Информационно-измерительная система для автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Кетов Дмитрий Юрьевич

• Кетов Дмитрий Юрьевич
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Кетов Дмитрий Юрьевич

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ СУЩЕСТВУЮЩИХ СРЕДСТВ ПОЛУЧЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ И СРЕДСТВ ИХ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО КОНТРОЛЯ

1.1 Технические испытания электроэнцефалографического оборудования

1.2 Особенности моделирования испытательного сигнала ЭЭГ

1.3 Методика поверки электроэнцефалографов

1.4 Оборудование для проведения контроля технического

состояния электроэнцефалографов

1.5 Генераторы с прямым цифровым синтезом сигналов типа AFG

1.6 Выбор направления создания информационно-измерительной системы

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ

ГЛАВА 2. СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ И МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ ИСПЫТАТЕЛЬНЫХ СИГНАЛОВ

2.1 Формирование стационарных сегментов методом непараметрической сегментации

2.2 Оценивание характеристик стационарных сегментов

2.3 Программный комплекс для проведения контроля технического состояния и поверки

2.3.1 Общая структурная схема информационно-измерительной системы автоматизированного контроля

технического состояния электроэнцефалографа

2.3.2 Оптимизация общей структурной схемы

2.4 Оптимизация разрабатываемой информационно-измерительной системы

2.5 Аппаратная часть информационно-измерительной системы

автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ

ГЛАВА 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ

ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФА

3.1 Разработка программного комплекса для проведения

контроля технического состояния и поверки

3.1.1 Блок формирования испытательного ЭЭГ - сигнала

3.1.2 Блок сравнения значений статистических характеристик испытательного сигнала с имеющимися в БД

3.1.3 Блок обработки ответа с БД

3.1.4 Блок отправки диагностического сигнала на ФГ и ЭЭГ

3.1.5 Блок сегментирования реального ЭЭГ - сигнала

3.1 6 Структура базы данных

3.1.7 Описание взаимодействия серверного и клиентского приложений

3.1.8 Управление ЦАП в режиме прямого доступа к памяти

с использованием таймера

3.2 Аналоговая часть аппаратно-программного комплекса

для формирования диагностического ЭЭГ сигнала

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ

ГЛАВА 4. МЕТРОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФА

4.1 Формулировка задачи измерений

4.2 Формирование математической модели системы

4.3 Разработка уравнения измерений

4.4 Составление уравнений расчёта погрешностей

4.5 Статические параметры системы

4.6 Динамические параметры системы

4.6 Шумы ЦАП

4.7 Расчет погрешности информационно-измерительной системы

4.8 Расчет погрешности функционального генератора

4.9 Практическая реализация информационно-измерительной

системы для определения характеристик электроэнцефалографа

4.9.1 Формирование диагностического ЭЭГ - сигнала

4.10 Сравнение значений статистических характеристик испытательного ЭЭГ - сигнала с имеющимися в БД

4.11 Получение данных и их сравнение в БД

4.12 Отправка проверенного диагностического ЭЭГ - сигнала на функциональный генератор и его обратный прием

с ЭВМ ЭЭГ - устройства

4.13 Определение работоспособности ЭЭГ - прибора

4.14 Сегментирование реального ЭЭГ - сигнала, пришедшего

с ЭЭГ - устройства

4.15 Практическая реализация информационно-измерительной системы автоматизированного контроля технического

состояния электроэнцефалографа

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Моделирование работы ИИС в среде Cube 164 ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Сигнал, генерируемый информационно-измерительной системой автоматизированного контроля

технического состояния электроэнцефалографа

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Акт о внедрении

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Патент на полезную модель

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационно-измерительная система для автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации. В настоящее время большое внимание уделяется автоматизации процессов поверки и контроля технического состояния (КТС) средств измерений медицинского назначения, что положительно влияет на качество выполняемых работ. Оптимизация методов и усовершенствование элементной базы используемого при этом, измерительного оборудования позволяет повысить качество проводимых работ, уменьшить численность персонала поверочной лаборатории, увеличить производительность труда и уменьшить вероятность ошибок.

Каждое измерительное медицинское оборудование, применяемое в ЛПУ, должно быть проверено на точность и правильность функционирования. В процессе проверки технического состояния, путем применения штатных средств калибровки или внешне подключаемого измерительного оборудования, наибольший эффект достигается за счет применения средств автоматизации, что приводит к уменьшению затрат времени на испытания оборудования и снижения вероятности ошибки.

Степень разработанности. Исследования в данном направлении проводили российские ученые Каплан А.Я., Муха Ю.П., Шиляев С.Н., Гуревич И.З., Нижаметдинов Р.А. и зарубежные ученые Океп В^., СЫарра К.Н., Bodenstein G., Praetorius Н.М. и др.

Для проведения поверки и контроля технического состояния медицинских приборов используются как стандартные, так и специализированные функциональные генераторы с возможностью воспроизводить сигналы стандартной и специальной формы Диатест-4 (ЗАО «РУДНЕВ-ШИЛЯЕВ», г. Москва) и ГФ-05 («Темед», Польша). Эти генераторы не полностью удовлетворяют требованиям получения сигналов сложной формы, максимально приближенных к реальным сигналам

головного мозга, и используемых для контроля технического состояния электроэнцефалографов, а также моделирования сложных тестовых последовательностей сигналов для поверки других медицинских приборов или систем.

Отсутствие функциональных генераторов с возможностью формирования сигналов сложной формы с необходимыми для заказчиков параметрами стало причиной создания специализированных средств контроля и диагностики.

Поскольку имеющиеся в настоящее время функциональные генераторы не позволяют осуществить контроль технического состояния электроэнцефалографов сигналами, максимально приближенными к реальным, актуальной задачей является создание информационно-измерительной системы (ИИС) автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа, позволяющей сформировать тестовые сигналы сложной формы, максимально приближенные к реальным сигналам головного мозга для более точного контроля технического состояния электроэнцефалографов.

Объект исследования. Устройства контроля технического состояния электроэнцефалографов.

Предмет исследования. Методы и устройства для формирования сложных сигналов, используемые для контроля технического состояния электроэнцефалографов.

Цель работы. Заключается в разработке и исследовании информационно-измерительной системы с улучшенными

метрологическими характеристиками автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа.

Для достижения указанной цели были поставлены следующие задачи исследования:

1. Анализ состояния и тенденций развития систем контроля технического состояния электроэнцефалографов, анализ методов формирования испытательных сигналов и определение метрологических требований к ИИС автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа.

2. Построение математической модели испытательного сигнала, максимально приближенного к реальным сигналам головного мозга, на основе алгоритма формирования стационарных сегментов сигнала методом непараметрической сегментации.

3. Разработка методики применения полученной модели испытательного сигнала и метрологический анализ ИИС автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа.

4. Разработка, оптимизация и практическая реализация дистанционного контроля в ИИС автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа.

Основные методы исследования. При выполнении исследования и решении поставленных задач применены методы системного и математического анализа, математического моделирования, теории вероятностей и математической статистики, численного решения дифференциальных уравнений и теории электрических цепей. Для подтверждения теоретических результатов также применялся экспериментальный метод определения характеристик разработанной информационно-измерительной системы автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа.

Достоверность результатов исследования основана на корректных теоретических построениях и математических выводах, и подтверждается результатами экспериментальных исследований разработанной информационно-измерительной системы автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Построение математической модели испытательного сигнала для автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа, позволяющей сформировать испытательный сигнал для проверки соответствия значений параметров электроэнцефалографического оборудования требованиям, установленным технической документацией.

2. Формирование испытательного сигнала, максимально приближенного к реальным сигналам головного мозга при помощи метода оптимизированной непараметрической сегментации для проведения контроля технического состояния в соответствии индивидуальными методиками электроэнцефалографического оборудования.

3. Теоретическое обоснование и оптимизация структуры ИИС автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа методом синтеза и анализа экстремальных структур, позволяющее оптимизировать нагрузку на функциональные блоки ИИС для увеличения скорости и точности передачи межблочной информации.

4. Метрологический анализ ИИС автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа, позволяющий обеспечить единство и точность измерений для достижения установленных техническими условиями характеристик функционирования ИИС.

5. Методика испытаний электроэнцефалографов с использованием разработанной ИИС, позволяющая дистанционно проводить контроль технического состояния электроэнцефалографического оборудования.

Научная новизна работы:

1. Проведен анализ известных методов построения ИИС автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа и научно обоснована целесообразность построения модели испытательного сигнала, максимально приближенных к реальным сигналам головного мозга, что необходимо для увеличения точности контроля медицинского оборудования.

2. Впервые разработан метод повышения достоверности контроля технического состояния электроэнцефалографа за счет применения испытательного сигнала, созданного на основе оптимизированного метода непараметрической сегментации для формирования стационарных сегментов, позволяющий получить максимальную степень соответствия испытательного сигнала реальным сигналам головного мозга.

3. Предложена математическая модель испытательного сигнала для автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа, отличающаяся тем, что позволило сформировать испытательный сигнал в соответствии индивидуальными методиками контроля электроэнцефалографического оборудования.

4. Разработана и проведена оптимизация структуры ИИС с применением метода синтеза и анализа экстремальных структур, выявлены источники погрешностей формирования испытательных сигналов, а также влияние статических и динамических параметров узлов ИИС, что позволило увеличить точность формирования испытательных сигналов.

Теоретическая и практическая ценность работы.

1. Получена математическая модель испытательного сигнала на основе метода непараметрической сегментации, позволяющая создать испытательные сигналы, максимально приближенные к реальным сигналам головного мозга, которые необходимы для более достоверного контроля технического состояния электроэнцефалографа.

2. Проведенный метрологический анализ ИИС автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа показал, что относительная погрешность измерения испытательного сигнала не превышает 0,374%, что подтверждает высокую степень соответствия испытательных сигналов реальным сигналам головного мозга.

3. Разработана ИИС автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа, позволяющая обеспечить автоматизированный контроль электроэнцефалографов, что позволяет уменьшить погрешность ИИС с 5-7% до 0,374%.

4. Разработана методика дистанционной автоматизированной поверки электроэнцефалографов с использованием разработанной ИИС, позволяющая проводить дистанционный контроль технического состояния электроэнцефалографов на месте их эксплуатации, что уменьшает затраты на контроль технического состояния на 50 %.

Соответствие паспорту специальности. Указанная область исследования соответствует паспорту специальности 2.2.11 -Информационно-измерительные и управляющие системы, а именно: пункт 2 - «Исследование возможностей и путей совершенствования существующих и создания новых элементов, частей, образцов информационно-измерительных и управляющих систем, улучшение их технических, эксплуатационных, экономических и эргономических характеристик, разработка новых принципов построения и технических решений».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих всероссийских и международных научно-технических конференциях: «Актуальные проблемы экспериментальной и клинической медицины» - 75-я открытая научно-практическая конференция молодых ученых и студентов ВолгГМУ с международным участием (г. Волгоград, 2017); «Научное сообщество XXI века» - сб. науч. тр. по материалам XXI междунар. науч.-практ. конф. (г. Анапа, 14.04.2021 г.); «Научные достижения в XXI веке» - сб. науч. тр. по материалам XXII Междунар. науч.-практ. конф. (г. Анапа, 01.07.2021 г.); «Фундаментальные и прикладные научные исследования: актуальные вопросы, достижения и инновации» сб. статей LIV Международной научно-практической конференции (г. Пенза, 15.03.2022), XLIII Международная научно-практическая конференция "Advances in science and technology" (г. Москва, 15.03.2022), XIV Международной научно-технической конференции «Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации («ШЛЯНДИНСКИЕ ЧТЕНИЯ - 2022») с элементами научной школы и конкурсом научно-исследовательских работ для студентов, аспирантов и молодых ученых (г. Пенза, 24-26 октября 2022 г.).

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту научные и практические результаты получены автором самостоятельно или совместно с другими исследователями. В работах [2, 10, 55] рассмотрены основные аспекты формирования испытательного сигнала для поверки электроэнцефалографа. В работе [1] рассмотрены метрологические аспекты испытаний электроэнцефалографа. В работах [48, 51-54, 57, 60-62, 124-126] рассмотрено построение информационно-измерительной системы и ее узлов для определения эксплуатационных характеристик электроэнцефалографа.

Реализация работы (практическое внедрение). Разработанная ИИС автоматизированного контроля технического состояния

электроэнцефалографа внедрена в ООО «Искра-М», г. Волгоград, а также в процесс обучения студентов по специальности «Биотехнические системы и технологии» Волгоградского государственного медицинского университета.

