Алгоритмическое обеспечение информационно-измерительной системы определения временных параметров шага человека тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат наук Царёва Анна Вячеславовна

• Царёва Анна Вячеславовна
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Царёва Анна Вячеславовна

Введение

Глава 1. Анализ области исследования

1.1 Существующие методы исследования процесса ходьбы

1.2 Обзор исследований кинематики нижних конечностей (фазы шага)

1.3 Обзор современного состояния информационно-измерительных систем для исследования параметров движений

1.4 Применение измерительных систем в области реабилитации

Выводы по первой главе

Глава 2. Измерение моментов пересечения сигнала с заданным уровнем на фоне аддитивного шума

2.1 Информационно-измерительная система для исследования временных характеристик фаз шага

2.2 Постановка задачи машинного эксперимента

2.2.1 Определение СКО шумовой составляющей сигнала

2.2.2 Моделирование сигналов, характеризующих фазовую структуру шагов человека

2.3 Анализ методов обработки сигнала

2.3.1 Свойства сигнала

2.3.2 Фильтры нижних частот

2.3.3 Преобразование Габора

2.3.4 Дискретное вейвлет-преобразование (ДВП)

2.3.5 Влияние фильтра нижних частот и преобразования Габора на работу алгоритма поиска моментов пересечения сигнала с заданным уровнем

2.4 Алгоритм поиска моментов пересечения сигнала с заданным уровнем

2.4.1 Определение уровня пересечения сигнала (этап 2 методики)

2.4.2 Определение моментов времени пересечения сигнала с заданным уровнем (поиск фаз шага)

2.5 Анализ погрешностей

Выводы по второй главе

Глава 3. Оценка временных характеристик техники ходьбы

3.1 Система вывода ИИС оценки и анализа тенденции развития текущей ситуации

3.1.1 Алгоритм определения качественной шкалы (КШ)

3.2 Функции соответствия для временных характеристик техники ходьбы

3.3 Алгоритм представления результата оценки информативных параметров

3.4 Контроль тенденции изменения временных характеристик техники ходьбы

3.4.1 Методы прогнозирования

3.4.2 Тенденция изменения временных характеристик техники ходьбы 120 Выводы по третьей главе

Глава 4. Применение алгоритмического обеспечения для исследования временных характеристик техники ходьбы

4.1 Информационно-измерительная система для исследования кинематического портрета человека

4.1.1 Информационно-измерительная система

4.1.2 Алгоритм измерения информативной характеристики (ИХ) техники ходьбы

4.2 Результаты экспериментальных исследований пациентов с отклонениями в работе опорно-двигательного аппарата

4.2.1 Экспериментальные исследования пациентов нейрохирургического профиля

4.2.2 Контроль тенденции изменения временных характеристик техники ходьбы пациентов нейрохирургического профиля

4.3 Результаты экспериментальных исследований влияния тренировочного

процесса на временные характеристики техники ходьбы

Выводы по четвертой главе

Заключение

Перечень сокращений

Список литературы

Приложение

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмическое обеспечение информационно-измерительной системы определения временных параметров шага человека»

Актуальность

Анализ информативных параметров сигналов всегда вызывал большое внимание со стороны исследователей. В работе рассматривается вопрос повышения точности измерения времени пересечения зашумленного сигнала с заданным уровнем при измерении временных характеристик фаз шага человека.

В настоящее время получили широкое распространение технические средства, применяемые при диагностике, лечении и реабилитации человека. Такими средствами являются ИИС, позволяющие исследовать параметры движения для количественной оценки техники ходьбы, особенно в послеоперационный реабилитационный период.

Измерение характеристик фаз шага обеспечивает возможность оценки вариативности темпа человека, ритма движения. Эти параметры необходимы для количественной оценки техники ходьбы пациентов в послеоперационный период реабилитации.

Работы ряда авторов Shull P.B., Nukala B.T., Senanayake S., Sun B., Будков В.Ю., Денисов А.В. и др. посвящены созданию информационно-измерительных систем (ИИС) для исследования параметров движения в области медицинской диагностики, реабилитационных мероприятий, тренировочных процессов. На сегодняшний день особое внимание уделяется вопросу разработки мобильной ИИС, поэтому интерес представляют системы, реализованные на базе инерциальных датчиков.

Существующие в практике и рекомендованные к применению методики, направленные на оценку степени восстановления навыка ходьбы, такие как шкала Тинетти, шкала НИИ неврологии РАМН, классификационная шкала передвижений и др., к сожалению, не могут считаться достаточными, поскольку опираются исключительно на метод визуальной оценки, отражают преимущественно степень независимости пациента от посторонней помощи, что является только косвенным признаком качества восстановления

двигательного действия и не затрагивают информативных пространственно-временных характеристик техники ходьбы (темп, ритм, скорость и др.). Результаты оценки восстановления способности к ходьбе, выраженные в баллах, не дают возможности детальной оценки и прогнозирования результатов реабилитации.

Целью работы является разработка алгоритмического обеспечения измерений временных характеристик шага человека на основе анализа сигналов, приведение результатов измерений к качественной шкале, обеспечивающей поддержку формирования диагностических решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Выбор метода фильтрации сигнала для установления временных характеристик сигнала на фоне аддитивного шума.

2. Разработка алгоритма определения временных координат пересечения зашумленного сигнала с заданным уровнем на примере измерения временных границ фаз шага.

3. Статистическое обоснование сопоставления применяемой качественной шкалы количественным значениям временных информативных параметров на базе статистической обработки.

4. Вывод функций соответствия для перехода от количественного к качественному значению шкалы.

5. Программная реализация алгоритмического обеспечения оценки временных характеристик техники ходьбы.

Объект исследования: информационно-измерительная система для определения временных информативных параметров кинематического портрета человека.

Предмет исследования: алгоритмическое обеспечение распределенной информационно-измерительной системы, направленной на решение задач оценки временных характеристик сигнала на фоне аддитивного шума.

Научная задача: разработка теоретических основ измерения момента времени пересечения сигнала с заданным уровнем на фоне аддитивного шума как базового алгоритмического обеспечения определения временных характеристик сигнала, качественной шкалы для классификации результатов измерений.

Методы исследования: для решения поставленных задач предлагается использовать математический аппарат теории измерений, системы пространственно-линейных уравнений, прикладной статистики, вейвлет-анализа. Вейвлет-анализ применяется для повышения точности определения временных характеристик сигнала.

Научная новизна. В процессе проведения исследований получены новые научные результаты:

1. Доказано, что применение дискретного вейвлет-преобразования, отличающегося локализацией информативного сигнала, обеспечивает повышение точности определения пересечения сигнала с заданным уровнем по сравнению с оконным преобразованием Фурье и по сравнению с цифровыми фильтрами нижних частот.

2. Разработан алгоритм измерения значений временных координат пересечения сигнала с заданным уровнем на фоне аддитивного шума для задачи оценки техники ходьбы.

3. Впервые статистически обоснована качественная шкала временных характеристик техники ходьбы, которая обеспечивает разделение результатов измерений в процессе анализа и контроля тенденции развития состояния человека в период реабилитации.

4. Разработан алгоритм получения оценки временных характеристик техники ходьбы на основании количественных результатов измерений.

5. Впервые разработаны функции соответствия результатов измерений качественным значениям шкалы для оценки временных характеристик техники ходьбы.

Практическая значимость: разработанное алгоритмическое обеспечение для информационно-измерительной системы применяется с целью оценки информативных параметров временных характеристик техники ходьбы в послеоперационный период для оценки результативности реабилитационных мероприятий.

