Методы обработки биомедицинских сигналов

Описание: Изучение различных методов обработки биомедицинских сигналов, а также реализация этих методов с использованием современных систем разработки программного обеспечения. Рассматриваются методы дискретного представления данных, основы цифровой фильтрации, методы цифрового спектрального анализа. Приводятся примеры различных классов биомедицинских сигналов и методов их обработки на различных этапах: предварительная обработка, цифровая фильтрация, выделение информативных признаков, распознавание и классификация формы сигналов.

Количество кредитов: 6

Пререквизиты:

• Введение в инженерное образование

Трудоемкость дисциплины:

Компонент: Компонент по выбору

Цикл: Профилирующие дисциплины

Цель

• Целями освоения учебной дисциплины «Методы обработки биомедицинских сигналов» являются: формирование у студентов системы взглядов на правильное использование существующих математических методов и алгоритмов анализа экспериментальной информации различной физической природы; создание программно алгоритмического и математического обеспечения для автоматизированной первичной обработки биомедицинских сигналов; разработка медико-технических требований к созданию новых и совершенствованию существующих медицинских аппаратов и систем, конструкций, программ и методик их испытаний.

Задача

• Задачи дисциплины - формирование умений и навыков по следующим направлениям деятельности: - классификация и физическая природа биомедицинских сигналов; - обоснование выбора методов анализа биомедицинских сигналов; - математическая обработка сигналов, получаемых от первичных измерительных преобразователей, с использованием современных методов анализа и преобразования сигналов; - цифровой спектральный анализ; - анализ цифровых фильтров и функциональных узлов обработки сигналов; - неискаженная передача первичных сигналов к средствам обработки и анализа; - общие принципы автоматизированного анализа медико-биологической информации; - расчет основных характеристик биомедицинских сигналов; - рациональное согласование свойств биообъектов с параметрами технических звеньев.

Результат обучения: знание и понимание

• Знать: основные понятия и математические методы обработки результатов; линейной алгебры; аналитической геометрии; дифференциальное и интегральное исчисления; дифференциальные уравнения; основы теории функций комплексного переменного; теории вероятностей и математической статистики; фундаментальные законы природы и основные законы в области механики, термодинамики, электричества и магнетизма; законы прикладной механики; проблемы экологии и т.д.

Результат обучения: применение знаний и пониманий

• Уметь: применять методы математического анализа, теории вероятности и математической статистики для изучения методов обработки сигналов и данных; составлять дифференциальные уравнения движений; применять математические методы, физические и химические законы для решения практических задач. Владеть: методами решений алгебраических систем и дифференциальных уравнений, дифференциального и интегрального исчисления, аналитической геометрии; методами теории вероятностей, математической статистики, математической логики и функционального анализа; навыками практического применения законов физики, химии, экологии и прикладной механики.

Темы лекционных занятий

• 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

Основная литература

• 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

Дополнительная литература

• 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