Скачати повний текст

Розроблено методи виділення інформаційних параметрів випадкових сигналів типу електроенцефалограм (ЕЕГ). Проведено порівняльний аналіз частотних, часових і частотно-часових методів обробки випадкових процесів. Обробку сигналів проведено за допомогою перетворення Фур'є параметричними методами (авторегресійним та методом Проні), а також методами віконного перетворення Фур'є та вейвлет-перетворення. Запропоновано нові методи аналізу випадкових сигналів за допомогою симетричних відведень, оцінки зміни миттєвої частоти в часі на базі частотного детектування ковзним вікном, виділення ритмів ЕЕГ сигналу на підставі обробки автокореляційної функції на ділянках відсутності шумової складової. Розроблено структурну схему системи обробки сигналів цифрового електроенцефалографа. Удосконалено метод визначення меж стаціонарності ділянок ЕЕГ на базі статистик Колмогорова - Смирнова для заданого рівня значущості, який не потребує попередньої побудови математичних моделей, а також дозволяє знаходити межі стаціонарності за допомогою граничного значення, що задається таблицею, а не емпірично.

  Скачати повний текст