Публикации. Результаты диссертации опубликованы в 16 печатных работах, среди которых две статьи из базы Scopus, четыре статьи в журнале из перечня ВАК, один патент на полезную модель, две научные статьи в российских журналах, семь тезисов докладов на научных конференциях.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Объем диссертации 179 страниц, в том числе 82 рисунка и 6 таблиц, а также 4 приложения. Список литературы содержит 127 наименований на 17 страницах.

ГЛАВА 1

АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ СУЩЕСТВУЮЩИХ СРЕДСТВ ПОЛУЧЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ И СРЕДСТВ ИХ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО КОНТРОЛЯ

Электроэнцефалография имеет большое значение в медицинской практике, как для диагностики состояния ЦНС человека так, и для выявления нарушений связанных со зрительными, слуховыми функциями организма, как у взрослых людей, так и у новорожденных. Поэтому важно поддерживать технически исправное состояние применяемого медицинского оборудования (электроэнцефалографов) и проводить мероприятия, направленные на контроль технического исправного состояния и поддержание его в рабочем состоянии.

1.1 Технические испытания электроэнцефалографического оборудования

Технические испытания позволяют объективно установить соответствие показателей качества электроэнцефалографического оборудования требованиям нормативной документации (НД), выявить фактические значения этих показателей, проверить, удовлетворяет ли медицинское изделие требованиям стандартов, сравнить качество изделий с качеством аналогов.

Это означает, прежде всего, что необходимо использовать испытания как основную форму оценки технического уровня и качества. Так как эффективность испытаний определяется, прежде всего, недопущением ущерба от применения некачественной медицинской измерительной продукции, то важнейшей составной частью системы испытаний должен являться круг вопросов обеспечения единства испытаний, достижения

требуемой точности и воспроизводимости их результатов. Сюда же входит весь комплекс задач метрологического обеспечения измерений, проводимых при испытаниях.

Для оценки работоспособности электроэнцефалографического оборудования и контроля его технического состояния необходимо использовать следующие методики и средства.

В настоящее время в качестве испытательного оборудования для оценки состояния электроэнцефалографического оборудования используют различные функциональные генераторы, такие как ГФ-05 и Диатест-04. Они, как правило, имеют ограниченный функционал не позволяющий в полной мере реализовывать описанные в эксплуатационной документации методики в виду отсутствия возможности моделировать различные формы сигналов. Либо если есть возможность формировать многообразие тестовых сигналов, в них отсутствует подтверждение модели тестового сигнала реальной электроэнцефалограмме (то есть можно сформировать сигнал, не имеющий никакого отношения к реальной электроэнцефалограмме) [1,2].

Так же при контроле за техническим состоянием необходимо выбирать адекватную методику испытаний, которая бы учитывала параметры, отраженные в нормативно технической и эксплуатационной документации на изделие. Как правило, указанные вопросы решаются на основании методик, описанных в эксплуатационной документации или при использовании методических рекомендаций Р 50.2.087-2013 [3].

В данной рекомендации в качестве тестовой приводится только одна форма сигнала, реализующая возможность анализа амплитудно-временных зависимостей, но при этом не дающая никакой информации о правильности воспроизведения формы сигнала. Поэтому для создания модели испытательного сигнала необходимо рассмотреть особенности изменения параметров и формы электроэнцефалогаммы здорового человека и ее изменения при различных заболеваниях и паталлогиях.

Как для всякого колебательного процесса, основными понятиями, на которые опирается параметризация ЭЭГ, являются её частота, амплитуда, форма и фаза [4]. Поскольку ЭЭГ представляет собой вероятностный процесс, на каждом участке записи встречаются, волны различных частот, поэтому в заключении приводят среднюю частоту оцениваемой активности. Амплитуду на ЭЭГ, измеряют от пика предшествующей волны до пика последующей волны в противоположной фазе (рис. 1, б), оценивают амплитуду в микровольтах (мкВ). Для характеристики какой-либо ритмической активности ЭЭГ выбирается мода (наиболее часто встречающееся значение амплитуды) [5, 6]. Фаза определяет текущее состояние процесса и указывает на направление вектора его изменений. Некоторые феномены на ЭЭГ оценивают количеством фаз, которые они содержат. Монофазным называется колебание в одном направлении от изоэлектрической линии с возвратом к исходному уровню (рис. 1, а), двухфазным - такое колебание, когда после завершения одной фазы кривая переходит исходный уровень, отклоняется в противоположном направлении и возвращается к изоэлектрической линии (рис. 1, б). Полифазными называют колебания, содержащие три и более фаз (рис. 1, в, г).

Рисунок 1 - Виды колебаний ЭЭГ

В соответствии с возможностями ручного анализа введена классификация ритмов ЭЭГ по некоторым основным диапазонам. Соответственно при описании ритма дается его частота, типичная для

определенного состояния и области мозга, амплитуда и некоторые характерные черты его изменений во времени при изменениях функциональной активности мозга рисунок 2.

Рисунок 2 - Ритмы головного мозга

В клинических исследованиях обычно выделяют четыре типа ритмов, последовательно возрастающей частоты: дельта, тета, альфа и бета ритмы.

Альфа-ритм с частотой 8-13 Гц и амплитудой до 100 мкВ является основным. Амплитуда может варьировать (20-110 мкВ), даже в одном и том же состоянии от минимума до максимума, формируя веретёна -горизонтально ориентированные амплитудные модуляции [4, 5].

Бета-ритм с частотой 14-40 Гц и амплитудой до 15 мкВ является ведущим ритмом активного бодрствования. Различают два диапазона бета-ритма: Р1 с частотой 14-18 Гц и р2 с частотой 18-40 Гц. Обычно бета-ритм выражен достаточно слабо (3-7 мкВ) и может маскироваться шумами и электромиограммой (ЭМГ).

Медленные ритмы: тета-ритм с частотой 4-6 Гц и дельта-ритм с частотой 0,5-3 Гц имеют амплитуду 40-300 мкВ и в нормальном состоянии характерны для некоторых стадий сна.

ЭЭГ позволяет судить о таких свойствах мозга как физиологическая зрелость, функциональное состояние, наличие очаговых поражений, общемозговых расстройств и их характере. Вследствие чего, ЭЭГ является основным методом диагностики таких заболеваний человека как эпилепсия, опухоли мозга и расстройства сна. С помощью ЭЭГ можно установить участки мозга, участвующие в провоцировании приступов, следить за динамикой действия лекарственных препаратов, решить вопрос о прекращении лекарственной терапии.

Так же электроэнцефалография как метод исследования нашла свое применение для разработак в области нейрокомпьютерных интерфейсов. При намерении совершить какое-либо действие у человека изменяется электрическая активность соответствующих зон головного мозга. Эти сигналы снимаются электроэнцефалографом и в виде цифровых данных поступают в компьютер, где производится вычисление признаков сигнала, характерных для того или иного мысленного процесса. Далее набор признаков разделяют по типам, и компьютер вырабатывает команду, управляющую исполнительным устройством. Пользователь в режиме реального времени наблюдает за реакцией системы на свое мысленное действие. Такая система называется нейрокомпьютерным интерфейсом (НКИ). Подобный интерфейс может найти применение как в клинике для больных с нарушенным мышечным контролем, так и в повседневной жизни [6].

В настоящее время анализ ЭЭГ складывается из трех взаимосвязанных компонентов:

1. Оценка качества записи и дифференциация артефактов от собственно электроэнцефалографических феноменов.

2. Частотная и амплитудная характеристика ЭЭГ, выделение характерных графоэлементов на ЭЭГ (феномены «острая волна», «спайк»,

«спайк-волна» и др.), определение пространственного и временного распределения этих феноменов на ЭЭГ, оценка наличия и характера переходных явлений на ЭЭГ, таких как «вспышки», «разряды», «периоды» и др., а также определение локализации источников различного типа потенциалов в мозге.

3. Физиологическая и патофизиологическая интерпретация данных и формулирование диагностического заключения.

В клинических исследованиях Альфа-ритм является основным для предварительного выявления отклонений от нормы. Дезорганизация альфа-ритма - нерегулярность частоты, изменение формы волн, рост амплитуды и нарушение пространственного распределения по коре мозга, возникают при поражении зрительного бугра. Редукция (ослабление) альфа-активности -уменьшение индекса, амплитуды колебаний, замедление ритма, обычно сопутствует локальным или диффузным поражениям самой коры больших полушарий, а также негрубым поражениям различных уровней ствола мозга.

Бета-ритм является ведущим ритмом активного бодрствования. Для здоровых людей в состоянии бодрствования выделяют диффузный, низкоамплитудный, не изменяющийся ни при каких раздражениях Бета-ритм. У больных эпилепсией данный вид усиливается перед спонтанным развитием судорожных припадков. При этом ритм сначала имеет частоту 24-22 пер/сек, затем замедляется до 18-16 пер/сек, нередко сопровождаясь в это время появлением комплексов "пик-волна".

Медленные ритмы: тета-ритм и дельта-ритм в нормальном состоянии характерны для некоторых стадий сна. Диффузно выраженная тета-активность отмечается у больных с клиническими признаками поражения диэнцефальной области. Перемежающаяся тета-активность в задних отделах мозга отмечается у больных с психическими нарушениями.

Дельта-активность в норме регистрируется во время физиологического сна. В патологии она является наиболее характерным признаком нарушения функционального состояния мозга. Местными факторами, вызывающими изменения деятельности корковых нейронов с появлением дельта-активности, являются, главным образом, гипоксия, нарушение метаболизма и дисциркуляции расстройства в системах ликворообращения и кровообращения.

ЭЭГ позволяет судить о таких свойствах мозга как физиологическая зрелость, функциональное состояние, наличие очаговых поражений, общемозговых расстройств и их характере. Вследствие чего, ЭЭГ является основным методом диагностики таких заболеваний человека как эпилепсия, опухоли мозга и расстройства сна.

Эпилептиформная активность - феномены, типично наблюдаемые на ЭЭГ больных эпилепсией. Они возникают в результате высокосинхронизованных пароксизмальных деполяризационных сдвигов в больших популяциях нейронов, сопровождающихся генерацией потенциалов действия. В результате этого возникают высокоамплитудные потенциалы острой формы, имеющие соответствующие названия.

1. Спайк (англ. spike - остриё, пик) - негативный потенциал острой формы, длительностью менее 70 мс, амплитудой >50 мкВ (иногда до сотен или даже тысяч мкВ).

2. Острая волна отличается от спайка растянутостью во времени: её длительность 70-200 мс.

3. Острые волны и спайки могут комбинироваться с медленными волнами, образуя стереотипные комплексы. Спайк-медленная волна -комплекс из спайка и медленной волны. Частота комплексов спайк-медленная волна составляет 2,5-6 Гц, а период, соответственно, 160-250 мс. Острая-медленная волна - комплекс из острой волны и следующей за ней медленной волны, период комплекса 500-1300 мс.

Важная характеристика спайков и острых волн - их внезапное появление и исчезновение, а также чёткое отличие от фоновой активности, которую они превышают по амплитуде. Острые феномены с соответствующими параметрами, нечётко отличающиеся от фоновой активности, не обозначаются как острые волны или спайки. Комбинации описанных феноменов обозначаются некоторыми дополнительными терминами.

1. Вспышка - термин, обозначающий группу волн с внезапным возникновением и исчезновением, чётко отличающихся от фоновой активности частотой, формой и/или амплитудой.

2. Разряд - вспышка эпилептиформной активности.

3. Паттерн эпилептического припадка - разряд эпилептиформной активности, типично совпадающей с клиническим эпилептическим приступом. Обнаружение таких феноменов, даже если не удаётся чётко оценить клинически состояние сознания пациента, также характеризуется как «паттерн эпилептического припадка».

4. Гипсаритмия (греч. «высокоамплитудный ритм») - непрерывная генерализованная высокоамплитудная (>150 мкВ) медленная гиперсинхронная активность с острыми волнами, спайками, комплексами спайк-медленная волна, полиспайк-медленная волна, синхронными и асинхронными. Важный диагностический признак синдромов Уэста и Леннокса-Гасто.

