Подача звукового сигнала: Запрещающий дорожный знак 3.26 «Подача звукового сигнала запрещена»

автор: alexxlab

Содержание

ПДД 19.10 — Звуковой сигнал

В каких случаях разрешено применять звуковые сигналы в населенных пунктах?

1.?Только для предупреждения о намерении произвести обгон.
2.?Только для предотвращения дорожно-транспортного происшествия.
3.?В обоих перечисленных случаях.

В населенных пунктах звуковой сигнал разрешается применять только для предотвращения дорожно-транспортного происшествия. При этом важно подать его своевременно, а не в последний момент, и он не должен быть излишне продолжительным.

Как Вы можете в светлое время суток привлечь внимание водителя обгоняемого автомобиля при движении вне населенного пункта?

1.?Только звуковым сигналом.
2.?Только кратковременным переключением фар с ближнего света на дальний.
3.?Любым из перечисленных способов, включая совместную подачу этих сигналов.

Для привлечения внимания водителя обгоняемого автомобиля вне населенного пункта вы можете использовать как подачу звукового сигнала, так и кратковременное переключение света фар с ближнего света на дальний.

В зоне действия каких знаков Правила разрешают подачу звуковых сигналов только для предотвращения дорожно-транспортных происшествий?

1.?Только А.
2.?Только Б.
3.?А и Б.
4.?А и В.

В населенных пунктах, обозначенных знакоми и (с белым фоном), и на участках дорог в зоне действия знака «Подача звукового сигнала запрещена» Правила допускают подачу звуковых сигналов только для предотвращения дорожно-транспортного происшествия. Правильный ответ — А и Б.

Как Вы можете в светлое время суток привлечь внимание водителя обгоняемого автомобиля при движении в населенном пункте?

1.?Только звуковым сигналом.
2.?Только кратковременным переключением фар с ближнего света на дальний.
3.?Любым из перечисленных способов, включая совместную подачу этих сигналов.

В качестве предупредительного сигнала для привлечения внимания обгоняемого водителя в населенном пункте вы можете использовать лишь кратковременное переключение фар с ближнего света на дальний. В этом случае применять звуковой сигнал запрещено.

В каких случаях Вам разрешается использовать звуковой сигнал в зоне действия этого знака?

1.?Только для предупреждения об обгоне.
2.?Только для предотвращения дорожно-транспортного происшествия.
3.?В обоих перечисленных случаях.

Знак 3.26 «Подача звукового сигнала запрещена» применяют вне населенных пунктов. Он допускает подачу сигнала только в одном случае — для предотвращения дорожно-транспортного происшествия. При отсутствии этого знака вне населенных пунктов звуковой сигнал можно использовать также для предупреждения других водителей об обгоне.

ГАИ лишает прав водителей за необоснованную подачу звукового сигнала 25 марта

Фото из архива

26 марта, Минск /Корр. БЕЛТА/. Госавтоинспекция лишает права управления транспортными средствами водителей, которые необоснованно подавали звуковые сигналы 25 марта, сообщает БЕЛТА со ссылкой на Telegram-канал УГАИ ГУВД Мингорисполкома.

«Сегодня в отношении водителей, которые необоснованно подавали звуковые сигналы 25 марта, началось рассмотрение дел об административных правонарушениях. В настоящее время им вынесены решения, связанные с лишением права заниматься определенной деятельностью (лишение права управления транспортными средствами)», — говорится в сообщении.

Также Госавтоинспекция информирует, что в отношении ряда водителей за аналогичное правонарушение начат и ведется административный процесс с целью привлечения последних к ответственности.

С 1 марта вступили в силу изменения в Кодекс об административных правонарушениях. Согласно обновленному КоАП водителей, которые нарушили правила пользования звуковыми сигналами, будет ждать штраф до 10 базовых величин с лишением прав на срок до одного года или без лишения. Согласно ПДД, звуковой сигнал в населенном пункте может применяться только для предотвращения дорожно-транспортного происшествия.-0-

Знак «Подача звукового сигнала запрещена»

Варианты изготовления

Дорожный Знак «Подача звукового сигнала запрещена» изготавливается основе из следующих материалов (ГОСТ Р 52290-2004):

Знак на основе из оцинкованного металла с двойной отбортовкой (с загибом кромки)
Идеально подходит для размещения на столбах. На обратной стороне знака имеется кронштейн для крепления к столбу при помощи хомутов или ленты (поставляется отдельно). Знак с отбортовкой изготавливается только в I, II и III типоразмерах.
Знак на основе из пластика ПВХ или композита
Удобно устанавливать на плоские поверхности (стена, забор и т.д.).

Лицевая часть (маска знака) изготавливается из световозвращающих материалов:
Коммерческая плёнка (Тип А)
Плёнка со средней интенсивностью световозвращения.
Подходит для дорожных знаков, устанавливаемых на дорогах с движением средней интенсивности, с общим числом полос движения в одну сторону не более 4-х.
Срок службы – не менее 4 лет.
Высокоинтенсивная плёнка (тип Б)
Плёнка с высокой интенсивностью световозвращения.
Подходит для дорожных знаков, устанавливаемых на дорогах с движением высокой интенсивности, на 2-4-х полосных магистральных дорогах, в зонах ограниченной видимости.
Алмазная плёнка (тип В)
Плёнка с очень высокой интенсивностью световозвращения.
Подходит для дорожных знаков, размещаемых на дорогах и в населенных пунктах с числом полос 6 и более, на автомагистралях и участках дорог вне населенных пунктов с числом полос 4 и более.
Срок службы – не менее 10 лет.

Нанесение изображения на маску дорожного знака может выполняться методом трафаретной печати (шёлкографии), сольвентной печатью или методом аппликации.


Правила дорожного движения

Звуковые сигналы могут применяться только:
— для предупреждения других водителей о намерении произвести обгон вне населенных пунктов;

— в случаях, когда это необходимо для предотвращения дорожно-транспортного происшествия.

2.5.4. Требования к специальным световым и звуковым сигналам / КонсультантПлюс

2.5.4. Требования к специальным световым

и звуковым сигналам

2.5.4.1. Оснащение сигналами

2. 5.4.1.1. Транспортные средства оперативных и специальных служб оснащаются специальными световыми и звуковыми сигналами в порядке, определенном нормативными правовыми актами.

2.5.4.1.2. Проблесковый маячок должен устанавливаться на крышу транспортного средства или над ней. При этом угол видимости специального светового сигнала в горизонтальной плоскости, проходящей через центр источника излучения света, должен быть равен 360°.

2.5.4.1.3. Проблесковые маячки в других местах транспортного средства устанавливать не допускается. Способы установки проблескового маячка должны обеспечивать надежность его крепления на всех режимах движения и торможения транспортного средства.

Примечания: 1. Допускается установка на одно транспортное средство более одного проблескового маячка.

2. Для транспортных средств на шасси грузовых автомобилей, а также транспортных средств Госавтоинспекции, Военной автоинспекции и органов ФСБ России, сопровождающих колонны транспортных средств, допускается уменьшение угла видимости проблескового маячка до 180°, при условии видимости его со стороны передней части транспортного средства.

2.5.4.1.4. Допускается применение проблесковых маячков, конструктивно объединенных в одном корпусе с излучателем звука специального звукового сигнала при условии обеспечения соответствия каждого устройства в отдельности требованиям настоящего документа. Такие объединенные устройства должны устанавливаться на крыше транспортного средства и приводиться в действие с помощью одного блока управления.

2.5.4.1.5. Допускается установка излучателей звука специальных звуковых сигналов в подкапотном пространстве передней части транспортного средства.

2.5.4.1.6. При установке блоков управления устройствами для подачи специальных световых и звуковых сигналов в салоне (кабине) транспортного средства должны выполняться требования Правил ЕЭК ООН N 21.

2.5.4.2. Требования к световым сигналам

2.5.4.2.1. Проблесковые маячки транспортных средств оперативных служб всех видов должны быть синего цвета. На транспортных средствах Госавтоинспекции, ВАИ и органов федеральной службы безопасности дополнительно с проблесковыми маячками синего цвета могут применяться маячки красного цвета.

2.5.4.2.2. Проблесковые маячки должны соответствовать требованиям Правил ЕЭК ООН N 65-00.

2.5.4.3. Требования к звуковым сигналам

2.5.4.3.1. Специальный звуковой сигнал должен иметь изменяющуюся основную частоту. Изменения основной частоты должны быть от 150 до 2000 Гц.

2.5.4.3.2. Продолжительность цикла изменения основной частоты специального звукового сигнала — от 0,5 до 6,0 с.

2.5.4.3.3. Уровень звукового давления сигнального устройства на расстоянии 2 м от излучателя звука по оси, перпендикулярной к плоскости его выходного отверстия при подаче специального звукового сигнала не должен быть ниже:

116 дБ А — при установке излучателя звука на крыше транспортного средства;

122 дБ А — при установке излучателя звука в подкапотное пространство.

2.5.4.3.4. Направление максимального уровня звукового давления специального звукового сигнала должно совпадать с продольной осью транспортного средства в направлении его движения вперед.

Открыть полный текст документа

Помощь при парковке* | Помощь при парковке | Поддержка водителя | S60 2020

Изображение на экране с зонами препятствий и секторами действия датчиков.

На центральном дисплее отображается общий вид с взаимным расположением автомобиля и обнаруженных препятствий.

Отмеченный сектор показывает, где находится препятствие. Чем ближе к символу автомобиля спереди/сзади находится отмеченный сектор, тем меньше расстояние от автомобиля до обнаруженного препятствия.

Боковые секторы изменяют свой цвет, когда расстояние между автомобилем и объектом уменьшается.

Чем меньше расстояние до препятствия, тем выше частота подачи звукового сигнала. Другой звук аудиосистемы глушится автоматически.

Звуковое предупреждение о препятствии перед и сбоку от автомобиля действует, когда автомобиль находится в движении, но отключается после того, как автомобиль не двигается в течение прим. 2-х секунд. Звуковое предупреждение о препятствии за автомобилем не отключается даже, когда автомобиль не двигается.

На расстоянии от препятствия в пределах прим. 30 см (1 фут) за или перед автомобилем звучит непрерывный тональный сигнал, и окрашивается ближайшая к символу автомобиля зона активированного датчика.

На расстоянии от препятствия до боковых сторон автомобиля в пределах прим. 25 см (0,8 фута) звучит частый прерывистый тональный сигнал, и цвет активной зоны изменяется с ОРАНЖЕВОГО на КРАСНЫЙ.

Громкость звукового сигнала системы помощи при парковке можно регулировать ручкой [>II] на центральной консоли во время действия этого сигнала. Регулировка также возможна в опции меню Настройки на верхней панели.

Примечание

Звуковые предупреждения поступают только для объектов, которые находятся непосредственно на пути следования автомобиля, за исключением ближайшего к символу автомобиля сектора.

Предупреждение
  • Функция является дополнительной функцией поддержки водителя, направленной на повышение удобства и безопасности управления автомобилем, – однако она не может обеспечить необходимые действия во всех ситуациях и в любых транспортных, дорожных и погодных условиях.
  • Водителю рекомендуется прочитать все разделы руководства для владельца, связанные с этой функцией, чтобы познакомиться, в том числе и с ограничениями функции, которые водитель обязан знать перед началом использования этой функции.
  • Функции поддержки водителя не могут заменить внимание и оценку ситуации водителем. Только водитель отвечает за безопасное поведение автомобиля на дороге, должен поддерживать подходящую скорость и расстояние до других транспортных средств и соблюдать действующие законы и правила дорожного движения.

