- •1(Часть 1) Разделы дисциплины.
- •1.1Биометрия
- •1.2Этапы истории
- •2Предмет и основные понятия биометрии
- •2.1Группировка первичных данных
- •2.2Признаки и их свойства.
- •2.3Классификация признаков
- •2.4Причины варьирования результатов наблюдений
- •2.5Точность измерений и действия над приближенными числами
- •2.6Способы группировки первичных данных
- •2.7Статистические ряды.
- •2.8Графики вариационных рядов
- •2.9Особенности биообъекта и экспериментальных данных о его свойствах и состоянии. Основные источники медико-биологических данных.
- •3Общая характеристика биологических сигналов и медико-биологических данных
- •3.1Случайный сигнал и случайная величина
- •3.2Одномерные случайные сигналы. Функция распределения и плотность вероятности
- •3.3Усреднение. Моменты случайной величины
- •3.4Равномерное распределение случайной величины
- •3.5Гауссово (нормальное) распределение
- •3.6Статистические характеристики систем случайной величины (Многомерные сигналы)
- •3.7Функция распределения и плотность вероятности.
- •3.8Вычисление моментов
- •3.9Корреляция
- •3.10Статистическая независимость случайных величин.
- •3.11Многомерное Гауссово распределение.
- •3.12Случайные процессы.
- •3.12.1Предварительная обработка сигналов.
- •3.12.2Моментальные функции случайных процессов.
- •3.12.3Взаимная функция корреляции двух случайных процессов.
- •3.13Помехи и их математические модели.
- •3.13.1Виды аддитивных помех.
- •3.13.2Законы распределения помех.
- •3.13.3Отношение сигнала помехи на прмере гауссовских помех.
- •4Основные понятия теории обнаружения сигнала
- •4.1Проверка статистических гипотез.
- •4.2Критерий Неймана-Пирсона.
- •4.3Алгоритмы обнаружения.
- •5Фильтрация сигналов
- •5.1Временная фильтрация.
- •5.2Частотная фильтрация.
- •5.3Связь между фильтрацией и сверткой.
- •5.4Физически реализуемые линейные фильтры частоты.
- •5.5Идеальный фильтр.
- •5.6Реализуемые непрерывные аналоговые фильтры.
- •5.7Узкополосные фильтры.
- •5.8Оптимальная фильтрация.
- •6(Часть 2) Корреляционный анализ
- •6.1Функциональная зависимость и корреляция
- •6.2Параметрические показатели связи. Коэффициент корреляции
- •6.3Вычисление коэффициента корреляции при малых выборках
- •6.4Минимальный объем выборки для точной оценки коэффициента корреляции
- •6.5Вычисление коэффициента корреляции при больших выборках
- •6.6Оценка разности между коэффициентами корреляции
- •7Качественное описание задач распознавания
- •7.1Основные задачи построения системы распознавания
- •7.2Параметрические и непараметрические методы и критерии
- •7.3Параметрические критерии
- •7.4Непараметрические критерии
- •7.5Статистические методы классификации многомерных наблюдений
- •7.6Минимаксный критерий
- •8Вопросы планирования исследований
- •8.1Приближенные оценки основных статистических показателей
- •8.2Определение необходимого объема выборки
- •9Типы медицинских изображений. Способы их обработки
- •9.1Иднтификация пространственных объектов. Схема этапов распознавания
- •9.2Обработка точечных изображений
- •9.3Моделирование процесса идентификации точечных изображений на эвм
- •9.4Основные принципы цифровых операций над изображениями
- •9.5Операции над изображениями. Хранение и представление изображений.
- •9.6Цветные изображения
- •9.7Окружающие и примыкающие пиксели
- •9.8Основные требования к аппаратуре
- •9.9Устройства ввода изображений
- •9.9.1Видеокамеры
- •9.9.2Насадки
- •9.9.3Другие устройства ввода изображений
- •9.10Устройства вывода изображений на дисплей
- •9.11Процессоры
- •9.12Критерий полезности признаков при распознавании объектов
- •9.13Геометрическая модель биологических данных. Система геометрических признаков при распознавании объектов
- •9.14Простые методы обработки изображений
3.13.1Виды аддитивных помех.
Помехи имеют разнообразный и сложный характер, что создает трудности при их классификации. Классификацию по ним производят по различным признакам, в частности по закону распределения, виду корреляции, характеру стационарности, механизму возникновения.
По закону распределения помехи делят на:
гауссовские;
негауссовские.
