17 февраля 2016г.
На сегодняшний день практически у каждого взрослого человека есть личный автомобиль или его работа связана с управлением транспортного средства. По статистике в России за месяц происходят около 300 ДТП. Одной з причин аварий является то, что человек уснул за рулѐм, потому что находился в пути длительное время, а в некоторых случаях, причиной аварии может быть сердечный приступ. Сердечно-сосудистые заболевания – это самые распространѐнные заболевания и основная причина смерти во всем мире. Поэтому очень важно следить за состоянием водителя за рулѐм, особенно если у него имеется какое-либо сердечное заболевание. Контролировать состояние водителя можно по его электрокардиосигналам (ЭКС). Существует несколько методов съѐма ЭКС водителя когда он находится за рулѐм: с рук, грудной клетки, спины.
Съѐм ЭКС с рук реализован с помощью монтажа в руль автомобиля датчиков мониторинга электрокардиосигнала [2]. К сожалению, у этого способа есть недостаток, заключающийся в том, что в этом случае обе руки должны быть постоянно на руле, плотно охватывая его. Но это приводит к напряжениям мышц рук и возникновению помехи от мышечной активности. Также руки всегда должны быть чистыми иначе это также негативно отразится на качестве регистрации сигнала.
Другой способ – это классическое крепление электродов на грудную клетку, но это может вызвать неудобство у водителя, так как ему могут мешать провода и есть вероятность срыва электрода.
Существует способ, при котором датчики могут монтироваться не только в руль, но также в спинку водительского кресла [3]. Данный метод хоть и позволяет обеспечить регистрацию ЭКС с большей достоверностью, но точность определения состояния человека в этом случае сильно зависит от его одежды и поведения. Этот метод очень перспективный и работы по его усовершенствованию ведутся по всему миру, но на данный момент рациональнее использовать классическое крепление электродов на грудную клетку.
В условиях, когда человек за рулѐм, необходимо обеспечить автоматизированный анализ ЭКС. Это возможно реализовать, используя три способа: спектральный анализ, временной и вероятностный. В нашем случае использование временного анализа и вероятностного метода не рационально, так как обработка временных и вероятностных параметров более сложная и занимает больше времени, чем при спектральном анализе.
Наиболее часто встречающийся метод спектрального анализа — это преобразование Фурье. Но у него есть недостаток, состоящий в том что, нельзя одновременно проанализировать низкочастотную и высокочастотные составляющие, что в разы снижает точность анализа. Также анализ преобразованием Фурье требует мощной обработки (оборудование получится громоздким и будет иметь большое энергопотребление) и большого количества информации для анализа (длинный отрезок сигнала). Для разработки метода автоматизированного анализа предлагается использовать метод Прони.
Метод Прони – это метод анализа коротких отрезков сигнала, основанный на аппроксимации сигнала конечной суммой комплексных экспонент. То есть, производится подгонка параметров экспоненциальной модели к измеренным эквидистантным (равноудаленным) значениям и последующем вычислении дополнительных значений посредством оценки параметров этой экспоненциальной модели в промежуточных точках [1].
Предлагается использовать указанный метод для вычисления спектра электрокардиосигнала и оценки состояния человека путѐм анализа характерных диапазонов частот сигнала. Имитационное моделирование производится с использованием математического пакета Matlab.
Список литературы
1. Вестник ДГТУ. 2010. Т.10, вып. 4 (47). С. 456
2. Вiсник НТУ «ХПI». 2012. Вып. 64 (970).
3. Chamadiya B. (Eds.). Applications of textile based capacitive ECG recordings. Luebeck, 2012.
