Проблемно-ориентированные программно-аппаратные комплексы для мониторинга в социо-технических системах на динамических опорных областях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, доктор технических наук Филист, Сергей Алексеевич

• Филист, Сергей Алексеевич
• доктор технических наук
• 2003

Оглавление диссертации доктор технических наук Филист, Сергей Алексеевич

технологическими процессами и производствами

--Курск^

I доктор технических наук, наук I/ профессор Кореневский Н.А.

Научные консультанты: доктор физ-мат наук, профессор Захаров И.С.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. Анализ принципов построения систем поддержки принятия решений в задачах мониторинга и управления социальных, экологических и технических систем.

1.1. Структурные и архитектурные особенности современных систем управления.

1.2. Структура данных и информационные технологии управления в социо-технических системах.

1.2.1. Системы мониторинга в экологии и здравоохранении.

1.2.2. Входные данные со скрытыми периодичностями в технических системах социо-технических систем.

1.2.3. Структура входной информации в программно-аппаратных комплексах медицинских подсистем социо-технических систем.

1.3. Источники и способы описания квазипериодических сигналов.

1.3.1. Квазипериодические сигналы в медицинских системах: источники и характеристики.

1.3.2. Анализ источников квазипериодических сигналов в неживой природе и технике.

1.3.3. Математические модели сигналов со скрытыми периодичностями для систем поддержки принятия решений.

1.3.4. Опорные области квазипериодических сигналов.

1.4. Основные методы выделения информативных признаков и методы принятия решений по квазипериодическим сигналам.

1.4.1. Общая классификация методов анализа квазипериодических сигналов.

1.4.2. Спектральные методы анализа квазипериодических сигналов.

1.4.3. Многомерное представление квазипериодических сигналов.

1.4.4. Методы принятия решений на основе анализа квазипериодических сигналов.

1.5. Цели и задачи исследований.

Глава 2. Концепция формирования динамических опорных областей сигналов со скрытыми периодичностями.

2.1. Источники и характеристики квазипериодических сигналов в социо-технических системах.

2.2. Представление одномерной последовательности отсчетов квазипериодических сигналов в виде векторно-множественной модели.

2.3. Формирование динамической опорной области в пространстве сигналов.

2.4. Формирование динамической опорной области в пространстве частот.

2.5. Способы перехода от динамической опорной области к прямоугольной.

2.5.1. Выравнивание длин сегментов посредством интерполирования в пространстве сигналов.

2.5.2. Выравнивание длины квазипериодов в спектральной области.

2.5.3. Сравнительная оценка способов выравнивания длин квазипериодов.

Выводы по второй главе.

Глава 3. Методы определения ведущих ритмов и способы сегментации квазипериодических сигналов при построении динамических опорных областей.

3.1. Требования к качеству сегментации квазипериодических сигналов.

3.2. Разработка и исследование способов сегментации динамических опорных областей корреляционными методами.

3.3. Выделение квазипериодов методами цифровой фильтрации.

3.4. Сегментация плохо структурированных сигналов.

3.5. Выделение ведущих ритмов в квазипериодическом сигнале.

Выводы по третьей главе.

Глава4. Построение двумерных частотных плоскостей квазипериодических сигналов и выделение информативных признаков

4.1 Формирование двумерной частотной плоскости квазипериодического сигнала на динамической опорной области в пространстве сигналов

4.2.Формирование двумерной частотной плоскости квазипериодического сигнала на динамической опорной области в пространстве частот.

4.3. Общие подходы к выделению информативных признаков на двумерной частотной плоскости.

4.4. Выделение областей информативных признаков с помощью канонических ДЧП

4.5. Выделение информативных признаков на ДЧП путем перехода к одномерным частотам.

4.6. Выделение информативных признаков на ДЧП с помощью сокращения размерности пространства двумерных частот.

Выводы по четвертой главе.

Глава 5. Методы анализа ДЧП с целью диагностики и принятия решений.

5.1. Программно-аппаратный комплекс выделения информативных признаков и принятия решений методами ДЧП.

5.2. Исследование алгоритма диагностики функционального состояния в распределенной системе медицинского контроля.

5.3. Использование ДЧП для исследования влияния слабых электромагнитных полей на сердечно-сосудистую систему.

5.4. Классификация ИБС по ДЧП кардиосигнала.

5.5. Определение степени митральной недостаточности по ДЧП допплерэхокардиосигнала (ДЭКС).

Выводы по пятой главе.

Глава 6. Техническая реализация проблемно-ориентированных комплексов для идентификации состояний сложных объектов и принятия решений.

6.1. Автоматизированная система экологического мониторинга.

6.2. Распределенная система мониторинга электрокардиосигнала посредством телекоммуникационных каналов с обратной связью по функциональному состоянию.

6.3. Система принятия решений при идентификации ленты устройства управления загрузкой (СУЗ) реактора РБМК.

6.4. Использование ДЧП на динамических опорных областях в системе принятия решений при определении износа стальных канатов.

6.5. Сравнительная оценка метода ДЧП и других методов анализа квазипериодических процессов.

Выводы по шестой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Проблемно-ориентированные программно-аппаратные комплексы для мониторинга в социо-технических системах на динамических опорных областях»

Актуальность темы диссертации. Большинство современных систем управления представляют собой интеграцию технической подсистемы, человека или обслуживающего персонала и среды функционирования. При разработке программно-аппаратных комплексов, реализующих управляющие контуры таких систем, ставится задача удовлетворения противоречивых критериев, обеспечивающих сочетание требований минимального времени доступа к запрашиваемой информации, минимального времени принятия решений, хорошей наглядности, понимаемости и интерпретируемости рекомендуемых решений при максимальных объемах информации (знаний) о предметной области. Выполнение этих требований обеспечивается проблемной ориентацией разрабатываемой системы управления, структура которой учитывает особенности подсистем и соответствующие информационно-технологические особенности контроля и управления состоянием здоровья человека и окружающей среды, причем, качество работы человек - техническая система определяется как ее техническими возможностями, так и надежностью функционирования человеческого звена, которое в свою очередь определяется множеством факторов: функциональным состоянием, экологической обстановкой, социальной составляющей и т.д. (Ломов Б.Ф., Забродин Ю.М., Большаков В.Н., Кряжимский Ф.В., Плотников В.В. и др.). В этом аспекте, рассматриваемый класс систем можно определить как социо-технические системы, представляющие собой многокомпонентный, многосвязный объект, качество функционирования которого зависит как от состояния технической подсистемы, так и от состояния среды функционирования человека и технического объекта.

Сложность анализа таких систем заключается в том, что целостная система состоит из подсистем различной природы, описываемых различными плохо формализуемыми моделями.

Исследованиями отечественных и зарубежных ученых было убедительно показано, что значительную долю релевантной информации для управления социо-техническими системами несут сигналы сложной природы, содержащие так называемые скрытые циклы (А.А. Чижевский, Н.Д. Кондратьев, У. Гренан-дер, А.А. Яшин и др.). Эти циклы определяются совместным влиянием на исследуемый объект большого числа периодических процессов, различающихся как природой, так и амплитудно-частотными характеристиками, с одновременным влиянием иерархической структуры взаимодействия исследуемых факторов и подсистем (Н.Д. Девятков, С.П. Ситько, А.А. Яшин и др.).

При обработке сигналов такого класса часто используются методы спектрального анализа. Но при использовании этих методов в системах мониторинга возникают трудности, связанные с необходимостью параллельного анализа больших массивов данных и некорректностью разложения в ряд Фурье квазипериодических сигналов, что приводит к плохой робастности оценок и, как следствие, множеству методов спектрального анализа, дающих очень часто противоречивые результаты на одних и тех же выборках. Использование методов высокого разрешения, спектрально-временного картирования, вейвлет-анализа позволяет решить только частные задачи в узкой предметной области.

