Konfransinin

Рис. 1. Представление алгоритма выбора наибольшего числа из 

двух в виде абстрактного синтаксического дерева (слева) и кода на 

языке С++ (справа)

 

---

327 

 

пример  представления  алгоритма  выбора  наибольшего  из 

двух чисел в виде абстрактного синтаксического дерева. 

 

Список литературы 

1.  Пунчик З. В. Введение в язык SQL, 2014 

2.  Волкова  И.  А.  Формальные  грамматики  и  языки.  Элементы  теории 

трансляций, 2009 

3.  Вишняков  Е.  Ю.  Разработка  системы  синтаксического  анализа  и 

отладки хранимых процедур для различных СУБД, 2012 

 

ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ БИОСИГНАЛОВ 

 

Magistr:  

Elmi rəhbər: 

Yusifova Fidan Fuad qızı 

dos., A. S. Abbasquliyev 

II kurs, R6347              

 

 

Биомедицинские  сигналы  (биосигналы)  являются 

физическим  проявлением  физиологических  процессов 

живого организма, которые можно измерить и представить 

в  форме  удобной  для  обработки  с  помощью  электронных 

средств  (например,  в  виде  величины  электрического 

напряжения  или  тока). Наибольшую  диагностическую 

ценность  представляют  переменные  биосигналы,  которые 

характеризуют  функционирование  сердца  и  центральной 

нервной 

системы, 

состояние 

нервно-мышечной 

проводимости и др. 

Биосигналы  являются  случайными  величинами. 

Известно,  что  для  отражения  важных  характеристик 

случайных  чисел  используются  такие  математические 

понятия,  как  математическое  ожидание,  дисперсия, 

среднеквадратичное  отклонение  и  метод  моментов  [1].  В 

нашем  случае,  полученные  значения  случайных  величин 

являются нечеткими числами. Актуальность этого подхода 

состоит  в  том,  что  случайные  числа  с  нечеткими 

значениями до сих пор не были исследованы. 

Рассмотрим 

первичный 

вариант 

алгоритма 

---

328 

 

вычисления 

характеристик 

случайных 

величин 

с 

нечеткими 

значениями. 

Для 

простоты 

обозначим 

случайные числа через W: 

If A then для W вычислить математическое ожидание 

else 

If B then для W вычислить дисперсию else 

If  C  then  для  W  вычислить  среднеквадратичное 

отклонение, где  

А  —  это  такое  множество  случайных  чисел,  где 

математическое  ожидание  случайного  числа  равно  сумме 

произведения  всевозможных  значений  случайного  числа 

на соответствующую вероятность. 

В — это множество случайных чисел, где дисперсия  

—  это  значения  случайного  числа,  разбросанные  вокруг 

своего математического ожидания. 

С 

- 

множество 

случайных 

чисел, 

где 

среднеквадратичное  отклонение  определяется  следующей 

формулой: σ (x) = D(X)                       ( 1 ). 

Для  подтверждения  вышеуказанных,  рассмотрим 

решение конкретной задачи [2]. Пусть для ЭКГ параметры 

Х  и  Y  случайные  числа  и  они  подчиняются  следующим 

законам распределения: 

Х

 [0.3; 1.2; 2.1; 3.0] ;    P(x) [0.3; 0.15; 0.3; 0.25] 

Y

 [0.05; 100; 200; 300]; P(y) [0.4; 0.2; 0.4; 0]. 

Вычислить  математическое  ожидание,  дисперсию  и 

среднеквадратичное  отклонение  для:  случайных  чисел  и 

случайных  чисел  с  нечеткими  значениями.  Сравнить 

полученные значения. 

В результате получаем: M(x)=1 и M(y)=1; D(x)=3.6 и 

D(y)=55.2.  Наконец,  применение  формулы  (1)  дает 

следующий 

результат: 

σ(x)=√2.19=1.4798 

и 

σ(y)=√100.02=10.0009.  Другими  словами:  1<σ(x)<2  и 

10<σ(y) <11. 

 

 

---

329 

 

Литература: 

1.  Боровков  А.  А.  Числовые  характеристики  случайных 

величин; –5-е изд. — М.: Либроком, 2009. — 656 с. 

2.  Abbasquliev  A.  Numerical  characteristics  of  random  variables 

with fuzzy values. 

http://www/inter-nauka/com/

issues/2017/15/3079