Преобразования периодических временных зависимостей для расширения признакового пространства в задачах диагностики состояния динамического объекта
Ключевые слова:
периодические сигналы, пространство признаков, системы диагностики, патологии сетчатки глаз
Аннотация
Проведено целенаправленное преобразование периодических временных зависимостей на примере результатов ретинографических исследований патологий сетчатки глаз с целью изучения их частотных свойств. Данное исследование предназначено для расширения пространства формализованных признаков патологий, которые могут быть использованы в системах диагностики, базирующихся на методах искусственного интеллекта. Разработана методика построения амплитудно-частотных характеристик сетчатки с учетом математического описания импульсных тест-стимулов. Предложена процедура полиномиальной аппроксимации амплитудно-частотных характеристик сетчатки, позволяющая использовать коэффициенты аппроксимирующих полиномов в качестве новых формализованных признаков при диагностике. Показано, что для сложных патологий сетчатки целесообразно учитывать не только амплитудно-частотные характеристики при разных условиях стимулирования, но и фазочастотные характеристики путем анализа годографов сетчатки на комплексной плоскости. При поиске дополнительных формализованных признаков патологий сетчатки следует применять новую обобщенную частотную характеристику годографа сетчатки, облегчающую поиск и формализацию дополнительных признаков патологий.
Литература
1. Ротач В.Я. Теория автоматического управления. М.: Изд-во МЭИ. 2004.
2. Попов Е.П. Прикладная теория процессов управления в нелинейных системах. М.: Наука. 1973.
3. Гинсберг К.С., Басанов Д.М. Идентификация и задачи управления // Идентификация систем и задачи управления: Пленарные доклады IV Междунар. конф. М.: Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. 2005. С. 56—63.
4. Rao G. P., Unbehauen H. Identification of Continuous-time Systems // IEEE Control Theory and Appl. 2006. V. 153. No. 2. Pp. 185—220.
5. Штейнберг Ш.Е. Идентификация в системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1987.
6. Колосов О.С., Пронин А.Д. Особенности идентификации динамических объектов импульсными тестирующими воздействиями // Вестник МЭИ. 2018. № 3. С. 116—125.
7. McCulloch D.L. e. a. ISCEV Standard for Full-field Clinical Electroretinography // Doc. Ophthalmol. 2015. V. 130. Pp. 1—12.
8. Hood D.C. e. a. ISCEV Standard for Clinical Multifocal Electroretinography (mfERG) // Doc. Ophthalmol. 2012. V. 124. Pp. 1—13.
9. Bach M. e. a. ISCEV Standard for Clinical Pattern Electroretinography // Doc. Ophthalmol. 2013. V. 124. Pp. 1—13.
10. Zueva M.V. e. a. Assessment of the Amplitude-frequency Characteristics of the Retina with Its Stimulation by Flicker and Chess Pattern-Reversed Incentives and their Use to Obtain New Formalized Signs of Retinal Pathologies // Biomedical J. Sci. & Techn. Research. 2019. V. 19. No. 5. Pp. 14575—14583.
11. Анго А. Математика для электро- и радиоинженеров (с предисловием Луи де Бройля). М.: Наука, 1967.
12. Теория автоматического управления / под ред. А.В. Нетушила. М.: Высшая школа, 1976.
13. Колосов О.С., Баларев Д.А., Пронин А.Д., Зуева М.В., Цапенко И.В. Оценка частотных свойств динамического объекта с использованием импульсных тестирующих сигналов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. № 18 (4). С. 219—226.
14. Колосов О.С., Короленкова В.А., Пронин А.Д., Зуева М.В., Цапенко И.В. Построение амплитудно-частотных характеристик сетчатки глаза и формализация их параметров для использования в системах диагностики // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. № 19 (7). С. 451—457.
15. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб. БХВ-Петербург, 2013.
16. Свиридов В.Г., Свиридов Е.В., Филаретов Г.Ф. Основы автоматизации теплофизического эксперимента. М.: Издат. дом МЭИ, 2019.
---
Для цитирования: Колосов О.С., Короленкова В.А., Пронин А.Д., Титова О.Д. Преобразования периодических временных зависимостей для расширения признакового пространства в задачах диагностики состояния динамического объекта // Вестник МЭИ. 2020. № 3. С. 81—91. DOI: 10.24160/1993-6982-2020-3-81-91.
---
Работа выполнена при поддержке: РФФИ (проект № 19-01-00143)
#
1. Rotach V.Ya. Teoriya Avtomaticheskogo Upravleniya. M.: Izd-vo MEI. 2004. (in Russian).
2. Popov E.P. Prikladnaya Teoriya Protsessov Upravleniya v Nelineynykh Sistemakh. M.: Nauka. 1973. (in Russian).
3. Ginsberg K.S., Basanov D.M. Identifikatsiya i Zadachi Upravleniya. Identifikatsiya Sistem i Zadachi Upravleniya: Plenarnye Doklady IV Mezhdunar. Konf. M.: In-t Problem Upravleniya im. V.A. Trapeznikova RAN. 2005:56—63. (in Russian).
