Upload
duonglien
View
232
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
1. Raportul Stiintific si Tehnic (RST) in extenso
PNCDI 2
Programul 4 – Parteneriate in domenii prioritare
“PLATFORMA E-HEALTH PENTRU MONITORIZARE, LOCALIZARE SI
PROCESARE IN TIMP REAL DESTINATA PACIENTILOR INREGISTRATI CU RISC
CARDIOVASCULAR – ERISC”
Etapa II:
" Studiu privind stabilirea soluţiilor generale pentru sistemul de
monitorizare ECG la distanta;”
Termen de predare: 15.12.2009
Decembrie 2009
E-RISC Etapa - 2
Pag. 2
CUPRINS
I. OBIECTIVE GENERALE .............................................................................................. 3
II. OBIECTIVELE ETAPEI DE EXECUTIE ................................................................... 4
III. REZUMATUL ETAPEI ............................................................................................... 5
IV. RAPORTUL TEHNICO - STIINTIFIC ......................................................................... 6
1. Studiu privind stabilirea soluţiilor generale pentru sistemul de monitorizare ECG
la distanta; Studiul general elemente software; Structuri optime de comunicatii;
1.1. Subsisteme ERisc.......................................................................................6
1.2. SPD – subsistemul de prelucrare la distanta ; serverul decizional si
automatizarea monitorizarii..................................................................................11
2. Server prelucrare ECG.........................................................................................17
2.1. Metode de prelucrare în domeniul timp .......................................................17
2.2. Metode de prelucrare comutativă în domeniul frecvenţă............................21
2.3. Metode de analiză armonică necomutativă timp-frecvenţă .........................33
3. Server comunicatii si autentificare…………………………………………………..55
4. Server de localizare duala GPS/GSM.................................................................58
5. Studiu interfete emisie-receptie...........................................................................68
6. Studiu interfete de comunicatie...........................................................................73
V. ANEXE ...................................................................................................................... 76
VI. CONCLUZII...............................................................................................................80
VII. BIBLIOGRAFIE ....................................................................................................... 81
E-RISC Etapa - 2
Pag. 3
I. OBIECTIVE GENERALE
Obiectivul proiectului consta in dezvoltarea unor cercetari privind obtinerea unei
solutii de monitorizare on-line pentru pacientii tratati in ambulatoriu prin preluarea
comoda de la pacient printr-un dispozitiv purtabil, transmiterea GSM/GPRS la
dispecerat, prelucrarea computerizata a semnalelor ECG si monitorizarea continua sau
periodica a valorilor predefinite pentru fiecare pacient in parte.
In cazul aparitiei unor „elemente critice predefinite” serverul specializat notifica
dispeceratul despre eveniment si comunica si pozitia geografica a pacientului (printr-o
dubla tehnologie: GPS si GSM) pentru a putea fi „recuperat” de ambulanta usor.
Obiectivul implica rezolvarea urmatoarelor aspecte in realizarea sistemului
informatic purtabil de tip e-health:
- evaluarea informatiilor transmise de complexul de senzori si elaborarea unei
proceduri de validare de la distanta a pozitiei senzorilor ECG, a datelor analizate
si a pragurilor de alarmare, determinarea tipurilor de senzori auxiliari si evaluarea
interdependentelor.
- filtrare digitala autoadaptiva multidimensionala a semnalului ECG in corelatie cu
informatiile transmise de accelerometrele XYZ.
- analiza si prelucrarea in timp real a semnalului ECG prin metode de analiza in
domeniul timp, in domeniul frecventa si timp-frecventa – analiza Wavelet 3D a
seriei RR a semnalului ECG;
- diagnoza automata a statusului medical in doua etape prin folosirea unei matrici
decizionale in cadrul subsistemului software de monitorizare a pacientului.
- stabilirea schemei generale a sistemului informatic, proiectarea componentelor,
asamblarea acestora si testarea in conditii reale de lucru a modelului
experimental.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 4
II. OBIECTIVELE ETAPEI DE EXECUTIE
1. Studiu privind stabilirea soluţiilor generale pentru sistemul de monitorizare ECG
la distanta; Studiul general elemente software; Structuri optime de comunicatii; -
Coordonator (Wing - CO)
2. Studiu automatizarea monitorizarii - Partener 3 (IPA)
3. Studiu interfete emisie-receptie - Partener 3 (INOE)
4. Studiu interfete de comunicatie - Partener 4 (IOEL)
E-RISC Etapa - 2
Pag. 5
III. REZUMATUL ETAPEI
1. Detalierea „Subsistemului de prelucrare la distanta” - SPD.
Sunt detaliate schemele bloc cat si functionalitatea SPD, in contextul intregului
sistem Erisc dar si separat. Sunt explicitate in acest sens o parte din serverele
participante. Deasemenea este studiata, prin intermediul serverului decizional,
automatizarea monitorizarii.
2. Serverul de prelucrare ECG
Este analizat serverul care realizeaza prelucrarea efectiva a semnalului util ECG.
Functionalitatea acestui server se bazeaza pe algoritmii care trebuie
implementati. Acesti algoritmi vor urmari 3 metode de prelucrare ale semnalului
ECG util: in timp, in frecventa si timp-frecventa. Fiecare din aceasta metoda de
prelucrare este necesara pentru:
- Relevarea diverselor substraturi fiziologice aflate in spatele semnalului ECG.
- Gasirea limitelor de aplicare a diverselor instrumente matematice asupra
semnalului util;
- Identificarea din semnal a artefactelor pentru validarea acestora prin
compararea, prin intermediul „serverului decizional” cu semnalele date de
„serverul pentru detectie artefacte”;
3. Serverul de comunicatii, autentificare si localizare.
Este analizat serverul ce realizeaza filtrarea comunicatiilor, autentificarea
terminalelor si localizarea prin detectia duala GSM/GPS. Se urmareste gradul de
acoperire la nivel national a semnalului GSM cat si modalitatea prin care se
realizeaza detectia folosind triangulizarea in situatii normale si limita.
4. Studiu echipamente de comunicatii medicale
Echipamentele de comunicatii radio acopera doua segmente (SP-ST si ST-CT)
Alegerea solutiei pentru terminalele radio GSM si a microterminalelor radio 402-
406Mhz pentru biotelemetrie.
5. Studiu solutii de comunicatii optice securizate si control acces personal medical
la resurselor sistemului. Introducerea sistemelor optoelectronice OCDMA si
phased secured.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 6
IV. RAPORTUL TEHNICO - STIINTIFIC
1. Studiu privind stabilirea soluţiilor generale pentru sistemul de monitorizare
ECG la distanta; Studiul general elemente software; Structuri optime de
comunicatii; Studiu automatizare monitorizarie;
1.1. Subsisteme ERisc
Pe baza studiilor efectuate in etapa 1 a proiectului unde s-a realizat un “Studiu
privind structura generala a sistemului e-health de monitorizare ECG” putem
sintetiza si actualiza functie de ultimile noutati aparute din februarie 2009, structura
generala a sistemului.
Astfel, rezultatele etapei I ne ingaduie sa privim sistemul Erisc pe 3 nivele de
profunzime:
Nivelul 1 – Sistem purtabil – subsisteme
Nivelul 2- Subsistem de prelucrare la distanta, care este si scopul acestui capitol.
Nivel 3 - Elemente componente “subsistem de prelucrare la distanta”
Sistemul purtabil Erisc contine:
o SP – subsistem purtabil – cel aflat la pacient si este format din toate
modulele care sunt dispuse pe banda elastica sau tricoul suport.;
o ST – subsistem telecomunicatii – este un releu care asigura transferul
informatiilor dintre SP catre reteau publica la care este conectat
spitalul;
o SPD – subsistem de prelucrare la distanta
o ST – subsistem telecomunicatii – este un releu care asigura trensferul informatiilor dintre SP catre reteau publica la care este conectat spitalul;
o CR este acronimul pentru infrastructura operatorului de servicii universale incluzand telefonia mobila;
E-RISC Etapa - 2
Pag. 7
o SP -ST segmentul dintre subsistemul purtabil si subsistemul telecomunicatii;
Subsistemul Purtabil
Subsistemul Purtabil (wearable) – fig. 1. , este compus din urmatoarele module:
A) modul expandabil de senzori EKG (2-12 senzorii);
B) modul de senzori auxiliari (accelerometru 3 axe, temperatura);
C) modul de suport energetic;
D) modul amplificare si conversie A/D si filtrare analogica;
E) modul de comunicatii radio personale integrat;
F) modul de localizare duala GSM/GPS
Fig. 1. Schema bloc subsistem purtabil – SP
E-RISC Etapa - 2
Pag. 8
Se urmareste realizarea unui modul de maxim 18 g si cu un consum de
maximum 12 mA. Autonomia de minim 24 h pentru sistemul purtabil este unul din
caracteristicele determinante ale solutiei tehnice si la nivelul de dezvoltarea a solutiei nu
poate fi modificat sau depasit.
O alta caracteristica nealterabila la acest moment este greutatea maxima a
intregului sistem purtabil – 150g cu dimensiuni maxime L=100 mm x I=50 mm x G=20
mm.
Dupa studiile efectuate in prima etapa predata, testele viitoare vor viza in
special urmatoarele variante:
a) Senzori – vor fi folositi in prima faza doua tipuri de senzori :
- patch cu fixare adeziv pe piele si conductori semi-integrati cu conector SMA in
banda elastica;
- textil (polypyrol- produsi de Textronix) si conductori total integrati in banda
elastica (conductive epoxi neblindati- fara ecranaj sau fir metalic ecranat integrat si
conector SMA.)
b) modulul de suport energetic reprezinta o baterie, de obicei din Li-Po, care
are o tensiune variablia intre 3-7 V. Acesta baterie poate avea incorporat un dispozitiv
care sa asigure o tensiune stabila de 5V.
Datele tehnice pentru acumulatori Li-PO sunt urmatoarele:
Lithium Polymer Cell Specification Tensiune nominala 3.7V Capacitate nominala 1300mAh Metoda incarcare Constant Current (CC) / Constant Voltage (CV) Curent Max 550mA Tensiune MAX 4.2V Plaja temp. incarcatura 0ºC to +45ºC Plaja temp. Descarcare -20ºC to +60ºC Utilizare 500 cicluri
E-RISC Etapa - 2
Pag. 9
c) Modulul de amplificare si conversie si filtrare semnale biologice sunt
aduce semnalele in gama necesara pentru a fi convertite in formal digital.
d) modulul de comunicatii radio – este reprezentat prin releul integrat in
subsistemul purtabil, care asigura transmiterea informatiilor catre reteaua publica
ajungand apoi la sital. Se intrevad doua solutii de telecomunicare: telefon mobil
comercial de tip PPC-Portable PC, sau terminal mobil dedicat.
e) subsistemul de telecomunicatii
Subsistemul de telecomunicatii este echipamentul electronic care permite
comunicatiile dintre sistemul purtabil si serverul aflat la spital, prin intermediul retelei
publice de date (GSM/GPRS/3G). Existenta lui este necesara pentru ca integrarea unui
terminal GPRS direct pe client avea foarte multe dezavantaje (greutate, radiatii, volum).
N
Nr.
Crt.
Denumire
Curent
tipic la 5V
(mA)
Raza de
actiune
(m)
Obs.
3
1
Bluetooth class 3
(2,4Ghz) 5-56 10-100
Optimizat pentru P2P class 3 -
1mW
4
2
MICS ( 402–405 MHz)
(Medical Implant
Communications
Service)
0.01 2-3.5 Recomandata pentru sisteme
purtabile/implantabile
In momentul actual, doar Bluetooth si MICS constituie cu adevarat solutii
practice, asupra carora ne-am oprit, oferind posibilitatea de a utiliza chip-uri comerciale
cu preturi competitive.
Pentru alte solutii de tip WMTS(608-614Mhz) - Wireless Medical Telemetry Service -
sunt necesare echipamente care sunt scumpe raportat la bugetul proiectului nostru.
Doar un kit de dezvoltare produs de Raytheon costa peste 12.000 USD.
UWB (Ultra Wide Band)– este o noutate, sistemele de banda larga sunt foarte
« proaspete » si din acesta cauza nu exista solutii ieftine, sunt insa extrem de
E-RISC Etapa - 2
Pag. 10
importante pentru dezvoltarea ulterioara a domeniului, pentru ca sunt extrem de
rezistente la perturbatii si permit coexistenta unui numar mare de echipamente de acest
tip (tipic pentru un spital) fara sa apara interferente.
In concluzie MICS ramane un candidat serios pentru solutia Erisc.
Pentru acest tip de subsistem, elementul esential este sensibilitatea modulului
GSM/GPRS, pentru ca fara semnalul GSM/GPRS este imposibil de indeplinit rolul
principal – transmisia permanenta a datelor EKG catre server-ul spitalului.
Cele doua solutii prevazute penru modulul de telecomunicatii sunt: telefon mobil
comercial de tip PPC-Portable PC, sau terminal mobil dedicat.
