Применение специальных сигналов: Применение специальных сигналов ПДД в картинках с разъяснениями

Содержание

Часть 6. Применение специальных сигналов

Проблесковые маячки

Вместе с нами по дорогам движутся и автомобили оперативных служб, выполняя различные служебные задания. Такие автомобили оснащены специальными световыми и звуковыми сигналами.

Существуют несколько видов проблесковых маячков. Рассмотрим их по очерёдности.

Если транспортное средство оснащено проблесковыми маячками, и они включены,и хотя бы один их них – синего цвета, это транспортное средство в настоящий момент выполняет неотложное служебное задание и может отступать от требования Правил дорожного движения.

Раздел 3, пункт 3.1. ПДД РФ «Водители транспортных средств с включённым проблесковым маячком синего цвета, выполняя неотложное служебное задание, могут отступать от требований разделов 6 (кроме сигналов регулировщика) и 8 -18 настоящих Правил, приложений 1 и 2 к настоящим Правилам при условии обеспечения безопасности дорожного движения.

Для получения преимущества перед другими участниками движения водители таких транспортных средств должны включить проблесковый маячок синего цвета и звуковой сигнал. Воспользоваться приоритетом они могут, только убедившись, что им «уступают дорогу».

Это требование означает следующее – если у автомобиля включён проблесковый маячок синего цвета, то:

водитель может игнорировать действие светофоров, знаков и разметки;
может двигаться по тротуарам и по «встречке»;
может где угодно останавливаться, стоять, разворачиваться и двигаться задним ходом;
может двигаться с любой скоростью.

При этом все остальные обязаны уступать ему дорогу, но только в случае, если вместе с мигалкой включена ещё и сирена. Более того, воспользоваться приоритетом он может, только убедившись, что все остальные действительно и видят, и слышат его, и действительно уступают ему дорогу.

Все мы должны уступать дорогу таким транспортным средствам. Вы же знаете: «уступить дорогу» – это не обязательно остановиться. Просто освободите полосу, по которой Вас догоняет автомобиль с включённым проблесковым маячком синего цвета.

Как это сделать, если по соседней полосе плотно друг за другом идут машины. Включайте указатели поворота и перестраивайтесь – настойчиво, но с опаской! Контролируйте обстановку через зеркала заднего вида, убеждаясь в том, что другие водители с пониманием относятся к такому вынужденному манёвру.

А что делать, если Вы догнали такое транспортное средство?

Пункт 3.2. ПДД РФ «Запрещается выполнять обгон транспортного средства, имеющего нанесённые на наружной поверхности специальные цветографические схемы с включённым проблесковым маячком синего цвета и специальным звуковым сигналом».

Существуют транспортные средства, оснащённые проблесковыми маячками жёлтого или оранжевого цвета. Это те транспортные средства, что чистят дорогу, ремонтируют покрытие, доставляют топливо на АЗС, перевозят опасные, тяжеловесные грузы и т.д. Эти транспортные средства также могут отступать от требования Правил, но с соблюдением всех мер предосторожности, поскольку маячки жёлтого или оранжевого цвета не дают преимущества в движении.

Проблесковый маячок нужен исключительно для того, чтобы водитель смог своевременно его увидеть и сказать себе: «Водителю этого транспортного средства нужно и работу выполнять и за безопасностью следить. Поэтому я должен быть особенно внимательным и аккуратным».

Несколько слов о маячке бело-лунного цвета. Такими маячками оснащаются инкассаторские автомобили и другие автомобили, перевозящие ценные грузы.

Проблесковый маячок бело-лунного нужен экипажу как сигнал тревоги – его включают при нападении на транспортное средство.

Страница не найдена — АВТОШКОЛА «ВОА»

Согласие на обработку персональных данных *

Положение о защите персональных данных
1. Общие положения
1.1. Настоящие Положение является официальным документом Администрации сайта, на котором оно размещено и определяет порядок обработки и защиты информации о физических лицах, пользующихся услугами интернет-сайта (далее — Сайт) и его сервисов (далее — Пользователи).

1.2. Отношения, связанные со сбором, хранением, распространением и защитой информации о пользователях Сайта, регулируются настоящим Положением, иными официальными документами Администрации Сайта и действующим законодательством Российской Федерации.
1.3. Регистрируясь, отправляя сообщения, заявки, лиды, иные послания с помощью средств и форм связи на Сайте, Пользователь выражает свое согласие с условиями Положения. В случае несогласия Пользователя с условиями Положения использование Сайта и его сервисов должно быть немедленно прекращено. Ответственность за это несет сам Пользователь.
1.4. Администрация Сайта не проверяет достоверность получаемой (собираемой) информации о Пользователях, за исключением случаев, когда такая проверка необходима в целях исполнения Администрацией Сайта обязательств перед Пользователем.
2. Условия и цели обработки персональных данных
2.1. Администрация Сайта осуществляет обработку персональных данных пользователя в целях исполнения своих обязательств между Администрацией Сайта и Пользователем в рамках предоставления информации о деятельности и работе структурных подразделений владельцев Сайта. В силу статьи 6 Федерального закона от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных» отдельное согласие пользователя на обработку его персональных данных не требуется. В силу п.п. 2 п. 2 статьи 22 указанного закона Администрация Сайта вправе осуществлять обработку персональных данных без уведомления уполномоченного органа по защите прав субъектов персональных данных.
2.2. Цели обработки персональных данных включают в себя: получение Пользователем информации, рассылок, документов и материалов, в том числе рекламного характера, обработка заказов Пользователя, направленных на получение товаров и услуг, консультационную поддержку Пользователя.
3. Порядок ввода в действие и изменения Положения

3.1. Положение вступает в силу с момента его размещения на Сайте и действует бессрочно, до замены его новым Положением.
3.2. Действующая редакция Положения, являющимся публичным документом, доступна любому пользователю сети Интернет.
3.3. Администрация Сайта вправе вносить изменения в Положение. При внесении изменений в Положение уведомляет об этом пользователей путем размещения новой редакции на Сайте по постоянному адресу. Предыдущие редакции Положения при этом утрачивают силу.
4. Цели обработки информации
4.1. Администрация Сайта осуществляет обработку информации о Пользователях, в том числе их персональных данных, в целях выполнения обязательств между Администрацией Сайта и Пользователем в рамках предоставления информации о деятельности и работе структурных подразделений владельцев Сайта.
5. Состав персональных данных
5.1. Персональные данные предоставляются Пользователем добровольно, означают согласие на их обработку Администрацией Сайта и включают в себя:

5.1.1. предоставляемые Пользователями минимально необходимые данные для связи: имя (возможно использование вымышленного), номер мобильного телефона и/или адрес электронной почты. Иные данные (в том числе пол, возраст, дата рождения, адрес и т.д.) предоставляется Пользователем по желанию и в случае необходимости таких данных для связи с пользователем и осуществлением действий, связанных с предоставлением услуг или доставкой товаров Пользователю.
5.2. Иная информация о Пользователях, обрабатываемая Администрацией Сайта.
Администрация Сайта обрабатывает также иную информацию о Пользователях, которая включает в себя:
5.2.1. стандартные данные, автоматически получаемые сервером при доступе к Сайту и последующих действиях Пользователя (IP-адрес хоста, вид операционной системы пользователя, страницы Сайта, посещаемые пользователем).
5.2.2. информация, автоматически получаемая при доступе к Сайту с использованием закладок (cookies).

5.2.3. информация, полученная в результате действий Пользователя на Сайте.
5.2.4. информация, полученная в результате действий других пользователей на Сайте.
5.2.5. информация, необходимая для идентификации Пользователя для доступа к сервисам сайта.
6. Обработка информации о пользователях
6.1. Обработка персональных данных осуществляется на основе следующих принципов:
— законности целей и способов обработки персональных данных;
— добросовестности;
— соответствия целей обработки персональных данных целям, заранее определенным и заявленным при сборе персональных данных, а также полномочиям Администрации Сайта;
— соответствия объема и характера обрабатываемых персональных данных, способов обработки персональных данных целям обработки персональных данных;
6.2. Сбор персональных данных.
6.2.1. Сбор персональных данных Пользователя осуществляется на Сайте при при внесении их пользователем по своей инициативе на момент обращения к Администрации сайта либо к сайту, согласно настроек Пользователя.
6.2.2. Имя, адрес электронной почты иили телефон предоставляются Пользователем для осуществления обратной связи и для стандартной работы на Сайте не требуются.
6.2.3. Остальные Персональные данные, предоставляются Пользователем дополнительно по собственной инициативе с использованием соответствующих разделов и ресурсов Сайта.
6.3. Хранение и использование персональных данных
6.3.1. Персональные данные Пользователей хранятся исключительно на электронных носителях и обрабатываются с использованием автоматизированных систем, за исключением случаев, когда неавтоматизированная обработка персональных данных необходима в связи с исполнением требований законодательства.
6.4. Передача персональных данных
6.4.1. Персональные данные Пользователей не передаются каким-либо лицам, за исключением случаев, прямо предусмотренных настоящим Положением.

6.4.2. Приложения, используемые Пользователями на Сайте, размещаются и поддерживаются третьими лицами (разработчиками), которые действуют независимо от Администрации Сайта и не выступают от имени или по поручению Администрации Сайта. Пользователи обязаны самостоятельно ознакомиться с правилами оказания услуг и политикой защиты персональных данных таких третьих лиц (разработчиков) до начала использования соответствующих приложений.
6.4.3. Предоставление персональных данных Пользователей по запросу государственных органов (органов местного самоуправления) осуществляется в порядке, предусмотренном законодательством.
6.5. Уничтожение персональных данных
6.5.1. Персональные данные пользователя уничтожаются по письменной просьбе Пользователя. Просьба должна содержат идентификационные данные, которые прямо указывает на принадлежность информации данному Пользователю.
7. Меры по защите информации о Пользователях.
7.1. Администрация Сайта принимает технические и организационно-правовые меры в целях обеспечения защиты персональных данных Пользователя от неправомерного или случайного доступа к ним, уничтожения, изменения, блокирования, копирования, распространения, а также от иных неправомерных действий.
8. Ограничение действия Правил.
8.1. Действие настоящих Правил не распространяется на действия и интернет-ресурсов третьих лиц.
8.2. Администрация Сайта не несет ответственности за действия третьих лиц, получивших в результате использования Интернета или Услуг Сайта доступ к информации о Пользователе и за последствия использования информации, которая, в силу природы Сайта, доступна любому пользователю сети Интернет.
8.3. Администрация Сайта рекомендует Пользователям ответственно подходить к решению вопроса об объеме информации о себе, передаваемой с Сайта.

3. Применение специальных сигналов ПОСТАНОВЛЕНИЕ Правительства РФ от 23.10.93 N 1090 «О ПРАВИЛАХ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ»

не действует Редакция от 23.10.1993 Подробная информация

Наименование документ	ПОСТАНОВЛЕНИЕ Правительства РФ от 23.10.93 N 1090 «О ПРАВИЛАХ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ»
Вид документа	постановление, правила
Принявший орган	правительство рф
Номер документа	1090
Дата принятия	23.10.1993
Дата редакции	23.10.1993
Дата регистрации в Минюсте	01.01.1970
Статус	не действует
Публикация	«Собрание актов Президента и Правительства РФ», 22.11.1993, N 47, ст. 4531, «Российские вести», N 227, 23.11.93
Навигатор	Примечания

3. Применение специальных сигналов

3.1. Водители транспортных средств оперативных и специальных служб с включенным проблесковым маячком синего цвета, выполняя неотложное служебное задание, могут отступать от требований разделов 6 (кроме сигналов регулировщика), 8 — 18 Правил, приложений 1 и 2 к Правилам при условии обеспечения безопасности движения.

Дополнительно к проблесковому маячку синего цвета может быть включен маячок красного цвета.

Для получения преимущества перед другими участниками движения водители таких транспортных средств должны включить проблесковый маячок синего цвета и специальный звуковой сигнал. Воспользоваться приоритетом они могут только убедившись, что им уступают дорогу.

Этим же правом пользуются водители транспортных средств, сопровождаемых транспортными средствами оперативных и специальных служб в случаях, установленных настоящим пунктом Правил.

3.2. При приближении транспортных средств с включенными проблесковым маячком синего цвета и специальным звуковым сигналом водители обязаны уступить дорогу для обеспечения беспрепятственного проезда этих и сопровождаемых ими других транспортных средств, на которых должен быть включен ближний свет фар.

3.3. Приближаясь к стоящему транспортному средству с включенным проблесковым маячком синего цвета, водитель должен снизить скорость, чтобы иметь возможность немедленно остановиться в случае необходимости.

3.4. Водители транспортных средств с включенным проблесковым маячком оранжевого или желтого цвета при выполнении строительных, ремонтных или уборочных работ на дороге могут отступать от требований дорожных знаков и разметки, а также пунктов 9.4 — 9.8 и 16.1 Правил при условии обеспечения безопасности движения. Другие водители не должны препятствовать их работе.

Проблесковый маячок оранжевого или желтого цвета не дает преимущества в движении и служит для предупреждения других участников движения об опасности.

Ответы на Билеты ПДД по теме «Применение специальных сигналов»

Применение специальных сигналов, Часть 1:

Пройти тест
Вопрос 1
При повороте направо Вы:

1. Имеете право проехать перекресток первым.
2. Должны уступить дорогу только пешеходам.
3. Должны уступить дорогу автомобилю с включенными проблесковым маячком и специальным звуковым сигналом, а также пешеходам.

Водитель автомобиля с включенными проблесковым маячком синего цвета и специальным звуковым сигналом имеет преимущество перед другими участниками движения (п. 3.1). Значит, Вы должны уступить ему дорогу и только после этого можете повернуть направо, уступая дорогу также и пешеходам (п. 3.2 и п. 13.1).
Вопрос 2
Запрещается выполнять обгон транспортного средства, имеющего нанесенные на наружные поверхности специальные цветографические схемы:

1. Только при включении на нем специального звукового сигнала.
2. Только при включении на нем проблесковых маячков синего (синего и красного) цвета.
3. При наличии обоих перечисленных условий.

Правила запрещают обгонять ТС, имеющее нанесенные на наружные поверхности специальные цветографические схемы, если на таком ТС включены проблесковый маячок синего цвета или маячки синего и красного цветов, а также специальный звуковой сигнал (п. 3.2).
Вопрос 3
Как Вы должны поступить в данной ситуации?

1. Продолжить движение, не изменяя скорости.
2. Снизить скорость и быть готовым в случае необходимости незамедлительно остановиться.
3. Остановиться около автомобиля ДПС и продолжить движение только после разрешения сотрудника полиции.

Правила предписывают Вам при приближении к стоящему ТС с включенным проблесковым маячком синего цвета снизить скорость и быть готовым при необходимости остановиться (п. 3.3).
Вопрос 4
В данной ситуации водитель автомобиля с включенными проблесковыми маячками:

1. Должен ожидать разрешающего сигнала светофора.
2. Может двигаться только прямо или направо.
3. Может двигаться в любом направлении.

Водители ТС оперативных служб, выполняющие неотложное служебное задание, при включении проблескового маячка синего цвета могут отступать от требований ряда разделов Правил (п. 3.1). В данном случае водитель автомобиля ДПС при условии обеспечения безопасности движения может проехать перекресток в любом направлении независимо от требований знака 4.1.4 «Движение прямо или направо» и сигналов светофоров.
Вопрос 5
В каких случаях необходимо уступить дорогу транспортному средству, имеющему нанесенные на наружные поверхности специальные цветографические схемы?

1. Если его водитель включил проблесковый маячок синего цвета и специальный звуковой сигнал.
2. Если его водитель включил проблесковый маячок синего цвета.
3. Во всех случаях.

Вы должны уступить дорогу ТС с нанесенными на наружной поверхности специальными цветографическими схемами только в том случае, если его водитель включил проблесковый маячок синего цвета и специальный звуковой сигнал (п. 3.1).
Вопрос 6
Как следует поступить водителю легкового автомобиля при приближении автомобиля оперативной службы?

1. Продолжить движение по левой полосе.
2. Перестроиться на правую полосу.
3. Остановиться справа у тротуара.

Водитель легкового автомобиля должен обеспечить беспрепятственный проезд автомобиля ДПС, имеющего преимущество в движении, так как у него включены проблесковый маячок синего цвета и специальный звуковой сигнал (п. 3.2). Для этого достаточно перестроиться на правую полосу проезжей части.
Вопрос 7
Преимущество перед другими участниками движения имеет водитель автомобиля:

1. Только с включенным проблесковым маячком синего или бело-лунного цвета.
2. Только с включенным проблесковым маячком оранжевого или желтого цвета.
3. Только с включенными проблесковым маячком синего (синего и красного) цвета и специальным звуковым сигналом.
4. Любого из перечисленных.

Водитель автомобиля имеет преимущество перед другими участниками движения только в том случае, если на его ТС одновременно включены проблесковый маячок синего цвета (маячки синего и красного цветов) и специальный звуковой сигнал (п. 3.1).

3. Применение специальных сигналов | SPEEDCAM.ONLINE

3.1. Водители транспортных средств с включенным проблесковым маячком синего цвета, выполняя неотложное служебное задание, могут отступать от требований разделов 6 (кроме сигналов регулировщика) и 8 — 18 настоящих Правил, приложений 1 (Дорожные знаки) и 2 (Дорожная разметка) к настоящим Правилам при условии обеспечения безопасности движения. Для получения преимущества перед другими участниками движения водители таких транспортных средств должны включить проблесковый маячок синего цвета и специальный звуковой сигнал. Воспользоваться приоритетом они могут только убедившись, что им уступают дорогу.

Этим же правом пользуются водители транспортных средств, сопровождаемых транспортными средствами, имеющими нанесенные на наружные поверхности специальные цветографические схемы, с включенными проблесковыми маячками синего и красного цветов и специальным звуковым сигналом, в случаях, установленных настоящим пунктом. На сопровождаемых транспортных средствах должен быть включен ближний свет фар.

