Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Биология -> Красногорская Н.В. -> "Электромагнитные поля в биосфере" -> 80

Электромагнитные поля в биосфере - Красногорская Н.В.

Красногорская Н.В. Электромагнитные поля в биосфере — М.: Наука, 1984. — 329 c.
Скачать (прямая ссылка): elektromagnitniepolyavatmosfere1984.djv
Предыдущая << 1 .. 74 75 76 77 78 79 < 80 > 81 82 83 84 85 86 .. 171 >> Следующая

Экспериментальные исследования показывают, что циклы поведенческих
реакций и физиологических ритмов биологических объектов коррелируют с
периодически изменяющимися параметрами внешней ореды, причем синхрони
заторами могут быть различные гелиогеофизические и метеорологические .
фактору, к которым организмы чувствительны Д ,2/. В связи с наличием
~1,~7,~14,~ 27-суточных колебаний в спектре многих природных явлений
предотавляется возможным синхронизация внешними физическими факторами не
только околоцедельного, но в некотрых других физиологических ритмов.
Исследовалась реакция объекта на каждый из воздействующих факторов среды
и на совместное влияние группы факторов. В первой группе исследований
рассматривались случаи, когда факторы среды представляют: I)независимые
равноправные воздействия;- 2) зависимые неравноправные воз -действия.
В первом случае связь между входными и выходными переменными объекта
оценивалась с помощью функции обычной когерентнооти /3/
Л) = ГиФ/г"(*)Ггг(г),
гдеч- опектральный индекс; , (4) - автоспектры рассматриваемых
последовательностей; ГдеСй) - их взаимный спектр.
151
. В отличие от корреляционной функции, которая нормируется по средней
мощности доследуемых последовательностей, функция когерентнооти
нормируется по мощности каждой периодической составляющей независимо. Это
позволяет повысить точность и доотоверность измерений за счет устранения
влияния структурных особенностей автокорреляционных спектров переменных,
измерить часть мощности, определяемую воздействующим фактором, и часть
мощности, обусловленную шумом для данной периодической составляющей.
Однако шум на выходе объекта может обусловливаться не только
исследуемыми, но и другими воздействиями. В зтом случае функция обычной
когерентности примет ошибочно низкие значения, и для получения
достоверной оценки связи необходимо вычислить функцию частной
когерентности/^/
где соответствующий элементу Ггт минор спектральной матрицы Г^>5М^
(% ) всех переменных.
Для данной периодической составляющей функция частной когерентности
определяет связь выходной и одной из входных переменных после уст -
ранения влияния на них всех остальных исследуемых переменных.
В случав , когда факторы среда представляют собой зависимые наравно-
цравные воздействия, предполагалось, что связь между двумя
воздействующими факторами высока. Один из них Х^(?) оказывает
существенное влияние на переменную Y( ? ) ва выходе объекта, а второй (
?) не связан cY(4c). Тогда вычисленная с помощью коэффициента обычной
когерентности связь между Xj Cfc) иУ(?) будет принимать ошибочно высокие
значения и отражать лишь тот факт, что связь между воздействующими
факторами велика. В этом случае достоверно оценить связь между Х^( 6 )
иУ(I) можно .'путем использования функции частной когерентности, которая
будет принимать меньшие значения, чем функция обычной когерентности.
Реакция объекта на совмеотное влияние группы действующих факторов
иоследовалась на основе функции множественной когерентности /3/
1Гу;,Х
Xd>xi^2v,Xo, rYi ,YiФ 1^X4,
Для данной периодической составляющей эта функция позволяет определить
долю мощности переменной величины на выходе объекта, определяемую сум -
марным влиянием учитываемых воздействий.
Эффективность спектральных методов исследования динамических
характеристик объектов в значительной степени зависит от того, насколько
выбран-1 ная система ортогональных функций соответотвует функции отклика
на единичный импульс.'В ряде случаев несколько отличных от нуля
коэффициентов позволяют получить .хорошую апцрокоимацшо
последовательности.
152
Однако цри анализе многсовязных биологических объектов, находящихся под
воздействием сигналов и помех различной природы, приходится учитывать
большое число коэффициентов при использовании любых ортогональных
разложений. Поэтому при выборе аппроксимирующих функций основным
требованием является обеспечение необходимой доотоверности результатов
при помощи простых в реализации алгоритмов. Иоследовалась также
целесообразность оценки статистических характеристик путем ортогонального
разложения по функциям Уолша Д/. Метод рекомендован для практического
использования в связи с простотой структурной реализации быотрых
алгоритмов Уолша, обеспечивающих необходимую достоверность результатов.
Постулировалось, что скорость изменения факторов внешней среды является
информативным параметром, сигнализирующим неблагоприятную реакцию
организма, поэтому цри предварительной обработке информации использо -
вался фильтр первых разностей /3/. Для корректного сопоставления оущес-.
твенно разномасштабных переменных проведено нормирование реализаций.
Обеспечение достоверности оценки спектра мощности достигалось в два
этапа. На первом каздая реализация, состоящая из 512 точек отсчета,
образованная синтезом частично перекрывающихся интервалов (январь-март,
март-июнь, июль-октябрь, сентябрь-ноябрь), разбивалась на восемь равных
отрезков, квазистационарность которых проверялась пс критерию серий Д7.
Предыдущая << 1 .. 74 75 76 77 78 79 < 80 > 81 82 83 84 85 86 .. 171 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed