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

Економіка підприємства

У підручнику розглянуто сучасні актуальні процеси розвитку підприємств: правові засади власності, інтелектуальний капітал, мережеві структури, конкурентну політику, трансформацію та реструктуризацію підприємств; проаналізовано інструментарій, що забезпечує порівнянну вартісну оцінку витрат і результатів діяльності; приділено увагу питанням пошуку і реалізації найбільш ефективних напрямів розвитку підприємства в умовах невизначеності. Для викладачів і студентів економічних спеціальностей, для тих, хто вивчає економічні дисципліни на неекономічних спеціальностях, для фахівців і керівників підприємств.В учебнике рассмотрены современные актуальные процессы развития предприятий: правовые основы собственности, интеллектуальный капитал, сетевые структуры, конкурентную политику, трансформацию и реструктуризацию предприятий; проанализированы инструментарий, обеспечивающий сравнимую стоимостную оценку затрат и результатов деятельности; уделено внимание вопросам поиска и реализации наиболее эффективных направлений развития предприятия в условиях неопределенности. Для преподавателей и студентов экономических специальностей, для тех, кто изучает экономические дисциплины на неэкономических специальностях, для специалистов и руководителей предприятий.The textbook considers the modern current processes of enterprise development: legal principles of ownership, intellectual capital, network structures, competition policy, transformation and restructuring of enterprises; comparable cost-benefit analysis; the book focuses on the search and implementation of the most significant areas of enterprise development in conditions of uncertainty. For teachers and students of economic specialties, those who study economic disciplines in non-economic specialties, for professionals and business leaders

Прогнозування аварійних станів квазі-Z DC-DC перетворювача

Стаття присвячена прогнозуванню часу безаварійної роботи перетворювачів для відносно нового класу, що застосовуються в системах MicroGrid з відновлювальними джерелами енергії. DC-DC перетворювач, що розглядається в статті, містить в якості проміжної ланки змінного струму квазі-Z інвертор. Розроблено спосіб визначення часу безаварійної роботи DC-DC перетворювача при зміні параметрів схеми квазі-Z інвертора. Спосіб заснований на моделюванні роботи DC-DC перетворювача, визначенні часової залежності зміни діагностичного показника перетворювача при зміні номіналів елементів схеми та апроксимації часової залежності поліноміальною функцією. В якості діагностичного показника обрано функцію зміни середнього значення вихідної напруги від часу при зміні величин індуктивностей та ємностей квазі Z інвертора. Показано, що похибка визначення часу безаварійної роботи залежить від функції апроксимації часової залежності діагностичного показника

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

Діагностика DC-DC перетворювачів з квазі-імпедансною ланкою

Стаття присвячена діагностиці DC-DC перетворювачів з квазі-імпедансною ланкою. Моделювання роботи перетворювачів у справному режимі та при різних несправностях дозволило отримати множину діаграм напруг, які використовуються як діагностичні показники. Запропоновано виконувати ідентифікацію типу несправності за критеріями середньоквадратичної помилки та евклідової відстані для різних станів – справного, якому відповідають номінальні значення параметрів елементів, та ряду аварійних, обумовлених обривами, пробоями та короткими замиканнями пасивних елементів перетворювача. Аналіз виконується в часовій та в спектральній областях перетворення Уолша. Показано, що для усталеного режиму роботи перетворювача ідентифікацію несправностей доцільно виконувати у спектральній області. В перехідних режимах перевагу має використання критерію евклідової відстані в спектральній області і середньоквадратичної помилки - у часовій. Бібл. 11, рис. 3, табл. 2

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.

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

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

Кратномасштабный анализ дискретных функций с заданным количеством фильтров

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.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.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