Типи сигналів.

Детерміновані біосигнали

Біологічні процеси, що повторюється, як наприклад серцебиття або дихання, генерують сигнали, які також повторюються. Такі сигнали часто мають форму приблизно детермінованих хвиль. Детерміновані сигнали можуть бути періодичними, квазіперіодичними, неперіодичними, або просто швидкоплинними. У живих організмах немає чистих періодичних сигналів (такі сигнали визначаються тільки математично, як наприклад синусоїда). Таким чином, квазіперіодичні або навіть неперіодичні сигнали використовується частіше, щоб описати біологічний сигнал, що повторюється. Прикладом неперіодичного сигналу є сигнал, який може поступати від мерехтливих очей. Деполяризована комірка, стимульована деяким сигналом, також генерує електричний сигнал (хвиля деполяризації і реполяризації), який назвається перехідним сигналом.

Окремою групою детермінованих сигналів є точкові процеси, які можуть описуватися як серія імпульсів. Точкові процеси можуть бути представлені як двійковий сигнал, який більшість часу є «0», і, коли деяка подія відбувається – приймає значення «1». Чисто точкові процеси не генеруються біологічними системами, хоча імпульси ритмоводія в SA і вузлах серця AV могли б вважатися точковими процесами. В точкових процесах не представляє інтерес не форма сигналу, а мить, коли деяка подія відбувалася, як наприклад початок деполяризації в шлуночках, пов’язаний з активацією QRS комплексу в ЕКГ (рис. 16(a)), або момент мерехтіння ока.

Рис. 16. Точковий (b) процес, відфільтрований від сигналів ЕКГ (a).

Відфільтрований сигнал ЕКГ може відновлюватися з точкового процесу у форми хвилі тільки одного комплексу P-QRS-T.

Стохастична форма хвилі

Існує, також, група сигналів які називаються стохастичними, або статистичними сигналами. Вони генеруються, наприклад, групами клітин, які деполяризуються приблизно випадково, як наприклад клітини мускула або нервові клітини в корі (генерація електроенцефалограми (ЕЕГ) ). Форма хвилі таких сигналів є недетермінованою і може описуватися тільки статистично. Залежно від виду біологічного процесу, ці стохастичні сигнали є стаціонарними або нестаціонарними. У разі стаціонарних, властивості сигналу не змінюються з часом, наприклад, коли пацієнт знаходиться в стабільному стані.

Представляє інтерес різниця між стаціонарними і нестаціонарними сигналами. Якщо біологічний процес знаходиться в динаміці, ми можемо очікувати, що сигнали, які генеруються, також нестаціонарні. Прикладом є ЕЕГ від хворого під час епілептичного припадку. Параметри, що можуть бути отримані з нестаціонарних сигналів (наприклад, від пацієнтів, що знаходяться у палатах інтенсивного догляду) можуть бути представлені як функція часу, що має назву аналізом тенденції.

Аналогово-цифрове перетворення

Всі біосигнали є аналоговими сигналами. Таким чином, перед тим, як вони зможуть оброблятися комп’ютерами, вони повинні бути перетворені в цифрову форму. Це робиться шляхом аналого-цифрового перетворення. Якщо все зроблено коректно, то інформація не втрачається, і оригінальний аналоговий сигнал можна потім відновити з цифрового шляхом цифро-аналогового перетворення.

При обробці біосигналів необхідно відповісти на два питання:

• Як часто повинна виконуватись обробка?

• Як точно доведеться визначати амплітуду?

Для правильної обробки важливо, щоб інформація не втрачалася і не спотворювалась . Дуже низька частота вимірювань може викликати втрату інформації (див рис. 17); дуже висока частота вимірювань є надмірною і не дає додаткової інформації, але вимагає більшої комп’ютерної пам’яті.

Для деяких біосигналів амплітуда повинна вимірюватися з роздільною здатністю до 1% ; для інших достатня роздільна здатність 10% . Наприклад:

• для ЕКГ, амплітуди Q-хвиль повинні вимірюватися з роздільною здатністю 20 % або менше (точніше), тому що присутність Q-хвиль може вказати на інфаркт;

• для ЕЕГ, амплітуда безпосередньо не представляє інтересу, а важливі зміни середніх значень амплітуди з часом, які можуть виявити патологію.

Рис. 17. Вплив частоти дискретизації, що є надто низькою для того, що б побачити істинну форму хвиль двох сигналів. Сигнал ЕКГ представлено на верхньому рисунку, а синусоїдальний сигнал представлено на нижньому рисунку.

Якщо сигнали не обробляються з достатньо високою частотою дискретизації і якщо амплітуди не виміряні достатньо точно, сигнали будуть спотворені і буде неможливо отримати необхідні параметри. Рисунок 5 показує результати обробки з надто низькою частотою дискретизації.

З вище сказаного можна зробити висновки:

• дискретизація аналогових змінних, як наприклад біосигналів, можлива без втрати інформації.

• частота дискретизації визначається частотним спектром сигналу і повинна бути щонайменше в два рази більшою від частоти найбільш високочастотної гармоніки сигналу.

• ступінь дискретизації визначається необхідною точністю визначення параметрів, які повинні бути отримані при обробці сигналу.