Когда можно сигналить в Украине и сколько придется заплатить

Можно ли использовать звуковой сигнал в городе и в каких случаях водителю грози штраф.

Неоправданная подача звукового сигнала является нарушением правил дорожного движения. В некоторых случаях водителей даже могут оштрафовать за некорректную подачу звукового сигнала.

Читайте также: Когда нужно включать дальний свет в Украине: что сказано в ПДД

Если говорить о звуковых сигналах согласно ПДД, то их относят к предупреждающим сигналам на дороге. При этом далеко не всегда сигнал на дороге будет означать то же самое, что имели в виду авторы ПДД.

Когда можно сигналить в Украине

depositphotos

Читайте также: Когда нужно включать аварийку в Украине: что сказано в ПДД

Согласно 9 разделу ПДД, в котором идет речь о предупреждающих сигналах на дороге, использовать звуковой сигнал автомобиля запрещается только в населенных пунктах, которые обозначены табличкой 5. 45 на белом фоне.

Вне населенных пунктов никаких ограничений на подачу звуковых сигналов не существует.

Правила допускают подачу звукового сигнала, как предупреждающего, только чтобы привлечь внимание водителя автомобиля, который едет спереди при обгоне.

В реальной ситуации на дороге, звуковой сигнал водители могут использовать просто для привлечения внимания других участников дорожного движения.

Можно ли подавать звуковой сигнал в населенном пункте

depositphotos

Читайте также: Киевские водители массово нарушают ПДД в пробках: скандальное видео

От типа населенного пункта будет зависеть, можно ли в нем подавать звуковой сигнал. Так, согласно общему правилу, подача звукового сигнала в населенном пункте, который обозначен знаком 5.45 запрещена. Подача же звукового сигнала в населенном пункте, который обозначен знаком 5.47 – разрешена.

При этом из общего правила имеется небольшое исключение, в ПДД сказано:

Подавать звуковые сигналы в населенных пунктах запрещается, кроме случаев, когда без этого невозможно предотвратить дорожно-транспортное происшествие (ДТП).

Штраф за подачу звукового сигнала в Украине

depositphotos

Читайте также: Штраф за наркотики за рулем в Украине: что грозит водителю

В случае, если водитель посигналил просто так, а не для того, чтобы предотвратить аварийную ситуацию, то его могут оштрафовать на 510 грн, что предусмотренно 2 частью 122 статьи КУоАП.

В то же время, стоит отметить, что в реальности полиция практически не штрафует водителей на дороге за неправильную подачу звукового сигнала.

Подпишись на наш Telegram-канал, если хочешь первым узнавать главные новости

Вам также может быть интересно:

В Белоруссии сообщили о лишении прав сигналивших в «День воли» водителей :: Политика :: РБК

После массовых протестов белорусские власти ужесточили наказание для водителей, которые пользуются в городах автомобильными сигналами без намерения предотвратить ДТП

Фото: belteanews / Twitter

После изменения белорусского КоАП, который вступили в силу с 1 марта, Госавтоинспекция получила право лишать прав на управление автомобилем за «необоснованную подачу звукового сигнала». Об этом Госавтоинспекция Белоруссии сообщила в своем Telegram-канале.

«Обращаем внимание, что с 1 марта 2021 года вступили в силу изменения в Кодекс Республики Беларусь об административных правонарушениях. Согласно обновленному КоАП водителей, которые нарушили правила пользования звуковыми сигналами, будет ждать штраф до десяти базовых величин с лишением прав сроком до одного года или без лишения», — говорится в сообщении.

В ГАИ уточнили, что уже вынесены решения о наказании водителей, которые подавали сигналы 25 марта в «День воли», объявленный оппозицией. Их наказали лишением прав, однако из сообщения ведомства не ясно, всех или выборочно.

«Согласно ПДД, звуковой сигнал в населенном пункте может применяться только для предотвращения дорожно-транспортного происшествия», — напомнили в ГАИ.

МВД Белоруссии сообщило о задержании более 200 человек в «День воли» Звуковой сигнал

— обзор

15.

2.3 Анализ сигналов с использованием спектра Вигнера-Вилля

Сигналы давления и корпусного звука состоят из суперпозиции компонентов, модулированных по амплитуде и частоте. Следовательно, идентификация компонентов только во временной или частотной области затруднена: требуется подходящее частотно-временное представление. Спектр Вигнера-Вилля (WVS) обеспечивает высокое частотно-временное разрешение. Для случайного процесса S ( t ) WVS определяется как

(15.s (t, t ‘) = 1L∑l = 1Lsl (t) sl (t’)

где s l (t) наблюдается давление или корпусный звук l -го сгорания, l = 1,…, L , с с l (t) = 0, если t не входит в интервал наблюдения [0, T ] и t = 0 соответствует верхнему мертвому центр для каждого цикла сгорания. Подставляя оцененную корреляционную функцию в уравнение. (15.2.4) дает оценку WVS давления или механического шума, соответственно,

(15. s (t + 12τ, t − 12τ) e − j2πfτdτ

Эта оценка WVS имеет три преимущества: она имеет высокое частотно-временное разрешение, перекрестные члены эффективно сокращаются, а алгоритм работает быстрее по сравнению с другими подходами, которые сначала оценивают WVS каждого сгорания, а затем взять среднее значение по всем сгораниям.

Проверка модели На рис. 15.2.2 показана расчетная WVS сигналов двух по-разному расположенных датчиков давления и сигнал корпусного звука двигателя BMW. Чтобы подчеркнуть слабые компоненты сигнала, амплитуды сигналов масштабируются логарифмически, поэтому мы должны быть осторожны при интерпретации серых шкал как амплитуд.Кроме того, на рис. 15.2.2 показаны мгновенные частоты, оцененные с помощью моделирования методом конечных элементов. Очевидно, что датчики давления наблюдают различные резонансы из-за своего положения и расположения узлов давления и противоузлов. Частоты видимых резонансов давления хорошо совпадают с частотами, оцененными с помощью моделирования методом МКЭ. Сигнал корпусного звука демонстрирует аналогичное поведение, но есть некоторые странные компоненты на частотах приблизительно 6,5 кГц и между 10 и 12 кГц. Они могут быть следствием передаточной функции корпуса двигателя, дополнительного шума или недостаточно уменьшенного поперечного сечения расчетной WVS.Как упоминалось ранее, мы должны быть осторожны при интерпретации амплитуд серой шкалы. Тем не менее, по сигналам давления и корпусного звука мы можем распознать детонацию при угле поворота коленвала 10 °. Кроме того, мощность (и амплитуда) сигнала максимальна при возбуждении детонации и уменьшается с увеличением угла поворота коленчатого вала. В целом, результаты оценки WVS оправдывают разложение сигналов давления и корпусного звука на компоненты с частотной и амплитудной модуляцией.

Оптимизация положения датчика детонации Количество резонансов, наблюдаемых датчиком, сильно зависит от его положения.Это относится как к давлению, так и к корпусному звуку. Поэтому очень важно найти хорошее положение датчика ускорения. Это можно сделать на испытательных двигателях с помощью оптических методов, таких как лазерная голография, или путем оценки положения нескольких датчиков ускорения с помощью статистического анализа [6]. Очень простой, интуитивно понятный и быстрый подход — использовать оценочную WVS. Поскольку существуют быстрые алгоритмы его реализации, его можно рассчитать на испытательном стенде при работающем двигателе.Оператор сравнивает WVS сигнала давления с сигналами датчика ускорения. При использовании давления в качестве эталона сигналы корпусного звука, содержащие одинаковые резонансы, более подходят для обнаружения детонации, чем сигналы с меньшими или разными резонансами. Как дополнительный результат, наблюдение за сигналами датчиков с помощью WVS очень полезно для проверки настроек измерения, что является очень важной задачей при измерениях на испытательном стенде.

Неэквидистантная выборка Обнаружение детонации обычно основывается на оценках резонансной энергии сигналов корпусного звука. Как показали предыдущие соображения, частоты меняются в зависимости от угла поворота коленчатого вала. Таким образом, оптимальная оценка резонансных энергий может быть достигнута с помощью изменяющейся во времени фильтрации. В качестве альтернативы, оптимизированная неэквидистантная выборка во временной области приводит к резонансам с приблизительно постоянными частотами [7]. Используя анализ Вигнера-Вилля, можно найти параметры для оптимальной компенсации частотной модуляции в интервале углов поворота коленчатого вала со значительной резонансной энергией. Тогда для хорошей оценки резонансных энергий достаточно обычной полосовой фильтрации.

Требования к сигналам бедствия для судоводителей BOATsmart! База знаний


Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ includes / widgets /) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / Boatsmartmultisite_241 / public: / www / Boatsmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / Boatsmartmultisite_241 / web: / www / boatmartmultisite_241 / deploy: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / Boatsmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-file-manager / component. php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ includes / custom-post-types /) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / Boatsmartmultisite_241 / public: / www / Boatsmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / Boatsmartmultisite_241 / deploy : / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-file-manager / составная часть.php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ includes / custom-post-types / post /) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / boatmartmultisite_241 / public: / www / boatmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / boatmartmultisite_241 / deploy: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-file- менеджер / компонент. php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ includes / custom-post-types / page /) находится вне разрешенных путей: (/ www / boatmartmultisite_241 / public: / www / boatmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / boatmartmultisite_241 / deploy: / www / boatmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-file- менеджер / компонент.php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ includes / custom-post-types / article /) находится за пределами разрешенных путей: (/ www / boatmartmultisite_241 / public: / www / boatmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / boatmartmultisite_241 / deploy: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-file- менеджер / компонент. php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ includes / custom-post-types / infobox /) находится за пределами разрешенных путей: (/ www / boatmartmultisite_241 / public: / www / boatmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / boatmartmultisite_241 / deploy: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-file- менеджер / компонент.php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ includes / template-functions /) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / Boatsmartmultisite_241 / public: / www / boatmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / boatmartmultisite_241 / deploy: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / Boatsmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-file-manager / component. php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ includes / template-functions / home /) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / boatmartmultisite_241 / public: / www / boatmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / boatmartmultisite_241 / deploy : / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-file-manager / составная часть.php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ includes /) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / Boatsmartmultisite_241 / public: / www / Boatsmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / Boatsmartmultisite_241 / web: / www / boatmartmultisite_241 / deploy: / www / boatmartmultisite_241 развертывание: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-file-manager / component. php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ includes / custom-post-types /) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / Boatsmartmultisite_241 / public: / www / Boatsmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / Boatsmartmultisite_241 / deploy : / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-file-manager / составная часть.php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/engine/admin/classes/class-admin-page.php) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / Boatsmartmultisite_241 / public: / www / boatmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / Boatsmartmultisite_241 / deploy: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / Boatsmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php -файл-менеджер / компонент. php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/engine/admin/classes/class-admin-page-template-handler.php) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / boatmultisite_241 / public: / www / bootsmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / boatmultisite_241 / deploy: / www / boatmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / компоненты / php-файл-менеджер / компонент.php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/engine/admin/classes/class-admin-system-status.php) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / boatmultisite_241 / public: / www / bootsmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web : / www / Boatsmartmultisite_241 / deploy: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / Boatsmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-файл-менеджер / компонент. php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/engine/admin/classes/class-admin-system-status-report.php) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / boatmultisite_241 / public: / www / boatmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / boatmultisite_241 / deploy: / www / boatmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / компоненты / php-файл-менеджер / компонент.php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/engine/admin/classes/class-theme-demo-pack.php) находится за пределами разрешенного (-ых) пути (-ов): (/ www / boatmultisite_241 / public: / www / Boatsmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / bootsmartmultisite_241 / web : / www / Boatsmartmultisite_241 / deploy: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / Boatsmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-файл-менеджер / компонент. php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ engine / admin / lib / edd-theme-updater /) находится за пределами разрешенных путей: (/ www / boatmartmultisite_241 / public: / www / boatmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / Boatsmartmultisite_241 / deploy: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php- файловый менеджер / компонент.php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/engine/admin/classes/class-nice-theme-updater.php) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / boatmultisite_241 / public: / www / bootsmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web : / www / Boatsmartmultisite_241 / deploy: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / Boatsmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-файл-менеджер / компонент. php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/engine/admin/classes/class-nice-theme-updater-admin.php) находится за пределами разрешенного (-ых) пути (-ов): (/ www / boatmultisite_241 / public: / www / boatmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / boatmultisite_241 / deploy: / www / boatmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / компоненты / php-файл-менеджер / компонент.php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ engine / admin /) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / boatmultisite_241 / public: / www / Boatsmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / Boatsmartmultisite_241 / web: / www / boatmartmultisite_241 / deploy: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployment: / www / Boatsmartmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / Boatsmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-file-manager / component. php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/ engine / themeing /) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / Boatsmartmultisite_241 / public: / www / bootsmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / Boatsmartmultisite_241 / web: / www / boatmartmultisite_241 / deploy: / www / Boatsmartmultisite_241 / Deployments: / usr / share: / tmp) в / www / Boatsmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / components / php-file-manager / component.php на линии 86

