Биомедициналық сигналдарды өңдеу әдістері

Сипаттама: Биомедициналық сигналдарды өңдеудің әртүрлі әдістерін зерттеу, сонымен қатар қазіргі заманғы бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу жүйелерін пайдалана отырып, осы әдістерді жүзеге асыру. Мәліметтерді дискретті бейнелеу әдістері, цифрлық сүзгілеу негіздері, сандық спектрлік талдау әдістері қарастырылады. Биомедициналық сигналдардың әртүрлі кластарының мысалдары және оларды әртүрлі кезеңдерде өңдеу әдістері келтірілген: алдын ала өңдеу, цифрлық сүзгілеу, ақпараттық белгілерді алу, сигнал пішіндерін тану және жіктеу.

Кредиттер саны: 6

Пререквизиты:

• Инженерлік білім беруге кіріспе

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Компонент: Таңдау бойынша компонент

Цикл: Кәсіптік пәндер

Мақсат

• "Биомедициналық сигналдарды өңдеу әдістері" оқу пәнін меңгерудің мақсаттары: студенттердің қолданыстағы математикалық әдістер мен әртүрлі физикалық сипаттағы эксперименттік ақпаратты талдау алгоритмдерін дұрыс пайдалану бойынша көзқарастар жүйесін қалыптастыру; биомедициналық сигналдарды автоматтандырылған бастапқы өңдеу үшін бағдарламалық алгоритмдік және математикалық қамтамасыз етуді құру; қолданыстағы медициналық аппараттар мен жүйелерді құруға және жетілдіруге медициналық-техникалық талаптарды әзірлеу. оларды сынаудың конструкциялары, бағдарламалары мен әдістемелері.

Міндет

• Пәннің міндеттері-қызметтің келесі бағыттары бойынша біліктер мен дағдыларды қалыптастыру: - биомедициналық сигналдардың жіктелуі және физикалық табиғаты; - биомедициналық сигналдарды талдау әдістерін таңдауды негіздеу; - сигналдарды талдау мен түрлендірудің заманауи әдістерін қолдана отырып, бастапқы өлшеу түрлендіргіштерінен алынған сигналдарды математикалық өңдеу; - сандық спектрлік талдау; - сандық сүзгілерді және сигналдарды өңдеудің функционалдық түйіндерін талдау; - бастапқы сигналдарды өңдеу және талдау құралдарына бұрмалаусыз беру; - медициналық-биологиялық ақпаратты автоматтандырылған талдаудың жалпы принциптері; - биомедициналық сигналдардың негізгі сипаттамаларын есептеу; - биологиялық объектілердің қасиеттерін техникалық байланыстардың параметрлерімен ұтымды үйлестіру.

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• Білуі керек: нәтижелерді өңдеудің негізгі түсініктері мен математикалық әдістерін; сызықтық алгебраны; аналитикалық геометрияны; дифференциалдық және интегралдық есептеулерді.; дифференциалдық теңдеулер; кешенді айнымалы функциялар теориясының негіздері; Ықтималдық теориясы және математикалық статистика; табиғаттың іргелі заңдары және механика, Термодинамика, электр және магнетизм саласындағы негізгі заңдар; қолданбалы механика заңдары; экология мәселелері және т. б.

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• Меңгеруі керек: Математикалық талдау әдістерін, ықтималдық теориясын және математикалық статистиканы сигналдар мен деректерді өңдеу әдістерін зерттеу үшін қолдану; қозғалыстардың дифференциалдық теңдеулерін құрастыру; практикалық есептерді шешу үшін математикалық әдістерді, физикалық және химиялық заңдарды қолдану. Меңгеруі тиіс: Алгебралық жүйелер мен дифференциалдық теңдеулерді шешу, дифференциалдық және интегралдық есептеу, Аналитикалық геометрия әдістерін; Ықтималдықтар теориясы, Математикалық статистика, математикалық логика және функционалдық талдау әдістерін; физика, химия, экология және қолданбалы механика заңдарын практикалық қолдану дағдыларын.

Дәріс сабақтарының тақырыптары

• Сообщения и сигналы
• Анализ и синтез сигналов, описание сигналов
• Гармонический анализ периодических сигналов
• Спектр одиночного импульса
• Описание свойств четырехполюсников
• Дискретная обработка сигналов, обобщенный алгоритм цифровой обработки
• Быстрое преобразование Фурье
• Классификация фильтров, параметры фильтров
• Цифровые фильтры
• Огибающая и фаза, преобразование Гильберта
• Математические вопросы, связанные с обработкой случайных сигналов (обзор)
• Модели случайных процессов
• Оцениванивание параметров случайных сигналов
• Анализ числовых данных (краткий обзор)
• Статистические методы анализа данных

Негізгі әдебиет

• 1. Теория вероятностей и математическая статистика: Основы, прикладные аспекты с примерами и задачами в среде Mathcad: Учеб. пособие для вузов / Р. И. Ивановский. — СПб.: БХВ-Петербург, 2008. — 528 с.
• 2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш. шк., 2006.
• 3. Малков П.Ю. Количественный анализ биологических данных: Учебное пособие. - Горно-Алтайск: РИО ГАГУ, 2005. - 71 с. http://window.edu.ru/resource/280/66280
• 4. Архирейский А.А., Рассоха Е.Н. Статистическая обработка данных о надежности: Методические указания к выполнению расчетно-графической работы. - Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004. - 35 с.
• 5. Роганов В.Р., Роганова С.М., Новосельцева М.Е. Обработка экспериментальных данных: Учебное пособие. - Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2007. - 171 с. http://window.edu.ru/resource/987/36987

Қосымша әдебиеттер

• 1. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. - Спб: Питер, 2002
• 2. Осипов Л.А. Обработка сигналов на цифровых процессорах. Линейно-аппроксимирующий подход. - М: Горячая линия – Телеком, 2001.
• 3. Солонина А.И., Улахович Д.А., Яковлев Л.А. Цифровые процессоры обработки сигналов фирмы Motorola.- Спб.: БХВ – Петербург, 2000
• 4. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. – М.: Мир - 197892. Применение цифровой обработки сигналов. Под ред. Оппенгейма Э. – М.: Мир – 1980
• 5. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Радио и связь – 1986