Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Wyznaczanie atrybutów sygnału EEG w oparciu o transformatę Stockwella

Rutkowski G., Patan K.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2013

|

R. 59, nr 3

208--211

PL

W nowoczesnych systemach medycznych w dziedzinie elektroencefalografii coraz bardziej zwiększa się nacisk na udoskonalanie aparatury pomiarowej. Nieustannie poszukuje się rozwiązań poprawiających niedoskonałości sprzętowe, a trudności dotyczą zarówno sfery konstrukcyjnej, jak i zaimplementowanych algorytmów. Problemy dotyczą eliminacji artefaktów i samej charakterystyki sygnałów EEG. Proponowane rozwiązania począwszy od metod klasycznych, a skończywszy na metodach opartych na sztucznej inteligencji ciągle ewoluują i pozwalają na wdrażanie coraz to nowszych rozwiązań na potrzeby kliniczne. Techniki oparte na analizie widmowej pozwalają wspomóc pracę lekarzy specjalistów w procesie diagnostycznym dla poszczególnych dysfunkcji o podłożu neurologicznym. Jednym ze stosowanych rozwiązań jest dynamicznie rozwijająca się metodologia oparta na zaawansowanych narzędziach analizy widmowej. Transformata S pozwala na wprowadzenie i zastosowanie funkcji okna o zmiennej szerokości zależnej od częstotliwości. Uzyskane informacje pozwalają zarówno określić rozdzielczość zależną od częstotliwości, jak i wyznaczyć widmo. W artykule opisano eksperyment na próbkach rzeczywistych pomiarów EEG zgromadzonych przy ścisłej współpracy z Oddziałem Neurologii i Udarów Szpitala Wojewódzkiego w Zielonej Górze. Zaprezentowano wyniki przy użyciu transformaty S w ekstrakcji cech i klasyfikacji zaburzeń neurologicznych dla przypadków napadów epileptycznych.

EN

In modern medical systems more and more emphasis is put on improvement of the measuring equipment. We are constantly looking for solutions to improve both hardware and software. The main problems relate to the elimination of artifacts and the analysis of EEG signal characteristics. To date elaborated solutions still evolve and allow for the implementation of still newer and newer solutions for clinical needs. One of possible solutions is to use a dynamically developing methodology based on advanced spectral analysis tools. First, the Fourier Transform was used, but it turned out to be effective only for stationary signals. The Fourier Transform allows extracting information about the signal spectrum components, without providing the information about the component occurrence time of the component. Unfortunately, EEG signals are non-stationary in nature. The solution may be S Transform, which can be viewed as an extension of the popular Short-Time Fourier Transform and wavelet transform. S Transform allows for the introduction and application of window functions with a variable width frequency dependent. The resulting information helps us to determine attributes of EEG signals needed for classification. The paper deals with experiments carried out using EEG samples collected in close collaboration with the Ward of Neurology and Strokes of Provincial Hospital of Zielona Góra. EEG signals were recorded using 16-channel equipment under the supervision of experts in neurology practices. In result, 1154 sequences were acquired including both dysfunctions (586 epileptic seizures) and normal records (568). EEG sequences were analyzed using S-transform to extract signal features. The last step was classification of EEG signals performed using a nearest neighbor classifier. The presented results are very promising and may have an impact on the improvement and refinement of medical diagnostic tools.

2

Time-frequency Representation to the Analysis of Partial Discharges in Power Cables Using Novel Transform Method

Guo C., Huang C., Qian Y., Jiang X.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2010

|

R. 86, nr 6

288-291

EN

Partial discharge is induced by the defect or failure inside high voltage power cables. The non-stable property of pulse signals requires both time and frequency domain information to indicate the characteristics. This paper introduces the application of the newly developed timefrequency representation, i.e. S-transform, to the analysis of partial discharge signals. Through simulation and on-site experiment, S-transform presents its effectivity of extracting partial discharge signal information.

PL

Wyładowanie niezupełne może być powodowane przez defekty lub uszkodzenia wewnątrz kabli wysokiego napięcia. Analiza sygnałów impulsowych wymaga zastosowania analizy zarówno czasowej jak i częstotliwościowej aby można było uzyskać pełną informację o zjawisku. W artykule przedstawiono nowe metody takiej analizy, jak na przykład transformatę S. Na podstawie symulacji i eksperymentów można stwierdzić że transformata S jest efektywnym narzędziem do wydobycia informacji o wyładowaniach.

3

Transitive maps for time-frequency signal representations

Walczak J., Grabowski D.

Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Śląska

|

2004

|

z. 191

33-40

EN

Time-frequency representations are applied to analysis and synthesis of nonstationary systems and signals. Relations between different groups of these representations are called transitive maps. The paper deals with transitive maps between generalized Wigner representations introduced by Cohen and the others and representations in the form of instantaneous amplitude and frequency as well as wavelets. Theoretical considerations have been illustrated by an example.

PL

Reprezentacje czasowo-częstotliwościowe stosowane są do analizy i syntezy deterministycznych układów i sygnałów niestacjonarnych. Relacje zachodzące pomiędzy różnymi grupami reprezentacji czasowo-częstotliwościowych noszą nazwę transformacji przejścia. W artykule opisano transformacje przejścia pomiędzy uogólnieniami reprezentacji Wignera wprowadzonymi przez Cohena i innych a reprezentacjami sygnałów w postaci amplitudy i częstotliwości chwilowej oraz reprezentacjami falkowymi. Rozważania teoretyczne zilustrowano przykładem.

4

The dynamic range o fan ECG in the time-frequency domain used for the lossless signal compression

Augustyniak P.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2000

|

Vol. 1

BI 29--37

EN

Time-frequency domain compression of an ECG is the new still underestimated issue. This paper is devoted to the statistical analysis of the ECG dynamic ranges on various aspects of time-frequency plane. The traditional approach to the signal values distribution, originally introduced by Huffman, is now studied for integer time-frequency coefficients obtained with use of reversible integer-to-integer wavelet transform. Obtained results determine limits of perfectly lossless compression ratios for an electrocardiogram. They are interesting for comparative purposes and further development of nearly lossless algorithms. The research had initially only experimental aims, but practical hardware implementation is also feasible.

5

Optimal pattern-to-signal synchronization for time-frequency template matching ECG compression technique

Augustyniak P.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2000

|

Vol. 1

CS 41--48

EN

Time-frequency template matching ECG compression algorithm has an outstanding compression effectiveness and very low distortion of medical data content. Its main disadvantage is the presence of spare patterns as a consequence of poor pattern-to-signal synchronization. This issue is investigated in detail in this paper, and possible solutions are derived: P-onset, QRS-onset and R-max synchronization points are used. Finally these three methods are compared with use of the same data set in order to minimize the number of templates created. Results may be interesting to a wide range of scientist working on a time-frequency representation of a heart’s beat, since it gives several considerations on the representation stability.