Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28962
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorДозорська, Оксана Федорівна-
dc.contributor.authorDozorska, Oksana-
dc.date.accessioned2019-10-01T10:50:23Z-
dc.date.available2019-10-01T10:50:23Z-
dc.date.issued2019-01-22-
dc.date.submitted2018-12-12-
dc.identifier.citationDozorska O. The mathematical model of electroencephalographic and electromyographic signals for the task of human communicative function restoration / Oksana Dozorska // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2018. — Vol 92. — No 4. — P. 126–132. — (Mathematical modeling. Mathematics).uk_UA
dc.identifier.issn2522-4433-
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28962-
dc.descriptionПроведено обгрунтування вибору математичної моделі ЕЕГ та ЕМГ сигналів для задачі опосередкованого відновлення комунікативної функції людини. Обгрунтування вибору математичної моделі проводилось виходячи із того, що якісна модель повинна бути адекватною фізичній природі такого роду сигналів та поставленій задачі опосередкованого відновлення комунікативної функції людини. Проаналізовано можливість подання ЕЕГ та ЕМГ сигналів у вигляді стаціонарного випадкового процесу та встановлено, що така модель відображає складність цих сиґналів у спектральному розподілі потужності, але не має засобів оцінювання їхньої часової структури, що є необхідним для виявлення та ідентифікації ознак окремих фонем, які є результатом реалізації комунікативної функції і на основі яких можна проводити компенсацію порушень або відновлення цієї функції. Шляхом аналізу процесу формування голосових сигналів при реалізації комунікативної функції показано, що в структурі ЕЕГ та ЕМГ сигналів мають проявлятись ознаки, за якими можна проводити виявлення та ідентифікацію окремих фонем. При цьому висунуто припущення, що ділянки ЕЕГ та ЕМГ сигналів у стані спокою (відсутність процесу мовлення) будуть стаціонарними, а ділянки таких сигналів, що відповідають процесу мовлення, також будуть стаціонарними, але з відмінними від аналогічних ділянок для стану спокою параметрами. Відповідно, як математичну модель ЕЕГ та ЕМГ сигналів обгрунтовано кусково стаціонарний випадковий процес. На основі обґрунтованої математичної моделі можна реалізувати методи опрацювання ЕЕГ та ЕМГ сигналів і реалізувати на їх основі технічні засоби опосередкованого відновлення комунікативної функції людини. The article is devoted to the questions of substantiation the mathematical model of the electroencephalographic signal, registered from the surface of head near the speech centers of brain, and the electromyographic signal, registered from the neck surface near the vocal folds, for the problem of indirect restoration the human communicative function. The possibility of representing these signals in the form of a stationary random process is analyzed and it is established that such a model is not adequate to the research problem, in particular, to identify the time moments of emergence the signs of the communicative function implementation. The mathematical model of electroencephalographic and electromyographic signals in the form of a piecewise stationary random process, that is adequate to their physical nature and research tasks, is substantiated.uk_UA
dc.format.extent126-132-
dc.subjectкомунікативна функціяuk_UA
dc.subjectелектроенцефалографічний сигналuk_UA
dc.subjectелектроміографічний сигналuk_UA
dc.subjectматематична модельuk_UA
dc.subjectкусково стаціонарний випадковий процесuk_UA
dc.subjectcommunicative functionuk_UA
