Рассмотрен оптимальный алгоритм классификации дыхательных шумов на основе спектрально-корреляционных признаков и определены показатели его эффективности. Выполнен численный анализ таких показателей для идеализированной модели респираторного тракта человека. Исследована сравнительная диагностическая ценность ряда параметров модели, включая условия возбуждения дыхательных шумов и акустические параметры проводящей среды. Показаны преимущества спектрально-корреляционных методов классификации перед чисто спектральными. Исследована устойчивость качественных показателей системы классификации к неточности задания параметров модели респираторного тракта и погрешностям в определении пространственного положения точек регистрации шумов.
Розглянуто оптимальний алгоритм класифiкації шумів дихання на основі спектрально-кореляційних ознак та визначені показники його ефективності. Виконано чисельний аналіз таких показників для ідеалізованої моделі респіраторного тракту людини. Досліджено порівняльну діагностичну цінність ряду параметрів моделі з урахуванням умов збудження дихальних шумів та акустичних параметрів середовища їх поширення. Показані переваги спектрально-кореляційних методів класифікації перед чисто спектральними. Досліджено стійкість якісних показників системи класифікації до неточності встановлення параметрів моделі респіраторного тракту та похибок у визначенні просторового положення точок реєстрації шумів.
The optimum algorithm of the respiratory noise classification on base of spectral-correlation criterions has been considered and the parameters of its efficiency have been determined. The numerical analysis of such parameters for idealized model of human respiratory system has been performed. There has been investigated the comparative diagnostic value of model parameters including the conditions of the respiratory noise generation and the acoustic characteristics of medium of propagation. The advantages of spectral-correlation methods of noise classification in comparison with the spectral ones have been shown. The robustness of qualitative parameters of system of classification to the discrepancy in knowledge of parameters of respiratory system and errors in determination of spatial coordinates of acoustic sensors have been investigated.
