Спектральные методы обработки биотелеметрической информации

В даній статті розглянуто спектральні методи обробки біотелеметричної інформації із застосуванням перетворення дискретних функцій в орієнтованому базисі (ОБ). Як приклад обробки біотелеметричної інформації розглянуто аналіз пульсограм. Запропоновано спосіб класифікації пульсограм за їх ОБ-спектрами. Пульсограма, що досліджується, відноситься до одного з відомих шаблонів за значенням коефіцієнта подібності. Для експрес-аналізу форми пульсограми (норма чи ні) запропоновано застосування узгодженого фільтра, кінцевою імпульсною характеристикою якого є функція зворотного ОБ-перетворення. Показано переваги в швидкодії як при класифікації пульсограм, так і при експрес-діагностиці стану людини у порівнянні з відомими методами.The methods of biotelemetrical information processing using spectral transform of discrete functions in oriented basis (OB) is proposed in the article. As an example the analysis of pulse wave is considered. The method of pulse waves classifying by their OB spectrums is offered. The pulse wave refers to one of the known patterns by the value of similarity coefficient. For express analysis of the pulse wave shape (normal or not) use of matched filter is considered where finite impulse characteristics coincides with the function of inverse OB transform. The advantages in processing speed and in pulse waves classification and comparison with known methods are shown.В данной статье рассмотрены спектральные методы обработки биотелеметрической информации с применением преобразования дискретных функций в ориентированном базисе (ОБ). В качестве примера обработки биотелеметрической информации рассмотрен анализ пульсограм. Предложен способ классификации пульсограм по их ОБ-спектрам. Текущая пульсограма относится к одному из известных шаблонов по значению коэффициента подобия. Для экспресс-анализа формы пульса (норма или нет) предложено применение согласованного фильтра, конечной импульсной характеристикой которого является функция обратного ОБ-преобразования. Показаны преимущества в быстродействии как при классификации пульсограм, так и при экспресс-диагностике состояния человека по пульсограме в сравнении с известными методами

Аспекты передачи электроэнергии в MicroGrid

У даній статті описуються три аспекти віртуального ринку електричної енергії. Нормативно-правова база альтернативного джерела з використанням в системі енергопостачання, включаючи «зеленого тарифу» представлено. Розрахунок економічних показників для оцінки ефективності різних альтернативних джерел проводиться. Технічне рішення для постійного, змінного і гібридних схем передачі енергії розробляються.The paper describes three aspects of virtual market of electrical energy. Legislative base of alternative source using in energy-supply system including “green tariff” is presented. Calculation of economical parameters in order to estimate effectiveness of different alternative source is made. Technical solution for DC, AC, and hybrid energy transmission schemes are developed.В статье описываются три аспекта виртуального рынка электрической энергии. Нормативно-правовая база альтернативного источника с использованием в системе энергоснабжения, включая «зеленого тарифа» представлено. Расчет экономических показателей для оценки эффективности различных альтернативных источников производится. Техническое решение для постоянного, переменного и гибридных схем передачи энергии разрабатываются