Требования к сигналам бедствия для судоводителей BOATsmart! База знаний
Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/engine/admin/classes/class-nice-web-font-subscriber.php) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / boatmultisite_241 / public: / www / boatmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / boatmultisite_241 / deploy: / www / boatmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / компоненты / php-файл-менеджер / компонент. php в строке 86

Устаревший : join (): передача связующей строки после массива устарела. Поменяйте местами параметры в /www/boatsmartmultisite_241/public/wp-content/themes/flatbase/engine/admin/classes/class-nice-web-font-subscriber.php в строке 111

Предупреждение : file_exists (): действует ограничение open_basedir. Файл (/engine/admin/classes/class-nice-on-demand-script.php) находится за пределами разрешенного пути (ей): (/ www / boatmultisite_241 / public: / www / boatmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / Boatsmultisite_241 / deploy: / www / boatmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / компоненты / php-файл-менеджер / компонент.php в строке 86

Предупреждение : file_exists (): ограничение open_basedir действует. Файл (/engine/admin/classes/class-nice-on-demand-scripts. php) находится за пределами разрешенных путей: (/ www / boatmultisite_241 / public: / www / boatmartmultisite_241 / mysqleditor: / www / boatmartmultisite_241 / web: / www / Boatsmultisite_241 / deploy: / www / boatmultisite_241 / deployment: / www / boatmultisite_241 / deployments: / usr / share: / tmp) в / www / boatmartmultisite_241 / public / wp-content / themes / flatbase / engine / компоненты / php-файл-менеджер / компонент.php on line 86

Требования к сигналам бедствия для судоводителей

Автоматическая оценка качества сигнала сердечного звука с помощью новых функций и оценка в открытых общедоступных наборах данных

Автоматическая оценка качества сигнала сердечного звука является необходимым шагом для надежного анализа сердечного звукового сигнала. Неизбежным этапом обработки для этой цели является сегментация тона сердца, что по-прежнему является сложной задачей с технической точки зрения.В этом исследовании определены десять характеристик для оценки качества звукового сигнала сердца без сегментации. Десять характеристик основаны на эксцессе, соотношении энергий, сглаженной по частоте огибающей и степени периодичности звука, причем пять из них являются новыми для оценки качества сигнала. Мы собрали в общей сложности 7893 записи из открытых общедоступных баз данных сердечного ритма и выполнили ручную аннотацию для каждой записи как золотой стандарт качества. Качество сигнала классифицируется на основе двух схем: двоичной классификации («неприемлемо» и «приемлемо») и тройной классификации («неприемлемо», «хорошее» и «отличное»).Последовательный прямой выбор признаков показывает, что признак «степень периодичности» дает степень точности 73,1% в двоичной классификации SVM. Пять основных характеристик доминируют при классификации и дают точность 92%. Бинарный классификатор обладает отличной способностью к обобщению, поскольку степень точности достигает ()%, даже если 10% данных используется для обучения классификатора. Ставка увеличивается до ()% при 10-кратной проверке. Тройная классификация имеет уровень точности ()% при 10-кратной проверке. Результаты подтверждают эффективность оценки качества сигнала, которая может служить потенциальным кандидатом в качестве предварительной обработки в будущем автоматическом анализе сердечного звука в клиническом применении.

1. Предпосылки

Тоны сердца — это акустические колебания, возникающие из-за биения сердца и кровотока в нем. В частности, звуки отражают гемодинамические изменения, связанные с закрытием сердечных клапанов [1, 2]. Между звуком сердца и состоянием сердца существует естественная связь, которая была установлена ​​после изобретения стетоскопа Рене Лаэннеком в 1816 году.Врачи обычно предпочитают аускультацию сердца для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний [3]. Компьютерные алгоритмы необходимы, чтобы избежать ограничений системы слуха человека и ручной работы при скрининге сердечно-сосудистых заболеваний с использованием цифрового звукового сигнала сердца. Недавний обзор по этой теме показал, что с 1963 по 2018 год доступно более 1300 научных статей [4, 5]. Несмотря на то, что было проведено много исследований по сегментации, выделению признаков и классификации, исследователям все еще остается открытая область для разработки автоматических и надежных алгоритмов для идентификации и классификации различных событий в звуковых сигналах сердца.Ключевой проблемой, связанной с этим подходом, является запись менее информативных тонов сердца неквалифицированным человеком. Качество звукового сигнала сердца оказывает очевидное влияние на результаты автоматической диагностической системы. Следовательно, нам нужен высококачественный звуковой сигнал сердца, чтобы избежать неправильной интерпретации сердечных заболеваний и для более точной классификации сердечных тонов.

Обычно существует два способа получения сигналов высокого качества: аппаратные и программные протоколы. В первом подходе очень чувствительный датчик предназначен для обнаружения звука сердца для лучшего определения турбулентного кровотока (например,g. Семмлоу разработал очень легкий двойной акселерометр для регистрации высококачественного сердечного звука на поверхности грудной клетки) [6]. Недавно Рой и др. направлена ​​на разработку электронного стетоскопа, который поможет врачам анализировать звук сердца и определять болезненное состояние сердца [7]. С другой стороны, программный подход оценивает качество сигнала и выбирает высококачественные компоненты для дальнейшей обработки на основе компьютерного анализа. Предыдущие исследователи предложили несколько методов оценки качества звуковых сигналов сердца.Beritelli et al. предложил алгоритм выбора в 2009 году для определения наилучшей подпоследовательности из сигнала на основе измерения кепстрального расстояния [8]. Другой лучший алгоритм выбора подпоследовательностей был предложен Ли и др. по степени периодичности тона сердца [9–12]. Абдоллахпур и др. предложил метод оценки качества цикла, чтобы выбрать те циклы с небольшим шумом или всплесками [13]. Первый алгоритм классификации качества двоичного сигнала был предложен Назери и др. с использованием измерения качества на основе энергии и уровня шума [14] в 2012 году.Забихи и др. обнаруженные отклонения, и качество использовало 40 характеристик, извлеченных из коэффициентов линейного прогнозирования, энтропии, частоты mel, кепстрального коэффициента, дискретных вейвлет-коэффициентов и спектральной плотности мощности [15]. Ансамблевая нейронная сеть была обучена и протестирована на бинарную классификацию качества. Springer et al. предложил отличный алгоритм, использующий девять признаков, а для выполнения двоичной классификации использовалась линейная дискриминационная классификация [16, 17]. Мубарак и др. предложил последний алгоритм в 2018 году, в котором для оценки качества сигнала использовались три функции во временной области [18].

Предыдущие алгоритмы [16–18] рассматривали сегментацию тонов сердца как этап предварительной обработки. Следовательно, эффективность метода оценки качества будет зависеть от точности сегментации. С другой стороны, операция сегментации также увеличивает вычислительную сложность алгоритма. Общая проблема, связанная с этими существующими алгоритмами, заключается в том, что они редко подвергались широкой валидации в различных средах. Обычно они подтверждались исключительно записями, собранными с помощью одного типа датчика сердечного тона, или записями, собранными в одном сценарии.

Это исследование направлено на выявление эффективных функций для автоматической оценки качества сигнала. Авторы предполагают, что качество сигнала может быть отражено эксцессом, соотношением энергии в полосах частот, огибающей сигнала, огибающей автокорреляции сигнала и периодичностью звука. Функции могут иметь различный вклад в оценку качества. Кроме того, качество сигнала может быть классифицировано сетью SVM на основе этих характеристик.

2. Методы
2.1. Набор данных

В этом исследовании данные для оценки качества сигнала были собраны из четырех источников.Они перечислены ниже. (i) База данных HS Physionet / CinC Challenge (CinCHS) 2016 [19, 20]: эти записи были собраны с разных позиций на поверхности грудной клетки в разных средах, включая дом, больницу и неконтролируемое окружение. Он состоит из 3153 записей, собранных от 765 субъектов. Подробное описание дано в [19]. (Ii) База данных Pascal Classification Heart Sound Challenge (PASCAL) [21]: данные были собраны из двух источников. Один был из приложения для iPhone, а другой — из клинического испытания в больнице с использованием цифрового стетоскопа.Доступно 859. (iii) База данных сердечных тонов Катании (CTHS) 2011 [22, 23]: эта база данных представляла собой набор сердечных тонов, используемых для биометрии Университетом Катании, Италия. Он содержал тоны сердца, полученные от 206 человек с помощью цифрового стетоскопа. Доступно 412 записей. Данные можно загрузить по адресу [22]. (Iv) База данных тонов сердца (CDHS): она включает 3875 записей, полученных группой авторов у 76 пациентов во второй прикрепленной больнице Даляньского медицинского университета с 2015 года.

Частоты выборки в четырех наборах данных различаются. Это 2000 Гц, 11025 Гц, 44100 Гц и 2000 Гц в CinCHS, CTHS, PASCAL и CDHS соответственно. Четыре базы данных содержат 8299 доступных записей. Однако для обеспечения надежной оценки качества сигнала записи с продолжительностью менее 6 с исключаются. Установлено, что шум, вызывающий низкое качество сигнала, — это, в основном, звуки дыхания, шум окружающей среды и контакт с кожей.

