00-1 Программа Введение Геометрические методы (1044894)

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

Министерство образования Российской Федерации

Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана

"УТВЕРЖДАЮ"

Первый проректор - проректор по учебной работе

МГТУ им. Н.Э. Баумана

__________________Е.Г. Юдин

"____" ___________ 2002 г.

Индекс: 19.05:36

Программа дисциплины

АНАЛИЗ БИОСИГНАЛОВ

для студентов факультета: БМТ, специальностей: 19.05 , 19.06 (БМТ-1 , БМТ-2)

Объем видов учебных работ в часах:

	Всего	7 семестр	8 семестр
Выделено на дисциплину	170
Аудиторная работа	85
Лекции	51	51	-
Семинары	17	17	-
лабораторные работы	17	17	-
Контрольная работа (№ недели)		(9)
Рубежный контроль (N недели)
Самостоятельная работа	85	34
курсовая работа	51	-	51
курсовой проект	-	-	-
самостоятельная проработка курса и подготовка к контрольным мероприятиям		34
Зачеты		-	Зачет
Экзамены		Экзамен	-

Факультет

БИОМЕДИЦИНСКАЯ ТЕХНИКА

Кафедра

МЕДИКО-ТЕХНИЧЕСКИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Раздел 1. Цели и задачи дисциплины

Дисциплина входит в цикл профилирующей биоинженерной и проектно-конструкторской подготовки студентов.

1.1. Цель преподавания курса.

Подготовка специалистов к участию в разработке и создании новых и модернизации существующих аппаратов и систем медицинского назначения, проектировании и разработке конструкций специализированных медицинских измерительных преобразователей, созданию программно-алгоритмического и математического обеспечения для автоматизированной первичной обработки биологических сигналов, разработке медико-технических требований, программ и методик испытаний.

1.2. Задачи курса.

Формирование умений и навыков по следующим направлениям деятельности:

- классификация и физическая природа биомедицинских сигналов;

- методы обработки и медико-техническое обоснование и выбор методов анализа биомедицинских сигналов;

- математическая обработка сигналов, получаемых от первичных измерительных преобразователей, с использованием современных методов анализа и преобразования сигналов;

- обработка больших массивов информации с помощью ЭВМ;

- цифровой спектральный анализ;

- анализ и синтез цифровых фильтров и функциональных узлов обработки сигналов;

- неискаженная передача первичных сигналов к средствам обработки и анализа;

- общие принципы автоматизированного анализа медико-биологической информации;

- разработка функциональных узлов и алгоритмических средств современных медицинских аппаратов и систем;

- расчет основных характеристик медико-биологических сигналов;

- рациональное согласование параметров технических звеньев со свойствами биологических объектов;

- разработка основных технических требований на исследование, разработку, конструирование и моделирование аппаратов, систем и алгоритмов медицинского назначения.

1.3. Место курса в учебном процессе.

Курс "Анализ биосигналов" предшествует изучению дисциплин "Биотелеметрия", "Медицинские электронные приборы и аппараты". Материалы данного курса будут использоваться в дисциплинах "Биотелеметрия", " Медицинские электронные приборы и аппараты", а также при выполнении курсового проекта "Медицинская аппаратура" и в дипломном проектировании.

1.4. Профессиональные навыки, умения и знания, приобретаемые в результате
изучения дисциплины.

Навыки и умения. Студент на уровне репродуктивной деятельности должен уметь:

1. Определять тип, варианты и оптимальную конструкцию биодатчика для конкретных задач и основные характеристики соответствующих биосигналов.

2. Уметь формулировать медико-технические требования к медицинским измерительным
   приборам, устройствам сбора, анализа, преобразования и передачи по линиям связи медико-биологической информации (МБИ).

3. Составлять алгоритмы и программы обработки и анализа первичной МБИ.

4. Анализировать возможные источники помех и искажений информации о состоянии биообъекта по заданному информационному параметру и способы уменьшения их влияния.

