ОБРАБОТКА МИОСИГНАЛОВ МЕТОДАМИ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
МОДИФИЦИРОВАННОЙ ВЕЙВЛЕТ-ФУНКЦИИ МОРЛЕ 

Гришанович Юлия Васильевна, кандидат технических наук, доцент, кафедра физики, Ковровская государственная технологическая академия им. В. А. Дегтярева (Россия, г. Ковров, ул. Маяковского, 9), E-mail: ulagri.kovrov@mail.ru
Потехин Дмитрий Станиславович, доктор технических наук, профессор, кафедра корпоративных информационных систем, Российский технологический университет МИРЭА (Россия, г. Москва, проспект Вернадского, 78), E-mail: msyst@msyst.ru
Потехин Сергей Дмитриевич, инженер, ООО «Бизнес-объединение Измерительные системы» (Россия, г. Ковров, ул. Еловая, 92), E-mail: vexilurz@gmail.com
Тарасов Илья Евгеньевич, доктор технических наук, профессор, кафедра корпоративных информационных систем, Российский технологический университет МИРЭА (Россия, г. Москва, проспект Вернадского, 78), E-mail: ilya_e_tarasov@mail.ru 

621.396 

DOI

10.21685/2307-5538-2019-1-10 

Актуальность и цели. Анализ биомедицинских сигналов с учетом важности здравоохранения как отрасли и уровня развития современной вычислительной техники позволяет улучшить характеристики медицинских устройств по ряду направлений. В частности, регистрация электрических сигналов, возникающих в мышцах (миография), может быть использована как в диагностических целях, так и в спортивной медицине или для управления различными техническими устройствами: протезами, экзоскелетами и т.п. С технической точки зрения миосигналы являются сигналами с нестационарными параметрами, поэтому для их анализа необходимо разрабатывать и применять соответствующие методы.
Материалы и методы. В статье предлагается обработка миосигналов с помощью вейвлет-анализа, модифицированной функцией Морле, обеспечивающей обработку сигналов с нестационарными параметрами с возможностью регулирования соотношения полосы пропускания и локализации во временной области.
Результаты. Предложенная методика применяется для качественного распознавания миосигнала, снятого с бицепса в стационарном состоянии и с физической нагрузкой. В работе показана возможность идентификации сигналов, посланных мозгом от сигналов ответной реакции мышц на нагрузку.
Выводы. Использование вейвлет-преобразования модифицированной функцией Морле пригодно для анализа миосигналов с нестационарными параметрами и позволяет определять их характеристики. 

Ключевые слова

миосигналы, цифровая обработка сигналов, вейвлет-преобразование, вейвлет-функция Морле 

 Скачать статью в формате PDF

1. Физиология человека / под ред. Г. И. Косицкого. – 3-е изд., перераб. и доп. – Москва, 1985. – 544 с.
2. Кобринский, А. Е. Использование биотоков для целей управления / А. Е. Кобринский // Энергетика и автоматика. – 1959. – № 3.
3. Федотов, А. А. Измерительные преобразователи биомедицинских сигналов систем клинического мониторинга / А. А. Федотов, С. А. Акулов. – Москва : Радио и связь, 2013. – 248 с.
4. Давыдов, А. В. Цифровая обработка сигналов: Тематические лекции. – Екатеринбург : УГГУ, ИГиГ, 2007. – URL: http://www.prodav.narod.ru/dsp/index.html
5. Потехин, Д. С. Интегральный метод восстановления векторной диаграммы в системах цифровой обработки данных / Д. С. Потехин // Системы управления и информационные технологии. – 2011. – № 2.1 (44). – С. 161–164.
6. Потехин, Д. С. Влияние коэффициентов и пределов интегрирования вейвлет-функции Морле на точность результатов анализа гармонических сигналов с нестационарными параметрами / Д. С. Потехин, И. Е. Тарасов, Е. П. Тетерин // Научное приборостроение. – 2002. – № 1, т. 12. – С. 90–95.
7. Потехин, Д. С. Влияние белого шума на точность определения амплитуды и фазы гармонических сигналов с использованием вейвлет-преобразования функцией Морле / Д. С. Потехин // Системы управления и информационные технологии. – 2009. – № 4.1 (38). – С. 180–183.