Telefonul mobil comercial va trebui sa indeplineasca anumite caracteristici
hardware si software. Aplicatia software folosita pentru analiza datelor va trebui sa
asigure urmatoarele posibilitati:
o Transferul automat Bluetooth-GPRS a datelor venite de la SP;
o Arhivarea locala a datelor in cazul in care nu exista acoperire GPRS
(optional);
o Transmisia automata a coordonatelor GPS si LBS (Location Base Services)
catre server.
o Vizualizare EKG – pentru validarea pozitiei senzorilor (optional);
Terminalul mobil dedicat permite comunicatii radio locale in standardul ZigBee,
care gestioneaza mult mai bine resursele energetice, permitand cresterea autonomiei
subsistemului purtabil (SP) cu 50% sau reducerea greutatii si dimensiunilor
acumulatorului cu 15%.
Folosirea MICS asigura in plus si un grad mai mare de securitate pe segmentul
SP-ST, fiind mult mai putin utilizat decat bluetooth.
Modulul de comunicatii GSM/GPRS asigura comunicatia la serverul din sectia de
cardiologie.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 11
In sistemul central de monitorizare si management de la spital va fi integrat un
modul de comunicatii GSM/GPRS/CDMA, care va prelua datele dela reteaua publica de
telecomunicatie, in vederea stocarii si analizarii lor.
1.2. Subsistemul de prelucrare la distanta - SPD
Tinand cont de complexitatea subsistemului de prelucrare la distanta, este
nevoie de o structura versatila capabila sa faca unui aflux mare de date.
Vom prezenta in continuare SPD, pentru intelegerea functionalitatii sale, din
mai multe perspective.
Structura optima de comunicatie in contextul intregului sistem ERISC este
urmatoarea:
Schema functionala generala
FirewallCititor
Optobiometric
Retea Optica
Statie calcul
Statie calcul
Cititor Optobiometric
SERVER
COMUNICATII SI
AUTENTIFICARE
SUBSISTEM PRELUCARE
EVENIMENTE
Router
Operator GSM
SPPacient
ST
FACTOR MEDICAL
DECIZIONAL
SUBSISTEM DE PRELUCRARE
LA DISTANTA
Fig. 2 Sistem E-Risc si locul subsistemului de prelucrare la distanta
E-RISC Etapa - 2
Pag. 12
- Server comunicatii si autentificare componenta activa a retelei informatice
care ofera serviciul de protejare a intregului sistem informatic;
- Subsistem prelucrare evenimente: sistemul existent in spital care
prelucreaza datele primite de la subsistemul purtabil al pacientului sub
tratament ambulatoriu.
- Factor decizional - Personal medical specializat: factorul de decizie, de
validare si discriminare a principalelor evenimente transmise de subsistemul
aflat la pacient. In principiu acest echipament va fi format din:
Sisteme de calcul aflate in diferite locatii ale unitatii unde se face
monitorizarea;
Sisteme de logare
Sisteme de control acces biometrice
Schema bloc functionala a sistemului de prelucrare la distanta
Pentru a oferi o perspectiva simplista bloc a subsistemului de prelucrare la
distanta. Se remarca central switch-ul cu management layer 3, prin intermediul caruia
se realizeaza coeziunea informatica a tuturor componentelor subsistemului.
Fig. 3 Schema bloc subsistem de prelucrare la distanta
Subsistem
prelucrare
evenimente
Server
Comunicatii si
autentificare
GPRS
/3G
internet
ttt
Factorul
decizional:
Personal medical
specializat
Switch
management
1Gb - FO
E-RISC Etapa - 2
Pag. 13
Switch management layer3 – reprezinta modalitatea prin care datele vor
circula in interiorul subsistemului de prelucrare la distanta. Acest echipament, in
urma testelor facute, va trebui sa indeplineasca urmatoarele principii:
Viteza mare de transfer : 1Gb pe port
Versatilitate in programare: management layer 3
Imunitate la influente electromagnetice: transmisie pe fibra
optica.
Pentru a intruni aceste conditii am folosit un echipament de forma:
Switch D-Link DXS-3326 GSR (vezi Anexa)
Schema functionala “Subsistem prelucrare evenimente” -
automatizarea monitorizarii
Urmatoarea schema functionala (fig. 4) reprezinta “subsistemul de prelucrare
evenimente”. Prin modul acestuia de actiune se creaza premiza privind automatizarea
monitorizarii (AM).
Prin automatizarea monitorizarii vom intelege crearea unui sistem care va putea:
1. Sa diferentieze datele de intrare primite functie de tipul acestora:
a. Semnal util ECG;
b. Semnale auxiliare (accelerometru 3D, temperatura, localizarea);
c. Date privind istoricul pacientului (anamneza) sau istoricul
evenimentelor;
2. Sa prelucreze datele de intrare utile
3. Sa sintetizeze informatiile diferentiate si prelucrate prin ordonarea acestora
4. Sa filtreze informatia utila
5. Sa ierarhizeze indicii filtrati
6. Sa salveze evenimentele
7. Sa ia hotarari printr-o matrice decizionala asupra unui incident daca este
valid pentru transmitere catre “Factorul decizional”
E-RISC Etapa - 2
Pag. 14
In final automatizarea va inregistra si va salva toate evenimentele in desfasurare,
fiind aduse la cunostiinta “Factorului decizional” doar acele evenimente care depasesc
un indice de risc stabilit prin program.
Toate aceste deziderate se vor putea atinge prin colaborarea intre serverul
decizional si celelalte servere virtuale.
Fig. 4. Schema bloc a “subsistemului de prelucrare evenimente”
Schema logica de circulare a informatiei in cadrul “subsistemului de prelucrare
evenimente” este una de principiu in acest moment. Notiunea de server in aceasta
schema este aceea de unitate de prelucrare virtuala capabila de a duce la capat sarcini
impuse. Unitatea de calcul fizica capabila sa duca la capat acest deziderat poate sa
contina unu sau mai multe servere virtuale. Deoarece in aceasta faza evaluam
algoritmii de calcul necesari acestor servere, iar aceasta sarcina se va termina in etapa
3, decizia privind numarul de servere fizice va fi luata la finalul etapei 3. Aceasta
Server
localizare
duala
GPS/GSM
Server decizional
Server
stocare
evenimente
OUTPUT
Server prelucrare
si analiza semnal
ECG
Server
detectie
artefacte
INPUT 2
INPUT 1
Server
Anamneza
Pacienti
INPUT 3
INPUT 4
E-RISC Etapa - 2
Pag. 15
evaluare necesita puterea de calcul necesara intregului sistem Erisc pentru
monitorizarea simultana a cel putin 10 pacienti.
INPUT 1 - intrare informatizata a semnalului util ECG catre serverul de prelucrare
si analiza ECG
INPUT 2 - intrare informatizata a semnalului de localizare duala GSM/GPS, cu
ajutorul datelor provenite de la subsistemul purtabil;
INPUT 3 - intrare informatizata a semnalului provenit din subsistemul purtabil -
modul de senzori auxiliari (accelerometru 3 axe, temperatura);
INPUT 4 - intrare informatizata a datelor anamneza pacienti
OUTPUT – iesirea informatizata catre factorul de deciziee medical, care este
reprezentat, asa cum arata figura 2 de statii de lucru dispuse in mai multe locatii.
o Serverul virtual Decizional
Este serverul ce asigura efectiv automatizarea sistemului ERISC pentru
sustinerea deciziei medicale; acesta va primi informatiile de la celelalte severe, le va
ordona, filtra, le va salva si va lua decizia de a transmite sau nu informatia mai
departe.
Se foloseste o matrice decizionala in cadrul subsistemului software de monitorizare
a pacientului.
Acest sistem automat este necesar pentru a castiga timp in luarea deciziei privind
urgenta situatiei aparute, cunoscand urgenta pe care astfel de situatii cardiologice o
reclama.
Matricea decizionala va fi una multidimensionala si va avea la baza urmatoarele
variabile:
- prelucrarea in timp, frecventa si timp-frecventa a semnalului ECG
- discriminarea artefactelor functie de serverul detectie artefacte;
- pattern-uri tinand cont de istoricul bolii – server anamneza pacenti
comparatii cu o baza de date continand artefacte
E-RISC Etapa - 2
Pag. 16
comparatii cu o baza de date continand semnale ce corespund unor
afectiuni cardiovasculare
Se va putea astfel genera:
- Discriminarea problemelor false de cele reale.
- Discriminarea afectiunilor curente pe baza unui scor care sa indice riscul de
accident cardiovascular.
o Server virtual stocare evenimente
Este serverul in care se vor salva toate evenimentele rezultate.
Acest server va stoca orice eveniment: eveniment comun, eveniment
exceptional. Se doreste astfel de inregistrare pentru a avea un feedback cat mai amplu
si complex despre istoria tratarii pacientului in ambulatoriu.
o Server virtual anamneza pacienti
In vederea stabilirii matricei decizionale, acest server contine istoricul bolii
fiecarui pacient;
o Server virtual detectie artefacte
Deoarece detectia artefactelor reprezinta un element critic al acestui
proiect, discriminarea semnalului util de artefactele inerente din sistemul purtabil
Erisc este un server interpus serverului de prelucrare ECG. Acest server
primeste constant semnale de la accelerometru 3D si microfon;
o Server virtual de localizare duala GPS/GSM
Acest tip de server va efectua localizarea pacientului concomitent duala
GPS/GSM pentru a realiza continuitatea localizarii pacientului.
o Server virtual prelucrare profunda ECG
Este serverul care realizeaza prelucrarea efectiva a semnalului util.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 17
Deoarece, dupa cum s-a vazut in etapa 1, sunt 2 variante de prelucrare : on-
line si off-line, va fi necesar fie ca serverul sa fie compus din 2 sisteme
specializate:
- server specializat pentru prelucrare on-line
- server specializat pentru prelucrare off-line
Tipurile de prelucrare folosite functie de instrumentul matematic foloseste
urmatoarele metode:
metode de prelucrare în domeniul timp;
metode de prelucrare comutativă - în domeniul frecvenţă;
metode de prelucrare necomutativă – în domeniul timp-frecvenţă.
Daca in prima etapa s-au facut referiri generale ale sistemului informatic
folosit, in continuare vom detalia functionarea catorva servere, a caror
functionare este crtica pentru realizarea sistemului Erisc.
2. Server prelucrare ECG
Functionalitatea acestui server virtual se bazeaza pe algoritmii care trebuie
implementati. Acesti algoritmi vor urmari 3 metode de prelucrare ale semnalului
ECG util: in timp, in frecventa si timp-frecventa. Fiecare din aceasta metoda de
prelucrare este necesara pentru:
- Relevarea diverselor substraturi fiziologice aflate in spatele semnalului util.
- Gasirea limitelor de aplicare a diverselor instrumente matematice asupra
semnalului util; spre exemplu trebuie cunoscut daca semnalul respectiv
respecta criterii de stationaritate;
- Identificarea din semnalul util a artefactelor pentru validarea acestora prin
compararea, prin intermediul „serverului decizional” cu semnalele date de
„serverul pentru detectie artefacte”
E-RISC Etapa - 2
Pag. 18
2.1. Metode de prelucrare în domeniul timp
Aceste metode se referă în principal la detecţia undelor, intervalelor şi
segmentelor perioadei cardiace:
unde (deflexiuni): P, Q, R, S, T, U.
segmente (porţiuni de traseu între două unde succesive): PQ, ST, TP.
intervale (durata de timp dintre două puncte oarecare ale traseului): P-Q, Q-T,
P-J, P-P.
Cunoscand ca semnalul ECG este un semnal cvasi-stationar in continuare vom
identifica locul acestuia in scurta clasificare care urmeaza:
Semnalele, în general pot fi:
→ deterministe;
→ aleatoare.
Semnale aleatoare
Prin mărime aleatoare se înţelege o mărime care poate căpăta o valoare sau alta,
fără să se poată şti dinainte ce valoare va lua, valoarea obţinută fiind rezultatul unui
experiment.
Un proces aleator sau stohastic este definit ca o funcţie aleatoare care poate
îmbrăca în decursul unor experimente realizate în condiţii similare, diferite forme
concrete fără să se cunoască dinainte ce evoluţie se va obţine în urma fiecărui
experiment.
Procesele aleatoare pot fi:
► staţionare: ergotice, neergotice.
► nestaţionare.
Procese aleatoare staţionare
Dacă un proces fizic este apreciat ca proces aleator, proprietăţile fenomenului pot
fi descrise în prima evaluare prin valoarea medie a întregului ansamblu de realizări
obţinute care descriu procesul aleator.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 19
Valoarea medie a procesului aleator la acelaşi moment 1t se obţine prin calcul
simplu, luând valorile momentane ale tuturor realizărilor, se efectuează suma lor şi se
împarte la numărul realizărilor.
O altă mărime ce poate caracteriza într-o prima estimaţie procesul aleator îl
constituie autocorelaţia sau momentul asociat dintre valorile procesului aleator la două
valori de timp diferite. Autocorelaţia se calculează luând media ansamblului de produse
dintre două valori momentane la timpurile 1t si 1t toate realizările având aceeaşi
pondere.
)+t(x )t(xN
1=)t,t(R
)t(xN
1=)t(
1(k)
1(k)
N
1=kN11xx
1(k)
N
1=kN1x
lim
lim
În caz general )t( 1x şi )t,t(R 11xx variază cu timpul instantaneu 1t şi în acest
caz procesul este nestaţionar.
Un caz particular îl constituie procesele la care aceste funcţii nu se schimbă când
1t variază. Astfel de procese se numesc staţionare în sens larg. Pentru această
categorie de procese aleatoare valoarea medie este o constantă xm , iar autocorelaţia
este o funcţie )(Rxx care depinde numai de decalajul .