Такое разделение удобно, т.к. значит, часть наиболее характерных помех имеет нормальное гауссовское распределение, а многие другие помехи могут быть сведены к гауссовским. По характеру стационарности различают помехи стационарные и нестационарные. Другие помехи относятся к классификации случайных процессов. При обнаружении сигнала в помехах часто предполагают, что помехи имеют характер стационарного случайного процесса с нормальным законом распределения, такие помехи называют флуктуационными. Однако некоторые виды помех , например, импульсивные, имеют характер нестационарного процесса.
По механизму возникновения помехи делятся на:
естественные;
индустриальные;
системные;
искусственные.
Помехи могут быть активными и пассивными. Активные помехи всех этих видов могут создавать мешающее действие для самых различных систем. Пассивные помехи , как правило, возникают за счет отражения сигналов от каких-либо поверхностей.
Естественные активные помехи делятся на:
помехи от биообъекта ;
внутриприемные;
космические;
атмосферные.
могут характеризовать собой тремор мышц. и другие подобные явления нестационарности;
шумы, возникающие в приемном трате;
создаются произвольно, изменяются во времени излучениями метагалактики. На этот общий фон накладываются радиоизлучения мощных дискретных источников - планет, звезд;
возможны только при натуральном эксперименте и обусловлены грозовыми разрядами между разноименно заряженными массами воздуха, парами воды и земли.
Индустриальными помехами называют помехи, которые создаются электрическими и электронными устройствами. Они обычно имеют импульсивный характер.
Импульсивные помехи представляют собой отдельные импульсы или их последовательность, имеющие произвольную форму, амплитуду и значение интервалов между импульсами, причем длительность интервалов значительно превышает длительность самих импульсов.
Системные , создаваемые техническими средствами, называемыми также сосредоточенными помехами ,т.к. их энергия заключается в узком частотном диапазоне.
Искусственные помехи могут быть как активные так и пассивные. Активные искусственные помехи могут быть шумовыми или синусоидальными с применением различных видов модуляции. Искусственные пассивные помехи создают помеховый фон, затрудняющий выделение полезного сигнала, а также имитирует ложные цели. Данные виды помех используют для разведки или шпионской деятельности.
3.13.2Законы распределения помех.
Рассмотрим пример к выходу линейной части приемного тракта модели, определенной плотности вероятности следующих видов аддитивных помех: флуктуационных, импульсивных, квазиимпульсивных и сосредоточенных (системных).
Флуктуационные помехи являются стационарными и характеризуются нормальным законом распределения, при котором плотность вероятности помехи ω(x) зависит от a и σ.
ω(x)= (1),
где a- среднее значение, а σ- дисперсия. Величина дисперсии определяет мощность помехи. При x=a плотность вероятности имеет максимальное значение:
ω(a)= ω(xmax) = .
Внутриприемные и космические шумы имеют флуктуационный характер, поэтому равенство (1) можно рассматривать как модель для внутриприемных и космических шумов.
На практике а=0, т.е. рассматриваем ω(x) при нулевом среднем, тогда ω(x) будет функцией только одного параметра σ. Помехи с нормальным распределением при прохождении через линейный фильтр сохраняют тот же характер распределения. Импульсивные помехи имеют характер стационарного случайного процесса. В качестве модели для огибающей импульсивных помех принимают логарифмический нормальный закон распределения, для которого плотность вероятности:
ω(x)= ,
где - среднее значение логарифма; μ- log x; σx2- дисперсия μ.
Квазиимпульсивные помехи рассматривают как совокупность флуктуационных и импульсивных помех. Характеристики квазиимпульсивных помех зависят от соотношения между уровнями импульсной и флуктуационной составляющей.
Среди статистических моделей квазиимпульсивных помех заслуживает внимание модель помехи на выходе линейного фильтра (приемник).
Y(t)=a(t)*n(t), где n(t)- узкополосный гауссовский процесс с нулевым средним и центральной частотой ω0, a(t)- стационарный независимый от n(t) случайный негауссовский процесс.
Атмосферные помехи являются типичным видом квазиимпульсивных помех, они представляют собой временную реализацию последовательности импульсов случайного распределения по амплитуде и времени. Поэтому статистическая модель квазиимпульсивных помех и целесообразно рассматривается на примере атмосферной помехи.Эти помехи можно представить в виде двух составляющих: флуктуационная с гауссовским законом распределения и более мощной импульсной негауссовской.
Сосредоточенные помехи представляют собой совокупность независимых гармонических колебаний с различными амплитудами и частотами, фазами.
n(t)= ,
где k=1,2,…n, a Uk и θk - случайные величины.