В связи с этим возникла проблемная ситуация, связанная с все возрастающими возможностями современных информационных технологий сбора, хранения и передачи данных и отсутствием хорошо структурированных методов идентификации состояния социо-технических систем и синтеза управленческих решений на основе анализа сигналов со скрытыми периодичночтями, характеризующих состояние их подсистем. Поэтому разработка новых методов и средств обработки сложных сигналов со скрытой периодичностью, позволяющих повысить точность классификации и идентификации социальных, экологических и технических подсистем и тем самым повысить качество управления социо-техническими системами, является актуальной проблемой.

Диссертационные исследования проведены в соответствии с государственными программами «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма «Технология живых систем» раздел научно-технической программы «Биомедицинская техника» 2000 г., 2001-2002 гг., гранта 1998 г. «Теоретические основы разработки методов и средств ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний», региональной межвузовской программой ВУЗ-Черноземье «Индивидуальные автоматизированные системы и устройства экспресс контроля и мониторинга параметров человека» 1996-1998 гг., научно-исследовательской работой «Разработка системы автоматизированного контроля ленты СУЗ» (хоздоговор с Курской АЭС 1996 г.), а также хоздоговорных научно-исследовательских работ, выполняемых по заданиям Государственного комитета по охране окружающей среды г. Курска в 1998 -2002 гг.

Цель и задачи исследования. Целью работы является создание проблемно ориентированных программно - аппаратных комплексов идентификации состояний и поддержки принятия управленческих решений в области социо-технических систем путем анализа сигналов со скрытыми периодичностями, позволяющих повысить оперативность анализа состояний и качество управления.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать методы диагностики состояния социо-технических систем, обеспечивающие обратную связь в системе поддержки управленческих решений с использованием синтеза и анализа изображений, визуализирующих эволюцию информативных параметров на динамических опорных областях.

2. Создать основы теории принятия решений при мониторинге социо-технических систем на основе анализа сигналов со скрытыми периодичностями, представленных на динамических опорных областях.

3. Разработать методы синтеза динамических опорных областей и методы отображения на них сложных сигналов со скрытыми периодичностями.

4. Разработать методы выделение информативных признаков на двумерных частотных плоскостях, полученных на динамических опорных областях.

5. Разработать методы принятия решений по диагностике состояний исследуемых объектов и систем в новых синтезированных пространствах информативных признаков по данным анализа сигналов со скрытыми периодично-стями на динамических опорных областях при мониторинге социо-технических систем и синтеза управленческих решений.

6. Реализовать программно - аппаратный комплекс выделения информативных признаков и принятия решений о состоянии исследуемых систем на основе анализа двумерных частотных плоскостей.

7. Экспериментально проверить эффективность разработанного подхода и способов решения задач оценки состояния технических, экологических и социальных систем.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовалась методы теории управления, математического моделирования, теории вероятно * стей и математической статистики, теории распознавания образов и обработки изображений, теории ортогональных преобразований в гильбертовом пространстве.

Научная новизна. В работе получены и выносятся на защиту следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

Введено понятие динамических опорных областей для отображения сложных квазипериодических сигналов и разработаны способы их формирования, основанные на адаптивном сравнении с эталоном, чередовании низкочастотной и высокочастотных фильтрации с пороговой обработкой между ними, и структурировании зашумленного сигнала посредством интегрального оператора с переменными, адаптивно настраиваемыми пределами интегрирования.

Методы приведения динамической опорной области к прямоугольным опорным областям, использующие масштабные и сдвиговые преобразования в пространстве сигналов и в пространстве частот, позволяющие использовать для многомерного анализа стандартные матричные операции.

На основе динамических опорных плоскостей разработаны методы получения двумерных частотных плоскостей, позволяющие выделять и контрастировать скрытые циклы квазипериодических сигналов в двумерном пространстве.

Методы выделения информативных признаков, использующие двумерные частотные плоскости, и заключающиеся в применением неизотропных операторов с переходом из двумерного пространства в одномерное, позволяющие строить рациональные схемы принятия решений и исследовать влияние на системы управления низкоинтенсивных внешних факторов.

Метод сокращения признакового пространства, получаемого на двумерной частотной плоскости, основанный на двумерном факторном анализе, позволяющий синтезировать решающие правила продукционного типа.

Метод уточнения идентификационных моделей сложных систем, заключающийся в нахождении низкочастотных циклов по анализу остатков на динамических опорных областях.

Метод идентификации интегрированных систем управления производственными процессами, основанный на анализе сигналов электромагнитных преобразователей, отличающийся последовательной трансформацией признаковых пространств и фильтрацией сигналов в этих пространствах адаптивными фильтрами, построенными на основе априорных данных о гипотетическом сигнале в каждом из признаковых пространств, и позволяющий построить итерационный процесс восстановления изображений, основанный на определении невязки между реальным и гипотетическим сигналами.

Практическое значение полученных результатов.

В результате проведенных исследований разработаны проблемно - ориентированные программно-аппаратные комплексы поддержки принятия решений для классификации и идентификации сложных объектов со скрытыми периодичностями для системы медико-экологического мониторинга, автоматизированной системы врачебного контроля и автоматизированных систем управления технологическими процессами. В частности:

Разработан программно-аппаратный комплекс социального мониторинга, предназначенный для решения оперативных задач управления системой здравоохранения и экологической безопасности в городе, отличающийся наличием трех «слоев» динамических опорных областей, и позволяющий давать аналитические рекомендации лицу, принимающему решение, и прогнозировать экологическую и эпидемиологическую обстановку в городе.

Разработан программно-аппаратный комплекс для распределенных систем медицинского мониторинга, позволяющий повысить качество медицинской помощи путем оперативной и точной диагностики и своевременного назначения лечебных воздействий.

Разработан программно-аппаратный комплекс контроля технического состояния металлических лент и канатов, основанный на формировании доступных для анализа человеком-оператором двумерных изображений, визуализирующих физические поля контролируемых объектов.

Достоверность полученных результатов обеспечена теоретическими и экспериментальными доказательствами выдвинутых утверждений, программной реализацией разработанных математических методов и моделей и апробацией их на контрольных сигналах живой и неживой природы, сравнительным анализом результатов, полученных новыми и традиционными методами, лабораторными испытаниями и практическими результатами, а также экспертизой предложенных в работе научно-технических решений Госкомитетом СССР по делам открытий и изобретений и Роспатентом.

Реализация научно-технических результатов. Результаты теоретических и экспериментальных работ, выполненных при непосредственном участии диссертанта, внедрены в систему мониторинга окружающей среды г. Курска (Комитет природных ресурсов г. Курска), использованы при разработке и производстве кардиодиагностической аппаратуры (г. Курск, ОАО "Счетмаш"), используются в учебном процессе на кафедре биомедицинской инженерии (г. Курск, КурскГТУ), в ранней диагностике сердечно-сосудистых заболеваний в Курском гарнизонном военном госпитале (ВЧ 42300) и в Курском Государственном медицинском университете.

Получено заключение Министерства здравоохранения РФ о целесообразности разработки и освоения технических средств, реализующих разработанные в диссертации методы и способы, утверждены медико-технические требования (протокол №1 от 13 мая 2003 г. и протокол №4 от 15 июля 2003 г. комиссии по клиникодиагностическим приборам и аппаратам Комитета по новой медицинской технике Минздрава РФ).