5. Производить сравнительную оценку различных видов передачи МБИ.

Знания. Студент должен знать:

- общую теорию измерений и ее приложения к области медико-биологических исследований, принципы действия, схемы включения и характеристики основных типов медицинских измерительных преобразователей;

- эффективные алгоритмы быстрого преобразования Фурье, Z-преобразования и цифровой фильтрации;

- основные методы анализа и синтеза цифровых фильтров по заданным требованиям;

- выходные характеристики сигналов измерительных преобразователей;

- методы анализа случайных процессов, основные положения модуляции сигналов.

1.5. Основные исходные профессиональные и интеллектуальные навыки, умения,
знания, необходимые для изучения дисциплины.

Навыки: Выполнение и чтение чертежей в соответствии с требованиями ГОСТ и ЕСКД, владение ПЭВМ типа IBM PC, владение операционными системами MS-DOS и Windows, методами физико-биологических исследований биообъектов.

Умения: Анализировать существенные для задания свойства биообъекта, протекающие в биологических средах процессы, самостоятельно решать простейшие задачи программирования (суммирование рядов, численное определение определенных интегралов и производных, графический вывод результатов и т. д.)

Знания: Свойства биообъекта: акустические, электрические, механические, физико-химические, теплофизические, оптические. Параметры искусственных и естественных лечебно-профилактических воздействий на организм. Законы теплового излучения, абсолютно черного
тела, серых тел, термоэлектрические явления. Явления поглощения энергии. Фотоэффект. Магнитные свойства вещества. Термодинамика биообъектов. Законы механики твердого и деформируемого тела. Элементы акустики. Основы электроники.

Алгоритмический язык программирования Pascal (и/или C, Basic), систему математического моделирования MathCad. Основы операционного исчисления (преобразование Лапласа и Фурье), основы теории функций комплексного переменного (теорему Коши, аналитичность функций, области однолистности, теорему о вычетах, особые точки, многосвязные области, сходимость рядов и интегралов в комплексной области. Анатомо-физиологические основы электро­кардиографии, спирографии и др. Основные характеристики случайных процессов.

Раздел 2. Содержание дисциплины

2.1. Аудиторная работа 85 часов.

2.1.1. Лекции "Анализ биосигналов" 51 час.

1. Введение и основные свойства биосигналов (4 часа)

1. Предмет, содержание и структура учебного курса. Общая классификация сигналов: детерминированные и случайные сигналы; аналоговые, дискретные, квантованные и цифровые сигналы.

2. Классификация сигналов медико-биологи­чес­кого происхождения и их основные характеристики, методы и сигналы ЭКГ, ЭЭГ, РПГ.

2. Методы анализа детерминированных сигналов (16 часов)

1. Изменения сигналов в системах сбора, обработки и передачи МБС.

2. Геометрические методы в теории сигналов. Линейные, нормированные, метрические пространства сигналов, расстояние между сигналами. Теория ортогональных сигналов.

3. Представление медико-биологических сигналов (МБС) в виде суммы ряда элементарных функций. Гармонический анализ периодических МБС. Свойства коэффициентов ряда Фурье. Спектры простейших периодических сигналов. Энергетические характеристики периодических МБС.

4. Гармонический анализ непериоди­ческих сигналов, прямое и обратное преобразование Фурье, спектральная плотность сигнала.
   Амплитудно-частотная и фазо­час­тотная характеристики периодических МБС.

5. Соотношение между спектром одиноч­ного импульса и спектром периодической последовательности импульсов. Основные положения теории спектров, операции над спектрами. Соотношение между эффективной шириной спектра и длительностью сигнала. Определение спектров непериоди­ческих МБС.

6. Теорема отсчетов (теорема Котельникова), постановка задачи и вывод основных соотношений. Ряд Котельникова. Теорема отсчетов в частотной области.

7. Представление МБС с помощью преобразования Лапласа.

8. Корреляционный анализ детерминированных сигналов. Понятие корреляционной и ковариационной функции сигнала, корреляционная функция периодических и непериодических сигналов. Связь корреляционной функции со спектральными характеристиками сигнала.

9. Взаимная корреляционная функция МБС. Дискретная корреляционная функция.

3. Методы анализа случайных МБС (5 часов)

1. Физическая природа случайных МБС. Ковариационная функция случайного сигнала. Понятие стационарности и эргодичности. Взаимосвязь основных характеристик случайных сигналов.

2. Случайный сигнал с нормальным законом распределения плотности вероятности
   (Гауссовский процесс).

3. Двумерная плотность вероятности и энергетический спектр случайного процесса. Связь ковариационной функции случайного сигнала с его энергетическим спектром, теорема Винера-Хинчина.

4. Взаимная корреляционная функция и взаимная спектральная плотность двух случайных процессов, основные соотношения.

4. Методы аналоговой фильтрации МБС (2 часа)

1. Анализ прохождения сигналов через
   линейные частотно-избирательные цепи с помощью преобразования Фурье и преобразования Лапласа.

2. Понятие узкополосного сигнала; огибающая частота и фаза узкополосного сигнала, основные соотношения, условие однозначности определения.

3. Преобразование Гильберта, сопряжен­­ные функции, их основные свойства.

4. Аналитический сигнал, спектральная плотность аналитического сигнала, векторная диаграмма, основные свойства аналитического сигнала.

5. Прохождение узкополосного сигнала через линейные частотно-избирательные цепи; спектральный метод, временной метод, основные соотношения, их вывод.

5. Цифровая фильтрация МБС (18 часов)

1. Характеристики дискретных и цифровых сигналов, методы дискретизации, спектр и
   изображение по Лапласу дискретного сигнала. Дискретизация во временной и частотной областях.

2. Определение дискретного преобразования Фурье (ДПФ), основные свойства ДПФ; обратное ДПФ (ОДПФ). Основные соотношения, выполняемые с ДПФ и ОДПФ.

3. Быстрое преобразование Фурье (БПФ). Эффективность БПФ. Алгоритмы реализации. Алгоритмы ДПФ с прореживанием по времени и по частоте.

4. Принципы цифровой фильтрации сигналов. Системная функция и импульсная характеристика цифрового фильтра. Понятие трансверсальных и рекурсивных ЦФ.

5. Использование преобразования Лапласа для анализа прохождения дискретных сигналов через ЦФ. Системные функции трансверсальных и рекурсивных ЦФ.

6. Основные понятия Z-преобразования сигналов. Прямое и обратное Z-преобра­зо­вания. Использование Z-преобразования для определения передаточных характеристик ЦФ. Связь передаточной функции с импульсной характеристикой дискретной системы.

7. Основные свойства Z-преобразования. Теоремы о свертке и о запаздывании.

8. Цифровые фильтры общего вида. Формы реализации цифровых фильтров общего вида: каноническая, каскодная, параллельная.
   Устойчивость цифровых фильтров.

9. Применение цифровой фильтрации для сглаживания цифровых сигналов. Дифференцирование и интегрирование сигналов как методы цифровой фильтрации.

10. Полиноминальные цифровые фильтры. Основы метода и вывод основных соотношений, анализ основных свойств.

11. Частотные характеристики ЦФ. Связь системной функции ЦФ с частотной характеристикой фильтра.

12. Синтез цифровых фильтров с заданными параметрами. Дискретизация импульсной характеристики непрерывного фильтра. Метод билинейного Z-преобразования. Разложение частотной характеристики в ряд Фурье. Весовые окна, назначение и применение.

13. Адаптивные цифровые фильтры. Общие понятия и определения. Нерекурсивный оптимальный фильтр Винера в задачах эффективного хранения медико-биологической информации.

6. Методы анализа медико-биологической информации (4 часа)

1. Электрофизиологические параметры
   организма и соответствующие им сигналы.

