Лабораторные по физике

указывающее во сколько раз интенсивность данного звука In больше интенсивности звука/о на пороге слышимости:

М о= 10" или/ ” = / 0ХЮ"= 1012хЮ"(Вт/м2).

Если два звука Ij и I2 по интенсивности отличаются, например, на а белов, то

это означает, что 1,/12 = 10«

Логарифмируя, получим;

а= lg(h/l2) (бел)

Если уровень интенсивности звука равен 9 белам, то это означает:

9 = Ig(Mo) или I = Io XIО9

Учитывая значение 1о, получаем интенсивность данного звука:

1= 10‘12xl09=10J (Вт/м2)

Наряду с белами широко применяются децибелы (дБ). В этом случае а будет

равно:

а= ioxig(i/i2)

Шкала громкости построена в соответствии со шкалой интенсивности звука: тоже 13 уровней или единиц громкости, которые тоже называются белом. Коэффициент к в законе Вебера - Фехнера сильно зависит от частоты и принят за единицу только для тона 103 Гц. Поэтому число белов по шкале громкости и по шкале интенсивности численно совпадают для этого тона. На практике для оценки уровня интенсивности звука часто используется единица в 10 раз меньше бела, называемая децибелом.

Децибел громкости называется фоном Е(фон) = 10xLg(I/Io)

Таким образом, фон соответствует изменению громкости тона 103Гц при изменении интенсивности звука на 1 децибел.

Метод аудиометрии, особенности использования в медицинской практике

Для выявления нарушений слуха и локализации повреждений слухового

аппарата разработаны многочисленные тесты и методы. Аудиометрия как метод

11

1 - графическое представление текущего гармонического сигнала, подаваемого на наушники; 2 - установка частоты тона;

3 - кнопка включения генерации тона;

4 - кнопка выключения генерации тона;

5 - установка уровня звука;

6 - кнопка быстрого сброса уровня в ноль;

7- переключатель источника звука - только левый наушник, только правый и оба; 8 - индикация и выбор текущего звукового устройства компьютера; 9 - кнопка завершения работы и выхода из программы; 10 - кнопка запуска проигрывания музыкального файла.

3.Оденьте наушники на голову, переключите вывод звука только на левое ухо.

Внимание! В отличие от медицинских учреждений, где проверка слуха проводится в звукоизолированном помещении, в учебной лаборатории имеются источники шума! Поэтому во время съемки аудиограммы необходимо свободной рукой плотно прижимать наушник к уху, на которое в данный момент подается тоновый сигнал.

4.Установите первую частоту тона, а уровень в ноль.

5.Нажмите кнопку «Старт».

6.Увеличивая громкость подаваемого звука с шагом 1 дБ, установите уровень, при котором только начинаете слышать заданный тон. Зафиксируйте в тетради установленный уровень (порог) слышимости на данной частоте.

7.Определение порога слышимости на каждой частоте необходимо провести три раза с последующим усреднением результатов.

8.Нажмите кнопку «Стоп». Установите следующую частоту тона. Повторите измерения согласно пп. 5-8 для каждой частоты.

9.Переключите вывод звука только на правое ухо. Повторите всю последовательность измерений согласно пп. 5-8.

10.Для проверки влияния источников громких звуков на чувствительность органов слуха перейдите к прослушиванию музыкального фрагмента на повышенной громкости. Для этого нажмите кнопку «Прослушать музыку». Появится панель управления проигрывателя музыкального файла (рис. 8). При этом уровень воспроизведения автоматически переключится в 60 дБ, также звук будет идти из правого и левого наушников.

16

ВАРИАЦИОННАЯ ПУЛЬСОМЕТРИЯ

Введение

Вариационная пульсометрия - это один из методов анализа вариабельности сердечного ритма. Данный подход является современной методологией и технологией исследования и оценки состояния регуляторных систем организма, в частности, функционального состояния различных отделов вегетативной нервной системы. Регуляция сердечного ритма в физиологических условиях является результатом ритмической активности пейсмекеров синусового узла (клеток, генерирующих электрическое возбуждение сердца) и модулирующего влияния вегетативной и центральной нервной систем, а так же ряда гуморальных и рефлекторных воздействий.