Апробация работы. Основные положения работы и полученные результаты докладывались и обсуждались на следующих Международных и Всероссийских конференциях: Первая международная конференция "Циклические процессы в природе и обществе". Ставрополь. 1993; Международная конференция «Распознавание 95» Курск 1995; 2-я Всероссийская с участием стран СНГ конференция "Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии". Ульяновск. 1995; конференция «Циклы природы и общества» Ставрополь. 1995; конференция «Циклы природы и общества» Ставрополь 1996; конференция «Циклы природы и общества» Ставрополь 1997; IX НТК с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления», «Датчики 97». Москва. 1997; конференция «Реализация НТП ЦЧЗ региона» Воронеж 1997; конференция «Медико-экологические информационные технологии 98» Курск 1998; конференция «Циклы природы и общества» Ставрополь 1998; IV Российская научно-техническая конференция «Материалы и упрочняющие технологии - 98». Курск 1998, конференция «Медико-экологические информационные технологии 99» Курск 1999, Первая международная конференция "Циклы" Ставрополь 1999, III Международная научно-техническая конференция "Медико-экологические информационные технологии-2000". Курск; XII Научнотехническая конференция с участием зарубежных специалистов "Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления". Москва, 2000; Международная конференция по биомедицинскому приборостроению «Биомедприбор 2000», Москва, 2000; IV Международная научно-техническая конференция "Медико-экологические информационные техноло-гии-2001". Курск, 2001; V Международная научно-техническая конференция "Медико-экологические информационные технОлогии-2002". Курск, 2002.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано более 100 печатных работ, в том числе 2 монографии, 3 учебных пособия и пятнадцать авторских свидетельств и патентов на изобретение. Из 42 печатных работ, приведенных в автореферате, часть материалов опубликовано в соавторстве. В [1] соискателем впервые предложена трансформация пространства временных квазиперидических сигналов в пространство частота-частота, в [2, 4] соискателем предложены автоматизированные системы обработки квазипериодических сигналов и элементы их реализации для системы здравоохранения, в [3] соискатель предложил способ мониторинга электромагнитной загрязненности города. В [5] автором разработаны алгоритмы и программное обеспечение обработки случайных сигналов и данных, в [16] соискатель предложил способ скрининга вегетативной обеспеченности, в [17] соискателем предложены способы мониторинга в технических системах, в [18] соискатель предложил способ медицинского мониторинга. В [19, 20] соискателем предложены оригинальные каналы связи для телемедицины. В работах [23-34] соискателем развиты методы и способы классификации в социо-технических системах на основе ДЧП, в [35-42] соискателем предложены оригинальные технические решения для реализации управляющих воздействий в социо-технических системах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения и списка литературы, включающего 267 наименований. Основная часть изложена на 271 страницах машинописного текста, содержит 169 рисунков и 9 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Филист, Сергей Алексеевич

ВЫВОДЫ ПО ШЕСТОЙ ГЛАВЕ

1. Разработана автоматизированная система мадико-экологического мониторинга, анализ работы которой показал, что кривые интенсивности заболеваемости в метасегментах города определяются скрытыми циклами, являющимися высшими гармониками одиннадцатилетнего периода солнечной активности. Структурирование данных заболеваемости данного класса по нозологиям приводит к сепарированию скрытых периодичностей и тренда.

2. Предложенная прогностическая модель уровня онкологических заболеваний в метасегментах города, представляющая исследуемый процесс в виде двух составляющих: логистической, параметры которой связаны с антропогенными факторами, и гармонической, период которой связан с 11-летним солнечным циклом, а амплитуда и фаза - с антропогенными факторами, позволяет улучшить интеллектуальную поддержку по принятию управленческих решений и обеспечить дифференциальный подход к оценке развития медицинской и экологической ситуаций в городе.

3. В рамках предложенной информационной технологии разработаны: распределенная система врачебного контроля (РСВК), которая позволила совместить достоинства систем холтеровского мониторинга и автоматизированных систем оперативного врачебного контроля, как при лечении стационарных больных, так и больных, находящихся на амбулаторном лечении.

4. При разработки РСВК были предложены: архитектура многоабонентской биотелеметрической распределенной системы скринингового кардиомонито-ринга, отличающаяся использованием телекоммуникационных каналов связи и динамическим распределением ресурсов по функциональному состоянию ССС абонента; устройство передачи электрокардиосигнала посредством радиоканала, позволяющее передавать сигналы трех отведений; решающее правило по оценке функционального состояния ССС абонентов, позволяющее диагностировать патологические состояния и оценить динамику их изменения;

-протоколы обмена между уровнями РСВК, что позволило реализовать принцип открытости в системе на абонентском, аппаратном и на программном уровнях;-программное обеспечение РСВК, реализующее адаптивные принципы контроля, основанные на двумерном спектральном преобразовании на динамических опорных плоскостях и позволяющее оперативно диагностировать и прогнозировать состояние здоровья абонента системы и своевременно оказать оперативную врачебную помощь.

5. Предложен метод идентификации интегрированных систем управления производственными процессами, основанный на анализе сигналов электромагнитных преобразователей, отличающийся последовательной трансформацией признаковых пространств и фильтрацией сигналов в этих пространствах адаптивными фильтрами, построенными на основании априорных данных о гипотетическом сигнале в каждом из признаковых пространств, и позволяющий построить итерационный процесс восстановления изображений, основанный на определении невязки между реальным и гипотетическим сигналами. На этой основе разработаны технические системы принятия решений при определении износа стальных канатов и дефектов ленты СУЗ, отличающиеся возможностью визуального анализа ДЧП квазипериодического процесса и позволяющие осуществить анализ технического состояния оборудования, дефекты в котором могут привести к человеческим жертвам и большим материальным потерям.

6. Предложена автоматизированная система идентификации стальных канатов в процессе эксплуатации, отличающаяся подавлением помех, связанных со свивкой прядей, основанном на получении динамической опорной области сигнала каналов дефектоскопа и последующем построении двумерной частотной плоскости сигналов, подавлением помех свивки в пространстве двумерных частот, и последующем переходе в пространство сигналов путем обратного двумерного частотного преобразования.

7. Проведена сравнительная оценка метода ДЧП и других методов анализа квазипериодических процессов на основании экспертной оценки по пяти критериям. На основе бальной оценки показано преимущество предлагаемого метода по сравнению с известными по выбранным критериям оценки.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе сформулированы и обоснованы научные основы создания проблемно-ориентированных программно - аппаратных комплексов для поддержки принятия решений в социо-технических системах управления на основе анализа сигналов со скрытыми периодичностями на динамических опорных областях, позволяющие повысить качество управления и оперативность анализа состояний социальных, экономических и технических систем. Проблема решена с единых методологических позиций, учитывающих взаимодействие и взаимосвязь математических, алгоритмических и технических средств.

В процессе выполнения работы были получены следующие основные результаты:

1. Показано, что в сложных социо-технических системах значительную долю общей циркулирующей в них информации несут сложные сигналы, содержащие скрытые циклы (квазипериодические), для которых не разработано адекватных и экономичных методов анализа, без которого невозможно обеспечить эффективного управления такими системами. Поэтому разработка методов анализа таких сигналов является необходимой составляющей разработки новых методов управления такими системами.

2. Введено понятие и разработана методология отображения сложных квазипериодических сигналов на динамические опорные области, включающая:

-способ выделения квазипериодов в квазипериодическом сигнале, отличающийся использованием библиотеки эталонов с последующей их адаптацией к исследуемым сигналам путем минимизации функционала ошибки, и итерационным уточнением эталона и границ сегментов, позволяющий осуществить сегментацию при высоком уровне деформирующих факторов в квазипериодическом сигнале;

-способ выделения квазипериодов в квазипериодическом сигнале, отличающийся последовательным использованием цифровой фильтрации и амплитудной селекции, позволяющий осуществлять сегментацию при высоком уровне помех и артефактов;

-методы приведения динамической опорной области к прямоугольной, отличающийся масштабными и сдвиговыми преобразованиями в пространстве сигналов и пространстве одномерных частот, позволяющий использовать для дискретных спектральных многомерных преобразований стандартные матричные операции.

3. Разработаны методы выделения информативных признаков на динамической опорной области, включающие: метод выделения информативных признаков на ДЧП квазипериодических сигналов, основанный на получении канонической ДЧП (КДЧП), отражающей характеристики некоторой выборки ДЧП с априорно общими признаками, и позволяющий с помощью алгоритмов и правил сопоставления исследуемой ДЧП и априорно полученной КДЧП выделять информативные признаки и синтезировать решающие правила для их анализа;

- метод выделения информативных признаков на ДЧП на основе анализа w-функции, получаемой путем последовательного применения к ДЧП некоторых неизотропных операторов, позволяющего осуществить переход от двумерного пространства ДЧП к одномерному W-пространству; метод выделения информативных признаков на ДЧП, основанного на двумерном факторном анализе ДЧП и определении квадратуры дисперсий модулей и квадратуры дисперсии фаз элементов факторной матрицы, позволяющий построить конъюнктивно-дизъюнктивные решающие правила.

