Індекс рубрикатора НБУВ: В314.3

Рубрики:

Квантова механіка зіткнень і розсіювання

Шифр НБУВ: Ж26988 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: В372.2 + В379.2

Рубрики:

Геометрична кристалографія

Фізика напівпровідників

Шифр НБУВ: Ж26618 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: В379.22в641.0

Шифр НБУВ: Ж16425 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: В379.2

Рубрики:

Фізика напівпровідників

Шифр НБУВ: Ж16425 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: В379.13в641.8

Шифр НБУВ: Ж16425 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: В379.2

Рубрики:

Фізика напівпровідників

Шифр НБУВ: Ж16425 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: В379.1

Рубрики:

Теорії напівпровідників і діелектриків

Шифр НБУВ: Ж16425 Пошук видання у каталогах НБУВ 

The rational canonical form of Kildal's Hamiltonian has been obtained as a matrix with two identical diagonal blocks. It allowed to formulate and strictly prove few common assertions. Each of the eigenvalues of Kildal's Hamiltonian is twice degenerated everywhere, and it is well-known Kramers' degeneration, firstly. However, there is neither degeneration with except for Kramers', secondly. The symmetry of Kildal's Hamiltonian forcedly includes the operation of inversion (i.e. the center of symmetry), thirdly. Consequently this form of Hamiltonian is evidently not able to describe the specific properties of crystals without the center of symmetry. The Frobenius form (alias "the rational canonical form") of Hamiltonian should consist of two non-identical diagonal blocks to remove Kramers' degeneration.

Індекс рубрикатора НБУВ: В372.314.2

Рубрики:

Екситони. Екситонні рівні

Шифр НБУВ: Ж41279 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: В379.22

Рубрики:

Структура напівпровідників

Шифр НБУВ: Ж41115 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Більшість медичних зображень зазвичай представлені в сірих відтінках, а їх матриці інтенсивностей пікселів зручні для цифрової обробки. Останні версії популярної системи комп'ютерної математики Maple мають спеціальні програмні пакети для розв'язання таких задач. Проілюстровано можливості цих пакетів на прикладі типового медичного зображення. Для цифрової обробки зображення використовувалися засоби дискретного вейвлет-перетворення, процедури трешолдінгу (так званого "жорсткого порогу") та проводилася оцінка якості відновленого зображення. Проаналізовано залежність параметрів якості зображення від цифрових фільтрів, використовуваних у процедурі дискретного вейвлет-перетворення.

Мелатонін є універсальною фізіологічною речовиною, яка синтезується в різних місцях людського тіла і допомагає здійснювати контроль над більшістю фізіологічних процесів. Встановлено, що метаболіт мелатоніну 6-сульфатоксимелатонін (скорочено aMT6s або 6-SMT) виділяється з сечею. Таким чином, є сенс знайти чутливі і селективні експрес-методи для точного виявлення метаболітів мелатоніну в рідинах організму. Часто калібратори є належними інструментами для обробки сигналів. Уданій дослідній роботі це є набір кількох калібраторів з чітко визначеними концентраціями аналіту. Порівняння виміряного відгуку фактичного зразка з реакціями калібраторів надає змогу інтерпретувати реальний сигнал. Таким відгуком може бути або коефіцієнт пропускання, або оптична щільність зразка, що вимірюється за допомогою фотометра. Виявлення надійних калібраторів може суттєво спростити аналіз дози мелатоніну-сульфату в сечі. Такий експрес-аналіз може бути більш доступним. Калібрування співвідношення доза-реакція було здійснено логістичною кривою Хілла з чотирма параметрами. Фотометричні коефіцієнти пропускання аналізованих розчинів розглядалися як вимірюваний відгук. Мета роботи - оцінка і порівняння наборів параметрів Хілла для aMT6s-калібрагорів незалежних виробників. На жаль, одержаний результат демонструє значні і нез'ясовані розбіжності між ними. Отже, проблему створення надійних калібраторів сечового мелатоніну все ще не розв'язано і вона є актуальною.