На транспортных средствах Государственной инспекции безопасности дорожного движения Министерства внутренних дел Российской Федерации, Федеральной службы охраны Российской Федерации, Федеральной службы безопасности Российской Федерации и Военной автомобильной инспекции дополнительно к проблесковому маячку синего цвета может быть включен проблесковый маячок красного цвета.

3.2. При приближении транспортного средства с включенными проблесковым маячком синего цвета и специальным звуковым сигналом водители обязаны уступить дорогу для обеспечения беспрепятственного проезда указанного транспортного средства. При приближении транспортного средства, имеющего нанесенные на наружные поверхности специальные цветографические схемы, с включенными проблесковыми маячками синего и красного цветов и специальным звуковым сигналом водители обязаны уступить дорогу для обеспечения беспрепятственного проезда указанного транспортного средства, а также сопровождаемого им транспортного средства (сопровождаемых транспортных средств).

Запрещается выполнять обгон транспортного средства, имеющего нанесенные на наружные поверхности специальные цветографические схемы с включенными проблесковым маячком синего цвета и специальным звуковым сигналом.

Запрещается выполнять обгон транспортного средства, имеющего нанесенные на наружные поверхности специальные цветографические схемы, с включенными проблесковыми маячками синего и красного цветов и специальным звуковым сигналом, а также сопровождаемого им транспортного средства (сопровождаемых транспортных средств).

3.3. Приближаясь к стоящему транспортному средству с включенным проблесковым маячком синего цвета, водитель должен снизить скорость, чтобы иметь возможность немедленно остановиться в случае необходимости.

3.4. Проблесковый маячок желтого или оранжевого цвета должен быть включен на транспортных средствах в следующих случаях:

выполнение работ по строительству, ремонту или содержанию дорог, погрузке поврежденных, неисправных и перемещаемых транспортных средств;
перевозка крупногабаритных грузов, взрывчатых, легковоспламеняющихся, радиоактивных веществ и ядовитых веществ высокой степени опасности;
сопровождение транспортных средств, перевозящих крупногабаритные, тяжеловесные и опасные грузы;
сопровождение организованных групп велосипедистов при проведении тренировочных мероприятий на автомобильных дорогах общего пользования;
организованная перевозка группы детей.

Включенный проблесковый маячок желтого или оранжевого цвета не дает преимущества в движении и служит для предупреждения других участников движения об опасности.

3.5. Водители транспортных средств с включенным проблесковым маячком желтого или оранжевого цвета при выполнении работ по строительству, ремонту или содержанию дорог, погрузке поврежденных, неисправных и перемещаемых транспортных средств могут отступать от требований дорожных знаков (кроме знаков

) и дорожной разметки, а также пунктов 9.4 — 9.8 и 16.1 настоящих Правил при условии обеспечения безопасности дорожного движения.

Водители транспортных средств при перевозке крупногабаритных грузов, а также при осуществлении сопровождения транспортных средств, перевозящих крупногабаритные и (или) тяжеловесные грузы, с включенным проблесковым маячком желтого или оранжевого цвета могут отступать от требований дорожной разметки при условии обеспечения безопасности дорожного движения.

3.6. Водители транспортных средств организаций федеральной почтовой связи и транспортных средств, перевозящих денежную выручку и (или) ценные грузы, могут включать проблесковый маячок бело-лунного цвета и специальный звуковой сигнал только при нападениях на указанные транспортные средства. Проблесковый маячок бело-лунного цвета не дает преимущества в движении и служит для привлечения внимания сотрудников полиции и иных лиц.

ПДД РФ Применение специальных сигналов

3.1. Водители транспортных средств с включенным проблесковым маячком синего цвета, выполняя неотложное служебное задание, могут отступать от требований разделов 6 (кроме сигналов регулировщика) и 8 — 18 настоящих Правил, приложений 1 (Дорожные знаки) и 2 (Дорожная разметка) к настоящим Правилам при условии обеспечения безопасности движения. Для получения преимущества перед другими участниками движения водители таких транспортных средств должны включить проблесковый маячок синего цвета и специальный звуковой сигнал. Воспользоваться приоритетом они могут только убедившись, что им уступают дорогу.

3.2. При приближении транспортного средства с включенными проблесковым маячком синего цвета и специальным звуковым сигналом водители обязаны уступить дорогу для обеспечения беспрепятственного проезда указанного транспортного средства. При приближении транспортного средства, имеющего нанесенные на наружные поверхности специальные цветографические схемы, с включенными проблесковыми маячками синего и красного цветов и специальным звуковым сигналом водители обязаны уступить дорогу для обеспечения беспрепятственного проезда указанного транспортного средства, а также сопровождаемого им транспортного средства (сопровождаемых транспортных средств).

3.4. Проблесковый маячок желтого или оранжевого цвета должен быть включен на транспортных средствах в следующих случаях:

выполнение работ по строительству, ремонту или содержанию дорог, погрузке поврежденных, неисправных и перемещаемых транспортных средств;
движение крупногабаритных транспортных средств, а также перевозка взрывчатых, легковоспламеняющихся, радиоактивных веществ и ядовитых веществ высокой степени опасности;
сопровождение тяжеловесных и (или) крупногабаритных транспортных средств, а также транспортных средств, осуществляющих перевозки опасных грузов;
сопровождение организованных групп велосипедистов при проведении тренировочных мероприятий на автомобильных дорогах общего пользования;
организованная перевозка группы детей.

3.5. Водители транспортных средств с включенным проблесковым маячком желтого или оранжевого цвета при выполнении работ по строительству, ремонту или содержанию дорог, погрузке поврежденных, неисправных и перемещаемых транспортных средств могут отступать от требований дорожных знаков (кроме знаков

) и дорожной разметки, а также пунктов 9.4 — 9.8 и 16.1 настоящих Правил при условии обеспечения безопасности дорожного движения.

Водители крупногабаритных транспортных средств, а также транспортных средств, осуществляющих сопровождение крупногабаритных и (или) тяжеловесных транспортных средств, с включенным проблесковым маячком желтого или оранжевого цвета могут отступать от требований дорожной разметки при условии обеспечения безопасности дорожного движения.

3.6. Водители транспортных средств организаций федеральной почтовой связи и транспортных средств, перевозящих денежную выручку и (или) ценные грузы, могут включать проблесковый маячок бело-лунного цвета и специальный звуковой сигнал только при нападениях на указанные транспортные средства. Проблесковый маячок бело-лунного цвета не дает преимущества в движении и служит для привлечения внимания сотрудников полиции и иных лиц.

Применение специальных сигналов. Глава 3 ПДД

Полный регламент норм и обязанностей всех участников дорожного движения. Скачать и обзнакомится с правилами ПДД онлайн. Основные требования для водителей категорий А, B, С, D, E. Подготовка к сдаче экзаменов по Правилам дорожного движения онлайн, подробное описание дорожных знаков и разметки. Уроки ПДД.

3.1. Водители транспортных средств с включенным проблесковым маячком синего цвета, выполняя неотложное служебное задание, могут отступать от требований разделов 6 (кроме сигналов регулировщика) и 8-18 настоящих Правил, приложений 1 и 2 к настоящим Правилам при условии обеспечения безопасности движения.

3.2. При приближении транспортного средства с включенными проблесковым маячком синего цвета и специальным звуковым сигналом водители обязаны уступить дорогу для обеспечения беспрепятственного проезда указанного транспортного средства.

При приближении транспортного средства, имеющего нанесенные на наружные поверхности специальные цветографические схемы, с включенными проблесковыми маячками синего и красного цветов и специальным звуковым сигналом водители обязаны уступить дорогу для обеспечения беспрепятственного проезда указанного транспортного средства, а также сопровождаемого им транспортного средства (сопровождаемых транспортных средств).

3.3. Приближаясь к стоящему транспортному средству с включенным проблесковым маячком синего цвета, водитель должен снизить скорость, чтобы иметь возможность немедленно остановиться в случае необходимости.

3.4. Проблесковый маячок желтого или оранжевого цвета должен быть включен на транспортных средствах в следующих случаях:
— выполнение работ по строительству, ремонту или содержанию дорог, погрузке поврежденных, неисправных и перемещаемых транспортных средств;
— перевозка крупногабаритных грузов, взрывчатых, легковоспламеняющихся, радиоактивных веществ и ядовитых веществ высокой степени опасности;
— сопровождение транспортных средств, перевозящих крупногабаритные, тяжеловесные и опасные грузы.

3.5. Водители транспортных средств с включенным проблесковым маячком желтого или оранжевого цвета при выполнении работ по строительству, ремонту или содержанию дорог, погрузке поврежденных, неисправных и перемещаемых транспортных средств могут отступать от требований дорожных знаков (кроме знаков (2.2 Конец главной дороги), (2.4 Уступите дорогу), (2.5 Движение без остановки запрещено), (2.6 Преимущество встречного движения), (3.11 Ограничение массы), (3.12 Ограничение массы на ось), (3.13 Ограничение высоты), (3.14 Ограничение ширины), (3.17.2 Опасность), (3.20 Обгон запрещен)) и дорожной разметки, а также пунктов 9.4-9.8 и 16.1 настоящих Правил при условии обеспечения безопасности дорожного движения.

3.6. Водители транспортных средств организаций федеральной почтовой связи и транспортных средств, перевозящих денежную выручку и (или) ценные грузы, могут включать проблесковый маячок бело-лунного цвета и специальный звуковой сигнал только при нападениях на указанные транспортные средства. Проблесковый маячок бело-лунного цвета не дает преимущества в движении и служит для привлечения внимания сотрудников полиции и иных лиц.

FHWA — MUTCD — Издание 2003 г., редакция 1, глава 4J

Раздел 4J.01 Заявление сигналов управления полосой движения

Поддержка:
Сигналы управления полосой движения — это специальные служебные сигналы, которые позволяют или запретить использование определенных полос улицы или шоссе, или которые указывают на предстоящий запрет на их использование. Контроль использования полосы движения сигналы отличаются размещением специальных сигнальных циферблатов над определенная полоса или полосы проезжей части и их отличительные формы и символы.Дополнительные знаки иногда используются для объяснения их значение и намерение.

Чаще всего используются сигналы управления движением по полосе для реверсивного управления полосой движения, но также используются в нереверсивном приложения для автомагистралей.

Руководство:
Необходимо провести инженерное исследование, чтобы определить, движение с реверсивной полосой движения можно удовлетворительно контролировать с помощью статического знаки (см. Раздел 2B.25) или необходимы ли сигналы управления полосой движения. Контроль использования полосы движения следует использовать сигналы для управления движением по полосе движения с двусторонним движением, если присутствует любое из следующих условий:

Меняется направление более одной полосы движения;
Двусторонний или односторонний левый поворот разрешен в пиковый период. обратимые операции, но эти повороты с другой полосы чем используется в непиковые периоды;
Другие необычные или сложные операции включены в оборотную полосу шаблон;
Подтвержденный опыт столкновения с реверсивной полосой движения. работа контролируется статическими знаками, которые можно исправить с помощью использование сигналов управления полосой движения во время перехода между пиковые и внепиковые модели; и / или
Инженерное исследование показывает, что безопаснее и эффективнее работа системы с реверсивной полосой движения будет обеспечиваться за счет использования полосы движения управляющие сигналы.

Опция:
Сигналы управления полосой движения также могут использоваться для движения по полосе движения с двусторонним движением. в пунктах взимания платы. Их также можно использовать, если нет намерения или необходимости. на обратную полосу движения, в т.ч .:

На автостраде, если требуется ограничить движение транспорта полосы движения в определенные часы, чтобы облегчить объединение движения из съезд или другое шоссе;
На автостраде, недалеко от ее конечной остановки, для обозначения полосы, которая заканчивается; и
На автостраде или длинном мосту, чтобы указать, что полоса движения может быть временно заблокирован в результате аварии, поломки, строительства или технического обслуживания мероприятия и т. д.

Раздел 4J.02 Значение индикации контрольного сигнала движения по полосе

Стандарт

: Значение сигнала управления полосой движения Показания следующие:

Непрерывный сигнал ЗЕЛЕНОЙ СТРЕЛКИ ВНИЗ должен означать что участникам дорожного движения разрешено движение по полосе, по которой расположена стрелочная индикация.
Постоянно горящий ЖЕЛТЫЙ сигнал X означает, что дорога пользователь должен подготовиться к освобождению разумно безопасным способом полоса, над которой расположена сигнальная индикация, потому что полоса выполняется переключение управления на постоянную индикацию КРАСНОГО Х-сигнала.
Непрерывная индикация сигнала БЕЛАЯ ДВУСТОРОННЯЯ СТРЕЛКА ВЛЕВО (см. Рис. 4J-1) означает, что участнику дороги разрешено использовать полоса, над которой расположена сигнальная индикация слева повернуть, но не для путешествия, с пониманием того, что обычное использование полосы участниками встречного движения для левых поворотов также разрешено.
Непрерывная индикация БЕЛОЙ ОДНОСТОРОННЕЙ СТРЕЛКИ ВЛЕВО (см. Рис. 4J-1) означает, что участнику дороги разрешено использовать полоса, над которой расположена сигнальная индикация слева поворот (без встречных поворотов на той же полосе), но не для через путешествия.
Постоянно горящий КРАСНЫЙ сигнал X означает, что участник дорожного движения не допускается движение по полосе, над которой сигнальная индикация находится, и эта сигнальная индикация должна измениться соответствующим образом значение всех других присутствующих средств управления движением.Дорога пользователь должен подчиняться всем остальным правилам дорожного движения и следовать обычным правилам. методы безопасного вождения.

Разметка дорожного покрытия (см. 3B.03) должны использоваться вместе с реверсивным управлением полосой движения. сигналы.

Рисунок 4J-1 Сигналы управления левым поворотом в полосе движения

Раздел 4J.03 Проектирование сигналов управления полосой движения

Стандарт:
Все индикации сигналов управления полосой движения должны быть прямоугольными. сигнальные грани и должны иметь непрозрачный фон.Номинальный минимум высота и ширина каждой ЗЕЛЕНОЙ СТРЕЛКИ ВНИЗ, ЖЕЛТОГО X и КРАСНОГО Сигнальная поверхность X должна быть 450 мм (18 дюймов) для типичных применений. БЕЛАЯ ДВУСТОРОННЯЯ СТРЕЛКА ПОВОРОТА ВЛЕВО и БЕЛАЯ СТРЕЛКА ПОВОРОТА ВЛЕВО сигнальные грани должны иметь номинальную минимальную высоту и ширину 750 мм (30 дюймов).

Каждая полоса движения, подлежащая развороту или закрытию, должна иметь Сигнал обращен ЗЕЛЕНОЙ СТРЕЛКОЙ ВНИЗ и КРАСНЫМ символом X.

Каждая полоса с двусторонним движением, которая также работает как двусторонняя полоса с односторонним левым поворотом в определенные периоды должна иметь сигнал лица, на которых также есть соответствующая БЕЛАЯ ДВУСТОРОННЯЯ СТРЕЛКА ВЛЕВО или БЕЛЫЙ символ СТРЕЛКА ВЛЕВО.

Каждая необратимая полоса, примыкающая к на полосе движения с двусторонним движением должны быть сигнальные индикаторы, отображающие ВНИЗ. ЗЕЛЕНАЯ СТРЕЛКА для движения, движущегося в разрешенном направлении, и КРАСНЫЙ X означает движение в противоположном направлении.

Если в отдельных сигнальных участках, относительные позиции, слева направо, индикации сигналов должны быть КРАСНЫМ X, ЖЕЛТЫМ X, ЗЕЛЕНАЯ СТРЕЛКА ВНИЗ, БЕЛАЯ СТРЕЛКА ВЛЕВО, БЕЛАЯ СТРЕЛКА ПУТЬ СТРЕЛКА ВЛЕВО.

Цвет индикации сигналов управления полосой движения должен быть хорошо виден на расстоянии 700 м (2300 футов) в любое время под нормальные атмосферные условия, если нет других физических препятствий.

Должны быть расположены сигнальные грани контроля за использованием полосы движения. примерно над центром контролируемой полосы движения.

Если контролируемая территория больше 700 м (2300 футов) в длину, или если вертикальное или горизонтальное выравнивание изогнутая, должны быть расположены промежуточные контрольные грани полосы движения по каждой контролируемой полосе с частыми интервалами. Это место должно быть таким, чтобы участники дорожного движения всегда могли видеть хотя бы одна сигнальная индикация, а лучше две вдоль проезжей части, и будет иметь четкое указание специально зарезервированных полос для их использования.

Должны быть расположены все сигнальные лица управления полосой движения. по прямой поперек проезжей части примерно под прямым углом до трассы проезжей части.

Нижняя часть сигнального корпуса любой полосы движения поверхность управляющего сигнала должна быть не менее 4,6 м (15 футов), но не более более 5,8 м (19 футов) над уровнем покрытия.

На дорогах с перекрестками, контролируемыми сигналы управления движением, лицевая сторона сигнала управления полосой движения должна быть расположен достаточно далеко до или за пределами такого движения управляющие сигналы, чтобы не допустить их ошибочного толкования как дорожного движения управляющие сигналы.

Опция:
В местах с минимальным визуальным беспорядком и со скоростью менее 70 км / ч или менее 40 миль / ч, сигнал управления движением по полосе сталкивается с номинальная высота и ширина 300 мм (12 дюймов) могут использоваться для ВНИЗ ЗЕЛЕНАЯ СТРЕЛКА, ЖЕЛТАЯ X и КРАСНАЯ X сигнальные грани, а также контроль использования полосы движения сигнальные грани с номинальной высотой и шириной 450 мм (18 дюймов) могут использоваться для БЕЛОЙ ДВУСТОРОННЕЙ СТРЕЛКИ ЛЕВОГО ПОВОРОТА и БЕЛОЙ ОДНОСТОРОННЕЙ СТРЕЛКИ Лица со стрелкой влево.

Другие размеры контрольных сигналов использования полосы движения больше более 450 мм (18 дюймов) с соответствующими расстояниями распознавания сообщений для обозначения интервала можно использовать ЗЕЛЕНУЮ СТРЕЛКУ ВНИЗ, ЖЕЛТУЮ Сигнальные грани X и КРАСНЫЙ X.

Полосы с нереверсивным движением, не примыкающие непосредственно к также может быть предусмотрена обратная полоса на любой улице, контролируемой таким образом с индикацией сигналов, отображающей ЗЕЛЕНУЮ СТРЕЛКУ ВНИЗ для движения движение в разрешенном направлении и КРАСНЫЙ X для движения транспорта в обратном направлении.

Сигнальные индикации, предусмотренные для каждой полосы движения, могут находиться в отдельных сигнальных секциях или может накладываться на одну и ту же сигнальная секция.

Раздел 4J.04 Эксплуатация сигналов управления полосой движения

Стандарт:
Все контрольные сигналы использования полосы движения должны быть скоординированы таким образом, чтобы все срабатывают сигнальные указатели на контролируемом участке проезжей части равномерно и последовательно.Сигнальная система управления полосой движения должна быть спроектированным так, чтобы надежно защищать от показа любой запрещенной комбинации сигнальных указаний на любой трафик в любой точке контролируемого переулки.

Для сигналов управления реверсивной полосой движения следующие комбинация сигнальных указаний не должна отображаться одновременно по одной полосе движения в оба направления:

ЗЕЛЕНАЯ СТРЕЛКА ВНИЗ в обоих направлениях;
ЖЕЛТЫЙ X в обоих направлениях;
БЕЛЫЙ ОДНОСТОРОННЯЯ СТРЕЛКА ПОВОРОТА ВЛЕВО в обоих направлениях;
ЗЕЛЕНАЯ СТРЕЛКА ВНИЗ в одном направлении и ЖЕЛТЫЙ X в другое направление;
БЕЛАЯ ДВУСТОРОННЯЯ СТРЕЛКА ДЛЯ ПОВОРОТА ВЛЕВО или БЕЛАЯ СТРЕЛКА ДЛЯ ПОВОРОТА ВЛЕВО в одном направлении и ЗЕЛЕНАЯ СТРЕЛКА ВНИЗ в другом направлении;
БЕЛАЯ ДВУСТОРОННЯЯ СТРЕЛКА-ПОВОРОТ ВЛЕВО в одном направлении и БЕЛАЯ СТРЕЛКА — в одну ПУТЬ ВЛЕВО-СТРЕЛКА ПОВОРОТА в другом направлении; и
БЕЛАЯ СТРЕЛКА ПОВОРОТА ВЛЕВО в одном направлении и ЖЕЛТАЯ X в другом направлении.

Движение в одном направлении должно быть прекращено. либо немедленным отображением КРАСНОГО сигнала X, либо отображается ЖЕЛТАЯ индикация сигнала X, за которой следует КРАСНАЯ индикация сигнала X. В любом случае продолжительность индикации КРАСНОГО Х-сигнала должна быть достаточным, чтобы оставить полосу движения перед любым движением допускается в противоположном направлении.

При отображении сигнала ЗЕЛЕНАЯ СТРЕЛКА ВНИЗ изменяется на индикацию сигнала БЕЛАЯ ДВУСТОРОННЯЯ СТРЕЛКА ВЛЕВО, КРАСНАЯ индикация сигнала X должна продолжать отображаться на противоположном направлении движения в течение соответствующего времени, чтобы позволить время движения, чтобы покинуть полосу движения, преобразованную в левый поворот с двусторонним движением переулок.

Если используется автоматическая система управления, то руководство Должно быть предусмотрено управление для обхода автоматического управления.

Руководство:
Тип управления, предусмотренный для движения с реверсивной полосой движения, должен: быть таким, чтобы разрешить автоматическое или ручное управление сигналы управления полосой движения.

Стандарт:
Если они используются, то контрольные сигналы использования полосы движения должны подаваться непрерывно. за исключением сигналов управления полосой движения, которые используются только для специальных события или другие нечастые события и сигналы управления полосой движения на необратимых автострадах могут быть затемнены, когда они не используются.Переход от нормальной работы к бездействию должен происходить только когда сигналы управления движением по полосе отображают индикаторы сигналов, которые подходят для полосы движения, которая применяется, когда сигналы не эксплуатируется. Сигналы управления движением по полосе должны отображать сигнал указания, которые подходят для существующего использования полосы движения, когда перешел с бездействия на нормальный режим работы. Также контроль дорожного движения устройства должны четко указывать правильное использование полосы движения, когда управляющие сигналы не работают.

Поддержка:
Раздел 2B.25 содержит дополнительная информация, касающаяся соображений, связанных с левым поворотом запреты на движение с двусторонним движением.

В начало

Специальный выпуск: энтропия в применении биомедицинских сигналов

Уважаемые коллеги,

В течение многих лет энтропийные методы использовались как мощные инструменты для анализа сигналов или временных рядов, возникающих в результате сложной динамики в биомедицинских системах.Потенциал этих методов для характеристики сложной динамики побудил исследователей исследовать множество вариантов определений и оценок энтропии, каждый из которых был разработан с учетом своих качеств, подходящих для целей приложения, и адаптирован ко многим ограничениям приложения. Например, хорошо известная приблизительная энтропия была разработана с помощью ограничений длины данных, которые обычно встречаются в биомедицинских временных рядах, таких как вариабельность сердечного ритма или временные ряды электроэнцефалографии. Энтропия перестановок была разработана для отделения сложных структур от белого шума, что является эталонным случаем, поскольку он полностью асимптотически охарактеризован.

Эти два примера показывают, что существующие проблемы требуют дальнейшего решения с помощью новых теоретических и / или экспериментальных исследований, мотивированных следующими фактами:

1) Данные в биомедицинской области часто не являются стационарными, и существует потребность в улучшении показателей энтропии в этом неасимптотическом контексте;

2) Меры энтропии могут быть преимущественно увеличены путем комбинирования их с детерминированными мерами сложности для лучшей характеристики сложной динамики основных процессов, встречающихся в области биомедицинских приложений.

В этом специальном выпуске мы хотели бы собрать статьи, посвященные энтропии временных рядов конечной длины, теоретически или экспериментально охарактеризованной, с приложениями к нестационарным или коротким рядам биомедицинских данных. Будет рассматриваться любой вид меры энтропии: приблизительная энтропия, выборочная энтропия, энтропия перестановок, нечеткая энтропия, энтропия распределения, энтропия дисперсии и т. Д. Будут рассмотрены любые дополнительные меры или расширения в сочетании с концепцией энтропии: многомасштабные меры, кросс-энтропийные меры. , многомерные подходы, многомерные подходы к данным и смешивание с другими мерами сложности, которые описывают детерминированные механизмы, лежащие в основе биомедицинских систем (сложность типа Колмогорова, фрактальные измерения, показатели Ляпунова и т. д.).

Основные темы этого специального выпуска включают (но не ограничиваются) следующие:

Характеристика и улучшение статистических характеристик энтропийных оценщиков;
Улучшение энтропийных мер во временных рядах конечной или короткой длины;
Комбинации энтропийных методов с детерминированными мерами сложности;
Применение энтропийных методов к нестационарным или коротким рядам биомедицинских данных.

Др.Филипп Равье
Приглашенный редактор

Информация для подачи рукописей

Рукописи должны быть отправлены онлайн по адресу www.mdpi.com, зарегистрировавшись и войдя на этот сайт. После регистрации щелкните здесь, чтобы перейти к форме отправки. Рукописи можно подавать до указанного срока. Все статьи будут рецензироваться. Принятые статьи будут постоянно публиковаться в журнале (как только они будут приняты) и будут перечислены вместе на веб-сайте специального выпуска.Приглашаются исследовательские статьи, обзорные статьи, а также короткие сообщения. Для запланированных статей название и краткое резюме (около 100 слов) можно отправить в редакцию для объявления на этом сайте.

Представленные рукописи не должны были публиковаться ранее или рассматриваться для публикации в другом месте (за исключением трудов конференции). Все рукописи проходят тщательное рецензирование путем слепого рецензирования. Руководство для авторов и другая важная информация для подачи рукописей доступна на странице Инструкции для авторов. Entropy — это международный рецензируемый ежемесячный журнал с открытым доступом, публикуемый MDPI.

Пожалуйста, посетите страницу Инструкции для авторов перед отправкой рукописи. Плата за обработку статьи (APC) для публикации в этом журнале с открытым доступом составляет 1800 швейцарских франков. Представленные документы должны быть хорошо отформатированы и написаны на хорошем английском языке. Авторы могут использовать MDPI Услуги редактирования на английском языке перед публикацией или во время редактирования автора.

Руководство для начинающих по цифровой обработке сигналов (DSP) | Дизайн-центр

Что такое DSP?

Цифровые сигнальные процессоры (DSP)

принимают реальные сигналы, такие как голос, аудио, видео, температура, давление или положение, которые были оцифрованы, а затем математически обрабатывают их.DSP разработан для очень быстрого выполнения математических функций, таких как «сложение», «вычитание», «умножение» и «деление».

Сигналы необходимо обрабатывать, чтобы содержащуюся в них информацию можно было отображать, анализировать или преобразовывать в другой тип сигнала, который может оказаться полезным. В реальном мире аналоговые продукты обнаруживают такие сигналы, как звук, свет, температура или давление, и манипулируют ими. Преобразователи, такие как аналого-цифровой преобразователь, затем принимают реальный сигнал и преобразуют его в цифровой формат единиц и нулей.Отсюда DSP берет на себя цифровую информацию и обрабатывает ее. Затем он возвращает оцифрованную информацию для использования в реальном мире. Это делается одним из двух способов: в цифровом или аналоговом формате с помощью цифро-аналогового преобразователя. Все это происходит на очень высоких скоростях.

Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, на схеме ниже показано, как DSP используется в аудиоплеере MP3. Во время фазы записи аналоговый звук вводится через ресивер или другой источник.Этот аналоговый сигнал затем преобразуется в цифровой сигнал аналого-цифровым преобразователем и передается на DSP. DSP выполняет кодирование MP3 и сохраняет файл в памяти. Во время фазы воспроизведения файл берется из памяти, декодируется DSP, а затем преобразуется обратно в аналоговый сигнал через цифро-аналоговый преобразователь, чтобы его можно было выводить через акустическую систему. В более сложном примере DSP будет выполнять другие функции, такие как регулировка громкости, эквализация и пользовательский интерфейс.

Информация DSP может использоваться компьютером для управления такими вещами, как безопасность, телефон, системы домашнего кинотеатра и сжатие видео. Сигналы могут быть сжаты, чтобы их можно было быстро и более эффективно передавать из одного места в другое (например, телеконференции могут передавать речь и видео по телефонным линиям). Сигналы также могут быть усилены или обработаны для улучшения их качества или предоставления информации, не воспринимаемой людьми (например, эхоподавление для сотовых телефонов или компьютерные медицинские изображения).Хотя реальные сигналы можно обрабатывать в их аналоговой форме, цифровая обработка сигналов обеспечивает такие преимущества, как высокая скорость и точность.

Благодаря тому, что DSP является программируемым, он может использоваться в самых разных приложениях. Вы можете создать собственное программное обеспечение или использовать программное обеспечение, предоставленное ADI и ее третьими сторонами, для разработки решения DSP для приложения. Для получения более подробной информации о преимуществах использования DSP для обработки реальных сигналов, пожалуйста, прочтите Часть 1 статьи из Analog Dialogue под названием: Зачем использовать DSP? Цифровая обработка сигналов 101 — вводный курс по проектированию систем DSP.

3 причины, почему обработка сигналов — это карьера будущего

Выбирая карьерный путь, вы, вероятно, будете иметь в виду другие соображения. Вы хотите иметь набор навыков, который пользуется широким спросом в растущих отраслях. Вы также должны быть уверены, что ваш опыт останется актуальным в грядущие технологически неопределенные годы, когда искусственный интеллект и автоматизация изменят многие наши рабочие места в том виде, в каком мы их знаем. Наконец, люди, которые в настоящее время входят в состав рабочей силы, все чаще хотят работать в областях, где они смогут оказать положительное влияние на общество.Итак, есть ли способ объединить все эти потребности и желания в одном выборе карьеры? Да, если вы решили стать инженером по обработке сигналов!

Обработка сигналов — технология, позволяющая генерировать, преобразовывать, извлекать и интерпретировать информацию с помощью электронных сигналов — необходима для наших смартфонов и носимых устройств, а также для новейших медицинских технологий, цифровых камер и наших цифровых помощников, таких как Amazon Echo и Google Home. Подводя итоги огромной мощности и перспективности обработки сигналов, нетрудно понять, как это может быть идеальный профессиональный путь для человека, интересующегося наукой, технологиями или математикой и желающего изменить мир.Есть три аргумента в пользу карьеры в области обработки сигналов:

Обработка сигналов играет ключевую роль во многих отраслях промышленности : В отличие от большинства областей исследований, в обработке сигналов будущие рабочие места не определяются и не ограничиваются одной профессиональной областью. Сигналы используются для передачи информации почти во всех мыслимых областях. Они широко используются в отрасли, которая, вероятно, станет быстрорастущей в ближайшие годы: в здравоохранении. Обработка сигналов необходима для использования рентгеновских лучей, МРТ и компьютерной томографии, позволяя анализировать и дешифровать медицинские изображения с помощью сложных методов обработки данных.Сигналы используются в финансах для отправки сообщений и интерпретации финансовых данных. Это помогает принимать решения при торговле и формировании портфелей акций. Самые захватывающие новые фильмы стали возможны благодаря обработке сигналов с несколькими разрешениями в цифровых камерах, что делает рынок развлечений прибыльным для людей с таким набором навыков. И, конечно же, существует постоянно динамичная индустрия бытовой электроники, где смартфоны, носимые устройства и цифровые домашние помощники не могли бы существовать без инженеров-технологов.По сути, любая отрасль, которая вас интересует, вероятно, реализует обработку сигналов.

Обработка сигналов — технология будущего: Многие молодые люди обеспокоены тем, как технологии влияют на их будущие перспективы трудоустройства. Но когда вы попадаете в прилив, вы плывете вместе с ним, а не против него. Вот почему вам следует изучить возможности обработки сигналов — технологии, лежащей в основе большинства наших революционных инноваций. Чтобы привести несколько примеров, последние достижения в области здравоохранения стали возможными благодаря инженерам по обработке сигналов, которые разрабатывают способы более быстрой и точной обработки медицинских изображений.Голливуд захочет собрать лучшие умы в этой области для создания самых запоминающихся и захватывающих фильмов. А в Кремниевой долине, где сбои в работе — это обычное дело, ведущие технологические компании постоянно ищут экспертов в области обработки сигналов, чтобы помочь в разработке новейшего продукта или платформы. Это развивающиеся отрасли современной экономики, а обработка сигналов — это набор навыков для роста в этих областях.

Обработка сигналов может служить социальной цели : Будь то устранение неравенства, повышение устойчивости нашей экономики или борьба с эпидемиями, важно, чтобы исследователи и политики имели доступ ко всем соответствующим данным.Обработка сигналов позволяет расширить вычислительную мощность и возможности хранения данных, что делает инженеров по обработке сигналов незаменимыми для понимания и решения наших крупнейших глобальных проблем. Карьера в этой области — это не только возможности трудоустройства или защита от автоматизации вашей работы. Речь идет о том, чтобы внести свой вклад в улучшение мира.

Разнообразие, актуальность и постоянная важность обработки сигналов делают ее идеальной областью для изучения и развития в качестве профессии.И только представьте себе возможность сказать во все более цифровом мире, что вы — в буквальном смысле — делаете все возможным.

обнаружение, обработка, классификация и приложения

Реферат

Электромиографические (ЭМГ) сигналы могут использоваться для клинических / биомедицинских приложений, разработки Evolvable Hardware Chip (EHW) и взаимодействия современного человека с компьютером. Для сигналов ЭМГ, полученных от мышц, требуются передовые методы обнаружения, разложения, обработки и классификации.Цель этой статьи — проиллюстрировать различные методологии и алгоритмы анализа сигналов ЭМГ, чтобы обеспечить эффективные и действенные способы понимания сигнала и его природы. Мы также указываем на некоторые аппаратные реализации, использующие EMG, с упором на приложения, связанные с управлением протезами руки, распознаванием захвата и взаимодействием человека с компьютером. Также дано сравнительное исследование, чтобы показать эффективность различных методов анализа сигналов ЭМГ. Эта статья дает исследователям хорошее представление об ЭМГ-сигнале и процедурах его анализа.Эти знания помогут им разрабатывать более мощные, гибкие и эффективные приложения.

Ключевые слова: Электромиография, анализ Фурье, мышцы, нервная система

Введение

Биомедицинский сигнал означает коллективный электрический сигнал, полученный от любого органа, который представляет интересующую физическую переменную. Этот сигнал обычно является функцией времени и может быть описан в терминах его амплитуды, частоты и фазы. Сигнал ЭМГ — это биомедицинский сигнал, который измеряет электрические токи, генерируемые в мышцах во время их сокращения, представляющие нервно-мышечную активность.Нервная система всегда контролирует мышечную активность (сокращение / расслабление). Следовательно, сигнал ЭМГ — это сложный сигнал, который контролируется нервной системой и зависит от анатомических и физиологических свойств мышц. Сигнал ЭМГ приобретает шум при прохождении через разные ткани. Более того, детектор ЭМГ, особенно если он находится на поверхности кожи, одновременно собирает сигналы от разных двигательных единиц, которые могут генерировать взаимодействие разных сигналов. Обнаружение сигналов ЭМГ с помощью мощных и передовых методик становится очень важным требованием в биомедицинской инженерии.Основная причина интереса к анализу сигналов ЭМГ заключается в клинической диагностике и биомедицинских приложениях. Сфера лечения и реабилитации двигательной инвалидности определена как одна из важных областей применения. Формы и частота активации потенциалов действия двигательных единиц (MUAP) в сигналах ЭМГ являются важным источником информации для диагностики нервно-мышечных расстройств. Как только соответствующие алгоритмы и методы для анализа сигнала ЭМГ становятся легкодоступными, природа и характеристики сигнала могут быть правильно поняты, и могут быть реализованы аппаратные средства для различных приложений, связанных с сигналами ЭМГ.