Основная информация о состоянии систем, регулирующих ритм сердца, заключена в "функции разброса" длительностей кардиоинтервалов. Синусовая аритмия отражает сложные процессы взаимодействия различных контуров регуляции сердечного ритма. Наиболее простой моделью является двухконтурная модель регуляции сердечного ритма (Баевский Р.М., 1968). Она основывалась на кибернетическом подходе, при котором система управления синусовым узлом представлялась в виде двух взаимосвязанных контуров: центрального и автономного, управляющего и управляемого с каналами прямой и обратной связи.

Методы изучения вариабельности сердечного ритма можно условно разделить на три группы: 1) методы статистической оценки числового массива кардиоинтервалов; 2) методы оценки связи между кардиоинтервалами; 3) методы выявления скрытой периодичности динамического ряда кардиоинтервалов (Баевский, Кириллов, Клецкин, 1984). Согласно недавно опубликованным стандартам Европейского Кардиологического общества и Североамериканского общества электрофизиологов (Heart rate variability, 1996) выделяют две группы методов - временные (Time Domain Methods) и частотные (Frequency Domain Methods).

К временным методам относятся статистический анализ и геометрические методы, к частотным - спектральный анализ. Наибольшее применение в России (СССР) за последние 30 лет получили следующие пять методов анализа ритма сердца: 1) Статистический анализ. 2) Вариационная пульсометрия - соответствует геометрическим методам по европейско-американским стандартам. 3) Автокорреляционный анализ. 4) Корреляционная ритмография. 5) Спектральный анализ. Эти методы являются наиболее распространенными, и в настоящее время

18

накоплен большой опыт их применения в различных областях клинической медицины

иприкладной физиологии.

Внастоящей работе для оценки вариабельности сердечного ритма будет использован метод вариационной пульсометрии. Метод основан на установлении закона распределения кардиоинтервалов как случайных величин. Поэтому, прежде чем приступить к выполнению данной работ, нам потребуется уяснить определенные основы математической статистики.

Основы математической статистики для метода вариационной

пульсометрии

Случайные величины

Параметры и функции биологических систем (например, температура тела человека, артериальное давление, частота сердечных сокращений, уровень сахара в крови), равно как и параметры технологических процессов (например, на фармацевтических производствах ) подвержены различным изменениям, зависящим как от внешних условий, так и от внутренних особенностей систем. То есть, эти параметры нельзя предсказать с высокой точностью, их величина в каждый момент времени для наблюдателя является случайным числом.

Случайные величины могут быть либо дискретными, либо непрерывными. Дискретной называют случайную величину, принимающую определенные числовые значения. Например, число дождливых дней в году, число машин, проехавших через перекресток в течение суток, число пациентов, обратившихся к участковому врачу в течение месяца и так далее. Случайную величину называют непрерывной, если она может принимать любые значения из некоторого конечного или бесконечного интервала. Например, продолжительность жизни человека есть непрерывная случайная величина, так как она может быть определена с любой точностью (число прожитых лет; число лет и месяцев; число лет, месяцев и недель и т.д.)

Впротивоположность случайным величинам, значения параметров системы или процессов, которые можно точно предсказать в любой момент времени, называются детерминированными величинами или процессами.

Всилу «непредсказуемости» случайных процессов, можно говорить о вероятности тех или иных случайных значений или функций, характеризующих состояние технологических или биологических систем. В общем случае все значения случайной величины являются равновозможными (но часто не равновероятными!).

19

Поэтому случайная величина должна быть задана не только теми значениями, которые она может принимать, но и вероятностями этих значений.

Если для случайной дискретной величины каждому ее значению поставить в соответствие вероятность ее появления, то такой ряд пар чисел называется рядом распределения. Например, для подброшенной монеты вероятности ее падения какойлибо стороной вверх будут - «орел» - 0,5; «решка» - 0,5.

Вероятность Р того, что случайная величинах находится в интервале от - оо до х называется интегральной функцией распределения случайной величины F(x), то есть

F(x) = P{X <х}.

Вероятность попадания случайной величины X в некоторый интервал от X; до Хг может быть вычислена как разность значений интегральных функций распределения на границах интервала:

Числовые характеристики случайной величины

Любая случайная величина (непрерывная или дискретная) может быть охарактеризована некоторыми числовыми параметрами, определяющими ее свойства.

1. Математическое ожидание М - ожидаемое среднее значение случайной величины. Для дискретной случайной величины

i=i

где N - число значений случайного процесса X,

Pi - вероятность каждого значения.

Если все значения равновероятны, p,=l/N для всех г.

20