації біологічних об'єктів на рентгенівських зображеннях широкого класу на основі морфологічного аналізу біомедичних зображень з локально зосередженими ознаками. Розроблений об'єктивний інтегральний критерій оцінки якості візуалізації біологічних об'єктів та їх структурних елементів на медичних слабоконтрастних півтонових рентгенологічних зображеннях. Розроблена структура узагальненої біомедичної системи підтримки прийняття рішень, а також програмне забезпечення модулів морфологічного аналізу біомедичних сигналів та зображень з локально зосередженими ознаками. Виконано перевірку адекватності розроблених методів морфологічного аналізу при обробці реальних біомедичних сигналів та зображень.Dissertation for the doctor degree in the technical sciences area for specialty 05.11.17 – Biological and Medical Devices and Systems. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkiv, 2017. The dissertation is devoted to the solution of the actual scientific and applied problem of the development of theoretical foundations and decision support means in the design of biomedical systems based on the morphological analysis of biomedical signals and images with locally concentrated features using consistent morphological filtering that takes into account explicitly or implicitly models of useful one- and twodimensional signals. The generalized model of the instrumental examination process of the patient as a set of functional, informational, structural and mathematical models was developed. The halftone morphological filter on the basis of local statistics which implicitly takes into account the model of a useful two-dimensional signal was developed. The generalized method for the morphological analysis of biomedical signals with locally concentrated features using a multichannel matched morphological filter was developed. The criterion for evaluating the quality of the morphological analysis method of biomedical signals with locally concentrated features on the basis of a synthesized multichannel matched morphological filter was developed. The system of alternative diagnostic features in the morphological analysis of biomedical signals with locally concentrated features taking into account the model of a useful one-dimensional signal and the properties of the detecting function of matched morphological filter was developed. The mathematical model of a digital X-ray image that takes into account the visualization features of biological objects and their structural elements was developed. The method for improving the quality of visualization of biological objects on X-ray images of a wide class was developed on the basis of the morphological analysis of biomedical images with locally concentrated features. The objective integral criterion for assessing the quality of visualization of biological objects and their structural elements on medical lowcontrast halftone X-ray images was developed. The structure of the generalized biomedical decision support system as well as the software for modules of morphological analysis of biomedical signals and images with locally concentrated features were developed. The adequacy of the developed methods of morphological analysis in the processing of real biomedical signals and images was checked.
9
Стасюк, Віталій Борисович, та Vitaliy Stasiuk. "Пристрій прийому та передачі біомедичних сигналів по радіоканалу зв’язку". Master's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2020. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33283.
Повний текст джерелаАнотація:
В роботі проаналізовано пробему обміну даними зокрема прийому та передабі біомедичних сигналів по радіоканалу зв’язку. Проаналізовано технічне завдання та прототипи систем обміну даними, способи модуляції та перетворення сигналів. Розроблено пристрій прийому та передачі біомедичних сигналів по радіоканалу зв’язку на основі спеціалізованої мікросхеми TRF6900. Також проведено вибір елементної бази та розроблено друковану плату і друкований вузол пристрою. Запропоновано структуру технологічного процесу виготовлення такого пристроюIn the paper there is analyzes the problem of data exchange, in particular the reception and transmission of biomedical signals over the radio. The technical task and prototypes of data exchange systems, methods of signal modulation and conversion are analyzed. A device for receiving and transmitting biomedical signals over a radio communication channel based on a specialized chip TRF6900 has been developed. The element base was also selected and the printed circuit board and the printed circuit board of the device were developed. The structure of the technological process of manufacturing such a device is proposed.
10
Ісаєва, О. А., та І. В. Свид. "Применение цифровой обработки сигналов в медицине". Thesis, ХНУРЕ, 2020. http://openarchive.nure.ua/handle/document/13700.
Повний текст джерелаАнотація:
Digital signal processing is a hardware and software complex that provides the necessary information about the properties and state of the signal, its primary processing, storage, transmission, secondary processing and output of data in a given form for solving various professional tasks of system users. The work is devoted to the basic concepts that are used in digital signal processing. The block diagram of digital signal processing is described. The types of laboratory research in medicine that use digital signal processing are discussed. In general, we are talking about modern digital signal processing.
11
Стойка, Олександр Андрійович, та Oleksandr Stoyka. "Комп’ютерна система генерування тестових сигналів серцевих". Master's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2020. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33239.
Повний текст джерелаАнотація:
Кваліфікаційну роботу виконано на кафедрі біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені Івана ПулюяУ кваліфікаційній роботі удосконалено комп’ютерну систему генерування тестових сигналів серцевих. Розроблено імітаційну модель тестових сигналів серцевих у вигляді імпульсного ПКПВ, а саме в межах циклу сигнали подано у вигляді суми подовжених в часовому просторі хвиль (складових) сигналів серця (електрокардіосигналу), а із врахуванням циклічності – у вигляді суми подовжених в усьому часовому просторі k-их циклів сигналів серця з елементами стохастичності. Розроблена комп’ютерна система із використанням засобу MATLAB дає змогу по відомих медичних параметрах генерувати тестові сигнали серця людини сигнали патологій і норм із високою точністю їх відтворення і врахуванням у собі стохастичної циклічності.
The computer system for generating heart test signals has been improved in the qualification work. A simulation model of cardiac test signals in the form of pulsed PCPV was developed, namely within the cycle the signals are presented in the form of the sum of elongated in time space waves (components) of heart signals (electrocardiographic signal), and taking into account cyclicity - in the form of elongated in all time space k. their cycles of heart signals with elements of stochasticity. The developed computer system with the use of MATLAB tool allows to generate test signals of pathologies and norms with high accuracy of their reproduction and taking into account stochastic cyclicity according to known medical parameters.
ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 10 1.1. Електрокардіографія та сигнали серця людини 10 1.2. Математичні моделі сигналів серцевих 14 1.2.1. Моделі детерміновані 15 1.2.2. Моделі стохастичні 16 1.3. Висновки до розділу 1 18 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 19 2.1. Принцип реєстрації сигналів серцевих 19 2.2. Математичне моделювання 20 2.2.1. Механізм породження сигналів серцевих 20 2.2.2. Математична модель сигналів серцевих як імпульсний ПКПВ 23 2.3. Імітаційне моделювання сигналів серцевих 25 2.4. Алгоритм генерування сигналів серцевих 30 2.5. Тестування алгоритму генерування сигналів серцевих 34 2.6. Висновки до розділу 3 42 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 44 3.1. Блок-схема програмного забезпечення генерування сигналів серцевих 44 3.2. Програмне забезпечення генератора сигналів серцевих 46 3.2.1. Програмне забезпечення функції генерування сигналів серцевих 47 3.2.2. Програмне забезпечення генератора тестових сигналів серцевих 50 3.3. Верифікація генератора тестових сигналів серцевих 60 3.4. Висновки до розділу 4 64 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 65 4.1. Охорона праці 65 4.2. Безпека в надзвичайних ситуаціях 67 4.3. Висновки до розділу 4 69 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 70 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 71 Додаток А. Програмне забезпечення функції генерування тестових сигналів серця 75 Додаток Б. Програмне забезпечення із інтерфейсом генератора тестових сигналів серця людини 77 Додаток В. Копія тези конференції 84
12
Шатровська, Марія Степанівна, та Mariia Shatrovska. "Комп'ютерний засіб тестування методів обробки сигналів дихання людини". Master's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36237.
Повний текст джерелаАнотація:
Кваліфікаційна робота виконана на кафедрі біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені Івана ПулюяНаведено результати розробки комп'ютерного засобу тестування методів обробки сигналів дихання як шуму повторного та амплітудо-модульованого методами імітаційного моделювання та програмного засобу Matlab. Імітаційна модель сигналу дихання забезпечує за даними медичних показників (морфопараметрів) імітувати сигнали різних станів органів дихання, що є важливим при тестуванні методів та розроблених їх підґрунті програмних засобів обробки сигналів у комп’ютерних аускультаційних системах. Імітаційна модель сигналу дихання реалізована через відповідне програмне забезпечення (комп’ютерний засіб) в Matlab та є адекватним засобом імітації сигналів дихання різни станів з мінімальними відхиленнями від емпіричних сигналів.
The results of development of a computer tool for testing methods of processing respiratory signals as repeated and amplitude-modulated noise by simulation methods and Matlab software are presented. The simulation model of the respiratory signal provides, according to medical indicators (morphoparameters), to simulate the signals of different respiratory conditions, which is important when testing methods and software based on signal processing in computer auscultation systems. The simulation model of the respiratory signal is implemented through the appropriate software (computer tool) in Matlab and is an adequate means of simulating respiratory signals of different states with minimal deviations from the empirical signals.
ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 10 1.1. Процес утворення сигналів дихання 10 1.2. Сигнал дихання та його показники 12 1.3. Відомі матмоделі сигналів дихання 17 1.3.1. Стаціонарний випадковий процес 17 1.3.2. Стаціонарна випадкова центрована функція та періодична функція 18 1.3.3. Адитивна суміш шумової та періодичної компонент 19 1.3.4. ПКВП 22 1.4. Висновки до розділу 1 23 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 24 2.1. Реєстрація сигналів дихання 24 2.2. Оцінювання показників сигналу дихання 26 2.3. Матмодель сигналів дихання 31 2.4. Суть тестування методів обробки сигналів дихання 34 2.5. Імітаційна модель сигналів дихання 36 2.6. Узагальнене подання алгоритму імітування сигналів дихання 45 2.7. Блок-схема імітаційного моделювання дихального шуму 46 2.8. Висновки до розділу 2 48 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 49 3.1. Блок-схема комп’ютерного засобу тестування методів обробки сигналів дихання 49 3.2. Блок-схема комп’ютерного засобу тестування 50 3.3. Реалізація комп’ютерного засобу тестування 51 3.4. Результати роботи комп’ютерного засобу тестування 55 3.5. Висновки до розділу 3 57 7 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 58 4.1 Охорона праці 58 4.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 61 4.3 Висновки до розділу 4 65 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 66 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 67 ДОДАТКИ 78 ДОДАТОК А. Програмне забезпечення комп’ютерного засобу тестування методів обробки сигналів дихання 79 ДОДАТОК Б. Копія тези 81 ДОДАТОК В. Копія тези 83
13
Лабівська, Вероніка Андріївна, та Veronika Labivska. "Засіб та метод обробки магнітокардіографічних сигналів для підвищення інформативності комп'ютерних магнітокардіографів". Master's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, кафедра біотехнічних систем, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36020.
Повний текст джерелаАнотація:
Кваліфікаційна робота виконана на кафедрі біотехнічних систем, Тернопільського національного технічного університету імені Івана ПулюяУ кваліфікаційній роботі здійснено обґрунтування структури математичної моделі магнітокардіографічного сигналу та розроблення методу і засобу його обробки. Математичну модель магнітокардіографічного сигналу подано через імпульсний ПКВП. Використано синфазний алгоритм з урахуванням взяємокореляційних пов’язувань між компонентними складовими для обробки магнітокардіографічного сигналу на базі імпульсного ПКВП. Обчислено інформативні показники магнітокардіографічного сигналу у виді кореляційних компонент, які чисельно описують зміни у роботі серця людини. Розроблено скрипт програмного забезпечення на базі Matlab для комп'ютерних магнітокардіографів для автоматизованої обробки магнітокардіографічних сигналів.
In the qualification work the substantiation of the structure of the mathematical model of the magnetocardiographic signal and the development of the method and means of its processing are carried out. The mathematical model of the magnetocardiographic signal is given through pulsed PCSP. The in-phase algorithm is used, taking into account the correlations between the components for processing the magnetocardiographic signal based on pulsed PCSP. Informative indicators of magnetocardiographic signal in the form of correlation components are calculated, which numerically describe changes in the work of the human heart. A Matlab-based software script for computer magnetocardiographs for automated processing of magnetocardiographic signals has been developed.