dc.subjectelectroencephalographic signaluk_UA
dc.subjectelectromyographic signaluk_UA
dc.subjectmathematical modeluk_UA
dc.subjectpiecewise stationary random processuk_UA
dc.titleThe mathematical model of electroencephalographic and electromyographic signals for the task of human communicative function restorationuk_UA
dc.title.alternativeМатематична модель електроенцефалографічного та електроміографічного сигналів для задачі відновлення комунікативної функції людиниuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.rights.holderДозоська О.Ф., 2019uk_UA
dc.coverage.placenameТернопіль Ternopiluk_UA
dc.format.pages7-
dc.subject.udc612.78uk_UA
dc.subject.udc661.831-073.97-71uk_UA
dc.subject.udc519.24uk_UA
dc.relation.references1. Дозорський, В.Г. Відбір та опрацювання біосигналів для задачі відновлення комунікативної функції мови людини [Текст] / В.Г. Дозорський, О.Ф. Дозорська, Є.Б. Яворська // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. – Кременчук: КрНУ, 2017. – Випуск 4 (105). – С. 9 − 14.uk_UA
dc.relation.references2. Застосування нейрохронаксичної теорії фонації для задачі відновлення комунікативної функції мови людини / В.Г. Дозорський, О.Ф. Дозорська, Л.Є. Дедів, І.Ю. Дедів, Є.Б. Яворська // Znanstvena misel. – Slovenia, 2017. – № 12. – С. 57 − 61.uk_UA
dc.relation.references3. Метод опрацювання біосигналів для задачі відновлення комунікативної функції людини [Текст] / Є. Яворська, В. Дозорський, Л. Дедів, О. Дозорська // «Вчені записки Таврійського національного університету імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки». − К.: Таврійський національний університет імені В.І. Вернадського, 2018. – Т. 29 (68), № 4. – С. 26 − 30.uk_UA
dc.relation.references4. От нейрона к мозгy [Текст]; пер. с англ. П.М. Балабана, А.В. Галкина, Р.А. Гиниатуллина, Р.Н. Хазипова, Л.С. Хируга. – М.: Едиториал УРСС, 2003. – 672 с.uk_UA
dc.relation.references5. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). Руководство для врачей [Текст] / Л.Р. Зенков. − 3-е изд. – М.:МЕДпрессинформ, 2004. – 368 с.uk_UA
dc.relation.references6. G. Ramsberger, «The human brain: Understanding the physical bases of intrapersonal communication,» in Intrapersonal communciation: Different voices, different minds, D.R Vocate (Ed). (Pp. 57 − 76) Erlbaum 1994.uk_UA
dc.relation.references7. Касаткина, Л.Ф. Электромиографические методы исследования в диагностике нервно-мышечных заболеваний. Игольчатая электромиография [Текст] / Л.Ф. Касаткина, О.В. Гильванова. – М., 2010. – 416 с.uk_UA
dc.relation.references8. Impact of Different Speaking Modes on EMG-based Speech Recognition / Michael Wand, Szu-Chen Stan Jou, Arthur R. Toth, Tanja Schultz // Interspeech 2009, 6 − 10 September, Brighton UK. – Рp. 648 − 651.uk_UA
dc.relation.references9. Михайлов В.Г. Из истории исследований преобразования речи [Текст] / В.Г. Михайлов // Речевые технологии. − 2008. − № 1. − С. 93 − 113.uk_UA
dc.relation.references10. Аграновский, А.В. Теоретические аспекты алгоритмов обработки и классификации речевых сиґналов [Текст] / А.В. Аграновский, Д.А. Леднов. – М.: Радио и связь, 2004. – 164 с. – ISBN 5-256-01743-8.uk_UA
dc.relation.references11. Жиглявский, А.А., Обнаружение разладки случайных процесов в задачах радиотехники [Текст] / А.А. Жиглявский, А.Е. Красковский. − Л.: Изд-во ЛГУ, 1988. − 224 с.uk_UA
dc.relation.references12. Методи оцінювання точності інформаційно-вимірювальних систем діагностики: монографія [Текст] / Н.Б. Марченко, В.В. Нечипорук, О.П. Нечипорук, Ю.В. Пепа. – К.: НАУ, 2014. – 377 с.uk_UA
