PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Odporność elektroencefalografu na zaburzenia promieniowane - przykłady analizy numerycznej

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
The EEG device radiated immunity – examples of numerical analysis
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule omówiono możliwości zastosowania symulacji komputerowych do badania odporności elektroencefalografu na zaburzenia promieniowane. Opisano sposób przygotowania modelu numerycznego uwzględniającego obwód drukowany urządzenia, przewody i pacjenta oraz sposób redukcji tego modelu tak, aby możliwe było uzyskanie dokładnych wyników przy zastosowaniu możliwie małych zasobów komputerowych (RAM, czas analizy).
EN
The using of numerical simulations for analysis of the EEG device radiated immunity is presented in this paper. Developing of the numerical model consisting of PCB and leads connected to the human head as well as the model order reduction for increasing the computational efficiency by reduction of the computer resources (RAM, CPU time) without decreasing the accuracy are also demonstrated.
Rocznik
Strony
109--112
Opis fizyczny
Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • Politechnika Śląska, Instytut Elektroniki, ul. Akademicka 2A, 44-100 Gliwice
autor
  • Politechnika Śląska, Instytut Elektroniki, ul. Akademicka 2A, 44-100 Gliwice
autor
  • Politechnika Śląska, Instytut Elektroniki, ul. Akademicka 2A, 44-100 Gliwice
autor
  • Politechnika Śląska, Instytut Elektroniki, ul. Akademicka 2A, 44-100 Gliwice
autor
  • Politechnika Śląska, Instytut Elektroniki, ul. Akademicka 2A, 44-100 Gliwice
Bibliografia
  • [1] Mocha J., Woźnica T., Wójcik D., Noga A., Surma M., Badanie odporności aparatury medycznej na zaburzenia elektromagnetyczne pochodzące od współczesnych systemów radiokomunikacyjnych, Przegląd Elektrotechniczny, 88 (2012), n.2, 42-44.
  • [2] Kantartzis N. V., Tsiboukis T. D., Modern EMC Analysis Techniques Volume II: Models and Applications, Morgan & Claypool, 2008
  • [3] Archambeault B., Brench C., Ramahi O. M., EMI/EMC Computational Modeling Handbook, Kluwer Academic Publishers, 2001.
  • [4] www.cst.com
  • [5] Murbach M., Neufeld E., Christopoulou M., Achermann P., Kuster N., Modelingof EEG Electrode Artifacts and Thermal Ripples in Human Radiofrequency Exposure Studies, Bioelectromagnetics, 35 (2014), n. 4, 273-283
  • [6] http://www.speag.com/products/em-phantom/head-phantoms/
  • [7] Drossos A., Santomaa V., Kuster N., The Dependence of Electromagnetic Energy Absorption Upon Human Head Tissue Composition in the Frequency Range of 300–3000 MHz, IEEE Transactions On Microwave Theory And Techniques, 48 (2000), n.11, 1988-1995
  • [8] CTIA Test Plan for Wireless Device Over-the-Air Performance, Method of Measurement for Radiated RF Power and Receiver Performance rev. 3.3, 2013
  • [9] http://niremf.ifac.cnr.it/tissprop/
  • [10] http://www.itis.ethz.ch/virtual-population/tissue-properties/ database/tissue-frequency-chart/
  • [11] Angelonea L. M., Bit-Babikc G., Chouc Ch.-K., Computational Electromagnetic Analysis in a Human Head Model with EEG Electrodes and Leads Exposed to RF-Field Sources at 915 MHz and 1748 MHz, Radiat Res., 174 (2010), n.1, 91-100
  • [12] Angelone L. M., Bonmassar G., Specific Absorption Rate Analysis of Heterogeneous Head Models with EEG Electrodes/ Leads at 7T MRI. W: Naik G. R. (red.), Applied Biological Engineering - Principles and Practice, InTech, 2012, 191- 208
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-f1b23360-6e29-468b-8572-df2fea31502a
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.