Внедрение результатов диссертации: результаты работы использованы в рамках дисциплины «Технологии спортивной тренировки в легкой атлетике» в НГУ им. П.Ф. Лесгафта с целью оценки переносимости нагрузок на опорно-двигательный аппарат спортсменов в тренировочном процессе. Результаты внедрены также в научную и практическую деятельность РНХИ им. проф. А. Л. Поленова - филиала Центра Алмазова для оценки информативных параметров временных характеристик техники ходьбы в процессе реабилитационных мероприятий. Также результаты диссертационной работы используются в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» по дисциплинам: «Преобразование измерительных сигналов», «Теоретические основы измерительной техники» бакалаврской образовательной программы по направлению 12.03.01 «Приборостроение». Положения, выносимые на защиту:

1. Применение дискретного вейвлет-преобразования, отличающегося локализацией информативного сигнала, обеспечивает повышенную точность определения пересечения сигнала с заданным уровнем по сравнению с оконным преобразованием Фурье и цифровыми фильтрами нижних частот.

2. Методика измерения временных координат пересечения сигнала с заданным уровнем, построенная на базе системы линейных пространственных уравнений, обеспечивает автоматизацию определения его временных характеристик.

3. Качественная шкала, построенная на базе статистической обработки количественных значений информативных параметров, обеспечивает

разделение результатов в процессе анализа и контроля тенденции развития состояния человека в период реабилитации. Апробация: основные положения, выносимые на защиту, а также результаты экспериментов докладывались и обсуждались на конференциях различного уровня: Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (Санкт-Петербург, 2017, 2018 гг.), международная конференция молодых исследователей в области электротехники и электроники (ЕГСо^ш^) (Санкт-Петербург, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019 гг.), Всероссийская научно-практическая конференция нейрохирургов с международным участием «Поленовские чтения» (Санкт-Петербург, 2018, 2019 гг.), открытая региональная межвузовская конференция молодых ученых с международным участием «Человек в мире спорта» (Санкт-Петербург, 2019 г.), V Всероссийская научно-практическая конференция «Физическая реабилитация в спорте, медицине и адаптивной физической культуре» (Санкт-Петербург, 2019 г.), международная конференция "Менеджмент качества, транспортная и информационная безопасность, информационные технологии"(П^М&К) (Сочи, 2019).

Публикации: по теме диссертации опубликовано 22 печатные работы, из них 6 статей в рецензируемых научных изданиях, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук, 13 публикаций в сборниках трудов конференций, также зарегистрированы 3 программы для ЭВМ. В 2017 г. работа на тему: «Алгоритмы обработки данных для исследования кинематики движений нижних конечностей», стала победителем конкурса грантов Санкт-Петербурга для студентов, аспирантов, молодых ученых, молодых кандидатов наук 2017 г.

Соответствие паспорту специальности: диссертация соответствует паспорту специальности «05.11.16 Информационно-измерительные и управляющие системы (техника и технологии)». Область исследований:

- методы и системы программного и информационного обеспечения процессов отработки и испытаний образцов информационно-измерительных и управляющих систем.

Личный вклад автора: все результаты, представленные в работе, получены соискателем лично.

Структура и объем диссертации: диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 131 наименование, и приложения. Основной текст изложен на 179 страницах машинописного текста, содержит 136 рисунков, 36 таблиц. Приложения изложены на 16 страницах, содержат 22 рисунка.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОБЛАСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ

В данной главе приведен критический анализ существующих методов исследования параметров движений человека, обзор клинических исследований кинематики движения нижних конечностей, современного состояния ИИС для исследования кинематики движений. В главе также проводится анализ применения измерительных систем при реабилитационных мероприятиях, и анализ статистических критериев обнаружения сигналов с целью выбора критерия определения порогового значения.

1.1 Существующие методы исследования процесса ходьбы

Процесс ходьбы человека задействует огромное количество элементов биосистемы, поэтому вызвать патологию этого процесса может сбой функционирования любой части организма, например, головной мозг, спинной мозг, мышцы, суставы, скелет, а также наличие болевого синдрома, при котором пациент не способен нормально передвигаться.

Анализ походки включает в себя фундаментальные клинические и физиологические исследования, а также прикладные разработки для создания спортивной и другой специальной обуви, протезов, тренажёров и устройств медицинского применения, для лечения различных патологий и помощи больным в реабилитационный период [1]. Анализ походки предполагает также количественные и качественные определения функционального состояния опорно-двигательного аппарата человека.

В качестве информативных параметров в различных ситуациях выступают как временные, так и пространственные характеристики шага.

Пространственные характеристики представлены длиной шага, углом разворота стопы, амплитудой шага. Временные: время опоры и переноса каждой ноги, время опоры на одну (две) ноги, а также моменты и время опоры на различные отделы стопы, скорость, темп, ритм ходьбы.

Основные методы исследования характеристик ходьбы: ихнография, электроподография, электрогониография, акселерография, видеорегистрация, ультразвуковая регистрация [2].

Ихнография или ихнометрия - это метод регистрации характеристик ходьбы в пространстве (длина шага, база шага и угол разворота стопы). Самый примитивный метод ихнографии заключается в том, что больному наносят краску на поверхность стоп. Затем он следует по бумажной дорожке, оставляя следы. Измерения пространственных характеристик шага производятся по следам стоп на листе. При этом временные характеристики техники ходьбы не оцениваются.

Рисунок 1.1.1 - Ихнографическое устройство [2] Электроподография или подометрия - это метод регистрации временных характеристик шага. В примитивном виде он осуществляется путем замера времени опоры и переноса секундомером. Существуют также методы анализа с использованием металлических контактных дорожек, методы с установкой контактной группы на специальную обувь.

/

к I

Ж

Рисунок 1.1.2 - Контактные стельки [2]

Метод электроподографии состоит в том, что пациент в обуви с контактными группами проходит по дорожке из электропроводящих материалов. В таком случае становится возможной оценка временных характеристик шага [3].

В первых версиях устройства, использующего метод электроподографии, пациенту необходимо было использовать на дорожке специальную обувь, дискомфорт от которой сам по себе мог являться причиной изменения временных характеристик ходьбы. Более того, токопроводящий материал по своей структуре не был схож с обычным покрытием пола, само сцепление пола и подошвы сильно отличалось от сцепления при повседневной ходьбе, что также могло повлиять на результат эксперимента. В современных вариантах устройства этот недостаток устранили, заменив обувь контактными группами, которые крепятся непосредственно к обуви пациента, а дорожку стали изготавливать из токопроводящей резины. Стоит отметить, что такая система не является мобильной, а также не имеет тенденции к расширению и усложнению с целью оценки пространственно-временных характеристик верхних конечностей при ходьбе.

Современное решение от компании B&LEngmeermg - гибкие стельки всех существующих размеров [4]. Устанавливаются внутрь любой обуви пациента, на пояс закрепляется портативный регистратор. Данное устройство имеет достаточно компактные размеры, при этом позволяет производить измерения при комфортных условиях для пациента, что не в последнюю очередь сказывается на качестве полученной информации. При помощи подобных устройств можно получить базовые пространственные и временные характеристики шага, однако этого недостаточно в случае исследования качества реабилитационных мер больных нейрохирургического профиля. Данное устройство способно осуществить качественную оценку реабилитации больного ортопедического профиля, однако существует проблема в недостаточности информативных параметров, и отсутствие возможности увеличения их числа, не прибегая к использованию отличных по конструкции приборов [4]. С точки зрения детального рассмотрения временных характеристик фаз шага данный метод недостаточно информативен, так как не позволяет выделить передний и задний шаг во время переноса (активная фаза).