Указанные методы экспериментально опробированы при диагностике митральной недостаточности по доплерэхокардиосигналу, при ранней диагностике сердечно-сосудистых заболеваний, при исследовании влияния слабых электромагнитных полей на сердечно-сосудистую систему жителей города.

4. Разработан метод принятия решений при контроле и диагностике социо-технических объектов, заключающийся в совместной селекцией скрытых периодичностей как в исходном, так и в трансформированном признаковом пространстве с использованием как статистических, так и детерминистских моделей. Метод позволяет работать с большими объемами данных и принимать управленческие решения на заданных временных апертурах.

5. Созданы базовые компоненты математического, программного и аппаратного обеспечения программно-аппаратного комплекса, реализующего новую информационную технологию, ориентированную на решение плохост-руктурированных задач, на основе использования методов многомерного анализа в системах принятия решений, и проведены экспериментальные исследования этих компонентов в медицинских, экологических и технических системах.

6. На основе разработанных методов анализа сложных квазипериодических сигналов разработаны и реализованы в созданных программно-аппаратных комплексах алгоритмы идентификации состояний и принятия решений в автоматизированных системах контроля металлических лент и канатов подъемного оборудования в процессе эксплуатации.

7. Разработанные методы анализа сложных квазипериодических сигналов и базирующиеся на них алгоритмы принятия управленческих решений в социо-технических системах реализованы в программно-аппаратных комплексах, предназначенных для диагностики функциональных состояний человека, диагностики состояния технических объектов, а также управления и прогнозирования в системах медико-экологического мониторинга.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Филист, Сергей Алексеевич, 2003 год

1. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях: Монография / А.Г. Устинов, В.А. Ситарчук, Н.А. Кореневский, Под ред. А.Г. Устинова. Курск. Гос. тех. унив-т. Курск, -1995.

2. Агаджанян Н.А. Экология и здоровье человека // Вестник новых медицинских технологий. -1996. -Т. 3, N2.

3. Аритмии сердца. В 3-х томах. Том.2, 3. Пер. с англ. / Под ред. В.Дж.Мондела. М.: Медицина, 1996, 480 с. 464 с.

4. Артеменко М.В., Устинов А.Г. Автоматизированная система многофункционального моделирования протокола мониторинга // Жизнь и компьютер-91 :Тез. Всесоюзн.семинара. 10.91 .Харьков. 1991.

5. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. Том 166, №.11, 1996. С.1145-1170.

6. Баевский P.M., Кирилов О.И., Кпецкин С.З. Математический анализ сердечного ритма при стрессе. М.: Наука, 1984.

7. Бала М.А., Пискарева И.В. Обоснование подходов к алгоритмизации процесса выбора тактики лечения экологически зависимой патологии. // Современные методы диагностики и лечения: Международный сборник научных трудов. - Воронеж. -1995.

8. П.Баллард Д.Х., Браун К.М. Зрение: биология бросает вызов технике. / В кн. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта М.: Мир, 1987.-е. 103124.

9. Барышникова А.Г., Нечаев Д.Д., Клетинский В.В. и др.-В кн.: Диагностика и лечение острого инфаркта миокарда и его осложнений. М.,1982. С.57-62.

10. Бейтс Р., Мак-Доннелл. М.: Восстановление и реконструкция изображений: Пер. с англ.- М.: Мир, 1989.-336 с.

11. М.Бецкий О.В. и др. Миллиметровые волны низкой интенсивности в медицине и биологии. //Зарубеж. радиоэлектроника. 1996.- N.12. С.3-15.

12. Берлинер Э.М., Глазырин Б.Э., Глазырина И.Б. Офис от MICROSOFT. ABF, 1997.-752 с.

13. Большаков A.M., Крутько В.Н., Пуцилло Е.В. Оценка и управление рисками влияния окружающей среды на здоровье населения. М.: Эдиториал УРСС, 1999. 256 с.

14. Большаков В.Н., Кряжимикий Ф.В., Павлов Д.С. Перспективные направления развития экологических направлений в России // Экология. -1993.-N3.

15. Брейсуэл Р. Преобразование Хартли: Пер. с англ. М.: Мир, 1990, - 175 с.

16. Бурцев В.И. Диагностическое значение мониторной записи ЭКГ у больных ИБС в условиях повседневной жизни., Клиническая медицина, 1983, т61, N2, с.77-81.

17. Вальденберг А.В. Опыт применения компьютерной обработки кардиосигнала при прикроватном мониторировании ЭКГ больных в отделении кардиологической реанимации., Терапевт, арх., 1994, тбб, N9, с.34-36.

18. Василенко Г.И., Тароторин Д.М. Восстановление изображений. М.: Радио и связь, 1986.-304 с.

19. Васильев В.Н., Гуров И.П. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам — СПб.: БХВ — Санкт-Петербург, 1998. — 240 с.

20. Васюков В.Н. Спектр двумерной периодической последовательности, наблюдаемой в области ограниченной протяженности. // Методы обработки сигналов и полей. Межвуз. сбор. науч. тр. Ульяновск, УлПИ, 1995. С. 65-70.

21. Введенский B.JL, Ожогин В.И. Сверхчувствительная магнитометрия и биомагнетизм.- М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986,- 200 с.

22. Вегетативные расстройства: клиника, лечение, диагностика/ Под ред. A.M. Вейна. М.: Медицинское информационное агентство, 1998.-752 с.

23. Галягин Д.К., Фрик П.Г. Адаптивные вейвлеты (Алгоритм спектрального анализа сигналов). ММСП. Пермь: ПГТУ. 1996, №4.- С.20-28.

24. Гласс Леон, Мэки Майкл. От часов к хаосу: Ритмы жизни / Пер. с англ. Р.И. Сельковой; Под ред. Е.Е. Селькова.-М.: Мир, 1991.-248 с.

25. Грановский В.А., Филист С.А. Основы экологии: Учебное пособие / ГЭТУ, С.-ПБ., 1997.-150 с.

26. Гренандер У. Лекции по теории образов. Том 1.Синтез образов/ Пер. с англ. М.: Мир, 1979.384 с.

27. Грошков А.Н., Кореневский Н.А., Позднякова О.И. Полифункциональная партнерская система контроля и управления социотехническими системами с учетом экологического фактора. //Вестник новых медицинских технологий. АМНТ. -1997. Т. 4, N4.

28. Гутников B.C. Фильтрация измерительных сигналов.-Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990.-192с.

29. Дабровски А.,Дабровски Б., Пиотрович Р. Суточное мониторирование ЭКГ:(Перевод: Корнеев Н.В., Грабко Н.Н., Банникова С.Д.) М.: Медпрактика, 2000. - 208 с.

30. Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов: Пер. с англ.- М.: Мир, 1988.-488с.

31. Докучаева Е.А., Степанова Г.Н., Дворникова С.В. и др. В кн.: Диспансеризация профилактика и некоторые виды лечения ишемической болезни сердца., М.,1983, С. 19-23.

32. Думанский Ю.Д., Сердюк A.M., Лось И.П. Влияние электромагнитных полей радиочастот на человека. Киев: Здоров 'я, -1975.

33. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. СПб: Питер, 1997. - 240 с.

34. Егорова И.И., Барвитенко Н.Т., Куполап и др. О взаимосвязи заболеваемости с условиями труда и быта. // Здравоохранение РФ. -1994. N4.

35. Егорова Л.И., Мартынов Э.В.,Просветова В.А. и др. В кн.: Современные инструментальные методы исследования в кардиологии. М., 1981, С. 17-23.

36. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа.:Финансы и статистика, 1982.-192 с.

37. Зимин Ю.В., Голяков В.Н., Соловьев В.В. и др. В кн.: Актуальные вопросы диагностики и терапии в условиях клинического кардиологического санатория. М., 1984, С.30-35.