К настоящему времени в этой области были предприняты исследования и обширные усилия, направленные на разработку лучших алгоритмов, обновление существующих методологий, улучшение методов обнаружения для уменьшения шума и получения точных сигналов ЭМГ. Было сделано несколько аппаратных реализаций для управления протезами руки, распознавания захвата и взаимодействия человека с машиной. Очень важно провести исследование, чтобы классифицировать актуальные проблемы анализа сигналов ЭМГ и обосновать принятые меры.

Технология записи ЭМГ относительно новая. По-прежнему существуют ограничения в обнаружении и характеристике существующих нелинейностей в сигнале поверхностной электромиографии (sEMG, специальный метод исследования мышечных сигналов), оценке фазы, получении точной информации из-за вывода из нормальности (1, 2) Традиционные алгоритмы реконструкции системы имеют различные ограничения и значительную вычислительную сложность, а многие из них демонстрируют высокую дисперсию (1). Последние достижения в технологиях обработки сигналов и математических моделей сделали практическую разработку передовых методов обнаружения и анализа ЭМГ.Широкое распространение получили различные математические методы и искусственный интеллект (ИИ). Математические модели включают вейвлет-преобразование, частотно-временные подходы, преобразование Фурье, распределение Вигнера-Вилля (WVD), статистические меры и статистику более высокого порядка. Подходы ИИ к распознаванию сигналов включают искусственные нейронные сети (ИНС), динамические рекуррентные нейронные сети (DRNN) и систему нечеткой логики. Генетический алгоритм (ГА) также был применен в эволюционируемом аппаратном чипе для сопоставления входных сигналов ЭМГ с желаемыми действиями рук.

Вейвлет-преобразование хорошо подходит для нестационарных сигналов, таких как ЭМГ. Частотно-временной подход с использованием WVD в оборудовании может позволить создать инструмент в реальном времени, который можно использовать для тренировки определенных двигательных единиц в ситуациях биологической обратной связи. Статистические методы более высокого порядка (HOS) могут использоваться для анализа сигнала EMG из-за уникальных свойств HOS, применяемых к случайным временным рядам. Биспектр или спектр третьего порядка имеет преимущество подавления гауссовского шума.

В этой статье сначала дается краткое объяснение сигнала ЭМГ и краткая историческая справка по анализу сигнала ЭМГ.Далее следует описание современных методов обнаружения, разложения, обработки и классификации сигналов ЭМГ, а также сравнительное исследование. Наконец, были обсуждены некоторые аппаратные реализации и приложения EMG.

Материалы и методы

ЭМГ: анатомо-физиологические основы

EMG — электромиография. Это исследование электрических сигналов мышц. ЭМГ иногда называют миоэлектрической активностью.Мышечная ткань проводит электрические потенциалы так же, как нервы, и название, данное этим электрическим сигналам, — потенциал действия мышц. Поверхностная ЭМГ — это метод записи информации, содержащейся в этих потенциалах действия мышц. При обнаружении и записи сигнала ЭМГ есть две основные проблемы, которые влияют на точность сигнала. Первый — это отношение сигнал / шум. То есть отношение энергии сигналов ЭМГ к энергии шумового сигнала.В общем, шум определяется как электрические сигналы, которые не являются частью желаемого сигнала ЭМГ. Другой проблемой является искажение сигнала, что означает, что относительный вклад любой частотной составляющей в сигнал ЭМГ не должен изменяться. Для получения мышечного сигнала использовались два типа электродов: инвазивный электрод и неинвазивный электрод. Когда ЭМГ получают от электродов, установленных непосредственно на коже, сигнал представляет собой совокупность всех потенциалов действия мышечных волокон, возникающих в мышцах, лежащих под кожей.Эти потенциалы действия возникают через случайные промежутки времени. Таким образом, в любой момент сигнал ЭМГ может быть как положительным, так и отрицательным напряжением. Потенциалы действия отдельных мышечных волокон иногда измеряются с помощью проволочных или игольчатых электродов, помещаемых непосредственно в мышцу. Комбинация потенциалов действия мышечных волокон от всех мышечных волокон одной двигательной единицы представляет собой потенциал действия двигательной единицы (MUAP), который может быть обнаружен поверхностным электродом кожи (неинвазивным), расположенным рядом с этим полем, или иглой. электрод (инвазивный) вставлен в мышцу (3).Уравнение 1 показывает простую модель сигнала ЭМГ:

где, x (n) , смоделированный сигнал ЭМГ, e (n) , обработанная точка, представляет импульс зажигания, h (r) , представляет MUAP, w (n) , нулевое среднее белый гауссовский шум, вызывающий привыкание, и N — количество срабатываний моторных единиц.

Сигнал улавливается электродом и усиливается. Обычно в качестве усилителя первой ступени используется дифференциальный усилитель.Могут последовать дополнительные стадии усиления. Перед отображением или сохранением сигнал можно обработать для устранения низкочастотного или высокочастотного шума или других возможных артефактов. Часто пользователя интересует амплитуда сигнала. Следовательно, сигнал часто выпрямляется и усредняется в некотором формате, чтобы указать амплитуду ЭМГ.

Нервная система является одновременно управляющей и коммуникационной системой тела. Эта система состоит из большого количества возбудимых связанных клеток, называемых нейронами, которые взаимодействуют с различными частями тела с помощью электрических сигналов, которые являются быстрыми и специфическими.Нервная система состоит из трех основных частей: головного мозга, спинного мозга и периферических нервов. Нейроны являются основной структурной единицей нервной системы и значительно различаются по размеру и форме. Нейроны — это узкоспециализированные клетки, которые передают сообщения в виде нервных импульсов от одной части тела к другой.

Мышца состоит из пучков специализированных клеток, способных сокращаться и расслабляться. Основная функция этих специализированных клеток — генерировать силы, движения и способность общаться, например речь, письмо или другие способы выражения.Мышечная ткань обладает растяжимостью и эластичностью. Он способен принимать раздражители и реагировать на них, его можно сокращать или сокращать. Мышечная ткань выполняет четыре ключевые функции: движение, перемещение вещества внутри тела, стабилизация и выработка тепла. На основании структуры, сократительных свойств и механизмов контроля можно выделить три типа мышечной ткани: (i) скелетная мышца, (ii) гладкая мышца и (iii) сердечная мышца. ЭМГ применяется для исследования скелетных мышц.Ткань скелетных мышц прикреплена к кости, и ее сокращение отвечает за поддержку и движение скелета. Сокращение скелетных мышц инициируется импульсами нейронов к мышце и обычно находится под произвольным контролем. Волокна скелетных мышц хорошо снабжены нейронами для их сокращения. Этот конкретный тип нейрона называется «двигательным нейроном», и он приближается к мышечной ткани, но на самом деле не связан с ней. Один мотонейрон обычно стимулирует множество мышечных волокон.

Человеческое тело в целом электрически нейтрально; у него одинаковое количество положительных и отрицательных зарядов. Но в состоянии покоя мембрана нервной клетки поляризована из-за различий в концентрациях и ионном составе на плазматической мембране. Между внутриклеточными и внеклеточными жидкостями клетки существует разность потенциалов. В ответ на стимул от нейрона мышечное волокно деполяризуется, поскольку сигнал распространяется по его поверхности, и волокно дергается.Эта деполяризация, сопровождаемая движением ионов, создает электрическое поле около каждого мышечного волокна. Сигнал ЭМГ — это последовательность потенциала действия двигательных единиц (MUAP), показывающая мышечный ответ на нервную стимуляцию. Сигнал ЭМГ выглядит случайным по своей природе и обычно моделируется как отфильтрованный импульсный процесс, где MUAP является фильтром, а импульсный процесс обозначает импульсы нейрона, часто моделируемые как процесс Пуассона (3). На рисунке показан процесс получения сигнала ЭМГ и его разложение для достижения MUAP.

Сигнал ЭМГ и разложение MUAP.

EMG: история

Разработка EMG началась с документации Франческо Реди в 1666 году. В документе сообщается, что узкоспециализированные мышцы рыбы с электрическим скатом генерируют электричество (3). К 1773 году Уолш смог продемонстрировать, что мышечная ткань рыбы-угря может генерировать искру электричества. В 1792 г. вышло издание «De Viribus Electricitatis in Motu Musculari Commentarius», написанное А.Гальвани, где автор показал, что электричество может инициировать сокращение мышц (4). Шесть десятилетий спустя, в 1849 году, Дубиос-Раймонд обнаружил, что можно также регистрировать электрическую активность во время произвольного сокращения мышц. Первая запись этой активности была сделана Марей в 1890 году, который также ввел термин электромиография (5). В 1922 году Гассер и Эрлангер использовали осциллограф, чтобы показать электрические сигналы от мышц. Из-за стохастической природы миоэлектрического сигнала при его наблюдении можно было получить только приблизительную информацию.Возможности обнаружения электромиографических сигналов неуклонно улучшались с 1930-х по 1950-е годы, и исследователи начали более широко использовать улучшенные электроды для исследования мышц (1). Клиническое использование поверхностной ЭМГ для лечения более специфических заболеваний началось в 1960-х годах. Хардик и его исследователи были первыми (1966) практиками, использовавшими sEMG (5). В начале 1980-х годов Крам и Стегер представили клинический метод сканирования различных мышц с помощью устройства измерения ЭМГ (5).

Только в середине 80-х годов прошлого века методы интеграции электродов были достаточно развиты, чтобы позволить серийное производство необходимых небольших и легких приборов и усилителей. В настоящее время имеется в продаже ряд подходящих усилителей. В начале 1980-х годов стали доступны кабели, которые создают артефакты в желаемом диапазоне микровольт. В течение последних 15 лет исследования привели к лучшему пониманию свойств записи поверхностной ЭМГ.В последние годы поверхностная электромиография все чаще используется для записи данных с поверхностных мышц в клинических протоколах, где внутримышечные электроды используются только для глубоких мышц (2, 4).

Есть много приложений для использования EMG. ЭМГ используется в клинической практике для диагностики неврологических и нервно-мышечных проблем. Он используется для диагностики в лабораториях по изучению ходьбы и клиницистами, обученными использованию биологической обратной связи или эргономической оценки. ЭМГ также используется во многих типах исследовательских лабораторий, в том числе занимающихся биомеханикой, двигательным контролем, нервно-мышечной физиологией, двигательными расстройствами, контролем позы и физиотерапией.

Электрический шум и факторы, влияющие на сигнал ЭМГ

Диапазон амплитуды сигнала ЭМГ составляет 0-10 мВ (от +5 до -5) до усиления. Сигналы ЭМГ приобретают шум при прохождении через различные ткани. Важно понимать характеристики электрического шума. Электрический шум, который влияет на сигналы ЭМГ, можно разделить на следующие типы:

Собственный шум в электронном оборудовании : Все электронное оборудование генерирует шум.Этот шум невозможно устранить; использование высококачественных электронных компонентов может только уменьшить его.
Окружающий шум: Источником такого шума является электромагнитное излучение. Поверхности наших тел постоянно залиты электромагнитным излучением, и избежать его воздействия на поверхности земли практически невозможно. Окружающий шум может иметь амплитуду на один-три порядка больше, чем сигнал ЭМГ.
Артефакт движения: Когда артефакт движения вводится в систему, информация искажается. Артефакт движения вызывает искажения в данных. Существует два основных источника артефактов движения: 1) интерфейс электрода и 2) кабель электрода. Артефакты движения могут быть уменьшены за счет правильного проектирования электронных схем и настроек.
Собственная нестабильность сигнала : Амплитуда ЭМГ носит случайный характер.На сигнал ЭМГ влияет частота срабатывания моторных единиц, которые в большинстве случаев срабатывают в диапазоне частот от 0 до 20 Гц. Этот вид шума считается нежелательным, и его устранение важно.

Факторы, которые в основном влияют на сигнал ЭМГ, также могут быть классифицированы. Такая классификация устанавливается таким образом, чтобы можно было оптимизировать алгоритмы анализа сигналов ЭМГ и согласованно разрабатывать оборудование. Факторы, влияющие на сигнал ЭМГ, делятся на три основные категории:

Причинные факторы: Это прямое влияние на сигналы.Причинные факторы можно разделить на два класса:
1. Внешний : Это связано со структурой и расположением электродов. Такие факторы, как площадь поверхности обнаружения, форма электрода, расстояние между поверхностью обнаружения электродов, расположение электрода по отношению к двигательным точкам в мышце, расположение электрода мышцы на поверхности мышцы по отношению к боковому краю мышцы, ориентация поверхностей обнаружения по отношению к мышечным волокнам в основном влияет на сигнал ЭМГ.
2. Внутренний : Физиологические, анатомические, биохимические факторы зависят от количества активных двигательных единиц, состава волокон, кровотока, диаметра волокна, глубины и расположения активных волокон, а также количества ткани между поверхностью мышцы и электродом.
Промежуточные факторы: Промежуточные факторы — это физические и физиологические явления, на которые влияют один или несколько причинных факторов.Причинами этого могут быть аспекты полосовой фильтрации только электрода с его объемом обнаружения, суперпозиция потенциалов действия в обнаруженном ЭМГ-сигнале, скорость проведения потенциала действия, который распространяется вдоль мембраны мышечных волокон. Даже перекрестные помехи от ближайшей мышцы могут вызвать промежуточные факторы.
Детерминированные факторы : На них влияют промежуточные факторы. Количество активных двигательных единиц, частота двигательных импульсов и механическое взаимодействие между мышечными волокнами имеют прямое отношение к информации в сигнале ЭМГ и регистрируемой силе.Амплитуда, продолжительность и форма потенциала действия двигательной единицы также могут быть ответственными.

Максимизировать качество сигнала ЭМГ можно следующими способами:

Отношение сигнал / шум должно содержать максимально возможное количество информации из сигнала ЭМГ и минимальное количество шумовых помех.
Искажение сигнала ЭМГ должно быть минимальным, без ненужной фильтрации, искажение пиков сигнала и режекторные фильтры не рекомендуются.

Во время обработки сигнала ЭМГ анализируются только положительные значения. Когда выполняется полуволновое выпрямление, все отрицательные данные отбрасываются, а положительные данные сохраняются. Абсолютное значение каждой точки данных используется во время двухполупериодного выпрямления. Обычно для выпрямления предпочтительнее двухполупериодное выпрямление.

Обнаружение сигнала ЭМГ

Точное обнаружение дискретных событий в пЭМГ (например, изменение фазы в паттерне активности, связанное с инициированием быстрой двигательной реакции) — важная проблема в анализе двигательной системы.Было предложено несколько методов для определения времени включения и выключения мышцы.

Наиболее распространенный метод определения событий, связанных с двигателем, по сигналам ЭМГ состоит в визуальном осмотре обученными наблюдателями. «Однопороговый метод», который сравнивает сигнал ЭМГ с фиксированным порогом, является наиболее интуитивным и распространенным компьютерным методом определения времени начала мышечной активности (6). Этот метод основан на сравнении выпрямленных необработанных сигналов и порога амплитуды, значение которого зависит от средней мощности фонового шума (7).Этот метод может быть полезен для преодоления некоторых проблем, связанных с визуальным осмотром. Однако такой подход обычно не является удовлетворительным, поскольку результаты измерений сильно зависят от выбора порогового значения. Этот вид метода часто полагается на критерии, которые являются слишком эвристическими и не позволяют пользователю независимо устанавливать вероятности обнаружения и ложной тревоги (8). В «однопороговом методе» соотношение между вероятностью обнаружения P _dk и вероятностью P _γ того, что выборка шума превышает пороговое значение γ, определяется уравнением 2.

В 1984 году Винтер (9) заметил, что этот подход в целом неудовлетворителен, поскольку он сильно зависит от выбора порога. Чтобы преодолеть «однопороговые» проблемы, Борнато и др. . (8) представили метод «двухпорогового обнаружения» в 1998 году. Двухпороговые детекторы превосходят однопороговые, потому что они дают более высокую вероятность обнаружения. Двухпороговые детекторы позволяют пользователю установить связь между ложной тревогой и вероятностью обнаружения с большей степенью свободы, чем однопороговые.Пользователь может настроить детектор в соответствии с различными оптимальными критериями, таким образом, адаптируя его характеристики к характеристикам каждого конкретного сигнала и приложения (8).

Сигнал пЭМГ, записанный во время произвольных динамических сокращений, можно рассматривать как гауссовский процесс с нулевым средним s (t) εN (0, σ _s) , модулируемый мышечной активностью и искаженный независимой гауссовой добавкой с нулевым средним шум n (t) εN (0, σ _n) . Если вероятность обнаружения равна P _d , то метод двойного порога определяется уравнением 3.

Поведение двухпорогового детектора фиксируется параметрами: порог r _o и длина окна наблюдения м . Их значения выбраны так, чтобы минимизировать значение вероятности ложной тревоги и максимизировать P _d для каждого конкретного отношения сигнал / шум (SNR) (8). В 2004 году Ланьи и Адлер (10) обнаружили, что метод двойного порога, предложенный Борнато, сложен и требует больших вычислительных затрат и требует отбеливания сигнала.Это тоже не очень чувствительно. Ланьи и Энди предложили новый алгоритм, основанный на методе двойного порога, который является более чувствительным, стабильным и эффективным с уменьшенными вычислительными затратами. Для конкретных приложений, помимо точности обнаружения, важным фактором может быть скорость алгоритма. Алгоритмы с большим временем вычисления не подходят для онлайн-обнаружения. Один специфический недостаток метода Борнато и др. . (8) вероятность обнаружения будет максимальной, когда P _fa фиксировано, второй порог должен быть выбран равным «1.«Второй порог фиксируется во время обнаружения, что означает, что двухпороговый детектор фактически становится однопороговым детектором. Этот метод не требует этапа отбеливания сигнала, который требовался ранее. Процесс отбеливания занимает много времени вычислений. Кроме того, процесс отбеливания снижает вероятность сигнала. Эта функция приведет к тому, что при обнаружении будет пропущена часть интервала активации. Методы, предложенные Lanyi и Adler (10), обеспечивают быстрое и более надежное обнаружение включения-выключения мышц.В таблице показано сравнение различных методов обнаружения, основанное на исследованиях Мерло и Фарина (11) в 2003 году.