4. Rao G. P., Unbehauen H. Identification of Continuous-time Systems. IEEE Control Theory and Appl. 2006;153;2:185—220.
5. Shteynberg Sh.E. Identifikatsiya v Sistemakh Upravleniya. M.: Energoatomizdat, 1987. (in Russian).
6. Kolosov O.S., Pronin A.D. Osobennosti Identifikatsii Dinamicheskikh Ob′ektov Impul'snymi Testiruyushchimi Vozdeystviyami. Vestnik MEI. 2018;3:116—125. (in Russian).
7. McCulloch D.L. e. a. ISCEV Standard for Full-field Clinical Electroretinography. Doc. Ophthalmol. 2015;130: 1—12.
8. Hood D.C. e. a. ISCEV Standard for Clinical Multifocal Electroretinography (mfERG). Doc. Ophthalmol. 2012;124:1—13.
9. Bach M. e. a. ISCEV Standard for Clinical Pattern Electroretinography. Doc. Ophthalmol. 2013;124: 1—13.
10. Zueva M.V. e. a. Assessment of the Amplitude-frequency Characteristics of the Retina with Its Stimulation by Flicker and Chess Pattern-Reversed Incentives and their Use to Obtain New Formalized Signs of Retinal Pathologies. Biomedical J. Sci. & Techn. Research. 2019;19;5: 14575—14583.
11. Ango A. Matematika dlya Elektro- i Radioinzhenerov (s predisloviem Lui de Broylya). M.: Nauka, 1967. (in Russian).
12. Teoriya Avtomaticheskogo Upravleniya / Pod Red. A.V. Netushila. M.: Vysshaya Shkola, 1976. (in Russian).
13. Kolosov O.S., Balarev D.A., Pronin A.D., Zueva M.V., Tsapenko I.V. Otsenka Chastotnykh Svoystv Dinamicheskogo Ob′ekta s Ispol'zovaniem Impul'snykh Testiruyushchikh Signalov. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2017;18 (4):219—226. (in Russian).
14. Kolosov O.S., Korolenkova V.A., Pronin A.D., Zueva M.V., Tsapenko I.V. Postroenie Amplitudno-chastotnykh Kharakteristik Setchatki Glaza i formalizatsiya Ikh Parametrov dlya Ispol'zovaniya v Sistemakh Diagnostiki. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2018;19 (7): 451—457. (in Russian).
15. Sergienko A.B. Tsifrovaya Obrabotka Signalov. SPb. BKHV-Peterburg, 2013. (in Russian).
16. Sviridov V.G., Sviridov E.V., Filaretov G.F. Osnovy Avtomatizatsii Teplofizicheskogo Eksperimenta. M.: Izdat. Dom MEI, 2019. (in Russian).
---
For citation: Kolosov O.S., Korolenkova V.A., Pronin A.D., Titova O.D. Transformations of Periodic Time Dependencies to Expand the Space of Signs in Dynamic Object State Diagnostics. Bulletin of MPEI. 2020;3:81—91. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2020- 3-81-91.
---
The work is executed at support: RFBR (Project No. 19-01-00143)
2. Попов Е.П. Прикладная теория процессов управления в нелинейных системах. М.: Наука. 1973.
3. Гинсберг К.С., Басанов Д.М. Идентификация и задачи управления // Идентификация систем и задачи управления: Пленарные доклады IV Междунар. конф. М.: Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. 2005. С. 56—63.
4. Rao G. P., Unbehauen H. Identification of Continuous-time Systems // IEEE Control Theory and Appl. 2006. V. 153. No. 2. Pp. 185—220.
5. Штейнберг Ш.Е. Идентификация в системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1987.
6. Колосов О.С., Пронин А.Д. Особенности идентификации динамических объектов импульсными тестирующими воздействиями // Вестник МЭИ. 2018. № 3. С. 116—125.
7. McCulloch D.L. e. a. ISCEV Standard for Full-field Clinical Electroretinography // Doc. Ophthalmol. 2015. V. 130. Pp. 1—12.
8. Hood D.C. e. a. ISCEV Standard for Clinical Multifocal Electroretinography (mfERG) // Doc. Ophthalmol. 2012. V. 124. Pp. 1—13.
9. Bach M. e. a. ISCEV Standard for Clinical Pattern Electroretinography // Doc. Ophthalmol. 2013. V. 124. Pp. 1—13.
10. Zueva M.V. e. a. Assessment of the Amplitude-frequency Characteristics of the Retina with Its Stimulation by Flicker and Chess Pattern-Reversed Incentives and their Use to Obtain New Formalized Signs of Retinal Pathologies // Biomedical J. Sci. & Techn. Research. 2019. V. 19. No. 5. Pp. 14575—14583.
11. Анго А. Математика для электро- и радиоинженеров (с предисловием Луи де Бройля). М.: Наука, 1967.
12. Теория автоматического управления / под ред. А.В. Нетушила. М.: Высшая школа, 1976.