ПЕРЕЛІК СКОРОЧЕНЬ 8 ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 12 1.1. Біомагнетизм та магнітографія 12 1.2. Магнітокардіографічний метод дослідження серця людини 14 1.3. Магнітокардіографічний сигнал та його обробка 18 1.3.1. Аналіз властивостей і параметрів магнітокардіографічного сигналу 18 1.3.2. Магнітокардіографічний та електрокардіографічний сигнали 20 1.3.3. Діагностична цінність магнітокардіографії 23 1.4. Висновки до розділу 1 24 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 26 2.1. Апріорні властивості математичної моделі магнітокардіографічного сигналу 26 2.2. Властивості магнітокардіографічного сигналу 26 2.2.1. Результати гармонічної обробки магнітокардіографічного сигналу 26 2.2.2. Результати статистичної обробки 29 2.2.3. Результати кореляційної обробки 31 2.3. Математична модель магнітокардіографічного сигналу 33 2.4. Система реєстрації магнітокардіографічного сигналу 39 2.5 Метод обробки магнітокардіографічного сигналу 41 2.6. Алгоритмічна реалізація методу обробки магнітокардіографічного сигналу 44 2.7. Обчислення періоду магнітокардіографічного сигналу 47 2.8. Висновки до розділу 2 49 РОЗДІЛ 3. НАУКОВА ЧАСТИНА 51 3.1. Розробка програмного засобу обробки магнітокардіографічного сигналу в MATLAB 51 3.2. Розробка інтерфейсу програмного засобу комп’ютерного магнітокардіографа 61 3.3. Результати обробки магнітокардіографічного сигналу 65 3.4. Висновки до розділу3 67 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 68 4.1. Охорона праці 68 4.2. Безпека в надзвичайних ситуаціях 70 4.3. Висновки до розділу 4 73 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 74 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 75 ДОДАТКИ 82 ДОДАТОК А. Текст комп’ютерного засобу обробки МКГ-сигналу 83 ДОДАТОК Б. Теза конференції 91
14
Петрук, Світлана Леонідівна, та Svitlana Petruk. "Алгоритмічно-програмне забезпечення обробки електрогастроентерографічних сигналів для підвищення рівня діагностичності комп’ютерних електрогастроентерографів". Master's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36235.
Повний текст джерелаАнотація:
Кваліфікаційна робота виконана на кафедрі біотехнічних систем, Тернопільського національного технічного університету імені Івана ПулюяУ кваліфікаційній роботі розроблено метод, алгоритм та програмне забезпечення обробки електрогастроентерографічних сигналів для підвищення рівня діагностичності (кількості діагностичної інформації) комп’ютерних електрогастроентерографів. Ядром методу та алгоритму електрогастроентерографічних сигналів є процес Вейвлет перетворення з базисними функціями Мейера, Гауса та Мексиканського капелюха. За діагностичні показники стану шлунково-кишкового стану застосовано значення усереднених вейвлет-спектрів, які забезпечують процес дослідження часових флуктацій у часовій структурі електрогастроентерографічних сигналів при різних значеннях часового масштабу. Таке дослідження є важливим при оперативному виявленні різного генезису патологій у стані шлунково-кишкового стану. Реалізовано в середовищі GUIDE MATLAB програмне забезпечення обробки електрогастроентерографічних сигналів на базі алгоритмічного забезпечення, що ґрунтується на методів Вейвлет-перетворення з різними базисними функціями.
The qualification work developed a method, algorithm and software for processing electrogastroenterographic signals to increase the level of diagnostics (amount of diagnostic information) of computer electrogastroenterographs. The core of the method and algorithm of electrogastroenterographic signals is the Wavelet transform process with the basic functions of Meyer, Gauss and the Mexican Hat. The values of averaged wavelet spectra were used for diagnostic indicators of the gastrointestinal state, which provide the process of studying time fluctuations in the time structure of electrogastroenterographic signals at different values of the time scale. Such research is important at operative detection of various genesis of pathologies in a condition of a gastrointestinal condition. Implemented in the GUIDE MATLAB environment software for processing electrogastroenterographic signals based on algorithmic software based on Wavelet transform methods with different basic functions.
СПИСОК СКОРОЧЕНЬ 8 ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1. АНАЛІЗ ОБЛАСТІ ДОЛІДЖЕННЯ 12 1.1. Методи дослідження моторної функції шлунково-кишкового тракту 12 1.2. Локалізація вимірювальних електродів при периферичній електрогастроентерографії 15 1.3. Відомі комп’ютерні електрогастроентерографи 17 1.4. Методи обробки електрогастроентерографічних сигналів 20 1.4.1. Вейвлет обробка ЕГЕГ-сигналу в базисі Морле 20 1.4.2. Вейвлет обробка ЕГЕГ-сигналу в базисі Хаара 22 1.4.3. Спектральна обробка ЕГЕГ-сигналу 23 1.4.4. Морфологічний аналіз ЕГЕГ-сигналу 25 1.4.5. Синфазна обробка ЕГЕГ-сигналу 25 1.4.6 . Компонентна обробка ЕГЕГ-сигналу 26 1.5. Висновки до розділу 1 27 РОЗДІЛ 2. МАТЕМАТИЧНО-АЛГОРИТМІЧНЕ ТА ТЕХНІЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ОБРОБКИ ЕЛЕКТРОГАСТРОЕНТЕРОГРАФІЧНОГО СИГНАЛУ 28 2.1. Властивості електрогастроентерографічного сигналу 28 2.2. Математична модель електрогастроентерографічного сигналу 31 2.3. Технічне забезпечення наукового дослідження 34 2.4. Методи обробки електрогастроентерографічного сигналу 37 2.4.1. Вейвлет обробка електрогастроентерографічного сигналу 37 2.4.2. Вейвлет обробка в базисі Гауса 38 2.4.3. Вейвлет обробка в базисі мексиканського капелюха 41 2.4.4. Вейвлет обробка в базисі Мейера 42 2.5. Алгоритмічне забезпечення обробки електрогастроентерографічного сигналу 43 2.5.1. Базис Гауса 43 2.5.2. Базис мексиканського капелюха 44 2.5.3. Базис Мейера 45 2.6. Висновки до розділу 3 46 РОЗДІЛ 3. ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ОБРОБКИ ЕЛЕКТРОГАСТРОЕНТЕРОГРАФІЧНОГО СИГНАЛУ ТА РЕЗУЛЬТАТИ ЙОГО РОБОТИ 47 3.1. Блок-схема програмного забезпечення обробки електрогастроентеро- графічних сигналів 47 3.2. Програмне забезпечення Вейвлет-обробки електрогастроентерографічних сигналів 48 3.3. Програмне забезпечення комп’ютерних електрогастроентерографів та результати його роботи 56 3.4. Висновки до розділу 3 59 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 60 4.1. Охорона праці 60 4.2. Безпека в надзвичайних ситуаціях 62 4.3. Висновки до розділу 4 64 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 65 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 66 Додаток А. Копія тези конференції 74 Додаток Б. Копія тези конференції 78 Додаток В. Програмне забезпечення обробки ЕГЕГ-сигналів для комп’ютерних електрогастроентерографів
15
Генгало, Віталій Романович. "Удосконалення методу опрацювання електрореографічних сигналів в цифрових реографах". Master's thesis, 2018. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26693.
Повний текст джерелаАнотація:
Генгало В.Р. Удосконалення методу опрацювання електрореографічних сигналів в цифрових реографах. – Рукопис. Кваліфікаційна робота магістра, Тернопільський національний технічний університети імені Івана Пулюя, Тернопіль, 2018.