Таблица 1

Сравнение трех основных методов обнаружения ЭМГ.

904 904

	SNR (дБ)
	2		4		6		8
Метод	Смещение	Std	Смещение	Std	Смещение	Std	Смещение	Std	Замечание
Улучшенный метод (11)	-39	26	-22	25	-12	22	-3	17	Лучший порог	35
41	68	21	69	12	47	0	53	Хорошее
Одиночный порог (11)	55	154 1427	135	72	139	Хуже

Разложение сигнала ЭМГ

ЭМГ-сигналы представляют собой суперпозицию действий нескольких двигательных единиц.Необходимо разложить сигнал ЭМГ, чтобы выявить механизмы, относящиеся к мышечному и нервному контролю. Были разработаны различные методы разложения ЭМГ.

Декомпозиция сигнала ЭМГ была выполнена путем согласования вейвлет-спектра и анализа основных компонентов вейвлет-коэффициентов. Согласно Jianjung et al . (12), потенциал более одной моторной единицы (SMU) будет регистрироваться одновременно, перекрывая друг друга, особенно во время сильного мышечного сокращения.В 1997 году они разработали методику с использованием вейвлет-преобразования для классификации потенциалов SMU и разложения сигналов ЭМГ на составляющие их потенциалы SMU. Отличие этого метода в том, что он измеряет сходство формы волны потенциалов SMU из вейвлет-области, что очень выгодно. Этот метод основан на согласовании спектра в вейвлетной области. Метод согласования спектра иногда считается более эффективным, чем методы согласования формы сигнала, особенно когда помехи вызваны низкочастотным дрейфом базовой линии или высокочастотным шумом.Методика, разработанная для разложения многоэлементного ЭМГ сигнала, состоит из четырех отдельных процедур: процедуры устранения шума, процедуры обнаружения пиков, процедуры классификации пиков и процедуры разделения пиков. Согласно Даниэлю и др. . (13), только вейвлет-коэффициенты более низких частотных диапазонов более важны для дифференциации характеристики потенциала действия (AP), чем более высокие диапазоны. Эта концепция субъективна и разработана эмпирически. Экспериментальные результаты Rie Yamada et al .(14) в 2003 году показали, что высокочастотная информация, которая не учитывалась, также важна при классификации MUAP. Чтобы преодолеть субъективный критерий выбора характеристик, они предложили другой метод, использующий анализ основных компонентов (PAC) для вейвлет-коэффициентов. Алгоритм декомпозиции состоит из четырех этапов обработки: сегментация, вейвлет-преобразование, PCA и кластеризация. Преимущество этого метода заключается в том, что он не требует ручного выбора коэффициентов и учитывает всю частотную информацию.

Разложение сигнала ЭМГ с использованием оптимизации нелинейных наименьших средних квадратов (LMS) для кумулянтов более высокого порядка было предложено Эриком и Дамджаном (15) в 2002 году. Их разложение основано на кумулянтах третьего порядка, значения которых входят в качестве коэффициентов нелинейная система уравнений. Система решена нелинейной оптимизацией LMS. Для этого метода использовалась модель с множеством входов и множеством выходов, поскольку она может описывать несколько наложений MUAP сигнала ЭМГ.

Обработка сигналов ЭМГ

Raw EMG предлагает нам ценную информацию в особенно бесполезной форме.Эта информация полезна только в том случае, если ее можно определить количественно. К необработанному ЭМГ применяются различные методы обработки сигналов для получения точного и фактического сигнала ЭМГ. В этом разделе дается обзор обработки сигналов ЭМГ с использованием различных методов.

Вейвлет-анализ

В прошлом предпринимались попытки использовать подходы как во временной, так и в частотной области. Вейвлет-преобразование (WT) — это эффективный математический инструмент для локального анализа нестационарных и быстрых переходных сигналов.Одним из основных свойств WT является то, что он может быть реализован с помощью банка фильтров дискретного времени. Преобразования Фурье вейвлетов называются фильтрами WT. WT представляет собой очень подходящий метод для классификации сигналов ЭМГ.

Гульельминотти и Мерлетти (16) предположили, что если вейвлет-анализ выбран так, чтобы соответствовать форме MUAP, полученный WT дает наилучшую возможную локализацию энергии в плоскости шкалы времени (16). В 1997 г. Laterza и Olmo (17) обнаружили, что WT является альтернативой другим частотно-временным представлениям с тем преимуществом, что он является линейным, дает представление с множественным разрешением и не зависит от перекрестных терминов; это особенно актуально при работе с многокомпонентными сигналами.При определенных условиях сигнал ЭМГ можно рассматривать как сумму масштабированных задержанных версий одного прототипа. Основываясь на теории Гульельминотти, Laterza и Olmo (17) использовали вейвлет-анализ, чтобы сопоставить форму MUAP. Для униполярного зарегистрированного сигнала и при определенных гипотезах, представленных Габором в 1946 году (18), типичная форма MUAP может быть аппроксимирована как производная второго порядка от гауссова распределения. В результате было предложено использовать хорошо известный вейвлет мексиканской шляпы, который действительно является производной второго порядка от распределения Гаусса.Сравнение между вейвлетом мексиканской шляпы и типичной униполярной формой MUAP показано на рисунке. Основываясь на исследовании, Laterza и Olmo пришли к выводу, что WT особенно полезен для обнаружения MUAP в присутствии аддитивного белого шума. В этой ситуации вклад шума распространяется по всей плоскости шкалы времени, независимо от используемого вейвлета. Недостатком этого предложения (17) было то, что вейвлет мексиканской шляпы не идеально соответствовал форме MUAP. Следовательно, полученные результаты, вероятно, будут подвергаться дальнейшему улучшению, если будет выполнено идеальное согласование.В 1998 году Исмаил и Асфур (19) выдвинули теорию, согласно которой наиболее распространенным методом, используемым для определения частотного спектра ЭМГ, являются быстрые и краткосрочные преобразования Фурье (БПФ и SFT). Но они также пришли к выводу, что основным недостатком этих методов преобразования является то, что они предполагают, что сигнал является стационарным. Однако сигналы ЭМГ нестационарны.

Сравнение между вейвлетом мексиканской шляпы и типичной униполярной формой MUAP.

В 1999 году Паттихис и Паттихис (20) обнаружили, что WT также может использоваться для анализа сигналов с различными уровнями разрешения.Согласно теории, процесс анализа сигналов с разным уровнем разрешения известен как анализ с несколькими разрешениями. Они проанализировали взаимосвязь между вейвлет-коэффициентами и частотно-временной плоскостью. Алгоритм WT состоит из фазы декомпозиции и фазы реконструкции. Паттихис и Паттихис кратко описывают, как коэффициенты из каждого этапа WT могут быть использованы для построения функционального приближения к исходному сигналу. Данные отсчеты сигнала x ₀, x ₁, x ₂…, соответствующий непрерывный сигнал времени задается уравнением 4:

где ø (t-k) называется функцией масштабирования. Это предполагает, что выборки сигнала представляют собой средневзвешенные значения непрерывного сигнала.

Снова в 2003 году Кумар и др. . (21) пришли с аналогичным предложением, в котором говорится, что WT разлагает сигнал на несколько компонентов с разным разрешением в соответствии с базовой функцией, называемой «вейвлет-функцией» (WF).WF расширяется и транслируется во времени, обеспечивая двумерную взаимную корреляцию с сигналом sEMG во временной области. Этот метод можно рассматривать как математический микроскоп, который предоставляет инструмент для обнаружения и характеристики кратковременной составляющей в нестационарном сигнале. Это метод, который предоставляет информацию, относящуюся к частотно-временному изменению сигнала. Кумар и др. . также пришел к выводу, что короткое преобразование Фурье (SFT) с относительно короткими временными окнами может пытаться отслеживать спектральные изменения во времени, но не принимает оптимальное разрешение по времени или частоте для нестационарного сигнала.В (21) sEMG была разложена с использованием WT с различными WF, и выходной сигнал области преобразования мощности вычисляется и используется в качестве решающего параметра при выборе WF, который обеспечивает лучший контраст между случаями sEMG. В результате их исследовательской деятельности можно сказать, что с помощью sEMG и вейвлет-преобразований можно определить состояние мышечной усталости (мышечная недостаточность), просто определив вейвлет-разложение Sym4 или Sym5 сигнала на уровне 8 и 9 ( из 10 уровней).На рисунке показана экспериментальная процедура.

Блок-схема методики эксперимента.

Частотно-временной подход

Попытки получить количественную информацию из записей ЭМГ были широко исследованы, когда сигнал представлен как функция времени (временная область). Преобразование класса Коэна, распределение Вигнера-Вилля (WVD) и распределение Чоя-Вильямса — вот некоторые из частотно-временных подходов, используемых для обработки сигналов ЭМГ.

Piper (22) показал в начале этого столетия (1912), что во время длительного сокращения мышц спектральные компоненты поверхностного миоэлектрического сигнала сжимаются в сторону более низких частот. Механизмы, регулирующие это явление, выяснились только за последние два десятилетия. Когда пЭМГ записывается в условиях динамических сокращений, предположение о стационарности не выполняется, потому что частотная составляющая сигнала непрерывно изменяется во времени. Нестационарные состояния поверхностного миоэлектрического сигнала можно разделить на медленные и быстрые.Медленные нестационарные реакции возникают в основном из-за накопления метаболитов, вызывающих электрические проявления мышечной усталости. Быстрые нестационарности в основном связаны с биомеханикой задачи. Вариации мышечной силы вызывают изменение частотной составляющей сигнала.

Преобразование классов Коэна, предложенное Коэном в 1995 г. (23), привлекло значительное внимание, особенно в области обработки биомедицинских сигналов. Частотно-временное представление класса особенно подходит для анализа поверхностных миоэлектрических сигналов, зарегистрированных во время динамических сокращений, которые могут быть смоделированы как реализации нестационарного стохастического процесса.Предыдущие работы Мартина и Фландрина (24), Амина (25) и Сайида и Джонса (26) продемонстрировали, что любой частотно-временной спектр S (t, f) класса Коэна может быть записан как уравнение 5:

где E {} — оператор математического ожидания, x (t) — реализация рассматриваемого случайного процесса, x * (t) — комплексное сопряжение, g (θ, τ) — ядро трансформации.

Коэн в 1995 г. также пришел к выводу, что при выборе г (θ, τ) = 1, результирующее распределение называется распределением Вигнера-Вилля (23).WVD оптимален для анализа сигналов, состоящих из одного компонента. Однако он не подходит для применения к многокомпонентным сигналам, поскольку билинейность преобразования вызывает присутствие интерференционных членов. Syeed и Jones (26) также продемонстрировали, что формулировка, представленная в уравнении 5, также может быть использована, когда доступна единственная реализация анализируемого стохастического процесса, как в случае обработки поверхностных миоэлектрических сигналов, регистрируемых динамическими сокращениями.

WVD — это время-частота, которая может отображать частоту как функцию времени, таким образом используя всю доступную информацию, содержащуюся в сигнале EMG.Хотя сигнал ЭМГ часто можно рассматривать как квазистационарный, все же передается важная информация, которую можно различить только с помощью WVD. Ricamato и др. . (27) в 1992 году обнаружили, что WVD можно использовать для отображения частотных диапазонов моторного блока. Можно показать закономерности набора по мере того, как мышца выполняет сложные задачи. Распределение Вигнера-Вилля дается уравнением 6:

, где x (t) и x ’(t) — сигнал и его комплексное сопряжение соответственно.

Для реализации WVD с помощью цифрового компьютера требуется дискретная форма. Это позволяет использовать быстрое преобразование Фурье (БПФ), которое дает представление с дискретным временем и дискретной частотой. Распространенным типом частотно-временного распределения является кратковременное преобразование Фурье (STFT). Согласно Дэвису и Райсману (28) (1994), основная трудность с распределением STFT состоит в том, что оно не удовлетворяет четырем важным свойствам, которые требуются для частотно-временных распределений. Два свойства — это предельные значения времени и частоты, а два других — поддержка времени и частоты.Они также сообщают, что общий спектр плотности, создаваемый WVD, очень зашумлен, но демонстрирует очень хорошие свойства локализации и обычно сосредоточен вокруг мгновенной частоты сигнала. Метод Чоя-Вильямса, предложенный в 1993 г., является примером уменьшенного распределения помех (29). Дэвис и Райсман (28) обнаружили, что, хотя распределение Чоя-Вильямса не удовлетворяет всем желаемым свойствам частотно-временного распределения, оно удовлетворяет одному важному условию, уменьшающему помехи.STFT не удовлетворяет маржинальным свойствам. Этот коэффициент означает, что когда берется временной интервал распределения STFT, он не равен спектру плотности мощности в этот момент времени. То же самое верно и для частотного среза распределения. Свойство поддержки времени не выполняется, потому что распределение не обязательно равно нулю до начала сигнала или после его окончания. Частотно-временные методы требуют очень чистого сигнала. Есть много других частотно-временных распределений. Дэвис и Райсман (28) выбрали распределения STFT и Вигнера-Вилля, поскольку они широко использовались в прошлом.Согласно их исследованиям, STFT наиболее четко показывает сжатие спектра как мышечную усталость. WVD имеет перекрестные члены и, следовательно, не является точным представлением изменения частотных составляющих при утомлении. Когда в распределении Чоя-Уильяма появляются стены, в исходном сигнале наблюдается всплеск. Он решит, содержат ли стены какую-либо важную информацию для исследования мышечной усталости.

Модель авторегрессии

Модель временных рядов авторегрессии (AR) использовалась для изучения сигнала ЭМГ.Поверхностный электрод улавливает активность ЭМГ от всех активных мышц в непосредственной близости от него, в то время как внутримышечная ЭМГ очень чувствительна, с минимальными перекрестными помехами от соседних мышц. Таким образом, для сочетания удобства и точности существует большая потребность в разработке методики оценки внутримышечной ЭМГ и их спектральных свойств на основе измерения поверхности. Исследователи представили сигнал пЭМГ как модель AR с отсроченной внутримышечной ЭМГ в качестве входа.

В 1975 году Грауп и Клайн (30) впервые представили модель авторегрессионного скользящего среднего (ARMA) для представления сигналов ЭМГ.Эмпирический результат Граупа и Клайна показывает, что ЭМГ можно считать стационарной в течение достаточно коротких интервалов времени. Шериф (31) заменил эту модель в 1980 году, поскольку электрическое поведение медицинской дельтовидной мышцы было нестационарным. Шериф в своей диссертации подчеркнул нестационарный характер EMG и использовал AR — представление интегрированного скользящего среднего (ARIMA). Он охарактеризовал нестационарный характер ЭМГ в разные фазы мышечной активности. Doerschuk и др. .В 1983 году (32) подошли к проблеме, подобной Graupe и Cline, а именно к управлению протезами по сигналам ЭМГ с помощью моделей AR множественных сигналов ЭМГ. В 1986 г. Чжоу и др. . (33) представили поверхностную ЭМГ как модель AR с задержанным внутримышечным ЭМГ-сигналом в качестве входа. Модель, называемая «тканевым фильтром», связывает форму сигнала внутримышечной ЭМГ с поверхностной ЭМГ. Предполагая, что прототипы внутримышечных и поверхностных сигналов ЭМГ доступны, идентифицируются параметры модели временного ряда, которая преобразует внутримышечные сигналы в сигналы поверхности.Идентифицированная модель затем используется для оценки внутримышечного сигнала по поверхностному сигналу. Эта модель проиллюстрирована с использованием реальных сигналов ЭМГ. Хеффтнер и др. . В 1988 г. (34) оценили предыдущие модели и выбрали модель AR для распознавания сигнатуры ЭМГ из-за ее вычислительной скорости. Бернатос и др. . В 1986 г. (35) использовали статический нелинейный элемент с моделью изменяющейся во времени авторегрессионной скользящей средней (ARMA), а Мозер и Грауп в 1989 г. (36) предложили нестационарный идентификатор изменяющихся во времени параметров AR.В 1992 г. Тору (37) считал, что более точная модель, такая как ARMA или ARIMA, не нужна для динамических движений мышц. Стоимость вычислений модели ARIMA высока, а определение порядка модели является сложным, а иногда и трудным. Модель AR была выбрана Тору (37) в основном из-за ее вычислительной стоимости, которая является проблемой при моделировании. Их исследование было основано на параметрах модели AR, вычисленных с помощью квазистационарной обработки.

Искусственный интеллект

Некоторые методы искусственного интеллекта, в основном основанные на нейронных сетях, были предложены для обработки сигнала ЭМГ.Этот вид техники очень полезен для приложений в реальном времени, таких как запись и анализ сигналов ЭМГ.

Приложение искусственной нейронной сети в реальном времени, которое может точно распознавать миоэлектрический сигнал (MES), было предложено Del и Park (38) в 1994 году. Согласно их исследованиям, MES-характеристики сначала извлекаются с помощью анализа Фурье и группируются с использованием нечеткого c-означает алгоритм. Нечеткое c-средство (FCM) — это метод кластеризации, который позволяет данным принадлежать двум или более кластерам.Выходные данные нейронной сети представляют собой степень желаемой мышечной стимуляции по сравнению с синергической, но ослабленной мышцей. Работа в реальном времени достигается за счет использования аппаратных умножителей, присутствующих в процессорах цифровой обработки сигналов (DSP), для выполнения быстрого преобразования Фурье для извлечения признаков и интеграции ввода нейродов для классификации признаков. Адаптивные интерфейсы — это естественный и важный класс приложения для искусственной нейронной сети (ИНС). Метод обратного распространения ошибок используется в качестве процедуры обучения для многослойной нейронной сети с прямой связью.С помощью этой процедуры сеть может научиться сопоставлять набор входов с набором выходов. Выбранная сетевая топология представляла собой разновидность прямой связи с одним входным слоем, содержащим 64 входных нейрод, один скрытый слой с двумя нейродами и один выходной нейрод (38). Модель с использованием ИНС — это не только прогресс в распознавании сигналов MES в реальном времени, но также она сокращает обучение субъектов до минимума. Архитектура нейронных сетей обеспечивает двойное решение: быстрый способ настройки системы для пациента и лучшее принятие пациентом системы, что снижает скорость принятия устройств.Метод, предложенный Делом и Парком, может решить проблемы (приемлемые критерии стоимости и производительности), которые обычные статистические методы не могут.