Электрогониография или гониометрия - метод, регистрирующий изменения угловых характеристик суставов при помощи датчика угловых перемещений. Этот способ характеризуется простотой и низкой стоимостью реализации, но имеет недостатки с точки зрения точности получаемой информации. Установка оси потенциометра должна совпадать в точности с осью движения сустава, что на практике не представляется возможным, и делается приблизительно. Вторая проблема, ведущая к росту погрешности -невозможность точного совпадения оси движения вала потенциометра и оси сустава, связанная с тем, что суставы не жёстко зафиксированы, и имеют некоторое смещение, «дыхание», при своём движении.

( m

if №

fl «

V

Рисунок 1.1.3 - Гониометрическая система Mie Medical Research Ltd [2] Акселерография или акселерометрия - метод, основанный на измерении ускорения во время движения. На начальных стадиях внедрения этого метода имелись проблемы с точностью получаемой информации, что было связано с высоким собственным уровнем шума датчиков, а также с так называемым «температурным дрейфом», т.е. изменением точки (нуля), относительно которого происходит измерение под действием температуры. Однако компактность современных датчиков позволят создавать целые системы стабилизации. Несколько гироскопических, акселерометрических и магнитометрических датчиков, а также датчик температуры позволяют в значительной степени повысить точность получаемой информации и при этом могут размещаться в небольшом корпусе.

Рисунок 1.1.4 - Внешний вид гироскопического датчика компании XsensTechnologies В.У. и вариант их расположения на обследуемом (из

информационных материалов) [4] Помимо упомянутых преимуществ данного метода, стоит также отметить тот факт, что подобную систему можно дорабатывать для использования в сложных частных ситуациях, например, увеличить количество датчиков, или, напротив, уменьшить их [4].

Видеорегистрация - это метод, который базируется на оптической связи испытуемого с регистрирующей аппаратурой. На пациенте закрепляются маркеры (трекеры), которые фиксируются фото-видео аппаратурой, исходя из полученной картины перемещений этих маркеров в пространстве делаются качественные выводы.

Данный метод положительно отличается тем, что на тело пациента не нужно закреплять тяжёлое оборудование. Полученная информация несёт в себе целостную пространственную картину исследования. Однако есть некоторые трудности с вычислением информативных параметров. Так как датчики (маркеры) крепятся к подвижным относительно скелета мягким тканям, это приводит к сложности определения положения маркера по отношению к кости и в значительной степени снижает точность измерения. Стоит отметить также, что оборудование для видеорегистрации имеет высокую ценовую категорию, и оснащение больниц для проведения штатных

измерений подобными приборами в настоящее время является технически сложной задачей. Немобильность данной системы делает ее непригодной для эксплуатации с целью отслеживания качества реабилитационных мероприятий вне стационара.

Рисунок 1.1.5 - Общий вид варианта лаборатории для анализа походки (из информационных материалов BTS) [2] Ультразвуковая регистрация - метод основан на анализе отражения ультразвуковой волны. Изначально данный метод не мог закрепиться в клиническом анализе движения по причине своей низкой точности на небольших расстояниях. Однако по мере роста спроса на подобное оборудование рынок смог предоставить достаточно точные устройства. Одной из специфик использования данной аппаратуры является сопутствующая ей беговая дорожка. Дело в том, что на расстоянии нескольких метров такого рода датчики начинают давать значительные ошибки. Отсюда возникает ряд минусов, связанных с отсутствием универсальности и немобильностью данного устройства [1]. Пример системы представлен на рис. 1.1.6.

Рисунок 1.1.6 - Один из вариантов комплекса германской компании Zebris

для исследования походки [2]

1.2 Обзор исследований кинематики нижних конечностей (фазы шага)

Стандартная система координат тела человека включает следующие плоскости:

- сагиттальная плоскость делит тело на правую и левую половины,

- фронтальная - делит тело на переднюю и заднюю части,

- горизонтальная - делит пространство или тело (в зависимости от уровня) на верхнюю и нижнюю части (рис. 1.2.1).

Рисунок 1.2.1 - Локальная система координат для нижней конечности,

где S - саггитальная плоскость, F - фронтальная плоскость, H -горизонтальная плоскость [2].

Движения в сагиттальной плоскости - сгибание-разгибание, во фронтальной - отведение-приведение, в горизонтальной - наружная и внутренняя ротация (рис. 1.2.2).

Рисунок 1.2.2 - В трех плоскостях продемонстрировано движение для

При измерении движения в суставах задаются нейтральным положением. В большинстве исследований нейтральное положение для суставов нижних конечностей - положение стоя прямо в основной стойке, стопы параллельны на ширине передне-верхних остей таза, продольные оси обеих голеней вертикальны, при этом вектор веса тела проходит через центры суставов (рис. 1.2.3).

бедра, голени, стопы [2]

Рисунок 1.2.3 - Нейтральное положение [2]

Однако это идеальный случай нейтрального положения, основная стойка в реальности для здорового человека следующая: вертикаль, проходящая через общий центр масс (ОЦМ), опускается из центра головы, проходит на один сантиметр спереди от тела четвертого поясничного позвонка, через центр тазобедренного сустава, впереди коленного и ложится на плоскость опоры на 4-5 см впереди от линии внутренних лодыжек.

Ходьба представляет собой хорошо автоматизированную циклическую локомоцию (передвижение). Функционально, правая и левая нога практически идентичны, имеются лишь незначительные физиологические асимметрии. Основная функциональная единица ходьбы - это цикл шага (ЦШ). Цикл шага - время от начала контакта с опорой данной ноги до следующего такого же контакта этой же ногой. Цикл шага для нижней конечности состоит из двух основных периодов: периода опоры и периода переноса (рис. 1.2.4). Среднее время цикла шага при естественной ходьбе приближается к одной секунде.

Рисунок 1.2.4 - Цикл шага и его периоды [2]

Продолжительность периода опоры (ПО) составляет от 58 до 61% ЦШ, а периода переноса (1111) - от 42 до 39% ЦШ. Поскольку в акте ходьбы участвуют две конечности, то часть периода опоры составляет время, когда обе ноги находятся в контакте с опорой. Это время получило название периода двойной опоры (ДО) и составляет от 16 до 22% ЦШ. Двойная опора имеет место дважды за ЦШ - в начале и в конце. Первый период двойной опоры будет далее обозначаться как первый период двойной опоры (ПДО), второй -

как второй период двойной опоры (ВДО). Каждый период двойной опоры имеет, соответственно, длительность от 8 до 11% ЦШ.

С началом периода переноса позади стоящей конечности для другой наступает период одиночной опоры (ОО). Нетрудно заметить, что период ОО равен соответствующему периоду переноса противоположной конечности. Таким образом, период опоры состоит из двух периодов двойной опоры и одного периода опоры на одну ногу. Период переноса одной ноги, поэтому, соответствует периоду одиночной опоры на другую ногу. Другими словами, время периода переноса будет равно по абсолютному значению времени периода одиночной опоры противоположной конечности. Весь ЦШ включает, в среднем, 40% периода одиночной опоры, 40% периода переноса и 20% суммарного времени двойной опоры. В соответствии с наличием правой и левой конечности различают правый и левый ЦШ. Время ЦШ принято измерять в секундах. Другие временные характеристики, как правило, измеряются в относительных единицах - процентах от времени ЦШ данной стороны. Применение относительных единиц позволяет проводить корректное сравнение длительности внутренних интервалов ЦШ при разной абсолютной длительности ЦШ. В отечественной литературе Н.А. Бернштейном [5] было введено понятие одиночного шага (ОШ), которое также используется. Одиночный шаг - это время от контакта с опорой одной стопы до начала контакта с опорой стопы противоположной ноги, его продолжительность -50% ЦШ. Кроме длительности ЦШ одной из наиболее общих временных характеристик является частота шага (ЧШ), т. е. число одиночных шагов в единицу времени, как правило, в минуту.

