ЧАСТИНА І

1. Реєстрація біомедичних сигналів та їх підготовка до подальшої обробки

1.1. Ознайомитися з методичним, інформаційно-алгоритмічним та технічним забезпеченням системи ЕКГ ВР, її структурно-функціональною схемою.

1.2. Для кожної з бригад, використовуючи 3 стандартні відведення за Ейнтховеном, зареєструвати кардіосигнал у системі ЕКГ ВР протягом 5 хвилин.

1.3. Підготувати дані для подальшої цифрової обробки електрокардіосигналів у середовищі MATLAB шляхом формування ансамблів кардіоциклів, синхронізованих за R зубцем.

1.4. Отримати усереднений кардіоцикл Sa, використовуючи матрицю Ms – ансамбль кардіоциклів, синхронізованих за R зубцем.

2. Побудова математичної моделі біомедичного сигналу та її порівняння з реальним сигналом

2.1. Отримати модель експериментального електрокардіосигналу, взявши за параметри моделі значення амплітуд зубців P, Q, R, S, T та тривалостей інтервалів усередненого кардіоциклу з п.1.4 (рис. 2.11).

Q

Рис. 2.11. Побудова математичної моделі електрокардіосигналу

2.2. Провести інтерполяцію моделі кардіоциклу, побудованої в п. 2.1 (використати кількість відліків часу, відповідну реальному кардіоциклу з п.1.3-1.4), за допомогою функції MATLAB interp1 (лінійну, кубічним поліномом, сплайн-інтерполяцію).

2.3. Оцінити якість отриманих модельних сигналів ЕКГ за допомогою лінійного коефіцієнта кореляції (коефіцієнта кореляції Пірсона):

, (2.20)

де , – середні значення модельного ЕКГ сигналу та усередненого кардіоциклу, відповідно.

2.4. Обрати інтерпольовану модель кардіоциклу Sm та сформувати матрицю Mm (ансамбль зі 100 кардіоциклів), де кожна зі строк є модельним кардіоциклом Sm.

2.5. Отримати зашумлений ансамбль кардіоциклів, де кожен кардіоцикл з п. 2.4 являє суміш сигналу з адитивним білим гаусівським шумом. Для цього скористатися функцією awgn з відношенням сигнал/шум 30 дБ.

2.6. Отримати усереднений кардіоцикл Sma, використовуючи зашумлений ансамбль кардіоциклів з п. 2.5.

2.7. Виконати дослідження процесу знешумлення ЕКГ сигналу методом часового усереднення. Для цього перевірити виконання співвідношення

, (2.21)

де – середньоквадратичне відхилення, знайдене для ізоелектричної ділянки вибіркового кардіоциклу, що входить до ансамблю кардіоциклів, синхронізованих за R зубцем (наприклад, для розрахунків обрати ділянку від початку кардіоциклу до початку зубця Р);

– середньоквадратичне відхилення, знайдене для ізоелектричної ділянки кардіоциклу, усередненого за ансамблем кардіоциклів, синхронізованих за R зубцем (для розрахунків обрати таку саму ділянку);

N – кількість кардіоциклів у ансамблі, за якими проводилось усереднення.

Для знаходження середньоквадратичного відхилення скористатися функцією MATLAB std. Порівняти та пояснити результати, отримані за формулою (2.21), для реальних ЕКГ сигналів (з п.1.4) та модельних ЕКГ сигналів (з п. 2.5-2.6).

3. Побудова математичної моделі біомедичного сигналу з наявністю патології

3.1. Зробити зміни в модельному ЕКГ сигналі (п. 2.1-2.2), що відображають відхилення ЕКГ від норми. Зміни в ЕКГ сигналі виконати згідно № варіанту (табл. 2.1).

4. Аналіз спектрів біомедичних сигналів

4.1. Використовуючи зареєстровані в системі ЕКГ ВР кардіосигнали, для усередненого кардіоциклу та вибіркового кардіоциклу з матриці Ms отримати гармонічний спектр, скориставшись функцією fft. Побудувати частотну та фазову характеристики сигналів.

4.2. Побудувати спектри для моделей ЕКГ сигналу в нормі, а також для модельного ЕКГ сигналу з наявністю патології. Порівняти результати.

Таблиця 2.1 – Відхилення сигналів ЕКГ від норми

№ вар.	Зміни в сигналі	№ вар.	Зміни в сигналі
	Широкий Р зубець		Малі потенціали на інтервалі PQ
	Двофазний Р зубець (+ –)		Малі потенціали на інтервалі ST
	Двофазний Р зубець (– +)		Відсутність зубця Т
	Широкий Q зубець		Двофазний Т зубець (+ –)
	М -видний зубець Р		Двофазний Т зубець (– +)
	М -видний зубець R		Малі потенціали на початку зубця Р
	Широкий зубець R		Малі потенціали на початку зубця Т
	Широкий зубець S		Збільшена амплітуда зубця Р
	Широкий зубець T		Збільшена амплітуда зубця Т
	Зміщення ізолінії ST вгору		Збільшена амплітуда зубця R
	Зміщення ізолінії ST вниз		Збільшена амплітуда зубця Q
	Відсутність зубця P		Відсутність зубця Q
	Малі потенціали в кінці зубця Р		Відсутність зубця S

4.3. Оцінити та порівняти співвідношення енергії сигналу в смузі високих частот до енергії сигналу в смузі нижніх частот у спектрах усередненого кардіоциклу та вибіркового кардіоциклу з ансамблю Мs для смуг:

– 0-40 Гц (смуга нижніх частот);

– 41-100 Гц (смуга високих частот).

4.4. Обрати таку ділянку модельного ЕКГ сигналу з наявністю патології, де спостерігається відхилення ЕКГ сигналу від норми (наприклад, Р зубець). Побудувати спектр цієї ділянки для модельного ЕКГ сигналу в нормі, а також для модельного ЕКГ сигналу з наявністю патології. Порівняти результати.

4.5. Зі спектрів визначити смугу частот ∆ f ₁, у якій спостерігається відмінність результатів для сигналу в нормі та сигналу з відхиленням від норми. Обрати також смугу частот ∆ f ₂, у якій відмінність результатів спектрального аналізу є незначною. Оцінити співвідношення енергії сигналу в смузі частот ∆ f ₁ до енергії сигналу в смузі частот ∆ f ₂ у спектрах сигналу в нормі та сигналу з відхиленням від норми. Порівняти та пояснити результати.

5. Отримання суміші ЕКГ сигналу та шуму

5.1. Отримати суміш модельного ЕКГ сигналу, отриманого в лабораторній роботі №1 (п. 2.2), із шумовим сигналом для відношень сигнал/шум 10, 100 дБ. Скористатися функцією awgn.

5.2. Отримати суміш модельного ЕКГ сигналу з мережевою завадою 50 Гц.

5.3. Побудувати спектри зашумлених сигналів.

6. Дослідження можливостей спектрального та спектрально-часового аналізу

6.1. Отримати залежності спектральної густини потужності від частоти, для ЕКГ сигналів, використовуючи функції pburg, pwelch, pyulear.

6.2. Побудувати графіки спектральної густини потужності для ЕКГ сигналів, використовуючи функції psdtool, periodogram, specgram.