dc.relation.referencesen1. Dozors'kyy V.H. Vidbir ta opratsyuvannya biosyhnaliv dlya zadachi vidnovlennya komunikatyvnoyi funktsiyi movy lyudyny / V.H. Dozors'kyy, O.F. Dozors'ka, Ye.B. Yavors'ka //Visnyk Kremenchuts'koho natsional'noho universytetu imeni Mykhayla Ostrohrads'koho. Kremenchuk: KrNU, 2017. Vypusk 4 (105). P. 9 − 14.uk_UA
dc.relation.referencesen2. Dozors'kyy V.H. Zastosuvannya neyrokhronaksychnoyi teoriyi fonatsiyi dlya zadachi vidnovlennya komunikatyvnoyi funktsiyi movy lyudyny / V.H. Dozors'kyy, O.F. Dozors'ka, L.Ye. Dediv, I.Yu. Dediv, Ye.B. Yavors'ka // Znanstvena misel. Slovenia, 2017. #12. P. 57 − 61.uk_UA
dc.relation.referencesen3. Yavors'ka Ye. Metod opratsyuvannya biosyhnaliv dlya zadachi vidnovlennya komunikatyvnoyi funktsiyi lyudyny / Ye. Yavors'ka, V. Dozors'kyy, L. Dediv, O. Dozors'ka // «Vcheni zapysky Tavriys'koho natsional'noho universytetu imeni V.I. Vernads'koho. Seriya: Tekhnichni nauky» / K.: Tavriys'kyy natsional'nyy universytet imeni V.I. Vernads'koho, 2018. T. 29 (68), № 4. P. 26 − 30.uk_UA
dc.relation.referencesen4. Ot neyrona k mozgy / Per. s angl. P.M. Balabana, A.V. Galkina, R.A. Giniatullina, R.N. Khazipova, L.S. Khiruga. M.: Yeditorial URSS, 2003. 672 p.uk_UA
dc.relation.referencesen5. Klinicheskaya elektroentsefalografiya (s elementami epileptologii). Rukovodstvo dlya vrachey / L.R. Zenkov. 3-ye izd. M.:MEDpressinform, 2004. 368 p.uk_UA
dc.relation.referencesen6. G. Ramsberger, «The human brain: Understanding the physical bases of intrapersonal communication,» in Intrapersonal communciation: Different voices, different minds, D.R Vocate (Ed). (Pp. 57 − 76) Erlbaum 1994.uk_UA
dc.relation.referencesen7. Kasatkina L.F. Elektromiograficheskiye metody issledovaniya v diagnostike nervno-myshechnykh zabolevaniy. Igol'chataya elektromiografiya / Kasatkina L.F., Gil'vanova O.V. M, 2010. 416 p.uk_UA
dc.relation.referencesen8. Impact of Different Speaking Modes on EMG-based Speech Recognition / Michael Wand, Szu-Chen Stan Jou, Arthur R. Toth, Tanja Schultz // Interspeech 2009, 6 − 10 September, Brighton UK. Pp. 648 − 651.uk_UA
dc.relation.referencesen9. Mikhaylov V.G. Iz istorii issledovaniy preobrazovaniya rechi / V.G. Mikhaylov // Rechevyye tekhnologii. 2008. № 1. P. 93 − 113.uk_UA
dc.relation.referencesen10. Agranovskiy A.V. Teoreticheskiye aspekty algoritmov obrabotki i klassifikatsii rechevykh sig̀nalov / A.V. Agranovskiy, D.A. Lednov. M.: Radio i svyaz', 2004. 164 p. ISBN 5-256-01743-8.uk_UA
dc.relation.referencesen11. Zhiglyavskiy A.A., Kraskovskiy A.Ye. Obnaruzheniye razladki sluchaynykh protsesov v zadachakh radiotekhniki. L.: Izd-vo LGU, 1988. 224 p.uk_UA
dc.relation.referencesen12. Metodi otsínyuvannya tochností ínformatsíyno-vimíryuval'nikh sistem díagnostiki: Monografíya / N.B. Marchenko, V.V. Nechiporuk, O.P. Nechiporuk, YU.V. Pepa. K.: NAU, 2014. 377 p.uk_UA
dc.identifier.citationenDozorska O. (2018) The mathematical model of electroencephalographic and electromyographic signals for the task of human communicative function restoration. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 92, no 4, pp. 126-132.uk_UA
dc.citation.journalTitleВісник Тернопільського національного технічного університету-
dc.citation.volume92-
dc.citation.issue4-
dc.citation.spage126-
dc.citation.epage132-
dc.coverage.countryUAuk_UA
Розташовується у зібраннях:Навчальна література кафедри біотехнічних систем

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
TNTUSJ_2018v92n4_Dozorska_O-The_mathematical_model_126-132.pdf3,29 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора