Transformations of Periodic Time Dependencies to Expand the Space of Signs in Dynamic Object State Diagnostics
Keywords:
periodic signals, space of signs, diagnostic systems, retinal pathologies
Abstract
A purposeful transformation of periodic time dependencies as applied to the results from retinographic studies of retinal pathologies was carried out for studying their frequency properties. This study is intended to expand the space of formalized signs of pathologies that can be used in diagnostic systems that are based on artificial intelligence methods. A procedure for constructing the amplitude-frequency responses of the retina taking into account the mathematical description of impulse test stimuli has been developed. A procedure for polynomial approximation of the retina amplitude-frequency responses has been proposed, which allows the coefficients of approximating polynomials to be used as new formalized signs in diagnostics. It is shown that for complex retinal pathologies it is advisable to take into account not only its amplitude-frequency responses under different stimulation conditions, but also its phase-frequency characteristics by analyzing the retina loci on the complex plane. In searching for additional formalized signs of retinal pathologies, it is recommended to use a new generalized frequency response of the retina loci, which facilitates the search and formalization of additional signs of pathologies.
References
1. Ротач В.Я. Теория автоматического управления. М.: Изд-во МЭИ. 2004.
2. Попов Е.П. Прикладная теория процессов управления в нелинейных системах. М.: Наука. 1973.
3. Гинсберг К.С., Басанов Д.М. Идентификация и задачи управления // Идентификация систем и задачи управления: Пленарные доклады IV Междунар. конф. М.: Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. 2005. С. 56—63.
4. Rao G. P., Unbehauen H. Identification of Continuous-time Systems // IEEE Control Theory and Appl. 2006. V. 153. No. 2. Pp. 185—220.
5. Штейнберг Ш.Е. Идентификация в системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1987.
6. Колосов О.С., Пронин А.Д. Особенности идентификации динамических объектов импульсными тестирующими воздействиями // Вестник МЭИ. 2018. № 3. С. 116—125.
7. McCulloch D.L. e. a. ISCEV Standard for Full-field Clinical Electroretinography // Doc. Ophthalmol. 2015. V. 130. Pp. 1—12.
8. Hood D.C. e. a. ISCEV Standard for Clinical Multifocal Electroretinography (mfERG) // Doc. Ophthalmol. 2012. V. 124. Pp. 1—13.
9. Bach M. e. a. ISCEV Standard for Clinical Pattern Electroretinography // Doc. Ophthalmol. 2013. V. 124. Pp. 1—13.
10. Zueva M.V. e. a. Assessment of the Amplitude-frequency Characteristics of the Retina with Its Stimulation by Flicker and Chess Pattern-Reversed Incentives and their Use to Obtain New Formalized Signs of Retinal Pathologies // Biomedical J. Sci. & Techn. Research. 2019. V. 19. No. 5. Pp. 14575—14583.
11. Анго А. Математика для электро- и радиоинженеров (с предисловием Луи де Бройля). М.: Наука, 1967.
12. Теория автоматического управления / под ред. А.В. Нетушила. М.: Высшая школа, 1976.
13. Колосов О.С., Баларев Д.А., Пронин А.Д., Зуева М.В., Цапенко И.В. Оценка частотных свойств динамического объекта с использованием импульсных тестирующих сигналов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. № 18 (4). С. 219—226.
14. Колосов О.С., Короленкова В.А., Пронин А.Д., Зуева М.В., Цапенко И.В. Построение амплитудно-частотных характеристик сетчатки глаза и формализация их параметров для использования в системах диагностики // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. № 19 (7). С. 451—457.
15. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб. БХВ-Петербург, 2013.
16. Свиридов В.Г., Свиридов Е.В., Филаретов Г.Ф. Основы автоматизации теплофизического эксперимента. М.: Издат. дом МЭИ, 2019.
---
Для цитирования: Колосов О.С., Короленкова В.А., Пронин А.Д., Титова О.Д. Преобразования периодических временных зависимостей для расширения признакового пространства в задачах диагностики состояния динамического объекта // Вестник МЭИ. 2020. № 3. С. 81—91. DOI: 10.24160/1993-6982-2020-3-81-91.
---
Работа выполнена при поддержке: РФФИ (проект № 19-01-00143)
#
1. Rotach V.Ya. Teoriya Avtomaticheskogo Upravleniya. M.: Izd-vo MEI. 2004. (in Russian).
2. Popov E.P. Prikladnaya Teoriya Protsessov Upravleniya v Nelineynykh Sistemakh. M.: Nauka. 1973. (in Russian).
3. Ginsberg K.S., Basanov D.M. Identifikatsiya i Zadachi Upravleniya. Identifikatsiya Sistem i Zadachi Upravleniya: Plenarnye Doklady IV Mezhdunar. Konf. M.: In-t Problem Upravleniya im. V.A. Trapeznikova RAN. 2005:56—63. (in Russian).