13. Колосов О.С., Баларев Д.А., Пронин А.Д., Зуева М.В., Цапенко И.В. Оценка частотных свойств динамического объекта с использованием импульсных тестирующих сигналов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. № 18 (4). С. 219—226.
14. Колосов О.С., Короленкова В.А., Пронин А.Д., Зуева М.В., Цапенко И.В. Построение амплитудно-частотных характеристик сетчатки глаза и формализация их параметров для использования в системах диагностики // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. № 19 (7). С. 451—457.
15. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб. БХВ-Петербург, 2013.
16. Свиридов В.Г., Свиридов Е.В., Филаретов Г.Ф. Основы автоматизации теплофизического эксперимента. М.: Издат. дом МЭИ, 2019.
---
Для цитирования: Колосов О.С., Короленкова В.А., Пронин А.Д., Титова О.Д. Преобразования периодических временных зависимостей для расширения признакового пространства в задачах диагностики состояния динамического объекта // Вестник МЭИ. 2020. № 3. С. 81—91. DOI: 10.24160/1993-6982-2020-3-81-91.
---
Работа выполнена при поддержке: РФФИ (проект № 19-01-00143)
#
1. Rotach V.Ya. Teoriya Avtomaticheskogo Upravleniya. M.: Izd-vo MEI. 2004. (in Russian).
2. Popov E.P. Prikladnaya Teoriya Protsessov Upravleniya v Nelineynykh Sistemakh. M.: Nauka. 1973. (in Russian).
3. Ginsberg K.S., Basanov D.M. Identifikatsiya i Zadachi Upravleniya. Identifikatsiya Sistem i Zadachi Upravleniya: Plenarnye Doklady IV Mezhdunar. Konf. M.: In-t Problem Upravleniya im. V.A. Trapeznikova RAN. 2005:56—63. (in Russian).
4. Rao G. P., Unbehauen H. Identification of Continuous-time Systems. IEEE Control Theory and Appl. 2006;153;2:185—220.
5. Shteynberg Sh.E. Identifikatsiya v Sistemakh Upravleniya. M.: Energoatomizdat, 1987. (in Russian).
6. Kolosov O.S., Pronin A.D. Osobennosti Identifikatsii Dinamicheskikh Ob′ektov Impul'snymi Testiruyushchimi Vozdeystviyami. Vestnik MEI. 2018;3:116—125. (in Russian).
7. McCulloch D.L. e. a. ISCEV Standard for Full-field Clinical Electroretinography. Doc. Ophthalmol. 2015;130: 1—12.
8. Hood D.C. e. a. ISCEV Standard for Clinical Multifocal Electroretinography (mfERG). Doc. Ophthalmol. 2012;124:1—13.
9. Bach M. e. a. ISCEV Standard for Clinical Pattern Electroretinography. Doc. Ophthalmol. 2013;124: 1—13.
10. Zueva M.V. e. a. Assessment of the Amplitude-frequency Characteristics of the Retina with Its Stimulation by Flicker and Chess Pattern-Reversed Incentives and their Use to Obtain New Formalized Signs of Retinal Pathologies. Biomedical J. Sci. & Techn. Research. 2019;19;5: 14575—14583.
11. Ango A. Matematika dlya Elektro- i Radioinzhenerov (s predisloviem Lui de Broylya). M.: Nauka, 1967. (in Russian).
12. Teoriya Avtomaticheskogo Upravleniya / Pod Red. A.V. Netushila. M.: Vysshaya Shkola, 1976. (in Russian).
13. Kolosov O.S., Balarev D.A., Pronin A.D., Zueva M.V., Tsapenko I.V. Otsenka Chastotnykh Svoystv Dinamicheskogo Ob′ekta s Ispol'zovaniem Impul'snykh Testiruyushchikh Signalov. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2017;18 (4):219—226. (in Russian).
14. Kolosov O.S., Korolenkova V.A., Pronin A.D., Zueva M.V., Tsapenko I.V. Postroenie Amplitudno-chastotnykh Kharakteristik Setchatki Glaza i formalizatsiya Ikh Parametrov dlya Ispol'zovaniya v Sistemakh Diagnostiki. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2018;19 (7): 451—457. (in Russian).
15. Sergienko A.B. Tsifrovaya Obrabotka Signalov. SPb. BKHV-Peterburg, 2013. (in Russian).
16. Sviridov V.G., Sviridov E.V., Filaretov G.F. Osnovy Avtomatizatsii Teplofizicheskogo Eksperimenta. M.: Izdat. Dom MEI, 2019. (in Russian).
---
For citation: Kolosov O.S., Korolenkova V.A., Pronin A.D., Titova O.D. Transformations of Periodic Time Dependencies to Expand the Space of Signs in Dynamic Object State Diagnostics. Bulletin of MPEI. 2020;3:81—91. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2020- 3-81-91.
---
The work is executed at support: RFBR (Project No. 19-01-00143)
Опубликован
2020-06-08
Выпуск
Раздел
Системный анализ, управление и обработка информации (05.13.01)