Procese aleatoare ergodice
În anumite împrejurări este posibil să se descrie proprietăţile unui proces aleator
staţionar şi prin evaluarea valorilor medii şi a momentelor asociate pe o singură
realizare din ansamblul de realizări ale procesului. Valoarea medie şi autocorelaţia pe
realizarea numărului k se determină:
)dt+(tx(t)xT
1=k),(R
(t)dtxT
1=(k)
(k)(k)
T
0T
xx
(k)
T
0T
x
lim
lim
E-RISC Etapa - 2
Pag. 20
Dacă procesul )x( este staţionar şi (k)x şi k)(Rxx , nu diferă prin calcul, asupra
oricărei realizări a ansamblului, procesul aleator se numeşte ergodic. La un proces
ergodic mediile şi momentele asociate temporal pe oricare dintre realizări sunt numeric
egale cu mediile şi momentele asociate determinate în sens stohastic pe ansamblul de
realizări.
Procese nestaţionare
Trăsătura principală a proceselor aleatoare nestaţionare este aceea că momentele
lor statice de diferite ordine depind de timp în general, precum şi de poziţia originii
timpului de la care se măsoară timpul. În consecinţă, caracteristicile statice ale
procesului aleator ce se desfăşoară în timp se schimbă de la un moment la altul. Există
procese aleatoare la care caracteristicile statice se schimbă relativ puţin în timp, astfel
că în anumite intervale de timp, suficient de lungi, procesele pot fi considerate
aproximativ staţionare. Astfel de procese nestaţionare se numesc cvasistaţionare. În
aceste cazuri procesele pot fi analizate pe tranşe consecutive cu metode elaborate
pentru procesele aleatoare staţionare. În cea mai mare parte a cazurilor, procesele
nestaţionare aleatoare ale fenomenelor fizice se clasifică în categorii speciale de
nestaţionaritate, care simplifică obţinerea datelor şi prelucrarea lor ulterioară. O
categorie importantă de procese nestaţionare o formează aceea în care funcţia
aleatoare aferentă se exprima prin produsul: (t)V=x(t)ii
m
=1i
unde (t)i este o funcţie de timp deterministă şi V i sunt mărimi aleatoare staţionare.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 21
2.2. Metode de prelucrare comutativă în domeniul frecvenţă
a) Transformata Fourier discretă
Un instrument matematic important în prelucrarea semnalelor discrete în timp este
transformata Fourier discretă TFD.
Definiţie. Se consideră un semnal periodic nx a cărui perioadă este constituită
dintr-un număr finit, N de eşantioane.
Transformata Fourier discretă a semnalului nx se defineşte prin:
1
0
N
n
nkWnxkXnxTFD
unde: N
πj
eW
2
.
Mărimea W are următoarele proprietăţi:
a) 1NW ; b) 12
N
W ; c) jW
N
4 ; d) jW
N
4
3
;
e) 1KNW ; f) rrKN WW
Transformata inversă este dată de relaţia:
1
0
1 N
k
nkWkXN
nxkXTFDI
Proprietăţile mai importante ale TFD sunt:
a) Linearitatea
Transformata Fourier are proprietatea de liniaritate în sensul că fiind date două
constante a şi b , are loc relaţia:
kbYkaXnbynaxTFD
b) Inversiunea în timp
N-kX-kX-nxTDF
c) Deplasări ciclice în timp şi în frecvenţă
E-RISC Etapa - 2
Pag. 22
Dacă nx este o secvenţă periodică cu kXTDF , atunci secvenţa periodică
rnx are următoarea TFD :
rkWkXn-rxTFD
Secvenţa periodică rnx este obţinută prin rotaţia circulară cu r eşantioane a
secvenţei originale nx .
d) TFD a secvenţei complex conjugate
Dacă se consideră perechea de transformar kXnx
atunci:
kNXkXnxTFD **
e) Convoluţia circulară
Atunci când nx şi nh sunt două secvenţe periodice de perioadă N , atunci
TFD a secvenţei ny , definită ca o convoluţie circulară sau periodică a secvenţelor
nx şi nh , este:
1
0
)()()(N
l
lnhlxny
kXkHkY
f) Corelaţia circulară
Dacă nx şi nh sunt două secvenţe periodice, atunci:
kHkXlhnlxTFDN
l
*)()(1
0
g) Teorema lui Parseval
Dacă:
E-RISC Etapa - 2
Pag. 23
kXnxTFD şi kYnyTFD
atunci:
1
0
1
0
)()(1
)()(N
k
N
n
kYkXN
nynx
1
0
1
0
)()(1
)()(N
n
N
k
kYkXN
nynx
1
0
21
0
2 |)(|1
|)(|N
k
N
n
kXN
nx
h) Teorema eşantionării (Shanonn)
Un semnal continuu cu spectru de frecvenţă limitat la o frecvenţă maxf se poate
reconstitui din eşantioanele sale numai dacă frecvenţa de eşantionare ef este de cel
puţin două ori mai mare decât frecvenţa maximă.
Algoritmi de calcul ai TFD
1. Transformata Fourier rapidă
Calculul direct TFD al unei secvenţe complexe cu N puncte, pornind de la
definiţie, implică aproximativ 2N operaţii, dacă o operaţie este definită ca o adunare şi o
multiplicare complexă. În anul 1965, Cooley şi Tukey au elaborat un algoritm ce a
permis reducerea numărului de operaţii la NN 2log , atunci când N este o putere a lui
2. Între timp s-au mai imaginat mulţi alţi algoritmi, fiecare cu avantajele şi dezavantajele
lor în ceea ce priveşte posibilităţile de programare şi implementare.
Metodele pentru calculul TFD necesitând NN 2log operaţii, au devenit
cunoscute sub numele de algoritmi de transformare Fourier rapidă TFR .
Decimarea în timp (Cooley-Tukey)
Unul din algoritmii de TFR cel mai des utilizat este cunoscut sub numele de
decimare în timp. Decimarea în timp este un termen utilizat în matematică pentru
procesul de reordonare a unei secvenţe, în conformitate cu o anumită regulă. Se
presupune că N este o putere a lui doi. Prima treaptă în obţinerea algoritmului de
E-RISC Etapa - 2
Pag. 24
decimare în timp constă în separarea sumei din definiţie în două sume, una pentru
valorile pare ale lui n şi alta pentru valorile sale impare:
12
0
)12(
12
N
0=n
2 )12()2(
N
n
nnk WnxWnxkX
(4.3)
Periodicitatea lui nkW este un element cheie în obţinerea algoritmului TFR , iar
pentru explicitarea perioadei, W se va înlocui cu NW . Se observă în acest sens că:
2/2/
22
2
2
NN
jN
j
N WeeW
Având în vedere aceste considerente, expresia TFD în N puncte a secvenţei
nx se transcrie astfel:
)()()12()2( 21
12
0 2
12
0 2
kXWkXWnxWWnxkX k
N
N
n
nk
N
N
n
k
N
nk
N
(4.4)
unde kX1 şi kX 2 sunt TFD în 2/N puncte ale secvenţelor nxnx 21 (formată
din eşantioane pare) şi 122 nxnx (formată din eşantioane impare).
Deoarece:
)2
()( 11
NkXkX ; )
2()( 22
NkXkX
k
N
Nk
N WW
)
2(
atunci:
)()()
2(
)()()(
21
21
kXWkXN
kX
kXWkXkX
k
N
k
N
pentru 12/,1,0 Nk
E-RISC Etapa - 2
Pag. 25
Presupunând că kX1 şi kX 2 sunt deja cunoscute când 12/,1,0 Nk ,
calculul TFD în N puncte necesită N adunări complexe. Termenul )(W 2
-k
N kX poate fi
determinat o singură dată pentru fiecare k şi folosit în ambele ecuaţii, astfel că vor fi
necesare doar 2/N multiplicări complexe.
O a doua treaptă a algoritmului necesită calculul TFD în 2/N puncte ale lui kX1
şi kX 2 prin combinarea TFD în 4/N puncte. De exemplu, kX1 poate fi aflat prin
combinarea transformărilor Fourier discrete ale secvenţelor de 4/N puncte:
nxnxna 421 şi 14121 nxnxnb
pentru 14/1,0 Nn
Din ecuaţiile precedente, înlocuindu-l pe N cu 4/N , rezultă:
)()()( 2
1 kBWkAkX k
N
)()()4
( 2
1 kBWkAN
kX k
N
pentru 14/1,0 Nk
Transformata 2X se determină în mod similar. Folosind aceleaşi raţionamente,
rezultă că toate valorile lui kX1 se pot calcula cu ajutorul relaţiilor precedente, cu 4/N
adunări complexe şi 4/N multiplicări complexe, dacă kA şi kB sunt deja cunoscute.
Prin urmare, calculul lui kX1 şi kX 2 va necesita N adunări complexe şi 2/N
multiplicări complexe, întocmai ca la prima treaptă. Procesul de reducere continuă până
când se ajunge la o TFD într-un singur punct ce reprezintă de fapt chiar punctul căutat.
Mergând din treaptă în treaptă, numărul TFD care trebuie stabilit se dublează, dar
numărul de puncte per TFD descreşte de două ori. Prin urmare, la fiecare treaptă sunt
necesare N adunări complexe şi 2/N multiplicări complexe. Întrucât N este o putere
a lui doi, rezultă că numărul total de trepte va fi egal cu NN 2log , ceea ce face ca
E-RISC Etapa - 2
Pag. 26
numărul adunărilor complexe să fie egal cu NN 2log , iar cel al multiplicărilor complexe,
cu NN 2log2/ .
Pentru calculul TFR se foloseşte un procedeu cunoscut sub denumirea ordinea
inversă a biţilor, deoarece această ordine poate fi obţinută prin reprezentarea binară a
valorilor zecimale ale lui n , prin inversarea biţilor şi recalcularea valorilor numerelor
zecimale echivalente. Procedeul permite ordonarea eşantioanelor de intrare pentru
orice valoare a lui N , care este o putere a lui doi, în scopul obţinerii coeficienţilor
Fourier în ordine naturală. Formal, procesul de separare a eşantioanelor din secvenţa
de intrare poate avea loc prin examinarea bitului cel mai nesemnificativ al reprezentării
binare a indicelui n , corespunzător unui anumit eşantion. Dacă bitul cel mai puţin
semnificativ este zero, eşantionul va aparţine grupei eşantioanelor pare şi în consecinţă
va fi plasat în jumătatea de sus a matricei. Când bitul cel mai nesemnificativ al indicelui
este unu, eşantionul se află în jumătatea de jos a matricei. Secvenţele pare şi impare
obţinute se sortează în aceeaşi manieră, examinând cel de al doilea bit mai puţin
semnificativ din reprezentarea binară a indicelui eşantioanelor de date. În acest sens,
controlând în primul rând subsecvenţa eşantioanelor pare din prima separare, dacă se
găseşte că al doilea bit mai puţin semnificativ este zero, eşantionul este considerat ca
aparţinând unei alte subsecvenţe pare şi invers, dacă acest bit este egal cu unu,
eşantionul va aparţine celeilalte subsecvenţe impare. Procesul de separare în alte
subsecvenţe, pare şi impare, continuă în acelaşi mod, prin examinarea celorlalţi biţi din
exprimarea binară a indicelui fiecărui eşantion.
Procedeul de inversare a biţilor este arătat în Tabelul :
E-RISC Etapa - 2
Pag. 27
numărul reprezenta
re binară
reprezentare
binară
cu biţi inversaţi
echivalentul zecimal
al
reprezentării binare
cu biţii inversaţi
0 000 000 0
1 001 100 4
2 010 010 2
3 011 110 6
4 100 001 1
5 101 101 5
6 110 011 3
7 111 111 7
b) Transformata Fourier convenţională
Acest algoritm porneşte de la definiţia transformatei Fourier, pe care o transformă
în sume de produse în sin şi cos, calculând părţile reală şi imaginară separat. Algoritmul
comportă 2N operaţii complexe
.
rkNjrkNNxrkjrkx
rkjrkxjxenxkXnxTFDN
n
nkN
xj
1sin1cos12sin2cos2
sincos10sin0cos01
0
2
unde: N
r
2
Scopul «ferestruirii» este de a limita efectul de leakage (scurgere) dat de
«coaserea» imperfectă la periodizarea la infinit a secvenţei de semnal analizat.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 28
Când selectăm o lungime de N eşantioane, de fapt multiplicăm o lungime infinită
de semnal eşantionat cu o funcţie fereastră în timp, care este diferită de zero în afara
intervalului eşantionat şi unu în interior. Cu alte cuvinte, semnalul este «ferestruit» cu o
fereastră pătrată. Utilizarea diferitelor tipuri de ferestre are drept scop înlăturarea
neajunsurilor introduse de fereastra unitate.
Pătratul transformatei Fourier discrete a ferestrei unitate este dat de relaţia:
2
1
0
/2
2
2
2
1
)/sin(
)sin(1
N
k
NiskeNNs
s
NsW
Exemple de ferestre:
)1(2
1
)1(2
1
1
N
Nn
wn fereastra Parzen
)
1
2cos(1
2
1
N
nwn fereastra Hanning
c) Estimarea puterii spectrale
Dacă considerăm N eşantioane ale funcţiei tc , la intervale egale şi utilizăm TFR
pentru a calcula transformata Fourier discretă:
1
0
/2)()(N
n
NinkenckC , 11,0 Nk
atunci puterea spectrală estimată este definită pentru 12 N frecvenţe:
2
020
1)(0 C
NfPP
2
1
2
2
1 Nkk CC
NfP
E-RISC Etapa - 2
Pag. 29
2
2/22/
1)()( NNc C
NfPfP 12/2,1 NK
2/1,0,2,0 NkN
kfff ckk
unde cf este frecvenţa Nyquist (critică).