Спектральні методи обробки біотелеметричної інформації

The methods of biotelemetrical information processing using spectral transform of discrete functions in oriented basis (OB) is proposed in the article. As an example the analysis of pulse waves is considered. The method of pulse waves classifying by their OB spectrums is offered. The pulse wave refers to one of the known patterns by the value of similarity coefficient. For express analysis of the pulse wave shape (normal or not) use of matched filter is considered where finite impulse characteristics coincides with the function of inverse OB transform. The advantages in processing speed and in pulse waves classification and comparison with known methods are shown.Referense 3, Tables 2, Figures 2В данной статье рассмотрены спектральные методы обработки биотелеметрической информации с применением преобразования дискретных функций в ориентированном базисе (ОБ). В качестве примера обработки биотелеметрической информации рассмотрен анализ пульсограмм. Предложен способ классификации пульсограмм по их ОБ-спектрам. Текущая пульсограмма относится к одному из известных шаблонов по значению коэффициента подобия. Для экспресс-анализа формы пульсограммі (норма или нет) предложено применение согласованного фильтра, конечной импульсной характеристикой которого является функция обратного ОБ-преобразования. Показаны преимущества в быстродействии как при классификации пульсограмм, так и при экспресс-диагностике состояния человека по пульсограмме в сравнении с известными методами.Библ. 3, табл.2, рис. 2.В даній статті розглянуто спектральні методи обробки біотелеметричної інформації із застосуванням перетворення дискретних функцій в орієнтованому базисі (ОБ). Як приклад обробки біотелеметричної інформації розглянуто аналіз пульсограм. Запропоновано спосіб класифікації пульсограм за їх ОБ-спектрами. Пульсограма, що досліджується, відноситься до одного з відомих шаблонів за значенням коефіцієнта подібності. Для експрес-аналізу форми пульсограми (норма чи ні) запропоновано застосування узгодженого фільтра, кінцевою імпульсною характеристикою якого є функція зворотного ОБ-перетворення. Показано переваги в швидкодії як при класифікації пульсограм, так і при експрес-діагностиці стану людини у порівнянні з відомими методами.Бібл. 3, табл.2, рис. 2

Метод оброблення цифрового відео на базі вейвлет-перетворення в орієнтованому базисі

У роботі досліджується метод стиснення цифрових відео-файлів за допомогою дискретного вейвлет-перетворення в орієнтованому базисі, а також порівняння його конкурентоспроможності серед декількох інших вейвлетів. Поставлені задачі вирішувалися шляхом проведення теоретичних та експериментальних досліджень. Використано алгоритми дискретного вейвлет-перетворення, зокрема Хаара, Добеші та перетворення в орієнтованому базисі. В результаті проведення дослідження отримано зображення та відео, стиснені з різними налаштуваннями втрат якості, та на основі їх параметрів побудовано порівняльні характеристики. На основі порівняльних характеристик сформовано рекомендації щодо вибору типу перетворення і проведена оцінка сумісності вейвлет-перетворення з іншими методами стиснення відео. Створено програмну модель алгоритму дискретного вейвлет-перетворення зображень та відео на основі вейвлетів Хаара, Добеші та вейвлету в орієнтованому базисі. Бібл. 10, рис. 6, табл. 3

Використання вейвлет-перетворень Хаара та ОБ при аналізі сигналів

In this paper, two mathematical methods of wavelet transform are presented: Haar’s wavelet transform and wavelet transform at oriented basis (OB). Unlike traditional wavelet transforms (like classical Haar’s wavelet) this mathematical approach allows getting more information about the details and behavior of original signal due to more amount of discrete filters that are used for its decomposition. In Haar’s and other wavelet methods there are only two discrete filters are used to decompose initial signal – one low-frequency filter and one high-frequency filter. Low-frequency wavelet coefficients (marked as s-coefficients) give the compressed and approximated version of the initial signal (called trend), and high-frequency wavelet coefficients (marked as d-coefficients) give the high-frequency oscillations around the trend. Such decomposition and calculation of wavelet coefficients is realized at each level of wavelet analysis. While using wavelet transform at oriented basis, there are more than one type of high-frequency wavelet coefficients (marked as d(1)-, d(2)-,…, d(m)-coefficients) where m is defined by the type of spectral transform at oriented basis (dimension of the matrix of basic function). Number of decomposition levels is defined by the length of initial signal’s interval. In the case of Haar’s wavelet transform this length is determined as N=2n, and in the case of wavelet transform at oriented basis this length is determined as N=mn. The main principle of wavelet transform lies in the use of scaled and shifted basic functions. The structure and algorithm of multiscale analysis is considered for the cases of Haar’s wavelet where the interval of initial signal is defined as N=2n, and for OB wavelet with the interval N=mn. The feature of OB wavelet transform is the possibility to operate with more than one high-pass filters that gives more details about the initial signal. In partial case for m=3 basic functions of OB wavelet contains only integer numbers. Moreover, approximately 1/3 of them are zero. Thus, it simplify the calculation significantly. Matrix form of wavelet decomposition is considered for Haar and OB wavelets. Use of matrices generalizes calculation process by combining all decomposition levels in one formula. The matrix method of the calculation of wavelet coefficients simplify the decomposition procedure for initial signal. Thus, it has the advantage against the direct calculation of wavelet coefficients by recurrent formulas. The coefficients of approximation and detailing for the above methods were calculated. It has been proved that wavelet transform at oriented basis has an advantage because it allows to achieve more information about the investigated signal for less amount of decomposition steps and with less calculation losses. As an interesting example, time dependence of discrete function that describes electrical energy consumption in MicroGrid system could be considered as an object for compressing and removing of casual high-frequency oscillations with the help of wavelet analysis.Ref. 5, fig. 7В данной статье представлены два математических метода дискретного вейвлет-преобразования: вейвлет-преобразование Хаара и вейвлет-преобразование в ориентированном базисе, принцип которых состоит в использование масштабированных и сдвинутых базисных функций. Были рассчитаны коэффициенты аппроксимации и детализации упомянутых методов. Доказаны преимущества вейвлет-преобразования в ориентированном базисе, которое позволяет получить больше информации об исследуемом сигнале за меньшее количество шагов разложения и с меньшими вычислительными затратами.Библ. 5, рис. 7У даній статті представлені два математичні методи дискретного вейвлет-перетворення: вейвлет-перетворення Хаара та вейвлет в орієнтованому базисі, принцип яких полягає у використанні масштабованих та зсунених базисних функцій. Були розраховані коефіцієнти апроксимації та деталізації вищезазначених методів. Доведено переваги вейвлет-перетворення в орієнтованому базисі, яке дозволяє отримати більше інформації про досліджуваний сигнал за меншу кількість кроків розкладання та з меншими обчислювальними витратами.Бібл. 5, рис.