Скворцов Д.В. выделяет следующие фазы цикла шага: контакт, нагружение, подъем, падение, передача, ускорение, продвижение, торможение. Общая схема периодов и фаз цикла шага приведена на рис. 1.2.5.

пдо •и НАТР 1[г УЖЕН п ИЕ I ПЕРИОД О ПОДЪЕМ ОПОРЫ О ПАДЕНИЕ вдо РАЗ ГРУ Ж А ПЕРИ УСКОРЕН ИЕ ОД ПЕРЕ, ПРОДВИЖ ЕНИЕ чосл ТОРМОЖ ЕНИЕ

ю

2(1

30

40 50 % цикла шага

60

70

80

90

Рисунок 1.2.5 - Схема периодов и фаз цикла шага [2] В статье [6] авторы выделяют три активных фазы: первая фаза переноса, вторая фаза переноса, постановка каблука (рис. 1.2.6 - 1.2.7).

Рисунок 1.2.6 - Модель графика вертикальной составляющей линейного ускорения,

Рисунок 1.2.7 - Модель графика горизонтальной составляющей линейного ускорения по направлению движения, где на рис. 1.2.6 и 1.2.7 по оси X- время, по оси У - ускорение, выраженные в относительных единицах [6].

На рисунках представлены модели графиков ускорений в рамках одного шага по вертикальной оси (рис. 1.2.6) и горизонтальной (рис. 1.2.7). На рисунках представлены следующие фазы шага: фаза переноса 1, фаза переноса

2, постановка каблука. В данной модели отсутствует фаза отрыва каблука. Разделение фазы переноса на две составляющие также носит физический смысл, так как переход через ноль графика ускорения продольной составляющей характеризует момент прохода переносимой ноги через поперечную горизонтальную ось, на которой зафиксирована опорная нога.

Капанджи А.И. [7] выделяет 4 фазы: установление контакта с поверхностью опоры, максимальный контакт, первая стадия активного толчка, вторая стадия активного толчка.

Установление контакта с поверхностью опоры - в момент касания плоскости опоры стопа находится в нейтральном положении или в небольшом сгибании (рис. 1.2.8).

Рисунок 1.2.8 - Установление контакта с поверхностью опоры [7] Максимальный контакт - подошва опирается на плоскость опоры всей своей поверхностью (рис. 1.2.9), что и составляет отпечаток стопы.

Рисунок 1.2.9 - Максимальный контакт [7] Первая стадия активного толчка - вес тела переносится на переднюю часть стопы, и происходит сокращение разгибателей голеностопного сустава

Т (рис. 1.2.10), особенно трехглавой мышцы голени, которая поднимает пятку (стрелка 3, рис. 1.2.10).

А

Рисунок 1.2.10 - Первая стадия активного толчка [7] Вторая стадия активного толчка - стопа приподнимается на цыпочки, перестает опираться на переднюю часть предплюсны, и вся опора приходится на три первых пальца (рис. 1.2.11), особенно на большой в конечный этап одноопорного периода.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Царёва Анна Вячеславовна, 2020 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Великсон В.М. Клиническая биомеханика: под общ. ред. проф. Филатова. - Ленинград: Изд-во "Медицина", 1980. - 199 с.

2. Николаев Л.П. Руководство по биомеханике в применении к ортопедии травматологии и протезированию. т. 1. -, Киев: Гос. изд. УССР, 1947. -315 с.

3. Рябчиков, И.В. Биомеханические аспекты восстановления опорной и динамической функции пациентов с около- и внутрисуставными переломами костей нижних конечностей: автореф. дис. ... доктора мед. наук: 14.03.11; 14.01.15 / Рябчиков Илья Владимирович; Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Казанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации». - Казань: 2015. - 55 с.

4. Скворцов Д.В. Клинический анализ движений.- Иваново: Изд-во НПЦ -"Стимул", 1996. - 344 с.

5. Бернштейн Н. А. Физиология движений и активность / под ред. О. Г. Газенко, АН СССР. - М.: Наука, 1990. - 496 с.

6. Jeong Won Kim. A Step, Stride and Heading Determination for the Pedestrian Navigation System / Jeong Won Kim, Han Jin Jang, Dong-Hwan Hwang, Chansik Park// Journal of Global Positioning Systems. -2004. - P. 273-279.

7. Капанджи А.И. Нижняя конечность. Функциональная анатомия. - М.: Изд-во Эксмо, 2010. - 352 c.

8. Sheng Wan. Improved pedestrian navigation based on drift-reduced MEMS IMU Chip / Sheng Wan, Eric Foxlin // Thales Presented: ION 2010 International Technical Meeting, San Diego, CA. January 25-27, 2010.

9. Alison K. Brown and Yan Lu. Test Results of an Integrated GPS/MEMS Inertial Navigation Package // A&E Systems Magazine, September 2005. P.3-10.

10. Pavel Davidson. Using low-cost mems 3d accelerometer and one gyro to assist gps based car navigation system / Pavel Davidson, Jani Hautamaki, Jussi Collin // Proceedings of 15th Saint-Petersburg International Conference of Integrated Navigation Systems, May 2008. P.1-9.

11.Yun X. Self-contained position tracking of human movement using small inertial/magnetic sensor modules / Yun X., Bachmann E.R., Moore H., Calusdian J. // In Robotics and Automation, 2007 IEEE International Conference on 2007. P. 2526-2533.

12.Lochmatter T. Swistrack-a flexible open source tracking software for multiagent systems / Lochmatter T., Roduit P., Cianci C., Correll N., Jacot J., Martinoli A. // In Intelligent Robots and Systems, IEEE/RSJ International Conference on 2008. P. 4004-4010.

13.Senanayake C. Human assisted tools for gait analysis and intelligent gait phase detection / C. Senanayake, S. Senanayake // Innovative Technologies in Intelligent Systems and Industrial Applications, CITISIA. 2009. P. 230235.

14.Sun B. Human gait modeling and gait analysis based on Kinect / Sun B., Liu X., Wu X., Wang H. // Robotics and Automation (ICRA), IEEE International Conference on. 2014. P. 3173-3178.

15.Jung P.G. A mobile motion capture system based on inertial sensors and smart shoes / Jung P.G., Oh S., Lim G., Kong K. // Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control. 2014. P. 136.

16.Wang B. FreeWalker: A smart insole for longitudinal gait analysis / Wang B., Rajput K.S., Tam W.K., Tung A.K., Yang Z. // Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). 37th Annual International Conference of the IEEE. 2009. P. 3723-3726.

17.Nukala B. Comparing nape vs. T4 placement for a mobile Wireless Gait Analysis sensor using the Dynamic Gait Index test / Nukala B., Shibuya N., Rodriguez A., Tsay J., Nguyen T., Zupancic S., Lie D.Y. // Eighth

International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking (ICMU). 2015. P. 68-69.

18.Shibuya N. A real-time fall detection system using a wearable gait analysis sensor and a support vector machine (svm) classifier / Shibuya N., Nukala B.T., Rodriguez A.I., Tsay J., Nguyen T.Q., Zupancic S., Lie D.Y. // Mobile Computing and Ubiquitous Networking (ICMU), 2015 Eighth International Conference on. 2015. P. 66-67.

