employee
Russian Federation
Processing of the LF signal integrated algorithm of Haar and analysis of the reliability of the control of human signals sent by brain.
processing, algorithm, low frequency signal, signal analysis, signal processing, controlling signals.
I. Введение
В последнее время технологический процесс стремительно развивается. Благодаря этому, нанотехнологии получили обширное применение. Так, стали разрабатывать различные роботизированные устройства управляемые силой мысли. Т.е. современные ЭВМ, обладающие высокой вычислительной мощностью, позволяют считывать сигналы с коры головного мозга человека, обрабатывать их специальными ПО, а затем посылать соответствующие команды роботизированным устройствам. Но медицина в этой области остается без внимания, поэтому необходимо разработать специализированное программное обеспечение, которое позволяло бы управлять интеллектуальным тренажером, предназначенным для восстановления опорно-двигательной системе человека.
Для приближения к данной задаче необходимо разработать специальную систему функций Хаара, которая применяется в различных областях науки и техники. В данной системе имеется ряд свойств базисных функций, а так же высокоэффективные вычислительные алгоритмы спектрального анализа, что позволяет при обработке низкочастотного сигнала частотой 50 Гц выявлять управляющие сигналы. Но и не маловажную роль имеет обобщение ряда данных функций Хаара, что делает обработку сигнала более эффективной.
1. D´yakonov, V. P. Veyvlety. Ot teorii k praktike [Tekst] / V.P. D´yakonov. - M. : SOLON-Press, 2004. -286 s.
2. Nussbaumer, G. Bystroe preobrazovanie Fur´e i algoritmy vychisleniya svertki [Tekst] / G. Nussbaumer. -M. : Radio i svyaz´, 1985. - 248 s.
3. Malla, S. Veyvlety v obrabotke signalov [Tekst] / S. Malla. - M. : Mir, 2005. - 671 s.
4. Tabakov, Yu. G. Metod i algoritm obrabotki NCh signalov s pomoshch´yu veyvleta Dobeshi [Tekst] / Yu. G. Tabakov, V. V. Lavlinskiy, D. V. Bibikov. Modelirovanie sistem i protsessov. - 2014. - № 3. - S. 42-45.
5. Tabakov, Yu. G. Model´ i algoritm obrabotki nizkochastotnogo signala dlya trenazhera na osnove veyvlet-preobrazovaniy [Tekst]. Informatsionnye tekhnologii. - 2015. - T. 21. № 6. - S. 464-468.