TFR nu este singura metodă de estimare a puterii spectrale a unui proces şi nici
cea mai adecvată pentru orice scop. Metoda maximei entropii are la bază transformata
Z . Pentru aceasta considerăm în intervalul Nyquist, cc fff , nu numai frecvenţele
reale ci şi cele complexe. Având în vedere acest lucru, transformăm planul complex, f ,
într-un nou plan, numit planul z (planul transformatei Z ), prin relaţia: ifez 2 , unde
este intervalul de eşantionare în domeniul timp.
Intervalul Nyquist pe axele reale ale planului f se desfăşoară element cu element
pe cercul unitate în planul z complex.
Estimarea puterii spectrale poate fi făcută cu ajutorul relaţiei:
2
11
0
22/
2/
1
1)(
M
k
kk
M
Mk
kk za
a
zb
fP
A doua egalitate aduce un set nou de coeficienţi ka care pot fi determinaţi din kb ,
utilizând faptul că z aparţine cercului unitate.
Estimarea puterii spectrale prin metoda autoregresivă porneşte de la un proces
autoregresiv nx ce poate fi modelat astfel:
n
M
k
knkn vxax
1
unde: M este ordinul modelului, nv reprezintă zgomotul alb iar Mkak ,,2,1 sunt
parametrii modelului.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 30
Pentru un proces AR (autoregresiv) non-staţionar, modelul este o funcţie variabilă
de timp, şi drept urmare, parametrii modelului sunt dependenţi de timp. În acest caz,
parametrii la momentul de timp n sunt indicaţi prin kna . Parametrii AR ai modelului non-
staţionar pot fi determinaţi aplicând procesului nx un filtru adaptiv ( adaptive
prediction-filter).
Estimarea erorii ne , poate fi exprimată prin:
kn
M
k
knnn xaxe
1
Termenul de însumare, dat de kn
M
k
knn xay
1
este o estimare AR a semnalului
nx dacă semnalul eroare ne este zgomot alb.
Odată ce filtrul converge, puterea spectrală estimată a semnalului nx poate fi
calculată astfel:
2
1
2
2
1
),(
M
k
fkjkn
vx
ea
nfS
unde 2
v este varianta zgomotului alb.
d) Problema reeşantionării la pas fix
Datorită faptului că intervalele RR nu sunt eşantioane echidistante (nu se poate
aplica transformata Fourier direct) este necesară regenerarea datelor.
Aceasta se bazează pe metoda interpolării liniare, care are rolul de a converti
valorile reale RR în valori noi situate la intervale egale de timp. Metoda presupune
luarea unei secvenţe temporale de valori it echidistante, având perioada G de 500ms
E-RISC Etapa - 2
Pag. 31
respectiv 400ms corespunzător mediei valorilor RR. La momentul it noua valoare RR
se obţine conform relaţiei:
GaRRbRRatitaRRiRR /*
în care: at şi bt sunt momentele bătăilor anterioară şi respectiv posterioară lui it ,
iar aRR şi bRR reprezintă lungimea bătăilor corespunzătoare.
În repaus: ms600RR min/100HR ,
La efort: ms600ms400 RR , min/150min/100 HR
e) Interpretarea benzilor de frecvenţă a unui semnal ECG
Semnalul biologic, prin natura sa, prezintă în general un caracter nestaţionar, ceea
ce face ca studiul numai prin metode spectrale clasice (de tip transformată Fourier) să
fie aplicabil cu foarte multe restricţii.
Spectrul de variabilitate al seriei RR conţine trei benzi de frecvenţă:
1. banda HF (0.15…0.4)Hz: sincronizată cu ritmul respirator (efect mediat de
activitatea vagală);
2. banda LF (0.04…0.15)Hz: oscilaţie vasomotorie, cu mediere simpatică;
3. banda VLF - sub 0.04 Hz: reflectă acţiunea unor factori umorali şi ai
termoreglării.
Interacţiunile între benzile spectrului RR creează dificultăţi de interpretare care
micşorează utilitatea analizei Fourier pentru astfel de semnale.
Se evaluează calitativ interacţiunile HF-LF (la 0.15 Hz) şi LF-VLF (la 0.04 Hz) cât
şi nivelul puterii spectrale aruncate în cele trei benzi.
Pentru un semnal bioelectric provenit dintr-o înregistrare ECG de 24 de ore
(înregistrare Holter), transformata Fourier este aplicabilă doar pe circa 10% din semnal.
Metoda evaluării zonelor de staţionaritate din semnalul ECG, etapă obligatorie
înaintea aplicării transformatei Fourier, se face uzual prin inspecţie vizuală a semnalului
sau printr-o metodă în care se folosesc indicatori statistici.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 32
- metoda inspecţiei vizuale, constă în vizualizarea cardiotahogramelor (extrase
prealabil din semnal). Se vor putea astfel determina epocile spectrale
staţionare pe care transformata Fourier se poate aplica;
- metoda indicatorilor statistici, se bazează pe calculul asupra unei ferestre de
semnal a abaterii standard şi a mediei. Fereastra de semnal se împarte în
intervale pe care se vor calcula abateri standard şi medii. În continuare, se fac
diferenţe între abaterea standard calculată pe toată fereastra şi abaterile
standard calculate pe intervalele din cadrul ferestrei; aceleaşi diferenţe se vor
calcula şi referitor la medii. Diferenţele sunt un criteriu de evaluare a
staţionarităţii semnalului. Algoritmul se repetă pe măsură ce fereastra de
semnal “alunecă” peste toată înregistrarea.
Dacă anumite zone din semnal se doresc a fi prelucrate spectral şi nu sunt
staţionare se poate proceda la editarea zonelor ce compromit staţionaritatea
semnalului.
Pentru seria de intervale RR, perioada cardiacă extrasă din semnalul ECG,
transformata Wavelet (metoda de analiza armonică necomutativă) promite reducerea
restricţiilor de staţionaritate astfel încât zonele analizabile spectral din înregistrările RR
(cardiotahograme) se pot lărgi de circa trei ori dacă s-ar fi aplicat transformata Fourier.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 33
2.3. Metode de analiză armonică necomutativă timp-frecvenţă
Analiza şi sinteza Wavelet a semnalului ECG; Algoritm de calcul al transformatei
Wavelet;
a) Decompoziţia multirezoluţie a semnalelor: reprezentarea Wavelet.
Chiar dacă consideraţiile matematice se referă la spaţiul complex, se utilizează
reprezentarea Wavelet, algoritm dezvoltat de Mallat, pentru că în aceasta modalitate se
poate creşte viteza de execuţie a programului.
Notaţii: RL2 reprezintă spaţiul vectorial al funcţiilor )(xf măsurabile şi dublu
integrabile.
Pentru RLxf 2)( şi RLxg 2)( , produsul dintre )(xf şi )(xg este dat de:
uufugxfxg d)()(,
Norma funcţiei )(xf în spaţiul RL2 este dată de:
uuff d)(
2
2
Convoluţia dintre RLxf 2)( şi RLxg 2)( este:
uuxgufxugufxgf d)()()))(()(())((
Transformata Fourier a funcţiei RLxf 2)( este notată )(
f şi este definită de:
xexff xd)()( 1
b) Aproximaţia multirezoluţie a spaţiului RL2
Fie jA2 un operator care aproximează semnalul cu o rezoluţie j2 . Se presupune
că semnalul original )(xf este măsurabil şi are energie finită: RLxf 2)( .
E-RISC Etapa - 2
Pag. 34
În continuare caracterizăm operatorul jA2 prin proprietăţile sale intuitive:
1) jA2 este un operator linear. Dacă xfA j2 este o aproximaţie a funcţiei )(xf cu
rezoluţia j2 , atunci xfA j2 nu se modifică dacă o aproximăm încă o dată cu rezoluţia
j2 :
Operatorul jA2 este deci un operator de proiecţie într-un spaţiu vectorial particular
RLV j
2
2 . Spaţiul vectorial jV2 poate fi interpretat ca un set al tuturor posibilelor
aproximaţii de rezoluţie j2 a funcţiilor din spaţiul RL2 .
2) Dintre toate aproximările cu rezoluţia j2 , xfA j2 este funcţia care este cea mai
apropiată de xf :
)()()()(,)( 22 xfxfAxfxgVxg jj
Deci, operatorul jA2 este proiecţie ortogonală în spaţiul vectorial jV2 .
3) Aproximarea unui semnal cu rezoluţia 12 j conţine toate informaţiile necesare
pentru a calcula acelaşi semnal la o rezoluţie mai mică j2 . Aceasta se numeşte
proprietatea de cauzalitate:
122, jj VVZj
4) O operaţie de aproximaţie este similară pentru toate rezoluţiile. Deci, spaţiile
funcţiilor aproximate trebuie să fie derivate unul din altul:
122 2, jj VxfVxfZj
5) Aproximarea xfA j2 a unui semnal xf poate fi caracterizată de j2
eşantioane pe unitatea de lungime. Dacă xf este translatat cu o lungime
proporţională cu j2 , xfA j2 este translatat cu aceeaşi cantitate şi este caracterizat de
aceleaşi eşantioane care au fost translatate.
Translaţiile matematice constau în ceea ce urmează:
E-RISC Etapa - 2
Pag. 35
* Caracterizare discretă:
Există un izomorfism I de la 1V către ZI 2 .
* Translaţie a aproximării:
kxfAxfAZj k 11,
unde kxfxf k
* Translatarea eşantioanelor:
ZikikZii xfAIxfAI
11
6) Când se calculează o aproximaţie a semnalului xf cu rezoluţia j2 , o cantitate
de informaţie despre xf se pierde. Totuşi, dacă rezoluţia creşte spre , semnalul
aproximat converge către semnalul original. Invers, dacă rezoluţia descreşte către zero,
semnalul aproximat conţine din ce în ce mai puţină informaţie şi converge către zero.
De vreme ce semnalul aproximat cu rezoluţia j2 este egal cu proiecţia ortogonală
în spaţiul jV2 , acest principiu poate fi scris:
j
j
jjj
VV 22lim este densă în RL2
0lim 22
j
jjj
VV
Teorema 1. Fie ZjjV
2 o aproximaţie multirezoluţie a spaţiului RL2 . Există o
singură funcţie RLx 2 , numită funcţie de scalare:
xx jj
j 222 pentru Zj (extensia lui x cu j2 ). Atunci:
Zn
j
j
j nx
)(2(2 2 este o bază ortonormală în jV2
E-RISC Etapa - 2
Pag. 36
Proiecţia ortogonală în spaţiul jV2 poate fi calculată prin descompunerea
semnalului xf în baze ortonormale date de Teorema 1.
Specificaţii: xfARLxf j2
2 este dată de:
)2()2(),(2 222 nxnuufxfA j
j
n
j
j
j
j
Aproximarea semnalului xf cu rezoluţia j2 , xfA j2 , este caracterizată de setul
de produse pe care le vom nota astfel:
Zn
j
j
d
j nuuffA
)2(),( 22
fAd
j2 fiind numită aproximarea discretă a semnalului xf cu rezoluţia j2 .
Deoarece nu se pot procesa decât semnale discrete, va trebui să se lucreze cu
aproximări discrete.
Fiecare produs poate fi interpretat ca un produs de convoluţie, evaluat în nj2
puncte:
)2()()(
)2()()2(),(
2
_
22
nuuf
dunuufnuuf
j
j
j
j
j
j
deci se poate rescrie fAd
j2 :
Zn
j
j
d
j nuuffA
)2()()( 22
Dacă x este un filtru trece jos, semnalul discret poate fi interpretat ca o filtrare
trece-jos a semnalului xf urmată de o eşantionare de rată constantă j2 .
c) implementarea transformatei multirezoluţie
În practică, semnalele se pot măsura doar cu rezoluţie finită. În scopul normalizării,
se va presupune că această rezoluţie este egală cu 1. Fie fAd
1 o aproximare discretă
E-RISC Etapa - 2
Pag. 37
cu rezoluţia 1. Principiul de cauzalitate spune că pornind de la fAd
1 se pot calcula toate
aproximările discrete fAd
j2 pentru 0j .
Fie ZjjV
2 o aproximare multirezoluţie şi x funcţia de scalare corespunzătoare.
Familia de funcţii )2(2 1
12
1 kx j
j
j
, Zk este o bază ortonormală a spaţiului
12 jV . Ştim că pentru orice Zn , funcţia )2(2
nj
j x este un membru al spaţiului jV2
care este inclus în 12 jV . El poate fi extins în această bază ortonormală a spaţiului 12 jV .
