Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Разработка методов, моделей и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов для биорезонансной терапии

Диссертация: Разработка методов, моделей и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов для биорезонансной терапии
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Проанализированы результаты исследования и внедрения их в клиническую практику, показано, что при применении предложенных методов и алгоритмов биорезонансной терапии для лечения различных заболеваний в 74,9% случаях достигается стойкое улучшение, а в 20,3% -относительное улучшение. Результаты работы внедрены в учебный процесс кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ… Читать ещё >

Содержание

  • ф
  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ КОРРЕКЦИИ СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА БИОРЕЗОНАНСНОЙ ТЕРАПИИ
    • 1. 1. Электромагнитные поля человека и их информационная роль
    • 1. 2. Распределение потенциала на поверхности тела человека и биоэлектрическая активность органов и систем
    • 1. 3. Электромагнитные биорезонансы и их механизмы
    • 1. 4. Биорезонансная терапия, как метод использования собственных электромагнитных полей человека
    • 1. 5. Цели и задачи исследования
  • 2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА АДАПТИВНОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ПОВЫШЕНИЕ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ АЛГОРИТМОВ АДАПТАЦИИ
    • 2. 1. Адаптивная обработка сигналов и повышение быстродействия алгоритмов адаптации
    • 2. 2. Основные вопросы синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптации
    • 2. 3. Синтез оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптации
    • 2. 4. Упрощение структуры алгоритмов адаптации. Синтез линеаризованных алгоритмов адаптации
  • Выводы второй главы
  • 3. ПОСТРОЕНИЕ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СИНТЕЗИРОВАННЫХ АЛГОРИТМОВ
    • 3. 1. Математические модели исследуемых процессов
    • 3. 2. Синтез алгоритмов адаптации по критерию минимума среднего значения квадрата ошибки
    • 3. 3. Синтез алгоритмов адаптации по критерию полной мощности
    • 3. 4. Синтез алгоритмов адаптации, максимизирующих отношение сиг-нал/(помеха+шум)
  • Выводы третьей главы
  • 4. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И АПРОБАЦИИ В КЛИНИЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ
    • 4. 1. Структура автоматизированной системы для проведения биорезонансной терапии
    • 4. 2. Результаты применения методов и алгоритмов биорезонансной терапии в клинической практике

Разработка методов, моделей и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов для биорезонансной терапии (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Существующая в последнее время неудовлетворенность от применения фармакотерапевтических средств, осложненная к тому же многочисленными, как выявленными, так и предполагаемыми побочными эффектами [1,2], заставляет врачей прибегать к использованию в своей практике методов лечения с помощью естественных и преформированных физических факторов [3,4]. В первую очередь это относится к электрическим, магнитным и электромагнитным полям и излучениям, которые для этих целей используются в очень.

3 16 широком диапазоне частот — от 10″ Гц до 10 Гц [3−7]. Вместе с этим, в практике физиотерапии устойчиво сложилась тенденция использования этих лечебных факторов при высоких и сверхвысоких интенсивностях, тогда как вопрос об их оптимальном применения в процессе лечении при значительно более низких интенсивностях нельзя считать до конца решенным.

Развитие и совершенствование физических методов диагностики и лечения, нашедших применение в теоретических медико-биологических исследованиях и практической медицине, способствуют возникновению новых взглядов как на функционирование связей живых организмов с внешней средой, так и на внутриорганизменные взаимоотношения, осуществляемые с помощью электромагнитных полей [8−12]. Исследованиями А. С. Пресмана [8,9], H.L. Konig [10], F.A. Рорр [11], В. П. Казначеева с соавт. [12,13], C.W. Smith и S. Best [14], Е.Е. Godik и Y.V. Gulyaev [15] и др. доказано, что вокруг животных и человека существуют электрические, магнитные и электромагнитные поля и излучения, которые при своих крайне малых энергетических характеристиках являются как носителями информации о состояния собственно организма, так средством коммуникации между живыми организмами и окружающей средой.

Систематизация существующих теоретических и экспериментальных результатов, касающихся роли электромагнитных полей в процессах жизнедеятельности организма позволяет сконцентрировать внимание на высокой информативности внешних и внутренних полей человека. Использование их в диагностических и терапевтических целях возможно при осуществлении выбора оптимальных электромагнитных характеристик организма человека, которые бы с высокой степенью достоверности описывали процессы жизнедеятельности как в норме, так и в патологии.

