Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

387

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

15.11.2022

Размер:

3.83 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 2324 / 2924 25 26 27 28 29 > Следующая >>>

−устранение ошибок и аварий – контроль над трафиком, межсетевыми связями и удаленными сегментами сети, обнаружение потенциальных проблем в сети;

−учет использования сетевых ресурсов;

−управление производительностью – сбор и анализ статистики, исследование трафика, интерпретация сетевых протоколов, поиск «узких мест» и планирование развития сети.

Спроектированная сеть обеспечивает передачу трафика от областных офисов компании, трафика из центрального офиса и телефонного трафика. Областной трафик принимается по протоколу E1 на МУС1/РУС и в перспективе при развитии региональной сети может приниматься по протоколу FastEthernet. Выход на ТФОП обеспечивается подключением УАТС по потоку 2E1 на АТС. Сеть обеспечивает

ваварийных ситуациях объединение ЛВС потоком 100BST.

Внастоящее время представленная в статье сеть внедряется

вбанковские коммуникации.

Получено 29.01.2007

231

УДК 681.3

Р.А. Файзрахманов, А.В. Кычкин

Пермский государственный технический университет

ОБРАБОТКА ДАННЫХ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ В ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОМ КОМПЛЕКСЕ МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКИ

Рассматриваются функциональные элементы комплекса медицинской диагностики состояния сосудов человека с точки зрения системного подхода. Выделяется подсистема сбора и обработки данных, выполняющая функцию мониторинга. Сбор и передача данных осуществляется с помощью сети интеллектуальных датчиков, а обработка происходит на персональном компьютере с помощью программы высокого уровня в реальном времени. Показана реализация цифровой фильтрации потока данных методом скользящего среднего, позволяющая проводить предварительную обработку потока в режиме реального времени с целью сохранения диагностической информации о состоянии сосудистой системы человека.

Развитие микропроцессорных технологий обработки данных в режиме реального времени, несомненно, сказывается на повышении производительности современных средств контроля и диагностики. Следует отметить, что большинство средств технической диагностики построены на базе мощных вычислительных машин, целью которых является обработка потоков данных. Задача извлечения диагностической информации из потока данных в технических системах не является простой. А в медицинской диагностике подобные задачи решаются на порядок сложнее вследствие непредсказуемого нелинейного поведения исследуемой биологической системы. Проведение диагностики заболеваний сосудистой системы традиционными методами с использованием средств ультразвукового исследования малопроизводительно и трудоемко. Одним из путей повышения эффективности работ, связанных с обследованием человека, является применение автоматизированного информационно-измерительного комплекса медицинской диагностики [1].

232

Система диагностики состояния сосудов человека состоит из подсистем аппаратного и программного обеспечения. Аппаратная подсистема представляет собой набор средств: первичного сбора и преобразования сигналов (датчики пульса); преобразования и передачи данных (микроконтроллеры и модули беспроводной передачи); обработки данных (ПЭВМ).

Программная подсистема представляет собой сетевые протоколы обмена данными между интеллектуальными датчиками и ЭВМ, алгоритмы сбора данных, алгоритмы обработки данных, а также математический аппарат обработки, анализа данных и принятия решения. На рис. 1 показана функциональная схема комплекса меддиагностики [2].

Качество функционирования медицинской измерительной системы и точность формирования объективной оценки состояния исследуемой сосудистой системы зависит в основном от корректности диагностических параметров. Из приведенной функциональной схемы системы следует, что после преобразования сигнала в цифровой код осуществляется передача и обработка потока данных в реальном времени с использованием исполнительных электронных элементов. Обработка цифрового потока не вносит помех в полезный сигнал, получаемый с датчика, однако на рис. 2 хорошо видно, что входные данные (узкая полоса) представляют собой нестационарный по среднему временной ряд, то есть сигнал зашумлен.

m
ηj = ∑wk xj +k ,	(1)

k =−m

где wk – весовые коэффициенты, для которых выполняется ∑wk = 1,

а xj – значения исходного ряда, m – длина фильтра. Для определения значения исследуемого ряда в нашем случае достаточно применить простое скользящее среднее с равными весовыми коэффициентами wk = 1(2m+1) [4]. Для того чтобы определить длину фильтра m, необходимо использовать соотношение, полученное в [4]

ch(mw0) = Q,

(2)

где w0 – частота среза фильтра, Q – коэффициент подавления шума. Выбирая коэффициенты, при которых будет происходить удаление высокочастотных помех, получим значение m = 5. При скорости снятия

