Исследование динамически меняющегося сигнала с применением вейвлет-преобразований

В представленной работе проведен вейвлет-анализ электроэнцефалограммы пациента с последующим построением скалограммы. Данный подход позволил выявить частотные компоненты электроэнцефалограммы и провести их комплексный анализ. Полученные результаты могут быть использованы для мониторинга состояние активности мозга пациента. Основной целью исследования является проведение анализа и фильтрации сигнала для определения основных составных частот электроэнцефалографического сигнала, на основании которых можно определить состояние активности мозга в определенные моменты времени, которые могут отражать различные когнитивные процессы, эмоциональные состояния и уровни концентрации пациента. Методология. Берется электроэнцефалограмма пациента, и с использованием вейвлет-преобразований получается набор частот в каждый момент времени с их амплитудой. Затем сигнал фильтруется от шумов, и повторно применяется вейвлет-преобразование для получения набора частот. После этого анализируются частоты в каждый момент времени, и на основании данных определяется состояние активности мозга пациента. Результаты исследования. В результате исследования процесса анализа электроэнцефалографического сигнала удалось отфильтровать исходный сигнал от шумов и выявить основные частоты, входящие в состав электроэнцефалографического сигнала. После чего на основе частот определено различные состояния сознания пациента в каждый момент времени. Область применения. Внедрение принципов вейвлет-анализа в архитектуру программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) для проведения анализа снятых сигналов при помощи ультразвуковых датчиков на ПЛИС, реализуя таким образом автономное устройство.