|
АҚЛЛИ ҚИШЛОҚ ХЎЖАЛИГИ УЧУН ТЕХНОЛОГИЯЛАР ВА ВОСИТАЛАР
Джуманов Ж.Х., Яхшибоев Р.Э., Холдоров Ш.И.
АНАЛИЗ МОДЕЛИ ДЛЯ
БАЛАНСА ПОТОКА ИНФОРМАЦИИ (НА ПРИМЕРЕ ПОДЗЕМНЫХ
ВОД)
185
Мардиев Ў.Б.
ЕР ОСТИ СУВЛАРИ МОНИТОРИНГИДА ГЕОАХБОРОТ
ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ (ГАТ)НИ ҚЎЛЛАШНИНГ ИЛМИЙ АСОСЛАРИ
189
Ким К.Р.
ОБЗОР МЕТОДА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ В
СЕТЯХ IOT IN AGRICULTURE
191
177
MUSHAK FAOLLIGI BIOSIGNALLARINING XUSUSIYATLARINI
TAHLIL QILISH
Sh.I. Xoldorov (magistrant, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU)
R.E. Yaxshiboyev (magistrant, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU)
M.E. Rahmonova (magistrant, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU)
Biosignallar – bu yurakning urishi yoki mushaklarning qisqarib – kengayishi
kabi biologik hodisaning vaqt sohasidagi ma’lumotning ifodasi hisoblanadi. Tirik
organizmdagi biologik hodisa paytida yuzaga keladigan elektr, kimyoviy va mexanik
o’zgarishlar, o’lchash va tahlil qilish uchun zarur bo’lgan signallarni ishlab chiqaradi.
Biosignallarni texnologik jihatdan rivojlangan biotibbiyot sensorlar yordamida
turli usullar bilan olish mumkin. Biosignallar olingandan so’ng foydali ma’lumotlarni
ajratib olish uchun tahlil qilinadi. Signallarni tahlil qilishning asosiy usullari(masalan,
kuchaytirish, filtrlash, raqamli o’zgartirish, qayta ishlash va saqlash)ni bisoignallarga
qo’llash mumkin. Ushbu usullar odatda sodda elektron sxemalar yoki raqamli
kompyuterlar yordamida amalga oshiriladi. Keltirilgan protseduralardan tashqari,
raqamli ishlov berishning murakkab usullari juda keng tarqalgan va olingan
ma’lumotlarning sifatini sezilarli darajada yaxshilashi mumkin. Ular o’rtacha signal
(signal averaging), Wavelet va intellektual tahlillarni o’z ichiga oladi.
Xususisyatlarni ajratib olish – bu shovqinni yo’qotish va muhim ma’lumotlarni
ajratib ko’rsatish orqali yozib olingan signal ma’lumotlarni axborot beruvchi
ma’lumotlar tarkibiga aylantirish. EMG (elektromiografiya) asosidagi boshqaruv
tiziminida xususiyatlarni tahlil qilish uchun 3 ta asosiy kategoriyalar mavjud: vaqt
sohasi, chastota sohasi va vaqt-chastota sohasi.
Vaqt sohasidagi xususiyatlar EMG signalini aniqlash uchun ko’proq
qo’llaniladi. Buning sababi shundaki, vaqt sohasidagi xususiyatlar hech qanday
o’zgarishni talab qilmaganligi uchun oson va tez hisoblanadi. Integratsiyalashgan
EMG (Integrated EMG), o’rtacha absolyut qiymat(Mean Absolute Value), o’rtacha
absolyut og’ish qiymati(Mean Absolute Value Slope), Oddiy kvadratik
integral(Simple Square Integral), EMG dispersiyasi(Variance EMG) va hokazolar
quyidagi bo’limlarda batafsil tahlil qilinadi. Har bir xususiyatlarni hisoblash uchun
MatLab dasturiy muhitidan foydalaniladi.