19.Mendes Jr. Sensor fusion and smart sensor in sports and biomedical applications / Mendes Jr, J.J.A., Vieira M.E.M., Pires M.B., Stevan Jr, S.L. // Sensors. 2016. 16(10). P. 1569.

20.Azcueta J.P.V. In situ sports performance analysis system using inertial measurement units, high-fps video camera, and the Android platform / J.P.V. Azcueta, N.C. Libatique, G.L. Tangonan // In Proceedings of the 2014 International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology, Communication and Control Environment and Management. 2014. P. 12-16.

21.Bächlin M., Tröster G. Swimming performance and technique evaluation with wearable acceleration sensors / M. Bächlin, G. Tröster // Pervasive and Mobile Computing. 2012. 8(1). P. 68-81.

22.Förster K., Bächlin M., Tröster G. Non-interrupting user interfaces for electronic body-worn swim devices / K. Förster, M. Bächlin, G. Tröster // In Proceedings of the 2nd International Conference on Pervasive Technologies Related to Assistive Environments. 2009. P. 38.

23.Chakravorti N. Design and implementation of an integrated performance monitoring tool for swimming to extract stroke information at real time / Chakravorti N., Le Sage T., Slawson S. E., Conway P.P., West A.A. // IEEE Transactions on Human-Machine Systems. 2013. 43(2). P. 199-213.

24.Hagem R.M. Real-time swimmers' feedback based on smart infrared (SSIR) optical wireless sensor / Hagem R.M., Thiel D.V., O'Keefe S., Fickenscher T. // Electronics Letters. 2013. 49(5). P. 340-341.

25.Xu J.Y. Integrated inertial sensors and mobile computing for real-time cycling performance guidance via pedaling profile classification / Xu J.Y., Nan X., Ebken V., Wang Y., Pottie G.J., Kaiser W.J. // IEEE journal of biomedical and health informatics. 2015. 19(2). P. 440-445.

26.Büthe L. A wearable sensing system for timing analysis in tennis. In Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN) / Büthe L., Blanke U., Capkevics H., Tröster G // 2016 IEEE 13th International Conference on, 4348.

27.Shan C.Z. Investigation of sensor-based quantitative model for badminton skill analysis and assessment / Shan C.Z., Sen S.L., Fai Y.C., Ming E.S.L. // Journal of TEKNOLOGI. 2015. P.72(2).

28.Sharma M. Wearable motion sensor based phasic analysis of tennis serve for performance feedback / Sharma M., Srivastava R., Anand A., Prakash D., Kaligounder L. // In Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2017 IEEE International Conference on. 2017. P. 5945-5949.

29.Ижболдина В.В. Анализ траектории движения конечности на основе данных с микромеханических датчиков / Ижболдина В.В., Будков В.Ю., Денисов А.В.// Научный результат. Информационные технологии. - Т.3, №4, 2018. - C.48-61.

30.Смирнова Л. М., Юлдашев З. М. Измерительноинформационные системы для протезно-ортопедической отрасли // Биотехносфера, 2012. - № 2(20). - С. 22-25.

31.Веденина А.С. Расширение функциональных возможностей плантоподографии методом оптического сканирования // Биомедицинская радиоэлектроника, 2010. - № 11. - С. 53-58.

32. Кашуба В., Хмельницкая И. Современные оптикоэлектронные методы измерения и анализа двигательных действий спортсменов высокой квалификации // Наука в олимпийском спорте, 2005. - №2 2. - С. 138-140.

33.Попов Г. И. Биомеханические основы создания предметной среды для формирования и совершенствования спортивных движений. М.: 1999. -42 с.

34.Клочков, А.С. Роботизированные системы в восстановлении навыка ходьбы у пациентов, перенесших инсульт: автореф. дис. ... канд. мед. наук : 14.01.11 / Клочков Антон Сергеевич ; Научный центр неврологии.

- М.: 2012. - 26 с.

35.Майорникова, С.А. Методические приемы восстановления функции ходьбы у больных с постинсультными гемипарезами: автореф. дис. ... канд. пед. наук: 14.01.11 / Майорникова Светлана Анатольевна; Рос. гос. ун-т физ.культуры, спорта и туризма. - М.: 2006. - 26 с.

36.Румянцева, Н.А. Комплексная оценка патологического паттерна ходьбы и реабилитационных программ ее восстановления у больных в остром периоде церебрального инсульта: автореф. дис. ... доктора мед. наук: 14.01.11 / Румянцева Надежда Александровна; Рос. гос. мед. ун-т Федераль-ного агентства по здравоохранению и социальному развитию.

- М.: 2010. - 27 с.

37.Скворцов, Д.В. Биомеханические методы реабилитации патологии походки и баланса тела: автореф. дис. ... доктора мед. наук: 14.00.51 / Скворцов Дмитрий Владимирович; ГОУВПО «Российский государственный медицинский университет». - М.: 2008. - 41 с.

38.Рябчиков, И.В. Биомеханические аспекты восстановления опорной и динамической функции пациентов с около- и внутрисуставными переломами костей нижних конечностей: автореф. дис. ... доктора мед. наук: 14.03.11; 14.01.15 / Рябчиков Илья Владимирович; Государственное бюджетное обра-зовательное учреждение высшего профессионального образования «Казанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации». - Казань: 2015. - 55 с.

39. Samuel Schülein. Instrumented gait analysis: a measure of gait improvement by a wheeled walker in hospitalized geriatric patients / Samuel Schülein, Jens Barth, Alexander Rampp, Roland Rupprecht, Björn M. Eskofier, Jürgen Winkler, Karl-Günter Gaßmann, Jochen Klucken // Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, February 2017. P. 14-1S. Published online 2017 Feb 27. doi: 10.11S6/s129S4-017-022S-z.

40.Yaejin Moon. Monitoring gait in multiple sclerosis with novel wearable motion sensors, PLOS ONE: accelerating the publication of peer-reviewed science / Yaejin Moon, Ryan S. McGinnis, Kirsten Seagers, Robert W. Motl, Nirav Sheth, John A. Wright Jr., Roozbeh Ghaffari, and Jacob J. Sosnoff // February 2017. P.1-19. DOI:10.1371/journal.pone.0171346.

41.Lena Carcreff. What is the Best Configuration of Wearable Sensors to Measure Spatiotemporal Gait Parameters in Children with Cerebral Palsy? / Corinna N. Gerber, Anisoara Paraschiv-Ionescu, Geraldo De Coulon, Christopher J. Newman, Stéphane Armand, Kamiar Aminian//Sensors (Basel). 201S Jan 30;1S(2). pii: E394. doi: 10.3390/s1S020394.

42.Климчик A.Q Разработка управляющих программ промышленных роботов : Курс лекций / A.Q Климчик, Р.И. Гомолицкий, ФЗ. Фурман, К.И. Семкин. - Минск: 200S. - 131с.

43.Fedorov D.S. Razrabotka sistemy stabilizatsii ugla otkloneniya balansiruyushchego robota [Development of deflaction angle stabilizing system for balancing robot] / Fedorov D.S., Ivoilov A.Yu., Zhmud V.A., Trubin V.G.// Avtomatika i programmnaya inzheneriya - Automatics & Software Enginery, 2015, no. 2 (12). P. 16-34.

44.Fedorov D.S. Development of deflection angle stabilizing system for balancing robot / Fedorov D.S., Ivoilov A.Yu., Zhmud V.A., Trubin // Journal of Advances in Management Sciences & Information Systems, 2015, no. 1. P. 65-S2.