38. Иберла К. Факторный анализЛТер. с нем. В.М.Ивановой; Предисл. A.M.Дуброва.- М.: Статистика, 1980.-398 с.

39. Иванова J1.А., Мазур Н.А., Смирнова Т.М. и др. Кардиология, 1980, N5, С.64-69.

40. Интегральные микросхемы: Микросхемы для аналого-цифрового преобразования и средств мультимедиа. Выпуск 1- М.: ДОДЭКА, 1996 г., 64 с.

41. Информатика: Учебник / Под ред. поф. Н.В. Макаровой. М.: Финансы и статистика, 1997. - 768 с.

42. Исаксон А., Веннберг А., Зеттенберг А.Х. Машинный анализ ЭЭГ сигналов с использованием параметрических моделей //ТИИЭР.1986.Т.69.№4.С.55-68.

43. Искусственный интеллект.- В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: справочник/ Под ред. Д.А.Поспелова М.:Радио и связь, 1990.- 304 с.

44. Кайно Г. Акустические волны: устройство, визуализация и аналоговая обработка сигналов: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. - 656 с.

45. Капинцев Ю.К. Разборчивость речи в цифровых вокодерах. М.: Радио и связь, 1991 -220с. ,

46. Кардиомониторы. Аппартура непрерывного контроля ЭКГ: Учеб. Пособие для вузов / A.JI. Барановский, А.Н. Калиниченко, JI.A. Манило и др.; Под ред. A.J1. Барановского и А.П. Немирко. М.: Радио и связь, 1993. - 248 с.

47. Кардиохирургия в эхокардиологическом исследовании. / Монография. Г.М.Соловьев, J1.B. Попов, Ю.В. Игнатов. М.: Медицина, 1990. - 240 с.

48. Кенделл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ. М.:Наука.1976.

49. Квиташ В.И., Уемов А.И. Оптимизация параметров окружающей среды и баласкрпическая диагностика в медицине//Вестник новых медицинских технологий. -1966. Т. 3, N2.

50. Кореневский Н.А. Параметрический анализ степени синхронности случайных процессов. // Изв. ВУЗов. Приборостроение. 1987. Т.30.№8.

51. Кореневский Н.А., Попечителев, Филист С.А. Проектирование электронной медицинской аппаратуры для целей диагностических лечебных воздействий: Монография. / ГУИПП. Курск. 1999,490 с.

52. Кореневский Н.А., Филист С.А. К вопросу экологической безопасности в микроволновом диапазоне электромагнитного излучения. Экология и безопосность жизнедеятельности. Межвузовкий сборник научных трудов.Выпуск 2.ВГТА. Ворронеж.1997. С.15-18.

53. Кравец Б.Б. Информационное обеспечение распределенной системы опережающего компьютерного онкомониторинга. // Высокие технологии в медицине: Международный сборник научных трудов. -Воронеж. -1994.

54. Кузнецов А.Н. Биофизика электромагнитных воздействий. -М.: Энергоатомиздат. -1994.

55. Кэнал JI. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога // Распознавание образов при помощи ЦВМ.-М.:Мир.1974.

56. Левшина Е.С., Новицкий П.В. Электрические измерения физических величин: (Измерительные преобразователи). Учебн. пособие для вузов. Л.: Энергоатом издат. Ленинградское отделение, 1983. — 320 с.

57. Леднев В.В. Биоэффекты слабых комбинированных, постоянных и переменных магнитных полей/Биофизика, т.41, вып. 1. 1996. С.224-231.

58. Луканов Воислав В., Сталатолиев Илион Б., Вълчев Димитр 3. Система для продолжительного исследвания электрокардиографских сигналов // Електротехн. и електрон.-1990.-25, N10. С. 21-24, 46-48. - Болг.; рез. рус., нем., англ.

59. Мазур Н.А., Островская Т.Л., Кокурина Е.В. и др. В кн.: Внезапная смерть/Под ред. А.М.Вихтера, Б.Лауна, М., 1982, С. 15-21.

60. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер. с франц. М.: Мир, 1983, - т.2. 256с.

61. Маргос П., Шафер Р.У. Морфологические системы для многомерной обработки сигналов / ТИИЭР, том 78, №4, 1990. С. 109-132.

62. Марпл.-мл. C.JL Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ.- М.: Мир, 1990.- 584 с.

63. Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представление и обработки зрительных образов: Пер. с англ.-М.:Радио и связь, 1987.- 400 с.

64. Месаревич М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы: Пер. с англ. // Под ред. С.В. Емельянова М.: Мир, 1978, — 311 с.

65. Математическая обработка результатов исследований в медицине, биологии и экологии: Монография / С.А. Воробьев, А.А. Яшин, Под ред. А.А. Яшина. -Тула: ТулГУ, 1999. 120 с.

66. Математическая статистика: Учебник/Иванова В.М., Калинина В.Н., Нешумова Л. А. и др.-М.: Высшая школ а, 1981.-371 с.

67. Методические указания к лабораторной работе "Интерполяция и аппроксимация кривых" /Курск, политехи.ин-т: Сост. С.А.Филист, Курск, 1993 13с.

68. Методические указания к курсу лабораторных работ по программному обеспечению обработки изображений./ Курск.политехн. институт: Сост. С.А.Филист,Курск, 1982.-26 с.

69. Методологические вопросы гигиенического нормирования электромагнитных излучений радиочастотного диапазона: Сб. науч. трудов / НИИ гигиены труда и проф. заболеваний АМН СССР; Под общ. ред. Б.М. Савина.-М.,-1979.

70. Методы фильтрации сигналов в корреляционно-экстримальных системах навигации / В.К.Баклицкий, А.М.Бочкарёв, М.П.Масляков. Под ред.

71. Баклицкого, -М.: Радио и связь. 1986,- 216 с.

72. Микрокомпьютеры в физиологии: Пер. с англ. / Под ред. П. Дрейзера. М.: Мир, 1990,-383с.

73. Минкин Р.Б. Болезни сердечно-сосудистой системы. СПБ.: Акция, 1994, -278 с.

74. Михайлов В.М. Вариабельность ритма сердца. Опыт практического применения метода.-Иваново, 2000. 200 с.

75. Непрекъснат спектрален анализ не биологични сигнали с амплитудна компрессия в определени честотни прозорци / Стамболиев Илион Богданов, Минчев Мартин Павлов // Биоавтоматика. 1991.-9. - С. 70-77.

76. Неразрушающий конроль качесва изделий электромагнитными методами / Герасимов В.Г. Астанин Ю.А., Покровский А.Д. и др. М.: Энергия, 1978.

77. Нечеткие модели для экспертных систем САПР / Н.Г. Боженюк, Н.Г. Малышев и др.-М.: Энегроатомиздат, 1991.- 136 с.

78. Орлов А.И. В кн.: Современные инструментальные методы исследования в кардиологии. М., 1983, С. 18-30.

79. Основы проектирования автоматизированных систем анализа медико-биологических сигналов // В.В.Губанов, JI.B. Ракитская, С.А. Филист, ГУИПП «Курск».Курск. 1997 134с.

80. Павлов Б.В. Акустическая диагностика механизмов. М., Машиностроение. 1971.224 с.

81. Павлович С.А. Магнитная восприимчивость организмов. -Минск: Наука и техника. -1985.

82. Перов В.П. Прикладная спектральная теория оценивания. -М.: Главная редакция физико-математической литературы. 1982.-432 с.

83. Плис А.И., Сливнна Н.А. Mathcad 2000. Математический практикум для экономистов и инженеров: Учеб. пособие.— М.: Финансы и статистика, 2000.— 656 с.

84. Практикум по нормальной физиологии: Учеб. пособие / Авт. кол. Под ред. Н.А. Агаджаняна. М.: Изд-во РУДН., 1996. - 339 с.

85. Пресс Б. Модернизация ПК. Библия пользователя.: Пер.с англ.-К.: Диалектика, 1997.-672 с.

86. Протоколы информационно-вычислительных сетей: Справочник / С.А. Аничкин, С.А. Белов, А.В. Бериштейн и др., Под ред. И.А. Мизина, А.П. Кулешова. М.: Радио и связь, 1990. 504 с.