233

показаний, равной 1 миллисекунде, получим диапазон 2m, или 10 мил-
лисекунд. Полученный интервал времени небольшой, таким образом,
возможно в режиме реального времени проводить фильтрацию потока
данных предложенным методом.
			Управляющие	Команды
			сигналы с ПЭВМ	пользователя
Информация
с датчиков	Усиление
	сигнала
		Аналого-
		цифровое пре-
		образование
			Беспроводная
			передача
			Расчет па-
			раметров
			пульсовой
			волны
				Результат
				Анализ
Датчики		Микро-	Радио приемо-	ПЭВМ
		контроллер	передатчик	ПЭВМ
		контроллер	передатчик
Рис. 1. Функциональная схема комплекса медицинской диагностики

Рис. 2. Визуализация графиков входного (узкая полоса) и обработанного (широкая полоса) потоков данных

На рис. 3 представлены результаты фильтрации измерений фильтром простого скользящего среднего. На графике четко видны пики прямой и обратной пульсовой волны, а также колебания сосуда после прохождения волны [5]. Данный график исследуется с помощью

234

метода анализа формы колебаний, извлекается диагностическая информация и формируется диагноз на основе аппарата экспертных оценок.

Рис. 3. Результат фильтрации скользящим средним данных с пьезоэлектрического датчика пульса

Рассмотренный метод предварительной обработки данных является простым и дающим приемлемые результаты. Программный метод просто реализуется и используется в качестве одной из составных частей аналитического аппарата информационно-измерительного комплекса диагностики сосудов человека.

Библиографический список

1.Кычкин А.В. Современная информационная система медицинской диагностики сосудов человека / А.В. Кычкин, Е.В. Петров, С.П. Артемов // Информационные управляющие системы: сб. науч.

тр. – Пермь, 2006.

2.А.В. Кычкин. Автоматизированная система дистанционного сбора и обработки информации с датчиков пульсовой волны / А.В. Кычкин, Р.А. Файзрахманов // Автоматизированные системы управления

иинформационные технологии: матер. Всерос. науч.-практ. конф. –

Пермь, 2006.

3.Андерсен Т. Статистический анализ временных рядов / Т. Андерсен. – М.: Мир, 1976.

4.Хеннан Э. Многомерные временные ряды / Э. Хеннан. – М.: Советское радио, 1980.

5.Щукин С.И. Компьютерная система для ввода, записи, анализа

иархивирования реоплетизмографических исследований / С.И. Щукин,

К.Р. Беляев. – Режим доступа: http://konstb.newmail.ru.

Получено 25.01.2007

235

УДК 621.372.542

И.Н. Липатов

Пермский государственный технический университет

ПОСТРОЕНИЕ ЦИФРОВОГО РЕЖЕКТОРНОГО ФИЛЬТРА

Рассматривается задача построения режекторного цифрового фильтра по данным аналогового фильтра с применением билинейного преобразования.

Производится синтез цифрового режекторного фильтра по данным аналогового фильтра с применением билинейного преобразования. В качестве аналогового фильтра используется фильтр вида [1]

N(s) =	H (s2 +C )			,	(1)
	(s + d )(s2 + a s +b )
		1
	1	1	1
где C1 = 5,153209; d1 = 0,539958;		a1 = 0,434067;			b1 =1,010594; s – пе-

ременная преобразования Лапласа; C1,d1,a1,b1 даточной функции N(s) фильтра.

Приведем соотношение (1) к виду

N(s) =	H (s2 +C )				,
			1
	s3 +e s2 + f s +l
1		1		1
где
e1 = a1 + d1,
f1 = b1 + a1d1
f1 = b1 + a1d1			,
l1 = b1d1,
l1 = b1d1,
H = l1 / C1.
H = l1 / C1.

– коэффициенты пере-

(2)

(3)

Здесь e1 , f1 ,l1 – коэффициенты передаточной функции фильтра.

Билинейное преобразование определяется формулой [2]


s =	k(1		− z−2 )	,
s =	z−2	− 2αz−1 +1		,
	z−2	− 2αz−1 +1

N(s)

(4)

236

где

ω2 −ω1

k = Ωctg

cos ω2 + ω1

α =

(5)

cos ω2 −ω1

Ωc =

1 рад/с.

Здесь ω1,ω2

– нижняя и верхняя частота

режекторного фильтра;

Ωc

– частота среза аналогового фильтра; T – период дискретизации;

z−1

– задержка в области z; α,k – коэффициенты билинейного преоб-

разования.

Определим s, s2 , s3 :

s =

k(1− z−2 )

;

(6)

z−2

+α3z−1 +

(z−4 −2z−2 +1)

;

(7)

z−4 +α z−3 +α

z−2 +α z−1

k3 (z−4 −2z−2 +1)(1− z−2 )

(8)

(z−4

+α z−3

+α

z−2 +α z−1 +1)(z−2 +α

z−1

+1)

где

α = −4α; α

= 2 +4α2 ; α

= −2α.

