Разработка алгоритмов компрессии биомедицинских сигналов с использованием дельта-преобразований второго порядка

Разработка алгоритмов компрессии биомедицинских сигналов с использованием дельта-преобразований второго порядка

Автор: Бай, Константин Анатольевич

Шифр специальности: 05.13.17

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2003

Место защиты: Таганрог

Количество страниц: 202 с. ил

Артикул: 2336408

Автор: Бай, Константин Анатольевич

Стоимость: 250 руб.

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1 АНАЛИЗ ЗАДАЧИ КОМПРЕССИИ
БИОМЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛОВ.
1.1. Общие требования к алгоритмам компрессии биомедицинских
сигналов
1.2. Классификация существующих алгоритмов компрессии
1.3. Принципы работы алгоритмов компрессии с потерями.
1.4. Классификация биомедицинских сигналов
1.5. Биоэлектрические показатели прямого измерения.
1.6. Биоэлектрические показатели косвенного и преобразовательного
измерения.
1.7. Выводы по материалам первой главы
ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА БАЗОВОГО АЛГОРИТМА КОМПРЕССИИ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ДЕЛЬТАПРЕОБРАЗОВАНИЙ ВТОРОГО ПОРЯДКА.
2.1. Анализ задачи
2.2. Принципы работы базового алгоритма компрессии сигналов на
основе дельтапреобразований второго порядка
2.3. Схема работы базового алгоритма компрессии сигналов на основе
дельта преобразований второго порядка.
2.4. Построение области базовых функций.
2.4.1. Анализ задачи построения области базовых функций.
2.4.2. Элементарные базовые функции типов АО и ВО
2.4.3. Элементарные базовые функции типов А1 и В1
2.4.4. Элементарные базовые функции типов АЗ и ВЗ
2.4.5. Элементарные базовые функции типов А2 и В2
2.4.6. Понятие огибающих элементарных базовых функций.
2.4.7. Построение элементарной базовой функции типа А8
2.4.8. Построение элементарной базовой функции типа ВБ
2.4.9. Свойства элементарных базовых функций типов АБ и ВБ
2.4 Алгоритм построения области базовых функций.
2.5. Построение аппроксимирующей функции
2.5.1. Анализ задачи
2.5.2. Сущность алгоритма построения аппроксимирующей функции
2.5.3. Вычисление наименьшей вносимой ошибки
2.5.4. Алгоритм построения аппроксимирующей функции.
2.5.5. Зависимость значения ошибки аппроксимации от поведения
огибающих базовых функций.
2.5.6. Вычисление ошибки аппроксимации
2.6. Базовый алгоритм компрессии сигналов на основе дельтапреобразований второго порядка.
2.7 Быстродействующий базовый алгоритм декомпрессии сигналов на
основе дельтапреобразований второго порядка
2.8 Выводы по материалам второй главы
ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА ПОЛНОГО АЛГОРИТМА КОМПРЕССИИ БИОМЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛОВ С ГАРАНТИРОВАННОЙ ТОЧНОСТЬЮ НА ОСНОВЕ ДЕЛЬТАПРЕОБРАЗОВАНИЙ ВТОРОГО ПОРЯДКА.
3.1. Постановка задачи компрессии.
3.2. Компрессия автономно кодируемых отсчетов биомедицинских
сигналов
3.2.1. Принципы кодирования.
3.2.2. Принципы построения формата данных автономно кодируемых
отсчетов
3.2.3. Формат хранения данных автономно кодируемых отсчетов.
3.2.4. Вычисление оптимального размера сегмента для хранения данных
автономно кодируемых отсчетов сигнала.
3.2.5. Алгоритмы компрессии и декомпрессии автономно кодируемых
отсчетов
3.3. Вычисление значения модуля второй производной базовых функций .
3.3.1. Анализ алгоритмов поиска значения модуля второй производной
базовых функций.
3.3.2. Алгоритм вычисления гарантированно близкого к оптимальному
значения модуля второй производной базовых функций
3.3.3. Принципы работы эвристического алгоритма вычисления модуля
второй производной базовых функций
3.3.4. Разложение сигнала с помощью дискретного v преобразования
3.3.5. Вычисление значения модуля второй производной базовых функций
для коэффициента v функции
3.3.6. Эвристический алгоритм вычисления модуля второй производной
базовых функций.
3.4. Проблема неоднородности биомедицинских сигналов
3.5. Полный алгоритм компрессии биомедицинских сигнатов с
гарантированной точностью.
3.6. Полный быстродействующий алгоритм декомпрессии биомедицинских сигнатов с гарантированной точностью.
3.7. Выводы по материалам третьей главы
ГЛАВА 4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМА КОМПРЕССИИ
БИОМЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ДЕЛЬТАПРЕОБРАЗОВАНИЙ ВТОРОГО ПОРЯДКА.
4.1. Предмет исследования
4.2. Типы исследуемых сигналов, их основные характеристики.
4.3. Используемая программная модель.
4.4. Исследование эффективности различных этапов разработанного
алгоритма компрессии
4.5. Исследование возможности повышения степени компрессии за счет
дополнительной компрессии выходного потока данных.