Кваліфікаційну роботу магістра присвячено удосконаленню методу опрацювання електрореографічних сигналів в цифрових реографах. Запропоновано спосіб придушення дихальної завади в реографічному сигналі, що базуються на використанні частотної, вейвлет- та сплайн- апроксимації. Показано високу ефективність запропонованого способу.
Ключові слова: реографія, імпеданс, дихальна завада.
16
Левенець, Андрій Олександрович. "Алгоритми компресії широкосмугових ультразвукових сигналів для медичної діагностики". Master's thesis, 2018. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26738.
Повний текст джерелаАнотація:
Левенець Андрій Олександрович. Алгоритми компресії широкосмугових ультразвукових сигналів для медичної діагностики. – Рукопис. Кваліфікаційна робота магістра, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Тернопіль, 2018.
В роботі проведено аналіз існуючих алгоритмів компресії дискретних широкосмугових модульованих сигналів ультразвукової діагностики; визначено обмеження та недоліки типових рішень; визначено переваги застосування алгоритму компресії; побудовано канал відбору та оцифрування ультразвукових сигналів; проведено огляд існуючих засобів для повірки ультразвукових апаратів.
Алгоритми компресії та обробки дискретних ширикосмугових модульованих сигналів ультразвукової діагностики призначені для реалізації обробки, за допомогою сучасних апаратно-програмних засобів, ультразвукових сигналів з стандартних ультразвукових апаратів.
17
Кирилів, Мар’ян Ігорович. "Метод опрацювання електроміографічних сигналів для задачі біопротезування". Master's thesis, 2018. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26682.
Повний текст джерелаАнотація:
Кирилів М.І. Метод опрацювання електроміографічних сигналів для задачі біопротезування. – Рукопис. Кваліфікаційна робота магістра, Тернопільський національний технічний університети імені Івана Пулюя, Тернопіль, 2018.
Кваліфікаційну роботу магістра присвячено обґрунтуванню методу опрацювання електроміографічних сигналів для задачі біопротезування верхніх кінцівок. Встановлено, що найбільш перспективним є розроблення активних біопротезів, що дозволить максимально відновити втрачені втрачені функції. Робота таких протезів забезпечується відбором та належним опрацюванням електроміографічних сигналів, відібраних з передпліччя, в структурі яких буде міститись максимальна кількість залишкової інформації про втрачені функції опорно-рухового апарату. Запропоновано застосувати методи спектрально-кореляційного аналізу до опрацювання електроміографічних сигналів з метою ідентифікації ознак окремих рухів втрачених м’язів.
Ключові слова: протезування, біопротез, електроміографічний сигнал.
18
Висоцький, Михайло Олегович. "Метод оцінювання голосових сигналів для задачі побудови фазових вокодерів". Master's thesis, 2018. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26692.
Повний текст джерелаАнотація:
Висоцький М.О. Метод оцінювання голосових сигналів для задачі побудови фазових вокодерів. – Рукопис. Кваліфікаційна робота магістра, Тернопільський національний технічний університети імені Івана Пулюя, Тернопіль, 2018.
Кваліфікаційну роботу магістра присвячено аналізу методів кодування та особливостей функціонування голосових кодерів - вокодерів. Розглянуто переваги та недоліки відомих методів кодування і виділено переваги фазових вокодерів. Проведено оцінювання параметрів голосових сигналів, що використовуються при кодуванні їх в фазових фокодерах.
Ключові слова: голосовий сигнал, кодування, фазовий спектр, вокодер.
19
Бабій, Олександр Ігорович. "Імітаційна модель голосових сигналів для тестування систем корекції звуковимови". Master's thesis, 2018. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26678.
Повний текст джерелаАнотація:
Бабій О.І. Імітаційна модель голосових сигналів для тестування систем корекції звуковимови. – Рукопис. Кваліфікаційна робота магістра, Тернопільський національний технічний університети імені Івана Пулюя, Тернопіль, 2018.
Кваліфікаційну роботу магістра присвячено розробленню імітаційної моделі голосового сигналу для тестування методів його опрацювання, що лежать в основі створення програмного забезпечення медичних комп’ютерних діагностичних систем. У магістерській роботі запропоновано імітаційну модель на основі амплітудно модульованої суміші синусоїд з експонентційним заниканням на характерних часових рівнях із випадковими значеннями амплітуд та їх тривалостей.
Розроблена модель дає змогу по відомих медичних параметрах моделювати сигнали патологій і норм із високою вірогідністю відтворення і врахуванням у собі поєднання властивостей повторності із випадковості.
Ключові слова: імітаційна модель, математичне моделювання, голосовий сигнал, система корекції звуковимови.
20
Баліхін, Вадим Владиславович, та Vadym Balikhin. "Імітаційна модель сфігмографічного сигналу для систем діагностики периферійного кровообігу". Master's thesis, 2019. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29856.
Повний текст джерелаАнотація:
Проект виконано на кафедрі біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя.Роботу присвячено питанням розроблення імітаційної моделі сфігмографічних сигналів для задачі тестування програмного забезпечення систем діагностики периферійного кровообігу. Розглянуто природу сфігмографічних сигналів, їхні параметри, та сформульовано вимоги до імітаційної моделі. Розроблено імітаційну модель у вигляді вектора значень сигналу в межах періоду з періодичним його повторенням та у вигляді суміші заникних синусоїд.
The work is devoted to the development of a simulation model of sphygmographic signals for the task of testing the software of systems of diagnostics of peripheral circulation. The nature of sphygmographic signals, their parameters, and requirements for the simulation model are considered. A simulation model is developed as a vector of signal values within a period with its periodic repetition and as a mixture of stagnant sinusoids.
