WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 ||

Применение вейвлетов особенно актуально в случае анализа коротких нестационарных сигналов. Типичным примером может служить нестационарный точечный процесс, который регистрируется при записи генерируемого нейроном информационного кода в ответ на подаваемое в течение длительного времени периодическое воздействие. Для изучения подобного рода точечных процессов в работе рассмотрен метод исследования стабильности отклика пороговой системы на внешнее воздействие. Предлагается количественная характеристика стабильности отклика, вычисляемая с использованием непрерывного вейвлет-преобразования для идентификации мгновенной частоты отклика.

Представлены результаты анализа экспериментальных данных. Рассматривается динамика различных нейронов в зависимости от длительности стимулов и частоты стимуляции. Изменение частоты периодического внешнего воздействия влияет на отклик нейронов. При медленной стимуляции он успевает "реагировать" на каждый очередной стимул. Увеличение частоты воздействия приводит к тому, что нейрон будет "пропускать" некоторые импульсы, и это приводит к различным "сбоям" в откликах на стимуляцию. С этой точки зрения можно было бы ожидать, что увеличение частоты будет приводить к уменьшению динамической стабильности нейронного отклика. С другой стороны, нейрон может быть "настроен" на определенную частоту, то есть его отклик будет максимально стабильным при подаче импульсов с данной частотой (полосовая фильтрация стимулов). Проведенное исследование выявило наличие нейронов как первого, так и второго типа (рис. 3). Таким образом, предложенный подход позволяет осуществлять классификацию нейронов с точки зрения их фильтрационных свойств.

а

б

Рис.3: Два основных типа зависимости характеристики динамической стабильности нейронного отклика от частоты внешнего периодического воздействия: (а) полосовая фильтрация стимула; (б) пропускание низких частот.

Основные результаты работы суммируются в заключении.

Основные результаты и выводы

  1. Показано, что уменьшение ошибки автоматической идентификации в рамках вейвлетного метода распознавания сигналов достигается путем включения процедуры предварительной фильтрации с индивидуальной подстройкой характеристик фильтра в качестве составной части методики выбора характеристик для идентификации близких по форме импульсов.
  2. Предложен параметрический метод автоматического распознавания сигналов типа одиночного импульса (параметрический вейвлет-анализ с адаптивной фильтрацией), предполагающий подстройку характеристик фильтра под индивидуальные особенности формы исследуемых сигналов.
  3. Предложен метод решения задачи автоматического распознавания формы импульсных сигналов, основанный на совместном применении вейвлет-преобразования и искусственных нейронных сетей. Показано, что коэффициенты вейвлет-преобразования, содержащие основную информацию об исследуемом сигнале, целесообразно применять в качестве обучающей выборки для нейронной сети с целью дальнейшего проведения сетью идентификации данных.
  4. Подход, основанный на совместном применении вейвлет-анализа и нейронных сетей, может быть распространен для применения в решении задач распознавания сигналов различной формы при наличии сильных помех.
  5. Метод исследования стабильности отклика пороговой системы на внешнее воздействие в виде периодической последовательности импульсов позволяет осуществлять классификацию нейронов с точки зрения их фильтрационных свойств, диагностируя наличие эффектов полосовой и низкочастотной фильтрации воздействующих сигналов в условиях коротких, нестационарных откликов на подаваемое воздействие.

Список публикаций по теме диссертации

1. Думский, Д. В. Классификация нейронных потенциалов действия на основе вейвлет-преобразования / Д.В. Думский, А.Н. Павлов, А.Н. Тупицын, В.А. Макаров // Изв. вузов, Прикладная нелинейная динамика. – 2005. – Т. 13, № 5–6. – С. 77-98.

2. Тупицын, А.Н. Классификация нейронных потенциалов действия на основе вейвлет-анализа / А.Н. Тупицын // Материалы научной школы-конференции "Нелинейные дни для молодых-2005"; Саратов: ООО ИЦ "Наука". – 2005. – C. 175-178.

3. Pavlov, A. N. Wavelet-analysis in application to studying spike separation and information encoding in neuron dynamics / A.N. Pavlov, D.V. Dumsky, A.N. Tupitsyn, O.N. Pavlova, F. Panetsos, V.A. Makarov // Complex dynamics and fluctuations in biomedical photonics III, Proceedings of SPIE; ed. by Tuchin V.V. – 2006. – Vol. 6085. – P. 60850I.