Другой подход, основанный на ИНС, был предложен в 1996 году Чероном и др. . (39) с целью разработки альтернативного подхода, основанного на искусственных динамических рекуррентных нейронных сетях (DRNN), для выявления взаимосвязи между мышечной ЭМГ-активностью и кинематикой руки. Его цель состояла в том, чтобы доказать, что эта идентификация DRNN является биомеханически правдоподобной.Нейронная сеть состоит из полностью связанных между собой нейроноподобных единиц с двумя типами адаптивных параметров: классическими весами между единицами и постоянными времени, связанными с каждым нейроном. В частности, эта сеть определяет некоторые сложные отношения между ЭМГ мышечной активности и кинематикой верхних конечностей во время сложных движений. Согласно методу, предложенному Перлмуттером в 1989 году, искусственная нейронная сеть представляет собой полностью связанную сеть из 20 нейронов. Метод используется Cheron и др. .(39), что регулируется уравнением 7:

где, y _i — уровень активации состояния устройства I, F (α) — функция сжатия F (α) = (1 + e ^-α) ^-1 и x _i дается уравнением 8.

Основная особенность предлагаемой DRNN состоит в том, что ее моделируемые движения являются результатом взаимодействия необработанных сигналов ЭМГ без каких-либо теоретических предположений относительно типа управления.Пригодность DRNN в основном обусловлена адаптивными постоянными времени, связанными с каждой нейроноподобной единицей.

Системы нечеткой логики полезны при обработке и классификации биомедицинских сигналов. Биомедицинские сигналы, такие как сигналы ЭМГ, не всегда строго воспроизводимы, а иногда даже могут быть противоречивыми. Согласно Чан и др. . Согласно (40), одним из наиболее полезных свойств систем нечеткой логики является терпимость к противоречиям в данных. Кроме того, используя обучаемые нечеткие системы, можно обнаруживать закономерности в данных, которые нелегко обнаружить другими методами, как это также можно сделать с помощью нейронной сети.Наконец, можно использовать опыт медицинских экспертов. Это неполное, но ценное знание можно интегрировать в систему нечеткой логики благодаря стилю рассуждений системы, аналогичному человеческому. Это значительное преимущество перед искусственной нейронной сетью (ИНС). Системы нечеткой логики более точно имитируют процесс принятия решений, чем ИНС. Ядром нечеткой системы является механизм нечеткого вывода. Знания эксперта или хорошо классифицированные примеры выражаются или передаются в набор «нечетких производственных правил» в форме IF-THEN, что приводит к алгоритмам, описывающим, какое действие или выбор следует предпринять на основе наблюдаемой в настоящее время информации ( 40).

Метод слепого разделения источников (BSS), предложенный в 2001 году Белушрани и др. . (41) — это метод на основе нейронной сети, который разделяет линейную смесь стационарных независимых источников, полученных разными датчиками, с помощью статистических моментов более высокого порядка в алгоритме обучения. В 2004 г. Фарина и др. . (42) обнаружили, что сигналы ЭМГ, генерируемые разными мышцами, могут перекрываться во временной и частотной областях, поэтому классические подходы линейной фильтрации не могут применяться с целью разделения источников.Она сообщила, что предыдущие исследования, направленные на применение подходов BSS к сигналам sEMG, не предоставили никакой проверки производительности и не обсуждали допущения и ограничения метода BSS для анализа сигналов sEMG. Чтобы преодолеть эти проблемы, был применен подход, основанный на пространственных частотно-временных распределениях, для разделения как смоделированных, так и экспериментальных нестационарных сигналов sEMG (42). В таблице показана эффективность диагностики временных, частотных и вейвлет-коэффициентов с использованием искусственных нейронных сетей.

Таблица 2

Диагностика производительности временной области, частотной области и вейвлет-коэффициентов с использованием искусственных нейронных сетей.

Набор функций	Среднее%
Временная область	78,3
Частотная область	62,5
Вейвлет DAU4	66.2
Вейвлет DAU20	59,6
Вейвлет CH	63,3
Вейвлет BL	65,8

Статистика высшего порядка

Статистика высшего порядка (HOS) — это метод анализа и интерпретации характеристик и природы случайного процесса. Предмет HOS основан на теории ожидания (теории вероятностей).Из-за ограничений:

Обнаружение и определение характеристик существующих нелинейностей в сигнале sEMG;
Оценить фазу; и
Точная информация из-за вывода из нормальности. HOS были введены в 1960-х и применялись в 1970-х.

Статистический метод оценки амплитуды и количества новых MUAP был предложен Kanosue et al . В 1974 г. (43). В методе используются моменты второго и четвертого порядка с параметрической моделью элементарных сигналов MUAP.Модели низкого порядка получаются с использованием статистики второго порядка (SOS) и обеспечивают скупое описание реальных данных. В последнее время наблюдается рост интереса к использованию статистики более высокого порядка (HOS). Статистика высшего порядка (HOS) — это метод анализа и интерпретации характеристик и природы случайного процесса. Предмет HOS основан на теории ожидания (теории вероятностей) (1). В 1991 году Гианнакис и Цацанис (44) использовали HOS для анализа сигналов ЭМГ. Согласно Гианнакису и Цацанису, SOS не зависит от фазы, но имеет оценки с низкой дисперсией и, будучи ограниченными линейно-гауссовскими процессами, дает модели, эффективные с точки зрения вычислений и статистики.В 1995 году Яна и др. . (45) обобщил метод оценки форм сигналов MUAP и их частоты без каких-либо предположений для сигналов MUAP. Этот метод был использован как неинвазивный метод для анализа четвертого производственного механизма мышцы. Согласно его теории, H (w) и λ соответственно предоставляют одну форму волны MUAP, а частота ее появления определяется уравнениями 9 и 10.

Согласно уравнению 11, φ (ω) = arg H (ω).φ (ω) оценивается по биспектру с использованием алгоритма оценки фазы. Формы сигналов MUAP можно найти с помощью уравнений (9) — (11). Их исследования показывают, что амплитуда MUAP увеличивается с увеличением веса груза.

С 1987 по 1993 годы такими исследователями, как Никиас, Мендал, Рагхувер и Петропулу, были разработаны методы анализа сигналов на основе HOS для детерминированных и недетерминированных фазовых сигналов, проверки гауссовости и линейности, когерентности и связи сигнала и т. Д. .В 1990-е годы Никиас и др. . (2, 46, 47) обнаружили, что главное преимущество HOS перед SOS состоит в том, что HOS может подавлять гауссов шум при обнаружении, оценке параметров и классификации. Никиас сообщает, что HOS не видит никаких гауссовских процессов; ненулевое измерение HOS может обеспечить проверку степени негауссовости сигнала. Другой особенностью HOS является то, что спектр HOS суммы двух или более статистически независимых случайных процессов равен сумме их индивидуальных спектров HOS, поэтому HOS может извлекать информацию из-за производной от гауссовости и обеспечивает подходящее измерение степени статистической зависимость во временном ряду.Кроме того, биспектр, первый член спектров HOS, несет информацию об амплитуде и фазе, которая позволяет восстанавливать как величину Фурье, так и значение фазы импульсной характеристики системы с ожиданием линейного фазового члена. В 2000 году Капланис и др. . (48) представили свою теорию анализа сигналов пЭМГ с использованием HOS. Согласно их теории, для количественной оценки негауссовости случайного процесса нормализованный биспектр или бикогерентность оценивается в соответствии с уравнением 12:

где, P (.) — спектр мощности.

Проверка гауссовости основана на средней мощности бикогерентности, определенной в уравнении 13, с суммированием, выполняемым по неизбыточной области.

Индекс бикогерентности использовался для характеристики гауссовости сигнала. Результаты показывают, что распределение сигнала пЭМГ сильно негауссово при низком и высоком уровнях силы, тогда как распределение имеет максимальную гауссовость на среднем уровне максимального уровня произвольного сокращения (MVC).Мера линейности сигнала, основанная на выборе погоды или нет, оценка бикогерентности является постоянной, следует обратной схеме с мерой гауссовости. Средняя частота спектра мощности уменьшается с увеличением силы.

В 2004 году Шахджахан Шахид (1) применил HOS для анализа и характеристики сигналов ЭМГ из-за его преимуществ перед SOS. Он предложил «Биспектр линейной системы ». Моделирование биспектра сигнала временного ряда как выходного сигнала линейной системы позволяет применять полезные методы для идентификации и характеристики системы, которая создает выходной сигнал системы.Пусть e (n) будет стационарным случайным сигналом с нулевым средним, применяемым к системе LTI в соответствии с рисунком, частотная характеристика которого равна H (k) (где отклик системы во временной области h (n) , является причинным и стабильный). Предположим, что w (n) является независимым одинаково распределенным случайным гауссовским белым шумом, который представляет системный шум, а x (n) является выходным сигналом системы. Согласно теореме свертки для системы LTI вывод x (n) может быть записан как уравнение 14.

Модель системы LTI.

С помощью бицепстра можно восстановить систему по ее выходному сигналу после восстановления фазовых компонентов системы. Поскольку выходной сигнал системы LTI несет всю информацию о системе плюс шум, при рассмотрении выходных сигналов системы как негауссанового шума можно оценить импульсную характеристику системы с помощью алгоритма восстановления системы.Могут быть разработаны алгоритмы для характеристики входного импульса системы, чтобы можно было получить фактический сигнал ЭМГ от мышцы. По словам Шахджахана Шахида, традиционные алгоритмы реконструкции системы имеют различные ограничения и значительную вычислительную сложность, а многие демонстрируют высокую дисперсию. Наиболее распространенный алгоритм реконструкции системы на основе биспектра был улучшен путем выделения параметра асимметрии. Кроме того, Шахджахан Шахид разработал и применил кепстр из Bispectrum — новую ветвь кепстра — для выполнения реконструкции импульсной функции системы простым в вычислительном отношении способом.Разработанный алгоритм показывает лучшую производительность, чем традиционные алгоритмы. Кепстр биспектра также используется для разработки алгоритма восстановления последовательности входных импульсов системы из выходного сигнала системы LTI. Результаты показали, что ЭМГ покоящихся мышц содержит серию импульсных ПДЕ, пики которых ориентированы по обе стороны от нулевого уровня. Это означает, что в покоящейся мышце двигательные единицы не задействованы. С другой стороны, MUAP обычно ориентированы на одну сторону от нулевого уровня, когда мышца сокращается.На рисунке показан пример необработанного сигнала ЭМГ и его биспектральная кривая.

Пример сигнала ЭМГ и его биспектральной кривой.

Другие методы

Существуют и другие модели, предложенные различными исследователями для обработки сигналов ЭМГ. Некоторые из этих моделей кратко описаны здесь.

В 1969 году Розенфальк (49) математически сформулировал g (z) = 96x ³ e ^-z — 90 на основе экспериментальных работ Людина на межреберной мышце.Нандедкар и Стальберг (50) изменили выражение в 1983 году с g (z) на e (z) = g (2z) , чтобы соответствовать лучшим экспериментальным данным, что привело к e (z) = 768z ^3. e ^-2z — 90. Это принято в качестве внутриклеточного состава по умолчанию для моделирования потенциала действия одного волокна.

Нандердар и Баркхаус (51) предложили в 1992 г. модель, основанную на простом принципе векторного суммирования. Согласно теории Slawnych, Laszlo и Hershler (1990), модель Nandedkar предполагает, что амплитуда MUAP алгебраически складывается для генерации амплитуды комплексного мышечного протенциала (CAMP).Поскольку формы сигналов MUAP не возникают синхронно, это предположение неверно. Если суммировать два MUAP с амплитудой A ₁ и A ₂ , то амплитуда полученного сигнала не равна A ₁ + A ₂ . Другими словами, вклад MUAP в амплитуду CMAP меньше, чем его амплитуда, это явление называется подавлением фазы. Согласно (51) амплитуда их суммы обозначена как A ₁₂ ниже A ₁₊ A ₂ .Это выражается в уравнении 15.

В 1994 г. , Энглхарт и Паркер (52) рассмотрели два типа моделей функции плотности вероятности (pdf) с межимпульсным интервалом (IPI). Последовательность разряда как серия IPI, оценка среднего IPI, дисперсия и функция плотности вероятности (pdf) использовались в качестве дескрипторов активности двигательных нейронов. Функция плотности Гаусса выражается уравнением 16:

, где μ _x — среднее значение, а σ _x ² — дисперсия.

Функция плотности гамма выражается уравнением 17:

где α — параметр местоположения, β — параметр масштаба, ρ — параметр формы, а Γ () — гамма-функция.

Согласно модели, оценки моментов и pdf последовательности нейронных разрядов подвержены смещению, если данные нестационарны. Некоторые факторы, которые могут повлиять на степень стационарности экспериментальных данных IPI, — это продолжительность сокращения, средства создания силы и уровень сокращения.

Аналитическое выражение для миоэлектрического сигнала было получено с использованием модели интегральной частоты импульса и амплитудной модуляции (IPFAM) Zhang et al . (53) в 1995 г. Модель состоит из трех основных элементов: амплитудно-импульсной модуляции (PAM), частотно-импульсной модуляции (PFM) и линейной системы. PAM описывает связь амплитуды ЭМГ с вариациями мышечной силы, PFM описывает вариации сигнала ЭМГ, вызванные изменениями скорости нервных импульсов и линейной системы, p (t), представляет собой сложное действие двигательных единиц. потенциал, включая эффекты рассеивания распространения и тканевой фильтрации.В этой модели потенциал возрастает до тех пор, пока не будет достигнут заранее заданный порог, что приведет к возникновению потенциала действия или события. Таким образом, модель IPFAM включает в себя наиболее важные функции, связанные с генерацией реальных сигналов ЭМГ.

Система реального времени для анализа сигналов ЭМГ была создана Карлссоном и Нистромом в 1995 г. (54). Целью было разработать систему для клинического использования с характеристиками графической обратной связи, гибким выбором параметров, стандартным методом и гибкой обработкой добавлений.Для получения частотно-временного представления сигнала было предложено использовать кратковременное преобразование Фурье. Основным недостатком этого метода было то, что предполагался стационарный сигнал. Даже когда нет произвольного изменения состояния мышц, миоэлектрические сигналы нестационарны просто из-за внутренней физиологии органов.

Модель EMG предложена Duchene и Hogrel (55) в 2000 году. Согласно Duchene и Hogrel, любой новый алгоритм обработки должен быть оптимизирован путем сравнения его результата с исходными значениями параметров, чтобы получить оптимизированный критерий.Эта оптимизация может быть проведена только в том случае, если известны все фактические значения. Только комплексная имитационная модель может помочь выполнить это требование. Потенциал внеклеточного действия рассчитывается после потенциала внутриклеточного действия для моделирования потенциала действия одного волокна. Согласно первоначальной работе де Лоренте (56), потенциал в точке наблюдения [z ₀, y ₀] можно выразить уравнением 18:

, где z и y — осевое и радиальное направления соответственно, S1 и S2 — участки волокна на концах волокна, а r — расстояние между элементами поверхности dS и точка наблюдения.

Гамильтон и Сташук (57) предложили новейшее моделирование клинических сигналов ЭМГ в 2005 году. Согласно предложению, первое требование для моделирования сигналов ЭМГ — создание модели структуры мышцы. Это выполняется в следующие этапы:

Расчет диаметра территории мышечно-двигательной единицы;
MY территориальное расположение центра;
Расположение и назначение оптоволокна;
Обновление территориальных центров МО;
Расчет фактических территориальных центров МО;
Назначение диаметров волокна; и
Назначение расположения нервно-мышечных соединений.

Эта модель уникальна тем, что включает в себя следующее:

Пространственное соотношение между мышечными волокнами, MU, которые они составляют, и морфологией мышц на макроуровне;
Расчеты MUP, объединяющие клинические измерения кончика иглы и обнаруженных канюлей напряжений, вносимых физиологически позиционированными и активированными отдельными волокнами;
Изменчивость обнаруженных MUAP из-за изменчивости задержки передачи NMJ;
Новый механизм рекрутирования MU, полностью основанный на морфологии мышц; и
Клинически реалистичное размещение иглы.

Классификация сигналов ЭМГ

Общей чертой для классификации внутримышечного сигнала ЭМГ является евклидово расстояние между формами волны MUAP. Для клинических интересов основной характеристикой сигнала ЭМГ является количество активных двигательных единиц (MU), формы волны MUAP и статистика времени иннервации. Согласно Wellig и Moschytz (58), определение формы волны MUAP и количества активных MU можно рассматривать как проблему классификации.

Представление синхронизированных по времени и неперекрывающихся MUAP создает мерцание. На мерцание MUAP влияет временной сдвиг дискретизированных сигналов, локальные колебания базовой линии и фоновый шум. На мерцание MUAP также могут влиять все шумы, которые отличаются как от фонового шума, так и от шума, вызванного смещениями. Помимо фонового шума и эффектов смещения, на классификацию влияет белый шум. Если классификация должна выполняться в области вейвлета, следует избегать использования вейвлет-коэффициентов, относящихся к полосам частот, лежащим ниже 150 Гц.Классификация с вейвлет-коэффициентом требует вейвлет-коэффициента ( F _f [m, n] ) для четырех полос частот ( m = 2, 3, 4, 5 ). Эффективность классификации зависит не только от мерцания MUAP от дисперсии внутри класса, но и от расстояния между средними классами. Следовательно, лучший выбор этих четырех частотных диапазонов зависит от преобразования Фурье самих сигналов MUAP. Буалем и Питер (59) предположили, что частотно-временное представление WVD обеспечивает характеристику сигнала с высоким разрешением в частотно-временном пространстве и хорошие характеристики подавления шума.Эта теория может быть очень полезна для классификации сигналов ЭМГ. Для классификации паттернов ЭМГ используется параметрическая модель AR. В 1991 году Чжан и др. . (60) извлекли и сравнили два типа характеристик на основе обработки сигналов с целью классификации паттернов ЭМГ. Двумя характеристиками были коэффициенты параметрических моделей AR и компоненты частотных спектров Фурье. Метод показал лучшие результаты при описании линейных огибающих (LE) ЭМГ.

В 1995 году Христодулу и Паттихис (61) предложили, чтобы процедура классификации с использованием ИНС проводилась в три этапа:

На первом этапе применяется обучение без учителя на основе одномерной самоорганизующейся карты признаков и конкурентного обучения.
На втором этапе, чтобы улучшить производительность классификации, применяется метод обучения с самоконтролем, квантование вектора обучения.
На третьем этапе происходит фактическая классификация.

Классификация реальных данных ЭМГ на их составляющие Потенциал действия двигательного блока часто является сложной задачей из-за изменчивости формы сигнала MUAP, дрожания потенциалов одиночного волокна и суперпозиции MUPA.Согласно Христодулу и Паттичису, ИНС представляется привлекательной для решения такой проблемы из-за их способности принимать и создавать сложные границы классификации. На рисунке 6 показана стратегия классификации ЭМГ с использованием подхода ИНС.

Стратегия классификации ЭМГ с использованием подхода ИНС.

DRNN, предложенный Чаном и др. . (40) гораздо более адаптируется к временной обработке, чем классическая сеть прямого распространения, которая больше предназначена для задач классификации.Их результат показывает, что он успешно идентифицирует сложное отображение между двухполупериодными выпрямленными сигналами ЭМГ и траекторией верхних конечностей. Процесс обучения и результаты классификации метода нечеткой логики Черона и др. . (39) превосходят подходы на основе нейронных сетей; прежде всего в том, что нечеткая система дает более последовательные результаты классификации и нечувствительна к перетренированию. Типичная точность классификации ЭМГ приведена в таблице.

Таблица 3

Типичный уровень точности классификации ЭМГ.

Метод	Кучность
Коэффициенты AR	99%
Нейронные сети	84%
Нечеткая система	85%

Оценка количества моторных агрегатов (MUNE)

Точная оценка шаблонов MUAP при наличии фоновой активности ЭМГ и шума приборов является важным требованием количественного клинического анализа ЭМГ, особенно если используется декомпозиция сигнала ЭМГ.MUNE — это процедура, используемая для оценки количества моторных аксонов, подключенных к мышце. Все методы MUNE основаны на предположениях, которые должны быть выполнены для получения достоверной оценки.

В 1971 году МакКомас предложил простой нейрофизиологический метод оценки количества двигательных единиц в мышце (62). Максимальный биоэлектрический ответ мышцы регистрировали с помощью пЭМГ после сверхмаксимальной электрической стимуляции нерва мышцы. Затем максимальный отклик ЭМГ был разделен на оценку среднего отклика одной двигательной единицы.Результатом была оценка количества ответов отдельных двигательных единиц, которые составили максимальный ответ ЭМГ.

По данным Сташука и др. . (63) количество двигательных единиц в мышце можно оценить путем деления значений параметров, связанных с размером, измеренных от максимальной М-волны, на соответствующие значения параметров, измеренные на основе среднего потенциала действия двигательных единиц, обнаруживаемого на поверхности (S-MUAP). Точность оценки зависит от того, насколько репрезентативен средний S-MUAP для популяции S-MUAP, которые внесли вклад в максимальную M-волну.Было показано, что ответы F-Wave представляют полный диапазон размеров S-MUAP. Была разработана автоматизированная система для получения максимальной M-волны, для извлечения выборки ответов F-волны, для вычисления среднего S-MUAP и для оценки количества MU в мышце.

В 1998 г. Zhengquan Xu и Shaojun Xiao (64) представили метод оценки среднего и стандартного отклонения межимпульсных интервалов (IPI) отдельных последовательностей MUAP. Параметры срабатывания оцениваются путем взвешенного сопоставления наблюдаемой функции плотности вероятности IPI и моделируемой функции.Взвешенная функция используется для аппроксимации достоверности данных IPI, чтобы вся достоверная информация, предоставляемая данными IPI, использовалась в максимально возможной степени. По этой причине метод может обеспечить надежные оценки, даже если поезда MUAP извлекаются со значительными ошибками. Таким образом, этот метод очень полезен для оценки статистики стрельбы наземной ЭМГ, когда отдельные поезда MUAP трудно точно идентифицировать.

Учитывая, что MUAP возникает на некотором расстоянии ниже стандартного электрода sEMG, основные формы поверхностных MUAP в идеале могут быть представлены только очень небольшим количеством форм сигналов или вейвлет-функций.Основываясь на этом определении, Ping и Rymer (65) в 2003 году оценили способы оценки количества MUAP, присутствующих в стандартных записях поверхностной ЭМГ, с использованием методов сопоставления на основе вейвлетов для идентификации случаев MUAP. Причина этого подхода заключается в том, что оценки количества MUAP, вероятно, будут более точным отражением нейронной команды для мышцы. Методы согласования вейвлетов с использованием еще более селективного поверхностного электрода могут правильно оценить количество MUAP в сигналах поверхностной ЭМГ при более высоких уровнях силы.Однако максимальное количество MUAP, правильно оцененное в поверхностной ЭМГ, не может быть значительно увеличено.

Недавно, в 2005 году, Major и Jones (66) использовали эту модель для моделирования четырех техник MUNE (инкрементная стимуляция, пересмотренная инкрементальная стимуляция, многоточечная стимуляция и усреднение, запускаемое спайками) и сравнили надежность каждого из них. Они также сравнили относительную полезность использования ЭМГ по сравнению с силой в качестве измерения выходной мощности мышцы. Использование моделей позволяет детально протестировать методологические допущения в различных техниках MUNE, что приведет к более точному и надежному методу выполнения MUNE.Это приведет к более ранней диагностике и улучшенной оценке лечения пациентов с нервно-мышечными заболеваниями. Основной принцип, лежащий в основе четырех методов MUNE, которые они моделировали, — это деление общего мышечного ответа на расчетный средний ответ одиночной двигательной единицы (SMUP). Мышечные реакции можно измерить с помощью ЭМГ или силы. Поверхностный ЭМГ-ответ нескольких двигательных единиц на электрический стимул, приложенный к нерву, известен как составной потенциал действия мышцы (CMAP). Таким образом, расчетное количество функциональных двигательных единиц в мышце (или группе мышц) определяется уравнением 19.

Аппаратные модели

В связи с передовым развитием биомедицинской науки применение биомедицинских инструментов становится важным в повседневной жизни. В последнее время большое значение приобретает разработка специализированных интегральных схем для биомедицинских инструментов. Для разработки протезов рук для людей с ограниченными возможностями внедрено различное оборудование. Аппаратные микросхемы также были разработаны для фильтрации сигнала ЭМГ для получения точного сигнала для управления протезом руки и других приложений, таких как распознавание захвата и взаимодействие человека с компьютером.

Микропроцессорная система для идентификации миоэлектрического сигнала, предложенная Graupe et al . (67) основан на микропроцессоре 8080 Intel Corporation, который представляет собой 8-битный параллельный центральный процессор. Он изготовлен на одной микросхеме крупномасштабной интеграции (LSI) с использованием N-канальных кремниевых затворов и представлен в 40-контактном двухрядном керамическом корпусе, имеющем время инструкции 2 мкс. Затем микропроцессор сопрягается со своими портами ввода-вывода и с полупроводниковой памятью размером 4 Кбайт.Кроме того, для увеличения скорости микропроцессор сопряжен с блоком аппаратного умножения на основе модулей умножителя 4×2 бит Fairchild 9344, где время умножения составляет 350 нс против 1 мкс в самом микропроцессоре.

Микросхема аналогового процессора может быть разработана для обработки физиологических сигналов. Поскольку сигнал ЭМГ имеет характеристики очень низкой амплитуды напряжения и несет в себе низкочастотный синфазный шум, Йен и др. . (68) интегрировали инструментальный усилитель, каскад регулировки усиления и фильтры в микросхему для обработки сигнала ЭМГ с получением соответствующей амплитуды и ограниченной полосы пропускания.Он разделен на три части: блок обработки аналоговых сигналов, блок беспроводной передачи данных и блок цифровой обработки. Их исследования были сосредоточены на конструкции системы передачи. Благодаря концепции системы на кристалле, микросхема достигла целей низкой стоимости, низкого энергопотребления и минимизации площади компоновки.

Для улучшения жизни людей, потерявших руку, протезы рук существуют уже давно. Для миоэлектрического протезирования руки был реализован чип Evolvable Hardware (EHW).Чип EHW для автономного мобильного робота и миоэлектрической искусственной руки был также разработан в апреле 1998 года, чтобы служить готовым устройством для оценки аппаратного обеспечения на уровне ворот. Чип состоит из трех компонентов: 1) PLA; 2) аппаратные средства GA с памятью хромосом 2K слов и памятью обучающих шаблонов 2K слов; и 3) 16-битное ядро ЦП 33 МГц (NEC V30; совместимость с 8086). Произвольные логические схемы можно динамически реконфигурировать на компоненте PLA в соответствии с хромосомами, полученными аппаратным обеспечением GA.Ядро ЦП взаимодействует со средой микросхемы и при необходимости поддерживает вычисления пригодности. Размер аппаратного обеспечения GA, без учета памяти, составляет около 16K гейтов. Что касается размера ворот, это почти одна десятая от 32-разрядного ядра процессора (например, NEC V830). Однако генетические операции, выполняемые этим чипом, в 62 раза быстрее, чем на Sun Ultra2 (200 МГц). Чип реализован Kajitani et al . В 1999 (69) состоит из аппаратного обеспечения GA (генетического алгоритма), реконфигурируемой аппаратной логики, памяти хромосом, памяти обучающих данных и 16-битного ядра процессора (NEC V30).Миоэлектрические протезы рук управляются сигналами, генерируемыми мышечными движениями. Предлагаемая микросхема EHW состоит из семи функциональных блоков, блока GA, блока PLA (2 массива), центрального процессора, файла регистров, генератора случайных чисел, памяти хромосом и памяти обучающих данных. Рабочий процесс микросхемы EHW можно разделить на два этапа. Первый этап — создание двух детей и этап оценки, а второй этап — этап «выбора двух хромосом». GA адаптивно реализует схему на PLA в контроллере EHW.

В 2001 году Торресен описал двухэтапную инкрементную оценку контроллера протеза руки, для которого требуется ЦП с плавающей запятой или микросхема нейронной сети (70). Используя EHW на уровне ворот, можно обеспечить гораздо более компактное исполнение, что делает его более удобным для установки внутри протеза руки. Такой сложный контроллер, вероятно, можно было бы спроектировать только путем адаптации контроллера к каждому конкретному пользователю. Он состоит из ворот И, за которыми следуют ворота ИЛИ. Одна из основных проблем в развитии аппаратной системы заключается в том, что, по-видимому, существует ограничение на длину строки хромосомы.Для представления сложной системы обычно требуется длинная строка. По мере увеличения строки генетическим алгоритмам (ГА) требуется большое количество поколений. Основное преимущество метода заключается в том, что эволюция не выполняется за одну операцию над всем изменяемым аппаратным блоком; вместо этого он выполняется снизу вверх. Архитектура контроллера протеза руки, основанная на цифровых воротах, показана на рисунке. . Он состоит из одной подсистемы для каждого из шести движений протеза.В каждой подсистеме двоичные входы x ₀. . . x ₁₅ обрабатываются несколькими разными блоками, начиная с блока И-ИЛИ. Это слой вентилей И, за которым следует слой логических элементов ИЛИ. Каждый вентиль имеет одинаковое количество входов, и их можно выбрать два, три или четыре. Выходы логических элементов ИЛИ направляются в Селектор. Этот блок выбирает, какие из этих выходов будут подсчитаны последующим счетчиком. То есть для каждого нового входа счетчик считает, что количество выбранных выходов равно «1» из соответствующего блока И-ИЛИ.Наконец, детектор максимума выводит счетчик, соответствующий одному конкретному движению, имеющему наибольшее значение. Каждый выход датчика Max Detector подключен к соответствующему двигателю протеза. Если счетчик, имеющий наибольшее значение, соответствует правильному движению руки, вход был правильно классифицирован.

Архитектура контроллера протеза руки, основанная на цифровых воротах.

В ЭМГ-сигнале от электрически стимулированной мышцы обычно существуют два типа артефактов: артефакты стимуляции и M-волна.В 2000 году Писгуд и его исследователи (71) предположили, что М-волна является стационарной, и поэтому использовали фиксированный гребенчатый фильтр. Но M-волна явно является нестационарным сигналом в статистическом смысле, в основном из-за того, что ее временные изменения зависят от многих факторов, таких как интенсивность стимуляции, утомляемость, уровень сокращения мышцы и т. Д. Адаптивный прогноз. фильтр ошибок (PEF), основанный на алгоритме Грама-Шмидта (GS), представлен в 2004 г. Yeom et al . (72) для подавления М-волн.Представленный фильтр реализован на программируемой вентильной матрице (FPGA). Реализация выполняется с использованием 6-го PEF ^{-го порядка} с использованием микросхемы FPGA Xilinx XC2S200pq208-6. Дизайн был синтезирован с использованием Xilinx ISE 5.2i и проверен с помощью ModelSim XE 5.6a. Одним из основных преимуществ аппаратного разделения вычислений корреляции и фильтрации является то, что система фильтрации не связана со сложным конечным автоматом. На рисунке показана схема основного процессора, реализованного на ПЛИС.М-волны должны быть удалены, чтобы использовать произвольную ЭМГ от электрически стимулированной мышцы. Предлагаемая система подавления M-волн, основанная на GS PEF, не только эффективна для устранения периодических сигналов, таких как M-волны, но также подходит для реализаций FPGA, чем традиционный линейный PEF (72).

Схема блока обработки ядра, реализованного на ПЛИС.

Приложения EMG

ЭМГ-сигналы могут использоваться для различных приложений, таких как клинические / биомедицинские приложения, разработка микросхем EHW, взаимодействие человека с машиной и т. Д.Клиническое применение ЭМГ в качестве диагностического инструмента может включать нервно-мышечные заболевания, оценку боли в пояснице, кинезиологию и нарушения моторного контроля. Сигналы ЭМГ могут быть использованы для разработки чипа EHW для управления протезами руки. Распознавание захвата (73) — это усовершенствованное приложение для управления протезом руки.

ЭМГ можно использовать для определения изометрической мышечной активности (типа мышечной активности, которая не переводится в движение). Эта функция позволяет определить класс незаметных неподвижных жестов для управления интерфейсом незаметно и без нарушения окружающей среды.Устройство для этой цели включает в себя усилитель с высоким входным сопротивлением, подключенный к электродам, фильтр сглаживания, микроконтроллер для выборки и обработки сигнала ЭМГ и модуль связи Bluetooth для передачи результатов обработки. При обнаружении активации контроллер отправляет сигнал по беспроводной сети на основной носимый процессор, например на мобильный телефон или КПК. Используя EMG, пользователь может тонко реагировать на сигналы, не нарушая своего окружения и не касаясь интерфейса руками.Контроллер EMG не занимает рук пользователя и не требует от него работы; следовательно, это « без помощи рук, » (74).

Интерактивные компьютерные игры предлагают еще одно интересное применение интерфейсов на основе биосигналов. Игровая система будет иметь доступ к сигналам частоты пульса, кожно-гальванической реакции и движению глаз, чтобы игра могла реагировать на эмоциональное состояние игрока или угадывать его или ее уровень осведомленности о ситуации, отслеживая движения глаз. Интерактивный игровой персонаж может реагировать на пользователя, который смотрит или смотрит вокруг, в зависимости от обстоятельств.Такое использование отслеживания взгляда проще, чем использование глаз в качестве точного указывающего устройства, что затруднительно, поскольку глаза постоянно исследуют окружающую среду и не могут служить надежным ориентиром для указателя на экране. Чтобы обеспечить больше удовольствия и стратегии, в файтингах обычно возможны два стиля атаки. Один из них — слабая атака, а другой — сильная атака. Обычными устройствами ввода для боевых действий являются джойстик и джойстик . Они используют палку для перемещения персонажа и кнопку для выполнения определенного типа атаки, например, удара руками или ногой.Чтобы совершить сильную атаку, пользователь должен ввести сложную последовательность клавиш, которая затрудняет выполнение этого движения, тем самым достигая баланса между двумя типами атаки. Хотя эти устройства дешевы и просты в использовании, у них есть недостатки. Эти интерфейсы не интуитивно понятны для управления движением человека во время боя, и пользователю нужно многое запомнить, например, значение кнопки и последовательность ввода для сильного атакующего движения. Устройство интерфейса человек-компьютер, разработанное для игры в жанре файтинг, « Muscleman», , было разработано Д.Г. Пак и Х. К. Ким в Корее. Игровые персонажи обычно изображаются в изометрическом сжатии рук, что выражает концентрацию силы, чтобы совершить сильную атаку, как огненный шар (75).

Для измерения силы изометрического сокращения мышц использовалась поверхностная ЭМГ. Кроме того, для получения более точной информации о движении предплечья пользователя в игровой системе установлен акселерометр. Анализируя запись данных об ускорении, полученную от акселерометра, можно узнать, в каком направлении движется предплечье.Кроме того, возможна классификация атакующего движения в таких случаях, как то, было ли движение прямым ударным движением или движением верхнего удара. Беспроводная передача используется, чтобы не мешать движению пользователя. Приняв беспроводную передачу, этап игры может быть увеличен практически без ограничений в пространстве. На рисунке показана блок-схема системы « Muscleman».

Блок-схема системы «Muscleman».