ЗМІСТ ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1. ЗАДАЧА ДІАГНОСТИКИ ЗА СФІГМОГРАФІЧНИМ СИГНАЛОМ 11 1.1 Природа та особливості породження сфігмографічного сигналу 11 1.2 Методика проведення сфігмографічного дослідження 12 1.3 Структура сфігмограми в нормі 14 1.4 Типи сфігмограм в нормі і при порушеннях 20 1.5 Непрямі способи відбору сфігмографічних сигналів 23 1.6 Висновки до розділу 1 27 РОЗДІЛ 2. СПОСОБИ ОТРИМАННЯ СФІГМОГРАФІЧНИХ СИГНАЛІВ 28 2.1 Апаратні методи одержання сигналів пульсової хвилі 28 2.2 Технічні особливості роботи пульсоксиметрів 29 2.3 Математичне моделювання сфігмографічних сигналів 33 2.4 Висновки до розділу 2 38 РОЗДІЛ 3. ВІДБІР СФІГМОГРАФІЧНОГО СИГНАЛУ 39 3.1 Оптичні чутливі елементи 39 3.2 Відомі схемотехнічні рішення 41 3.3 Висновки до розділу 3 43 РОЗДІЛ 4. КОМП’ЮТЕРНЕ ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ СФІГМОГРАФІЧНОГО СИГНАЛУ 44 4.1 Імітаційне моделювання сигналу пульсової хвилі 44 4.2 Імітаційна модель у вигляді вектора значень сфігмографічного сигналу 45 4.3 Імітаційна модель сфігмографічного сигналу у вигляді суміші заникних синусоїд 50 4.4 Висновки до розділу 4 51 РОЗДІЛ 5. СПЕЦАЛЬНА ЧАСТИНА 53 5.1 Методика проведення медико-біологічних досліджень 53 5.2 Обґрунтування вибору УДК напряму наукового дослідження 55 РОЗДІЛ 6. ОБГРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ 58 6.1 Науково-технічна актуальність науково-дослідної роботи 58 6.2 Розрахунок витрат на проведення науково-дослідної роботи 59 6.3. Науково-технічна ефективність науково-дослідної роботи 65 6.4 Висновки до розділу 6 69 РОЗДІЛ 7. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 70 7.1 Охорона праці 70 7.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 71 РОЗДІЛ 8. ЕКОЛОГІЯ 80 8.1 Актуальність екологічних проблем 80 8.2 Шкідливий вплив на довкілля при виготовленні свігмометра 82 8.3 Заходи по охороні навколишнього середовища при промислових процесах виготовлення даного сфігмометра 83 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 85 Бібліографія 86 ДОДАТКИ 88
21
Николайчук, Володимир Іванович, та Volodymyr Nikolaychuk. "Розроблення засобів відбору сигналів для електроенцефалографічних діагностичних систем". Master's thesis, 2019. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29792.
Повний текст джерелаАнотація:
Проект виконано на кафедрі біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені Івана ПулюяКваліфікаційну роботу магістра присвячено розробленню засобів відбору сигналів для електроенцефалографічних діагностичних систем. Проведено аналіз типів електродів та запропоновано конструкцію із нерівномірною поверхнею для кращого проникнення через волосяні покриви голови та кращого контакту з поверхнею шкіри голови. Для збільшення вхідного опору запропоновано використати повторювачі напруги. Розроблено структуру одного каналу підсилення та фільтрації електроенцефалографічних сигналів.
Master's qualification work is devoted to the development of signal selection tools for electroencephalographic diagnostic systems. The types of electrodes were analyzed and a design with a non-uniform surface was proposed for better penetration through the scalp and better contact with the scalp. It is suggested to use voltage repeaters to increase the input impedance. The structure of one channel of amplification and filtering of electroencephalographic signals has been developed.
ЗМІСТ ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1. ЗАГАЛЬНІ ПРИНЦИПИ ПРОВЕДЕННЯ ЕЛЕКТРОЕНЦЕФАЛОГРАФІЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ 12 1.1 Фізична природа електроенцефалографічного сигналу 12 1.2 Основні параметри ЕЕГ 13 1.3 Правила реєстрації електроенцефалограми 15 1.4 Артефакти на електроенцефалограмі 16 1.4.1 Електродні артефакти 17 1.4.2 Сторонні електричні перешкоди 17 1.4.3 Артефакти руху 19 1.4.4 Фізіологічні артефакти 19 1.5 Висновки до розділу 1 21 РОЗДІЛ 2. МОДЕЛЮВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЦЕФАЛОГРАФІЧНИХ СИГНАЛІВ 22 2.1 Особливості моделювання ЕЕГ сигналів 22 2.2 Подання ЕЕГ сигналу у вигляді стаціонарного випадкового процесу 23 2.3 Застосування методу ТУРН-аналізу 26 2.4 Висновки до розділу 2 27 РОЗДІЛ 3. РОЗРОБЛЕННЯ ЗАСОБІВ ВІДБОРУ ЕЛЕКТРОЕНЦЕФАЛОГРАФІЧНИХ СИГНАЛІВ 28 3.1 Способи відбору ЕЕГ сигналів 28 3.2. Обгрунтування конструкції електродів 36 3.3. Рішення по виконанню підсилювачів окремих каналів засобів відбору ЕЕГ 38 3.4. Висновки до розділу 3 41 РОЗДІЛ 4. ПРАКТИЧНА РЕАЛІЗАЦІЯ ЗАПРОПОНОВАНИХ ЗАСОБІВ ВІДБОРУ 43 4.1 Реалізація засобів відбору ЕЕГ сигналів 43 4.2 Опрацювання ЕЕГ сигналу методами гармонічного та спектральнокореляційного аналізу 44 4.3 Висновки до розділу 4 48 РОЗДІЛ 5. СПЕЦАЛЬНА ЧАСТИНА 49 5.1 Oсобливості роботи в середовищі MATLAB 49 5.2 Обґрунтування вибору УДК напряму наукового дослідження 51 РОЗДІЛ 6. ОБГРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ 53 6.1 Науково-технічна актуальність науково-дослідної роботи 53 6.2 Розрахунок витрат на проведення науково-дослідної роботи 54 6.3. Науково-технічна ефективність науково-дослідної роботи 60 6.4 Висновки до розділу 6 64 РОЗДІЛ 7. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 65 7.1 Охорона праці 65 7.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 66 РОЗДІЛ 8. ЕКОЛОГІЯ 74 8.1 Актуальність охорони навколишнього середовища 74 8.2 Основні джерела забруднення довкілля, що виникають у результаті виготовлення електроенцефалографічних систем 75 8.3 Заходи щодо зменшення забруднення довкілля 77 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 80 Бібліографія 82 ДОДАТКИ 84 ДОДАТОК А 85
22
Бойко, Роман Романович, та Roman Boyko. "Алгоритмічно-програмне забезпечення оцінювання психоемоційного стану людини за тета-хвилями електроенцефалографічного сигналу". Master's thesis, 2019. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29616.
Повний текст джерелаАнотація:
Проект виконано на кафедрі біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя.У дипломній роботі розроблено алгоритмічно-програмне забезпечення оцінювання психоемоційного стану людини за тета-хвилями електроенцефалографічного сигналу на основі Вейвлет-перетворення з базисною функцією Хаара. Вейвлет-перетворення електроенцефалографічного сигналу дало змогу отримати інформативні ознаки у вигляді усереднених Вейвлет спектрів, які кількісно відображають переходи між психоемоційними станами у людини. Із використанням засобу MATLAB та його утиліти GUIDE розроблено програмне забезпечення із графічним інтерфейсом користувача для аналізу електроенцефалосигналу з метою оцінювання психоемоційного стану людини за тета-хвилями.
In the diploma work the algorithmic-software of estimation of the psycho-emotional state of the person by theta-waves of the electroencephalographic signal on the basis of the wavelet transform with the basic Haar function is developed. The wavelet transform of the electroencephalographic signal made it possible to obtain informative features in the form of averaged wavelet spectra, which quantitatively reflect the transitions between psycho-emotional states in humans. Using MATLAB and its GUIDE utility, software has been developed with a graphical user interface for analyzing the electroencephalosignal signal in order to assess a person's psycho-emotional state by theta waves.
ЗМІСТ ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1. АНАЛІЗ СТАНУ ПРОБЛЕМИ ЗА НАПРЯМОМ НАУКОВОГО ДОСЛІДЖЕННЯ 12 1.1 Психологічноемоційний стан та тета хвильовий процес електроенцефалографосигналу 12 1.2 Методи оцінювання психологічно-емоційного сигналу шляхом аналізу електроенцефалографічного сигналу 18 1.2.1 Кореляційний аналіз 18 1.2.2 Когерентний аналіз 20 1.2.3 Спектральний аналіз 22 1.2.4. Спектрально-кореляційний аналіз 24 1.3 Висновки до розділу 1 25 РОЗДІЛ 2. МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ТЕТА-ХВИЛЬ ЕЛЕКТРОЕНЦЕФАЛОГРАФІЧНОГО СИГНАЛУ 26 2.1 Система реєстрації електроенцефалографосигналу 26 2.2 Методика оцінювання психологічноемоційного стану за тета-хвилями електроенцефалографосигналу 27 2.3 Параметри моделі електроенцефалографосигналу 30 2.4 Структура математичної моделі тета хвильового процесу електроенцефалографічного сигналу 33 2.5 Висновки до розділу 2 34 РОЗДІЛ 3. МЕТОД ТА АЛГОРИТМ ОЦІНЮВАННЯ ПСИХОЕМОЦІЙНОГО СТАНУ ЛЮДИНИ ЗА ТЕТА-ХВИЛЯМИ ЕЛЕКТРОЕНЦЕФАЛОГРАФІЧНОГО СИГНАЛУ 35 3.1 Метод оцінювання психологічноемоційного стану людини 35 3.2 Алгоритм аналізу тета хвильового процесу електроенцелографічного сигналу 40 3.3 Висновки до розділу 3 44 РОЗДІЛ 4. ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ОЦІНЮВАННЯ ПСИХОЛОГІЧНОЕМОЦІЙНОГО СТАНУ ЛЮДИНИ ЗА ТЕТА-ХВИЛЯМИ ЕЛЕКТРОЕНЦЕФАЛОГРАФІЧНОГО СИГНАЛУ 45 4.1 Програмна реалізація функції виділення тета хвильового процесу електроенцефалографосигналу 45 4.2 Результат виділення тета хвильового процесу електроенцефалографосигналу 46 4.3 Програмна реалізація вейвлет аналізу тета хвильового процесу електроенцефалографосигналу 49 4.4 Результати аналізу тета хвильового процесу електроенцефалографосигналу 53 4.5 Висновки до розділу 4 54 РОЗДІЛ 5. СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 55 5.1 Методика проведення медико-біологічних досліджень 55 5.2 Обґрунтування вибору УДК напряму наукового дослідження 60 5.3 Висновки до розділу 5 62 РОЗДІЛ 6. ОБГРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ 63 6.1 Розрахунок витрат на проведення науково-дослідної роботи 63 6.2 Науково-технічна ефективність науково-дослідної роботи 68 6.3 Висновки до розділу 6 70 РОЗДІЛ 7. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 71 7.1 Охороні праці 71 7.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 73 7.3 Висновки до розділу 7 79 РОЗДІЛ 8. ЕКОЛОГІЯ 81 8.1 Програмне забезпечення еколого- статистичних досліджень 81 8.2 Екологічна політика підприємства 84 8.3 Висновки до розділу 3 87 ВИСНОВКИ 88 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 89 ДОДАТКИ 99 Додаток А. Програма функції виділення тета хвильового процесуелектроенцефалографосигналу 100 Додаток Б. Текст програмного забезпечення Вейвлет-аналізу електроенцефалографосигналу в базисі Хаара 101 Додаток В. Копія тези конференції 103
23
Іскра, Андрій Валерійович, та Andrii Iskra. "Метод оцінювання частоти основного тону для медичних діагностичних систем". Master's thesis, 2019. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29725.
Повний текст джерелаАнотація:
Проект виконано на кафедрі біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені Івана ПулюяРоботу присвячено питанням оцінювання частоти основного тону для медичних діагностичних систем. Цей парметр голосових сигналів є індивідуальним та відображає особливості роботи голосового апарату при формуванні голосних та вокалізованих звуків. Проаналізовано методи оцінювання частоти основного тону та запропоновано метод, який ґрунтується на оцінюванні авто кореляційної функції вибірок з голосового сигналу.