45.Fedorov D.S. Ispol'zovanie izmeritel'noi sistemy MPU 6050 dlya opredeleniya uglovykh skorostei i lineinykh uskorenii [Using of measuring

system MPU6050 for the determination of the angular velocities and linear accelerations] / Fedorov D.S., Ivoilov A.Yu., Zhmud V.A., Trubin V.G. // Avtomatika i programmnaya inzheneriya - Automatics & Software Enginery, 2015, no. 1 (11). P. 75-80.

46.Malinen E. Fusion of data from quadcopter's inertial measurement unit using complementary filter: bachelor's thesis. Lappeenranta, 2015. URL: https://lutpub.lut.fi/handle/10024/116099 (дата обращения 16.10.2017).

47. Colton S. The balance filter. Massachusetts, Massachusetts Institute of Technology, 2007. URL: https://d1.amobbs.com/bbs_upload782111/files_44/ourdev_665531S2JZG6. pdf (дата обращения 12.11.2017).

48.Meshcheryakov Ya.E., Korikov A.M. [The monitoring of main functional units positioning of technological machines]. Aktual'nye problemy sovremennogo mashinostroeniya: sbornik trudov Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii [Proceedings of the International scientific and practical conference "Urgent problems of up-to-date mechanical engineering"], Yurga, 11-12 December 2014. P. 38-42. In Russian. Available at: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/19015 (accessed 23.11.2017).

49.Ивойлов А.Ю. О применении МЭМС-датчиков при разработке системы автоматической стабилизации двухколесного робота // Сборник научных трудов НГТУ. - 2017. - № 3 (89). - С.32-51.

50.Долидзе Р.В. Верояностно-статистические методы в ИИТ: Методические указания к курсовой работе/ СПб.: Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2004. - 27 с.

51.Новицкий П. В., Зограф И. А. Оценка погрешностей результатов измерений. - 2-е изд., перераб. и доп. - Ленинград: Издательство Энергоатомиздат. Ленингр. отделениение, 1991. — 304 с.

52.А. Дж. Пейтон, В. Волш. Аналоговая электроника на операционных усилителях - М.: БИНОМ, 1994 - 352 с.

53.MPU-6050 Datasheet (PDF) - List of Unclassifed Manufacturers [Electronic resurs]. -

URL : +http://www.alldatasheet.com/datasheetpdf/pdf/517744/ETC1 /MPU-6050.html (дата обращения 11.08.2016).

54.Tsareva A.V. Information-Measuring System for the Study of Motion Kinematics. Select the Frequency of Measurement Information Transmission / Anna V. Tsareva ; Natalia V. Romantsova ; Pavel G. Korolev // 2019 International Conference "Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies" (IT&QM&IS), Sochi, Russia, 23-27 Sept. 2019. P.380-382.

55.Карташев В. Г. Основы теории дискретных сигналов и цифровых фильтров: Учеб. пособие для вузов. - М.: Высш. школа, 1982. - 109 с.

56.Зиатдинов С. И. Восстановление сигнала по его выборкам на основе теоремы отсчетов Котельникова / ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2010. Т. 53, № 5. - С.44-47.

57.Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов: учеб. пособие. - 3-е изд. - СПб.: БХВ-Петербург, 2011. - 768 с.

58.Gabor D. // J. Inst. Elec. Eng. 1945. Vol. 93. P. 429-457.

59.Андреев Д.А. Преобразование Габора и непрерывное вейвлетное преобразование для модельных импульсных сигналов / Д.А. Андреев, С.В. Божокин, И.Д. Веневцев, К.Т. Жунусов // Журнал технической физики, 2014, том 84, вып. 10. С.10-15.

60.Юдин М.Н., Фарков Ю.А., Филатов Д.М. Введение в вейвлет-анализ // Моск. геологоразв. акад. М.,2001. 72 с.

61. А. В. Насонов. «Программное повышение разрешения и подавление эффекта Гиббса на изображениях» // в: Сборник аннотаций работ 6-й Курчатовской молодёжной научной школы. Москва: 2008. -153 с.

62.Чуи К. Введение в вэйвлеты. М.: Мир, 2001. - 412 c.

63. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. М: Изд-во РХД, 2004. - 464 c.

64. Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов. М.: Мир, 2005. - 671 c.

65.Cohen A. Numerical Analysis of Wavelet Method. North Holland, Elsevier Science, 2003. - 335 p.

66.Tsareva, A.V. Applications of discrete wavelet transformation for analysis of informative signals of person's kinematic portrait / Tsareva, A.V., Ivanova, T.S., Alekseev, V.V. // 2019 Proceedings of the 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering. - P. 713-715.

67. Коновалова В. С. Измерение параметров локального сигнала методом дискретного вейвлет-преобразования в режиме реального времени: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.11.116 / Коновалова Вера Сергеевна; СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ, 2012. - 18 с.

68.Anna V. Tsareva. The Choice of the Wavelet Filter Parameters in Tasks of Determining Characteristics of a Signal / Anna V. Tsareva ; Vladimir V. Alekseev ; Dmitriy V. Pimenov ; Irina A. Tokareva// 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), St. Petersburg and Moscow, Russia, 27-30 Jan. 2020. DOI: 10.1109/EIConRus49466.2020.9039542.

69.Перепелкин И.Н., Дунаев Р.А. Применение кратковременного преобразования Фурье к анализу сложных сигналов при помощи пакета Matlab // Наука. Искусство. Культура. -2016. - Выпуск 4 (12) . - С.135-138.

70.Аксеновa К. В., Алексеев В. П. Фильтрация цифровых сигналов в режиме непрерывного поступления данных // Компьютерные исследования и моделирование. - 2012. - Т. 4 № 1. - С. 55-61.

71.Иган, Дж. Теория обнаружения сигналов и анализ рабочих характеристик. Издательство: М.: Наука. 1983 г. С.- 216.

72.Green DM, Swets JA. Signal detection theory and psychophysics. New York: Wiley; 1966.

73.Бакулев, П.А. Радиолокационные системы. Учебник для ВУЗов / П.А. Бакулев; М.: Радиотехника, 2004. - 46 с.

74.Юревич, Е.И. Теория автоматического управления / Е.И. Юревич; М.: Энергия, 1969

75.Храменков, А.С. Сопоставительный анализ радиолокационных обнаружителей, основанных на критерии неймана-пирсона и последовательном критерии отношения вероятностей /А.С. Храменков, С.Н. Ярмолик // доклады БГУИР №6(76) Минск, 2013.

76.Васильев, К.К. Методы обработки сигналов: Учебное пособие / К.К. Васильев; Ульяновск, 2001.

77.Царёва А.В. Алгоритмы измерительных систем для исследования фазовой структуры походки человека // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2018. -№2. - С. 61-66.

78.Царева А.В. Измерительная система для контроля параметров кинематического портрета человека. Ч. 1. Система контроля / Алексеев В.В., Иванова Н.Е., Соколова Ф.М., Королев П.Г., Царева А.В.//Приборы № 9, 2019. - C. 16-24.

79.Anna V. Tsareva. The Validity of the Step Phase Identification Algorithm / Anna V. Tsareva ; Natalia V. Romantsova ; Polina G. Zhurbilo // 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), St. Petersburg and Moscow, Russia, 27-30 Jan. 2020, DOI: 10.1109/EIConRus49466.2020.9039517.