Огляд основних топологій багаторівневих каскадних інверторів напруги

Проведено огляд основних топологій багаторівневих каскадних інверторів напруги, визначені їх основні переваги та недоліки. Запропоновано класифікацію схем за ознаками типу модуляції, структури силової частини та керування. У результаті проведеного огляду визначено два основних методи керування багаторівневими каскадними інверторами, за допомогою ШІМ та АШІМ, три основних типи схем, дві структури модулів та три варіанти додавання напруги в навантаженні, відповідно до яких створено класифікацію каскадних багаторівневих інверторів напруги. Більш докладно розглянуті принципи побудови та функціонування схем побудованих за топологіями на базі з’єднання Н-модулів з однаковими коефіцієнтами трансформації, з’єднання Н-модулів з напругами джерел, що визначаються ступенями m, з’єднання Н-модулів з коефіцієнтами трансформації (напругами джерел), що визначаються розкладанням ступінчастої функції в ортогональні ряди та багаторівневого інвертора на базі з’єднання модулів В-Н типу з фазосувним трансформатором у вхідному колі. У результаті проведеного огляду були визначені переваги та недоліки кожної зі схем, що визначають області їх застосування. Підсумовуючи проведений огляд визначено, що на сучасному етапі тривають дослідження в напрямку пошуку ефективних схемотехнічних рішень для багаторівневих інверторів каскадного (модульного) типу, та оптимізації алгоритмів та систем керування для підвищення коефіцієнту використання вентилів, зменшення коефіцієнту нелінійних спотворень, навантаження на вентилі та досягнення максимально можливої вихідної потужності. Бібл. 31, рис.

Виявлення аномальної поведінки людини у MicroGrid на базі машинного навчання

У застосуванні до системи розподіленої генерації MicroGrid розглянуто задачу виявлення аномалій поведінки користувача. Задача вирішується із залученням методів машинного навчання (Machine Learning), зокрема, методу детектування аномалій (Anomaly Detection). В якості ключових параметрів для найпростішого випадку задачі виявлення аномальної поведінки розглянуто усереднене електроспоживання за п’ятихвилинні проміжки часу, а також кількість спрацювань датчика руху, встановленого у приміщенні MicroGrid. Бібл. 12, рис. 4, табл. 2