5. Периодические комплексы - высокоамплитудные вспышки активности, характеризующиеся постоянством формы для данного пациента. Наиболее важные критерии их распознавания: близкий к постоянному интервал между комплексами; непрерывное присутствие в течение всей записи, при условии постоянства уровня функциональной активности мозга; интра-индивидуальная стабильность формы (стереотипность). Чаще всего они представлены группой

высокоамплитудных медленных волн, острых волн, сочетающихся с высокоамплитудными, заострёнными дельта- или тета-колебаниями, иногда напоминают эпилептиформные комплексы острая-медленная волна. Интервалы между комплексами составляют от 0,5-2 до десятков секунд. Генерализованные билатерально-синхронные периодические комплексы всегда сочетаются с глубокими нарушениями сознания и указывают на тяжёлое поражение мозга. Если интоксикации или метаболические нарушения исключены, то периодические комплексы с высокой достоверностью указывают на диагноз панэнцефалита или прионового заболевания.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Кетов Дмитрий Юрьевич, 2023 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Кетов, Д.Ю. Метрологическая схема испытаний энцефалографа / Д.Ю. Кетов, Ю.П. Муха // Изв. ВолгГТУ. Серия «Электроника, измерительная тех-ника, радиотехника и связь». Вып. 6 : межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. - Волгоград. - 2012. - № 6. - C. 61-64.

2. Кетов, Д.Ю. Формирование испытательного сигнала для поверки энцефалографа / Д.Ю. Кетов, Ю.П. Муха // Известия ВолгГТУ. Сер. Электроника, измерительная техника, радиотехника и связь. Вып. 10. -Волгоград. - 2014. - № 26 (153). - C. 102-106.

3. Р50.2.087-2013 ГСИ. Электроэнцефалографы, электроэнцефалоскопы и электроэнцефалоанализаторы. Методика поверки : рекомендации по метрологии: дата введения 2015-01-01 / Федеральное агентство по техническому регулированию. - Изд. официальное. - Москва : Стандартинформ, 2013. - 28 с.

4. Зенков Л. Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии) руководство для врачей / Л. Р. Зенков. - 9-е изд. - Москва : МЕДпресс-информ, 2018. - 359 с.

5. Русинов B.C. Биопотенциалы мозга человека. Математический анализ / B.C. Русинов. - М.: Медицина, 1987. - 256 с.

6. Ахутин В.М. Биотехнические системы: Теория и проектирование. Учебное пособие / В.М. Ахутин, Немирко А.П., Першин Н.Н. [и др.]. -Санкт-Петербург : Изд-во ЛГУ, 1981. - 220 с.

7. Бреже М. Электрическая активность нервной системы / М. Бреже. -М.: Мир, 1979. - 261 с.

8. Бондарь А.Т. Исследование тонкой структуры спектра альфа-диапазона ЭЭГ при сенсомоторной деятельности / А.Т. Бондарь // Физиология человека. - 1988. - С. 179-184.

9. Каплан А.Я. Нестационарная ЭЭГ: методологический и экспериментальный анализ: автореф. дис. ...д-ра биол. наук: 03.03.01 /

Каплан Александр Яковлевич; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова. - Москва, 1999. - 493 с.

10. Structural diagrams of algorithms for measuring of the probabilistic characteris-tics of a stationary segment of the EEG / Ю.П. Муха, Д.Ю. Кетов, A. Kotyra, M. Plechawska-Wojcik, Б. Амиргалиев // Information Technology in Medical Diagnostics III: Metrological Aspects of Biomedical Research / ed. by W. Wojcik, S. Uvaysov, A. Smolarz. - London : Routledge, 2021. - Chapter 7. -P. 91-105. - DOI: https:// doi.org / 10.1201 /9781003167662. - URL: https://www.routledge.com /Information - Technology - in - Medical Diagnostics - III - Metrological - Aspects / Wojcik - Uvaysov Smolarz / p / book / 9780367765866.

11. Захаров Е.В., Коптелов Ю.М. Постановка и численное решение обратных задач электроэнцефалографии // Методы математического моделирования и вычислительной диагностики. - Москва: Изд-во МГУ, 1990. - С. 18-28.

12. Кадников С.Н., Родионов Р.В. О решении обратной задачи электроэнцефалографии с помощью трехслойной модели // Межвузовский сборник научных трудов по электротехнике. - Иваново, 1998. - С. 62-68.

13. Коптелов Ю.М. Исследование и численное решение некоторых обратных задач электроэнцефалографии : автореферат дис. ... кандидата физико-математических наук : 05.13.16 / МГУ им. М. В. Ломоносова. -Москва, 1988. - 14 с.

14. Пугачев B.C. Теория вероятностей и математическая статистика : Учеб. пособие для втузов. - М. : Наука, 1979. - 496 с.

15. Шимолюнас А. Простой способ цифровой оценки ЭЭГ-потенциалов человека // Биофизика. - 1981. - Т. 26. - № 51. - С. 894-896.

16. Родионов, Р. В. Разработка алгоритмов и программных средств для локализации источников электрической активности мозга человека : дис. ... канд. техн наук : 05.13.09 / Родионов Роман Вячеславович; науч. рук. С.Н.

Кадников; Ивановск. гос. энергетич. ун-т им. В. И. Ленина. - Иваново, 2000.

- 179 с.

17. Каплан А.Я., Шишкин С.Л. Кардиосинхронные феномены работы мозга : психофизиологические аспекты // Биологические науки. - 1992.

- № 10. - С. 5-24.

18. Шишкин С. Л., Бродский Б.Е., Дарховский Б.С., Каплан А.Я. ЭЭГ как нестационарный сигнал: подход к анализу на основе непараметрической статистики // Физиология человека. - 1997. - Т.23. - N.4. - С. 124-126.

19. Kaplan A.Y The study of excitability of motor cortex with motor imagery and simultaneous electrical stimulation / Iakovlev L., Syrov N., Morozova E., Lee J., Kaplan A. // European Neuropsychopharmacology, Elsevier BV (Netherlands). - 2019. - Vol.29. - No 6. - P. 101-106.

20. McEwen J.A., Anderson G.B. Modeling the stationary and gaussianity of spontaneous electroencephalographic activity. IEEG Transactions on Biomed. Engineering. - 1975. - BME-22. - No. 5. - P. 361-369.

21. Гуревич И.З. Генератор Функциональный ГФ-05 / И.З. Гуревич. Р.А. Нижаметдинов. - М.: Министерство здравоохранения, 1988. - 77 c.

22. Генератор функциональный Диатест-4. // Руководство по эксплуатации ВКФУ.468789.109РЭ. - Москва, 2008. - 69 c.

23. Коробков, А.А. Полигауссовы алгоритмы совместного оценивания и различения нестационарных биопотенциалов : дис. ... канд. техн наук : 05.12.04 / Коробков Алексей Александрович ; науч. рук. Г.И. Щербаков ; Казанский гос. ун-т им. А.Н. Туполева. - Казань, 2002. - 170 с.

24. Тихонов, Э.П. Синтез и анализ вероятностно-итерационных методов, алгоритмов и аналого-цифровых средств измерения : автореф. дис. ... докт. техн наук : 05.11.16 / Тихонов Эдуард Прокофьевич ; С.-Петербургский гос. электротехн. ун-т «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова. - СПб., 2009. - 336 с.

25. Kaplan A.Y. A Motor Imagery-Based Brain-Computer Interface with Vibrotactile Stimuli / Gordleeva S.Yu, Kaplan A.Ya // Neuroscience and Behavioral Physiology United States. - 2019. - Vol. 48. -No 9. - P. 1067-1077.

26. Kaplan A.Y. Properties of EEG Responses to Emotionally Significant Stimuli Using a P300 Wave-Based Brain-Computer Interface / Ganin I.P., Kosichenko E.A., Kaplan A.Ya // Neuroscience and Behavioral Physiology, United States. - 2019. - Vol. 48. -No 9. - P. 1093-1099.

27. Kaplan A.Y. Visual Stimuli for P300-Based Brain-Computer Interfaces: Color, Shape, and Mobility / Grigoryan R.K., Krysanova E.U., Kirjanov D.A., Kaplan A.Ya // Allerton Press (New York, N.Y., United States). -2019. - Vol. 73. -No 2. - P. 92-96.

28. Kaplan A.Y. Complexity of Continuous Functions and Novel Technologies for Classification of Multi-channel EEG Records / Darkhovsky B.S., Popkov A.Y., Kaplan A.Y. // Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research IV. - 2019. - Vol. 925. - P. 137-142.

29. Kaplan A.Y. Influence of Meditation on Brain Mechanisms: Methodological Aspects / Medvedev S.V., Boytsova J., Bubeev J., Y, Kaplan A., et al. // Advances in Cognitive Research, Artificial Intelligence and Neuroinformatics. Intercognsci 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer. - 2020. - Vol. 1358. - P. 405-412.

30. Жуков А. И. Метод Фурье в вычислительной математике [Текст] / А. И. Жуков. - М.: Наука, Гл. Ред. Физматлит, 1992. - 176 с.

31. Kaplan A.Y. Motor Imagery Training Improves Reaction Time in Mouse Aiming Task / Syrov N., Kaplan A. // Human Interaction, Emerging Technologies and Future Systems V Switzerland. - 2020. - P. 1063-1068.

32. Отнес Р. Прикладной анализ временных рядов. Основные методы [Текст] / Р. Отнес, Л. Эноксон; пер. с англ. - М.: Мир, 1982. - 428 c .

33. Yakovlev, L., Antipova, A., Syrov, N., Iaroslav, M., Petrova, D., Bulat, M., Lebedev, M., Kaplan, A. (2022). The effects of tactile stimulation and its

imagery on sensorimotor EEG rhythms: incorporating somatic sensations in brain-computer interfaces. In: Tareq Ahram and Redha Taiar (eds) Human Interaction & Emerging Technologies (IHIET 2022): Artificial Intelligence & Future Applications. AHFE (2022) International Conference. AHFE Open Access, vol 68. AHFE International, USA. http://doi.org/10.54941/ahfe1002765

34. Гливенко, В. И. Теория вероятностей: учебник для высших педагогических учебных заведений / В. И. Гливенко. - Изд. 2-е. - Москва: URSS : ЛЕНАНД, 2019 (cop. 2018). - 135 с.

35. Гливенко, В. И. Курс теории вероятностей [Текст] : учебник для физико-математических факультетов государственных университетов / В. И. Гливенко ; под редакцией Б. В. Гнеденко. - Изд. 2-е. - Москва : URSS : ЛЕНАНД, cop. 2019. - 220 с.

36. Волков, В. Ю. Моделирование и обработка сигналов и полей в радиотехнических задачах : учебное пособие / В. Ю. Волков ; Минобрнауки России, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" имени В. И. Ульянова (Ленина). - Санкт-Петербург : Издательство СПбГЭТУ, 2021. - 122 с.

37. Митина, Т. В. Многомерные случайные величины. Корреляционный анализ : учебное пособие : для студентов, обучающихся по направлениям подготовки "Государственное и муниципальное управление", "Социология" (бакалавриат) / Т. В. Митина; Министерство образования Московской области, Государственный университет <Дубна>, Кафедра высшей математики. - Дубна : Государственный университет "Дубна", 2021. - 61 с.

38. Мастеренко, Д. А. Преобразование измерительных сигналов. Основные операции и преобразования. Спектральный и корреляционный анализ. Фильтрация : учебное пособие для студентов технических вузов, обучающихся по направлению подготовки 12.03.01 "Приборостроение" / Д. А. Мастеренко, Б. Н. Марков ; Министерство науки и высшего образования

Российской Федерации, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский государственный технологический университет "Станкин". - Москва : Издательские решения, 2021. - 140 с.

39. Иванов, Р. Н. Корреляционные характеристики когерентных пачек сложных радиолокационных зондирующих сигналов : учебное пособие : по курсам "Теория и техника радиолокации и радионавигации", "Сверхширокополосные радиолокационные системы и сигналы" для студентов, обучающихся по направлению подготовки магистров 11.04.01 "Радиотехника", по курсам "Основы радиолокационных систем и комплексов", "Радиотехнические системы дистанционного зондирования Земли" для студентов, обучающихся по направлению подготовки специалистов 11.05.01 "Радиоэлектронные системы и комплексы" / Р. Н. Иванов ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Национальный исследовательский университет "МЭИ". -Москва : Изд-во МЭИ, 2021. - 59 с.

40. Дегтярева, Н. А. Методы статистики : учебное пособие / Н. А. Дегтярева, Д. С. Гордеева. - Челябинск : Библиотека А. Миллера, 2021. - 63 с.

41. Лощилов В.И., Щукин С.И., Иванцов В.И. Принципы анализа и синтеза биотехнических систем: Учебное пособие / Под ред. В.И. Лощилова М., 1988. - 64 с.