4. Павлова, О. Н. Эффекты влияния низкочастотного магнитного поля на характеристики физиологического тремора / О.Н. Павлова, А.Н. Тупицын, А.Н. Павлов // Изв. вузов, Прикладная нелинейная динамика. – 2006. – Т. 14, № 5-6. – С. 105-117.

5. Тупицын, А.Н. Анализ динамики нейронов на этапе первичной обработки информации / А.Н. Тупицын // Материалы научной школы-конференции "Нелинейные дни для молодых-2006"; Саратов: ООО ИЦ "Наука". – 2006. – C. 208-211.

6. Pavlov, A. N. Tactile information processing in the trigeminal complex of the rat / A.N. Pavlov, A.N. Tupitsyn, V.A. Makarov, F. Panetsos, A. Moreno, V. Garcia-Gonzalez, A. Sanchez-Jimenez // Complex Dynamics and Fluctuations in Biomedical Photonics IV, Proceedings of SPIE; ed. by TuchinV.V. – 2007. – Vol. 6436. – P. 64360R.

7. Pavlov, A. N. Using wavelet analysis to detect the influence of low frequency magnetic fields on human physiological tremor / A.N. Pavlov, A.N. Tupitsyn, A. Legros, A. Beuter, E. Mosekilde // Physiological Measurement. – 2007. – Vol. 28. – P. 321-333.

8. Тупицын, А.Н. Влияние длительности и частоты стимуляции на стабильность отклика ансамблей нейронов на этапе первичной обработки сенсорной информации / А.Н. Тупицын, А.Н. Павлов, А. Морено, В.А. Макаров // Материалы VIII научной школы-конференции "Хаотические автоколебания и образование структур" Хаос-2007; Саратов. – 2007. – С. 73-74.

9. Тупицын, А.Н. Исследование процессов первичной обработки тактильной информации / А.Н. Тупицын // Материалы научной школы-конференции "Нелинейные дни для молодых-2007"; Саратов: ООО ИЦ "Наука". – 2007. – C. 162-165.

10. Makarov, V. A. Optimal sorting of neural spikes with wavelet and filtering techniques / V.A. Makarov, A.N. Pavlov, A.N. Tupitsyn // Complex dynamics and fluctuations in biomedical photonics V, Proceedings of SPIE; ed. by TuchinV.V. – 2008. – Vol. 6855. – P. 68550M.

11. Макаров, В. А. Сортировка нейронных спайков на основе параметрического вейвлет-анализа с адаптивной фильтрацией / В.А. Макаров, А.Н. Павлов, А.Н. Тупицын // Цифровая обработка сигналов. – 2008. – № 3. – С. 26-31.

12. Тупицын, А.Н. Автоматическая сортировка потенциалов действия малых ансамблей нейронов на основе методов вейвлет-анализа и нейронных сетей, / А.Н. Тупицын, А.Н. Павлов, В.А Макаров // Материалы ежегодной Всероссийской научной школы-семинара "Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине- 2008"; Саратов: Изд-во Сарат. ун-та. – 2008. – С. 75-77.

13. Анисимов, А. А. Вейвлет-анализ чирпов / А.А. Анисимов, О.Н. Павлова, А.Н. Тупицын, А.Н. Павлов // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. – 2008. – Т. 16, № 5. – С. 3-11.

14. Makarov, V.A. Stability of the neuronal response in trigeminal sensory complex under variable mechanical stimulation of whiskers. / V. A. Makarov, A. N. Pavlov, A. N. Tupitsyn, A. Moreno, F. Panetsos // Forum of Federation of European Neurosciences Societies 2008; FENS Abstr. – 2008. – Vol.4. – P. 089.14.

15. Tupitsyn, A. N. Separation of extracellular spikes with wavelets and neural networks / A. N. Tupitsyn, A. N. Pavlov, V. A. Makarov // Complex dynamics and fluctuations in biomedical photonics VI, Proceedings of SPIE ; ed. by Tuchin V.V. – 2009. – Vol. 7176. – P. 71760M.

Тупицын Анатолий Николаевич

Распознавание сигналов и анализ нестационарных точечных

процессов с использованием вейвлет-преобразования

Специальность 01.04.03 – радиофизика

Автореферат

_____________________________________________________

Подписано в печать

Формат 60х84 1/16. Объем 1,0 п.л. Тираж 120 экз. Заказ

_____________________________________________________

Типография Издательства Саратовского университета.

410012, Саратов, Астраханская, 83.

Pages:     | 1 | 2 ||






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»