Аспекти передачі електроенергії в MicroGrid

The paper describes three aspects of virtual market of electrical energy. Legislative base of alternative source using in energy-supply system including “green tariff” is presented. Calculation of economical parameters in order to estimate effectiveness of different alternative source is made. Technical solution for DC, AC, and hybrid energy transmission schemes are developed.References 8, figures 6, tables 3.В статье описываются три аспекта виртуального рынка электрической энергии. Норма-тивно-правовая база альтернативного источника с использованием в системе энергоснабже-ния, включая «зеленого тарифа» представлено. Расчет экономических показателей для оценки эффективности различных альтернативных источников производится. Техническое решение для постоянного, переменного и гибридных схем передачи энергии разрабатываются.Библ. 8, рис. 6, табл. 3.У статті описуються три аспекти віртуального ринку електричної енергії. Нормативно-правова база альтернативного джерела з використанням в системі енергопостачання, включаючи «зеленого тарифу» представлено. Розрахунок економічних показників для оцінки ефективності різних альтернативних джерел проводиться. Технічне рішення для постійного, змінного і гібридних схем передачі енергії розробляютьсяБібл. 8, рис. 6, табл. 3

Кратномасштабний аналіз дискретних функцій із заданою кількістю фільтрів

The method of discrete wavelet transforms at oriented basis that is constructed by use discrete spectral transform of the functions with modular argument is considered and generalized. Unlike traditional wavelet transforms (like classical Haar’s wavelet) this mathematical approach allows getting more information about the details and behavior of original signal due to more amount of discrete filters that are used for its decomposition. In Haar’s and other wavelet methods there are only two discrete filters are used to decompose initial signal – one low-frequency filter and one high-frequency filter. Low-frequency wavelet coefficients (marked as s-coefficients) give the compressed and approximated version of the initial signal (called trend), and high-frequency wavelet coefficients (marked as d-coefficients) give the high-frequency oscillations around the trend. Such decomposition and calculation of wavelet coefficients is realized at each level of wavelet analysis. While using wavelet transform at oriented basis, there are more than one type of high-frequency wavelet coefficients (marked as d(1)-, d(2)-,…, d(m)-coefficients) where m is defined by the type of spectral transform at oriented basis (dimension of the matrix of basic function). Number of decomposition levels is defined by the length of initial signal’s interval. In the case of Haar’s wavelet transform this length is determined as N=2n, and in the case of wavelet transform at oriented basis this length is determined as N=mn. While selecting the value m equal to three it gives some advantages in calculation volume and consequently, in the speed of wavelet analysis that could be very useful for the processing of the signals with large interval of definition and non-stationery signals. As an interesting example, time dependence of discrete function that describes electrical energy consumption in MicroGrid system could be considered as an object for compressing and removing of casual high-frequency oscillations with the help of wavelet analysis. The use of wavelet transforms with more than two high-frequency filters makes it possible to increase the quantity of data about signal fluctuations and to better localize its characteristic intervals compared with traditional discrete wavelets that operates with one low-frequency and one high-frequency filters. The principle of wavelet transform is based on a multiscale analysis. Basic functions are scaled and shifted along the time axis and by amplitude. A feature of the represented wavelet transform is the using of basic functions of new spectral transforms. These are functions of a symmetric transform on finite intervals and transform at oriented basis. The system of these functions is orthogonal and contains Np discrete functions of different shapes. One of these functions is a low-pass filter, and all the others are high-pass filters. Sphere of application of wavelet transforms with N basic functions is diagnostics of semiconductor converters, predictive energy-efficient control of energy consumption, analysis of bio-telemetric signals, processing and transmission of images and video signals.Ref. 7, fig. 1, tabl. 3.Рассмотрен и обобщен алгоритм построения вейвлет-преобразований на базе функций модульного аргумента, определенных на конечных интервалах. Использование предложенных вейвлет-преобразований с произвольным количеством высокочастотных фильтров позволяет увеличить объем данных о флуктуациях сигнала и лучше локализировать его характерные участки. Показаны сферы применения новых методов вейвлет-преобразований с N базисными функциями (диагностика полупроводниковых преобразователей, анализ, обработка, прогнозирование и передача сигналов) и преимущества в сравнении с традиционными.Библ. 7, рис. 1, табл. 3.Розглянуто та узагальнено алгоритм побудови вейвлет-перетворень на базі функцій модульного аргументу, визначених на кінцевих інтервалах. Використання запропонованих вейвлет-перетворень з довільною кількістю високочастотних фільтрів дозволяє збільшити об’єм даних про флуктуації сигналу та краще локалізувати його характерні ділянки. Показано сфери застосування нових методів вейвлет-перетворень з N базисними функціями (діагностика напівпровідникових перетворювачів, аналіз, обробка, прогнозування та передавання сигналів) та переваги в порівнянні з традиційними.Бібл. 7 , рис. 1, табл. 3