The work is devoted to the questions of estimating the frequency of the main tone for medical diagnostic systems. This voice parameter is individual and reflects the peculiarities of the voice apparatus's operation in the formation of vocal and voiced sounds. The methods of estimating the main tone frequency are analyzed and the method based on the estimation of the autocorrelation function of samples from the voice signal is proposed
ЗМІСТ ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1. ЗАДАЧА ДІАГНОСТУВАННЯ ЗА ГОЛОСОВИМ СИГНАЛОМ 11 1.1 Голосовий сигнал, як носій діагностичної інформації 11 1.2 Загальні відомості про порушення звуковимови 13 1.3 Аналіз апаратно-програмного забезпечення, що використовується в області діагностики та корекції порушень звуковимови 15 1.4 Висновки до розділу 1 23 РОЗДІЛ 2. ПАРАМЕТРИ ГОЛОСОВОГО СИГНАЛУ, ЩО НЕСУТЬ ДІАГНОСТИЧНУ ІНФОРМАЦІЮ 25 2.1 Голосовий сигнал як результат роботи голосового апарату 25 2.2 Моделі процесу голосотворення 30 2.3 Задача оцінювання частоти основного тону 33 2.4 Висновки до розділу 2 35 РОЗДІЛ 3. ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНА РЕЄСТРАЦІЯ ГОЛОСОВИХ СИГНАЛІВ 36 3.1 Експериментальний відбір голосових сигналів 36 3.2 Методи визначення частоти основного тону 41 3.3 Висновки до розділу 3 45 РОЗДІЛ 4. ВЕРИФІКАЦІЯ МЕТОДУ ОЦІНЮВАННЯ ЧАСТОТИ ОСНОВНОГО ТОНУ 46 4.1 Експериментальне вимірювання частоти основного тону голосового сигналу 46 4.2 Практична реалізація методу 48 4.3 Висновки до розділу 4 51 РОЗДІЛ 5. СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 53 5.1 Методика проведення медико-біологічних досліджень 53 5.2 Обґрунтування вибору УДК напряму наукового дослідження 56 РОЗДІЛ 6. ОБГРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ 59 6.1 Науково-технічна актуальність науково-дослідної роботи 59 6.2 Розрахунок витрат на проведення науково-дослідної роботи 60 6.3 Науково-технічна ефективність науково-дослідної роботи 66 6.4 Висновки до розділу 6 70 РОЗДІЛ 7. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 71 7.1 Охорона праці 71 7.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 76 РОЗДІЛ 8. ЕКОЛОГІЯ 85 8.1 Актуальність екологічних проблем 85 8.2 Шкідливий вплив на довкілля при виготовленні медичних діагностичних систем 86 8.3 Заходи охорони довкілля при виготовлені медичних діагностичних систем 87 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 90 Бібліографія 92 ДОДАТКИ 95
24
Ковалик, Сергій Васильович, та Serhii Kovalik. "Система відбору електроміографічних сигналів для задачі біопротезування кисті руки". Master's thesis, 2019. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29791.
Повний текст джерелаАнотація:
Проект виконано на кафедрі біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені Івана ПулюяКваліфікаційну роботу магістра присвячено обґрунтуванню структури системи відбору електроміографічних сигналів з поверхні передпліччя для задачі формування сигналів керування виконавчими елементами протеза кисті руки. Запропоновано структуру поверхневих активних електродів та схемо-технічні рішення виконання кіл попереднього підсилення електроміографічних сигналів.
The master's qualification work is devoted to the substantiation of the structure of the electromyographic signal selection system from the surface of the forearm for the task of forming the control signals of the executive elements of the prosthesis of the hand. The structure of surface active electrodes and circuit-technical solutions for performing circles of pre-amplification of electromyographic signals are proposed.
ЗМІСТ ПЕРЕЛІК УМОВНИХ СКОРОЧЕНЬ 8 9 РОЗДІЛ 1. ЗАДАЧА БІОКЕРОВАНОГО ПРОТЕЗУВАННЯ КИСТІ РУКИ .11 1.1 Задача протезування кисті руки 11 1.2 Загальні принципи протезування … .11 1.3 Класифікація способів протезування. Пасивні протези 12 1.4 Класи активних протезів 13 1.5 Класи активних протезів .14 1.6 Висновки до розділу 1 30 РОЗДІЛ 2. БІОКЕРОВАНЕ ПРОТЕЗУВАННЯ НА ОСНОВІ ЕЛЕКТРОМІОГРАФІЧНИХ СИГНАЛІВ .32 2.1 Організація принципів біопротезування 32 2.2 Генезис електроміографічних сигналів. .32 2.3 Поняття та фізичний зміст рухової одиниці 35 2.4 Аналіз типів конструкцій та особливостей електродів для відбору біосигналів 39 2.5 Задача розроблення конструкції активних електродів для відбору ЕМГ сигналів 45 2.6 Висновки до розділу 2 …..46 РОЗДІЛ 3. РОЗРОБЛЕННЯ КОНСТРУКЦІЇ ЕЛЕКТРОДІВ ДЛЯ ВІДБОРУ ЕЛЕКТРОМІОГРАФІЧНИХ СИГНАЛІВ. .48 3.1 Способи реєстрації ЕМГ сигналів …48 3.2 Обґрунтування конструкції електродів ….49 3.3 Інтеграція попереднього підсилювача в структуру конструкції електрода ...50 3.4 Вибір типу матеріалу для виготовлення електрода …...51 3.5 Висновки до розділу 3 …..53 РОЗДІЛ 4. СХЕМО-ТЕХНІЧНІ РІШЕННЯ ВИКОНАННЯ СИСТЕМИ ВІДБОРУ ЕЛЕКТРОМІОГРАФІЧНИХ СИГНАЛІВ ...54 7 4.1 Обґрунтування структурної схеми системи для відбору ЕМГ сигналів 54 4.2 Аналіз відібраних ЕМГ сигналів в середовищі Matlab .55 4.3 Висновки до розділу 4 …..57 РОЗДІЛ 5. СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 59 5.1 Методика проведення медико-біологічних досліджень .59 5.2 Обґрунтування вибору УДК напряму наукового дослідження… 64 РОЗДІЛ 6. ОБҐРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ… ..67 6.1 Науково-технічна актуальність науково-дослідної роботи. ..67 6.2 Розрахунок витрат на проведення науково-дослідної роботи… ..68 6.3 Науково-технічна ефективність науково-дослідної роботи……….....73 6.4 Висновки до розділу 6 …..77 РОЗДІЛ 7. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ .78 7.1 Охорона праці ...78 7.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях ……..79 РОЗДІЛ 8. ЕКОЛОГІЯ … .84 8.1 Актуальність охорони навколишнього середовища.. ...84 8.2 Забруднення, що виникають при виготовленні системи відбору електроміографічних сигналів, і шляхи їх зменшення. …..84 8.3 Електромагнітне забруднення довкілля, викликане роботою системою відбору електроміографічних сигналів 88 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ … .89 Бібліографія 91 ДОДАТКИ 95
25
Небожук, Роман Богданович, та Roman Nebozhuk. "Метод виділення огинаючої складової мовних сигналів для ефективного їхнього кодування". Master's thesis, 2019. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29857.
Повний текст джерелаАнотація:
Проект виконано на кафедрі біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені Івана ПулюяРоботу присвячено питанням розроблення методу виділення огинаючої складової мовних сигналів для ефективного їхнього кодування. Показано, що для ефективної роботи вкодерів при кодуванні мовних сигналів важливим є виділення огинаючої складової часової реалізації мовного сигналу або його спектру. Проаналізовано методи виділення огинаючої складової та запропоновано використання з цією метою перетворення Гільберта. Проведено моделювання процесу виділення огинаючої складової в середовищі Matlab.