)2()2(),2(2
)2(
1
12
1
122
1
2
kxkunu
nx
j
j
k
j
j
j
j
j
j
j
Schimbând variabilele produsului integral, se poate arăta că:
))2((),()2(),2(2 12
1
122
1 nkuukunu j
j
j
j
j
Se obţine:
k
j
j
j
j
kuufnkuu
nuuf
)2(),())2((),(
)2(),(
1
122
2
1
Fie H un filtru discret al cărui răspuns la impuls este dat de:
)(),()( 12nuunhZn
şi fie H~
filtrul simetric al cărui răspuns la impuls este )()(~
nhnh . Prin înlocuiri se
obţine:
k
j
j
j
j kuufknhnuuf )2(),()2(~
)2(),( 1
122
Ecuaţia de mai sus arată că fAd
j2 poate fi calculată prin convoluţia lui fAd
j 12 cu
H~
. Deci toate aproximările discrete fAd
j2 , pentru 0j pot fi calculate pornind de la
E-RISC Etapa - 2
Pag. 38
fAd
1 prin repetarea acestui proces. Această operaţie este numită transformare
"piramidă".
În practică, în urma măsurărilor rezultă doar un număr finit de eşantioane
Nnn
d fA 11 )( .
Fiecare semnal discret 02 jfAd
j are Nj2 eşantioane. Cu scopul de a evita
problemele de graniţă la calcularea aproximărilor discrete fAd
j2 , se presupune că
semnalul original fAd
1 este simetric faţă de 0n şi Nn :
nn dacă 0 nN
nN2 dacă Nn 0 .
d) calculul filtrului discret H
Teorema 1 demonstrează că aproximarea multirezoluţie ZjjV
2 este complet
caracterizată prin funcţia de scalare x . În acelaşi timp se impune o condiţie de
regularitate a funcţiilor de scalare. O funcţie de scalare trebuie să fie continuu
diferenţiabilă şi descreşterea asimptotică la infinit a lui x şi x' trebuie să satisfacă
relaţiile:
)()( 2 xOx
)()( 2, xOx
Teorema următoare oferă o caracterizare practică a transformatei Fourier a
funcţiei de scalare.
Teorema 2. Fie x o funcţie de scalare şi H un filtru discret cu răspunsul la
impuls )(),()( 12nuunh Fie H seria Fourier definită de:
n
inenhH )()(
H satisface următoarele două proprietăţi:
E-RISC Etapa - 2
Pag. 39
1)0( H şi )()( 2 nOnh la infinit
(5.12)
1)()(22 HH
(5.13)
În schimb, dacă H este o serie Fourier şi 0H pentru 2,0 atunci
funcţia definită de
1
)2()(ˆ
p
pH este transformata Fourier a funcţiei de scalare.
Pentru a găsi răspunsul la impuls al filtrului ţinem cont de faptul că
Zkku |)( este o bază în spaţiul V0. Atunci:
k
kukuxx jj )()(),()(22
Aplicând transformata Fourier ambilor membri ai ultimei relaţii şi simplificând, se
obţine:
k
tj
j
j dtektkh )()()2(ˆ
sau, pentru 1j :
k
tj
j dtektkh )()()2(ˆ
)(ˆ)()2(ˆ H
)(ˆ
)2(ˆ)(
H
Aplicând transformata Fourier inversă ambilor membri ai ecuaţiei se obţine filtrul
H .
S-a ales pentru aproximare, funcţiile spline cubice ale lui Lemarie.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 40
Dacă spaţiul RLVV nZnn
2,
este o aproximare a multirezoluţiei, atunci spaţiul
rădăcină 0V este spaţiul tuturor funcţiilor de energie finită, continuu diferenţiabile şi care
sunt funcţii polinomiale de gradul trei în intervalele 1, kk .
Lemarie a demonstrat că funcţia de scalare pentru această aproximare
multirezoluţie are următoarea transformată Fourier:
2/1
84 )2()()(ˆ kdtet tj
21
2
6
64
2sin
315
18
d
d
După calculul derivatei de ordinul 6 se obţine:
2sin17
2sin
2cos231
2sin
2cos525
2cos315
2/sin31516ˆ
6422464
4
Deoarece
)(ˆ
)2(ˆ)(
H se poate calcula nh prin aplicarea transformatei Fourier
inversă.
Programul care calculează coeficienţii filtrului discret H a fost realizat în MATLAB,
iar coeficienţii sunt daţi în tabelul:
n 0 1 2 3 4 5 6
h(n) 0.542 0.307 -
0.035
-
0.078 0.023 0.030
-
0.012
n 8 9 10 11 12 13 14
h(n) 0.006 0.006 -
0.003
-
0.003 0.002 0.001
-
0.001
E-RISC Etapa - 2
Pag. 41
e) detaliul de semnal
Să explicăm cum vom extrage diferenţa de informaţie între două aproximări ale
funcţiei xf cu rezoluţiile 2j+1 şi j2 . Această diferenţă de informaţie este denumită
detaliu de semnal cu rezoluţia j2 . Aproximările unui semnal cu rezoluţiile 2j+1 şi j2 sunt
egale respectiv cu proiecţiile sale ortogonale în spaţiile 12 jV şi jV2 . Aplicând teorema
de proiecţie, se arată că detaliul de semnal cu rezoluţia j2 este dat de proiecţia
ortogonală a semnalului original în complementul ortogonal al spaţiului jV2 în spaţiul
12 jV . Fie jO2 acest complement ortogonal:
1222 jjj VVO
Pentru calculul proiecţiei ortogonale a unei funcţii în jO2 avem nevoie să găsim
baza ortonormală a spaţiului jO2 . Mai mult decât teorema 1, teorema 3 arată că o astfel
de bază poate fi construită prin scalarea şi translatarea funcţiei x .
Teorema 3. Fie ZjjV
2 un subspaţiu vectorial multirezoluţie, x o funcţie de
scalare şi H filtrul conjugat corespunzător. Fie x o funcţie a cărei transformată
Fourier este dată de:
2ˆ
2)(ˆ G
cu )()( HeG i .
Fie xx jj
j 222 extensia funcţiei x cu j2 .
Atunci Zn
jj nx
)2(2 2j este o bază ortonormală a spaţiului jO2 şi
Znj
jj nx
,2j )2(2 este o bază ortonormală a spaţiului RL2 .
x este numită funcţie Wavelet ortonormală.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 42
Baza ortonormală a spaţiului jO2 poate fi calculată prin scalarea funcţiei (x) cu
un coeficient j2 şi prin translatarea ei pe o reţea cu interval proporţional cu j2 .
Fie jOP 2 proiecţia ortogonală în spaţiul vectorial jO2 . Ca o consecinţă a teoremei
3, acest operator poate fi scris:
)2()2(),(2)( 222 nxnuufxfP j
j
n
j
j
j
jO
xfP jO2 reprezintă detaliul de semnal al funcţiei xf cu rezoluţia j2 . fD j2 este
denumit detaliu de semnal discret cu rezoluţia j2 . El conţine diferenţa de informaţie
dintre d
jA 12 şi d
jA2 .
Se poate demonstra că fiecare dintre aceste produse interne este egal cu produsul
de convoluţie dintre xf şi )(2 xj calculat la nj2 :
nuufnuuf j
j
j
j
2)()()2(),( 22
Detaliul discret de semnal cu rezoluţia j2 este egal cu o eşantionare uniformă cu
pasul j2 a expresiei xuuf j )()( 2 .
Zn
j
jj nuuffD
2)()( 22
Se poate demonstra prin inducţie că pentru orice 0J , semnalul original discret
fAd
1 măsurat cu rezoluţia 1 este reprezentat de:
122
,
jJj
d fDfA J
Acest set de semnale discrete este numit o reprezentare wavelet ortogonală.
f) implementarea unei reprezentări wavelet ortogonale
jD2 poate fi calculat prin filtrarea fAd
j 12 cu un filtru discret G a cărei
caracteristică va fi dedusă. Pentru Zn , funcţia )2(2 nx j
j
este un membru al
spaţiului 122 jj VO .
E-RISC Etapa - 2
Pag. 43
La fel ca şi pentru aproximări, aceste funcţii pot fi extinse într-o bază ortonormală a
spaţiului 12 jV :
))2((),()2(),2(2 12
1
122
1 nkuukunu j
j
j
j
J
Deci, calculând
produsul intern dintre funcţia xf şi funcţiile ambilor membri ai ultimei
relaţii, rezultă:
k
j
j
j
j kuufnkuunuuf )2(),())2((),()2(),( 1
1222 1 Fie G filtrul
discret cu răspunsul la impuls:
)(),()( 12nuung
şi fieG~
filtrul simetric cu răspunsul la impuls: )()(~ ngng .
Atunci:
k
j
j
j
j kuufkngnuuf )2(),()2(~)2(),( 1
122
Ultima ecuaţie arată că se poate calcula detaliul de semnal fD j2 prin convoluţia
fAd
j 12 cu filtrul G~
şi reţinerea fiecărui eşantion de la ieşire.
Din prima relaţie a teoremei 3 se determină relaţia de legătură între filtrul G şi
răspunsul la impuls al filtrului H :
)1()1()( 1 nhng n
Filtrul G este un filtru-oglindă al lui H şi este un filtru de tip trece-sus. În analiza
de semnal G şi H sunt denumite filtre oglindă în cuadratura.
Pentru decompoziţia wavelet multirezoluţie (cu funcţii cubic spline), programul de
calcul al coeficienţilor filtrului discret G a fost realizat în MATLAB, iar coeficienţii sunt
daţi în tabelul:
E-RISC Etapa - 2
Pag. 44
n 0 1 2 3 4 5 6 7
g(n) 0.54
2 -0.307 -0.035
0.07
8
0.02
3
-
0.030
-
0.01
2
0.01
3
n 8 9 10 11 12 13 14 15
g(n) 0.00
6 -0.006 -0.003
0.00
3
0.00
2
-
0.001
-
0.00
1
0.00
1
g) interpolarea pentru coeficienţii seriei Wavelet.
Am văzut până acum că parametrii timp-frecvenţă sunt discretizaţi astfel:
jaa 0 (frecvenţă) Kn j2 (timpul)
Se va obţine implementarea coeficienţilor transformatei Wavelet continue (CWT)
situaţi pe o grilă regulată pe axa timpului (în planul timp-frecvenţă), limitând octavă cu
octavă calculul cu ja 2 şi Kn .
Scopul acestei secţiuni este ilustrat în figura următoare, unde se pot vedea
diferenţele între o grilă diadică (utilizată până în prezent de algoritmul "octavă cu
octavă") şi grila regulată (time-regular grid).
E-RISC Etapa - 2
Pag. 45
timp
scala
Fig. 7. Grila diadică fără interpolare.
timp
+ * + * + * + *
scala
Fig. 8. Grilă diadică cu interpolare.
Algoritmul utilizat pentru interpolare este un algoritm "octavă cu octavă", aplicat
pentru ambele secvenţe de eşantioane: pară şi impară.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 46
Coeficienţi Wavelet G(z) 2
H(z) C Input C C C Celulă de x(z) transformare 2 Wavelet discretă
Spre următoarea celulă
Fig. 9. Calculul coeficientilor Wavelet corespunzatori grilei diadice in planul timp-
frecventa
zH - funcţia de transfer pentru filtrul trece-jos, H ; zG - funcţia de transfer pentru
filtrul trece-sus G ; 2 - subeşantionare cu 2; zX - funcţia de transfer pentru semnalul
original.
Această organizare generală (fig. 9) calculează coeficienţii Wavelet care
corespund unei grile diadice în planul timp-frecvenţă.
Se va realiza o axă a timpului regulată (pentru a calcula coeficienţii Wavelet la
orice moment de timp pentru scala Zja j ,2 ).
Pentru început se efectuează calculul pentru prima octavă 1j . Pentru
algoritmul "octavă-cu-octavă" descris anterior, jumătate din coeficienţii Wavelet sunt
calculaţi: cei care lipsesc sunt ieşirile funcţiei zG care sunt ignoraţi de procesul de
decimare. În acest caz este suficient să se modifice subeşantionarea funcţiei zG
pentru a obţine coeficienţii Wavelet pentru prima octavă, aşa cum se arată în Fig. 10.a.
În Fig. 10.b, se poate vedea conectarea celulelor utilizate şi locaţia
corespunzătoare coeficienţilor Wavelet în planul timp-frecvenţă.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 47
De asemenea, pentru un algoritm "octavă-cu-octavă" uzual, ieşirea filtrului zH
H(z) este utilizata pentru a calcula coeficienţii Wavelet pentru următoarea etapa 2j
pentru valorile pare ale parametrului n (time-shift parameter). Secvenţa care lipseşte,
cea care permite obţinerea coeficienţilor cu valori impare ale parametrului n , nu este
alta decât secvenţa subeşantionată ignorată; acum ea este întregită (Fig. 10.b.)
G(z) prima octavă G(z)
H(Z) H(z)
G(z2) a 2-a octavă
Celula H(z
2) calculului
de bază G(z
4) a 3-a octavă
H(z4)
Coeficienţi Wavelet
a)
input x(z)
C
C C
C C C C
+ *
timp
+ * + * + * + *
scala
b)
Fig. 10. Obtinere coeficienti Wavelet
Pentru octava următoare, 2j , ambele intrări sunt procesate separat utilizând
celule identice. O celulă furnizează aceleaşi puncte ca şi în calculul decompoziţiei seriei
E-RISC Etapa - 2
Pag. 48
Wavelet (punctele rotunde din Fig. 10.a) în timp ce celelalte permit începerea unui nou
calcul de acelaşi tip, deplasat în timp şi începând la următoarea scală (punctele pătrate
din Fig. 10.b).
h) supraeşantionarea în frecvenţă
Până acum s-a arătat că Transformata Wavelet Discretă (DWT) poate fi privită ca
o structură de bază în calculul coeficienţilor Wavelet. Se va utiliza acest lucru pentru a
obţine algoritmul transformatei Wavelet, punând accentul pe calculul DWT cu J octave.