Использование вейвлет-преобразований Хаара и ОБ при анализе сигналов

У даній статті представлені два математичні методи дискретного вейвлет-перетворення: вейвлет-перетворення Хаара та вейвлет в орієнтованому базисі, принцип яких полягає у використанні масштабованих та зсунених базисних функцій. Були розраховані коефіцієнти апроксимації та деталізації вищезазначених методів. Доведено переваги вейвлет-перетворення в орієнтованому базисі, яке дозволяє отримати більше інформації про досліджуваний сигнал за меншу кількість кроків розкладання та з меншими обчислювальними витратами.In this paper, two mathematical methods of wavelet transform are presented: Haar’s wavelet transform and wavelet transform at oriented basis (OB). Unlike traditional wavelet transforms (like classical Haar’s wavelet) this mathematical approach allows getting more information about the details and behavior of original signal due to more amount of discrete filters that are used for its decomposition. In Haar’s and other wavelet methods there are only two discrete filters are used to decompose initial signal – one low-frequency filter and one high-frequency filter. Low-frequency wavelet coefficients (marked as s-coefficients) give the compressed and approximated version of the initial signal (called trend), and high-frequency wavelet coefficients (marked as d-coefficients) give the high-frequency oscillations around the trend. Such decomposition and calculation of wavelet coefficients is realized at each level of wavelet analysis. While using wavelet transform at oriented basis, there are more than one type of high-frequency wavelet coefficients (marked as d⁽¹⁾-, d⁽²⁾-,…, d⁽ᵐ⁾-coefficients) where m is defined by the type of spectral transform at oriented basis (dimension of the matrix of basic function). Number of decomposition levels is defined by the length of initial signal’s interval. In the case of Haar’s wavelet transform this length is determined as N=2ⁿ, and in the case of wavelet transform at oriented basis this length is determined as N=mⁿ. The main principle of wavelet transform lies in the use of scaled and shifted basic functions. The structure and algorithm of multiscale analysis is considered for the cases of Haar’s wavelet where the interval of initial signal is defined as N=2ⁿ, and for OB wavelet with the interval N=mⁿ. The feature of OB wavelet transform is the possibility to operate with more than one high-pass filters that gives more details about the initial signal. In partial case for m=3 basic functions of OB wavelet contains only integer numbers. Moreover, approximately 1/3 of them are zero. Thus, it simplify the calculation significantly. Matrix form of wavelet decomposition is considered for Haar and OB wavelets. Use of matrices generalizes calculation process by combining all decomposition levels in one formula. The matrix method of the calculation of wavelet coefficients simplify the decomposition procedure for initial signal. Thus, it has the advantage against the direct calculation of wavelet coefficients by recurrent formulas. The coefficients of approximation and detailing for the above methods were calculated. It has been proved that wavelet transform at oriented basis has an advantage because it allows to achieve more information about the investigated signal for less amount of decomposition steps and with less calculation losses. As an interesting example, time dependence of discrete function that describes electrical energy consumption in MicroGrid system could be considered as an object for compressing and removing of casual high-frequency oscillations with the help of wavelet analysis.В данной статье представлены два математических метода дискретного вейвлет-преобразования: вейвлет-преобразование Хаара и вейвлет-преобразование в ориентированном базисе, принцип которых состоит в использование масштабированных и сдвинутых базисных функций. Были рассчитаны коэффициенты аппроксимации и детализации упомянутых методов. Доказаны преимущества вейвлет-преобразования в ориентированном базисе, которое позволяет получить больше информации об исследуемом сигнале за меньшее количество шагов разложения и с меньшими вычислительными затратами