Из (8) получим

− k 3 z −6 + 3k 3 z −4 −3k 3 z −2 + k 3

(9)

(z −4 + α1 z −3

+ α2 z −2 + α1 z −1 +1)(z −2

+ α3 z −1 +

Из (7) имеем

e s2 =

e k2 z−6

+e k2α

z−5 −e k2 z−4 −2e k2α

z−3 −e k2 z−2

+e k2α

z−1

+e k2

(10)

1 .

(z−4 +α z−3 +α

−2 +α z−1 +1)(z−2 +α

z−1 +1)

Из (6) получим

f1s =

− f1kz−6

− f1kα1z−5 + f1k(1−α2 )z−4 + f1k(α2 −1)z−2 + f1kα1z−1 + f1k .

(11)

(z−4 +α1z−3 +α2 z−2 +α1z−1 +1)(z−2 + α3 z−1 +1)

237

Имеем

l1 = l1[z−−4 +α1z−−3 +α2 z−−2 +α1z−−1 +1](z−−2 +α3z−−1 +1) (z 4 +α1z 3 +α2 z 2 +α1z 1 +1)(z 2 +α3z 1 +1)

или

l	=	l z−6	+ l (α + α				)z−5		+ l (α				2	+ α α				+1)z−4 + l (2α + α										α	)z−3
l	=	1	1		1	3				1			2			1 3		+1)(z			1				1		2	3
1				(z−4 + α z−3				+ α			z−2 + α z−1							+1)(z			−2 + α				z−1	+1)
						1				2						1								3
		+ (z			l (1+ α α + α )z−2 +l (α + α )z−1 +l
		+ (z			−4 + α z−3 + α z−2							+ α z−1 +1)(z−2									+ α z−1 +1) .
					1		1	3			2						1	1		3				1
						1			2						1						3
	Введем обозначения
			h		= −k3 + e k 2				− f k			+l			,
			6				1			1				1
			h5 = e1k2α3 − f1kα1 +l1(α1 + α3 ),
			h5 = e1k2α3 − f1kα1 +l1(α1 + α3 ),
			h		= 3k3 −e k 2				+ f k(1−α							2	) +l (α		2	+ α α			3	+1),
			4				1			1						2		1	2		1		3
						2	α3	+l1(2α1 + α2α3 ),
			h3 = −2e1k				α3	+l1(2α1 + α2α3 ),
			h		= −3k3 −e k				2 + f k				(α			−1) +l (1+ α α								+ α		2	),
			2				1				1				2			1			1	3				2
			h1 = e1k2α3 + f1kα1 +l1(α1 + α3 ),
			h		= k	3 + e k2		+ f k +l .
			h		= k	3 + e k2		+ f k +l .
			0			1			1				1

(12)

(13)

С учетом принятых обозначений соотношение s3 + e1s2 + f1s +l1 примет вид

			h + h z−1 + h z−2							+ h z−3 + h z−4								+ h z−5 + h z−6											(14)
			0	1		2								3			4		5					6		.
		(z−4 +α z−3 +α						z			−2 +α z−1						+1)(z−2 +α					z−1 +1)				.
					1		2									1					3
Из (10) получим
Hs2 =	Hk2 z−6 + Hk2α3 z−5 − Hk2 z−4 −2Hk2α3 z−3 − Hk2 z−2 + Hk2α3 z−1 + Hk2																											.	(15)
Hs2 =																												.	(15)
				(z−4 +α z−3		+α		2		z−2 +α z−1							+1)(z−2 +α				z−1		+1)
					1			2								1				3
Из (12) имеем
	HC1 =		HC z−6 + HC (α +α )z−5 + HC (α +α α +1)z−4 +																								+
	HC1 =			(z−4	+α z	−3 +α z−2										+α z−1 +1)(z−2				+α z−1 +1)							+
				1		1		1							3			1	2		1		3
					1							2				1							3
+			HC (1 + α α			3	+ α					2	)z−2			+ HC (α + α				)z−1 + HC									(16)
+				1	1	3						2					1	1	3						1 .				(16)
			(z−4 + α z−3			+ α			2		z−2 + α z−1 +1)(z−2 + α												z−1 +1)
					1				2							1						3

238

Введем обозначения

g	6	= Hk2 + HC ,
	6		1
g5 = Hk2α3 + HC1(α1 + α3 ),
g5 = Hk2α3 + HC1(α1 + α3 ),
g	4	= −Hk2 + HC		(α	2	+ α α		3	+1),
	4		1		2	1		3
		2	α3 + HC1									(17)
g3 = −2Hk			α3 + HC1			(2α1 + α2α3 ),						(17)
g	2	= −Hk2 + HC (1+ α α					+ α			2	),
	2		1			1 3				2
g1 = Hk2α3 + HC1(α1 + α3 ),
g		= Hk2 + HC .
g	0	= Hk2 + HC .
	0		1