Este nevoie de un set de puncte na, mai dense decât grila "octavă-cu-octavă" (grila
diadică). S-a prezentat în secţiunea precedentă algoritmul pentru interpolarea în timp.
Acum se prezintă un alt algoritm care realizează o scală mai fină şi care este, de
asemenea, bazat pe algoritmul "octavă-cu-octavă".
Algoritmul este în special util în analiza de semnal unde semnalul discretizat este
supraeşantionat:
ZkjknatxCWTC jj
kj ,,2,2);(,
pentru a obţine "M voci per octavă".
Aceasta înseamnă, ja 2 este înlocuit cu Mmja 2 , 10 Mm , unde m este
numit "voce".
Următoarea metodă simplă permite calculul coeficienţilor seriei Wavelet cu M
voci per octavă, utilizând doar algoritmul "octavă-cu-octavă" standard.
În Fig. 11 se poate vedea eşantionarea în planul timp-frecvenţă corespunzătoare a
trei voci per octavă în WST (Wavelet Series Transform). Această suprapunere a
calculelor este arătată utilizând marcajele: cercuri, pătrate şi steluţe. Calculele pot fi
efectuate separat utilizând algoritmul "octavă-cu-octavă" DWT.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 49
timp
1
2
3
scala
j=log2a
a)
timp
1
+ + + + + + + + + + + + + + +
2
+ + + + + + +
3
+ + +j=log2a
b)
Fig. 11. Eşantionarea în planul timp-frecvenţă corespunzătoare a trei voci per octavă în
WST
Pentru fiecare m , se înlocuieşte t cu "slightly streched wavelet"
)2(2 /2/ tMmMm
m în expresia:
)2(2)( 2/
, ktt jj
kj
Funcţia wavelet de bază devine:
))2(2(2 )/(2/)/( jMmjMmj kt 10,, MmZkj
E-RISC Etapa - 2
Pag. 50
Un calcul cu M voci per octavă este dat prin aplicarea algoritmului "octavă-cu-
octavă" de M ori cu următoarele M prototipuri diferite:
)2(2 /2/ tMmMm
m , 10 Mm
Este clar ca întreg algoritmul necesită un timp de calcul de M ori mai mare decât
algoritmul "octavă-cu-octavă".
Parametrii fiecărui algoritm "octavă-cu-octavă" trebuie recalculaţi pentru fiecare m
utilizând procedura descrisă mai jos.
În primul rând să vedem reprezentarea în frecvenţă a funcţiei de scalare şi a
funcţiei wavelet iniţiale ortogonale .
Pentru funcţia de scalare, energia este grupată în banda de frecvenţă ,0
(funcţia este un filtru trece-jos).
Funcţia wavelet ortogonală (şi primul detaliu) conţine informaţia în banda
superioară de frecvenţă 2, (este un filtru trece-sus).
Al doilea detaliu conţine jumătatea superioară a primei aproximări; prima
aproximare conţine informaţia semnalului original în banda ,0 . Prin urmare, al doilea
detaliu conţine informaţia în banda
,
2. Rezumând:
- primul detaliu:
banda 2, , centrată în 2/3 .
banda
,
2, centrată în 4/3 .
În acest fel se vede că frecvenţa centrală se divide cu 2 la pasul următor, precum
şi banda de frecvenţă.
Trebuie să se obţină aceleaşi rezultate dacă modificăm funcţia wavelet iniţială
ortogonală.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 51
Să presupunem că există M voci per octava. Fie ' slightly streched wavelet:
)2(2)(' /12/1 tt MM pentru 1m
Primul detaliu a al noii funcţii Wavelet va trebui să reţină informaţia în banda de
frecvenţă 22,2 /1/1 MM iar frecvenţa centrală va fi 2/32 /1 M .
Cu această metodă se va pierde proprietatea de ortogonalitate între şi , dar
nu suntem interesaţi în a păstra informaţiile complementare (cu aproximaţiile succesive
şi detalii) ca în cazul algoritmului MALLAT.
Rezumând, există aceeaşi funcţie de scalare , dar o altă funcţie wavelet (slightly
streched wavelet); cum se poate calcula noul filtru discret g aplicând acelaşi algoritm
"octavă-cu-octavă" pentru h şi g .
Fie funcţia de scalare şi funcţia wavelet iniţială ortogonală; fie 1 slightly
streched wavelet:
M
m
kktkt
2),()(1
Ştim ca filtrul discret G (corespunzător funcţiei wavelet ) are răspunsul la
impuls:
)(),()( 12nuung
Noul filtru discret 1G (corespunzător funcţiei slightly streched wavelet 1 ) are
răspunsul la impuls:
)(),()( 1
21 1 nuung
Se definesc:
in
n
enuuG )(),()( 12
În continuare se obţine:
E-RISC Etapa - 2
Pag. 52
)()()2(
)()()(
11
21 1
G
enuuG in
n
)()(
)(ˆ)(
)2(ˆ
)2(ˆ
11
G
G
)2(ˆ
)2(ˆ)()(
)2(ˆ
)2(ˆ)()(
)(
)(
)2(ˆ
)2(ˆ
11
1
1
1
11
GG
GGG
G
Amintim două proprietăţi ale transformatei Fourier continue:
1. Linearitatea: )()(
k
k
k
k
kk xctxc
şi o consecinţă: Rkxktxk ),()(
2. Extensia axei timpului: Raa
Xa
atx
1)(
Cu aceste observaţii se poate calcula transformata Fourier a funcţiei t1 , care
este transformata Fourier a funcţiei t :
)(ˆ1)(ˆ
1kk
Se obţine:
)(ˆ
2ˆ1
)(ˆ
)2(ˆ)( 1
1
k
kG
dar )(ˆ)()2(ˆ G , atunci:
kkG
kˆ2ˆ
şi:
E-RISC Etapa - 2
Pag. 53
)(ˆ
ˆ1
)(1
kk
G
kG
Deoarece:
)()( HeG i
atunci:
kHe
kG k
i
Prin urmare, se obţine pentru )(1 G următoarea expresie:
)(ˆ
ˆ1
)(1
kk
H
ek
G ki
Dar )(ˆ
)2(ˆ)(
H , atunci:
k
k
kH
22ˆ
şi:
1
1 2ˆˆ
ˆ22ˆ
1)(
k
k
kke
kG k
i
este dat de expresia:
E-RISC Etapa - 2
Pag. 54
2sin17
2sin
2cos231
2sin
2cos525
2cos315
2/sin31516ˆ
6422464
4
În continuare, se
poate calcula )(1 G pentru iN
2
, 10 Ni şi determină
coeficienţii filtrului discret 1G aplicând transformata Fourier inversă
secvenţei )(1 G .
E-RISC Etapa - 2
Pag. 55
3. Server comunicatii si autentificare
Modulul software pentru autentificarea datelor primite de la terminalele mobile
Solutia pentru autentificarea datelor de la terminalele mobile este o aplicatie care
ruleaza sub forma de proces pe serverul linux si implica o lista cu semnaturile
digitale ale sim-urilor de pe terminalele mobile si un set de algoritme asociate pentru
fiecare SIM.
Este necesara o asemenea verificare pentru ca initierea sesiunilor de GPRS o
face microcontrollerul de pe terminalul mobil. In aceste conditii initierea de
asemenea sesiunii o poate face si un terminal „pirat” care ar putea astfel sa incerce
conectarea la sistem. Datorita limitarilor induse de reteaua GSM o solutie de tip VPN
nu poate fi practic implementata cu costuri rezonabile.
Sistemul de firewall clasic integrat in router nu dispune de procedurile necesare
de filtrare pentru acest tip atac si este nevoie de validarea datelor primite din teren.
(fig. 12)
Fig. 12 Modul software pentru autentificarea datelor
Datele „utile” sunt impachetate si la acest pachet sunt adaugate informatiile
despre terminalul mobil care a trimis aceste pachete. Procesul de autentificare
verifica daca algoritmul care a semnat pachetul este identic cu cel asociat
terminalului mobil specificat. Pentru ca acest proces este consumator de resurse de
calcul – aprox. 0,3MIPS/pachet se va avea in vederea o posibila procedura de
E-RISC Etapa - 2
Pag. 56
validare progresiva a unui lant de pachete care vin de pe un „canal” GPRS deja
validat. Intreruperea legaturii GPRS va duce la resetarea situatiei si se va proceda la
analiza pachet cu pachet a primelor „n” pachete.
Datele utile sunt inscrise intr-un buffer de memorie de tip FIFO de unde vor fi
citite de urmatorul modul software.
La aparitia unor pachete de date care nu trec de procesul de autentificare se
emite un raport care va fi trimis catre serverul SMTP ce ruleaza in background
pentru admin-ul serverului.
Modulul software pentru despachetarea si filtrarea datelor
Pachetele de date care au fost autentificate au forma din imagine de mai jos .
Structura pachet date
GP
S
GS
M
PO
ZAu
ten
tic
Str
uct
BIO DATA
Fig. 13 Modulul software pentru despachetarea si filtrarea datelor
Din acesta structura fixa un proces Linux separa datele privind locatia gps,
locatia GSM si pozitia ortostatica precum si datele medicale care pot avea
dimensiuni variabile. Datele privind identitatea, localizarea si pozitia ortostatica sunt
inscrise in baza de date MySQL. Datele medicale si identitatea sunt trimise prin
retea la server-ul de procesare date bio si sunt depozitate si intr-o baza de date
MySQL.
Un server Apache ruleaza pe acest sistem permitand inregistrarea datelor
precum si interogarea bazei de date Mysql. Folosirea acestui tip de server se
justifica prin stabilitate sub Linux precum si a faptului ca este gratuit.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 57
Modul localizare si monitorizare pozitia orthostatica si deplasarea pacientiilor
Acest modul software dezvoltat cu ajutorul unei bibiloteci specializate in
gestiunea datelor geografice - OPENMAP va permite interogarea datelor din baza
de date Mysql despre pozitia geografica a unui pacient si in plus ruleaza un
submodul cu functia de GEOFENCE ce permite gestiunea pacientiilor care ies din
zona geografica acoperita in mod curent de servicii specializate in urgente
cardiologice. Datele astfel procesate sunt trimise pentru procesul de logare
activitate. Baza de date cu log-urile ruleaza MySQL si poate fi accesata prin
intermediul server-ului Apache. Incarcarea estimata pentru acest server este
estimata la 200 de accese/s si ar permite o functionare in parametri normali pana la
300 de accese pe secunda. Cresterea brusca a numarului de accese apare atunci
cand intrarea unui pacient in faza analiza profunda ridica numarul de pachete primite
de la ST de la 5-7/minut la 50pachete/minut.
Sistemul Hardware
Acest tip de server cu redundanta si arie de discuri de tip RAID 5.1 va trebui sa
asigure rularea rapida pentru serviciile curente si in plus sa ofere o rezerva de 50%
pentru lucrul in caz de avarie.
Redundanta acestui sistem este necesara pentru ca de functionarea acestuia
depinde securitatea medicala a pacientiilor din teren. In cursul discutiilor cu
personalul medical a fost retinuta ideea de a transmite catre pacienti o informatie
despre eventuala nefunctionare a sistemului pentru a nu se baza pe reactia
personalului medical in timpul unei crize cardiace.
Cerintele minime sunt urmatoare:
Dual procesor dual core
4GB RAM
Sursa redundanta
Arie de discuri RAID 5.1
2 Interfate optice
Case rack-abil 19”
E-RISC Etapa - 2
Pag. 58
4. Server de localizare duala GPS/GSM
Acest tip de server va efectua localizarea pacientului concomitent GPS/GSM
astfel incat sa nu apara discontinuitati in ceea ce priveste stabilirea coordonatelor
pozitiei acestuia. Exista momente cand semnalul GPS este slab sau chiar inexistent ca
in cazul cladirilor atunci serverul acceseaza programul de localizare GSM.
Comunicatiile mobile sunt un element important al societatilor secolului XXI.
Dezvoltarea inceputa in 1982 prin creearea Groupe Spécial Mobile de catre CEPT a
permis dezvoltarea unei tehnologii cu impact major pentru societatea umana.
GSM-ul este primul sistem 100% digital de comunicatii mobile cu acoperire
mondiala si acopera in prezent 80% din utilizatorii de telefonie mobila din lume. Al
doilea standard major de comunicatii digitale este CDMA care a fost promovat de SUA
in vreme ce GSM-ul a fost promovat de Europa. Elementul tehnologic revolutionar a
fost SIM cardul (Subscriber Identity Module), primele 300 sim-uri au fost livrate in anul
1991 pentru firma finlandeza Radiolynia.
ACOPERIREA GSM/GPRS
In Romania sunt activi trei operatori GSM care ofera servicii GPRS si alte 2
companii cu servicii care nu fac obiectul proiectului nostru pentru ca nu dispun de o
structura GPRS (ZAPP-CDMA VHF si DIGI-Mobil doar 3G).