Самостійний моніторинг рівня глюкози у крові протягом довгого періоду є одним із засобів моніторингу стану здоров'я. Дані проведеного дослідження надають змогу корегувати лікування та спосіб життя людей, хворих на діабет. Тренди, мінливість і сезонність серій є базовими для запровадження таких рішень, для чого пропонується використовувати комбіновану обробку даних. Така обробка включає в себе сингулярно-спектральний аналіз (ССА) з використанням графіків Пуанкаре та дослідження статистичної автокореляційної функції (АКФ). Об'єкт дослідження - 67-річний чоловік з довгою історією хвороби на діабет другого типу (T2D). Тести проводились тричі на тиждень за схемою "понеділок - середа - п'ятниця". Загальний час виміру складає 176 тиж, тому часова серія має довжину в N = 528 семплів. У результаті автокореляційна функція спрогнозувала сезонність серії. Сума плавного тренду, найменші коливання та залишки (шуми) і є моделлю серії. Такий підхід є стандартним для ССА. Знайдено плавний тренд зі зміною. Найменший період (плюс сезонність) близький до шести місяців. Аналіз графіку Пуанкаре показує випадкову природу короткострокової варіабельності серій, тоді як довгострокова має сезонність як основне джерело. Тренд має випуклу форму. Виявлено затримку між початком лікування інсуліном та точкою зміни. Ця затримка близька до періоду найменших коливань (близько шести місяців). Результати сингулярно-спектрального аналізу, графіків Пуанкаре та досліджень автокореляційної функції узгоджуються між собою.

Самостійний моніторинг рівня глюкози у крові протягом довгого періоду є одним із засобів моніторингу стану здоров'я. Дані проведеного дослідження надають змогу корегувати лікування та спосіб життя людей, хворих на діабет. Тренди, мінливість і сезонність серій є базовими для запровадження таких рішень, для чого пропонується використовувати комбіновану обробку даних. Така обробка включає в себе сингулярно-спектральний аналіз (ССА) з використанням графіків Пуанкаре та дослідження статистичної автокореляційної функції (АКФ). Об'єкт дослідження - 67-річний чоловік з довгою історією хвороби на діабет другого типу (T2D). Тести проводились тричі на тиждень за схемою "понеділок - середа - п'ятниця". Загальний час виміру складає 176 тиж, тому часова серія має довжину в N = 528 семплів. У результаті автокореляційна функція спрогнозувала сезонність серії. Сума плавного тренду, найменші коливання та залишки (шуми) і є моделлю серії. Такий підхід є стандартним для ССА. Знайдено плавний тренд зі зміною. Найменший період (плюс сезонність) близький до шести місяців. Аналіз графіку Пуанкаре показує випадкову природу короткострокової варіабельності серій, тоді як довгострокова має сезонність як основне джерело. Тренд має випуклу форму. Виявлено затримку між початком лікування інсуліном та точкою зміни. Ця затримка близька до періоду найменших коливань (близько шести місяців). Результати сингулярно-спектрального аналізу, графіків Пуанкаре та досліджень автокореляційної функції узгоджуються між собою.

The main attention is paid to the analysis of electromyogram (EMG) signals using Poincare plots (PP). It was established that the shapes of the plots are related to the diagnoses of patients. To study the fractal dimensionality of the PP, the method of counting the coverage figures was used. The PP filtration was carried out with the help of Haar wavelets. The self-similarity of PP for the studied electromyograms was established, and the law of scaling was used in a fairly wide range of coverage figures. Thus, the entire PPP is statistically similar to its own parts. The fractal dimensionalities of the PP of the studied electromyograms belong to the range from 1,36 to 1,48. This, as well as the values of indicators of Hurst exponent of PP for electromyograms that exceed the critical value of 0,5, indicate the relative stability of sequences. The algorithm of the filtration method proposed in this research involves only two simple stages: 1. Conversion of the input data matrix for the PP using the Jacobi rotation. 2. Decimation of both columns of the resulting matrix (the so-called "lazy wavelet-transformation", or double downsampling). The algorithm is simple to program and requires less machine time than existing filters for the PP. Filtered PP have several advantages over unfiltered ones. They do not contain extra points, allow direct visualization of short-term and long-term variability of a signal. In addition, filtered PPs retain both the shape of their prototypes and their fractal dimensionality and variability descriptors. The detected features of electromyograms of healthy patients with characteristic low-frequency signal fluctuations can be used to make clinical decisions.

Шифр НБУВ: Ж24450 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Шифр НБУВ: Ж24320 Пошук видання у каталогах НБУВ