С учетом принятых обозначений соотношение H (S 2 +C1) примет вид

g0 + g1 z −1 + g2 z −2 + g3 z −3 + g4 z −4 + g5 z −5 + g6 z −6

(18)

(z −4 + α1 z −3

+ α2 z −2 + α1 z −1 +1)(z −2 + α3 z −1 +1)

Из (2) с учетом (14), (18) получим

M (z) =

Y (z)

+ g z−1

+ g

z−2

+ g

z−3

+ g

z−4

+ g

z−5

+ g

z−6

. (19)

X (z)

+ h z−1

+ h z−2

+ h z−3

+ h z−4

+ h z−5

+ h z−6

Соотношение (19) есть передаточная функция цифрового режекторного фильтра 6-го порядка.

Найдем АЧХ цифрового режекторного фильтра. Имеем

M (e

jω

k ) =

(e jωk )

+ g e− jωk

+ g

e− j 2ωk

+ + g

e− j6ωk )

(20)

(e jωk )

h + h e− jωk

+ h e− j 2ωk

+ + h e− j6ωk

где ω = ω*T ;

ω*

= 2πf

;

= k∆f

; k =

0,m

Из (20) получим

(e jωk

) = A (ω ) − jB (ω ),

(21)

(e jωk

) = A (ω ) − jB (ω ),

A1(ωk ) = g0 + g1 cosωk + g2 cos2ωk

+ g3 cos3ωk

+ g4 cos 4ωk

+ g5 cos5ωk + g6 cos6ωk ,

(22)

B1(ωk ) = g1 sin ωk

+ g2 sin 2ωk + g3 sin 3ωk +

+ g4 sin 4ωk + g5 sin 5ωk

+ g6 sin 6ωk ,

239

A2 (ωk ) = h0 +h1 cosωk +h2 cos 2ωk					+
+h3 cos3ωk +
+h3 cos3ωk +			+h6 cos 6ωk ,
B2 (ωk ) = h1 sin ωk	+h2 sin 2ωk +
B2 (ωk ) = h1 sin ωk	+h2 sin 2ωk +
+h sin 3ω	k	+	+ h	sin 6ω	,
3	k		6	k

A(ωk ) = M (e jωk ) = A02 (ωk ) + B02 (ωk ),

где

A0 (ωk ) =		A* (ω )		(ω ) ,
	A2 (ω ) + B2
		0	k
	2	k	2	k
B0 (ωk ) =		B* (ω )		(ω ) ,
	A2 (ω )		+ B2
		0	k
	2	k	2	k

A0* (ωk ) = A1(ωk )A2 (ωk ) + B1(ωk )B2 (ωk ),

B0* (ωk ) = A1(ωk )B2 (ωk ) − A2 (ωk )B1(ωk ).

(23)

(24)

Расчет АЧХ режекторного фильтра производился для следующих

значений параметров: f1 =1900 Гц;	f2 = 2100 Гц;	T = 1/8000;
m = 2000; ∆f = 2 .

На рисунке приведена АЧХ A( fk ) режекторного фильтра.

A( fk )

1,0

0,9

0,8

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0 200 400 600 800 100012001400 1860 1900 1940 1980 20202060 2100 220024002600 28003000 3200 3400 36003800 fk , Гц

Рис. АЧХ A( fk ) режекторного фильтра

Библиографический список

1.Хьюлсман Л.П. Введение в теорию и расчет активных фильтров

/Л.П. Хьюлсман, Ф.Е. Ален. – М.: Радио исвязь, 1984. – 384 с.

2.Введение в цифровую фильтрацию. – М.: Мир, 1976. – 216 с.

Получено 25.01.2007

240

<<< < Предыдущая 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 2324 / 2924 25 26 27 28 29 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

#
15.11.20221.38 Mб3371.pdf
#
15.11.20221.4 Mб2374.pdf
#
15.11.20221.4 Mб3377.pdf
#
15.11.20221.4 Mб3378.pdf
#
15.11.20221.45 Mб1384.pdf
#
15.11.20223.83 Mб5387.pdf
#
15.11.20221.46 Mб2388.pdf
#
15.11.2022274.76 Кб039.pdf
#
15.11.20224.07 Mб63G Evolution. HSPA and LTE for Mobile Broadband.pdf
#
15.11.202295.04 Кб04.pdf
#
15.11.2022274.86 Кб040.pdf