Cele doua tehnologii wireless sunt totusi extreme de reduse ca pondere pe piata
europeana si in aceste conditii ele nu fac obiectul unei oferte de servicii de social
networking din partea proiectului nostru.
Localizarea nonGPS (LBS) pentru sistemele CDMA si 3G este posibila tehnic si
fezabila economic dar competentele necesare pentru largirea gamei de standarde
implica suport tehnic si tehnologic care nu este cuprins in economia acestui proiect.
Desemnarea unor zone de acoperire GPRS necesara functionarii sistemului
Erisc, cu nivele de semnal si trafic aflate in plaja de parametri radio nominali, este
singura solutie pentru eliminarea efectelor adverse – consumuri exagerate si calitatea
scazuta a serviciilor. (fig. 14)
E-RISC Etapa - 2
Pag. 59
Fig. 14.a) Acoperire Vodafone GSM/GPRS – site oficial
Fig. 14.b) Acoperire Orange GSM/GPRS – site oficial
E-RISC Etapa - 2
Pag. 60
Fig. 14.c) Acoperire Cosmote GSM/GPRS- Site oficial
Aceste trei harti sunt foarte importante pentru ceea ce se doreste in acest
proiect. Doar acolo unde exista acoperire GPRS se pot asigura serviciile specificate in
cadrul proiectului.
In plus este absolut necesar ca utilizatorul sa inteleaga ca in zonele cu ecranare
puternica (subsol, lift metallic, incinte metalice) calitatea fluxului video scade drastic
sau se poate intrerupe complet.
Pentru zonele cu nivele de semnal sub 30% fata de optim, consumul de curent
creste exponential, astfel incat este nerecomandat stationarea in astfel de zone,
traficul GPRS/3G reduce durata de viata a bateriei unui telefon mobil cu peste 80%. De
remarcat ca pentru a comunica pozitia utilizatorului este necesar un consum mic, dar
pastrarea unei legaturi video necesita de 4-10 ori mai multa energie decat o legatura
telefonica GSM normala.
Servicii LBS
Serviciile de localizare non GPS sunt oferite in prezent pentru Romania la nivel
profesional – adica persoanelor juridice care platesc servicii la nivel premium.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 61
Sistemele de localizare duala permit gestiunea rapida a informatiilor de localizare
atat la nivelul utilizatorilor cat si la cel al operatoriilor. Tehnologiile de localizare care
permit orientarea utilizatorilor si a serviciilor unor agenti economici nu este o noutate pe
piata romaneasca. „Busola Connex” este primul serviciu LBS oferit clientilor din
Romania si de altfel este cel mai cunoscut la ora acesta fiind gratuit pentru clientii
Vodafone Romania.
Orange Romania ofera un sistem de „tracking” sub forma unui serviciu de
management a flotelor si in plus un sistem de gestiune a locatiilor pentru fiecare mobil
in parte. Ambele servicii sunt aplicatii LBS „nongps” si ofera o precizie suficienta pentru
aceste servicii dar insuficienta pentru alte tipuri de aplicatii de localizare avand precizii
de ordinul sutelor de metri.
Telefonele cu platforma software UIQ sau Windows mobile consuma resuse
importante pentru mentinerea conexiuni GPRS pentru serviciile de social networkig.
In plus platforma hardware trebuie sa permita accesul direct la resursele radio
ale sistemului mobil.
O abordare total diferita este localizarea telefonului mobil pe baza datelor
furnizate de toate BS care il receptioneaza, in aceste conditii precizia de localizare este
de ordinul metrilor- solutia folosita de serviciul STS pentru „112”.
Baza teoretica care fundamenteaza LBS este diferenta de timp in care se face
propagarea semnalului intre BS si telefonul mobil, acestea sunt direct proportionale cu
distanta parcursa de semnal, in principiu la acesta informatie se adauga nivelul
semnalului receptionat de mobil pentru fiecare statie de baza (BS). Precizia este direct
proportionala cu numarul de statii de baza receptionate de mobil si de puterea de calcul
disponibila, de rata de refresh a datelor precum si de configuratia geografica in care se
afla mobilul respectiv.
Pentru exemplificare va oferim o schita a modului de lucru pentru o solutie LBS
in mod ideal.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 62
Ant
ena
Ant
ena
Ant
ena
Mobil
T=x
T=z
T=y
1
2
3
Determinarea T pe baza distantei de propagare
Fig. 15. Calculul pozitiei unui mobil GSM
Mobilul va calcula distanta dintre cele trei statii de baza si va comunica pozitia sa
in functie de acest calcul , sau va comunica valorile masurate catre un server de servicii
LBS si acesta cu ajutorul datelor dintr-o baza de date si unei puteri de calcul mult mai
mari va folosi algoritmi mai performanti pentru determinarea pozitiei mobilului, cazul
SIMT.
Schema de mai sus reprezinta o situatie favorabila ideala, una nefavorabila este
aceia in care mobilul receptioneaza o singura statie de baza si in realitate acesta este si
o unda reflectata.
Ante
na
Mobil
T=x1
Determinarea T pe baza distantei de propagare
Ob
sta
col
Obsta
co
l
Fig.16. Caz de calcul eronat
E-RISC Etapa - 2
Pag. 63
Aparitia unei unde reflectate induce erorii importante care sunt in cazul situatiei
din schema agravate de faptul ca nu este receptionata decat o singura statie de baza.
In fig. 16 eroarea provine din timpul necesar parcurgeri drumului undei reflectate
este mult mai mare decat distanta reala. Un caz exceptional este cand prin propagarea
prin material cu indici de conductivitate diferiti decat aerul (metale) apar timpi mai mici
decat cel real.
In fig. 17 terminalul mobil se afla in zona A dar primeste un semnal de nivel
scazut care trece prin obstacolul direct si un semnal puternic reflectat care soseste din
zona B. In aceste conditii la primele generatii de produse LBS, terminalul raporta ca se
afla in zona B. Noile tehnologii care utilizeaza pe linga nivelul semnalului si timpul de
propagare permite localizarea corecta a terminalului in zona A timpul de propagare fiind
mai mare pentru semnalul reflectat in zona B.
Zona a
Zona b
Zona c
Zona d
BS
Terminal
Fig. 17. Situatie de transmisie partiala.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 64
In interiorul cladirilor problemele sunt mult mai complicate datorita reflexiilor si a
indiciilor de propagare diferiti a undelor radio, specific pentru materialele din care sunt
construiti pereti si plafoanele camerelor.
In aceste conditii la un mobil pot ajunge pana la 10 semnale emise de o singura
antena pe mai multe cai (direct, direct propagat prin materiale grele, reflectat de mai
multe suprafete in planuri diferite). Cand sunt disponibile semnale de la mai multe
antene si de la mai multe BS-uri situatia devine critica si poate induce pierderi de
pachete desi nivelul semnalului este in limite normale.
In cazul din fig. 18 erorile de pozitionare sunt relativ importante:
Fig. 18. Propagarea in interiorul unei cladiri cu structura de beton armat.
In aceste conditii doar folosirea timpului de propagare combinat cu nivelulul
semnalului poate asigura o precizie cat de cat mai mare in localizarea mobilului.
Un site GSM dispune de 1-6 antene, fiecare din ele acoperind zone principala de
forme neregulate, puternic influentate de relieful (profilul pe inaltime al zonei). Prin
schema de amplasare se cauta ca nivelul semnalului pe toata suprafata zonei sa fie
peste limita recomanda minima, indiferent de arhitectura si relieful zonei.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 65
Fig. 19. Nivele de semnal intr-o zona urbana
Pentru relieful accidentat se folosesc sisteme de analiza si predictie a semnalului
GSM/GPRS care dispun de harti 3D sau stereoscopice cu precizie de 1m.
Fig. 20. Profil ortostatic pentru un receptor standard.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 66
In fig. 40 prezentam distributia nivelor de semnal pe un relief real (zona
Campina) pentru un receptor GSM de nivel 0. (0dbi- antena integrata, emisie 2W)
Pentru cresterea preciziei LBS sunt necesare cateva strategii de exploatare
precum si implemetarea unor algoritmi de calcul care sa tina sema de configuratia
obstacolelor din zona respective. Acesta solutie este posibila pentru orasele unde
exista harti 3D cu profilele de teren si tipul cladirilor din perimetrul in care se gaseste
mobilul respectiv.
La nivel de utilizator cresterea preciziei se poate face prim deplasarea in zona,
astfel incat variatia pozitiilor fata de statiile de baza sa permita compensarea eroriilor de
pozitionare inerente.
Stationarea subiectului nu imbunatateste localizarea „nongps” mai ales in marile
aglomerari urbane, unde reflexiile sunt omniprezente, doar miscarea pe distante
rezonabile permite determinarea unui perimetru care acopera pozitia dvs.
In concluzie se poate afirma ca serviciile LBS sunt desirabile si tehnic
sustenabile atat ca serviciu de operator sau ca serviciu independent oferit pe un suport
operational GPRS al operatorilor nationali.
Este important de retinut urmatorele aspecte:
LBS nonGPS la nivel de terminal este un serviciu cu o precizie maxima de
ordinul zecilor de metri in cazuri favorabile (vizare directa, mai multe statii
de baza in zona ) in lumea reala fiind acceptata o precizie de
ordinulsutelor de metri.
LBS nonGPS functioneaza si acolo unde GPS-ul nu ajunge (metro, cladiri,
mijloace de transport in comun).
Este ieftin, nu presupune investitii suplimentare hardware.
Zonele cu multe componente metalice pot induce distorsiuni majore care poate
implica multiple refexii de semnal, acest lucru va afecta atat functiile LBS cat si calitatea
E-RISC Etapa - 2
Pag. 67
serviciilor de voce si date oferite. In momentul in care mai multe semnale ajung la un
mobil pe mai multe cai este important sa determinam daca cel mai puternic semnal este
reflectat sau este un semnal direct.
In cazul subiectiilor care se deplaseza cu viteza mare (in autoturism) serviciile
LBS sunt importante pentru ca permit localizare cu mai multa precizie dar apar
distorsiuni importante vizand intarzierea inerenta intre pozitia reala si cea plotata de
serverul LBS.
Este important de inteles ca precizia LBS este mult mai mica decat localizarea
prin clasica solutie GPS, ca exista avantaje certe – ieftina, consum energetic mai redus
si cel mai important functioneaza in cladiri , acolo unde GPS traditional nu poate
functiona.
Combinatia GPS/GPRS permite cumularea a multor din avantajele celor doua
tipuri de solutii tehnice astfel :
- Localizarea GSM/GPRS este avantajata in aglomerarile urbane unde
functioneaza in cladiri, in metro si in mijloacele de transport in comun si in
plus datorita existentei a mai multor statii de baza (BS) precizia este relativ
buna.
- Localizarea GPS este avantajata in spatiile deschise (pe teren) unde de
obicei exista statii de baza putine sau chiar unice pentru un perimetru dat.
n concluzie: Folosirea retelelor de telecomunicatii pentru localizare este fezabila
pentru aplicatii de marketing, social-networking sau e-health, implementarea acestei
solutii asigurand pozitionarea certa intr-o zona specificata.
Definirea specificatiilor pe care trebuie sa le indeplineasca solutia de localizare
ramane in sarcina beneficiarului aplicatiiei. Pentru activitati de social netwoking unde nu
este necesara o precizie crescuta – LBS GSM/GPRS este o solutie ideala, fiind ieftina,
aplicabila la un procent important de terminale GSM si suficient de imprecisa sa nu
afecteze intimitatea utilizatorului persoana fizica.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 68
5. Studiu interfete emisie-receptie
Fata de etapa 1 unde echipa tehnica alegea o solutie in banda 2.4Ghz au aparut
in circuitul comercial mai multe solutii competitive dintre care se evidentiaza unul
care acopera un segment de banda special rezervat aplicatiilor medicale.
Folosirea subsistemului de comunicatii in banda 402-405Mhz „ MICS” este prima
aplicatie in acesta banda al membrilor consortiului, si asigura in principal o
comunicatie „curata” fara interferente cu alte echipamente de acasa sau din spital.
Fiind o banda rezervata este posibil sa folosim puteri foarte mici realizand astfel
autonomii mai mari pentru echipamentele portabile.
Sistemul initial folosea banda de 2.4Ghz – Bluetouth sau Zigbee dar noul set de
echipamente asigura la dimensiuni mai mici cu 3,2mm un consum de putere mai
mic cu un ordin de marime- de la 8mW la 0.8mW. La aceste puterii sistemul asigura
rate de trasfer de max. 256Kb/s suficient pentru a transmite catre terminalul mobil
3canale Ekg si datele auxiliare. Pentru varianta cu mai multe canale 2.4Ghz este
totusi de preferat.
Subsistem de comunicatii bidirectionale (in banda medicala)
sistem portabil- terminal
In versiunea de test dimensiunile sunt: 15mmx16mmx3.8mm
si o greutate de 2.1gr. Acest tip de transceiver este de tipul
full digital si dispune de o interfata seriala de tip SPI fiind
alimentat in plaja de tensiuni 1.9V-5.4V. Consumul de curent
pentru emisie LP este de 20mA iar la receptie de 1.1mA. In cazul versiuni finale
dimensiunile sunt 8x8x3mm si o greutate de numai 1.3gr, consumul in standby este
de doar 0.03mA
E-RISC Etapa - 2
Pag. 69
Fig. 21 Interfata de programare transceiver de tip DDS
Programarea acestui transceiver de tip DDS se face prin intermediul unei interfete
speciale conectate la un laptop prin portul USB.