2.2. Аннотации сигналов

Для разработки алгоритма автоматической классификации качества сигнала необходимы аннотации золотого стандарта для качества сигнала каждой записи.Эти золотые аннотации были сделаны одним квалифицированным врачом и двумя старшими исследователями с 10-летним опытом работы в области обработки сигналов сердечного звука. Каждый аннотатор делал эти аннотации в тихой обстановке, используя как наушники, так и визуальный осмотр. Каждой записи был присвоен знак качества от «1» до «5» в соответствии со схемой маркировки, приведенной в таблице 1.

Знак качества Название качества Описание качества
1 Очень плохо Тоны сердца не слышны.Только шум или только гармонический сигнал
2 Плохо В основном шум, но некоторые сердечные тоны могут быть услышаны и идентифицированы человеческими глазами
3 Граница Очень слабые сердечные тоны, но могут быть ритмы биения. распознается, довольно сложно интерпретировать
4 Хорошо Тоны сердца можно легко услышать и интерпретировать, но присутствует некоторый шум
5 Отлично Шума почти нет, тоны сердца слышны четко, идентифицированы визуально и с уверенностью интерпретируемы

Необходимо объединить аннотации в одну аннотацию для каждой записи.Операция округления до среднего значения аннотаций дает окончательную метку. Количество аннотированных записей сведено в Таблицу 2. Распределение длины сигнала анализируется гистограммой и показано на Рисунке 1. Большая часть записей имеет длительность около 16 с. Наконец, для оценки качества сигнала осталось 7893 записи. Он показывает, что 319 записей — «очень плохие», 2187 записей — «плохие», 1880 записей — пограничного качества, 1950 записей — «хорошие», а 1557 записей — «отличные».Типичные примеры «очень диапазонного», «плохого», «пограничного», «хорошего» и «отличного» показаны на рисунке 2. Из этих рисунков видно, что высококачественные сигналы имеют большую амплитуду и цикличны в природа. Однако сигналы низкого качества показывают сильный случайный шум или всплески. Данные и метки звука сердца открыты для свободного публичного доступа на Baidu Netdisk.

-71.1

База данных Исходный номер Диапазон длины записи Num.без учета менее 6 с Кол. очень плохого качества кол. плохого качества кол. пограничного качества Кол. хорошего качества кол. отличного качества
CinCHS 3153 5,3-121,9 3152 196 471 659 9488 659 9488 412 0 135 149 62 66
PASCAL 859 0. 7-27,8 454 52 24 124 139 115
CDHS 3875 15,0-34,1 3875 71 498
Сумма 8299 5,3-121,9 7893 319 2187 1880 1950 1557
3. Структура предлагаемого алгоритма

На рисунке 3 показан рабочий процесс схемы контролируемой классификации. Сигналы разделены на два подмножества. Один предназначен для обучения, а другой — для тестирования. На этапе обучения каждый сигнал проходит через фильтр антиалиасинга, а затем дискретизируется с понижением частоты до 1000 Гц. Блуждание базовой линии устраняется фильтром Баттерворта 3-го порядка верхних частот с частотой среза 2 Гц. После этого все звуковые сигналы сердца были предварительно обработаны до нулевого среднего и стандартного отклонения перед любым дальнейшим анализом. Затем метки качества и функции используются для обучения классификатора SVM. На этапе тестирования функции извлекаются, как и на этапе тестирования, и вводятся в классификатор для получения меток прогноза качества.


2.4. Извлечение признаков
2.4.1. Особенности, относящиеся к звуковому сигналу сердца

(1) Эксцесс звукового сигнала сердца . Предположим, что это реальная цифровая последовательность записи звука сердца после предварительной обработки. Он имеет нулевое среднее значение и стандартное отклонение.Эксцесс определяется как где — оператор ожидания. Эксцесс — это статистический момент четвертого порядка, который используется для измерения того, насколько случайный процесс близок к гауссовскому [24–27]. Если случайный процесс является гауссовским, эксцесс равен 3. Экспресс меньше 3 для субгауссовского процесса и больше 3 для супергауссовского процесса. Основное приемлемое предположение для сигналов сердечного тона и шума состоит в том, что шум всегда является стохастическим; однако сердечные тоны и шумы (если таковые имеются) в некоторой степени периодичны. Шум чем-то похож на гауссовский процесс из-за центральной предельной теоремы. Следовательно, сердечный звуковой сигнал с небольшим шумом должен иметь выраженные сердечные тоны или шумы. Эксцесс малошумящего сигнала сердечного тона будет иметь большое значение с высокой вероятностью.

(2) Энергетический коэффициент диапазона низких частот . Предыдущие исследования показали, что доминирующие частоты первого и второго тонов сердца обычно превышают 24 Гц и меньше 144 Гц [16, 17]. Случайный шум в звуковом сигнале сердца может иметь широкую полосу частот.Сравнение энергии в спектральной полосе звукового сигнала сердца и полной энергии может обеспечить меру шума и, следовательно, в равной степени меру качества сигнала. Отношение энергий низкочастотной полосы определяется как где — спектральная плотность мощности звукового сигнала сердца. Он оценивается с использованием метода Уэлча, где сигнал делится на максимально длинные участки, чтобы приблизиться к 8 сегментам, но не более, с перекрытием 50%. Модифицированная периодограмма вычисляется для каждого сегмента с использованием окна Хэмминга, и все полученные периодограммы усредняются для вычисления окончательной спектральной оценки.Ожидается, что это соотношение будет положительно коррелировать с качеством сигнала.

(3) Энергетический коэффициент высокочастотного диапазона . Эта функция определяется так же, как в (2), за исключением того, что рассматриваемый частотный диапазон составляет [200 500] Гц. На основании анализа, упомянутого выше, сигнал, связанный с этой полосой частот, возможно, связан с шумом или шепотом.

(4) Энергетический коэффициент средней полосы частот . Рассчитывается по энергетической шкале в средней полосе частот в пределах [144 200] Гц.

2.4.2. Характеристики, связанные с новой частотно-сглаженной огибающей

Сигнал сердечного тона является сложным и очень нестационарным по своей природе. Конверт даст приемлемую информацию при исследовании повторяющихся паттернов в шумной среде. Предыдущие исследователи предложили несколько алгоритмов огибающей [28–31]. Первым алгоритмом огибающей может быть огибающая Шеннона, вычисленная по энергии Шеннона Liang et al. в 1997 г. для сегментации тона сердца [29]. Огибающая Гильберта была получена через скользящее среднее аналитического сигнала.Choi et al. предложил характеристическую форму волны, в которой огибающая была определена как результат модели с одной степенью свободы [30]. Гупта и др. провели свое исследование на основе огибающей, рассчитанной по энергии Шеннона с использованием непрерывного временного окна 0,02 с с перекрытием 0,01 с [31].

Можно видеть, что существующие алгоритмы огибающей используют операцию фильтрации скользящего среднего во временной области для удаления высокочастотных компонентов. В этом исследовании предлагается новая сглаженная по частоте огибающая.Следовательно, можно определить новые функции.

Дискретное кратковременное преобразование Фурье (STFT) применяется к цифровой последовательности звука сердца, где — скользящее окно, — интервал дискретизации в частотной области, — частота дискретизации во временной области. Интегральная операция с величиной по отношению к частотной области дает огибающую звукового сигнала сердца, определяемую как где — количество частотных интервалов. Видно, что средняя фильтрация работает в частотной области.Поэтому огибающая называется сглаженной по частоте огибающей и показана на рисунке 4. Было обнаружено, что огибающая очень хорошо соответствует сигналу. В этом исследовании частота дискретизации цифрового звукового сигнала сердца во временной области составляет 1000 Гц, скользящее окно представляет собой прямоугольник с шириной времени 0,03 с (30 отсчетов), а количество перекрывающихся отсчетов составляет 29.

(1) Стандарт Отклонение от конверта . Стандартное отклонение показывает, насколько степень выборки отличается от среднего в распределении.Следовательно, огибающая сигнала без шума может иметь большее стандартное отклонение, чем огибающая с шумом.

(2) Пример энтропии конверта . Энтропия выборки является мерой сложности сигнала [32]. Видно, что огибающая очень периодична для высококачественного звукового сигнала сердца. Из-за этой закономерности энтропия образца должна быть низкой. Напротив, энтропия образца должна увеличиваться с увеличением огибающей зашумленного сигнала. Алгоритм вычисления энтропии выборки можно найти в [32].Чтобы уменьшить вычислительную нагрузку, огибающая понижается до 30 Гц.

2.4.3. Характеристики, связанные с автокорреляцией огибающей

Нормализованная автокорреляционная функция огибающей где время задержки. Из механизма генерации тона сердца известно, что события тона и шумы сердца квазипериодичны. Квазипериодичность хорошо отражается на огибающей. Функция автокорреляции подчеркивает повторяющиеся паттерны этих звуков и журчания [33].Как видно на рисунке 4 (c), доминирующий пик, обозначенный стрелкой, возникает с задержкой по времени из-за высокой корреляции между звуками в соседних циклах. Можно с уверенностью заключить, что низкие пики будут видны при плохом качестве сигнала.

(1) Максимальный пик в функции нормализованной автокорреляции огибающей между временами задержки от 0,3 до 2,5 с . Используется максимальный пик между 0,3 и 2,5 с, как показано стрелкой на рисунке 4 (c), а шумовой сигнал содержит пик с более высокой амплитудой в указанном диапазоне.Исходя из этого, пиковое значение может в некоторой степени отражать качество сигнала. Время задержки обычно соответствует сердечному периоду. В этом исследовании рассматривается очень широкий диапазон сердечных периодов. Рассматриваемый минимальный период цикла составляет 0,3 с, что соответствует 200 ударам в минуту, а максимальный период цикла составляет 2,0 с, что соответствует 30 ударам в минуту [34]. Формула (6) была характеристикой максимального пика в нормированной автокорреляционной функции огибающей между 0.3 с и 2,0 с. Авторы получили эту особенность путем поиска максимума (нормализованная автокорреляционная функция огибающей), где временная задержка находится между и, где. Эта функция отражает степень корреляции между звуками в соседних циклах. Эта функция определяется как где получить максимальную величину. Чтобы уменьшить объем данных для анализа, в этом исследовании используются первые 6 секунд автокорреляции.

(2) Эксцесс нормализованной автокорреляционной функции .По мнению авторов, автокорреляционная функция высококачественного сигнала будет далека от гауссова распределения. Следовательно, эксцесс автокорреляционной функции может иметь большое значение. Расчет этого эксцесса приведен в (1).

(3) Пример энтропии нормализованной функции автокорреляции . Точно так же ожидается, что функция автокорреляции сигнала высокого качества будет иметь высокую регулярность. Таким образом, энтропия образца может иметь низкое значение. Алгоритм вычисляет выборочную энтропию, которую можно найти в [32].Чтобы уменьшить вычислительную нагрузку, функция автокорреляции понижает дискретизацию до 30 Гц.

2.4.4. Характеристики, извлеченные из частотной области цикла

Сигнал сердечного тона считается квазипериодическим [9–11, 35], и индикатор для количественной оценки степени периодичности был предложен в [9–11] для частоты цикла. домен. Если продолжительность цикла звукового сигнала сердца равна, изменяющаяся во времени автокорреляция равна — периодическая функция. — количество циклов анализа.можно переписать, используя ряд Фурье, как где действительное число. Это называется тактовой частотой.