87. Прэтт У. Цифровая обработка изображений.-М.: Мир, 1982.-в 2-х кн.: кн. 1 -312 с.,кн.2- 480 с.

88. Радиопередающие устройства: Учебник для вузов/ В.В. Шахгильдян, В.Б. Козырев, А.А. Ляховкин и др.; Под ред. В.В. Шахгильдяна.-З-е изд., перераб. и доп.- М.: Радио и связь, 1996. 560с.

89. Радиотехнические цепи и сигналы: Учеб. пособие для вузов / Д.В.Васильев, М.Р.Витоль, Ю.И.Горшенков и др.; Под ред. К.А. Самойло.-М.: Радио игсвязь, 1982.-528с. !

90. Распознавание образов: состояние и перспективы: Пер. с англ. / К. Верхоген, Р. Дейн, Ф. Грун и др. -М.: Радио и связь, 1985. 104с.

91. Растригин Л.А., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания М.:Энергоиздат, 1981. 80 с.

92. Рыбаков В.П„ Пронина Т.С. Время линейное и время циклическое // Циклы природы и общества Материалы V международной конференции «Циклы природы и общества». Часть первая. Издательство Ставропольского университета, г. Ставропроль, 1997 г. С. 94-96.

93. Рябоконь О.С. Бюл. Всесоюз. кардиол. центра, 1980, N2, С.44-48.

94. Сазеева Н.Н.,Полосков В.Б. Взаимосвязь ритмов живого организма с ритмами космоса//Электродинамика и техника СВЧ и КВЧ: теория, мат.моделирование и САПР РСК СВЧ: Сб.науки. Тр. М. 1991- С. 140-144.

95. Семенов Ю.Н., Баевский P.M. Аппаратно-программный комплекс "Варикард" для анализа вариабельности сердечного ритма и перспективыего развития // Международный симпозиум "Компьютерная электрокардиография на рубеже столетия", Москва, 1999. С. 1-6.

96. Сердюк A.M. Взаимодействие организма с электромагнитными полями как с фактором окружающей среды. // -Киев: Наукова думка. -1977.

97. Смирнов А.Я., Меньшиков Г.Г. Сканирующие приборы,-Л.:Машиностроение, Ленингр. отд-ния, 1986.- 145 с.

98. Соколов Ю.Н. Общая теория цикла (ОТЦ) // Циклы природы и общества. Материалы V международной конференции «Циклы природы и общества». Часть первая. Издательство Ставропольского университета, г. Ставропроль, 1997 г. С. 47-77.

99. Соколов В.М. Влияние непроизводственной сферы на заболеваемость с временной утратой трудоспособности. //Здравоохранение РФ. -1994. N3.

100. Сопряжение датчиков и устройств ввода данных с компьютерами IBM PC: Пер. с англ. / Под ред. У. Томкинса, Дж. Уэбстера. М.: Мир, 1992. - 592 с.

101. Справочник санитарного врача и помощника эпидемиолога. / Под ред. Д.П. Никитина и А.Т. Зимиенко. М.: 1990 г.

102. Справочник к Ханноверской программе автоматического анализа ЭКГ HES MWZ EKQ.

103. Справочник по прикладной статистике. В 2-х Т.2.: Пер. с англ. / Под ред. Э.Ллойда, У.Ледермана, С.А. Айвезена, Ю.Н.Тюрина. — М.: Финансы и статистика, 1990. 526 с.

104. Справочник практического врача. / Ю.Е. Вельтищев, Ф.И. Комаров, С.М. Новашин и др. Под ред А.И.Воробьева. — 3-е изд. перераб. и доп. М.: Медицина, 1991. в 2-х томах, т. 1.-432 с.

105. Средства измерения параметров магнитного поля / Ю.В. Афанасьев, Н.В. Студенцов, В.Н. Хорев, Е.Н. Чечурина, А.П. Щелкин. J1.: Энергия, Ленинр. отд-ние, 1979.-320 с.

106. Стратанова Р.Л. Принципы адаптивного приема. М.: Сов.Радио, 1974. -143 с.

107. Сухоруков В.В. Неразрушающий контроль стальных канатов: новые приборы//Контроль. Диагностика. №1. 1998. С.

108. Титов А.П., Караба В.Д. Ишемическая Болезнь Сердца.-Королев Московской области: ПК «Интеграл», 1998,-320 с.

109. Труш В.Д., Кориневский А.В. ЭВМ в нейрофизиологический исследованиях.- М.:Наука.1976.

110. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. / Под ред. В.Э. Фигурнова М.: ИНФА - М, 1998. - 528 с.

111. Тыоки Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ-М. Мир. 1981.

112. Уотерман Р.Д., Ленат Д., Хейсе-Рот Ф. Построение экспертных систем: Пер. с англ.-М. Мир. 1987

113. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ.-М.:Финансы и статистика. 1989.-323 с.

114. Физиология человека / Под ред. Р. Шмидта и Г. Тиса. В 3-х томах, т.2. М.: Мир, 1996.-646с.

115. Филист С.А. Автоматизированная система анализа сигнала пульса для целей диагностики.//В кн. Циклические процессы в природе и обществе. Ставрополь, 1993. .244-246.

116. Филист С.А. Визуализация дефектов при вихретоковой дефектометрии./ Дефектоскопия №8, 1987. С.50-56.

117. Филист С.А. Восстановление изображений, полученных с помощью матричных вихретоковых преобразователей / Изв. вузов СССР. Приборостроение. 1991. N7. С.41-48.

118. Филист С.А. "Методические указания к курсу лабораторных работ «Исследование линейных дискретных преобразований»" Курск. КПИ.1993. 13 с.

119. Филист С.А. Алгоритмические и аппаратные средства спектрального анализа в вихретоковой дефектоскопии //Дефектоскопия N 3.1990. С. 13-19.

120. Филист С.А. К вопросу о механическом и электрическом сканировании в вихретоковой дефектоскопии труб Методы и приборы автоматического неразрушающего контроля.Рига: Риж.политехн. ин-т,1986. С. 16-23.

121. Филист С.А. Матричный вихретоковый преобразователь с компенсацией анизотропии чувствительности //Дефектоскопия. N 5.1992. С.26-29.

122. Филист С.А. Улучшение метрологических характеристик матричных вихретоковых преобразователей// Методы и приборы автоматического неразрушающего контроля.Рига: Риж.политехн.ин-т. 1988.N 11.С.50-60.

123. Филист С.А., Авилива И.А., Аввад Насср, Попов М.П. Модели прогнозирования онкологических заболеваний в районах, подверженных интенсивному антропогенному воздействию// Известия Курского государственного технического университета, № 1, 2002г. С.50-58.

124. Филист С.А., Белых А.В., Багликов С.Ю. Система мониторинга сигнала ЭКС посредством радиоканала. Реализация региональных научно-технических программ Центрально-Черноземного региона: Материалы конференции. Воронеж, 1997.С.24-26.

125. Филист С.А., Багликов С.Ю. Автоматизированная система для спектрального анализа и визуализации квазипериодиеских процессов. Циклы природы и общества. Материалы IV Международной конференции.Ставрополь.1996.С.292-293.

126. Филист С.А. Кузьмин А.А. Особенности проектирования телеметрических медицинских систем с цифровой передачей информации по инфракрасному каналу //Телекоммуникации. 2002. №7. С. 27-29.

127. Филист С.А. Кузьмин А.А. Применение PIC-контроллеров в телекоммуникационных сетях распределенного кардиомониторинга// Телекоммуникации. 2002. №3. С. 18-20.

128. Филист С.А., Багликов С.Ю., Юдина Е.А. Метод спектрального анализа биомедицинских сигналов "Сборник материалов 2-й Международной конференции «РАСПОЗНАВАНИЕ-95» КУРСК, 1995.С.93.

129. Фил ист С. А., Юдина Е.А. Моделирование циклических процессов п-мерной спектральной плоскостью / Циклы в природе и обществе. Ставрополь 1995.