Подобный подход лежит в основе метода биорезонансной терапии, принцип которого был предложен F. Morell в 1970;80 г. г. [16], впоследствии получившего название МОРА-терапия [17]. В этом методе осуществляется регистрация электромагнитных сигналов с организма человека, обработка и возврат тому же организму при помощи размещенных на коже пространственно разнесенных электродов [18]. Однако, выбор величины физиологических и патологических электромагнитных сигналов, являющихся показателями для каждого из состояний организма человека, является достаточно сложной задачей, связанной как с методологическими особенностями этого метода [19], так и проведения анализа [20]. Все эти положения явились причиной разработки принципиально новых методических подходов к регистрации и исследованию электромагнитных процессов в организме человека, как при контактных, так и неконтактных измерениях [21] с учетом возможных артефактов различного происхождения, которые при классических электрофизиологических методах рассматриваются как помехи [22].

Использование в биорезонансной терапии собственного электромагнитного поля организма человека неразрывно связано с методами его обработки и анализа, которые обуславливают эффективность и адекватность применяемых лечебных действий врача-клинициста что позволяет повысить эффективность терапии [23]. Вместе с тем, отсутствие в настоящее время алгоритмов обработки и анализа собственного электромагнитного поля организма человека существенно затрудняет полноценное использование такого перспективного метода лечения как биорезонансная терапия.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности и адекватности биорезонансной терапии на основе разработки моделей и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов.

Работа выполнена в рамках основных научных направлений Воронежского государственного технического университета «Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине», а также в соответствии с научно-исследовательской работой ГБ 2004.27 «Управление процессами диагностики и лечения на основе информационно-интеллектуальных технологий», выполняемой на кафедре «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ.

Цель и задачи исследования

Целью диссертационной работы является создание комплекса моделей и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов при их контактной регистрации на поверхности тела человека, для повышения эффективности и адекватности биорезонансной терапии.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи: проанализировать использование методов биорезонансной терапии для диагностики и коррекции состояния организма человекарассмотреть пути построения алгоритмов систем адаптивной обработки слабых сигналовсинтезировать оптимальные по скорости алгоритмы адаптивной обработки слабых сигналов по выбранным показателям качестваразработать имитационную модель для исследования синтезированных алгоритмовоценить эффективность функционирования разработанного комплекса моделей и алгоритмов с помощью аналитических методов, результатов моделирования и использования в клинической практике.

Методы исследования. В работе использованы основные положения теории управления в биомедицинских системах, методы моделирования, оптимизации и адаптивного управления, методы обработки биомедицинских сигналов и данных, математической статистики.

Научная новизна. В работе получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: алгоритмы адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов при их контактной регистрации на поверхности тела человека позволяющие максимизировать отношение сигнал/(помеха+шум) — одноконтурные алгоритмы адаптации, отличающиеся более простой структурой и меньшим числом арифметических операций для их реализации на каждом шаге итерацииметодика синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптивной обработки слабых сигналов, позволяющая учитывать выбранные показатели качествадвухконтурный алгоритм адаптации, обеспечивающий максимизацию отношения мощности сигнала к мощности помехи и шума при ограничении на мощность помехикомплекс моделей и алгоритмов, позволяющий выделить фазные электрические колебания потенциалов, возникающих как в проводящей среде, так и на поверхности тела человека.

Практическая значимость и результаты внедрения работы. Практическая значимость определяется использованием разработанных методов и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов в клинической практике.

Предложенные методы и алгоритмы биорезонансной терапии использовались для лечения различных нозологий, при этом стойкое улучшение было отмечено у 74,9% пациентов, а относительное улучшениеу 20,3%.

Результаты полученные в диссертационной работе были использованы при разработке методических рекомендаций 2000/74 «Биорезонансная терапия», утвержденных Министерством здравоохранения РФ.

Материалы диссертации внедрены в учебный процесс на кафедре «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ, при подготовке студентов специальности 190 500 «Биотехнические и медицинские аппараты и системы», факультета повышения квалификации медицинских работников Российского университета дружбы народов, а также используются в практической деятельности Центра интеллектуальных медицинских систем «Имедис» (г. Москва), ООО «Экомембран» (г. Москва) и ООО «Фитафлор» (г. Красногорск).

Апробация результатов исследования. Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на V Международной научно-практической конференции «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (Москва, 1999) — Международной конференции «Теоретические и клинические аспекты применения биорезонансной и мультирезонансной терапии» (Москва, 2004, 2005) — Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2005) и научно-тематическом семинаре ВГТУ «Проблемно-ориентированные системы управления» (Воронеж, 2004, 2005).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ, в том числе 3 печатные работы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 143 страницах, списка литературы из 124 наименований, приложения. Работа содержит 15 рисунков и 8 таблиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. Проведён анализ применения вероятностных итеративных алгоритмов последовательных приближений — алгоритмов адаптации для решения задач оптимальной обработки сигналов и показано, что актуальным является повышение быстродействия алгоритмов адаптации.

2. Рассмотрены различные пути повышения скорости сходимости алгоритмов адаптации, которая в значительной степени определяет быстродействие адаптивных систем.

3. Показано, что актуальными является решение задач синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптивной пространственно-временной обработки сигналов по критериям полной мощности, минимума СКО, максимума отношения сигнал/(помеха+шум).

4. Изложена методика синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптации.

5. Предложена методика упрощения одноконтурных алгоритмов адаптации за счет синтеза линеаризованных алгоритмов.

6. Получены одноконтурные алгоритмы адаптации, имеющие более простую структуру, для случая алгоритмов адаптации с постоянным параметром. Осуществлен синтез трех оптимальных алгоритмов по критерию минимума СКО, которые различаются требуемой априорной информацией.

7. Синтезированы оптимальные алгоритмы адаптации по критерию полной мощности для четырех типов ограничений, линейных и нелинейных. Для нелинейных ограничений синтезированы линеаризованные оптимальные алгоритмы адаптации, которые требуют меньшего числа арифметических операций на итерацию.

8. Синтезированы оптимальные алгоритмы адаптации, максимизирующие отношение сигнал/(помеха+шум) при различных ограничениях, а также линеаризованные алгоритмы адаптации.

9. Проанализированы результаты исследования и внедрения их в клиническую практику, показано, что при применении предложенных методов и алгоритмов биорезонансной терапии для лечения различных заболеваний в 74,9% случаях достигается стойкое улучшение, а в 20,3% -относительное улучшение. Результаты работы внедрены в учебный процесс кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ, факультета повышения квалификации медицинских работников РУДН, а также используются в практической деятельности Центра интеллектуальных медицинских систем «Имедис» (г. Москва), ООО «Экомембран» (г. Москва) и ООО «Фитафлор» (г. Красногорск).