Коэффициент ряда Фурье равен где оператор обозначает среднее по времени. называется циклической корреляционной функцией. Когда частота цикла становится равной нулю, она вырождается в традиционную корреляцию. В крайнем случае основная тактовая частота звукового сигнала сердца равна =. ≠ 0, только если тактовая частота равна и = 0 в другом месте, где — целое число. Однако продолжительность цикла нормального звукового сигнала сердца не является фиксированной и изменяется со временем.Это известно как вариабельность сердечного ритма. Таким образом, на практике ≠ 0, если — любое действительное число. можно преобразовать в частотную область с помощью преобразования Фурье. То есть, называется циклической спектральной плотностью. В любом случайном процессе, для которого ≠ 0 или ≠ 0, процесс демонстрирует определенную степень периодичности на тактовой частоте. Анализ в частотной области цикла представляет первостепенный интерес. Интеграл работает по частотной области, чтобы получить спектральную плотность частоты цикла (CFSD).

(1) Степень периодичности звука .Затем определяется показатель качества, отражающий степень периодичности звука. Это в некоторой степени равнозначно рассмотрению доминирующего пика CFSD. где — оператор для получения максимума, а оператор — это медиана CFSD. Следовательно, сигнал высокого качества будет иметь выдающийся пик в CFSD. Следовательно, показатель качества будет иметь высокое значение. На рисунке 5 приведен пример значения показателя, соответствующего степени периодичности. Можно видеть, что для «неприемлемого» сигнала гораздо больше случайного шума, чем для «допустимого» сигнала.CFSD «неприемлемого» сигнала не имеет доминирующего пика, а индикатор имеет небольшое значение, как показано на рисунках 5 (a) и 5 ​​(b). Однако CFSD «приемлемого» сигнала имеет доминирующий пик из-за более высокой степени периодичности, как показано на рисунках 5 (c) и 5 ​​(d). Следовательно, индикатор имеет большее значение.

2.4.5. Обзор функций

Функции, использованные в работе для измерения качества сигнала, приведены в таблице 3. В подразделе 2 была предложена новая сглаженная по частоте огибающая.4.2. Следовательно, функции, относящиеся к огибающей, обозначенные цифрами «5-9» в таблице 3, являются новыми для оценки качества сигнала. Степень периодичности, обозначенная цифрой «10», была эффективной функцией, предложенной коллективом авторов ранее.

903 45
Индекс характеристик Описание характеристик Индекс характеристик Описание характеристик
1 Heart sound signal огибающей
2 Энергетический коэффициент полосы низких частот 7 Эксцесс автокорреляционной функции
3 Энергетический коэффициент средней полосы частот 8 Максимальный пик в нормированной автокорреляции функция
4 Энергетический коэффициент высокочастотной полосы 9 Примерная энтропия автокорреляционной функции
5 Стандартное отклонение огибающей 10 Степень периодичности
2.5. Двоичная классификация на основе SVM

В этом исследовании делается попытка выполнить два типа классификации. Один из них — классифицировать качество сигнала как «неприемлемое» и «приемлемое». Оценочные метки «неприемлемо» включают «1», «2» и «3». При этом рейтинговые показатели «приемлемо» — «4» и «5». Схема бинарной классификации показана на рисунке 6. Эта классификация представляет собой типичную задачу классификации по двум категориям. Для этого используется известная двухклассовая модель на основе SVM [36, 37].


2.6. Тройная классификация на основе SVM

Другой тип классификации — тройная классификация, как показано на рисунке 7. Качество сигнала подразделяется на три класса, т. Е. «Неприемлемое» (метки качества «1», «2» и «3». ), «Хорошо» (знак качества «4») и «отлично» (знак качества 5). Машина опорных векторов по сути является двухклассовым классификатором. Были предложены различные методы объединения нескольких двухклассовых SVM с целью построения мультиклассового классификатора [36].Здесь используется подход «один против одного». То есть обучить по отдельности три разных двухклассовых классификатора SVM на всех возможных парах классов. Первый — для «неприемлемо» и «хорошо», игнорируя «отлично». Второй — для «неприемлемо» и «отлично», игнорируя «хорошо». Третий — для «хорошо» и «отлично», игнорируя «неприемлемо». Для каждого отдельного классификатора одна целевая метка принимается как положительный класс, а другая — как отрицательный класс, характеризуемый матрицей кодирования.Затем классифицируйте тестовые входные данные в соответствии с тем, какой класс имеет наибольшее количество голосов. Следовательно, необходима заранее разработанная схема декодирования, устойчивая к неоднозначности. В исследовании использовался простой способ разработки схемы декодирования на основе количества голосов выходных данных подмоделей. Например, если три подмодели вывели {«неприемлемо»}, {«неприемлемо»} и {«хорошо»}, соответственно, окончательное решение было {«неприемлемо»}, потому что количество голосов за {«неприемлемо»} было больше. Однако, если три подмодели выдали {«неприемлемо»}, {«отлично»} и {«хорошо»}, соответственно, окончательное решение было вручную установлено как {«неприемлемо»}, чтобы устранить двусмысленность и избежать возможного плохого полученные результаты.


3. Результаты
3.1. Показатели качества для двоичной классификации

В первом типе классификации качество сигнала подразделяется на два класса: «неприемлемое» и «приемлемое». Эффективность классификации вычисляется из количества записей, классифицированных как «неприемлемые» или «приемлемые» для каждого из целевых классов. Матрица неточностей результатов классификации похожа на таблицу 4. Таким образом, степень специфичности и истинно положительная частота для «неприемлемого» и «приемлемого» определены в следующем.

Истинный
Прогнозируемый класс
Неприемлемо Приемлемо
Приемлемый
95 Истинный 9080

Истинная отрицательная скорость и чувствительность для «неприемлемого» и «приемлемого» являются

Степень точности двоичной классификации составляет

Из таблицы 2 известно, что количество «неприемлемых» записей является суммой количества меток «1», «2» и «3», всего 4386; Между тем, количество «приемлемых» — это сумма количества меток «4» и «5» и всего 3507.Следовательно, количество двух классов — дисбаланс. Справедливая общая ставка для оценки эффективности бинарной классификации дает равный вес показателям, определенным в (13) и (14).

3.2. Распределение функций

Функции, извлеченные из записи, являются случайными величинами. У них должна быть разница в категориях качества. Один из возможных способов показать разницу — проанализировать распределение функций. На рисунке 8 показана частота встречаемости десяти признаков по сравнению с «неприемлемым» и «допустимым», где красный цвет соответствует «приемлемому», а синий цвет — «неприемлемому».Частота появления рассчитывается на основе частотной гистограммы. Это отношение количества вхождений в ячейке к общему количеству вхождений. Визуальной проверкой установлено, что некоторые характеристики имеют большие различия по двум категориям, например, характеристика 10 th (степень периодичности), характеристика 8 th (максимальный пик в нормированной автокорреляционной функции) и 4 -й признак (энергетический коэффициент высокочастотного диапазона). Однако некоторые особенности имеют небольшую разницу там, где распределения почти перекрываются, например, характеристика 1 st (эксцесс звукового сигнала сердца), характеристика 2 nd (отношение энергии полосы низких частот) и 9 th (выборка энтропии автокорреляционной функции).На Рисунке 9 показаны уровни встречаемости по трем категориям: «неприемлемо», «хорошо» и «отлично». Видно, что разница между «хорошо» и «отлично» намного меньше, чем между «неприемлемо» и «хорошо». Мы могли бы сделать вывод, что чем больше разница между распределением признаков по категориям качества, тем больший вклад функция может иметь в различение качества сигнала. Следовательно, производительность для различения «неприемлемого» и «приемлемого» должна быть лучше, чем производительность для классификации «неприемлемо», «хорошо» и «отлично».«Различия в распределении признаков доказывают, что извлеченные признаки эффективны при классификации качества.



3.3. Результаты двоичной классификации

Данные случайным образом делятся без перекрытия на две категории: обучающий набор и тестовый набор. Чтобы проверить способность бинарного классификатора к обобщению, соотношение количества записей в обучающем наборе составляет 10% и увеличивается на 10%, пока показатель не достигнет 90%. Каждый тест повторяется 100 раз.Производительность показана в Таблице 5. Видно, что показатели производительности немного увеличиваются с увеличением процента данных, используемых для обучения сети. Все индикаторы имеют низкое стандартное отклонение. Это означает, что классификатор стабильно работает независимо от данных обучения. И уровень точности, и общая скорость достигают 90%, даже 10% данных используются для обучения. Это доказывает, что классификатор обладает отличной способностью к обобщению от обучения до тестирования. Когда обучающие данные достигают 90%, как уровень точности, так и общий уровень превышают 94%.С другой стороны, степень точности и общая скорость сопоставимы независимо от процента данных поезда. Число записей для «неприемлемо» и «приемлемо» — это дисбаланс (один — 4386, а другой — 3507). Кажется, что данные о дисбалансе мало влияют на эффективность классификации.

80 (%) 80280 902 80
Процент данных для обучения (%) Процент данных для тестирования (%) Перекрытие данных (%) (%) (%) (%) (%)
10 90 Нет Нет
30 70 Нет
50 50 Нет
60 40 Нет
80 20 Нет
10
3.4. Показатели эффективности для тройной классификации

Точно так же матрица неточностей для выходных данных тройной классификации показана в таблице 6. Чувствительные оценки для «неприемлемо», «хорошо» и «отлично» определяются как

Истинный 9027 класс 9027 9027 Хорошо
Прогнозируемый класс
Недопустимый Хороший Превосходный
Отлично

Прогнозные положительные оценки для «отлично» недопустимы.

Обычно степень точности — это шкала точных классифицированных записей для всех записей.

Точно так же показатель справедливой производительности — это общая ставка, которая представляет собой среднее значение ставок, определенных в (17) и (18).

3.5. Результаты тройной классификации

Схема обучения тройной классификации такая же, как и в двоичной классификации. Производительность приведена в Таблице 7. Видно, что имеет наивысший балл. Это означает, что «неприемлемые» записи редко классифицируются как «хорошие» и «отличные» независимо от условий обучения. имеет второй высший балл. То есть, признанные «неприемлемые» записи редко бывают от «хороших» и «превосходных». Мы можем сделать вывод, что классификатор имеет наиболее надежную идентификацию для «неприемлемых» записей.« и имеют более низкий балл. То есть трудно классифицировать «отличные» и «хорошие» записи. В этом исследовании три эксперта сделали ручные аннотации в качестве ярлыков золотого качества для каждой записи. Эксперты в целом имели общие представления о классификации «неприемлемых» и «приемлемых». Однако у них часто были разные представления о «хорошо» и «отлично». Таким образом, ручная этикетка качества была несколько неоптимальной. Авторы считают, что это основная причина низкой оценки между «хорошо» и «отлично».Это неудивительно, поскольку даже эксперты, которые выполняли аннотации, обычно имеют разные представления о записи, которую можно было бы классифицировать как «хорошо» или «отлично». Из таблицы 7 видно, что общий показатель ниже точности. Эта разница может быть вызвана числом дисбаланса (числа «неприемлемо», «хорошо» и «отлично» составляют 4386, 1950 и 1557 соответственно). Поэтому очевиден большой дисбаланс.