4.6. Исследование эффективности разработанного алгоритма компрессии
биомедицинских сигналов.
4.6.1. Существующие алгоритмы компрессии, обеспечивающие
гарантированную точность представления сигнала
4.6.2. Алгоритмы компрессии, основанные на дельтапреобразовании
второго порядка.
4.6.3. Алгоритм компрессии, основанный на дискретном v преобразовании по лифтинговой схеме с последующим квантованием
4.7. Выводы по материалам четвертой главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Задача поиска самоподобных областей для сигналов отличается большой ресурсосмкостыо и ошибка, вносимая при использовании сегментированных итерационных функций, не может быть ограничена каким либо пороговым значением, что исключает использование этого подхода для компрессии биомедицинских сигналов. Биомедицинские сигналы, используемые в биомедицинских системах, получают путем измерения электрофизиологических показателей исследуемого. Биоэлектрические показатели прямого измерения представляют собой изменяющиеся электрические потенциалы, генерируемые различными образованиями в центральной и периферической нервной системе. ЭОГ отражает электрическую активность, вызывающую сокращение мышц управления движением глазного яблока. Показатели косвенного измерения характеризуют изменение электрического сопротивления участков кожи и тела испытуемого, для измерения которого необходимо дополнительное пропускание тока через исследуемый орган. КГР отражает изменение сопротивления кожи определяется преимущественно реакциями эмоционального характера, отражающихся на деятельности потовых желез. Показатели преобразовательного измерения отражают различные процессы биохимического или биофизического происхождения, требующие предварительного преобразования посредством специальных датчиков. К данной группе относятся следующие показатели. ПО фиксирует динамику изменения насыщения крови кислородом по отраженному свету с использованием светочувствительных датчиков. Для каждой из категорий сигналов проблему хранения и передачи сигналов необходимо решать отдельно, так как способ измерения определяет основные свойства сигналов. Биоэлектрические показатели прямого измерения отражают процессы, происходящие в центральной и периферической нервной системе. Диапазоны изменения амплитудночастотных характеристик сигналов, отражающих эти процессы, приведены на рисунке 1. Рис. Диапазоны изменения амплитудночастотных характеристик биоэлектрических показателей прямого измерения. Все эти сигналы имеют свои индивидуальные особенности. Электрокардиограмма ЭКГ как правило, периодический сигнал с определенной структурой. Однако, существует целый ряд исключений, примеры которых приводятся ниже . Элсктроокулограмма ЭОГ не имеет самостоятельного значения и используется совместно с другими показателями. Гц. Электромиограмма ЭМ нестационарный сигнал, представляющий собой результат сложения, интерференции потенциалов большого количества элементарных двигательных единиц, большинство или многие из которых работают независимо друг от друга рис. Рис. Потенциал двигательной единицы ИДЕ. Условная схема и примеры реальных ПДЕ. За счет высокоамплитудной высокочастотной составляющей ЭМГ сигнал не может быть эффективно упакован с учетом общих требований к алгоритмам компрессии биомедицинских сигналов. Однако, особенностью ЭМГ сигнала является нулевое значение сигнала при расслабленном состоянии мышц. Поэтому, во время длительных записей, когда больше всего необходима компрессия, достаточно сохранять только значимые участки сигнала. Исследования, в которых мышцы постоянно напряжены, как правило, имеют небольшую длительность, и в этом случае проблемы хранения и передачи данных не возникает. Электроэнцефалограмма ЭЭГ нестационарный сигнал ,. Основные характеристики и особенности ЭЭГ сигнала рассматриваются ниже. Нормальный ЭКГ сигнал периодичен и каждый сегмент имеет структуру, изображенную на рисунке 1. Структурные компоненты сигала ЗДДТДЛР представляют особый интерес. Однако, при некоторых заболеваниях сердца структура ЭКГсигнала может значительно отличается от рассматриваемой рис. Может меняться порядок следования структурных компонентов некоторые структурные компоненты могут отсутствовать. Поэтому, в общем случае ЭКГсигнал периодичен, но его структура и длительность одного периода непостоянна. Требования точности представления ЭКГсигнала сформулированы в ряде соглашений ,. По стандарту СРЕСО необходимая точность представления ЭКГ сигнала 5 мкВ. Однако для ряда отсчетов допускается меньшая точность представления например, для отсчетов вне РСДЗТ комплекса достаточно точности представления 0 мкВ.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.195, запросов: 244