Меню
Публикации
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор
НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2015-15-4-695-700
РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОБРАБОТКИ УПРАВЛЯЮЩИХ НИЗКОЧАСТОТНЫХ СИГНАЛОВ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ТРЕНАЖЕРА
Читать статью полностью
Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования: Табаков Ю.Г. Разработка метода обработки управляющих низкочастотных сигналов для интеллектуального тренажера // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 4. С. 695–700.
Аннотация
Ссылка для цитирования: Табаков Ю.Г. Разработка метода обработки управляющих низкочастотных сигналов для интеллектуального тренажера // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 4. С. 695–700.
Аннотация
Рассмотрена задача формирования управляющих сигналов для интеллектуального тренажера по восстановлению опорно-двигательной системы человека. Разработан метод обработки низкочастотного сигнала (до 50 Гц), снятого с поверхности коры головного мозга человека. Эти сигналы связаны с активностью головного мозга человека и непосредственно с α- и β-ритмами, отвечающими за движение конечностей. Предложенный метод основан на применении дифференциальных функций и вейвлетов Добеши и Морле. Для устранения ошибок, возникающих в процессе снятия низкочастотного сигнала с поверхности коры головного мозга, предложена модульная обработка сигнала. Исследование проведено на 10 добровольцах мужского пола, которые в ходе эксперимента выполняли движение руки, находясь в расслабленном бодрствовании. Результаты исследования показали, что предложенный метод позволяет выявить управляющие сигналы амплитудой от 5 до 15 мкВ в диапазоне частот от 10 до 50 Гц. Такой уровень сигналов позволяет адаптировать их для управления интеллектуальным тренажером. Результаты работы могут быть применены в медицинских реабилитационных учреждениях, а также при подготовке спортсменов к соревновательным мероприятиям.
Ключевые слова: низкочастотные сигналы, вейвлет-преобразование, вейвлет Добеши, вейвлет Морле, вейвлет Хаара,
интеллектуальный тренажер, электромиостимуляторы.
Список литературы
Список литературы
1. Гольденберг Л.М., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1985. 312 с.
2. Варакин Л.Е. Теория сложных сигналов. М.: Советское радио, 1970. 376 с.
3. Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G., Vaughan T.M. Brain-computer interfaces for communication and control // Clinical Neurophysiology. 2002. V. 113. N 6. P. 767–791.
4. Гнездицкий В.В. Обратная задача ЭЭГ и клиническая электроэнцефалография. М.: Медпресс-информ, 2004. 624 с.
5. Лавлинский В.В., Бибиков Д.В., Буров Р.Б., Табаков Ю.Г. Интеллектуальный тренажер // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2014. Т. 2. №4–3 (9–3). С. 360–367.
6. Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. СПб.: ВУС, 1999. 204 с.
7. Никифоров И.В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. M.: Наука, 1983. 199 c.
8. Табаков Ю.Г. Разработка программного комплекса для обработки НЧ сигналов // Молодой ученый. 2014. № 20. С. 228–231.
9. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Москва-Ижевск: РХД, 2001. 464 с.
10. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. 2-e изд. М.: СОЛОН-Пресс, 2004. 400 с.
11. Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов. М.: Мир, 2005. 671 с.
12. Яковлев А.Н. Введение в вейвлет преобразования. Новосибирск: НГТУ, 2003. 104 с.
13. Петухов А.П. Введение в теорию базисов всплесков. СПб.: СПбГТУ, 1999. 132 с.
14. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990. 584 с.