902 Нет
Процент данных для обучения (%) Процент данных для тестирования (%) Перекрытие (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%)
10 90 Нет
20 80 Нет2
40 60 Нет 9 0285
50 50 Нет
90 10 Нет

АС торые получают результаты (таблица 5 и таблица 7), используя компьютерное моделирование методом Монте-Карло.Эти результаты рассчитаны на основе 100 случайных повторений. Цифры представлены, чтобы показать стабильность производительности. Видно, что производительность увеличивается с увеличением процента данных для обучения. Стандартные отклонения обычно не превышают 1%. Это доказывает, что классификатор имеет очень стабильный результат даже при многократном случайном повторении.

4. Обсуждения
4.1. Анализ эффективности функций путем последовательного прямого выбора функций

В этом исследовании 10 функций используются для классификации качества сигнала.Интересно узнать, насколько эффективна функция в классификации качества. Для этого используется алгоритм прямого выбора функции. Критерии выбора включают минимизацию среднего числа ошибок классификации. Алгоритм последовательного поиска, который добавляет или удаляет признаки из подмножества кандидатов при оценке критерия. Поскольку исчерпывающий поиск всех возможных комбинаций признаков невозможен, последовательные поиски будут двигаться только в одном направлении. Последовательность прямого выбора функций состоит в том, что подмножество функций начинается с пустого набора, и каждый раз, когда одна функция выбирается для добавления к подмножеству функций, до тех пор, пока функция функции не станет оптимальной.Вообще говоря, каждый раз, когда выбирается функция, которая делает значение функции оценки оптимальным. Следовательно, последовательный прямой выбор функций — это способ оценить степень эффективности функций. Последовательный порядок выбранных признаков для двоичной классификации приведен в Таблице 8. Можно видеть, что общая скорость увеличивается с увеличением числа испытаний. Признак, обозначенный цифрой «10», то есть степень периодичности, дает наивысшую точность 73,1% для двоичной классификации.Это доказывает, что степень периодичности является эффективным индикатором качества сигнала. Функции, обозначенные цифрами «10», «8», «4», «5» и «3», входили в пятерку основных функций, обеспечивающих точность 92,1%. Остальные особенности мало влияют на классификацию. Эти результаты в последовательном порядке, выявленные последовательным прямым выбором признаков, состоят из этих наблюдений в распределении вероятностей признаков, показанном на рисунке 8. Мы можем обнаружить, что распределение вероятностей признаков 10 -го и 8 -го имеет большее различие по сравнению с двоичным. классификации, чем другие функции.Неудивительно, что они занимают второе место. Однако функции, проиндексированные 9, 1 и 6, имеют меньшее различие по категориям. Таким образом, они занимают нижнее место. Мы можем видеть, что новые функции, связанные с огибающей (индексированные цифрами 8, 5, 7), вносят большой вклад в распознавание качества сигнала.

Номер испытания Индекс последовательного порядка элементов Общая скорость 5-кратной проверки (%)
1 10 73.1
2 10, 8 84,7
3 10, 8, 4 89,8
4 10, 8, 4, 5 91,0 91 5 10, 8, 4, 5, 3 92,1
6 10, 8, 4, 5, 3, 7 92,5
7 10, 8, 4, 5 , 3, 7, 9 93,0
8 10, 8, 4, 5, 3, 7, 9, 2 93.4
9 10, 8, 4, 5, 3, 7, 9, 2, 1 93,7
10 10, 8, 4, 5, 3, 7, 9, 2 , 1, 6 94,0
4.2. Предыдущие методы и сравнение эффективности

Предыдущие исследователи предложили несколько методов оценки качества сигнала сердечного звука [15–18]. Mubarark et al. представили три типа характеристик временной области для классификации качества сигнала [18].Набор функций состоит из среднеквадратичного индекса, коэффициента пересечения нуля и коэффициента окна. Одна особенность — это среднеквадратическое значение последовательных разностей. Если запись звука сердца имеет высокое качество и подходит для дальнейшей обработки, ожидается, что эта функция будет ниже порогового значения. Коэффициент пересечения нуля вычисляется как отношение числа пересечений нуля к длине записи. Поскольку зашумленная запись имеет большее количество пересечений нуля, чем чистая запись, если коэффициент больше 0.3, то это означает зашумленную запись. Чтобы вычислить соотношение окон, запись делится на несколько окон, каждое из которых имеет длину 2200 мс. Окну присваивается оценка «1», если количество пиков в окне находится в диапазоне указанного числа. Соотношение окон определяется как отношение количества окон, имеющих оценку «1», к общему количеству окон. В этой статье оптимальное значение для указанного числа установлено равным 169 на основе алгоритма поиска по сетке.

Springer et al.предложил системный метод оценки качества сигнала по девяти показателям [17]. Алгоритм был протестирован на 700 записях, собранных у 151 взрослого человека. Точность классификации составила 0,822 для данных, полученных с мобильного телефона, и 0,865 для данных, зарегистрированных с помощью электронного стетоскопа. Коды Matlab для этого метода были загружены с сайта [38].

Забихи и др. также предложил метод определения качества в Physionet / Cinc Challenge 2016 [15]. В этом подходе они использовали 18 типов функций из временной, частотной и частотно-временной областей без сегментации.Эти функции были введены в ансамбль из 20 нейронных сетей с прямой связью для задачи классификации качества. Код для извлечения этих функций доступен на веб-сайте Physionet [39].

Эффективность предлагаемого нами метода сравнивается с тремя базовыми методами [14, 16, 17] и изображена на рисунке 10. Чтобы показать разницу в производительности функций, предложенных предыдущими исследовательскими группами, каждый метод был реализован отдельно путем подачи функций к классификатору SVM. Рисунок 10 (а) показывает эффективность бинарной классификации.Предлагаемые функции имеют лучшую производительность, когда общий коэффициент превышает 0,9, даже если 10% данных используются для обучения классификатора. Возможности Springer и Zabihi имеют схожую производительность, где их кривые практически перекрываются независимо от процента тренировок. Общие показатели для базовых методов в этом исследовании лежат в диапазоне от 81% до 87%. Эти показатели сопоставимы с результатами их исследований по их собственным данным. Рисунок 10 (b) показывает эффективность тройной классификации.Он показывает, что предлагаемые функции обеспечивают лучшую производительность как для двоичной, так и для тройной классификации. Однако функции Забихи и Спрингера дают умеренную производительность, а функции Мубарака, соответственно, не дают достаточно хорошей производительности.

Компьютерные эксперименты показывают, что метод Спрингера требует больше процессорного времени, чем метод предложенных Забихи и Мубарака, потому что метод Спрингера включает в себя процесс сегментации звука сердца, требующий очень большой вычислительной нагрузки. Более того, эффективность процесса сегментации влияет на оценку качества.

5. Выводы

В данной статье представлен метод оценки качества сигнала сердечного звука. Он использовал десять типов мультидоменных функций для оценки качества звука сердца с помощью 7893 записей из баз данных звука сердца. Эксперты сделали ручные аннотации для каждой записи как золотой стандарт качества этикеток. Для обучения модели использовалось даже 10% данных, а уровень точности превышал 90%. Бинарный классификатор действительно обладал хорошей способностью к обобщению. Последовательный прямой выбор признаков показал, что пять основных признаков преобладают в бинарной классификации.Кроме того, в тройной классификации точность достигла 85,7%. Оценка качества сигнала — необходимый этап предварительной обработки при автоматическом анализе звуковых сигналов сердца. Хорошее качество сигнала сердечного тона помогает получить надежные результаты анализа. Предлагаемый метод широко адаптируется к комплексным записям, собранным на разных устройствах, в разных средах и с разной длиной данных. Он может служить потенциальным кандидатом в будущем автоматическом анализе сигналов сердечного звука в клинических применениях.

Сокращения
STFT: Дискретное кратковременное преобразование Фурье
CFSD: Спектральная плотность частоты цикла
SVM: Машина опорных векторов.
Доступность данных

Данные о сердечном тоне и ручные метки доступны по адресу https://pan.baidu.com/s/1PHJO0ZSJds7NDur0CfpG2Q. Пароль для доступа — nk17. Коды Matlab для этого исследования опубликованы на https: // github.com / tanghongdlut / оценка-качества-сигнала-сердечного-звукового-сигнала.

Этическое разрешение

Данные о тоне сердца в CDHS были собраны группой авторов у 76 пациентов во второй прикрепленной больнице Даляньского медицинского университета. Каждый пациент дал письменное согласие на участие в сборе данных. Комитет по этике Даляньского технологического университета одобрил этот сбор данных.

Согласие

Все авторы этого исследования дали согласие на публикацию.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Вклад авторов

Тан собрал данные о сердечном тоне в базе данных CDHS и написал черновик статьи. Ван, Ху и Го провели анализ данных. Ли давал предложения по классификаторам и проводил корректуру и полировку языка.

Выражение признательности

Эта работа была частично поддержана Национальным фондом естественных наук Китая в рамках грантов №№ 61971089, 61471081 и 61601081 и Национальной программой ключевых исследований и разработок Министерства науки и технологий Китая, 2020YFC2004400.

Что такое отношение сигнал / шум?

Можете ли вы вспомнить, когда в последний раз слышали выдающуюся запись диалога? Возможно, это из фильма или памятного интервью. Что сделало запись такой замечательной?

Есть несколько факторов, которые объединяются, чтобы сформировать прекрасную запись диалога: голос или голоса будут звучать чисто, как кристально, полностью слышно, и явно не будет фонового шума.

Теперь попробуйте вспомнить случай, когда вы слышали звук плохого качества.Возникает тот же вопрос: что сделало это таким ужасным? Возможно, он был слишком мягким, источник слишком удален или присутствие фонового шума полностью испортило впечатление.

То, что вы только что определили, возможно, даже не осознавая, насколько важным может быть хорошее соотношение сигнал / шум.

Отношение сигнал / шум (SNR) — это измерение, используемое для описания того, сколько желаемого звука присутствует в аудиозаписи, в отличие от нежелательного звука (шума). Этим второстепенным входом может быть что угодно, от электронного статического электричества от вашего записывающего оборудования или внешних звуков из шумного мира вокруг нас, таких как грохот транспорта или журчание голосов на заднем плане.

К счастью, можно избежать нежелательного шума, влияющего на качество звука. Ниже приводится простое руководство, объясняющее, как максимизировать SNR для любого сценария.

Внутренний (электронный) шум

Внутренний электронный звук вашего записывающего оборудования называется его «минимальным уровнем шума». Все, что работает от электричества, имеет минимальный уровень шума, но обычно это не слышно человеческому уху, что не вызывает особого беспокойства.

Если вы хотите узнать, как звучит минимальный уровень шума обычного электронного устройства, увеличьте громкость вашего телевизора, когда он находится на пустом канале без воспроизведения звука.Шипение, которое вы слышите, — это минимальный уровень шума.

Хорошее SNR

Все записывающие устройства работают одинаково. Хотя минимальный уровень шума присутствует всегда, если ваш входящий аудиосигнал сильный и выше, чем сам уровень шума, нежелательный звук не будет слишком очевидным. По сути, это составляет SNR высокого качества.