Sistem de comunicatii terminal mobil – centru de comunicatii
Segmentul dintre ST si centrul GSM este in mod normal asigurat de un
echipament dotat cu interfata Bluetouth. In clipa in care se renunta la 2.4Ghz pentru
MICS atunci este mult mai normal sa folosim una din putinele solutii europene in
acest domeniu:
GE863GPS de la Telit Italia care dispune de facilitati de
productie si in Romania.
La acest modul care dispune de 4benzi 850-900/1800-
1900Mhz si un engine Python care permite rularea
scripturi ce fac extrem de facila integrarea modulului in
solutia noastra.
Integrarea modului GPS asigura o solutie fiabila pentru ST care in aceste conditii
daca pastram restrictiile initiale de proiectare –greutate maxima 150gr – rezulta
E-RISC Etapa - 2
Pag. 70
posibilitatea montatii unei baterii de 2800mA/6,4V . Acest lucru asigura o autonomie
de aprox. 48h, trebuie mentionat faptul ca sistemul emite in tot acest timp – adica
echivalentul a 48 de ore de convorbire continua.
Fig. 22 Interpretor de scripturi
Lucrul cu un interpretor de scripturi ( vezi fig. 22 )permite o mult mai mare
flexibilitate in gestiunea evenimentelor.
In aceste conditii vor exista mai multe medii de programare a comportamentului
subsistemului ST:
PIC Basic – pentru microcontrollere
IDE S - microcontrolere
Python – pentru terminalul mobil
E-RISC Etapa - 2
Pag. 71
Sistem de certificare a conexiunilor si autentificare a terminalelor mobile
Software-ul de autentificare a conexiunilor realizate intre ST si Centrul de
monitorizare permite certificarea legaturilor realizate prin intermediul retelei publice
de comunicatii GSM. Faptul ca datorita resurselor hardware extrem de reduse este
neeconomic sa realizam VPN sau legaturi criptate a ramas ca alternativa doar
semnarea pachetelor de date cu un algoritm special folosind SIM-ul terminalului
mobil. Initierea unei sesiuni de comunicatii o poate face doar terminalul mobil si se
deruleaza de sub script-ul Pyton. Operatorul de telecomunicatii poate doar sa
asigure o legatura transparenta dar nu asigura contractual securitatea sau
autencitatea acesteia.
In mod curent se efectueaza doar o autentificare de tip „PAP” sau in conditii speciale
una de tip „CHAP” care nu este suficient de sigura pentru a corespunde
standardelor informatice pentru medicina.
Structura interna a pachetului este urmatoarea:
16byts-32byts-16byts-64byts ----7968byts---16byts-32byts
8192bytsPachet tipic -
Ultimul segment din pachetul de date este suma CRC.
Datorita acestei structuri de date se poate asigura trasabilitatea fiecarui pachet –
la fiecare „statie” se adauga o „semnatura” la pachetul de date biologice.
Sistem de autentificare si certificare a legaturii dintre modulul de monitorizare si
terminal mobil
Certificarea legaturii radio dintre SP si ST este imperioas necesara in conditiile in
care de coerenta si acuratetea datelor biologice transmise depinde viata unui om.
Comunicatiile radio intr-o banda rezervata (402-406Mhz) este un element de
siguranta intrinseca si permite reducerea consumului si a puterii emise asigurand
E-RISC Etapa - 2
Pag. 72
astfel protectia radiobiologica a purtatorului. Indicele SAR este pentru acest tip de
echipamente de sub o miime din normele legal acceptate in Europa.
Pentru a evita interferentele care pot apare cand doi sau mai multi pacienti care
utilizeaza aceste echipamente sunt prezenti in proximitate este folosit un protocol
care permite sistemului sa „asculte” si apoi sa emita (Listen before Talk ) acesta
tehnologie fiind parte a planului de frecventa.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 73
6. Studiu interfete de comunicatie
Sisteme securizate de comunicatii optice
In mod normal retele optice sunt securizate prin criptarea AES 128 sau 256biti, dar
acesta solutie reduce drastic banda utila oferita de acest tip de retea. O noua
abordare implica folosirea modularii OCDMA combinata cu utilizarea unor filtre de
dispersare multispectrala astfel incat sa faca imposibil „parazitarea” unei retele
optice securizate.
Fig. 23 Sistem de securizare optice
Pentru inceput si pe perioada de testare vom considera ca implementarea unei
retele optice este o modalitate intriseca de asigurare a securitatii interne fiind
apropiata de normativele TEMPEST.
Retea locala securizata realizata cu conexiuni optice intre sisteme. Instalarea unui
firewall performant catre sistemul exterior oferit de catre operatorul GSM este
necesar pentru a preveni accesul din afara sistemului in cazul in care reteaua GPRS
este compromisa.
Acest sistem este necesar pentru a preserva datele medicale manipulate in
cadrul retelei precum si posibilitate de invadare a retelei de catre virusi sau troieni
informatici. In afara retelei locale securizate sunt manipulate date tehnice
nepersonalizate.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 74
Fig. 24 Placa de retea cu interfata optica
Instalarea unei structuri optice impiedica posibilitatea de conectare pirat la retea,
serverele, router-ul si firewalul precum si statia de lucru fiind dotate cu placi de
retea optice (fig. 24). Pentru a limita costurile implementarii unei retele clasice cu
Switch optic a fost preferata folosirea serverului de comunicatii Linux ca element de
control si routare interna.
Subsistem de control acces personal la resursele sistemului
Pentru a se conforma normelor de securitate a datelor medicale este imperios
necesar sa fie implementata o procedura prin care sa se asigure trasabilitatea
tuturor operatiilor executate in cadrul acestui sistem.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 75
Fig. 25 Subsistem de control acces
Accesul la resursele sistemului se face sub controlul identitatii fiecarei
persoane(operator – medic specialist) care sunt validate de optocititorul biometric.
Fig. 26 Principiul de lucru pentru cititoarele de amprenta
In figura de mai sus (fig. 26) este ilustrat principiul de lucru pentru cititoarele de
amprenta. Acest sistem validat de sistemul de amprentare al tuturor politiilor din
lume permite atingerea normelor impuse de indicatorii de securitate medicala.
Pentru ca SO folosit pentru desktop este linux este utilizata o biblioteca GPL care
interfateaza cititorul cu Kernelul statiei.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 76
V. ANEXE
E-RISC Etapa - 2
Pag. 77
E-RISC Etapa - 2
Pag. 78
E-RISC Etapa - 2
Pag. 79
E-RISC Etapa - 2
Pag. 80
VI. CONCLUZII
In aceasta etapa sistemul E-Risc capata contur; majoritatea subsistemele sale
sunt detaliate, ramanand ca in etapa 3 sa se stabileasca solutia tehnica finala;
Subsistemul de prelucrare la distanta (SPD), care este analizat in aceasta etapa,
este unul complex iar reusita functionalitatii sale sta intr-o foarte buna
coordonare intre componentele sale: serverele virtuale.
Schema logica de circulare a informatiei in cadrul “subsistemului de prelucrare
evenimente”, ca si componenta a SPD, este una de principiu in acest moment.
Notiunea de server in aceasta schema este aceea de unitate de prelucrare
virtuala capabila de a duce la capat sarcini impuse. Unitatea de calcul fizica
capabila sa duca la capat acest deziderat poate sa contina unu sau mai multe
servere virtuale. Deoarece in aceasta faza evaluam algoritmii de calcul necesari
acestor servere, iar aceasta sarcina se va termina in etapa 3, decizia privind
numarul de servere fizice fiind luata functie de fluxul de date aproximat a fi
necesar.
Unul din punctele critice ale sistemului il reprezinta automatizarea monitorizarii.
Realizarea acesteia se face pe baza serverului decizional si reprezinta
capacitatea sistemului Erisc de a etala in mod automat catre factorul de decizie
medical, pe baza unei matrici decizionale, informatii utile in contextul unei
anomalii cardiace, iar restul informatiilor ignorandu-le, acestea fiind insa salvate.
Serverul de prelucrare ECG este cel care va folosi cele mai multe resurse.
Functionalitatea acestui server virtual se bazeaza pe algoritmii care trebuie
implementati. Acesti algoritmi vor urmari 3 metode de prelucrare ale semnalului
ECG util: in timp, in frecventa si timp-frecventa. Fiecare din aceasta metoda de
prelucrare este necesara pentru a releva diverselor substraturi fiziologice aflate
in spatele semnalului util.
Celelalte servere: comunicatii, autentificare, localizare, anamneza pacienti nu
sunt mai putin importante. Sistemul Ersic va avea nevoie de buna lor functionare
pentru siguranta pe care calitatea actului medical o cere.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 81
VII. BIBLIOGRAFIE
[1]. Winkler,R, Data acquisition embraces Ethernet, RD Magazine, 1999.
[2]. Adelaida Mateescu, Dumitru,N, Stanciu,L, Semnale şi Sisteme, Editura Teora
2001.
[3]. Popescu, D., Prelucrarea digitala a semnalelor, Editura ICPE 2000.
[4]. *** KEITHLEY Instruments, SUA, ADwin DSP System, Technical Data, 2004.
[5]. Banica, C, Biosemnale – Prelucrari numerice, editura Electra - ICPE., Bucuresti,
2007.
[6]. Popescu,M , Transformata Wavelet, IPB 1994.
[7]. Cepişcă,C, Negoescu, R., Instrumentaţie pentru biosemnale, Editura ICPE, 1998.
[8]. Negoescu, R., Initiere in electronica medicala, Editura Tehnica, Bucuresti, 1985
[9]. Negoescu, R, Instrumentatia electronica biomedicala, Editura Tehnica, Bucuresti,
1985
[10]. Strungaru, Rodica, Electronica medicala, EDP, Bucuresti, 1982
[11]. Isar, Dorina, Isar, A., Filtre, Editura POLITEHNICA, Timisoara, 2003
[12]. Ciupa, R.V., Introducere in Electronica Biomedicala, Inst. Politehnic Cluj-Napoca,
1992
[13]. Costin, H., Electronica Medicala, Editura Cantes, Iasi, 2000
[14]. Nagy, I., Curs de electronica medicala, Editura Eurobit, Timisoara, 1999
[15]. Jovanov T. Martin and D. Raskovic. Issues in wearable computing for medical
monitoring applications: A case study of a wearable ecg monitoring device. In
Digest of Papers. Fourth International Symposium on Wearable Computers. IEEE
Comput. Soc, 2000. In Proc. Eng. in Med. and Bio. Society (EMBS) 1997, Vol. 5,
no. 30 Oct.-2 Nov. A.
[16]. Krause, D.P. Siewiorek, et. al.“Unsupervised, dynamic identification of
physiological and activity context in wearable computing,” In Proc. 7th Int’l Symp.
on Wearable Computers, (ISWC ) 2003 Oct. 21-23.
E-RISC Etapa - 2
Pag. 82
[17]. Bar-Or, J. Healey, L. Kontothanassis, J.M. Van Thong, “BioStream: A System
Architecture for Real-Time Processing of Physiological Signals” In Proc. Eng.in
Med. and Bio. Society (EMBS) 2004 Sept. 1-5, 2004.
[18]. Randall, H. Muller, “Context awareness by analysing accelerometer data,” In
Proc. 4th Int’l Symp. on Wearable Computers (ISWC) 2000. Oct. 16-17,
[19]. S. Donnay, “Wireless body-area networks (WBAN) for health monitoring
applications”, In: ESF Workshop on Wireless Sensor Networks, April 1-2, 2004
[20]. Pahlm, O., Sornmo, L., Data processing of exercise ECG’s. IEEE Transactions on
Biomedical Engineering, Vol.34, No.2, February 1987, pp.230-236.
[21]. New York- Academy of Sciences – Nonlinear Signal and Image Analysis, Editor
Robert Buchler, volume 808
[22]. BĂNICĂ,C, Biosemnale – Prelucrari numerice, Editura Electra, pp. 43-65, pp.
124-157, 2007
[23]. GHINEA, M, FIRETEANU, V., Matlab calcul numeric,grafica, aplicatii, Ed. Teora,
Bucuresti,1997.
[24]. Adelaida Mateescu, Dumitru,N, Stanciu,L, Semnale şi Sisteme, Editura Teora
2001.
[25]. *** MathWorks Inc. - Matlab 6.5 - User' Guide. MathWorks, Natick, MA, 2003.
[26]. Stimler, S, Real-time data-processing systems, McGraw Hill, 1989.
[27]. *** Data acquisition and control handbook, Keithley 2001.
[28]. *** Low level measurements, Keithley 2000.
[29]. *** LabView. Users Manual. National Instruments, 2000.
[30]. *** KEITHLEY Instruments, SUA, ADwin DSP System, Technical Data, 2004.
[31]. ***R 1095. Mesure electriques. Traitment du signal. Techniques de l’ingenieur,
traite Measures and Controle, Paris, 1994.
[32]. ***R 1100. Practique du filtrage. Techniques de l’ingeniuer, traite Measures and
Controle, Paris, 1994.
[33]. Coulon, F., Theorie et traitement des signaux, Dunod, Paris, 1984.
[34]. Damper, R.I, Introduction to discrete-time signals and systems, R.I Damper
Chapman & Hall, London, 1995.