Время-частотные преобразования в анализе паттернов нестационарных квазипериодических биомедицинских сигналов для задач идентификации акустических аномалий
Ключевые слова:
системный анализ, нестационарные квазипериодические процессы, распознавание образов, обработка биомедицинских сигналов, эргатические системы, функциональные состояния, эффекты воздействий, время-частотные преобразования, идентификация акустических аномалий, девиация частоты, шумАннотация
Введение: создание новых подходов для решения прикладных задач эффективного сжатия аудиосигналов и их цифровой
обработки является актуальной научной задачей, что подтверждается повышением интереса к новым методам распознавания
паттернов для улучшения качества идентификации акустических аномалий. Цель: проведение сравнительного анализа время-
частотных преобразований паттернов аудиосигналов, включая рассмотрение тестовой реализации нестационарного квазипери-
одического биомедицинского сигнала в задаче идентификации акустических аномалий. Результаты: проведен сравнительный
анализ время-частотных преобразований (оконного Фурье; Габора; Вигнера; псевдо Вигнера; сглаженного псевдо Вигнера; Чои —
Вильямса; Бертрана; псевдо Бертрана; сглаженного псевдо Бертрана; вейвлет-преобразования) на основе систематизации их ве-
дущих функциональных характеристик (существование базисных функций и их ограниченность; наличие нулевых моментов и
биортогонального вида; возможность представления в двумерной форме и осуществления обратного преобразования; обработка в
режиме реального времени; качество время-частотной локализации; управление время-частотным разрешением; подавление ин-
терференции по времени и по частоте; относительная вычислительная сложность; реализация быстрого алгоритма вычислений)
для задачи распознавания паттернов биомедицинских сигналов. Представлена сравнительная таблица оценок информативности
рассмотренных время-частотных преобразований для анализа паттернов нестационарных квазипериодических биомедицинских
сигналов. Практическая значимость: повышение эффективности интеллектуального анализа паттернов при разработке специ-
альных алгоритмов цифровой обработки аудиосигналов для автоматизированной идентификации акустических аномалий, свой-
ственных нестационарным квазипериодическим процессам при исследовании эффектов акустических воздействий на операторов
эргатических систем, приводящих к изменению функциональных состояний.