Плохое SNR

Однако, если ваш входящий аудиосигнал слабый, он будет располагаться намного ближе к минимальному уровню шума.Если вы попытаетесь отрегулировать громкость (усиление) для усиления звука вашего сигнала, минимальный уровень шума будет расти вместе с ним. Это равносильно плохому SNR.

В обоих примерах минимальный уровень шума остался прежним; однако восприятие его объема изменилось. Это связано с различиями в SNR.

Минимальный уровень шума обычно измеряется в децибелах (дБ) и будет варьироваться в зависимости от устройства. Некоторые студийные микрофоны, такие как RØDE NT1, известны своим особенно низким уровнем шума — всего четыре дБ.

Это дает пользователю достаточно места для захвата здорового сигнала, намного превышающего его минимальный уровень шума, таким образом достигая превосходного отношения сигнал / шум. Поэтому при выборе следующего микрофона обязательно выбирайте тот, у которого низкий уровень шума — также известный как «собственный шум» — в долгосрочной перспективе он того стоит.

Некоторые вещательные микрофоны, такие как RØDE VideoMic Pro, Stereo VideoMic Pro и Stereo VideoMic X, оснащены усилением на 20 дБ, которое при активации гарантирует, что вы всегда будете посылать сильный сигнал на камеру любого другого записывающего устройства.

В конечном итоге это поможет вам добиться гораздо лучшего отношения сигнал / шум. В общем, рекомендуется попытаться захватить сильный сигнал в источнике, чтобы вам не пришлось позже компенсировать его.

Внешний (окружающий) шум

Конечно, улавливание мощного сигнала у источника начинается с вашего микрофона, звука и среды записи. Размещение микрофона — это фактор, который часто упускают из виду, и он может существенно повлиять на SNR, поэтому важно понять это правильно.

Микрофоны для специальных применений, такие как дробовик или примеры самоношения (например, петлицы или гарнитуры), позволяют размещать микрофон близко к источнику звука, сводя к минимуму окружающий фоновый шум.

В этом примере мы можем увидеть визуальное представление отношения сигнал / шум в зависимости от расположения ружья микрофона. Сигнал будет относиться к записываемому голосу, с шумом приравнивается к окружающим звукам пляжа внизу.

Если бы оператор штанги отодвинулся от голоса, отношение сигнал / шум изменилось бы, так как уровень шума увеличился бы по отношению к сигналу.

Этот подход говорит нам, что чем ближе штанга микрофона к источнику голоса, тем лучше будет соотношение сигнал / шум. Действительно, этот метод можно применить к размещению микрофона для всех сценариев записи.

Неважно, записываете ли вы в помещении или на улице, будь то подкаст из вашей спальни или интервью на шумном музыкальном фестивале, золотое правило SNR по-прежнему действует.

Вместе эти два принципа размещения микрофона и хорошая структура входного усиления будут иметь большое значение, чтобы помочь вам достичь отличного отношения сигнал / шум в любой ситуации записи.

Учебное пособие — Глава 5 — Требования к устройству звуковой сигнализации

Условия использования

Введение

Добро пожаловать в Академию лодочника. Этот веб-сайт принадлежит и управляется enLearned LLC. Посещая наш веб-сайт и получая доступ к информации, ресурсам, услугам, продуктам и инструментам, которые мы предоставляем, вы понимаете и соглашаетесь принять и соблюдать следующие положения и условия, изложенные в этой политике («Пользовательское соглашение»).

Настоящее Пользовательское соглашение действует с 01.01.2018.

Мы оставляем за собой право изменять это Пользовательское соглашение время от времени без предварительного уведомления. Вы признаете и соглашаетесь с тем, что вы обязаны периодически просматривать это Пользовательское соглашение, чтобы ознакомиться с любыми изменениями. Ваше дальнейшее использование этого сайта после таких изменений будет означать признание и согласие с измененными условиями.

Ответственное использование и поведение

Посещая наш веб-сайт и получая доступ к информации, ресурсам, услугам, продуктам и инструментам, которые мы предоставляем для вас, прямо или косвенно («Ресурсы»), вы соглашаетесь использовать Ресурсы только для целей, предусмотренных в соответствии с (a ) условия настоящего Пользовательского соглашения; и (б) применимые законы, нормативные акты и общепринятые онлайн-практики и руководящие принципы.

Вы соглашаетесь с тем, что:

а. Чтобы получить доступ к нашим Ресурсам, вам может потребоваться предоставить определенную информацию о себе (например, идентификационные данные, контактные данные, платежную информацию и другую информацию) как часть процесса регистрации или как часть вашей способности использовать Ресурсы. Вы соглашаетесь с тем, что любая предоставленная вами информация будет точной, правильной и актуальной.

г. Вы несете ответственность за сохранение конфиденциальности любой информации для входа, связанной с любой учетной записью, которую вы используете для доступа к нашим Ресурсам.Соответственно, вы несете ответственность за все действия, которые происходят под вашей учетной записью (ами).

г. Доступ (или попытка доступа) к любому из наших Ресурсов любым способом, кроме тех, которые мы предоставляем, строго запрещен. Вы прямо соглашаетесь не получать (и не пытаться получить доступ) к каким-либо нашим Ресурсам какими-либо незаконными, автоматическими, неэтичными или нетрадиционными способами.

г. Участие в любой деятельности, которая нарушает или мешает работе наших Ресурсов, включая серверы и / или сети, с которыми расположены или связаны наши Ресурсы, строго запрещено.

e. Попытки копировать, дублировать, воспроизводить, продавать, обменивать или перепродавать наши Ресурсы строго запрещены.

ф. Вы несете единоличную ответственность за любые последствия, убытки или ущерб, которые мы можем прямо или косвенно понести или понести из-за любых несанкционированных действий, проведенных вами, и вы можете понести уголовную или гражданскую ответственность за такие несанкционированные действия.

г. Мы можем предоставлять различные инструменты открытого общения на нашем веб-сайте, включая, помимо прочего, комментарии в блогах, сообщения в блогах, общедоступный чат, форумы, доски объявлений, группы новостей, рейтинги и обзоры продуктов, а также различные службы социальных сетей.Мы не всегда предварительно просматриваем или отслеживаем контент, публикуемый пользователями этих различных средств коммуникации, а это означает, что если вы решите использовать эти инструменты для отправки любого типа контента на наш веб-сайт, то использование этих инструментов является вашей личной ответственностью. законным, ответственным и этичным образом. Размещая информацию или иным образом используя любые упомянутые открытые средства связи, вы соглашаетесь с тем, что не будете загружать, публиковать, публиковать или иным образом распространять любой контент, который:

и. Является незаконным, угрожающим, клеветническим, оскорбительным, оскорбляющим, унижающим достоинство, запугивающим, мошенническим, вводящим в заблуждение, агрессивным, расистским или содержащим какой-либо вид непристойной, неприемлемой или явной лексики;

ii.Нарушает какой-либо товарный знак, патент, коммерческую тайну, авторское право или другое право собственности любого физического или юридического лица;

iii. Содержит любой вид несанкционированной или нежелательной рекламы;

iv. Выдает себя за любое физическое или юридическое лицо, включая сотрудников или представителей Boater’s Academy.

Мы имеем право по собственному усмотрению удалить любой контент, который, по нашему мнению, не соответствует настоящему Пользовательскому соглашению, а также любой контент, который, по нашему мнению, является оскорбительным, вредным, нежелательным, неточным или нарушающим любые авторские права или товарные знаки.Мы не несем ответственности за задержку или отказ от удаления такого контента. Если вы публикуете контент, который мы решили удалить, вы тем самым соглашаетесь на такое удаление и отказываетесь от любых претензий к нам по поводу такого удаления.

ч. Мы не несем ответственности за любой контент, размещенный вами или любыми другими сторонними пользователями нашего веб-сайта. Однако любой контент, размещенный вами с использованием любых открытых средств связи на нашем веб-сайте, при условии, что он не нарушает и не нарушает авторские права или товарные знаки третьих лиц, становится собственностью enLearned LLC и, как таковой, дает нам бессрочный, безотзывный , во всем мире, без лицензионных отчислений, эксклюзивная лицензия на воспроизведение, изменение, адаптацию, перевод, публикацию, публичное отображение и / или распространение по своему усмотрению.Вышеизложенное относится только к контенту, размещенному с помощью открытых средств связи, и не относится к информации, которая предоставляется в процессе регистрации в рамках использования вами Ресурсов.

и. Вы соглашаетесь освободить от ответственности и обезопасить enLearned LLC, Boater’s Academy, их материнскую компанию / компании и аффилированные лица, а также их директоров, должностных лиц, менеджеров, сотрудников, агентов, правопреемников, правопреемников и лицензиаров (совместно именуемые «заинтересованные стороны LLC»), от и против всех убытков, расходов, убытков и издержек, включая разумные гонорары адвокатов, в результате любого нарушения настоящего Пользовательского соглашения или невыполнения каких-либо обязательств, связанных с вашей учетной записью, которые были понесены вами или любым другим лицом, использующим вашу учетную запись.Мы оставляем за собой право взять на себя исключительную защиту по любой претензии, по которой мы имеем право на компенсацию в соответствии с настоящим Пользовательским соглашением. В таком случае вы должны предоставить нам такое сотрудничество, которое мы обоснованно запрашиваем.

Ограничение гарантии

Обученные стороны LLC прямо отказываются от любых и всех гарантий, явных или подразумеваемых, в отношении Ресурсов, возникающих в силу действия закона или иным образом, включая, помимо прочего, любые и все подразумеваемые гарантии товарной пригодности, качества, точности, пригодности для конкретной цели, ненарушение прав, никаких обременений или правового титула в дополнение к любым гарантиям, вытекающим из деловых отношений, использования или торговой практики.

Ресурсы снабжены всеми ошибками, и весь риск в отношении удовлетворительного качества, производительности, точности и усилий лежит на пользователе.

Заинтересованные стороны LLC не гарантируют, что Ресурсы будут выполнять какие-либо из ваших конкретных целей или потребностей, или что работа или использование Ресурсов будет бесперебойным или безошибочным. Обученные стороны LLC отказываются от любой подразумеваемой ответственности за ущерб, возникший в результате предоставления Ресурсов в соответствии с настоящим Пользовательским соглашением, включая, помимо прочего, ошибки, упущения, прерывания, задержки, злонамеренное поведение, ошибки, заявления или другие дефекты, возникшие в результате непредоставление Ресурсов, вызванное действием или бездействием, или любым другим возникшим ущербом.

Ограничение ответственности

В связи с Ограничением гарантий, как описано выше, вы прямо понимаете и соглашаетесь с тем, что ваше потенциальное возмещение по любым претензиям к зарегистрированным сторонам LLC, возникающим в связи с Ресурсами или настоящим Пользовательским соглашением, ограничивается суммой, которую вы заплатили, если любой, для использования продуктов и / или услуг. Стороны enLearned LLC не несут ответственности за любые прямые, косвенные, случайные, косвенные или примерные убытки или ущерб, которые могут быть понесены вами в результате использования Ресурсов или в результате любых изменений, потери или повреждения данных, отмены. , потеря доступа или простои.