42. Алиев Т. М. Введение в алгоритмические основы цифровых измерений [Текст] / Т. М. Алиев; Д. И. Дамиров, А. М. Шекиханов // Измерения, контроль, автоматизация. - 1983. - №3. - С. 3-11.

43. Арутюнов П. А. Теория и применение алгоритмических измерений [Текст] / П. А. Арутюнов. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 256 с.

44. Бакушинский А. Б. Итеративные методы решения некорректных задач [Текст] / А. Б. Бакушинский, А. В. Гончаровский. М.: Наука. Гл. Ред. Физматлит, 1989. -128 с.

45. Бокс Д. Ж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1 [Текст] / Д. Ж. Бокс, Г. Дженкинс; пер. с англ. М.: Мир, 1974. - 406 с.

46. Виленкин С.Я. Статистическая обработка результатов исследования случайных функций [Текст] / С. Я. Виленкин. М.: Энергия, 1979. - 320 С.

47. Вазан М. Стохастическая аппроксимация [Текст] / М. Вазан. М.: Мир, 1979. -272 с.

48. Кетов, Д.Ю. Оптимизация структуры автоматизированной испытательной системы для проведения контроля технического состояния электроэнцефалографа / Д.Ю. Кетов, А.И. Нефедьев // Фундаментальные и прикладные научные исследования: актуальные вопросы, достижения и инновации: сборник статей LIV Международной научно-практической конференции. - Пенза: МЦНС «Наука и Просвещение». - 2022. - 222 с.

49. Цветков Э. И. Процессорные измерительные средства [Текст] / Э. И. Цветков. JL: Энергоатомиздат: Ленингр. отд-ние, 1989, - 221 с.

50. Попова, Е. А. Методы и программные средства для обработки данных электроэнцефалографии: автореф. дис. ... канд. техн наук : 05.13.11 / Попова Елена Александровна ; Московский гос. ун-т им. М.В. Ломоносова, 2008. - 16 с.

51. Кетов, Д.Ю. Автоматизированный сетевой стенд для оперативных испытаний энцефалографа / Д.Ю. Кетов, Ю.П. Муха // Известия ВолгГТУ. Сер. Электроника, измерительная техника, радиотехника и связь. Вып. 12. -Волгоград, 2015. - № 11 (176). - С. 84-88.

52. Кетов, Д.Ю. Распределенная система для контроля технического состояния электроэнцефалографа на основе функционального генератора /

Д.Ю. Кетов, А.И. Нефедьев // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2021. - № 2 (36). - C. 15-19.

53. Автоматизированный сетевой программный комплекс, предназначенный для проведения инструментального контроля технического состояния электроэнцефалографа / Д.Ю. Кетов, Ю.П. Муха, М.Л. Черножуков, С.С. Либенко // Телекоммуникации. - 2019. - № 4. - C. 4248.

54. Кетов, Д.Ю. Блок контроля технического состояния электроэнцефалографа при испытаниях в реальных условиях / Д.Ю. Кетов, А.И. Нефедьев // Научное сообщество XXI века : сб. науч. тр. по материалам XXI между-нар. науч.-практ. конф. (г.-к. Анапа, 14 апреля 2021 г.) / отв. ред.: Е. Н. Скорикова ; Научно-исследовательский центр «Иннова», 2021. -C. 52-56. - URL: https://innova-science.ru/wp-content/uploads/2021/04/sbornik-nauchnyh-trudov-14.04.2021-ns-21 .pdf.

55. Кетов Д.Ю. Схемы измерения вероятностных характеристик стационарных сегментов ээг при моделировании испытательного сигнала // Актуальные проблемы экспериментальной и клинической медицины. Материалы 75-й открытой научно-практической конференции молодых ученых и студентов ВолгГМУ с международным участием. - 2017. - С. 623.

56. Акулов, Л.Г. Синтез электроэнцефалографических информационно-измерительных систем с переменной структурой : автореф. дис. ... канд. техн наук : 05.11.16, 05.11.17 / Акулов Леонид Геннадьевич; Волгоградский гос. техн. ун-т. - Волгоград, 2013. - 20 с.

57. Кетов, Д.Ю. Функции формирования испытательного ЭЭГ сигнала для оптимизации на аппроксимирующем графе / Д.Ю. Кетов, А.И. Нефедьев // XLIII Международная научно-практическая конференция "Advances in science and technology". - Москва. - 2022. - С. 80-83.

58. Курицын С. А. Методы адаптивной обработки сигналов передачи данных Текст. / С. А. Курицын . М.: Радио и связь, 1988. - 144 с.

59. Ахутин В.М Биотехнические системы: Теория и проектирование. Учебное пособие / В.М. Ахутин, А.П. Немирко, Н.Н. Першин [и др.], Л: Изд-во ЛГУ, 1981. - 220 с.

60. Кетов, Д.Ю. Картирование данных контроля технического состояния медицинского оборудования / Д.Ю. Кетов, А.И. Нефедьев // Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации («Шляндинские чтения - 2022»). материалы XIV Международной научно-технической конференции с элементами научной школы и конкурсом научно-исследовательских работ для обучающихся и молодых ученых. - Пенза, 2022. - С. 118-122.

61. Кетов, Д.Ю. Аппаратно-программная реализация модулей блока контроля технического состояния электроэнцефалографа / Д.Ю. Кетов, А.И. Нефедьев // Научные достижения в XXI веке : сб. науч. тр. по материалам XXII Междунар. науч.-практ. конф. (г.-к. Анапа, 1 июля 2021 г.) / отв. ред.: Е. Н. Скорикова ; Научно-исследовательский центр «Иннова». - Анапа, 2021. - C. 22-27.

62. Кетов, Д.Ю. Блок коррекции выходного сигнала для испытаний электроэнцефалографа / Д.Ю. Кетов, А.И. Нефедьев // XLIII Международная научно-практическая конференция "Advances in science and technology". - Москва, 2022. - С. 69-70.

63. Антонюк Е. М. Системы с адаптивной дискретизацией с использованием процессорных средств [Текст] / Е. М. Антонюк, М. Г. Шарков // Вестник СПб отд-ния Метрологической Акад. СПб. ВНИИМ им. Д. И. Менделеева, 2005. - вып.16. - С. 21-26.

64. Живилов Г. Г. Некоторые тенденции развития технических средств адаптивной дискретизации [Текст] / Г. Г. Живилов, Н. М. Сметанин, Э. П. Тихонов // Методы и средства преобразования сигналов: Тр. т.2,1 Всесоюз. конф., - Рига, Зинатне, 1978. - С. 209-214.

65. Бахтиаров Г. Д. Аналого-цифровые преобразователи [Текст]. / Г. Д. Бахтиаров, В. В. Малинин, В. П. Школин; под ред. Г. Д. Бахтиарова. М.: Советское радио, 1980. - 289 с.

66. Богомаз Н.П. Метод выбора параметров аналого-цифрового преобразователя поразрядного уравновешивания для динамического режима работы [Текст] / Н. П. Богомаз, Э. П. Тихонов //Метрология. - 1989. - № 2. - С. 7-12.

67. Бокс Д. Ж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 2. [Текст] / Д. Ж. Бокс, Г. Дженкинс; пер. с англ. М.: Мир, 1974. - 167 с.

68. Вострокнутов Н. Н. Цифровые измерительные устройства. Теория погрешностей, испытания, проверка [Текст] / Н. Н. Вострокнутов. - М.: «Энергоатомиздат», 1990. - 208 с.

69. Гинзбург С. А. Функциональные преобразователи с аналого-цифровым представлением информации [Текст] / С.А. Гинзбург, Ю.Я. Любарский. - М.: Энергия, 1973. - 104 с.

70. Гитис Э.И. Аналого-цифровые преобразователи [Текст]. / Э. И. Гитис, Е. А. Пискулов. - М.: Энергоатомиздат, 1981. - 360 С.

71. Иоффе, В.Г. Архитектура, принципы функционирования и программные средства микроконтроллеров STM32. - Самара : Самарский университет, 2021. - 491 с.

72. Тюрин, С. Ф. Программирование микроконтроллеров с использованием IDE. - Пермь : Пермский национальный исследовательский политехнический университет, 2021. - 101 с.

73. Куприянов М. С. Цифровая обработка сигналов: процессоры, алгоритмы, средства проектирования [Текст] / М. С. Куприянов, Б. Д. Матюшкин. - СПб.: Политехника, 1998. - 592 с.

74. Собкин Б. Л. Автоматизация проектирования аналого-цифровых приборов на микропроцессорах [Текст] / Б. Л. Собкин. М.: «Машиностроение», 1984. - 128 С.

75. Тарбеев Ю. В. Задачи аттестации алгоритмов обработки данных при динамических измерениях [Текст] / Ю: В. Тарбеев, И. Б. Челпанов, Т. Н. Сирая // Измерительная техника. - 1985. - № 1. - С. 14.

76. Тихонов Э. П. Исследование алгоритмов аналого-цифрового преобразования с последовательно-параллельной структурой [Текст] / Э. П. Тихонов // Вестник СПб отд-ния Метрологической Акад. СПб. ВНИИМ им. Д. И. Менделеева. - 2003. - Вып. 10. - С. 11-18.

77. Тихонов Э. П. Роль измерений в идентификации физико-математической модели биологического объекта [Текст] / Э. П. Тихонов // Вестник СПб отд-ния Метрологической Акад. СПб. ВНИИМ им. Д. И. Менделеева. - 2003. - Вып. 11. - С. 14-28.

78. Тихонов, Э. П. Нелинейные адаптивные алгоритмы дискретного представления сигналов [Текст] / Э. П. Тихонов // Вестник СПб отд-ния Метрологической Акад. -СПб. ВНИИМ им. Д. И. Менделеева. - 2005. -Вып.15. - С. 31-41.

79. Градусов, А. Б. Базы данных : введение в технологию баз данных : учебно-практическое пособие / А. Б. Градусов ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых". - Владимир : ВлГУ, 2021. - 207 с.

80. Бородин, Г. А. Программное создание баз данных: учебное пособие: по курсу "Базы данных" для студентов, обучающихся по направлению подготовки бакалавров 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" / Г. А. Бородин, И. Н. Андреева ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Национальный исследовательский университет "МЭИ". - Москва : Издательство МЭИ, 2021. - 58 с.

81. Хохлова, М. В. Лингвистические базы данных : учебно-методическое пособие / М. В. Хохлова ; Санкт-Петербургский государственный университет. - Санкт-Петербург : Лема, 2021. - 80 с.

82. Глебова, Т. А. Базы данных : учебное пособие для студентов, обучающихся по направлению подготовки 09.03.02 "Информационные системы и технологии" / Т. А. Глебова, М. А. Чиркина, И. С. Пышкина ; (ПГУАС). - Пенза : ПГУАС, 2021. - 107 с.

83. Богословская, Н. В. Системы баз данных : учебно-методическое пособие : в 2 ч. / Н. В. Богословская, А. В. Бржезовский ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения. - СПб. : ГУАП, 2021. - 75 с.

84. Парахуда Р.Н. Информационно-измерительные системы: Письменные лекции / Р.Н. Парахуда, Б.Я. Литвинов; СЗТУ, СПб 2000. - 74 с.

85. Тихонов Э.П. Аналого-цифровые преобразователи. Аналитическое описание, моделирование и сравнительные характеристики [Текст] / Э. П. Тихонов // Вестник СПб отд-ния Метрологической Акад. СПб. ВНИИМ им. Д. И. Менделеева, 2001. - Вып.8. - С. 15-27.

86. Бобрешов, А. М. Основы цифровой и импульсной электроники : учебное пособие / А. М. Бобрешов, А. Г. Кошелев, Г. С. Нахмансон ; Министерство науки и высшего образования РФ, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Воронежский государственный университет". - Воронеж : Издательский дом ВГУ, 2021. - 217 с.

87. Зудин, В. Л. Логические элементы автоматики : учебно-методическое пособие / В. Л. Зудин, В. С. Федотов ; Министерство науки и высшего образования РФ, Федеральное государственное бюджетное

образовательное учреждение высшего образования "Ярославский государственный технический университет". - Ярославль : Изд-во ЯГТУ, 2021. - 72 с.

88. Курдин, В. А. Микроконтроллеры с ядром AVR. Периферийные устройства, режимы работы и программирование : учебное пособие по курсу "Микропроцессорные системы" для студентов, обучающихся по направлению подготовки бакалавров "Информатика и вычислительная техника" / В. А. Курдин ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Национальный исследовательский университет "МЭИ". - Москва : Изд-во МЭИ, 2021. - 55 с.

