CC BY
10
Таким образом, проведенный регрессионный анализ эффективности государственной поддержки позволил определить использование бюджетных средств в сельском хозяйстве. На основе данного анализа была установлена количественная взаимосвязь финансово-хозяйственных результатов деятельности от размеров дотирования отрасли. Это позволит определить объемы прибыли и выручки, которые были получены от использования бюджетных средств по видам поддержки, и в конечном итоге будет способствовать принятию верных управленческих решений при выделении и предоставлении объемов поддержки в дальнейшем.
УДК 614.8
МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА-
ОПЕРАТОРА
Л. В. Тимохина, И. В. Левина, А. Н. Варнавский
Описываются способы и методы анализа психофизиологического состояния человека-оператора. Предложен новый способ определения показателей психоэмоциональной напряженности на основе анализа сигнала пульсовой волны. В данном способе предложено использовать два временных окна и определять разность между двумя результатами нелинейных интегральных преобразований. Полученный сигнал представляет собой совокупность пиков, по вариабельности ширины которых можно определить значения показателей психоэмоциональной напряженности человека-оператора.
В современных условиях человек зачастую оказывается под влиянием многих раздражающих, угнетающих факторов, совокупное влияние которых приводит к стрессу, утомлению, снижению внимания, концентрации и уменьшению эффективности работы. Поэтому важной задачей является изучение методологических аспектов изучения стресса и психофизиологического состояния человека.
Стресс - общая реакция организма на воздействие (физическое или психологическое), нарушающее его гомеостаз, а также соответствующее состояние нервной системы организма (или организма в целом).
Не всегда по внешнему виду человека можно оценить его эмоции или настроение, так как проявления их настолько минимальны, что не заметны глазу наблюдателя. Результаты исследований показывают, что человек не в состоянии контролировать уровень амплитуды и частоты микроперемещений, это явление рефлексное и является объективным показателем психофизиологического состояния человека.
Среди методик исследования функциональных состояний организма, характеризующих наличие или отсутствие стресса у человека, можно выделить физиологические методы исследования, которые позволяют рассмотреть стресс как колебание гомеостатических процессов.
К этой группе методов относится исследование работы центральной нервной системы с помощью электроэнцефалограммы (ЭЭГ). ЭЭГ выражает индивидуальный уровень активации в стрессовых условиях. Например, люди, у которых фиксируют ЭЭГ с диффузно распространенными Р-волнами, обла-
дают низкой концентрацией внимания, совершают много ошибок и малоустойчивы к стрессу.
Также к этой группе методов относится исследование показателей вегетативной нервной системы, которая осуществляет регуляцию, координацию и адаптацию деятельности органов относительно изменений условий среды. Например, кожно-гальваническая реакция отражает процессы терморегуляции в связи с мышечной активностью, а так же силу и продолжительность стрессовых реакций, которые вызывают изменение гомеостаза. Также можно использовать такие параметры, как кожная температура, показатели состояния дыхательной системы и сердечно-сосудистой системы (в том числе определение вариабельности сердечного ритма). В стрессовой ситуации для человека характерно повышение артериального давления и увеличение частоты сердечных сокращений. В некоторых случаях при быстром течении стрессовых реакций сердечная деятельность является самым информативным показателем изменений состояния организма. Для оценки функционального состояния организма используют также показатели центрального кровотока: ударный объем крови (систолический), который измеряется количеством крови, которую сердце выбрасывает в сосуды при каждом сокращении (у взрослого человека в покое УОК - 70-80 мл, при интенсивной работе -150-200 мл) и минутный объем крови - количество крови, которое сердце выбрасывает в легочный ствол и аорту за одну минуту (средний МОК - 3-6 л).
К биохимическим показателям стресса относят уровень катехоламинов в моче, содержание калия и натрия в слюне, изменение формулы крови в результате адаптационных реакций.
К группе физиологических методов исследования стресса стоит отнести биоритмологический подход. Он заключается в том, что нарушение временной координации является одним из первых проявлений стресса и предшествует энергетическим и информационным нарушениям, а также нарушениям обмена веществ. Большая часть людей ощущает физиологический дискомфорт при нарушении привычного ритма сна и бодрствования, поэтому необходимо учитывать способность адаптироваться к этому фазовому сдвигу. Перестройка суточного ритма может вызвать утомление, разбитость, бессонницу, обострение хронических заболеваний.
В качестве критерия адаптационных возможностей организма может применяться индекс функциональных изменений, или коэффициент здоровья, для вычисления которого требуются лишь данные о частоте пульса, артериальном давлении, росте, массе тела и возрасте [1].
