АЛГОРИТМ АНАЛИЗА РЕАЛИЗАЦИЙ ВРЕМЕНИ ПРОСТОЙ СЕНСОРНО-МОТОРНОЙ РЕАКЦИИ ПРИ ПОСТРОЕНИИ МОДЕЛИ СЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ О.Л. Ахремчик, И.И. Базулев Тверской государственный технический университет E-mail: axremchic@mail.ru Время простой сенсорно-моторной реакции (ВПСМР) является одной из составляющих вектора биометрического образа человека. Полученные в процессе взаимодействия человека с автоматизированной системой выборки со значениями ВПСМР описываются моделями [1]: Y(t) = B(t) + C(t) + Х(t) + N(t), где Y(t) – значение времени реакции в текущий момент времени t, B(t) – тренд; C(t) – периодическая составляющая; Х(t) – случайный процесс с нулевым средним; N(t) – высокочастотная помеха. Разрабатываемый алгоритм дополняет методику оценки ВПСМР, предусматривающую получение выборочных данных с использованием специализированного программного обеспечения и построение по полученным реализациям (рис.1) модели случайной компоненты (Х(t) + N(t)) с использованием аппарата автокорреляционных функций [2]. Объем выборки N последовательных измерений составляет 100 наблюдений. а) б) Рис. 1. Реализации времени простых сенсорно-моторных реакций а) зрительно-моторной, б) аудио-моторной Целевое назначение алгоритма анализа реализаций связано с выбором класса и определением оценок параметров модели случайной составляющей. Первой стадией алгоритма является вычисление выборочных характеристик: среднего, дисперсии и коэффициента вариации. На второй стадии производится отсев грубых погрешностей с использованием процентных точек t-распределения и осуществляется пересчет выборочных характеристик для уменьшенной выборки [3]. При значении коэффициента вариации меньше 33 % производится проверка гипотезы о законе распределения выборочных данных с применением критерия хи-квадрат. В случае непринятия гипотезы производится логарифмическое преобразование матрицы исходных данных (100lgT), что позволяет перейти к логнормальному распределению (рис.2). а) Рис. 2. Плотности и гистограммы распределения времени простых сенсорно-моторных реакций а) простой зрительно-моторной реакции до (1) и после (2) применения алгоритма обработки; б) простой аудио-моторной реакции до (3) и после (4) применения алгоритма обработки б) Третья стадия алгоритма предусматривает выбор моделей преобразованной случайной составляющей в классе процессов с нормальным законом распределения на основе применения параметрических методов. Основой разрабатываемого алгоритма являются несложные при практическом применении методы авторегрессионного анализа на основе итерационной обработки поступающих реализаций. Алгоритм рекурсивен по отношению к порядку модели. Предварительный подбор порядка модели авторегрессии осуществляется с использованием в качестве критерия среднеквадратичной ошибки. Далее порядок модели уточняется на основе оценки значений финитной ошибки предсказания [1]. Параметризация модели осуществляется на основе нескольких итераций расчета оценок, которые представляются виде доверительных интервалов значений параметров. Для реализации на рис.1а выражение: Т(t) = 0.4 T(t-1) + 0.3 T(t-2) + 0.3 T(t-3) + e(t), где T(t) = k*lg(Х(t) + N(t)); k-масштабирующий коэффициент; е(t) – нормально распределенная случайная величина с нулевым математическим ожиданием и СКО = 7.86 мс. Апробация алгоритма позволила сделать вывод о представлении модели преобразованной случайной составляющей ВПСМР оператора учебно-лабораторного комплекса авторегрессией 3-го порядка. Библиографический список 1. Большаков А.А., Каримов Р.Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов. – М.:Гл.линия-Телеком, 2007. 522 с. 2. Ахремчик О.Л. Методика обработки данных тестирования времени зрительномоторной реакции на компьютерном тренажере // Тез. докл. Всероссийской научной школы «Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине - 2006». – Саратов, 2006. С. 78. 3. Львовский Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул. – М.:В.школа, 1988. 239 с. Сведения об авторах Ахремчик Олег Леонидович – д.т.н., доцент, дата рождения: 10.06.1965г. Базулев Иван Игоревич – магистрант, дата рождения:9.05.1990г. Вид доклада: устный (/ стендовый)