4. Rao G. P., Unbehauen H. Identification of Continuous-time Systems. IEEE Control Theory and Appl. 2006;153;2:185—220.
5. Shteynberg Sh.E. Identifikatsiya v Sistemakh Upravleniya. M.: Energoatomizdat, 1987. (in Russian).
6. Kolosov O.S., Pronin A.D. Osobennosti Identifikatsii Dinamicheskikh Ob′ektov Impul'snymi Testiruyushchimi Vozdeystviyami. Vestnik MEI. 2018;3:116—125. (in Russian).
7. McCulloch D.L. e. a. ISCEV Standard for Full-field Clinical Electroretinography. Doc. Ophthalmol. 2015;130: 1—12.
8. Hood D.C. e. a. ISCEV Standard for Clinical Multifocal Electroretinography (mfERG). Doc. Ophthalmol. 2012;124:1—13.
9. Bach M. e. a. ISCEV Standard for Clinical Pattern Electroretinography. Doc. Ophthalmol. 2013;124: 1—13.
10. Zueva M.V. e. a. Assessment of the Amplitude-frequency Characteristics of the Retina with Its Stimulation by Flicker and Chess Pattern-Reversed Incentives and their Use to Obtain New Formalized Signs of Retinal Pathologies. Biomedical J. Sci. & Techn. Research. 2019;19;5: 14575—14583.
11. Ango A. Matematika dlya Elektro- i Radioinzhenerov (s predisloviem Lui de Broylya). M.: Nauka, 1967. (in Russian).
12. Teoriya Avtomaticheskogo Upravleniya / Pod Red. A.V. Netushila. M.: Vysshaya Shkola, 1976. (in Russian).
13. Kolosov O.S., Balarev D.A., Pronin A.D., Zueva M.V., Tsapenko I.V. Otsenka Chastotnykh Svoystv Dinamicheskogo Ob′ekta s Ispol'zovaniem Impul'snykh Testiruyushchikh Signalov. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2017;18 (4):219—226. (in Russian).
14. Kolosov O.S., Korolenkova V.A., Pronin A.D., Zueva M.V., Tsapenko I.V. Postroenie Amplitudno-chastotnykh Kharakteristik Setchatki Glaza i formalizatsiya Ikh Parametrov dlya Ispol'zovaniya v Sistemakh Diagnostiki. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2018;19 (7): 451—457. (in Russian).
15. Sergienko A.B. Tsifrovaya Obrabotka Signalov. SPb. BKHV-Peterburg, 2013. (in Russian).
16. Sviridov V.G., Sviridov E.V., Filaretov G.F. Osnovy Avtomatizatsii Teplofizicheskogo Eksperimenta. M.: Izdat. Dom MEI, 2019. (in Russian).
---
For citation: Kolosov O.S., Korolenkova V.A., Pronin A.D., Titova O.D. Transformations of Periodic Time Dependencies to Expand the Space of Signs in Dynamic Object State Diagnostics. Bulletin of MPEI. 2020;3:81—91. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2020- 3-81-91.
---
The work is executed at support: RFBR (Project No. 19-01-00143)
2. Попов Е.П. Прикладная теория процессов управления в нелинейных системах. М.: Наука. 1973.
3. Гинсберг К.С., Басанов Д.М. Идентификация и задачи управления // Идентификация систем и задачи управления: Пленарные доклады IV Междунар. конф. М.: Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. 2005. С. 56—63.
4. Rao G. P., Unbehauen H. Identification of Continuous-time Systems // IEEE Control Theory and Appl. 2006. V. 153. No. 2. Pp. 185—220.
5. Штейнберг Ш.Е. Идентификация в системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1987.
6. Колосов О.С., Пронин А.Д. Особенности идентификации динамических объектов импульсными тестирующими воздействиями // Вестник МЭИ. 2018. № 3. С. 116—125.
7. McCulloch D.L. e. a. ISCEV Standard for Full-field Clinical Electroretinography // Doc. Ophthalmol. 2015. V. 130. Pp. 1—12.
8. Hood D.C. e. a. ISCEV Standard for Clinical Multifocal Electroretinography (mfERG) // Doc. Ophthalmol. 2012. V. 124. Pp. 1—13.
9. Bach M. e. a. ISCEV Standard for Clinical Pattern Electroretinography // Doc. Ophthalmol. 2013. V. 124. Pp. 1—13.
10. Zueva M.V. e. a. Assessment of the Amplitude-frequency Characteristics of the Retina with Its Stimulation by Flicker and Chess Pattern-Reversed Incentives and their Use to Obtain New Formalized Signs of Retinal Pathologies // Biomedical J. Sci. & Techn. Research. 2019. V. 19. No. 5. Pp. 14575—14583.
11. Анго А. Математика для электро- и радиоинженеров (с предисловием Луи де Бройля). М.: Наука, 1967.
12. Теория автоматического управления / под ред. А.В. Нетушила. М.: Высшая школа, 1976.