80.Царева А.В. Измерительная система для контроля параметров кинематического портрета человека. Ч. 2. Система вывода / Алексеев В.В., Иванова Н.Е., Соколова Ф.М., Королев П.Г., Царева А.В. // Приборы № 9, 2019. - C. 24-32.

81.Быковская Т.Ю. Виды реабилитации: физиотерапия, лечебная физкультура, массаж: учеб. пособие / Т.Ю. Быковская, А.Б. Кабарухин,

Л.А.Семененко, Л.В. Козлова, С.А. Козлов, Т.В. Бесараб; под общ. ред. Б.В.Кабарухина. - Ростов н/Д : Феникс, 2010. - 557 с.

82. Епифанов В.А. Лечебная физическая культура и массаж: учебник для медицинских училищ и колледжей / В.А. Епифанов - «ГЭОТАР-Медиа», 2016. - 528 с.

83.Ерёмушкин М.А. Классический массаж: учебник для медицинских училищи колледжей / под ред. М.А. Ерёмушкина - «ГЭОТАР-Медиа», 2016. - 448 с.

84. Соколова Н. Г. Физиотерапия / Н. Г. Соколова. - Ростов н/Д: Феникс, 2018. - 350 с.

85.Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие / А.И.Орлов.-М.: Издательство «Экзамен», 2005. - 656 с.

86.Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М: 1980. - 263 с.

87.Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978. - 134 с.

88.Кувшинов М.С. Алгоритмизация расчетов рейтинговых оценок инвестиционного климата предприятий // М.С. Кувшинов // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2008. -№8. - С. 41-4.

89.Чегодаев А.И. Математические методы анализа экспертных оценок // Вестник Самарского государственного экономического университета, 2010, № 2(64). С.130-135.

90. Вероятность и математическая статистика: Энцикл. слов. / [Под ред. Ю. В. Прохорова]. - М.: Дрофа : Большая Рос. энцикл., 2003. - 910 с.

91. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Справочник для инженеров и научных работников. - М.: Физматлит, 2006. - 816 с

92. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие для

вузов. - 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2005. - 400 с.

93.Новикова Н.В., Поздеева О.Г. Прогнозирование национальной экономики: Учебно-методическое пособие. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2007. - 137 с.

94.Слуцкин Л.Н. Курс МБА по прогнозированию в бизнесе. М.: Алыгана. Бизнес Букс, 2006. - 277 с.

95.Tsareva A. Systems Design for Movement Kinematics Research. Efficiency Criteria / Alekseev V., Korolev P., Olar V., Tsareva A. // 2017 IEEE NW Russia Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (2017ElConRus) SPb, LETI 1-3 February 2017. DOI: 10.1109/EIConRus.2017.7910541.

96. Алексеев В.В. Применение микромеханических датчиков для контроля параметров кинематического портрета человека / Алексеев В.В., Королев П.Г., Иванова Н.Е. //Приборы 2017; 7. - С.6-15.

97. Алексеев В.В. Новые многофункциональные МЭМС-датчики движения производства STMicroelectronics / Компоненты и Технологии. Издательство "Файнстрит", 2015. - С.7-14.

98.MMA7361L Datasheet / [Электронный ресурс], URL:alldatasheet.com/datasheet-

pdf/pdf/246143/FREESCALE/MMA7361L.html (дата обращения 25.04.2017).

99.LSM6DS3 Datasheet / [Электронный ресурс], URL: alldatasheet.com/ datasheet-pdf/ pdf/246143/FREESCALE/ LSM6DS3.html (дата обращения 25.04.2017).

100.MPU-9250 Datasheet / [Электронный ресурс], URL:https://invensense.tdk.com/wp-content/uploads/2015/02/PS-MPU-9250A-01-v1.1.pdf (дата обращения 19.01.2018).

101.ADXL345 Datasheet / [Электронный ресурс], URL: https://pdf1 .alldatasheet.com/datasheet-

pdf/view/254714/AD/ADXL345.html (дата обращения 19.01.2018). 102.ITG3205 Datasheet / [Электронный ресурс], URL: https://www.alldatasheet.com/datasheet-

pdf/pdf/1170720/TDK/ITG3205.html (дата обращения 19.01.2018).

103.HMC5883L Datasheet / [Электронный ресурс], URL: https://www.alldatasheet.com/datasheet-

pdf/pdf/428790/H0NEYWELL/HMC5883L.html (дата обращения 19.01.2018).

104. Авдеев Б. Я. Метрология, стандартизация и сертификация: учебник для студ. учреждений высш. образ. /Б. Я. Авдеев, В. В. Алексеев, Е. М. Антонюк и др.; под ред. В. В. Алексеева. М.: Академия, 2014. - 384 с.

105.Пономарев С.В. Метрология, стандартизация, сертификация: учебник для вузов / С.В. Пономарев, Г.В. Шишкина, Г.В. Мозгова. - Тамбов: Изд-во ГОУ ВПО ТГТУ, 2010. - 96 с.

106.Марусина М.Я. Основы метрологии, стандартизации и сертификации / Марусина М.Я., Ткалич В.Л., Воронцов Е.А., Скалецкая Н.Д. // Учебное пособие. - СПб.: СПбГУ ИТМО, 2009. - 164 с.

107.Михеев А.В. Разработка и применение модели шумов датчиков первичной информации при математическом моделировании работы бесплатформенной инерциальной навигационной системы // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2009. -№12.

108.Кробка Н.И. Дифференциальные методы идентификации структуры шумов гироскопов // Гироскопия и навигация. - 2011. - .№1. - С. 59-77.

109.Павлов Д.В., Петров М.Н. Методика оценки спектрального состава шума в канале акселерометра инерциального навигационного модуля // Вестник Новгородского Государственного Университета. - 2016. -№7(98). - С. 85-89.

110. Д. А. Кутовой, П. В. Ситников, А. А. Федотов, В. Л. Якимов / Оценка основных характеристик бесплатформенного инерциального блока с использованием вариации Аллана // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. - 2014. - №1. - С. 201-210.

111.Газарян И.Р., Пономарев В.К., Таиров А.Ю. Использование вариации Аллана для анализа случайных погрешностей систем гироскопической таблицы // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2019. - С. 143-152.

112.Матвеев В.В., Погорелов М.Г. Анализ погрешностей микромеханических гироскопов методов вариации Аллана // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2015. -С. 123-135.

113.Павлов Д.В., Петров М.Н. Методика оценки спектрального состава шума в канале акселерометра инерциального навигационного модуля // Вестник Новгородского государственного университета. - 2016. - №7. - С. 85-89.

114.Parameters and calibration of a low-g 3-axis accelerometer / STMicroelectronics.

http://www.st.com/content/ccc/resource/technical/document/application_no te/a0/f0/a0/62/3b/69/47/

66/DM00119044.pdf/files/DM00119044.pdf/jcr: content/translations/en.D M00119044.pdf (дата обращения 17.09.2017).

115.M. Looney. A Simple Calibration for MEMS Gyroscopes / Analog Devices. http://www.analog.com/media/en/ technical-documentation/technical-articles/ GyroCalibration_EDN_EU_7_2010.pdf (дата обращения 17.09.2017).

116.Царёва А.В. Информационно-измерительная система для исследования кинематики движений человека. Беспроводная передача данных / Царёва А.В., Курочкин А.Ю., Алексеев В.В. // «Моделирование,

оптимизация и информационные технологии» Т.7, № 3. - 2019. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=41574714.

117.Tsareva A.V. Wireless Mobile Measurement System Optimization / N.V. Romantsova, A.V. Tsareva// 20th IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2017; St. Petersburg; Russian Federation; 24 May 2017 до 26 May 2017. P. 635-637.