89. Тюрин, C. Ф. Программирование микроконтроллеров с использованием IDE : учебное пособие / C. Ф. Тюрин, Д. А. Ковыляев, Е. Ю. Данилова, А. Ю. Городилов ; под редакцией профессора, доктора технических наук С. Ф. Тюрина ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Пермский национальный исследовательский политехнический университет". - Пермь : Издательство Пермского национального исследовательского политехнического университета, 2021. - 99 с.

90. Крайний, В. И. Основы электроники. Аналоговая электроника : учебное пособие / В. И. Крайний, А. Н. Семёнов. - 2-е изд. - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - 178 с.

91. Нефедьев, А. И. Аналоговая электроника : учебное пособие / А. И. Нефедьев ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Волгоградский государственный технический университет. -Волгоград : ВолгГТУ, 2021. - 101 с.

92. Грабко, Г. И. Элементная база радиотехники и электроники : учебное пособие / Г. И. Грабко ; Министерство науки и высшего

образования Российской Федерации, Забайкальский государственный университет. - Чита : ЗабГУ, 2021. - 130 с.

93. Федорков Б.Г. Микросхемы ЦАП и АЦП: функционирование, параметры, применение [Текст] / Б.Г. Федорков, В.А. Телец. - М.: Энергоатомиздат, 1990. -320 с.

94. Мишулин, Ю. Е. Аналоговая схемотехника : Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, 2021. - 213 с.

95. Тихонов Э. П. Аналого-цифровые преобразователи. Исследование погрешностей преобразования с учётом помех [Текст] / Э. П. Тихонов // Жизнь и безопасность. - 2002. - № 1-2. - С. 190-196.

96. Тихонов Э. П. К вопросу о применении устройств выборки и хранения при аналого-цифровом преобразовании [Текст] / Э. П. Тихонов // Вестник СПб отд-ния Метрологической Акад. СПб. ВНИИМ им. Д. И. Менделеева. - 2002. - Вып. 9. - С. 14-22.

97. Тихонов Э. П. Адаптивные измерительные алгоритмы для решения задач медицинской диагностики в условиях воздействия помех [Текст] / Э. П. Тихонов // Вестник СПб отд-ния Метрологической Акад. СПб. ВНИИМ им. Д. И. Менделеева. - 2000. - Вып. 7. - С. 29-38.

98. Пиотровский Я. Теория измерений для инженеров [Текст] / Я. Пиотровский; пер. с польск. - М.: Мир, 1989. - 335 с.

99. Островерхов В. В. Динамические погрешности аналого-цифровых преобразователей [Текст] / В. В. Островерхов. - Л.: Энергия, 1975. - 174 с.

100. Мальцева, Н. С. Цифровая обработка сигналов : учебное пособие для обучающихся по программам высшего образования по направлению подготовки 11.03.02 "Инфокоммуникационные технологии и системы связи" / Н. С. Мальцева ; Астраханский государственный технический университет. - Астрахань : Издательство АГТУ, 2021. - 91 с.

101. Сырицкий, А. Б. Основы измерений электрических величин : учебно-методическое пособие / А. Б. Сырицкий, Е. В. Кречетова ; ...Факультет "Машиностроительные технологии", Кафедра "Метрология и взаимозаменяемость". - Москва : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - 36 с.

102. Жулев, В. И. Практикум по метрологии : учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки (уровень 3): 2.12.03.01 "Приборостроение", 2.12.03.04 "Биотехнические системы и технологии", 2.13.03.02 "Электроэнергетика и электротехника", 2.15.03.04 "Автоматизация технологических процессов и производств", 2.15.03.06 "Мехатроника и робототехника", 2.27.03.01 "Стандартизация и метрология", 2.27.03.02 "Управление качеством", 2.27.03.04 "Управление в технических системах" (квалификация "бакалавр") / В. И. Жулев, Е. И. Чернов. - М. : Курс, 2021. - 125 с.

103. Шустов, Ю. С. Стандартизация и метрология : учебное пособие для подготовки бакалавров по направлениям 38.03.06 Торговое дело, 38.03.07 Товароведение / Шустов Ю. С., Плеханова С. В., Виноградова Н. А. ;ФГБОУ ВО "РГУ им. А. Н. Косыгина". - Москва : ФГБОУ ВО "РГУ им. А. Н. Косыгина", 2021. - 167 с.

104. Математическая теория планирования эксперимента [Текст] / С. М. Ермаков, В. 3. Бродский [и др.]; под ред. С. М. Ермакова М.: Наука. Гл. Ред. Физматлит. - 1983. - 392 с.

105. Гейгер, Е. Ю. Метрологические основы измерений, испытаний и контроля : учебно-методическое пособие / Е. Ю. Гейгер, В. Г. Кутяйкин ; Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт). - 6-е изд. - Нижний Новгород : НГТУ, 2021. - 131 с.

106. Богдан, О. П. Аналитические методы контроля : учебно-методическое пособие по выполнению лабораторных работ для студентов, обучающихся по направлению 12.03.01 "Приборостроение", профиль

"Приборы и методы контроля качества и диагностики" / О. П. Богдан, Д. В. Злобин ; Минобрнауки России. - Ижевск : Издательство УИР Иж ГТУ им. М. Т. Калашникова, 2021. - 52 с.

107. Пустовалов Г.Е. Погрешности измерений: Методическая разработка по общему физическому практикуму. - М.: Физический факультет МГУ, 2001 - 17 с.

108. Блашков, Илья Владимирович. Погрешности измерений : учебно-методическое пособие / И. В. Блашков, Н. А. Зайцев ; Санкт-Петербургский государственный университет. - Санкт-Петербург : Изд-во Санкт-Петербургского ун-та, 2021. - 23 с.

109. Ашанин, В. Н. Основы измерений в электрических цепях : учебное пособие / В. Н. Ашанин, С. Г. Исаев ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пензенский государственный университет" (ПГУ). - Пенза : Изд-во ПГУ, 2021. - 57 с.

110. Алексеев, А. К. О методе Прагера-Синга оценки погрешности аппроксимации / А. К. Алексеев, А. Е. Бондарев ; Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша Российской академии наук. - М. : ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, 2021. - 22 с.

111. Иванова, Т. Л. Информатика: арифметические основы ЭВМ : учебное пособие / Т. Л. Иванова ; Министерство транспорта Российской Федерации, Федеральное агентство морского и речного транспорта. - Омск : ОИВТ, 2021. - 62 с.

112. Борисов, А. Н. Схемотехнические и командные основы ЭВМ : учебное пособие / А. Н. Борисов ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Казанский национальный исследовательский технический университет имени А. Н. Туполева-КАИ". - Казань : Изд-во КНИТУ-КАИ, 2021. - 64 с.

113. Андриянов, А. М. Представление информации в ЭВМ. - Тюмень : Тюменский индустриальный университет, 2021. - 84 с.

114. Самофалов К. Г. Прикладная теория цифровых автоматов / К. Г. Самофалов, А. М. Ромлинкевич, В. Н. Валуйский, Ю. С. Каневский, М. М. Пиневич. - Киев : Вища шк. Головное изд-во, 1987. - 375 с.

115. ГОСТ 8.395-80. Нормальные условия при поверке. Общие требования : национальный стандарт Российской Федерации : дата введения 1981-07-01 / Федеральное агентство по техническому регулированию. - Изд. официальное. - М. : Стандартинформ, 1981. - 124 с.

116. Сергеев, А.Г. Метрология : Учебник. - М. : Логос, 2005. - 272 с.

117. Kaplan A.Y Decoding Movement from Electrocorticographic Activity: a Review / Alexander Kaplan, Alexey Ossadtchi // Frontiers in Neuroinformatics, Switzerland. - 2019. - Vol. 13. - No 74. - P. 183.

118. Kaplan A.Y Corticospinal Excitability in Humans during Motor Imagery Coupled with Functional Electrical Stimulation / Morozova E.Yu, Kaplan A.Ya // Moscow University Biological Sciences Bulletin, Allerton Press (New York, N.Y., United States) . - 2019. - Vol. 74. - No3. - P.183-187.

119. Kaplan A.Y Processing of Sensory Information is Affected by BCI Feedback Being Perceived / Syrov N., Bredichin D., Kaplan A. // Communications in Computer and Information Science. - 2021. - Vol. 1224. -P.575-580.

120. Kaplan A.Y BCI-Controlled Motor Imagery Training Can Improve Performance in e-Sports /Yakovlev Lev, Syrov Nikolay, Görtz Nikolai, Kaplan Alexander // Communications in Computer and Information Science. - 2021. -Vol. 1224. - P. 581-586.

121. Kaplan A.Y Sensorimotor EEG Rhythms During Action Observation and Passive Mirror-Box Illusion / Syrov Nikolay, Vasilyev Anatoly, Kaplan Alexander // Communications in Computer and Information Science. - 2021. -Vol. 1499. - P. 101-106.

122. Kaplan A.Ya. Does Real-Time Feedback Affect Sensorimotor EEG Patterns in Routine Motor Imagery Practice/Vasilyev Anatoly N., Nuzhdin Yury O., Kaplan Alexander Y. // BRAIN SCIENCES. - 2021. - Vol. 11. -No 9. - P. 115-123.

123. Kaplan B.J. et al. A BCI-based vibrotactile neurofeedback training improves motor cortical excitability during motor imagery / Kaplan A., Hramov A., Kazantsev V., Gordleeva S. // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering NJ, United States . - 2021. - Vol. 29. - P. 1583-1592.

124. Кетов, Д. Ю. Применение DDS-генератора для мониторинга технического состояния электроэнцефалографа / Д.Ю. Кетов, А.И. Нефедьев // Энерго- и ресурсосбережение: промышленность и транспорт. -2022. - № 1(38). - С. 45-49.

125. D. Ketov, A. Nefedev, S. Bezborodov Hardware and Software Equipment for Monitoring the Technical Condition of the Electroencephalograph//Series on Biomechanics. - Vol. 36. - No. 2 (2022). - P. 55-62.

126. Патент № 212080 Российская Федерация, МПК A61B 5/291. Устройство для автоматической поверки электроэнцефалографа: № 2022104672 : заявл. 22.02.2022: опубл. 05.07.2022 / Нефедьев А. И., Кетов Д.Ю. ; заявитель ВолгГТУ. - 8 с.

Моделирование работы ИИС в среде Cube

Создаём проект в среде Cube, включаем DAC OUT1. В Clock Configuration вносятся следующие настройки:

При помощи технологии DMA (прямой доступ к памяти) создадим колебания синусоидальной формы из данных, заранее подготовленных в массиве, учитывая, что аппаратный вывод синусоидальных колебаний вообще не предусмотрен в микроконтроллере.

Сгенерируем, запустим и соберём проект. Настроим программатор. Подключим файл lcd.c в проект, а также файл lcd.h подключим в файле main.h

#include "stm32f4xx.h" #include "lcd.h"

Заменим массив uint16_t buf_tr[64] на массив следующего вида:

uint16_t buf_sin[60]={

11,45,100,177,274,391,526,678,

844,1024,1215,1415,1622,1834,2048,2262,

2474,2681,2881,3072,3252,3418,3570,3705,

3822,3919,3996,4051,4085,4095,4085,4051,

3996,3919,3822,3705,3570,3418,3252,3072,

2881,2681,2474,2262,2048,1834,1622,1415,

1215,1024,844,678,526,391,274,177,

100,45,11,0 };

HAL_TIM_Base_Start(&htim6);

HAL_DAC_Start_DMA (&hdac,

DAC_CHANNEL_1,(uint32_t*)buf_sin,60,DAC_ALIGN_12B_R); /* USER CODE END 2 */ Счётчик и строковая переменная:

/* Private variables-*/

uint32_t clk_counter=0; char str[20]; uint16_t buf_sin[60]={

Для организации счёта тактов микроконтроллера требуется код в main.c:

#include "main.h"

#define DWT_CYCCNT *(volatile unsigned long *)0xE0001004 #define DWT_CONTROL *(volatile unsigned long *)0xE0001000 #define SCB_DEMCR *(volatile unsigned long *)0xE000EDFC /* USER CODE END Includes */ и тут

/* USER CODE BEGIN 2 */

uint32_t frq = HAL_RCC_GetHCLKFreq(); SCB_DEMCR |= 0x01000000; DWT_CONTROL|= 1; DWT_CYCCNT = 0; HAL_TIM_Base_Start(&htim6);

Также необходимо внести изменения в файл stm32f4xx_it.c: /* USER CODE BEGIN 0 */

#define DWT_CYCCNT *(volatile unsigned long *)0xE0001004 #define DWT_CONTROL *(volatile unsigned long *)0xE0001000 #define SCB_DEMCR *(volatile unsigned long *)0xE000EDFC extern uint32_t clk_counter; /* USER CODE END 0 */

В обработчике прерывания от DMA в этом же файле рассчитаем такты:

void DMA1_Stream5_IRQHandler(void) {

/* USER CODE BEGIN DMA1 _Stream5_IRQn 0 */

clk_counter=DWT_CYCCNT;

DWT_CYCCNT=0;

/* USER CODE END DMA 1_Stream5_IRQn 0 */ /* USER CODE END WHILE */

Сигнал, генерируемый информационно-измерительной системой автоматизированного контроля технического состояния электроэнцефалографа

искра-м

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОМ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ИСКРА-МИНН ЗШИЕШ, КПП 34йИИ(101.1)ГРН 400001, Г. ЗОЛГиГ^Д, ул. ЛуПЭЧЕЕСКЭЯ д. 3 тел.. (?иэ) 31й-11-11, е-пгйН: ¡5кга1мЭчфпгяй.г\].