130. Фомин А.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов.- М.:Радио и связь. 1986.

131. Фрумкин А.Н. Избранные труды: Электродные процессы. М.: Наука,I1987.-336 с. стр. 92-98.

132. Харкевич А.А. Теория информации. Опознание образов. Избранные труды в трех томах. т.Ш. М.: Наука, 1973.

133. Хартли О.Г. Многомерный дискриминационный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Под. ред. И.С. Енюкова, Пер. с англ. М.: Финансы и статистика. 1989. С. 98-122.

134. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры: Пер. с англ. Ред. пер. О.А. Потапов. -М.: Наука, 1987.-211с.

135. Хоктор Р.Т., Кассам С.А. Унифицирующая роль квазирешоток при апертурном синтезе когерентных и некогерентных изображений / ТИИЭР, том 77, №4, 1990. С. 155-170.

136. Циммерман Ф. Клиническая электрокардиография. М.: «Издательство БИНОМ», 1997. 448 с.

137. Цифровые анализаторы спектра / В.Н.Плотников, А.В.Белинский, В.А.Суханов, Ю.Н.Жигулевцев.-М.: Радио и связь, 1990,-184 с.

138. Чемерис М.К., Сафронова Р.Г. Слабое низкочастотное магнитное поле инициирует частотно-зависимые флуктуации периода сокращений сердца DAPHNIA MAGNA / Биофизика, т.38, вып. 3. 1996. С.511-519.

139. Чижевский АЛ. Земное эхо солнечных бурь. М.: Мысль, 1976. 367 с.

140. Чэн Ш.-К. Принципы проектирования систем визуальной информации. Пер. с англ.- М.: Мир, 1994.-480 с.

141. Щербаков М., Сташенко В., Губанов Д. Цифровая фильтрация: алгоритмы и реализация на ПЛИС // Инженерная микроэлектроника, март, 99 (#1), С. 12-17.

142. Щербаков В.М. Мониторинг здоровья работников промышленных предприятий с учетом условий труда и быта. // Высокие технологии в практике учреждений здравоохранения г. Воронежа: материалы научной конференции. Воронеж. -1999

143. Экспертные системы: Пер. с англ. / Под ред. Р.Форсайта. -М.: Радио и связь. 1986.

144. Элти Дж. Кумбс Экспертные системы: Концепции и примеры. Пер.с англ. М.:Финансы и статистика. 1987.

145. Энциклопедия кибернетики. Том 2. Киев, 1975.

146. Яншин В.В., Калинин Г.А. Обработка изображений на языке СИ для IBM PC: Алгоритмы и программы.-М.:Мир, 1994.-241с.

147. Ярулин Х.Х. Клиничческая реоэнцифалография. -Л.: Медицина, Ленинградское отделение, 1967. 286с.

148. Ярославский Л.П. Введление в цифровую обработку изображений. М.: Сов.Радио, 1979.

149. Ambulatory ECG Monitoring/Ed. S. Stern. Chicago, 1978.

150. Araki H., Koiwaya Y., Nakagaky O., Nakamura M. Circulation, 1983, vol.67, p.995-1000.

151. Bjerregaard P. Eurcp. Heart J., 1982, vol.3, p. 493-503.

152. Biagini A., Mazzei M.G., Carpediani C. et al. Amer. Heart J., 1982, vol.103, p.13-20.

153. Blefer S.B., Blefer D.Y., Hansman D.R. et al. Prog, cardiovasc. Dis., 1974, vol.16, p. 569-599.

154. Braccetti D., Naccarella F., Palmieri M., Nanni G. В кн.: Всемирный конгресс кардиологов. 9-й. Тезисы докладов. М., 1982, т.2, с.47.

155. Brodsky М., Wu D., Denes P. et al. Amer. J.Cardiol., 1977, vol.39, p.390-395.

156. Burh N.R. Automatic analysis of the electroencephalogram a review and classification of system.-EEG Clin.Neurophysiol. 1959.Vol.11.P.827.

157. Califf R.M., Mc. Kinnis R.A., Burke J. et al. Ibid., 1982, vol.50, p.23-31.

158. Calvert A., Lown В., Gorlin R. Ibid., 1977, vol.39, p.627-624.

159. Chung E.K. Ambulatory Electrocardiography. New York, 1979.

160. Clarce J.M., Hamer J., Shelton J.R. et al. Lancet, 1976, vol.2, p.508-512.

161. Clementy J., Levy A., Bricand H. Bordeaux, 1979, vol.12, p.95-102.

162. Cohn P. Mod Cone, cardiovasc. Dis., 1981, vol.50, p. 55-60.

163. Compression of the ambulatory ECG by average beat and residual differencing / Hamilton Patrick S., Tompkins Willis J.//IEEE Trans. Biomed. Eng.-l991.-38, N 3.-C. 253-259.

164. Crawford M.N., Mendoza C.A., O'Rourke R.A. et al. Ann intern. Med., 1978, vol.89, p.l.

165. Crook B.R.M., Cashman P.M.M.,Stott R.D.,Ratteiy E.B. Brit. Heart J., 1973, vol.35, p.1009-1013.

166. De Maria A.N., Amsterdam E.A., Vismara L.A. et al. Circulation, 1974, vol.50, Suppl 3, p.222.

167. Doyil T.EEG brain function monitoring using a microcomputer, in Proc. MIMI 76-Int Sump in Mini and Microcomputers (Toronto). 1976. P.213-216.

168. ELECTROCARDIOGRAPH "CARDIMAX FX - 2111". FUCUDA DENHICO., LTD/ 1996/ - 36 c.

169. Falkc S. CVP, 1983, vol.11, p.63-72.

170. Fitzgerald J.W., De Busk R.F. Amer. J. Cardiol., 1975, vol.35, p. 136.

171. Fox K.M., Dan field J.E., Ribero P. et al. Brit. Heart J., 1982, vol.48, p.555-559.

172. Fox K.M., Danfield J.E., Selwin A.P. В кн.: Всемирный конгресс кардиологов. 9-й. Тезисы докладов. М., 1982, т. 1, N0279.

173. Fozzard Н., Kinias Р. Med. Clin. N. Amer., 1976, vol.60, c.291-298.

174. Garner-Crussard J.P., Andre-Fouet X. et al. Lyon med., 1983, vol.250, p.501-507.

175. Gilson J.S., Holter N.J., Glasscock W.R. Amer. J. Cardiol., 1964, vol.14, p.204-217.

176. Gilson J.S., Holter N.J., and Glassock W.R., Climical observation using electrocardiocoder and Avsep continuous electrocardiographic system. AmJ.Cardiol.,14:204, 1964.

177. S93.Golding В., Wolf E., Tzivoni D., Stern S. Amer. Heart J., 1973, vol.86, p.501-507.

178. Grodman R.S., Capone R.J., Most A.S. Ibid., 1979, vol.98, p.459-464.

179. Guazzi M., Olivari M.T., Polese A. et al. Amer. J. Cardiol., 1976, vol.37, p.923-927.

180. Harrison D.C., Fitzgerald J.W., Winkle R.A. Ibid., 1978, vol.41, p.996-1004.

181. Herolf M. "A recursive derector". Dep. Of Telecomn., Stockholm, Sweden. Tech. Rep.99.1975.

182. Hill A.G. "The automatic estimation of epileptic spike activi". Biomed. Comput. Vol.4.1973.

183. Hindman M.C., Last J.H., Rosen K.M. Ann intern. Med., 1973, vol.79, p.654-663.

184. Hinkle L.E.Jr., Carver S.T., Stevens M. Amer. J. Cardiol., 1969, vol.24, p.629-650.

185. Holter N.J. Scince, 1961, vol.134, p.1214-1220.

186. Isaeff D.M., Gaston J.H., Harrison D.C. J.A.M.A., 1972, vol.222, p.449-453.

187. Iyengear R., Gastellanos A., Spence M. Progr. cardiovasc. Dis., 1971, vol.13, p.392-404.

188. Kennedy H.L., Caralis D.G. Ann intern. Med., 1977, vol.87, p.729-739.

189. Kennedy H.L., Chandra V., Sagther K.L., Caralis D.G. Amer. J. Cardiol., 1978, vol.42, p.925-930.

190. Lachman A.B., Selmer H.J., Gustafson R.H. Circulation, 1965, vol.31, p.557-563.

191. Li J. S., Yang S. Z., Lu W. X., and WangY. S. Space-Domain Feature-Based Automated Quantitative Determination of Localized Faults in Wire Ropes // Materials Evaluation / 48 Marth, 1990. P. 336-341.