Показать весь текст

Список литературы

  1. Г. И. Яды и организм. СПб.: Наука, 1991. 320 с.
  2. Е.А. Клиническая токсикология. М.: Медицина, 1999.416 с.
  3. В.Г. Электротерапия. М.: Медицина, 1987. 239 с.
  4. B.C., Лукомский И. В. Основы общей физиотерапии. Минск, 1997. 256 с.
  5. Системы комплексной электромагнитотерапии / Под. Ред. A.M. Беркутова и др. М.: Лаборатория базовых знаний, 2000. 376 с.
  6. С.И. Основы применения электромагнитных полей микроволнового диапазона. Киев: Радуга, 1997. 223 с.
  7. Н.Д., Голант М. Б., Бецкий О. В. Миллиметровые волны и их роль в процессе жизнедеятельности. М.: Радио и связь, 1991. 168 с.
  8. А. С. Электромагнитные поля и живая природа. М.: Наука, 1968.-288 с.
  9. А. С. Электромагнитная сигнализация в живой природе (факты, гипотезы, пути исследований). М.: Из-во Сов. радио, 1974. 64 с.
  10. Konig H.L. Bioinformation electrophysical aspects // Electromagnetic Bio-information. Mimchen-Baltimore: Urban&Schwarzenberg, 1989. P.42−73.
  11. Popp F.A. Coherent photon storage of biological systems // Ibid. P. 144−167.
  12. В.П., Михайлова Л. П. Сверхслабые излучения в межклеточных взаимодействиях. Новосибирск: Наука, 1981. 144 с.
  13. В.П., Михайлова Л. П. Биоинформационная функция естественных электромагнитных полей. Новосибирск: Наука, 1985. 181 с.
  14. Smith C.W., Best S. Electromagnetic Man. J.M. Dent & Sons Ltd., London, 1989. 344 p.
  15. Godik E.E., Gulyaev Y.V. Functional imaging of the human body. Dynamic mapping of physical E-M fields signal a breakthrough in medical diagnostics // IEEE Eng. Med. Biol. 1991. Vol.10, N.4. P.21−29.
  16. Morell F. MORA Therapie. Patienteneigene und Farblichtschwingungen. Konzept und Praxis. Karl F. Haug Verlag. Heidelberg, 1987. 181 s.
  17. Brugemann H. Bioresonanz ung Multiresonanz Therapie. Karl Haug Verl., Heidelberg, 1992. 160 s.
  18. В. Научные и физические аспекты МОРА-терапии в акупунктуре // Вестник биофизической медицины. 1992. № 1. С.28−34.
  19. Ю.В. Новые направления в биорезонансной и мультирезонансной терапии // Тезисы и доклады II Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 1996. С. 10.
  20. К.М. Квантово-информационные взаимоотношения как критерий оценки состояния здоровья // Прикладные информационные аспекты медицины. 2002. Т.5, № 2. С.3−9.
  21. М.В., Милованов Г. Б. Электрофизиологические помехи и контроль состояния человека-оператора. М.: УРСС, 1996. 160 с.
  22. К.В., Эпштейн О. И. Информационные грани жизни // Элементы информационной биологии и медицины. М.: МГУЛ, 2000. С.9−40.
  23. М.А., Думбадзе С. И., Сургуладзе Т. Д. О биоэлектромагнитном поле // Бионика. М.: Наука, 1965. С.305−314.
  24. А. С. Электромагнитные поля и процессы регулирования в биологии // Вопросы бионики. М.: Наука, 1967. С.341−350.
  25. А.Г., Перцов С. В. Радиотеплолокация (пассивная радиолокация). М.: Из-во Сов. радио, 1964. 335 с.
  26. К.П. Основы энергетики организма. Теоретические и практические аспекты. Том 1. Общая энергетика, теплообмен и терморегуляция. Л.: Наука, 1990. 307 с.
  27. Основы клинической дистантной термодиагностики / Под ред. Л. Г. Розенфельда. Киев: Здоровья, 1988. 222 с.
  28. И. А., Кузнецова Г. Д., Цыкалов Е. Н. и др. Термоэнцефалоскопия. М.: Наука, 1989. 224 с.
  29. Е.И. Оценка характеристик радиоизлучения, возникающего в процессе спайковой активности нервных клеток // Методические вопросы определения температуры биологических объектов радиофизическими методами // Сб. тр. Всесоюзн. конф. М., 1985. С. 102 106
  30. B.C., Густов А. В. Исследование радиоизлучения головного мозга человека в дециметровом диапазоне волн // Там же. С. 132 141.
  31. Н.А. Медленные электрические процессы в головном мозге. М.: Изд-во АН СССР, 1962. 240 с.
  32. Н.А., Владимирский Б. М., Тишкин О. Г. Сверхнизкочастотные электромагнитные сигналы в биологическим мире. Киев: Наукова думка, 1992. 188 с.