р/с 40Т0£&10СЮ0ввЕ]01()й49 Ё Филиал ■Ц^ТРДЛьЧЫЙ- Банка ВТ& ' IЛ О Г. миСКЗА и/с авшв1Им!бОСЦЬ411 ЕЙ-; мэдп

АКТ

а внедрении результатов диссертационного исследования

Разработанная в рамках диссертационного исследования Кетова Дмитрия Юрьевича «Информационно-измерительная система дли автоматизированного контроля технического состоянии электроэнцефалографа» используется для проведения контроля технического состояния электроэнцефалографа, позволяет объективно установить соответствие показателей электроэнцефалографического оборудования требованиям нормативной документации и выявить фактические значения этих показателей. Применение данной информационно-измерительной системы позволяет проводить испытания с требуемой периодичностью и с гибким графи ком.

При осуществлении деятельности ООО «Искра-М» также используются научные разработки и практические рекомендации диссертанта, доступные в публикациях в научной печати.

о 00 о

IN IN

z> о:

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

09)

RU

ПРИЛОЖЕНИЕ 4

212 080'J,U1

i;5l) МПК

A61B 5/291 н 2021.01)

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

ОПИСАНИЕ ПОЛЕЗНОЙ МОДЕЛИ К ПАТЕНТУ

CTLK

Л61В 5/291 (2022.05}

(2li(22rJinHKa: 2022104672, 22.02.2022

(24^ Дага начала отсчета срока дейеглня патента: 22.02.2022

ОТ, Лйшр(ь1г

Нефедоел Алексей Иванович CRL7), Кета Днл грнй Юрьеннм {RU}

Да I a pei цстрацки: 05.07.2022

ПрИОршеНьги

(22) Дач а подачи таннкн: 22.02.2022

(45} Оггуб.-Шковаяо: 05.07.2022 Бил. Jfa 19

Адрес для переписки:

400005, г. Волгоград, iip.jrr им. В. И. Ленина. 2S, Начальна* итдцп, Интеллек1уалший собстленлостн Во.игГТУ, Ерушшщж JT J1

(73) Пэтенгой&ледйгелцт!):

Федершсьное гюсударстениое бюджетное образовательное учреждение щадш) образования " Волгоград l-гнЙ государственный теллкчес кий у юшерсл ier" (ВолгГТУ) (RU)

(^б^Сиисок юкумешов, цттфрванны* а отчете V помехе: ЗЛО "РУДНЕВ ШИЛЯЕВ", Гшсриор функциональный 'ДИЛТЕСТ 4\ Руководите w> но моншуатащш ВК ФУ.4*3784109РЭ, 200S. US 42i902i А,

RLTП812Э

UJ,i3j03.201tS.

(54} Устройство для аноштнческой поверки Me*rpM»uij стилограф»

(57] Рефераг:

Па летая модель относшся к измерительной 1«хннке, a именно к yirTpprtc'i JsapJ дла рйьерки in епроэ о цефалографо*, н может быть нспольшвдва „глд проверки и рт ущфощен jiapaMti-pou мекпроэнцефшаирафов. Тй.-чьнческнй резу^гат .щхл«гаетс1 ia счет того, 4jo ycrpoRCnO для автоматической mnepot здектрйзнцвфэдюгрзфа, щдфхше

мнкровон lpOjiiicp, idiawiarypy, цфишчсниу» к нщду ни kpo кои ] роллера, an ал о Г'1) и ьй

преобразователь и жид tot p«ciAj ижчес totfl дисплея, подключенные к выходом рбЙфйхюнтроппера, источи hi гнтання, 1йподнн]№1щ: снабжено интерфейсной платой, инвертором И суммирующим уезройсгвоц, к перлону входу но юрою через Никртоф

подсоединен выход цнфроандлвговдго нреа&раэова I I и, ко ы i и ром у кщущшщнцщ злегТроэлцрфадог р аф, причем выход ииф[юанллош»о:о преобразолагелк подключен к if ходу элекгроэнцефалографе, выя^д суммирующего устройства соедннеЕ! с рколви &i! ал ого-дф*фравд го прео бриз о в^тещг, видод которою соелилен со игориы входом микроконтроллера, »La jpeinfl вйод микроконтроллера прддетй} сигнал от кЛмиькИера чере! ИНПрфФиуН iciaLy, a алектроннхщше uce^ блоков осушестлллетси от

(КТеъого нСТОчплкй ГОПйШий. Технический peiyjiimj- - увеличение томности дошроля г l чее к о го соетря 11 uj? ллйк i роэдцеф ал о i рафеш.

Я С

IM

IM о

со о

RU 112WÍ Ui

J ]| LK_ ЧИН Mú;ilVlh Ч.П1НL>LJl I LH К HlilËpKItJllWA .1 НМВДЦй к устройствам зля

Ho Bip ECU J.'l l"K7 Jld IHUL'iJIlLU)] jIJ^IOH, H моЖй быть исНоНиЗованО ДНЯ PpdflÇptHB poiyiunoBKM liápáüCI]pú& 3uiÉKTpoáiáuri|j¿iJlufpaj(Jiófe.

И SHÜL1 Hil ЛН1Щ£МЙ ДЛЛ dJlCJ^IJK-t >HUC(|)JJH3I PíLi]|J1'Jl"LKííI Û OEJÎJiip} Düiia ILL-Ldd! bEÍtl ttlSH - mc^ij- tóCTO нниги пдцвсйм, пймещеннш u под шляннонную ûnopy, м naOpûJbrtifl il J11 LUpil 1 il. ИЙШПЬЗУЙНОГО Д11Я ITOA ÚIIÜpU, К ЙОМЛЬАййШС ïtûilû ибнаро^жсннй

ресулнрйаин нвдл-püQHtgrtn тяг С Ш\ «Й309 ïtWBJt, МПК А6Ш £04, A fil В МОДо^ Гм. <17. M содержащая некниЕяцнАннуш пЛОрнуьО установку, к нотирий rtcriu.iib'j-yftijö

Cl iL'ley J 3JlttTpOa« ItftlJiJCarpJlflHtfiCBCtJt'O йбНаружвЯИЗ) llL-|;riiLHMJ]bHl)ft peí улНрОЯКМ, Ji.1 ytl ilí J( I BKil ÏK. IJd :J¡JCL 13 LCÍ"?H mc\;jw 114ÏC К lift ÜCH1 11.1H ] ( ip J1 Li lttÇMJf .JJIÜ (1 пна р\ же НМЛ ЬСПр^ШШМйй peí уЛМрЙЙКИ SCtfTHJUTdpa, 6ilOK \ пранл^ия, СЙВДНИСНЙЫЙ С йчоком регулировки, is ЬнЛюШНШИ! и Ое5я bu iftj^ fJit>tí>$Wljft Wut ^¿чАДй

ДЫЛЖННй, L¡Od J BL'I L I HVKJULUCt flÜ4ÉUiy ЦДйда ILilUHtH! J.. ЭЦИСИТризНЦефоЛЙГраф, ИрЗДГПШ д. m t&upu 3J1ti-:tpû Шц«]ийЛвГр£1фнчпжиЕй ci и нДЯй, сред un Ийфилырицй) и ^снленил, t'< СрШС i ВО ДИСкpe 11ГчММ:1.: д.1:н пцрфрОЬН! cm m:lj]¡j, коммьнп rpsdtje Cpetffcn но AiU IpAIKHHil ЗНАЧЕНИЙ иыГшрКН, CU M HUJHblS. LUS. Uü[irü№naymu(inul MDHL'ai ими .ньнюркн, CpytCt to ..I. IH 1¡J,IHHII!t LLCUEdCLI "ЩСТЙТ, K( I Ml IЬН fTtpH ilLft И КГ CpijlfflC --ШО-IJ И Блйя ДЛЙ ofjpilfioTKÏI

111 мерен iioj Ï] ал ск гро ¡ ыцефьи kji рйфнчкпй с о сиз EJ¿ULÍ.

3 I t'UÏLT J Г К1>М , I ¡JI LI--IIÍ1 LUC I LJM Ы Дин i. I CK EpOíEJJI L^liLl I >¿ рыфнЧССКО] Hl ( Hi]p> ЖЖЕНИЯ JO HL"C tHM HCl Cl НИН (.> ÜJL' ] ОЛ ИИСИ ! IJ LIJICH 1 Li, IIO 4í.LJJJC H H UI I) ! Id. . HiLH ]ÏL I HJ[11 l)H HV HJ ÛI Lt>p\ ,

H HÜLlpÖltHlA ОЛПйр^Тй, ULI ЮЛ il lye-WOJ O ДД Я it ОЙ Ii 111.ipbl. Id НСНОЛЬ I'. : III 11:1 le 'J FtíE'Ú оояар^жений для pei улнроИЩ MdcIpúfiEtH Hii.iaeicH форЬЛроЁаннж

УГ ¡J_Jd I LI LiiETC HJieK]pOÍHHrt|)ULjH)l piLljl]14L-L E7JIS. LV.I HMJKIU. HL"Ot)M.VIИ MLL> .]ЛЛ rjû&tpfcto

ЗВД трое ïl 111 LI I ííLJÍ 11 p-ljl !..

M usee ШОà.&т0матнлкфОнамkùé HpOCp&UMHpyEMftt: yi¡tpts#piBUÍnft leu i РфийПйИпНуК) W-VJEhМПК AfiJ \i ASL ИДООДоЕцбл. 23.ЛЭ.ЭГ11Й, вк\л. Jb ц tûirlua

№>йрОИ0 hlHXpOltOHlpOJL'ICp, I L.l Li ra VIETldüJICMJJH, ннуф^ннлм ЦЙЙКуиуяЛГЧГрНйД

Гичарсн ияи КиМЧЧ'ескНй iil i ичник юЫ HlI^IÏ. жц^(Кц5крксЕу.млчс^ккП i ра|]|ичлкиП Диапчей, СиГнЛЛнзатор окимчалнй ¡]p(jграммы (.ткиулицми, pe] vjiJTEopLJ

VJ ugIKil KptlL'l iL'IJLH 4Í.4J CiU Kl I PiL-;l IJ14L-LKUI I í . I l-l^ü. ptfyJüttí)рм 4d L:iK>Thl JÉ.V КО ИЫ4 I enepLl Rjpon ■ PllI ^.ЕЯ rispar УТЧ1ННЛ pLIJMiiSLi LUI ILMJÎil MCIUK KüHÄJlÜä, UHUiCIT ÉÚpHU ti ГрйШтчИрНКНк, TTiH-liíMbl Длл IH)■] К.I Etilen 114 CHdldHÜI n LlUMVJIlIlCIfÜ, >trpOficTUa

oí íJÍ-p-.L^ífi-L^K ^H íi чл У ы \j' HCj Hfl ч Им i - i \ ■¡Hilt;* i h-ci e: mj . id к. p j í ьеи i i pVOOcJ U ЩЬНИ s 4ljpl" t Kiifitib к ЮГ-ря"исфатору. it H еде кг! iTKöM ; ( ä>LKt> [ 'о №мИтЛнрйЩ1|Нй1 o upoi рамМИр^СыМвукЛрОЙСМй н и. L4LJ j ия lïЕ [ LT éf-l ¡L" НШШНйСШ l|ji?pMHptlUJHKH ЗТЛЖ)НЛЫХ к.ПЫпрООИцсфШЮГрйфиЧККНК

ou kdJlna, HfобхйДимь11 :|ля ПОвсрвсн ■iiECKrpoaHuciJtíJUJI ра.фи HùniytCîBHC ншчожиоСш pilÍH^Lhl ni J. lf И LTHR'f JÎ1 11.