2. Структура электрокардиографи­чес­кого сигнала. Основные методы анализа ЭКГ-сигнала во временной и частотной областях. Автоматизированный анализ ЭКГ. Современные проблемы электрокардиографии.

3. Структура электроэнцефалографического сигнала. Основные параметры ЭЭГ. Частотный, корреляционный, спектральный и фазочастотный методы анализа ЭЭГ-сигнала.

4. Структура реографического сигнала.
   Основные методы регистрации и параметры реограмм. Современные особенности построения импедансных измерительных преобразователей.

5. Автоматизированная обработка и анализ электрокардиограмм, электроэнцефалограмм, электромиограмм, спирограмм и других биоэлектрических сигналов.

7. Системы обработки изображений и распознавание образов в медицине (2 часа)

1. Основные аспекты распознавания
   образов. Признаки объекта. Классификация объектов. Методы распознавания образов. Предварительная обработка.

2. Двумерное ДПФ. Вычисление двумерных сверток и ДПФ. Алгоритм Винограда для БПФ. Особенности обработки рентгеновских изображений.

3. Медианные фильтры для реставрации изображений и борьбы с импульсными шумами.

2.1.2. Семинары ... 17 часов.

1. Принципы согласования измерительных преобразователей биоэлектрических сигналов с биологическими объектами. Влияние измерительных преобразователей на искажения диагностических сигналов на примере электрокардиографии. (2 часа)

2. Методы сглаживания и дифференцирования цифровых медико-биологических сигналов. Полиноминальные фильтры, сущность метода и реализация. Анализ основных свойств цифровых фильтров. (2 часа)

3. Определение основных характеристик респираторной системы на примере сигналов спирограмм. Составление алгоритмов обработки сигналов спирограмм. Составление алгоритмов и программ сглаживания, дифференцирования, интегрирования МБС с использованием алгоритмов рекурсивной и нерекурсивной цифровой фильтрации. (2 часа)

4. Использование и особенности БПФ для нахождения спектров биологических сигналов. Алгоритмизирование БПФ, изучение процедур на языке Паскаль для цифрового спектрального анализа сигналов с помощью ЭВМ и их применение для анализа сигналов ЭЭГ. (2 часа)

5. Полиноминальная аппроксимация сигналов, метод наименьших квадратов. (2 часа)

6. Аналого-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи как функциональные узлы медицинских систем. Классификация, принципы расчета основных параметров, апертурные искажения. Определение допустимых входных сигналов и полосы пропускания АЦП на примере современных интегральных схем. (2 часа)

7. Восстановление пропущенных данных и интерполяция медико-биологических сигналов. Цифровая фильтрация с использованием рекурсивных и нерекурсивных алгоритмов. (2 часа)

8. Синтез нерекурсивных цифровых фильтров методом разложения частотной характеристики в ряд Фурье, методика и примеры проектирования цифровых фильтров. (3 часа)

1. Лабораторные работы ... 17 часов.

1. Автоматизированный анализ спирограмм на ЭВМ. В рамках работы студенты разрабатывают и применяют программы цифровой фильтрации - дифференцирования и сглаживания сигналов форсированного выдоха, определяют основные показатели респираторной системы, получают практические навыки цифровой обработки сигналов. (8 часов)

2. Цифровой спектральный анализ электроэнцефалограмм. В ходе работы студенты составляют алгоритмы и программы ДПФ и тесты к ним, предлагают и используют модели сигналов ЭЭГ различных типов, анализируют спектры ЭЭГ в норме и при патологии используя алгоритмы ДПФ и БПФ. Оценивают вычислительную эффективность БПФ по сравнению с ДПФ. (9 часов)

1. Аудиторная самостоятельная работа ... 34 часа.

Воздействие случайных сигналов на линейные стационарные цепи. Спектральный метод анализа. Определение сигнала на выходе системы. Прохождение широкополосных случайных сигналов через узкополосные цепи.

Характеристики

Тип файла документ

Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.

Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.

Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.

Список файлов лекций