  33. А.Ф., Мягков И. Ф. Электрофизиология. М.: Высшая школа, 1977. 232 с.
  34. Методы клинической нейрофизиологии. В серии: Методы физиологичсеких исследований. Л.: Наука, 1977. 356 с.
  35. Ю.А., Козлов А. Н., Горбач A.M. Магнитные поля биологических объектов. М.: Наука, 1987.144 с.
  36. П., Титомир Л. И. Биомагнитные измерения. М.: Энергоатомиздат, 1989. 288 с.
  37. П. И., Заботин В. И., Шлиппенбах Н. Я. Электроаурограммы нерва, мышцы и сердца лягушки, сердца и мускулатуры человека // ДАН СССР. 1968. Т. 180, № 6. С.1504−1506.
  38. П.И., Заботин В. И., Шлиппенбах Н. Я., Егоров В. Н., Молчанова О. В. Ауральное поле в свете развития представлений А.А. Ухтомского о роли биологических электромагнитных полей // Механизмы нервной деятельности. Л.: Из-во ЛГУ, 1977. С. 127−137.
  39. П.И., Заботин В. И., Егоров В. Н. Векторные свойства аурального поля как новый источник физиологической информации // Вестн. ЛГУ. 1978. Т.15, № 3. С.82−86.
  40. Торну ев Ю.В., Куделькин С. А. Структура и информационная значимость внешнего электрического поля человека // Физиол. человека. 1982. Т.8,№> 1. С.164−166.
  41. А.С. О происхождении внешнего электрического поля, регистрируемого вблизи человека и животных // Укр. физиол. журн. 1973. № 1. С.99−103.
  42. Richardson Р.С., Adams R.M. Electric field distrubance near the human body // J. Appl. Physiol. 1969. Vol.25, N.6. P.838.
  43. В. Шум как источник информации. М.: Мир, 1993. 192 с.
  44. Л.Д., Лившиц Е. М. Электродинамика сплошных сред. М.: Наука, 1982. 620 с.
  45. Р., Барр Р. Биоэлектричество: Количественный подход. М.: Мир, 1991.366 с.
  46. Barber P.W. Electromagnetic power deposition in prolate sheroid models of men and animals at resonance // IEEE Trans. Biomed. Eng. 1977. Vol.24, N.6. P.385−389.
  47. О.П. Современные представления о поглощаемых человеком и животными дозах электромагнитного излучения // ТИИЭР. 1980. Т.68, № 1. С.31−39.
  48. К.Х. Модели человека и животных применительно к электромагнитной дозиметрии // Там же. 1980. Т.68, № 1. С.40−48.
  49. А. С. Организация биосферы и ее космические связи (кибернетические основы планетно-космической организации жизни). М.: Гео-СИНТЕГ, 1997. 240 с.
  50. Aschoff J. Adaptive cycles. Their significance for defining environmental hazards // Int. J. Biometeorol. 1967. Vol.11, N.3. P.255−278.
  51. Биологические ритмы. В двух томах. Т.1,2. / .Под ред. Ю.Ашоффа. М.:Мир, 1984. 676 с.
  52. Т.К. Колебания в биохимических системах // Усп. биол. химии. 1997. Т.37. С.261−292.
  53. О.Р., Максимов Г. В., Раденович Ч. Н. Биофизика ритмического возбуждения. М.: Изд-во МГУ, 1993. 208 с.
  54. Хронобиология и хрономедицина / Под ред. Ф. И. Комарова. М.: Медицина, 1989. 400 с.
  55. Ю.Б., Перов Ю. Ф., Голеницкая И. А. Механизмы радиобиологических эффектов неионизирующих электромагнитныхизлучений низкой интенсивности // Радиац. биология. Радиоэкология. 1999. Т.39, № 1. С.79−83.
  56. И.В., Жиляев Е. Г., Карпов В. Н., Ушаков И. Б. Малые радиационные воздействия и здоровье человека (очерки системного анализа). М.: Воронеж: Воронежский государственный университет, 2002. 276 с.
  57. Patzold J. Zur Physik der Ultra-Kurzwellen-Therapie: Das Wellenband der selektiven Erwarmung // Zeitschr. f. techn. Physik. 1932. Bd.13, N.5. S.212−216.
  58. B.B. О селктивном тепловом эффекте электрических полей УВЧ // Биологическое действие ультравысокой частоты (ультракоротких волн). М.: Изд-во ВИЭМ, 1937. С.73−83.
  59. Liboff A.R. Geomagnetic cyclotron resonance in living cells // J. Biolog. Phys. 1985. Vol.13, N.4. P.100−102.
  60. Liboff A.R., Smith S.D. Experimental evidence for ion cyclotron resonance mediation of membrane transport // Mechanistic Approaches to Interactions of Electric and Electromagnetic Fields with Living Systems. Plenum: New York, 1987. P.97−108.