The work is devoted to the development of the method of selection of the envelope component of speech signals for their effective coding. It is shown that for the efficient operation of encoders when encoding speech signals, it is important to select the envelope component of the temporal realization of the speech signal or its spectrum. The methods of selection of the envelope component are analyzed and the use of the Hilbert transform for this purpose is proposed. The process of selection of the envelope component in the Matlab medium is simulated.
ЗМІСТ ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1. ЗАДАЧА КОДУВАННЯ ГОЛОСОВИХ СИГНАЛІВ 12 1.1 Кодування голосових сигналів 12 1.2 Типи вокодерів та особливості їхнього функціонування 13 1.3 Порівняння методів кодування голосових сигналів 18 1.4 Висновки до розділу 1 21 РОЗДІЛ 2. ПРИНЦИПИ РОБОТИ ВОКОДЕРІВ 22 2.1 Принцип роботи параметричних вокодерів 22 2.2 Смугові (канальні) вокодери 23 2.3 Ортогональні вокодери 27 2.4 Ліпредери (вокодери з лінійним передбаченням) 36 2.5 Формантний вокодер 52 2.6 Задача виділення огинаючої голосових сигналів 64 2.7 Висновки до розділу 2 64 РОЗДІЛ 3. МАТЕМАТИЧНІ ОСНОВИ ВИДІЛЕННЯ ОГИНАЮЧОЇ СИГНАЛУ 66 3.1 Метод виділення огинаючої складової сигналів 66 3.2 Визначення перетворення Гільберта 68 3.3 Висновки до розділу 3 73 РОЗДІЛ 4. ВИДІЛЕННЯ ОГИНАЮЧОЇ ГОЛОСОВОГО СИГНАЛУ З ДОПОМОГОЮ ПЕРЕТВОРЕННЯ ГІЛЬБЕРТА 74 4.1 Програмна реалізація методу виділення огинаючої 74 4.2 Результати виділення огинаючої голосового сигналу 75 4.3 Висновки до розділу 4 79 РОЗДІЛ 5. СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 80 5.1 Методика проведення медико-біологічних досліджень 80 5.2 Обґрунтування вибору УДК напряму наукового дослідження 84 РОЗДІЛ 6. ОБГРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ 86 6.1 Науково-технічна актуальність науково-дослідної роботи 86 6.2 Розрахунок витрат на проведення науково-дослідної роботи 87 6.3 Науково-технічна ефективність науково-дослідної роботи 93 6.4 Висновки до розділу 6 97 РОЗДІЛ 7. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 98 7.1 Охорона праці 98 7.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 100 РОЗДІЛ 8. ЕКОЛОГІЯ 110 8.1 Актуальність екологічних проблем 110 8.2 Вплив на довкілля при здійснені технологічного процесу монтажу та складання приладу 111 8.3 Заходи по охороні навколишнього середовища 112 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 114 Бібліографія 116 ДОДАТКИ 118
26
Гураль, Андрій Богданович, та Andriy Hural. "Метод оцінювання функціонального стану людини для первинного діагностування аритмій". Master's thesis, 2019. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29631.
Повний текст джерелаАнотація:
Проект виконано на кафедрі біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені Івана ПулюяДипломну роботу магістра присвячено розробленню методу оцінювання функціонального стану людини для первинного діагностування аритмій. В роботі анотовано фільтрований фотоплетизмографічний сигнал та проведено розмітку піків Р-інтервалів ЕКГ із використанням алгоритму розмітки. Досягнуто покращення якості досліджуваного сигналу шляхом фільтрації РР-інтервалограми, що уможливило підвищення точності результатів аналізу варіабельного серцевого ритму. За результатами побудовано скатерограми для фотоплетизмографічного сигналу із присутністю аритмії та в нормі. Зроблено висновок про те, що різниця між РР-інтервалами вказує на порушення серцевого ритму, тобто присутність аритмії.
The master's thesis is devoted to the development of a method for assessing a person's functional status for the primary diagnosis of arrhythmias. The annotated filtered photoplethysmographic signal was annotated and the ECG P-interval peaks were labeled using a markup algorithm. Improvement of the quality of the investigated signal was achieved by filtering the PP intervals, which made it possible to improve the accuracy of the results of the analysis of the variable heart rate. According to the results, scatograms for the photoplethysmographic signal with the presence of arrhythmia and normal were constructed. It is concluded that the difference between PP-intervals indicates a disturbance of the heart rhythm, ie the presence of arrhythmia.
ЗМІСТ ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1. АРТЕРІАЛЬНИЙ ТИСК: СТАНДАРТИ І МЕТОДИ ВИМІРЮВАННЯ, ПОКАЗНИКИ 10 1.1 Вступні завваги 10 1.2 Методи вимірювання артеріального тиску 13 1.3. Визначення АТЛ у біомедичних системах 17 1.4 Вибір шляху досліджень 19 1.5 Висновки до розділу 1 21 РОЗДІЛ 2. МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ДАВАЧА АТЛ 23 2.1 Патентний пошук 23 2.2 Математичне моделювання давача АТЛ 25 2.3 Огляд відомих математичних моделей процесу формування АТЛ 31 2.4 Висновки до розділу 2 34 РОЗДІЛ 3. ПРИСТРІЙ ДЛЯ ВИМІРЮВАННЯ АРТЕРІАЛЬНОГО ТИСКУ 35 3.1 Конструкції давача АТЛ 35 3.2 Конструкція пристрою моніторингу АТЛ 37 3.3. Висновки до розділу 3 40 РОЗДІЛ 4. СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 41 4.1 Методика дослідження електричної активності серця 42 4.2 Обгрунтування вибору прикладного забезпечення для розв’язування наукової задачі 42 4.2 Висновки до розділу 4 46 РОЗДІЛ 5. ОБГРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ 47 5.1 Науково-технічна актуальність науково-дослідної роботи 47 5.2 Розрахунок витрат на проведення науково-дослідної роботи 48 5.3 Науково-технічна ефективність науково-дослідної роботи 54 5.4 Висновки до розділу 5 58 РОЗДІЛ 6. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 59 6.1 Охорона праці 59 6.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 61 6.3 Висновок до розділу 6 63 РОЗДІЛ 7. ЕКОЛОГІЯ 64 ВИСНОВКИ 69 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 70 ДОДАТКИ 72