Задача состоит в том, чтобы из большого числа методик выбрать оптимальное число показателей, необходимых для диагностики стресса. Выбранные методики должны удовлетворять основному требованию массовых исследований - комфортности: человек не должен испытывать неприятных ощущений в процессе исследования.
В работе исследовалась возможность применения методов обнаружения и диагностики стресса в промышленных условиях, на предприятиях, где «цена» человеческих ошибок, вызванных стрессорными воздействиями, оказывается очень высокой. В программе MathCad был промоделирован способ определения параметров психоэмоциональной напряженности человека-оператора на основе анализа пульсовой волны нелинейными интегральными преобразованиями, в частности, определялись ИВР - индекс вегетативного равновесия, ВПР - вегетативный показатель ритма, ПАПР - показатель адекватности процессов регуляции, ИНРС - индекс напряжения регуляторных систем.
Для определения параметров психоэмоциональной напряженности на основе анализа сердечного ритма традиционно используют электрокардио-сигнал. Такое использование обусловлено тем, что кардиосигнал содержит достаточно острый Л-зубец, соответственно возможно использование производной для обострения результата преобразования. При таком анализе используют узкое временное окно.
Сигнал пульса содержит более гладкий низкочастотный сигнал, поэтому для его анализа не всегда подойдет производная. Поэтому необходимо разработать более помехоустойчивые методы анализа сигнала пульса без использования производной.
Для этого предлагается использовать два широких временных окна разной длительности. При частоте дискретизации 250 отс/с ширина первого окна равна N1 порядка 350 отсчетов, ширина второго - N2 порядка 300 отсчетов. За счет использования широких окон отношение сигнал/шум и соответственно помехоустойчивость возрастают более, чем в 2 раза. Окна двигаем по сигналу с шагом, равным интервалу дискретизации, и на каждом шаге определяем результаты нелинейных интегральных преобразований в окнах по формуле
N-1 (\ + (s(t - i -At) )2Л
y(t) = Х
i=0
1 -(s(t - i - At))2
где s(t) - нормированный сигнал пульса, амплитудное значение которого не превышает 1, А( - период дискретизации, - результат нелинейных интегральных преобразований, / - номер отчета во временном окне, N - ширина окна анализа.
На рис. 1,а приведен пример сигнала пульсовой волны и результаты его нелинейных интегральных преобразований окнами разной ширины (рис. 1,6, в).
а)
Va
0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 2.1 2.4 2.7 3 3.3 3.6 3.9 4.2 4.5 4.8 5.1 5.4 5.7 6
/ 1 л / П
б)
0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 2.1 2.4 2.7 3 3.3 3.6 3.9 4.2 4.5 4.8 5.1 5.4 5.7 6
'I / 1 /
\ / \ / -
в)
0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 2.1 2.4 2.7 3 3.3 3.6 3.9 4.2 4.5 4.8 5.1 5.4 5.7 6
Рис. 1. Пульсовая волна (а) и результаты нелинейных интегральных преобразований широким окном (б) и более узким (в)
20
10
15
10
В каждом случае результат преобразования представляет собой уровень преобразований, равный величине преобразования одного кардиоцикла, относительно которого образуются направленные вверх пики (если длительность окна больше длительности кардиоцикла) и направленные вниз пики (если длительность окна меньше длительности кардиоцикла).
После вычитания из первого результата преобразования второй получим сигнал, который представляет собой пики, ширина которых в верхних точках равна модулю разности между длительностью окна анализа и текущими значениями периодов пульсовой волны (рис. 2). Используя все такие значения, можно определить параметры психоэмоциональной напряженности человека-оператора.
Рис. 2. Сигнал разности между двумя результатами преобразований
Параметры психоэмоциональной напряженности на основе анализа ширины пиков можно определить следующим образом:
Мо*, (мс) - наиболее часто встречаемое значение ширины пиков; АМо*, (%) - доля пиков с наиболее часто встречающейся шириной; AY*, (%) - разность между шириной самого широкого и самого узкого пиков.
Тогда:
ИВР=АМо*^*, ВПР=1/(АМо*AY*), ПАПР=АМо*/Мо*, ИН=AMo*/(2AY*Мо*).
Таким образом, используя нелинейные интегральные преобразования сигнала пульсовой волны, можно повысить достоверность анализа сердечного ритма и, соответственно, более надежно динамически определить степень психоэмоциональной напряженности человека-оператора.
Список литературы
1. Панченко, Л. Л. Диагностика стресса : учеб. пособие / Л. Л. Панченко. - Владивосток, 2005. - 35 с.