  61. .М., Темурьянц H.A. Ядерный магнитный резонанс в геомагнитном поле возможный механизм воздействия слабых электромагнитных полей на биологические и физико-химические системы //Биофизика. 1996. Т.41, № 4. С.926−929.
  62. Вервен (A.A.Verveen), Дерксен (Н.Е. Derksen). Флуктуационные явления в нервной мембране // ТИИЭР. 1968. Т.56, № 6. С.20−30.
  63. De Felice L.J. Introduction to Membrane Noise. Plenum Press: New York London, 1981. 500 p.
  64. Vasilescu D., Krank H. Noise in biomolecular systems // Modern Bioelectrochemistry. Marcel Dekker: New York, 1986. P.397−430.
  65. B.C. Стохастический резонанс // Усп. физич. наук. 1999. Т.169, № 1. С.7−38.
  66. Kruglikov I.L., Dertiner Н. Stochastic resonance as a possible mechanism of amplification of weak electric signals in living cells // Bioelectromagnetics. 1994. Vol.15, N.6. P.539−547.
  67. Pickard W.F. Trivial influences: a doubly stochastic Poisson process model permit the detection of arbitarly small electromagnetic signals // Ibid. 1995. Vol.16. N.l.P.2−8.
  68. Berzukov S.M., Vodyanoy I. Noise-induced enhancement of signal transduction across voltage-dependent ion cannels // Nature. 1995. V01.378, N.6555. P.362−364.
  69. H.H., Алексанян З. А. Адаптивное управление вегетативными процессами // Физиол. журн. СССР. 1981. Т.68, № 7. С.948−952.
  70. ЯЗ. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968. 400 с.
  71. Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970. 251 с.
  72. Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.: Наука, 1984. 320 с.
  73. A.M. Адаптивное управление объектами с последействием. М.: Наука, 1984. 241 с.
  74. Ю.В., Жаринов С. Е., Коробов А. С. Синтез одноконтурных алгоритмов адаптации с ограничениями, обусловленными требуемыми свойствами системы // Тр. МЭИ. 1979, вып.398. С.52−57.
  75. Ю.В., Коробов А. С. Один алгоритм адаптивной обработки сигнала// Там же. 1980, вып.509. С.102−107.
  76. Ю.В., Казаков С. А. Некоторые вопросы синтеза алгоритмов адаптации с нелинейными органичениями // М.: ВИНИТИ, 1985. Деп.№ 455−85.
  77. М. Стохастическая аппроксимация. М.: Мир, 1972. 295 с.
  78. Ю.М. Методы стохастического программирования. М.: Наука, 1976. 239 с.
  79. Д.Б. Задачи и методы стохастического программирования. М.: Сов. радио, 1977. 392 с.
  80. ., Маккул Д., Ларимор М., Джонсон С. Стационарные и нестационарные характеристики обучения адаптивных фильтров, использующих критерий СКО // ТИИЭР. 1976. Т.64, № 8. С.37−51.
  81. .Т. Сравнение скорости сходимости одношаговых и многошаговых алгоритмов оптимизации при наличии помех // Техн. кибернетика. 1977. № 1. С.9−12.
  82. A.M., Мирзоахмедов Ф. Об одном способе регулирования шага в методах стохастического программирования // Кибернетика. 1978. № 1. С.133−134.
  83. Ю.В., Казаков С. А. Проектирование микропроцессорных адаптивных систем // Тр. МЭИ. 1984, вып. 627. С.78−83.
  84. Н.В. Методы стохастической аппроксимации // Автоматика и телемеханика. 1966. Т.26, № 4. С. 185−204.
  85. .Т. Введение в оптимизацию. М.: Мир, 1983. 384 с.
  86. Обработка сигналов в многоканальных PJIC / Под ред. А. П. Лукошкина. М.: Радио и связь, 1983. 328 с.
  87. Е.П., Пузанков Д. В. Микропроцессоры и микропроцессорные системы. М.: Радио и связь. 1981. 328 с.
  88. Corsini P., Pikchi G., Prati G. Adaptive equalisation of discrete channel via fast convolution techniques // Proc. IEEE 1984. Vol.128, N.6. P.239−244.
  89. Saritdes G.N. Stochastic approximation methods for identification and control. A survey. // IEEE Tranc. Autom. Contr. 1974. Vol.19, N.ll. P.798−809.
  90. Vueller M.S. On the rapid intuel convergence of least-squares equalizer adjustment algoritms // Bell Syst. Techn. J. 1981. Vol.60, N.10, P.2345−2385.
  91. M. Оптимизация стохастических систем. M.: Наука, 1971.422 с.
  92. Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука, 1967. 575 с.
  93. П. Теория матриц. М.: Наука, 1978. 280 с.
  94. В.Г. Математическое программирование. М.: Наука, 1980. 256 с.