118.Михайлов В.Г. Считывание, первичная обработка ускорений и углов наклона с MPU-6050 и запись их на SD карту Arduino DUE // Системный анализ и прикладная информатика. №4, 2016. С.53-62.

119. Алексеев В. В. Основы структурного проектирования измерительно-вычислительных систем / В. В. Алексеев, П. Г. Королев, Н. С. Овчинников, Е. А. Чернявский // СПб.: Энергоатомиздат, 1999. - 110 с.

120.Romantsova N.V.Accuracy of dating of linear acceleration measurements / Gosteva D.R., Korolev P.G., Romantsova N.V., Minchev N.V. // В сборнике: Proceedings of the 2018 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2018 2018. P. 869-871. DOI: 10.1109/EIConRus.2018.8317226.

121.Alekseev V.V. Measurement channel for diagnostics of a manufacturing equipment state based on contactless measurements of current drain. / Alekseev V.V., Balashov E.V., Korolev P.G. // В сборнике: Proceedings of International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2015 18. 2015. P. 225-229. DOI: 10.1109/SCM.2015.7190464.

122.Романцова Н.В., Царёва А.В. Составление расписания работы измерительной системы методом направленного поиска. / Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ» - 2013, №10. С. 65 - 68.

123.Царева. А.В. Составление расписаний работы информационно-измерительных и управляющих систем. / Царева. А.В., Королев П.Г., Романцова Н.В. // Приборы № 2015. - № 10. C. 22-28.

124.Tsareva A.V. Telecommunication subsystem algorithmic maintenance of a distributed measurement system / Lomachenko A.A., Romantsova N.V.,

Tsareva A.V.// 2018 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus 2018). P. 916 - 918.

125.Tsareva A.V. Systems Design For Movement Kinematics Research. Determination Of Parameters For Describing Linear Movements Of The Lower Limbs / Tsareva A.V., Mikus O.A., Kuk S.A. // 2018 IEEE NW Russia Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (2018ElConRus). P. 1008-1010.

126.Tsareva A.V. Research of the kinematics of the lower limbs movements. Statistical processing of linear acceleration / Tsareva A.V., Zhurbilo P.G., Kurochkin A.Y.// Proceedings of the 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering. P. 709-712.

127.Tsareva A.V. Visualization of Human Movements Kinematics for Personalized Mobile Information-Measuring System / Anna V. Tsareva ; Sergey P. Veroynen ; Oleg V. Groshev. // 2019 International Conference "Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies" (IT&QM&IS), Sochi, Russia, 23-27 Sept. 2019. P.383-385.

128.Царёва А.В. Исследование кинематики движений пациентов нейрохирургического профиля на стационарном этапе / Алексеев В.В., Иванова Н.Е., Королёв П.Г., Соколова Ф.М., Царёва А.В. //Нижний Новгород: СТМ, 2019, том 11, номер 3. - C. 81-88. (базы данных Scopus и WOS, Q3).

129.Царёва А.В. Опыт и анализ результатов измерений динамики движения нижних конечностей / Алексеев В.В., Королёв П.Г., Царёва А.В. Иванов А.А., Соколова Ф.М., Иванова Н.Е. // XVII Всероссийская научно-практическая конференция нейрохирургов с международным участием «Поленовские чтения», Санкт-Петербург, 23-25 апреля 2018. - С. 14-15.

130.Царева А. В. Исследование кинематического портрета нижних конечностей / Царева А. В., Журбило П. Г., Гостева Д. Р. // XXI Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям

(БСМ-2018). Сборник докладов в 2-х томах. Санкт-Петербург. 23-25 мая 2018. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ». - С. 454-457 131.Царёва А.В. Исследование возможности количественной оценки результативности реабилитационных мероприятий / Алексеев В.В., Королёв П.Г., Царёва А.В. Иванов А.А., Соколова Ф.М., Иванова Н.Е. // XVIII Всероссийская научно-практическая конференция нейрохирургов с международным участием «Поленовские чтения», Санкт-Петербург, 16-18 апреля 2019. - С.196-197.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Листинг программы измерения моментов пересечения сигнала с заданным уровнем на фоне аддитивного шума

Рисунок П.1 - общая блок-схема программы

Рисунок П.2 - Frame 0 внутри цикла For для восьми смещений вейвлет-преобразования

.'.'iV.'LETE

Рисунок П.3 -виртуальный инструмент алгоритма вейвлет-преобразования

Рисунок П.4 а) - блок-схема виртуального инструмента алгоритма вейвлет-преобразования

Рисунок П.4 б) - блок-схема виртуального инструмента алгоритма вейвлет-преобразования, оператор условия в значении True

Рисунок П.4 в) - блок-схема виртуального инструмента алгоритма вейвлет-преобразования, оператор условия в значении False

Рисунок П. 5 - Оператор условия в значении False внутри цикла While Loop

Рисунок П. 6 - Оператор условия в значении True, Frame 4 внутри цикла

While Loop

Рисунок П. 7 - Оператор условия в значении True, Frame 0 внутри цикла While

Loop

Рисунок П. 8 - Оператор условия в значении True, Frame 1 внутри цикла While

Loop

Рисунок П. 9 - Оператор условия в значении True, Frame 2 внутри цикла While

Loop

Рисунок П. 10 - Оператор условия в значении True, Frame 3 внутри цикла

While Loop

Рисунок П. 11 - оператор условия в значении True внутри Frame 4

Рисунок П. 12 - оператор условия в значении False внутри Frame 4

Рисунок П. 13 - Frame 1 внутри цикла For для восьми смещений вейвлет-

преобразования

Н

реА I

Рисунок П.14 а) - ВИ 1 ближ. - общая блок-схема

Рисунок П.14 б) - ВИ t ближ. - определение t для фазы 1

Рисунок П. 14 в) - ВИ t ближ. - оператор условия в значении False, условие

внутри в значении True

Рисунок П. 15 - ВИ t ближ. - определение t для фазы 2

Рисунок П.15 а) - ВИ t ближ.- оператор условия в значении True

False

п S в>......1 False у Л фазы2>1_J

Рисунок П. 16 - ВИ t ближ. - определение t для фазы 3

Рисунок П.17 а) - ВИ t ближ. - оператор условия в значении False, условие

внутри в значении True

Рисунок П. 18 - ВИ t ближ. - определение t для фазы 5

Рисунок П.18 а) - ВИ t ближ. -оператор условия в значении False

Рисунок П. 19 - виртуальный инструмент записи значений фаз для восьми смещений свертки вейвлет-преобразований

Рисунок П.19 а) - блок-схема виртуального инструмента записи значений фаз для восьми смещений свертки вейвлет-преобразований

Рисунок П.21 - Frame 3 общей программы, расчет математического ожидания для фаз каждого шага

Приложение Б

№ такта

№кан 1 2 3 4 5 6 7 3 9 10 11 12 13 14 15 16 17 13 19 20 21 22 23 2+ 25 26 27 23 29 30 31 32 33 34 35 36 37 33 39 40 41 42 43 44 45 46 47 431 432 433 434 435 436 437 433 439 490 491 492 512

ИМ1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

6 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

ИМ2 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0

5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

ИМЗ 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

ИМ4 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Рисунок П.22 - Таблица занятости измерительных тактов, где ИМ1 и ИМ2 - измерительные модули, установленные на нижних конечностях, ИМ3 и ИМ 4 - измерительные модули, установленные на верхних конечностях, №кан - номера каналов модулей, №такта - номер такта.