13. Колосов О.С., Баларев Д.А., Пронин А.Д., Зуева М.В., Цапенко И.В. Оценка частотных свойств динамического объекта с использованием импульсных тестирующих сигналов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. № 18 (4). С. 219—226.
14. Колосов О.С., Короленкова В.А., Пронин А.Д., Зуева М.В., Цапенко И.В. Построение амплитудно-частотных характеристик сетчатки глаза и формализация их параметров для использования в системах диагностики // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. № 19 (7). С. 451—457.
15. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб. БХВ-Петербург, 2013.
16. Свиридов В.Г., Свиридов Е.В., Филаретов Г.Ф. Основы автоматизации теплофизического эксперимента. М.: Издат. дом МЭИ, 2019.
---
Для цитирования: Колосов О.С., Короленкова В.А., Пронин А.Д., Титова О.Д. Преобразования периодических временных зависимостей для расширения признакового пространства в задачах диагностики состояния динамического объекта // Вестник МЭИ. 2020. № 3. С. 81—91. DOI: 10.24160/1993-6982-2020-3-81-91.
---
Работа выполнена при поддержке: РФФИ (проект № 19-01-00143)
#
1. Rotach V.Ya. Teoriya Avtomaticheskogo Upravleniya. M.: Izd-vo MEI. 2004. (in Russian).
2. Popov E.P. Prikladnaya Teoriya Protsessov Upravleniya v Nelineynykh Sistemakh. M.: Nauka. 1973. (in Russian).
3. Ginsberg K.S., Basanov D.M. Identifikatsiya i Zadachi Upravleniya. Identifikatsiya Sistem i Zadachi Upravleniya: Plenarnye Doklady IV Mezhdunar. Konf. M.: In-t Problem Upravleniya im. V.A. Trapeznikova RAN. 2005:56—63. (in Russian).
4. Rao G. P., Unbehauen H. Identification of Continuous-time Systems. IEEE Control Theory and Appl. 2006;153;2:185—220.
5. Shteynberg Sh.E. Identifikatsiya v Sistemakh Upravleniya. M.: Energoatomizdat, 1987. (in Russian).
6. Kolosov O.S., Pronin A.D. Osobennosti Identifikatsii Dinamicheskikh Ob′ektov Impul'snymi Testiruyushchimi Vozdeystviyami. Vestnik MEI. 2018;3:116—125. (in Russian).
7. McCulloch D.L. e. a. ISCEV Standard for Full-field Clinical Electroretinography. Doc. Ophthalmol. 2015;130: 1—12.
8. Hood D.C. e. a. ISCEV Standard for Clinical Multifocal Electroretinography (mfERG). Doc. Ophthalmol. 2012;124:1—13.
9. Bach M. e. a. ISCEV Standard for Clinical Pattern Electroretinography. Doc. Ophthalmol. 2013;124: 1—13.
10. Zueva M.V. e. a. Assessment of the Amplitude-frequency Characteristics of the Retina with Its Stimulation by Flicker and Chess Pattern-Reversed Incentives and their Use to Obtain New Formalized Signs of Retinal Pathologies. Biomedical J. Sci. & Techn. Research. 2019;19;5: 14575—14583.
11. Ango A. Matematika dlya Elektro- i Radioinzhenerov (s predisloviem Lui de Broylya). M.: Nauka, 1967. (in Russian).
12. Teoriya Avtomaticheskogo Upravleniya / Pod Red. A.V. Netushila. M.: Vysshaya Shkola, 1976. (in Russian).
13. Kolosov O.S., Balarev D.A., Pronin A.D., Zueva M.V., Tsapenko I.V. Otsenka Chastotnykh Svoystv Dinamicheskogo Ob′ekta s Ispol'zovaniem Impul'snykh Testiruyushchikh Signalov. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2017;18 (4):219—226. (in Russian).
14. Kolosov O.S., Korolenkova V.A., Pronin A.D., Zueva M.V., Tsapenko I.V. Postroenie Amplitudno-chastotnykh Kharakteristik Setchatki Glaza i formalizatsiya Ikh Parametrov dlya Ispol'zovaniya v Sistemakh Diagnostiki. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2018;19 (7): 451—457. (in Russian).
15. Sergienko A.B. Tsifrovaya Obrabotka Signalov. SPb. BKHV-Peterburg, 2013. (in Russian).
16. Sviridov V.G., Sviridov E.V., Filaretov G.F. Osnovy Avtomatizatsii Teplofizicheskogo Eksperimenta. M.: Izdat. Dom MEI, 2019. (in Russian).
---
For citation: Kolosov O.S., Korolenkova V.A., Pronin A.D., Titova O.D. Transformations of Periodic Time Dependencies to Expand the Space of Signs in Dynamic Object State Diagnostics. Bulletin of MPEI. 2020;3:81—91. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2020- 3-81-91.
---
The work is executed at support: RFBR (Project No. 19-01-00143)
Published
2020-06-08
Section
System Analysis, Management and Information Processing (05.13.01)