Авторские права, товарные знаки и лицензия

При условии соблюдения вами настоящего Пользовательского соглашения, зарегистрированные стороны LLC предоставляют вам неисключительную, не подлежащую сублицензированию, отзывную, как указано в настоящем Пользовательском соглашении, непередаваемую лицензию на доступ к веб-сайтам Академии лодочника и на использование Ресурсов. Ресурсы, включая любую часть веб-сайтов Boater’s Academy, не могут воспроизводиться, дублироваться, копироваться, изменяться, продаваться, перепродаваться, распространяться, передаваться или иным образом использоваться в каких-либо коммерческих целях без предварительного письменного согласия зарегистрированных сторон LLC.Все права, прямо не предоставленные в данном Пользовательском соглашении, сохраняются за зарегистрированными сторонами LLC. Без ограничений, настоящее Пользовательское соглашение не предоставляет вам никаких прав на интеллектуальную собственность зарегистрированных Сторон LLC или любой другой стороны, за исключением случаев, прямо указанных в настоящем Пользовательском соглашении. Лицензия, предоставленная в этом разделе, предоставляется при условии соблюдения вами настоящего Пользовательского соглашения. Ваши права по этому разделу будут немедленно прекращены, если вы нарушите, фактически или потенциально, по единоличному мнению зарегистрированных Сторон LLC, любое положение настоящего Пользовательского соглашения.

Прекращение использования

Вы соглашаетесь с тем, что мы можем по нашему собственному усмотрению приостановить или прекратить ваш доступ ко всем или части нашего веб-сайта и Ресурсов с уведомлением или без него и по любой причине, включая, помимо прочего, нарушение настоящего Пользовательского соглашения. Любая предполагаемая незаконная, мошенническая или оскорбительная деятельность может быть основанием для прекращения ваших отношений с Boater’s Academy и может быть передана в соответствующие правоохранительные органы. После приостановки или прекращения ваше право на использование ресурсов, которые мы предоставляем, немедленно прекращается, и мы оставляем за собой право удалить или удалить любую информацию, которая может быть у вас в файле, включая любую учетную запись или информацию для входа в систему.

Политика конфиденциальности

Используя или получая доступ к веб-сайтам Boater Academy и Ресурсам, вы заявляете и гарантируете, что вы прочитали и поняли Политику конфиденциальности, которая включена посредством ссылки в настоящее Пользовательское соглашение, и соглашаетесь соблюдать ее условия. Политика конфиденциальности доступна по адресу http://boatersacademy.com/index#privacy.

Разрешение споров, применимое право, гонорары адвокатов

Настоящее Пользовательское соглашение регулируется и толкуется в соответствии с законами Содружества Вирджиния без учета его принципов коллизионного права.

Любые претензии, действия, требования, причины исков и другие судебные разбирательства («Претензии» или «Претензии») с участием вас и любой из зарегистрированных Сторон LLC, вытекающие из Ресурсов или настоящего Пользовательского соглашения или связанные с ними, должны рассматриваться в суд или суды компетентной юрисдикции в Вирджиния-Бич, штат Вирджиния. Настоящим вы соглашаетесь на личную юрисдикцию таких судов и отказываетесь от возражений против юрисдикции, места проведения или неудобного форума в отношении таких судов.

Вы соглашаетесь с тем, что любые претензии, которые вы предъявляете к любой из зарегистрированных сторон LLC, будут рассматриваться только в вашем личном качестве, а не в качестве истца или члена группы в любом предполагаемом групповом или представительском разбирательстве.

Если какая-либо из зарегистрированных Сторон LLC инициирует Претензию против вас, вытекающую из Ресурсов или настоящего Пользовательского соглашения или связанных с ними, заинтересованные Стороны LLC будут иметь право взыскать с вас свои разумные расходы и гонорары адвокатам, понесенные в результате такой Претензии. . Если вы инициируете Претензию против любой из Сторон LLC с обучением, вытекающую из Ресурсов или настоящего Пользовательского соглашения или относящиеся к ним, и любая из Сторон LLC с обучением превалирует над такой Претензией, Стороны с подтвержденным LLC будут иметь право взыскать с вас свои разумные расходы. и гонорары адвокатам, понесенные в результате такой Претензии.

ПОЛИТИКА ВОЗВРАТА

Возврат

будет осуществлен только в том случае, если вы не можете получить доступ к Ресурсам не по своей вине (например, из-за сбоя или другой неработоспособности веб-сайтов Boater’s Academy) в течение сорока восьми (48) часов. начиная с момента регистрации и оплаты доступа к Ресурсам. После получения Сертификата о прохождении курса возврат средств не производится.

КОНТАКТНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии по поводу данного Пользовательского соглашения, вы можете связаться с нами по телефону:

Академия лодочника
П.О. Box 5143
Вирджиния-Бич, VA 23471
[email protected]

Основы обработки сигналов для инженеров по звуку и вибрации

Предисловие.

1. Введение в обработку сигналов.

1.1 Описание физических данных (сигналов).

1.2 Классификация данных.

ЧАСТЬ I: ДЕТЕРМИНИСТИЧЕСКИЕ СИГНАЛЫ.

2. Классификация детерминированных данных.

2.1 Периодические сигналы.

2.2 Почти периодические сигналы.

2.3 Переходные сигналы.

2.4 Краткое изложение и заключительные замечания.

2.5 Примеры MATLAB.

3. Ряд Фурье.

3.1 Периодические сигналы и ряды Фурье.

3.2 Дельта-функция.

3.3 Ряды Фурье и дельта-функция.

3.4 Комплексная форма ряда Фурье.

3.5 Спектры.

3.6 Некоторые вычислительные соображения.

3.7 Краткое резюме.

3.8 Примеры MATLAB.

4. Интегралы Фурье (преобразование Фурье) и линейные системы с непрерывным временем.

4.1 Интеграл Фурье.

4.2 Энергетические спектры.

4.3 Некоторые примеры преобразований Фурье.

4.4 Свойства преобразований Фурье.

4.5 Важность фазы.

4.6 Отголоски.

4.7 Линейные инвариантные во времени системы с непрерывным временем и свертка.

4.8 Групповая задержка (дисперсия).

4.9 Системы с минимальной и неминимальной фазой.

4.10 Преобразование Гильберта.

4.11 Эффект усечения данных (управление окнами).

4.12 Краткое резюме.

4.13 Примеры MATLAB.

5. Временная выборка и наложение.

5.1 Преобразование Фурье идеального дискретизированного сигнала.

5.2 Фильтры наложения и сглаживания.

5.3 Аналого-цифровое преобразование и динамический диапазон.

5.4 Некоторые другие аспекты сбора сигналов.

5.5 Теорема выборки Шеннона (реконструкция сигнала).

5.6 Краткое резюме.

5.7 Примеры MATLAB.

6. Дискретное преобразование Фурье.

6.1 Последовательности и линейные фильтры.

6.2. Представление дискретных систем и сигналов в частотной области.

6.3 Дискретное преобразование Фурье.

6.4 Свойства ДПФ.

6.5 Свертка периодических последовательностей.

6.6 Быстрое преобразование Фурье.

6.7 Краткое резюме.

6.8 Примеры MATLAB.

ЧАСТЬ II: ВВЕДЕНИЕ В СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ.

7. Случайные процессы.

7.1 Основная теория вероятностей.

7.2 Случайные величины и распределения вероятностей.

7.3 Ожидания функций случайной величины.

7.4 Краткое резюме.

7,5 Примеры MATLAB.

8. Случайные процессы; Корреляционные функции и спектры.

8.1 Распределение вероятностей, связанное со случайным процессом.

8.2 Моменты случайного процесса.

8.3 Стационарность.

8.4 Вторые моменты случайного процесса; Ковариация.

(Корреляция) Функции.

8.5 Эргодичность и средние по времени.

8.6 примеров.

8.7 Спектр.

8.8 Краткое резюме.

8.9 Примеры MATLAB.

9. Реакция линейной системы на случайные входные данные: идентификация системы.

9.1 Системы с одним входом и одним выходом.

9.2 Функция обычной когерентности.

9.3 Идентификация системы.

9.4 Краткое резюме.

9.5 Примеры MATLAB.

10. Методы оценки и статистические соображения.

10.1 Ошибки и точность оценщика.

10.2 Среднее значение и среднеквадратическое значение.

10.3 Корреляционные и ковариационные функции.

10.4 Функция спектральной плотности мощности.

10.5 Функция кросс-спектральной плотности.

10.6 Функция когерентности.

10.7 Функция частотной характеристики.

10.8 Краткое резюме.

10.9 Примеры MATLAB.

11. Системы с множественным входом / ответом.

11.1 Описание систем с множеством входов и множеством выходов (MIMO).

11.2 Остаточные случайные величины, функции частичной и множественной когерентности.

11.3 Анализ главных компонентов.

Приложения.

Список литературы.

Индекс.

Руководство для начинающих по цифровой обработке сигналов (DSP) | Дизайн-центр

Что такое DSP?

Цифровые сигнальные процессоры (DSP)

принимают реальные сигналы, такие как голос, аудио, видео, температура, давление или положение, которые были оцифрованы, а затем математически обрабатывают их.DSP разработан для очень быстрого выполнения математических функций, таких как «сложение», «вычитание», «умножение» и «деление».

Сигналы необходимо обрабатывать, чтобы содержащуюся в них информацию можно было отображать, анализировать или преобразовывать в другой тип сигнала, который может быть полезен. В реальном мире аналоговые продукты обнаруживают такие сигналы, как звук, свет, температура или давление, и манипулируют ими. Преобразователи, такие как аналого-цифровой преобразователь, затем принимают реальный сигнал и преобразуют его в цифровой формат единиц и нулей.Отсюда DSP берет на себя цифровую информацию и обрабатывает ее. Затем он возвращает оцифрованную информацию для использования в реальном мире. Это делается одним из двух способов: в цифровом или аналоговом формате с помощью цифро-аналогового преобразователя. Все это происходит на очень высоких скоростях.

Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, на схеме ниже показано, как DSP используется в аудиоплеере MP3. Во время фазы записи аналоговый звук вводится через ресивер или другой источник.Этот аналоговый сигнал затем преобразуется в цифровой сигнал аналого-цифровым преобразователем и передается на DSP. DSP выполняет кодирование MP3 и сохраняет файл в памяти. Во время фазы воспроизведения файл берется из памяти, декодируется DSP, а затем преобразуется обратно в аналоговый сигнал через цифро-аналоговый преобразователь, чтобы его можно было выводить через акустическую систему. В более сложном примере DSP будет выполнять другие функции, такие как регулировка громкости, эквализация и пользовательский интерфейс.

Информация DSP может использоваться компьютером для управления такими вещами, как безопасность, телефон, системы домашнего кинотеатра и сжатие видео. Сигналы могут быть сжаты, чтобы их можно было быстро и более эффективно передавать из одного места в другое (например, телеконференции могут передавать речь и видео по телефонным линиям). Сигналы также могут быть усилены или обработаны для улучшения их качества или предоставления информации, не воспринимаемой людьми (например, эхоподавление для сотовых телефонов или компьютерные медицинские изображения).Хотя реальные сигналы можно обрабатывать в их аналоговой форме, цифровая обработка сигналов обеспечивает такие преимущества, как высокая скорость и точность.

Благодаря тому, что DSP является программируемым, он может использоваться в самых разных приложениях. Вы можете создать собственное программное обеспечение или использовать программное обеспечение, предоставленное ADI и ее третьими сторонами, для разработки решения DSP для приложения.

No related posts.

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

ООО "СКРТ-Урал" © 2005-2019