И н^ litcnrrta виЗГфЫаточссКйА ikïewpkh ЭЛйК^рйзНЦйф^]ОГр4фс511131 l"H i í." [LIA -*.' Jb421я, M п К Aftl В ММ, К ' 11 у öji. Ш 08-1 >. мщержащал иккрокг)М] I ьнч ер, fiuï dk

IlM UKM, I L; I HLM Ь y I ! P¡J а I еЕЛЧЯ, [ï.ldK усплени, fold К г ipedHpir-iOBLÎEJIIH tMlïi^L.IJ >1

Mv.ih]!iiuieKLHpi^aaHH.K, rjjLíHib, илА)ДНыс И ЯЬниД^Иле ННтсрфейиы, усмшйЬпь,,

KDKipdJibHbJC eijhlmii KdiLiLH.ïb, ни L4 руне ni илькьЕе KüHtpóJTbhue [jjhc.ih, некгрсиы il

«о и>ры унрашмш1я Htrpd-M. ß, (д:ч систдае siËTuriatHkôritelî flitBípU)

■+. IÏK rpi^ íHnm|jiiJH>i THÜIJKÍ :«vtaHrtc hdHtpCulbHbiV MMEE^jiuciíb ite 1Ч)в ы\ cu i HLL'EOB

Düis; i lljkii ljjjí.l i LH h n кье, ie: iïh h lï.m к iijîil ll- ljI lepj i dpd м 0 кнш 11 ■ -ч н к. i j ihlj j > ры н л \ luhc.jii

JnpáHjlCHHfl.

J 3 сдаст j i да i tHt i:m lhc i рм ы lib гОннТи ЧКС к; i и : i-, i Ёсркн -uie letpfx |_'Lü3( i i ptiijtfl

!>. 1

RU 2iZffiïl из

ИИ. I KLJ ] CH flffiyl С I Ml : ï." H( VJHO jfi H (.H.' 111 форИПрОЕ1^ И ИЛ 11 LL'K IH H >

äuiäfifV? жцефсгиир^фичесх!» ек: на. юн. нь-о^одккыл „tin |[о=к.-ркм i iük гро.ж Цефщю i рш]^ чч о СЯНКае i i иЦH Ос i ь ki m ГрАЛ н Ht* н 11 ческого Cot: i о нннн il ¡еюро^нцефалочршЗй.

Ичвнлен ^национальный пекеритир ГФ-ítá {htlp:J/nd-£iii-ru/|çrHi/11 Охк/117ft9-iW.pdfJ,

Ы C.H.TIÍH KiïCOpOl О ВЛОДЯ]' JCHCpiilOp lUPfJUÜbCS ИМ1 [УЛЬООН, ИНТСрЛИШПОр H frlUK I LH'["JJHHJÍ. '^кЩокШный Le-nepansp rUJ-Uí llpi ihiihjlklh ллл псследиаанил, пи.-:роГ1км, ii^jibiLJHkñ. liüpepkH снизем l: Лрнбйрой, Hüj lo.l ьзуемлА н ь'едицлле, ра,1ло Ultirtpû-iirtKie,

aHTÛUUTlQCt, L[jlHfx)pCK."l piHÍHMH И ílJ1tn[lk I llh'L\ J-l fíÚQHDjtBtl ■ 5- г I L~la H. ! -¡ I h HptfML'H H bit К ¡1МЛ.:1Л1УДНЫС [MpiMÍ фЫ ВЫЛОДН-ОЗ LVLT13 EELLiil I It tlJÏKCHMO Jp\ I OTj]pVrâ. П pi IH ILM 11 pilfiOlLJ rtflCptïttpB (KHiÍLHlLH На ПЙ1Л^ЦЙ0аГ1ЕЛЫЭ(Ш СЮТЫВДОНН ииЧЁШБ l-Ü.JJKHUil фу'НКШШ В

дШнчН(ш кйде, записанных н EJtx7K)HHUM7( ШимНИ^ниЩ yCTpOíLci ILLS (ПЗУ), Hü i.neoöpa. кцнаник н инткиши;-, н> [JjOpfcày с кус-очно-липеПной iWplAJUil^ífl lí иЩШтцбЧри^ЬНгм tlüypdartHJH арекЕе^л.. Ген ера шр ЕЕоЭВйЛяр |]юрмнрона i h веиомопггспьные i cc ¡ E 1ны с oit ИШ1Ы .LtH рШИЩН Цьщфнчккнл ме-шдпк Пиве рок, иломеЩЬ Ы \ рйлра&ТГчнкЦйН при лрИспфиШнИ и

Ш1^ана1ни к ииспЧвкы! шюиш-сдяян.ид. усгро-йствах.

] 11?, i l4l'i ¡jtkíím £ EHCp^mpEi фуНкщЩМн i£ji ьнпго ГФ-ltf ЯйЛяегСй отсу [СШё кглчерчел и i4íHfHHH ipL-h: енн ы\ и а м 11.11 ! i у тыл hJpüM сгрйн [ cirïû&i>i-l) |(з0 н lui j CrtdJiËJibhiifl форм Ы Э'ЗГ. Поскольку МС11Ы ШЛеЛЬНЬЕЙ СИ] НИЛ LÍtEfiUjHÜJIbHañ (|x)pMhl .]ОЛЖеН иметь Mii'i к Минску HJ подтаержлелну м практику, ш его не:ин можно САоби.ЦНй ГракТонаТь ¡ h i мен я гь, a ла pa И ернси и к и moi > г «¿ме и h i hcje i ольк о Путгм waech ы lui на. i ¡í один на другой ^здлмалте.нлрн.'Штвдйиднхдо к ïtMûpaiôpj нábopy пшовнщд йлииииййщщ усчройстн i, j L Li КЖ1; о luvTCTByiffL иоЗм£мсл£кггь :tiis py:jb"n ис 11ыт i ель ныл uní к1л0ь с IBM.

Ajll оршм работы ДДНН(МЧ>фуЛВСЦИОНаЛЬН01'" I РНГР'ЬПЧфц! лидрадумелает ручной СПЦСоб

CpëJEEtCHltf ГМЛОЕНИ iHJIEHJ-IJ С Г Ю. J_l ЧСН11 hl M ÜffHUlÚM »r.1 ЁЩЙДС, 11 pi I ПОМОЩИ

ДосиусКкгсПЩи^Сре-уСГй НамйрйНИЯ (hdiialiiùyËtCl ОГрЩКЧеНлАЙ число pciKpriü\ гочек, päLЛ О. I ожен :HSIL:\ ЫЩЕОЬШ ¡ нлченинл ГгЛОйОГО СН1'Инл4->.

Htuiôonee близким к ШяйЛЯСМий пОЛйЗнОЙ M(.i.]e.LH являете* leHtfärup фу mi: дйОНйЛ ьн ый «Дна tttr-4»(TEHE РАТОР ФУ J ТК Ц [ [Ol (АЛ Ь ! i ЫЙ «Д ИАТЕСТ-4». РукииОдспш nù :^кйш>атацни SílOfij п &) £тгр„ hLLpH^wnidshcl.ni/

pdÙDiiilciit-^t.pdfир^дналнИЧсКИйД для ([ЮрзшрйЮнШ 111 ч~11 ¡i >i kïhh ы \ кал нброиочЯМК ein HLUHJB;UIÄ iiept)M4HL^h м НерИв^НчгОШЛ 1к>неркл адьеЕсГрОкйрдИйсрафИЧеСКНЛ (ЫпЧ числе OIÍF-kliíJlLiüee »{»НИтиров wt лщнискня.:, 1ИекТро:^НДефалОГр11фиЧ1я;кИК., HIÏK грк)мл(л TMi^iM4ecí;n\. рсй^йфнщсии 1фнбс]рИ >>т(чссгвШ^1] н iapytiencMii u LtpñHíñOyCTHSL, и LíH_"TtiHn лч nhEpOlDûitTpurLiïpa, KiliiiHiínyptt, жл:]к(>крлс.ча.1. ьическЕЛ н дисп ie-л. источника [[hilüjh.h (ña i aptíuh, преийрйЗпЛ^тейя тялпыч, усили je:LH-ifmpMlipoBaTtllí, : ip1 m pu m ииру^мо io аттенюатора ibCi i rñ oü-t'J i. Ll4 ■]! if. 11 >1H. R tititOK

формИривАЦИЯ CHlTUJia i L j-iL" pj i ¡ i m фуНкЦНоьшЛЬЧ^ Л « ДИАТНСТ-4Й лИкН1

iipcnn:j«OHH^Kí j(mt¡p<i-iLH j.in НрейОрнМйаНДО KtJ. Jtï m ?J4i оОрала.. HÜ^IJ.IÍLJJJCI ÍK:^ H

i к "iL* i о ч чло Kb шло.ч икающем yL_[poíic4 ве MMtpOKôHTpûJLlCpâ.

] 3 lMí^l'i ¿ítkuM с e=jepjTopj функцлон^лььЮ10 «ДН ДТГСТ-lí nuiritiüi o icy зез вне acKlHít*Hcxrrtt выбйцП фирмы ^[ШИТ^еЫШл híiüb (<|юрий сиз HELia может ËtJTb и чмен ljh 'i 10J]bK0 Н^тем смены ПЗУ ElрйЫН■. !>п е. 1ен 1,0! суlcj'huií ih4 i мож híh:]ti i [fH>:-H>:ji-ci h серил г ci i öl ] j Hufi. L.je Н^иблСДЦЫО H(i№:JUuklI1> сла(1к^ич^скне NtTO.il^löi поперек, и_[1)жеиные ирои^ЕмлДизте.к'м алектро жие||:и.илри||к>л i it p^mklI.k мроне/и-нин кончил ■i es ни чес ко j к j С№тййнНй И нояерок), а танжк ЛСуктМ аойийжНДО'й :jarp> ikii испытательные СНшалОяс кимльннера. А.чгчлритм pifio m далнО/и функцшЕЕкалычсио

L-C □

174

RLJ 1 ЗИМ! и:

iifticptlTTJpa подрал меваеп *руЧЕЮйг tiiiOüoG Сравнения МСтСкнога гш hüeíE nüiiy№dttblu era налои на выгоде при помощи дйпйЯнитс1и.нСи1] средь-Еви. шмерення - линейкв nililo.iы>тс1\:я цчраниченно^ число реперных iö*iefc, рас!]Олс™жннЬС1й нллонмх ипчешпч EecroBoso cuj HLUia).

Задача, HJ резление И0Тйр«Й HJIip¡JJLIL'H¿] *аявЛ1вемаЯ liÜHtWl МОДеЛЬ, ШКЛЮЧНеЮ н paj-pdñoTlte ycrpOfid atà .: im авиОМаТНчйСША монеркн аШмТриинщефаЖН^мфа, üfiöö ll:4i i нан kiuei (i au i lsmlI г и *ирйван ное CpäfiHcKHt рои ыл ундоЬ ч i ал йН н м \ j ее] ц i нмх cm налов, сфоринрйШЩЫх ЭВМ, С chi hij.iow il;j выходе злек 17ччhu«]iало! рафа. л i ш 11 mJ tu ческкП ана. in 1 оэ ли чия îTà. 1 Онл di ö и iec4 íIbü сиз Езад оа При i №1№ЩН МНКрйКЛНтрВДЦвера Би ДйЛСШИНКЦЫЦЛ срелгзв ЩыврвЩй.

Тонический результат- увеличение гочн^чи конгртк 1гхннчСснОЛо состояния чс 1ек i pih нщефален ра|]н?в.

