Полігармонічний виявник слабких сфігмометричних сигналів

ПОЛІГАРМОНІЧНИЙ ВИЯВНИК СЛАБКИХ СФІГМОМЕТРИЧНИХ СИГНАЛІВ

POLYHARMONIC DETECTOR OF WEAK SPHIGMOMETRIC SIGNALS

 Сторінки: 133-140. Номер: №2, 2022 (307) 
 Автори:
ПИВОВАР О. С.
https://orcid.org/0000-0002-4041-1248
opyvovar2@gmail.com
ПІДЧЕНКО С. К.
https://orcid.org/0000-0001-9488-1782
sergpchn@gmail.com
ТАРАНЧУК А. А.
Хмельницький національний університет
https://orcid.org/0000-0001-9686-8784
allatr@ukr.net
OLEG SERGHIJOVYCH PYVOVAR, SERHII KOSTIANTYNOVYCH PIDCHENKO,
ALLA ANATOLIYIVNA TARANCHUK,
Khmelnitsky National University
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2022-307-2-133-140
Анотація мовою оригіналу
Показана можливість та доцільність виявлення слабких сигналів сфігмометричних сенсорів за допомогою застосування нелінійних динамічних систем із хаотичними режимами роботи. Розроблено імітаційні моделі сфігмометричних сигналів та їх хаотичних виявників на базі нелінійної системи Дафінга. Проведено дослідження моделей в широкому полі параметрів нелінійних динамічних систем в рамках хаотичного виявника. Доведена можливість виявлення полігармонічних сигналів сфігмометричних сенсорів на тлі потужних флуктуаційних завад через застосування нелінійних способів обробки в реальному часі.
Ключові слова: нелінійна система, хаотичний генератор, полігармонічний сигнал, хаотичний виявник.

 Розширена анотація англійською  мовою

The application of chaotic modes of nonlinear dynamics is valid within the process of description and study of circulatory processes in the human body. Such an approach can potentially ensure the most plausible reproduction and reliability of the detection of weak biological images of signals in conditions of powerful interference arising from other systems of the human body and through external influences.
The essence of the method of detecting polyharmonic signals by a chaotic detector is to use sharp transitions between chaotic and periodic modes of operation during the action of the detected signal. The weak signal processing circuit is actually a nonlinear filter with a certain frequency resource. The simulation of the nonlinear Duffing system allowed us to conclude that the frequency resource of such a chaotic detector is sufficient to detect not only weak harmonic but also polyharmonic signals against the background of powerful fluctuation noise. In this case, the operating frequency range of the chaotic detector is up to a decade, and the reaction of the nonlinear system in the phase plane with respect to the action of the harmonic signal generally does not change.
A simulation model (Simulink) and a reconstruction of sphygmometric sensor signals for modeling in conditions of powerful interference were developed. The possibility of detecting a polyharmonic signal with a high level of reliability under the condition of signal-to-noise ratio up to -20 dB, and with a permissible level of reliability – up to -37 dB in real time, is shown. The possibility of detecting polyharmonic signals by a chaotic detector in the conditions of fluctuating non-Gaussian noise according to different criteria of discrimination of chaotic generator operating modes is also confirmed.
The confirmed properties of the chaotic detector allow the analysis and diagnosis of the human condition according to the main first harmonics of the spectrum of the weak sphygmometric signal, which determine the nature of the disease of the cardiovascular system. The proposed method of detecting sphygmometric signals by the chaotic detector can be used for non-contact study of pulse wave signals by remote non-contact sensors, the work of which is associated with the appearance of a high level of interference ..
Keywords: nonlinear system, chaotic generator, polyharmonic signal, chaotic detector.

