Разработка аппаратуры экспериментального исследования цифровых алгоритмов в задачах обработки нестационарных сигналов

B. B. Saidov, V. F. Telezhkin, N. N. Gudaev, V. N. Bagaev, M. A. Devyatov

Аннотация


В статье рассмотрены вопросы повышения качества информации при помощи ультразвука, а также существующих аналоговых и цифровых методов ее обработки. Проанализированы характеристики фильтрации сигналов в зависимости от соотношения сигнал/шум. К ряду современных приложений в медицинской диагностике предъявляются высокие требования по точности, помехозащищенности, надежности, непрерывности работы и другим показателям качества при высокой динамике изменения нестационарных сигналов, характеризующих функциональное состояние организма человека. На этой основе разработаны алгоритм и устройство, способное выделять информативные составляющие зашумленных нестационарных сигналов. В настоящей работе предложен алгоритм обработки нестационарных сигналов ультразвукового приемо-передающего устройства. При этом было разработано и изготовлено три модуля: 1) модуль ультразвукового приемника; 2) модуль ультразвукового передатчика шума (АМ-модуляция); 3) модуль ультразвукового передатчика сигнала (АМ-модуляция) и алгоритм обработки информации на основе вейвлет-образующей функции (вейвлет-порог), состоящей из базиса Coiflets 5 с использованием эвристически определяемого порогового значения коэффициентов вейвлет-разложения. В работе вейвлет-разложение проведено до 4-го уровня. На основе анализа полученных данных был сделан вывод, что второй уровень разложения наиболее оптимален для фильтрации нестационарных сигналов. С увеличением уровня разложения выходное отношение сигнал/шум уменьшается и на уровне N = 4 выходное отношение сигнал/шум почти не превышает входное, следовательно, фильтрация становится неэффективной. В результаты синтеза эффективных параметров фильтрации электрокардиосигналов было выявлено, что максимальная степень обработки сигнала от шума происходит с использованием вейвлет Коифлетса 5 с применением эвристически определяемого порогового значения. Экспериментальная исследования проводились в учебно-производственной лаборатории электроники (FabLab) ФГАОУ ВО «Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)».

 

Saidov B. B., Telezhkin V. F., Gudaev N. N., Bagaev V. N., Devyatov M. A. Development of equipment for experimental study of digital algorithms in nonstationary signal processing problems. Ural Radio Engineering Journal. 2022;6(2):186–204. DOI: 10.15826/urej.2022.6.2.004.


Ключевые слова


нестационарные сигналы; алгоритм фильтрации; разработка алгоритмов; вейвлет Coiflets 5; АМ-модуляция; ультразвуковое устройство; жесткий метод пороговой обработки

Полный текст:

Без имени

Литература


Bohan C., Hongliu Y. ECG Signal Processing and Human State Detection Based on Wearable Electrodes. Journal of Physics: Conference Series. 2021;1952:032955. DOI: 10.1088/1742-6596/1952/3/032055.

Burhan E. Signal and Image Denoising Using Wavelet Transform. In: Baleanu D. (ed.) Advances in Wavelet Theory and Their Applications in Engineering, Physics and Technology. Hardcover; 2012, pp. 495–514. DOI: 10.5772/36434.

Bagheri F., Ghafarnia N., Bahrami F. Electrocardiogram (ECG) Signal Modeling and Noise Reduction Using Hopfield Neural Networks. Engineering Technology & Applied Science Research. 2013;3(1):345–348. DOI: 10.48084/etasr.243.

Shemi P. M., Shareena E. M. Analysis of ECG signal denoising using discrete wavelet transform. In: 2016 IEEE International Conference on Engineering and Technology (ICETECH), Coimbatore, India, 17–18 March 2016. IEEE; 2016, pp. 713–718. DOI: 10.1109/ICETECH.2016.7569341.

Telezhkin V., Saidov B. Integrated Information Processing in Wireless (Secure) Communications of Corporate Communication Systems. In: 2020 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon), Vladivostok, Russia, 6–9 October 2020. IEEE; 2020, pp. 1–5. DOI: 10.1109/FarEastCon50210.2020.9271417.

Sameni R., Shamsollahi M. B., Jutten C., Clifford G.D. A Nonlinear Bayesian Filtering Framework for ECG Denoising. In: IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2007;54(12):2172–2185. DOI: 10.1109/ TBME.2007.897817.

Saidov B., Telezhkin V. Digital processing of the ultrasonic signal for mobile devices in the transmission of information. In: 2020 Global Smart Industry Conference (GIoSIC), Chelyabinsk, Russia, 17–19 November 2020. IEEE; 2020, pp. 92–96. DOI: 10.1109/GloSIC50886.2020.9267827.

Saidov B., Telezhkin V. Simulation of Ultrasonic Sensor at Lower Ultrasonic Range in Data Transmission. In: 2021 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), Sochi, Russia, 17–21 May 2021. IEEE; 2021, pp. 703–707. DOI: 10.1109/ICIEAM51226.2021.9446393.

Altay Y. A., Kremlev A. S., Zimenko K. A., Margun A. A. The Effect of Filter Parameters on the Accuracy of ECG Signal Measurement. Biomedical Engineering. 2019;53(3):176–180. DOI: 10.1007/s10527-019-09903-2.

Negi R., Goel S. Secret communication using artificial noise. In: VTC-2005-Fall. 2005 IEEE 62nd Vehicular Technology Conference, Dallas, TX, USA, 28–28 September 2005. IEEE; 2005, vol. 3, pp. 1906–1910. DOI: 10.1109/VETECF.2005.1558439.

Holm D. S. Airborne ultrasound data communications: The core of an indoor positioning system. In: IEEE Ultrasonics Symposium, Rotterdam, Netherlands, 18–21 September 2005. IEEE; 2005, vol. 3, pp. 1801–1804. DOI: 10.1109/ULTSYM.2005.1603217.

Zhang Y., Liu W., Fang Y., Wu D. Secure localization and authentication in ultra-wideband sensor networks. IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2006;24(4):829–835. DOI: 10.1109/JSAC.2005.863855.

Sameni R. A., Shamsollahi M. B., Jutten C., Clifford G. D. A Nonlinear Bayesian Filtering Framework for ECG Denoising. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2007;54(12):2172–2185. DOI: 10.1109/TBME.2007.897817.

Saidov B., Telezhkin V. Transformation of the AmplitudeModulated Spectrum of a Signal on a Nonlinear Element. In: 2020 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), Sochi, Russia, 6–12 September 2020. IEEE; 2020, pp. 757–761. DOI: 10.1109/ RusAutoCon49822.2020.9208134.

Telezhkin V. F., Saidov B. B., Ugarov P. А., Ragozin A. N. WaveletConversion in Electrocardio Signal Processing. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics, 2021;21(1):70–79. DOI: 10.14529/ctcr210107.

Lazik P., Rowe A. Indoor pseudo-ranging of mobile devices using ultrasonic chirps. In: SenSys ‘12: Proceedings of the 10th ACM Conference on Embedded Network Sensor Systems, Toronto Ontario, Canada, 6–9 November 2012. New York: Association for Computing Machinery; 2012, рр. 99–112. DOI: 10.1145/2426656.2426667.

Saidov B. B., Telezhkin V.F. Optimum ECG Signal Filtering Based on Wavelet Transformation. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics. 2021;21(4):167–172. DOI: 10.14529/ctcr210415.