Integratsiyalashgan EMG (IEMG – Integrated Electromyography) – IEMG
odatda mushaklarning faollashuvidan oldingi index sifatida ishlatiladi(1-formulada
keltirilgan). IEMG signal amplitudasining o’zgarishini ifodalaydi. Bu xususiyat
yordamida mushakning faol qismlarini ajratib ko’rsatish mumkin. Natijalarni 1-
rasmda ko’rish mumkin.
178
bu yerda,
IEMG
– integratsiyalashgan EMG,
k
-segment indeksi,
x
– signalning
koeffitsiyentlari,
i
– signal koeffitsiyentlarini indeksi,
N
– signalning koeffitsiyentlari
soni.
1-rasm. IEMG - integratsiyalashgan EMG tahlili
O’rtacha mutlaq qiymat(MAV – Mean Absolute Value) – Bu mushakning
qisqarib – kengayish darajasini ifodalovchi xususiyat hisoblanadi(2-formulada
keltirilgan). Bu xususiyat yordamida mushak faolligini qaysi qismida qisqarib –
kengayishini ifodalash mumkin. Natijalarni 2-rasmda ko’rish mumkin.
bu yerda,
MAV
– o’rtacha mutlaq qiymat,
k
-segment indeksi,
x
– signalning
koeffitsiyentlari,
i
– signal koeffitsiyentlarini indeksi,
N
– signalning koeffitsiyentlari
soni.
2-rasm. MAV – o’rtacha Mutlaq qiymat xususiyati tahlili
O’rtacha kvadratik integral (SSI – Simple Square Integral) – bu xususiyat
signalning energiyasini ifodalaydi(3-formulada keltrilgan). Biosignal energiyasi
o’lchash orqali tibbiyot va sport sohasida qo’llaniladigan metodlarni samarali
179
yo’naltirish mumkin. Bu esa o’z navbatida tibbiyot va sport sohasida metodlarni
tahlil qilishda yuqori natija beradi. Natijalarni 3-rasmda ko’rish mumkin.
bu yerda,
SSI
- Oddiy kvadratik integral,
k
-segment indeksi,
x
– signalning
koeffitsiyentlari,
i
– signal koeffitsiyentlarini indeksi,
N
– signalning koeffitsiyentlari
soni.
3-rasm. SSI – oddiy kvadratik integral
EMG dispersiyasi(Variance of EMG) – bu xususiyat mushak faolligi
biosignalini kuchining o’zgarishi sifatida ishlatiladi(4-formulada keltirilgan). Signal
dispersiyasi o’rtacha qiymat bilan normallashtrilgan kvadratik qiymat orasidagi
farqni ifodalaydi. Boshqacha qilib aytganda, bu signal qiymatlarini o’rtacha
qiymatidan chetlanishini(og’ishini) ifodalaydi.Mushak faolligi signalini qayd etishda
olingan natijalar bilan normallashtirilgan kvadratik natijalar orasidagi farqni ya’ni
signal o’g’ishini ifodalab beradi. Natijalarni 4-rasmda ko’rish mumkin.
bu yerda,
VAR
– EMG signal dispersiyasi,
k
-segment indeksi,
x
– signalning
koeffitsiyentlari,
i
– signal koeffitsiyentlarini indeksi,
N
– signalning koeffitsiyentlari
sonini ifodalaydi.
4-rasm. Variance of EMG – EMG dispersiyasi tahlili
180
Mushak faolligi biosignaalrini tahlil qilish, sportchilar va bemorlarning mushak
afaolligi holatlarini monitoring qilishda keng qo’llaniladi. Bisoignallarning
xusisyatlarini o’lchash yordamida sport ustalari va tibbiyot xodimlariga sportchilarga
va bemorlarga qo’llaniladigan tibbiy va jismoniy metodlarni monitoring qilishda
ko’maklashadi.
Do'stlaringiz bilan baham: |
