Архив статей журнала
Любой живой организм имеет собственное биологическое поле, зависящее как от характеристик и состояния живого организма, так и от факторов внешней среды. При информационном воздействии внешних факторов наблюдается изменение фрактальной структуры этого поля и образование особых хаотических сигналов, параметры которых могут служить основой для решения различных научных и практических задач. В статье представлена технология исследования электромагнитных полей биологических объектов на основе анализа изменения структуры хаоса широкополосных хаотических сигналов собственных электромагнитных излучений, генерируемых под действием внешнего информативного электромагнитного поля с заданной напряженностью и модуляционно-временными параметрами. Для оценки структуры хаотических сигналов предлагается использовать такие методы фрактального подхода, как отображение Пуанкаре, вычисление соответствующей размерности Хаусдорфа и параметров хаос-ритма. На основе проведенных экспериментов установлено наличие характерной зависимости параметров хаос-ритма собственных электромагнитных излучений биообъекта как от характеристик и состояния самого живого организма, так и от параметров, последовательности и скорости изменения внешнего информативного электромагнитного поля. Определена степень информационного воздействия внешнего электромагнитного поля на человека, которая может превосходить энергетическое по некоторым показателям почти в 4 раза. Доказана возможность использования предложенной технологии для решения различных научных и практических задач: медицинских исследований функционального состояния организма, оценки и контроля воздействия электромагнитных полей на здоровье человека, разработки средств защиты окружающей среды и человека от радиоизлучающих систем, обнаружения и распознавания биообъектов заданного класса.
В статье рассматривается анализ адекватности марковских моделей параметров частично-когерентных сигналов в радиотехнических системах на основе стохастических дифференциальных уравнений, проведенный в программной среде MATLAB. Представлены результаты моделирования одномерных негауссовских и гауссовских непрерывных, дискретно-непрерывных и смешанных случайных процессов. Методом функциональной (квазигауссовской) аппроксимации осуществляется представление многомерной плотности распределения вероятностей через одномерные плотности компонент и элементы корреляционной матрицы векторного случайного процесса. Для полученных в результате такого представления многомерных плотностей распределения вероятностей и синтезированных на их основе многомерных стохастических дифференциальных уравнений рассмотрено моделирование векторных случайных процессов, описывающих параметры частично-когерентных сигналов в непрерывных каналах связи. Производится оценка соответствия полученных моделей теоретическим распределениям по критерию согласия Колмогорова-Смирнова. Исследуются диапазоны изменений параметров, входящих в состав СДУ, при которых модель можно считать состоятельной, а также влияние параметров на форму рассматриваемых распределений. По полученным результатам можно оценить диапазоны изменения параметров моделей, определяющих вид стохастических дифференциальных уравнений, при которых выполняются требования адекватности полученных моделей частично-когерентных в пространственном и частотном смысле сигналов в радиотехнических системах.
В результате проведенных исследований разработан метод классификации адаптационного потенциала организма человека. Метод основан на использовании данных, которые получают при проведении функциональной пробы, ассоциируемой с функцией Хэвисайда, путем проведения которой получают модель переходного процесса в живой системе. Представляя живую систему квазилинейной, на основе ее импедансной модели получают спектральные характеристики живой системы, на основе которых формируют дескрипторы для модели машинного обучения. Для получения импедансной модели живой системы предложена методика трехфазного эксперимента. Методика трехфазного эксперимента заключается в моделировании функции Хэвисайда в процессе выполнения велоэргометрической функциональной пробы на трех уровнях функционального состояния организма человека. Это позволяет вычислять дескрипторы для трех «ветвей» классификатора адаптационного потенциала. Классификатор адаптационного потенциала включает драйвер построения линейной импедансной модели живой системы, формирователь дескрипторов и модуль принятия решений. В качестве линейной импедансной модели живой системы используется амплитудно-фазочастотная характеристика четырехполюсника, построенная по переходной характеристике модели живой системы, а дескрипторы вычисляются по импедансной модели Войта, адекватной экспериментально полученной амплитудно-фазочастотной характеристике модели живой системы. Проведены оценки показателей качества дихотомического классификатора адаптационного потенциала на экспериментальной группе студентов и аспирантов, разделенных на два класса посредством показателя активности регуляторных систем. Они показали, что уровень истинно положительных и истинно отрицательных результатов при классификации неизвестных примеров в удовлетворительной степени соответствуют экспертным оценкам. Это позволяет рекомендовать его для использования в практической медицине, например, в биотехнических системах реабилитации, спортивной медицине, а также для контроля динамики функционального состояния пациента в процессе лечения.