Техническим ре ^лЬфдоСтШгаегСя за с чет г ого, чго ycïpofici АодЩ juimmj гнческоЛ понеркн злектро ^ЙЦр]1алЕ л рафа, Сйдвржащее ШлфйЬйн1рОллер, зешиншуру. Заключенную s входу ми куч i кон г роллера, цмфри-iLHËUiOiTifcbIfi ире< ^ращадте^Ь и жи 1кокр^-Еа,!лнчлкн# дИсНиеЯ^ í| одиночен Hué к вьелО jjm ШНЬрОКоитрсиибера, jili очи и к ПИганий, при îjïjm üOt|[!ü[htttirttb|o снаЙАкЦй ннчер^Пет^Л нлшоП, ИньегтгОром И CiUilHpymUHH уггройСТйОн, к пер.^му входу Ktrtópoi lï через иннерюп .¡соелниен BbJXLÍ.L l!i"!'¡"P'",iLH I!_ J*.11 ОВОГО llpeOdpii'SDEkl I еЛЛ. КО в юром у №ДУ 110.I СОРДИ н L"H ♦лектро >HLiei|iajicirpLi]i, лричем вы кол i шифров на. к ню hoi о Езреооразова 1елл лодключел к йхОДу алСЬтрВДнцефало! рафа, зыход су ч мирунилеш уОрОЙСш оавдикен с плодом анЛлогй-цнфрЕзвопО преобрьешвателн. выход KoiüpOLit соединен со вторы и входом мнкрокон i риииЬерИ, н j rpei нй нло. j Uh куч >иОН с рОЛЛера i lo;i aei си си i нал от коми ью lepa через икзерфеПсную Гиагу. a ШекТролНтвЯНй все* Блокрв осуЩбСЧИ^етС* оч ûfneaorû источника ил i ант.

Сл1Дн(>еп, Предлагаемого уйрОйСГВа .МК ¡i в ¡ ома ти ческой поверки InCjfTpft >HLie|jaj3(irpHi]ni шклниие1сн во введении в ne¿ú Инвертора и иуМЫНруКМЦеГп у сгройстна, на Выхадс KttrttptiíV iio.ni чается Сумма нНверХирйваыНй! l1i№u4DI№0H| нала, формируемо. о мнкрокошро.1-ItpoM н Цифрой Н£-'Ю£овы rt iEpeirfipailOва ] е.чем. и к. :; xí i jhU н cms налом ■j.ieKipH^+Hueftia.iогради. ;jim iOí о-лифроно. о IcpèoûpaJûbaniiiJljicpeùCjpeLijiloiuei о сумму CHJHÍLIOEÍ ки|л '-РМ;. . jkokpjic iiLLiiMiecKoi о .i-сг IL'K, HJ Ккинрыс!

li ы вод я i сл ре \ у. i h i li ru i к i нер кн. им с ерч||ейсн< 'Vi EJJia ] ьс, Ч ïpi.L i kíí ¡ц tpynï ос y ]цес ] iï. i ülj 1сл i i.h i че h i ie комныозера ,цн yiip^a-ieniia уМрОй&Евйм дна Елнгерки +.1Üкчукi ВДдеффЛографа задания ПрЛЦЯСШьНАй формы тесп 1>ны\ сигналов, Tío no шолк] «JxïpMHpûba i и t\ иц?ННЫе i вСТоВЫе artCKipoïHûHfiajiûi рафичазене cUi Ha'JdE^ не^к'ммимые дпк проаедеяия iiciaepKR апскттюэнцефалуграфа, прн ïtok цоаышаетея щчность |Ы>нгроЯЛ LenHiiHecKoi о №СТСиШНЯ ■з.,Еекгро,жис|]и^к15р;зфа1 л сетевОПй СлОига китам leih.

J !¡j фш Л Есриведена ci.p>к гурман c\e>iLi уСгроЛСгва аяюматическОй поверкл t.ieKip^f >iiLie(|)a;icirpL:i]Hi. H;i фиг\ '1 ПрМйечен Пример OjtttuílO и i ЦЩвых £UI llluïb. формируемы il микрО(№НтрОллером и цифрй^налЕлййым npöJÖpitu^Hai елем. Нч фн1. -1 прннелен pCjjmblal ijíiomi i и чес ко i о сринненич вло,ч:ш и ю M bnälj.ihoik] chshéLlob, к ил йце н на 1 л Li зкр л ml- к( >Щ11>К ■ iepë ).

Ли счрукиупншй схеме накачано yc i ptsftcraij .Л1Л ll.h и5ма]ичесш)Г| 1Н5яерки аяеятрнйнцефалшра^ы 1, в состав tttmipoio входи! ииьсрокОьпрОллер X, н первому входу коч\|рпмо no. JH)e;LLiHLj>ia клавнаПурй к Е1ервом> ны\Оду мИКрйкОаПрйЛЧера 1 iEpHcoejHHLjhi цифрой HLJ-iti по BEiLft i cpeoílpa t< >ва i е.ть 4. bíexim щн^рййНалйГйш^ЕЧ! iLpeoópa юна je. i и 4 чеухм ннверюп ^ i н?дскк.мл nei 1 к первому входу сумммру кипе: о уетрслйства fi, Li et о BJiJXtJ.'L цощинен С входом ^алою-цифровою »рес^ричовшелл 7.

i

175

RU 21ZIKJ U3

HlïflJI KOÎtîpniO СОе1ДННСН LO ШОрЫМ ВХОДОМ МНКрОКОНЗрО,Шерй 2, НО ВТОрОМ V НЬТХОД\ иккроконзроллера 2 : ipiiL'oe;uiHeiiM ифдкОКрНС! ;з-тлн^-скз1Й jWO'l 1ей к третьему входу ИНкрокоШрйзолйра ПйдииадЯййНи нНТер^^АсШ ¡i l а с а 9 ДПя ûpfôJ-LH идНН Caöti с компьютером 10, зжЕгГрОПИШИЦ на все блоси устройства Для поыерки 1 *лек1роштзефадо1рифо. J ПйдаетСя От ceieHom лпочннка ннтаннь 11, Выход

икЗтрчщлазюз uaûi'ij ti рнэпрааователи 4 ззодиОединен к я ход у ал ект ро i к цефал о г "pá. í|k1 12, il вы лол 11Еис1роэнЦйфал01рафа 12 i юдиое.зн не н ко тором у Плоду суммируются О устройства й.

Vcrrpöj-ici ею или а н i ома l НЧеСЮ iíi i 10bÇJM(H некч po жмефазю: p¡i(|)a pafioiart с. ift.:i} ЮЩим a LrfjpiioM.

При подключении сеченого иСтОчйНкй НАЗДнЯ 1 ] н алек rp^ïceiH Езереме много ¡ока -23(1 lï il;j ею вылоле ноны. тепел ещбйЛЮНрОваннОс нОсзолнлое нанрл-лелие, lûiûpOr полаепси На асевлокн yttpoflci на лак ИПвСркИ 1-сйГТр0ЭНЦефалоЕ-рафа 1. Кланна гури J ийеляиш^ мнкрокон i ра й ером 2 и 1феДЯщца>ВИи дчн управлении работой и ИМкрпкОнТроа^иера е ЦерййГО ныхода которою на на од ЦИфрОЙШ-'!öfС?ВоГи 11 peofipa и ?на i е. i и 4 ПОДаСНл (^kipiuipflultHHkfi тестовый сигнал, коюрыП i lau ;¡pi.íj ш H-b[ií irpeofipa тыл гель J превращает н ВНшДООйЫй тестовый олнал .Отданной формы, одни ил варнанюя котОрОз и нрездегавлен на фнг. н который ütgfj |нм.ту[зас[ па йхОД 1лек1рочл цеф^-тОз рафа л с ею выхода -на ЕзелвыП вход .и сум миру юмзею устррВСГЩ ti. TWil'C йЫлода иифроа h ¡злоз ï i bojo : |реооризов;1 пел н 4 сфолмззровал ны П i вйчД ый cm HikJi : юсч > L iae т H а н н пер i op 5, И пне-i труп си, k flOcryl cuei на агорой [у.иЩфу|ЦЩеГй усТройсчва fi. Ми ныло зе гуммирующе! о усгройст ва 6 получается сумма тзнназюя,, поступающих с яы\ода iLiennposHi^fj^oipa^ ] j, ti иннер1нроыакноп0 сигнала с выходу цифрой лалогово; о Етреойраизалъгя 4. Т1оз1ученлан сумма си: налОн с ВызШДВ CVi*мпруюсЦсГО ycipoíic i на 6 подаешь на аналого-икфроной 11 peofipa юна i ел ъ 7, ще ваодиой аналог оный си i h ил i ipeoöp л у еч си н ии|]:ронун>форму, с ВДХОДД ан;изоз О-Цкфройй! i] ггрео^ргюиа i елн 7 сиз нил нолаеч си на агорой и ХОД микроконч po.uepü 2, оглриГки ын^е игл. И ре^ЛЬ'Шы тЮверЦСН ныноллчеи на жпдкокрис^ылпческнй лпеплей Я. Формпронанне разные вНАйв п lüiohньга гЛлгОвых л il тек i pi) жиефалофтфичееккх. си: налон ofiec: 1ечна^ез \ велнЧсннй tiihhíki и K-OHip Ojís i екййЩСнйГп ШСгЛнНи ч.ге^гр1чн1зефа.из!ра1[|ов.

Формирование ум гныл вн.'3-ОН S ! а. гон иы\ TCLTOuUft ■3-3ieb_i7s^3Hiiei]ni.Ti33pa:ji3i4LjCKHÄ сиг НйЖ)в H yítpabíftHrtft устрийс-! иом..сзл ПВ'ВерЦН ЗисекТрог^нЦвфйЛОграфй tfliote ЁойМйоЩО при помощи ком 11 ь н i repu ](i, Ий^клЫУЦСМйШ к yCTpoHttby [з^жерки if 3LieK-jpo4Hi3t«l.i;uoip^]ia 1 четте i тип ер[]|ейснузо ¡злату L!), ч riíjiiei вочиожгзост ьпрнмелзп ь ci lejci и ! 11 ческие M е ГоДИМ! i тоыерок, ü i ожел ные i ip< in iSOJií irjieM it ieK¡po í]Jue(|ia_ K)ïрафпй.

Таким ofipjí0 4. (^щГзижглнйС yoi piïficcflis ивт ом и з и ческой поыерки №К i fx ■ 1елт«|лл_ кы рафа, азлержа! i Lee miUqWHlpiJl езер с- к. 1ани и з у pijfl, пнфр^ани. i iJTï^Bbirt irpeijfipi юна ie i.i, HHEiepcop, Л'^Щфукли.ее усптрОйСтЬО, áHíLl о [ О-ЦНфри a Oft -w icpeofipi H)Haie.i¿, нн1ер(|)еПснук) с ci ату, жи-1кокрио1 иллический лт:сп.1еп и ceieaoîl

источник ШпазШй olí«:iie4iiJiaei увеличение гочнЛСтн поверки *.тектро^леф<ыо;рафа.

IÏI71 Формула езолс:зезой ЬОДСДН

V сср( Лл ио ;u'ls а н i о ма ri i чес кой iio-веркн илек1тн> »нцефило i piLijia^ из, lep^iLHiee ¿r миь_рок1)н i pTJLi.iep, клаынатуру, пйДклн>чеяНуш г; нходу мЩрокОН гроЛЛСра,

11нфро^л ¡ыоз \ i вьтй 11рейбра «з ыа i ел ь ti ж ллкокрксг a. 1.1 и чесхкП знс:11 ей, i юд кл Юч ен н ьзе к нылоДДЫ члкрок!Ж1р<зллера, исзч)чп:нк пич цлпи^ зм лкчикзшецси ПЕЫ, чт^з устройство длл ¡i во) м lï 3>i ческой поярки ■зззектро JHuei]ia_Ti)] рафа зцжолннтельно сна frac но

Ri; 112 IHK] ш

11 h с г cpijwfic no П гша(1тйп инвертором hi CJ ммиругощмм y ci ройСТйОм, к мерному БлОВД кшорою mi нертор подше.шпеи аыход цнфрйаналОГйвй^О npeoöpajafta,1fl(fflÄ, ко второму ы\оду подсоединен mâ'rpAlHi^AJIArpïLlIli, hfni4cM йЫьОД кмфрсыкЫ-ин'онош tipeoÇpajisôSTâii подключен к а*оду злйктроэмцвфядографв, ныло.] суимирутщегй i ycjpoHcj'aa о!>единеН с вкоцои аналоло-цлфрового преобргиоватслн, выдоД иггоросч} С1>е,уанен со atopblM a iL од он м_Н trpö ко tíTpó-.jj i tpei, hl: ipejHfl вход чн кроко h i^po. шера reo, i Lie ich сн i 11 Li.j o í KüutltítrfCpü через HriTcpíJieficHyjo Eijijry, а ЭЛНПрОпнг&ШК ниед

l'ï. ЮКОВ '. KLyi ЦСС[ 4J]fle L L>. О! CGtCBOItt ИСТОЧНИКА ¡J И Vil 11 ч ч.

RU

1111X1 из