192. Lopes M.G., Runge P., Harrison D.C., Schroeder G.S. Chest, 1975, vol.67, p.269-273.

193. Lown В. Кардиология, 1980,N7, C.35-44.

194. Lown В., Wolf M. Circulation, 1971, vol.44, p.130-142.

195. Maranchao M.F., Friedrich M.N., Glitz T. et al. В кн.: 9-й Всемирный конгресс кардиологов. Тезисы докладов. М., 1982, т.2, с.205.

196. Maseri A. Bit. Heart J., 1980, vol.43, p.648-660.

197. Massineo F.C., Al-Hani A.J., Katz A.M. Cardiology, 1981, vol.68, p.91-102.

198. Minardi G., Boccardi L., Pennestri F. et al. G. ital. Cardiol., 1981, vol.11, p.1063-1071.

199. Morganoth J., Mickelson E.L., Horwitz L.N. et al. Circulation, 1978, vol.58, p.408-414.

200. Moss A.J., De Comila J., Metiowsky W. Ibid., 1975, vol.51-52, p.204-210.

201. Murao S., Shimomura K., Yoshimoto N. et al. Jap. Heart J., 1980, vol.21, p.607-619.

202. Nademanee K., Singh B.N., Hendricson J. et al. Ann. intern. Med., 1983, vol.98, p.577-584.

203. Pantano J.A., Oriel R.J. Amer. Heart J., 1982, vol.104, p.762-768.

204. RECLAMA SERVISE inc., Leningrad, USSA.

205. Rizzon P., Scrutino D., De Toma L. et al. G. ital. Cardiol., 1982, vol.12, p.247-254.

206. Rocchi M., Santuri M., Masini V. В кн.: Всемирный конгресс кардиологов. 9-й. Тезисы докладов. М., 1982, т.2, с.291.

207. Ruberman W., Weinblat Е., Frank C.W. et al.- J. chron Dis., 1976, vol.29, p.497-501.

208. Ruberman W., Weinblat E., Goldberg J.D. et al.- New Engl. J. Med., 1977, vol.297,p.750-757.

209. Ryan M., Lown В., Horn H. Ibid., 1975, vol.792, p.224-229.

210. Saoty T. Measuring the fiizziness of sets // Cybernetics. 1974. Vol.4.№4.

211. Seller P., Proust F., Delebarre P. et al.- Arch. Mai. Coeur., 1978, vol.71, p.638-644.

212. Severi S., Marzullo P., L'abbate A. et al. In: European Congress of Cardiology. 8-th. Abstracts. Paris, 1980, p.36.

213. Shang S.J., Pepine C.J. Amer. J. Cardiol., 1977, vol.39, p.396-402.

214. Shapiro D.M. and Glasser M. Measurement and comparison of EEG drug, in Psyshotropic Drugs and the Human EEG: Itil I.Ed.New York:S.Karger.l974.

215. Stern G., Jungmann H. Herz- Kreislauf., 1979, Bd 11, s.346-351.

216. Stern S., Tzivoni D. Amer. J. Cardiol., 1973, vol.32, p. 17-20.

217. Stern S., Tzivoni D. Brit. Heart J., 1974, vol.36, p.481-486.

218. Stern S., Tzivoni D., Stern Z. Circulation, 1975, vol.52, p. 1045-1049.

219. Torreasani J., GleyZolles R., Bodard H. Arch. Mai. Coeur., 1970, vol.72, p.582-588.

220. Tzivoni D., Stern S. Chest, 1975, vol.67, p.274-278.

221. Udpa S.S., Lord W. A Fourier Discriptor Classification Schem for Differential Probe Signals// Materials Evaluation /42/ August,1984. P. 1136-1141.

222. Un systeme d'analyse des signaux biomedicaux / Kaufmann F.,Medique C., Clairambauit J. // Bull, liais.rech. inf. et autom.-1991, N 131.-е. 38-41.

223. Verfahren und System zur Datenauswertung von Langzeit-Ekg-Geraten: Заявка 3924214 ФРГ , МКИ A 61 B5 /0402 /MullerPeter, Sebastiani Oscar ; Muller & Sebastiani Elektronik GmbH.-N 3924214.5.

224. Vismara L.A., Amsterdam E.A., Mason D.I. Amer. J. Med., 1975, vol.59, p.6-11.

225. Winkle R.A. Amer. Heart J., 1981, vol.102, p.757-770.

226. Winkle R.A., Alberman E.L., Fitzerald J.W., Harrison D.C. Ann intern. Med., 1976, vol.85, p.1-7.

227. Winkle R.A., Bell P.A., Fitzerald J.W. Сдштю Куыюб 1977, vol.25, p.262.

228. Winkle R.A., Lopes M.G., Fitzerald J.W. Circulation, 1975, vol.52, p.73-81.

229. Winkle R.A., Rodrigues I., and Bragg-Ramschel D.A.: Technological status and problems of ambulatory electrocardiographic monitoring. Ann. N.Y. Acad. Sci., 432:108-116, 1984.

230. Winston Т., Berger H.J. Amer. Heart J., 1975, vol.90, p.611.

231. Wolf E., Tzivoni D., Stern S. Brit. Heart J., 1974, vol.36, p.90-95.

232. Woosley R.L., Kornhousek D., Smith R. et al. Circulation, 1979, vol. 60, p.819-827.

233. A.C. СССР № 1298630.Многоэлементный вихретоковый преобразователь для контроля внутренней поверхности труб//Филист С.А. //Изобретения.Открытия. 1987.№ 11.

234. А.С. СССР № 1298719 Устройство сбора дефектоскопической информации / Фил ист С.А. и др. // Изобретение., открытие. 1987, №11.

235. А.С. СССР № 1350593.Способ визуализации дефектов / Филист С.А., Агеев В.М., Минят JT.E. //Изобретения.Открытия. 1987,№41.

236. А.С. СССР № 1359731. Многослойный матричный вихретоковый преобразователь. / В.В. Сухоруко в, С.А. Филист //Изобретения. Открытия. 1987. №43.

237. А.С. СССР №1585739.Способ вихретокового контроля изделий ит вихретоковый преобразователь для его осуществления/Филисмт С.А. и др. //Изобретения.Открытия. 1990.№3 0

238. А.С. СССР №1727045. Способ контроля износа стальных тросов и устройства для его реализации. / Э.А. Мельников, С.А. Филист и В.П. Зайцев. // Изобретения. Открытия. 1990. №14.

239. А.С. СССР № 1805479 Устройство сбора информации для спектрального анализа квазипериодических процессов/Дородных В.П., Филист С.А.//

240. Изобретения. Открытия. 1993. №12.

241. Патент Российской Федерации № 2023271. Устройство для измерения магнитных шумов/Александров Д.М.,Букреев В.Г.,Филист С.А.,Суховаров И.В. //Изобретения.ткрытия. 1994.№21

242. Патент Российской Федерации № 2144735. Устройство передачи трех отведений кардиосигнала посредством радиоканала/Белых А.В., Филист С.А., Кореневский Н.А.//Изобретения. 2000. Открытия. Бюл.№2.

243. Патент Российской Федерации № 2185618. Устройство анализа акустических сигналов механизмов/ Багликов С.Ю., Филист С.А Изобретения. 2002. Открытия. Бюл. №20.

244. Патент Российской Федерации № 2187838. Способ анализа квазипериодических сигналов / Багликов С.Ю., Филист С.А Изобретения. 2002. Открытия. Бюл. №23.