  95. Ф.Е., Афонин В. А., Дмитриев В. И. Теоретические основы информационной техники. М.: Энергия, 1979. 512 с.
  96. ., Гриффите Л., Гуд. Адаптивные антенные системы // ТИИЭР. 1967. Т.55, № 12. С.78−95.
  97. Л. Простой алгоритм для ' обработки сигналов антенных решоток в реальном масштабе времени // Там же. 1969. Т.57, № 10. С.6−15.
  98. П.JI. Адаптивный рекурсивный фильтр, минимизирующий средний квадрат ошибок // Там же. 1976. Т.64, № И. С.80−81.
  99. Ю.В. Применение адаптивных алгоритмов при автоматизации проектирования антенных систем // Тр. МЭИ. 1977, вып.343. С.84−87.
  100. Ю.В., Коробов А. Е. Алгоритм адаптации антенных решеток с оценкой параметров // Вопросы формирования и обработки сигналов в радиотехнических системах. Таганрог: Изд-во ТРТИ, 1969, вып.З. С.67−71.
  101. Е.И. Модернизация алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов и помех для микропроцессорной реализации // Радиотехника. 1984. № 3. С.48−51.
  102. Ahmed К.М., Evans R.J. An adaptive array processor with robistness and broad-band capabilities // IEEE Tranc. Ant. Prop. 1984. Vol.32, N. 9. P.944−950.
  103. Ю.В., Жаринов C.E., Коробов А. Е. Синтез двухконтурных алгоритмов адаптации, обусловленными структурой системы // Тр. МЭИ. 1981, вып.544. С.98−101.
  104. Ш. Алгоритм линейно-ограниченной обработки сигналов в адаптивной решетке // ТИИЭР. 1972. Т.60, № 8. С.5−16.
  105. Ю.В., Казаков С. А., Коробов А. Е. Потенциальные характеристики алгоритмов адаптивной обработки сигналов // Тр. МЭИ. 1982, вып.572. С.52−57.
  106. Ю.В., Коробов А. Е. Алгоритмы пространственно-временной фильтрации сигналов, оптимизирующих полную мощность // Прием пространственно-временных сигналов на фоне помех. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1981. С.52−57.
  107. Такао К, Fujita М., Nishi Т. An adaptive antenna array under directional constraint // IEEE Tranc. Ant. Prop. 1976. Vol. 24, N. 5. P.662−669. '
  108. Ю.П., Казаринов Ю. Н., Катиков B.M. Микропроцессоры в радиотехнических системах. М.: Радио и связь, 1981. 328 с.
  109. М. Введение в методы оптимизации. М.: Наука, 1977. 344с.
  110. Я.З. Адаптивные алгоритмы оптимизации при априорной неопределенности // Автоматика и телемеханика. 1979. № 6. С.94−108.
  111. Al-Khato N., Compton R. A gain optimizing algoritm for adaptive arrays // IEEE Tranc. Ant. Prop. 1978. Vol.26, N. 2. P.228−235.
  112. М.Д. О действительной и комплексной формах алгоритма СКО для адаптивных фильтров // ТИИЭР. 1981. Т.81, № 4. С.112−123.
  113. Ю.В., Коробов А. Е. Алгоритмы адаптации антенных систем, максимизирующие отношение сигнал/помеха // Тр. МЭИ. 1978, вып.380. С.78−81.
  114. Л.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 1998 г. // Тезисы и доклады
  115. Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 1998,4.1. С.30−32.
  116. Л.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 1999 г. // Тезисы и доклады
  117. V Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 1999, 4.1. С.21−22.
  118. JI.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 2000 г.. // Тезисы и доклады
  119. VI Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 2001,4.1. С.12−13.
  120. Л.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 2001 г.. // Тезисы и доклады
  121. VII Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 2001,4.1. С.37−38.
  122. Л.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 2002 г.. // Тезисы и доклады
  123. VIII Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, М.: 2002,4.1. С.24−25.
  124. Л.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 2003 г. // Тезисы и доклады
  125. Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 2003, 4.1. С.192−194.
  126. Л.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 2004 г. // Тезисы и доклады
  127. X Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 2004, 4.1. С.27−28.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?