В Центре исследований вооружений НАСА в Моффетт-Филд, Калифорния, расширение Human Senses Group использует интерфейсы систем биоконтроля.Они использовали сигнал ЭМГ / ЭЭГ в своей программе исследований взаимодействия человека с системами полета. Группа стремится продвигать человеко-машинные интерфейсы, напрямую подключая человека к компьютеру через электрическую нервную систему человека. Это исследование, основанное на сигналах ЭМГ и ЭЭГ, применяет систему распознавания образов для интерпретации этих сигналов как команд компьютерного управления. Эти исследователи НАСА использовали сигнал ЭМГ, чтобы заменить механические джойстики и клавиатуры. В качестве примера они разработали метод пилотирования высокоточного имитатора полета транспортного самолета с использованием джойстика на основе ЭМГ.На рисунке показано управление полетом с использованием технологии EMG. Виртуальный джойстик приводился в действие через повязку, имплантированную с восемью электродами, подключенными к датчикам, когда пилот жестом приземлял самолет. Пилот также мог совершить аварийную посадку моделируемого самолета, который был поврежден. Чарльз Йоргенсен, глава лаборатории нейроинженерии Эймса НАСА, утверждает, что это принципиально новый способ общения с машинами. Его исследовательская группа отходит от идеи управления машинами с помощью рычагов и ручек.Вместо этого они планируют, чтобы машины реагировали непосредственно на человеческие жесты. Помимо управления самолетом, эта технология может также помочь астронавтам в громоздких скафандрах управлять электроинструментами, используемыми для работы вне космического корабля, например, при ремонте или строительстве. Более амбициозная идея для реконфигурируемых самолетов и другой транспортной техники — виртуальная носимая кабина или командный центр. Военно-воздушные силы США и другие военные подразделения все чаще используют беспилотные автомобили для миссий по наблюдению.Одним из способов управления этими системами с места является носимая кабина. Можно использовать носимый компьютер с беспроводной связью и защитными очками, а затем использовать жесты на основе ЭМГ для управления переключателями и ручками управления, необходимыми для полета. Бесконтактные датчики ЭМГ, вшитые в полевую униформу, могли затем определять движения, когда действующий пилот делал вид, что манипулирует управляющими сигналами. Космическое приложение могло позволить космонавтам печатать на компьютере, несмотря на то, что они были ограничены скафандром. Если во время долгосрочной космической миссии произошла авария с разгерметизацией, и астронавтам потребовался доступ к бортовым компьютерам, они могли бы использовать электроды ЭМГ в своих скафандрах для имитации компьютерного интерфейса (76).

Распознавание глухой речи — Mime Speech Recognition — распознает речь, наблюдая за мышцами, связанными с речью. Он основан не на голосовых сигналах, а на ЭМГ. Он будет реализовывать беззвучное общение, что является новым стилем общения. Поскольку голосовые сигналы не используются, его можно применять в шумной среде; он может поддерживать людей без голосовых связок и людей с афазией (77).

Связь с компьютером посредством определенных мышечных сокращений позволит выполнять все виды управляемых компьютером действий с помощью ЭМГ.Сокращения мышц могут быть надежно обнаружены, почти нечувствительны к любому виду шума, поэтому интерфейсное устройство, основанное на мышечном тонусе, также может использоваться для управления движущимися объектами, такими как мобильные роботы или электрическое кресло-коляска, что может быть большим подспорьем. для людей с ограниченными возможностями. Конечно, это могло бы стать альтернативой для здоровых людей, а также для управления домашними развлекательными устройствами. Постоянный поток сигналов ЭМГ, связанных с любой произвольной мышцей водителя-коляски, отслеживается и сводится к потоку событий сокращения.Уменьшенный поток влияет на внутреннее состояние программы, которое преобразуется в соответствующие команды, понятные электронике кресла-коляски. Стандартный способ управления электрическим инвалидным креслом включает использование одной руки для управления каким-то двумерным джойстиком.

Обсуждение

Исследование показывает, что двухпороговые детекторы лучше однопороговых из-за их более высокой вероятности обнаружения. Они также позволяют пользователю установить связь между ложной тревогой и вероятностью обнаружения с большей степенью свободы, чем однопороговые.Разложение сигнала ЭМГ путем согласования вейвлет-спектра показывает, что этот метод точен, надежен и быстр. Этот метод очень полезен при изучении механизмов управления моторикой на уровне SMU. С другой стороны, нелинейный метод декомпозиции оптимизации LMS на основе HOS также надежен в бесшумном случае. Тестирование на различных уровнях аддитивного гауссовского шума показало, что хорошо известная устойчивость HOS приводит к удовлетворительным результатам также в шумной среде. Для обработки сигналов EMG WT является альтернативой другим частотно-временным представлениям.Преимущество WT в том, что он линейный, что дает представление с несколькими разрешениями. Кросстермы не влияют на WT при работе с многокомпонентными сигналами. Мы видим, что основным недостатком SFT является то, что предполагается наличие стационарного сигнала. Спектр совместной плотности, полученный с помощью распределения Вигнера-Вилля, демонстрирует очень хорошие свойства локализации и, как правило, сосредоточен вокруг мгновенной частоты сигнала. Недостаток WVD в том, что он очень шумный. Хотя Чой-Вильямс снижает помехи, он не удовлетворяет всем другим желаемым свойствам частотно-временного распределения.Изучая свойства систем нечеткой логики, мы обнаруживаем, что противоречия в данных допускаются, что является преимуществом. Также ясно, что с помощью обучаемых нечетких систем можно обнаруживать закономерности в данных, которые нелегко обнаружить другими методами, как это также можно сделать с помощью нейронной сети. В результате системы нечеткой логики более точно имитируют процесс принятия решений, чем ИНС. Статистические методы высшего порядка (HOS) используются для анализа сигнала ЭМГ. Это возможно благодаря уникальным свойствам HOS, которые можно применять к случайным временным рядам.Исследование показывает, что гауссовский шум можно подавить с помощью биспектра или спектра третьего порядка. Более того, он несет информацию как об амплитуде, так и о фазе, которую можно использовать для восстановления импульсной функции системы и входной импульсной последовательности из линейного не зависящего от времени (LTI) выходного сигнала системы. Основное преимущество HOS перед SOS заключается в том, что HOS может подавлять гауссов шум при обнаружении, оценке параметров и классификации. Поскольку HOS не учитывает какой-либо гауссовский процесс, ненулевое измерение HOS может обеспечить проверку степени негауссовости сигнала.Сводка основных методов приведена в таблице.

Таблица 4

Краткое изложение основных методов.

Метод	Преимущество / Недостаток
Двухпороговое обнаружение	Двухпороговые детекторы лучше однопороговых из-за более высокой вероятности обнаружения. Позволяет пользователю использовать связь между ложной тревогой и вероятностью обнаружения с большей степенью свободы, чем однопороговые.
Вейвлет-преобразование	Альтернатива другим частотно-временным представлениям. WT является линейным, что дает представление с несколькими разрешениями. Кросстермы не влияют на WT при работе с многокомпонентными сигналами. Основным недостатком SFT является то, что предполагается наличие стационарного сигнала.
Распределение Вигнера-Вилля	Спектр совместной плотности, полученный с помощью распределения WV, показывает очень хорошие свойства локализации. Обычно она сосредоточена вокруг мгновенной частоты сигнала. Недостаток в том, что он очень шумный.
Метод Чоя-Вильямса
Искусственные нейронные сети (ИНС)	Сеть может научиться отображать набор входов на набор выходов.В данных можно обнаружить закономерности, которые нелегко обнаружить другими методами. ИНС — это не только прогресс в распознавании сигналов MES в реальном времени, но также он сокращает обучение субъектов до минимума
Fuzzy Logic	Противоречия в данных допустимы. В данных можно обнаружить закономерности, которые нелегко обнаружить другими методами. Системы нечеткой логики более точно имитируют процесс принятия решений, чем ИНС.
Статистика высшего порядка (HOS)	(HOS) методы могут использоваться для анализа сигнала ЭМГ из-за его уникальных свойств, применяемых к случайным временным рядам. Биспектр или спектр третьего порядка имеет преимущество подавления гауссовского шума. Он несет информацию как о величине, так и о фазе, которую можно использовать для восстановления импульсной функции системы и входной импульсной последовательности из линейного не зависящего от времени (LTI) выходного сигнала системы. HOS слеп к любому виду гауссовского процесса, ненулевое измерение HOS может обеспечить тест степени негауссовости сигнала.

Если требуется количественное соотношение между сигналом ЭМГ и силой, то сокращение должно быть изометрическим. Однако даже при этом ограничении связь между силой и сигналом ЭМГ остается проблематичной. Принято считать, что, когда сигнал ЭМГ достаточно сглажен, взаимосвязь является монотонной, но линейность, по-видимому, различается для разных мышц (при условии, что нет технических и других мешающих факторов, таких как перекрестные помехи).Однако, поскольку амплитуда сигнала поверхностной ЭМГ является случайной величиной, мгновенное значение амплитуды не является монотонным по отношению к значению силы. Кроме того, оценка амплитуды сигнала будет изменяться в зависимости от силы из-за внутренних анатомических и физиологических факторов. На рисунке показано соотношение силы и сигнала ЭМГ.

Соотношение нормализованной силы и сигнала ЭМГ для трех разных мышц.

Данные были сильно сглажены с шириной окна 2 с.Обратите внимание на разницу в линейности взаимоотношений между мышцами (78).

Физиологи привыкли использовать выходное усилие мышцы в качестве показателя мышечного утомления. В частности, точка, в которой сокращение больше не может поддерживаться (точка отказа), обычно обозначается как точка, в которой мышца утомляется. Этот подход подразумевает, что утомление возникает в определенный момент времени; понятие, которое несовместимо с концепцией усталости, принятой инженерами и учеными-физиками.На рисунке показан сигнал ЭМГ в виде индекса усталости.

Схематическое объяснение спектрального изменения, которое происходит в сигнале ЭМГ во время длительных сокращений.

Индекс мышечной усталости представлен средней частотой спектра (78).

При рассмотрении аппаратных реализаций мы понимаем, что, хотя реконфигурируемые аппаратные устройства, такие как FPGA и PLD, быстро распространяются, а полезность реконфигурируемого оборудования получает все большее признание, реконфигурация в FPGA не является автономной и требует вмешательства человека.Таким образом, EHW указывает на новое направление в реконфигурируемом оборудовании, выходящем за рамки FPGA.

Агентство национальной безопасности Центральная служба безопасности> Чем мы занимаемся> Разведка сигналов

Агентство национальной безопасности отвечает за предоставление внешней разведки сигналов (SIGINT) политикам и вооруженным силам нашей страны. SIGINT играет жизненно важную роль в нашей национальной безопасности, предоставляя лидерам Америки важную информацию, необходимую им для защиты нашей страны, спасения жизней и продвижения U.С. Цели и союзы в глобальном масштабе.

Что такое SIGINT?

SIGINT — это разведывательные данные, полученные на основе электронных сигналов и систем, используемых иностранными целями, таких как системы связи, радары и системы вооружения. SIGINT дает нашей стране возможность узнать о возможностях, действиях и намерениях иностранных противников.

Миссия

SIGINT АНБ конкретно ограничена сбором информации о международных террористах и иностранных державах, организациях или лицах.АНБ производит разведывательные данные в ответ на формальные требования, предъявляемые теми, у кого есть официальная потребность в разведданных, включая все департаменты исполнительной власти правительства Соединенных Штатов. Информацию о том, как АНБ защищает право американцев на неприкосновенность частной жизни, см. В разделе часто задаваемых вопросов.

Карьера в SIGINT

Миссия SIGINT должна идти в ногу с достижениями в области высокоскоростных многофункциональных технологий современной информационной эпохи. Постоянно увеличивающийся объем, скорость и разнообразие сегодняшних сигналов делают получение актуальной и своевременной разведывательной информации для военного командования и лиц, определяющих национальную политику, более сложной и интересной, чем когда-либо.Несмотря на то, что современные телекоммуникационные технологии создают серьезные проблемы для SIGINT, многие языки, используемые в странах и регионах мира, которые представляют интерес для наших военных и национальных лидеров, требуют, чтобы АНБ также поддерживало широкий спектр языковых возможностей. Действительно, успешный SIGINT зависит от навыков языковых профессионалов, математиков, аналитиков и инженеров, и это лишь некоторые из них.

Критическое мышление и жизнеспособность, необходимые для достижения наших стратегических целей, зависят от разнообразия сотрудников, различных точек зрения и полностью инклюзивной среды.АНБ имеет сильную традицию нанимать преданных своему делу высококвалифицированных людей, глубоко приверженных обеспечению безопасности нации. Хотя технологии, очевидно, останутся ключевым элементом нашего будущего, АНБ признает, что технология хороша ровно настолько, насколько хороши люди, которые ее создают, и люди, которые ее используют.

Приоритет активного транзитного сигнала | Национальная ассоциация работников городского транспорта

ПРИМЕНЕНИЕ И КОНТЕКСТ

Там, где сигналы являются основным источником задержки для транзита, особенно когда задержка сигнала составляет значительную часть задержки транзита даже в то время или в местах, когда перегрузка трафика не является основной проблемой.Для работы TSP транзитные транспортные средства должны иметь возможность достигать сигнала либо с выделенной полосой движения, либо с проезжей части, либо используя свободную полосу движения.

Коридоры с относительно длинными циклами сигналов или относительно большими расстояниями между сигналами являются хорошими кандидатами для активного TSP.

Конкретные перекрестки с длинными сигнальными циклами или перекрестки с перекрестком улиц и проезжающие по остальной части коридора обеспечивают значительные преимущества.

Там, где транзитные маршруты поворачивают, активный TSP может продлить время фазы поворота или повторно обслужить фазу поворота, чтобы обеспечить свободную полосу поворота и дополнительное время фазы для медленных маневров.

Стратегии условного TSP проще всего реализовать с интервалом от умеренного до длительного, что позволяет циклу сигнала постепенно возвращаться к своему неприоритетному времени. В высокочастотных коридорах решите, следует ли предоставлять приоритет сигнала в каждом сигнальном цикле или только для опаздывающих транспортных средств.

Подробнее +

В большинстве приложений, когда транспортное средство получает приоритетную фазу (~ 10 секунд), выделенное время восстанавливается путем вычитания времени из четырех последующих циклов.Если интервалы слишком короткие, сигнальный цикл никогда не может быть восстановлен и может вызвать нежелательную задержку.

Гарриет Р. Смит, П. Брендон Хемили и Миомир Иванович. Приоритет транзитного сигнала (TSP): Руководство по планированию и внедрению. ITS America, Вашингтон, округ Колумбия: 2005.

Для BRT и LRT, которые часто используют более крупные транспортные средства для увеличения расстояния и снижения затрат на маршрутах с высокой пропускной способностью.

При срабатывании сигналов следует учитывать безусловный приоритет или приоритет сигнала.

ПРЕИМУЩЕСТВА

Active TSP может значительно сократить транзитную задержку. В некоторых случаях время в пути сократилось примерно на 10%, а задержка на целевых перекрестках сократилась до 50%.

Подробнее +

Применение

TSP с использованием технологии AVL продемонстрировало сокращение общего времени поездки на автобусе в часы пик на 4–15% в Миннеаполисе. Приложения в Портленде, Сиэтле и Лос-Анджелесе отметили сокращение времени в пути на 8–10%.

Цзя Ху, Парк Бёнкю (Брайан) и А.Эмили Паркани. Приоритет транзитного сигнала с технологией подключенных транспортных средств . Отчет об исследованиях в области транспорта 2418, Журнал Совета по исследованиям в области транспорта, Вашингтон, округ Колумбия: 2014 г.

В ряде исследований внедрения TSP на трамвайных маршрутах в Торонто было зафиксировано значительное сокращение времени в пути, вплоть до 50% сокращения задержек на некоторых перекрестках. Такие факторы, как прекращение выбора площадки, частота обслуживания и количество пассажиров, а также отделение от движения, повлияли на эффективность TSP в сокращении спотовых задержек.

Данахер, Алан Р. Преференциальные режимы проезда в автобусах и железных дорогах при смешанном движении . TCRP Synthesis 83, Транспортный исследовательский совет, Вашингтон, округ Колумбия: 2010.

TSP эффективен на перекрестках с обычно длинными очередями или на транзитных маршрутах с задержками. TSP наиболее эффективен на перекрестках с дальней остановкой или без остановки, позволяя автобусу покинуть перекресток, не дожидаясь сигнала

СООБРАЖЕНИЯ

Полезность приоритета сигнала зависит как от геометрических, так и от эксплуатационных факторов, таких как тип транспортного средства, общий объем и пропускная способность трафика, интервал между сигналами и длина цикла.

Часть 6. Применение специальных сигналов

Страница не найдена — АВТОШКОЛА «ВОА»

3. Применение специальных сигналов ПОСТАНОВЛЕНИЕ Правительства РФ от 23.10.93 N 1090 «О ПРАВИЛАХ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ»

Ответы на Билеты ПДД по теме «Применение специальных сигналов»

Применение специальных сигналов, Часть 1:

3. Применение специальных сигналов | SPEEDCAM.ONLINE

ПДД РФ Применение специальных сигналов

Применение специальных сигналов. Глава 3 ПДД

FHWA — MUTCD — Издание 2003 г., редакция 1, глава 4J

Раздел 4J.01 Заявление сигналов управления полосой движения

Раздел 4J.02 Значение индикации контрольного сигнала движения по полосе

Раздел 4J.03 Проектирование сигналов управления полосой движения

Раздел 4J.04 Эксплуатация сигналов управления полосой движения

Специальный выпуск: энтропия в применении биомедицинских сигналов

Руководство для начинающих по цифровой обработке сигналов (DSP) | Дизайн-центр

Что такое DSP?

3 причины, почему обработка сигналов — это карьера будущего

обнаружение, обработка, классификация и приложения

Реферат

Введение

Материалы и методы

Таблица 1

Таблица 2

Таблица 3

Обсуждение

Таблица 4

Агентство национальной безопасности Центральная служба безопасности> Чем мы занимаемся> Разведка сигналов

Что такое SIGINT?

Карьера в SIGINT

Приоритет активного транзитного сигнала | Национальная ассоциация работников городского транспорта

ПРИМЕНЕНИЕ И КОНТЕКСТ

ПРЕИМУЩЕСТВА

СООБРАЖЕНИЯ

Добавить комментарий Отменить ответ