Література

1. Серцево-судинні захворювання. Класифікація, стандарти діагностики та лікування/За ред. В.М.Коваленка, М.І.Лутая, Ю.М. Сіренка, О.С.Сичова, 5-те вид.,переробл.і доповн. — К.: МОРІОН, 2021. — 320 с.
2. Taranchuk, S. Pidchenko, “Design Methodology to Construct Information Measuring Systems Built on Piezoresonant Mechanotrons with a Modulated Interelectrode Gap”, Applied Measurement System, pp. 229-258, Published by InTech, Janeza Trdine 9, 51000 Rijeka, Croatia (2012).
3. Медична фізика : підручник. – У 4 т. – Т. 1. Динамічні і статистичні моделі / Л.А. Булавін, Л.Г. Гречко, Л.Б. Лерман, А.В. Чалий; за ред. Л.А. Булавіна. – К.: Видавничо-поліграфічний центр “Київський університет”, 2010. – 600 с.
4. Дослідження динамічних властивостей та адаптаційних резервів системи кровообігу людини та розробка критеріїв їх оцінки із застосуванням математичного моделювання : звіт про НДР (заключ.) / НТУУ “КПІ” ; кер. роб. В. Б. Максименко. – К., 2012. – 279 л. + CD-ROM. – Д/б №2318-ф.
5. Hametner, S.Wassertheurer, “Pulse Waveform Analysis: Is It Ready for Prime Time?”, Curr Hypertens Rep., Center for Health & Bioresources, AIT Austrian Institute of Technology 2017, Vienna, Austria, vol. 19:73., DOI: 10.1007/s11906-017-0769-3.
6. Прикладне застосування теорії хаотичних систем у телекомунікаціях : монографія / Ю. Я. Бобало, С. Д. Галюк, М. М. Климаш, Р. Л. Політанський ; Міністерство освіти і науки України, Національний університет “Львівська політехніка”. – Львів; Дрогобич : Коло, 2015. – 184 с.
7. Li, Y., Yang, B., Deng, X-Y., Jin, L., Du, L-Z., Physical mechanism of the detection of the unknown frequency of weak harmonic signal and effects of damping ratio on the detection results // Chinese Physics, Vol. 13, No. 9, September, 2004. pp. 1386 – 1390.
8. Martynyuk, V., Fedula, M., Balov, O., Periodic signal detection with using Duffing system Poincare map analysis // Advances in Science and Technology Research Journal. Vol. 8, No. 22, June 2014. pp. 26 – 30.
9. O, Pyvovar. O. Dumenko.P “Synchronization of non-linear dynamic systems under the conditions of noise action in the channel”, Latvian Journal of Physics and Technical Sciences/ Volume 55, Issue 3, 1 June 2018, Pages 70-76 DOI: https://doi.org/10.2478/lpts-2018-0023.
10. Li, S., Shang, Q., Yin, C., Qi, Y., Practical methods to identifying chaotic characters // IEEE International Conference Neural Networks & Signal Processing. Nanjing, China, December 14-17, 2003. pp. 764 – 767.

References

1. Sertsevo-sudynni zakhvoriuvannia. Klasyfikatsiia, standarty diahnostyky ta likuvannia/Za red. V.M.Kovalenka, M.I.Lutaia, Yu.M. Sirenka, O.S.Sychova, 5-te vyd.,pererobl.i dopovn. — K.: MORION, 2021. — 320 s.
2. Taranchuk, S. Pidchenko, “Design Methodology to Construct Information Measuring Systems Built on Piezoresonant Mechanotrons with a Modulated Interelectrode Gap”, Applied Measurement System, pp. 229-258, Published by InTech, Janeza Trdine 9, 51000 Rijeka, Croatia (2012).
3. Medychna fizyka : pidruchnyk. – U 4 t. – T. 1. Dynamichni i statystychni modeli / L.A. Bulavin, L.H. Hrechko, L.B. Lerman, A.V. Chalyi; za red. L.A. Bulavina. – K.: Vydavnycho-polihrafichnyi tsentr “Kyivskyi universytet”, 2010. – 600 s.
4. Doslidzhennia dynamichnykh vlastyvostei ta adaptatsiinykh rezerviv systemy krovoobihu liudyny ta rozrobka kryteriiv yikh otsinky iz zastosuvanniam matematychnoho modeliuvannia : zvit pro NDR (zakliuch.) / NTUU “KPI” ; ker. rob. V. B. Maksymenko. – K., 2012. – 279 l. + CD-ROM. – D/b #2318-f.
5. Hametner, S.Wassertheurer, “Pulse Waveform Analysis: Is It Ready for Prime Time?”, Curr Hypertens Rep., Center for Health & Bioresources, AIT Austrian Institute of Technology 2017, Vienna, Austria, vol. 19:73., DOI: 10.1007/s11906-017-0769-3.
6. Prykladne zastosuvannia teorii khaotychnykh system u telekomunikatsiiakh : monohrafiia / Yu. Ya. Bobalo, S. D. Haliuk, M. M. Klymash, R. L. Politanskyi ; Ministerstvo osvity i nauky Ukrainy, Natsionalnyi universytet “Lvivska politekhnika”. – Lviv; Drohobych : Kolo, 2015. – 184 s.
7. Li, Y., Yang, B., Deng, X-Y., Jin, L., Du, L-Z., Physical mechanism of the detection of the unknown frequency of weak harmonic signal and effects of damping ratio on the detection results // Chinese Physics, Vol. 13, No. 9, September, 2004. pp. 1386 – 1390.
8. Martynyuk, V., Fedula, M., Balov, O., Periodic signal detection with using Duffing system Poincare map analysis // Advances in Science and Technology Research Journal. Vol. 8, No. 22, June 2014. pp. 26 – 30.
9. O, Pyvovar. O. Dumenko.P “Synchronization of non-linear dynamic systems under the conditions of noise action in the channel”, Latvian Journal of Physics and Technical Sciences/ Volume 55, Issue 3, 1 June 2018, Pages 70-76 DOI: https://doi.org/10.2478/lpts-2018-0023.
10. Li, S., Shang, Q., Yin, C., Qi, Y., Practical methods to identifying chaotic characters // IEEE International Conference Neural Networks & Signal Processing. Nanjing, China, December 14-17, 2003. pp. 764 – 767.