Барс

Теория

Любая форма жизни обладает своим собственным уникальным спектром электромагнитных колебаний, т. е. каждый микро и макроорганизм имеет собственный специфический спектр частот (спектр колебаний). Развитие патологических процессов приводит к изменению этого спектра частот в виде появления патологических (дисгармонических) колебаний, которые могут устраняться как с применением эндогенной биорезонансной терапии (внутренними электромагнитными колебаниями пациента), так и с помощью экзогенной биорезонансной терапии (внешними электромагнитными колебаниями). В случае совпадения с частотой органа, ткани, клетки появляется резонансный отклик. спектр

Основная идея применения резонанса в медицине заключается в том, что при правильном подборе частоты лечебного воздействия можно даже при очень незначительной амплитуде внешних сигналов значительно усиливать нормальные (физиологические) или ослаблять патологические колебания в организме человека.

Достаточно подать на каждую проекцию пораженного органа в соответствии с его топографией нужный терапевтический сигнал, чтобы через определенное время получить выздоровление.

Биорезонансная терапия - это терапия электромагнитными колебаниями, с которыми структуры организма человека входят в резонанс. Это воздействие возможно как на клеточном уровне, так и на уровне органа, системы органов и целостного организма. Основная идея применения резонанса в медицине заключается в том, что при правильном подборе частоты и формы лечебного (электромагнитного) воздействия можно усиливать нормальные (физиологические) и ослаблять патологические колебания в организме человека. Таким образом, биорезонансное воздействие может быть направлено как на нейтрализацию патологических, так и на восстановление физиологических колебаний, нарушенных при патологических состояниях.

Наиболее эффективна биорезонансная терапия, основанная на выборе частотного режима и формы лечебного сигнала с помощью обратной связи от больного, или тем, при которых форма лечебного сигнала, например, соответствует биоэлектрической активности различных структур в нормальном (физиологическом) состоянии организма.

Информационные (биофизические) процессы в организме, которые используются при проведении биорезонансной терапии и вегетативного резонансного теста, стоят выше биохимических процессов в иерархии управления организмом человека, что позволяет эффективно применять адаптивную биорезонансную терапию, воздействующую на управляющие звенья системы адаптации человека.

Подобная терапия используется в комплексе спектральной коррекции КСК-БАРС. Сигналы биологически активных зон и точек, полученные с помощью электродов, обрабатываются прибором, который выделяет и усиливает физиологические и ослабляет патологические колебания. Скорректированные колебания "возвращаются" пациенту. В результате ослабляются или полностью подавляются патологические и усиливаются физиологические колебания, постепенно восстанавливается физиологическое и динамическое равновесие в организме (гомеостаз). Терапия в компьютерном аппаратно-программном комплексе осуществляется в режиме непрерывной адаптивной обратной связи, под контролем вегетативного резонансного теста. Уникальная технология позволяет записывать нормальный (физиологический) для данного пациента спектр электромагнитных колебаний на различные информационные носители (вода, гомеопатическая крупка, физиологический раствор и т.п.), в дальнейшем используемые для лечения, в перерыве между сеансами описанной биорезонансной терапии.

display2

В основе комплекса спектральной коррекции лежит полезная модель "СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ СПЕКТРАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК БИОЛОГИЧЕСКИХ И НЕЖИВЫХ ОБЪЕКТОВ И ИХ КОРРЕКЦИИ" (патент № 23476 от 25.05.2007 г.). Аппарат КСК-БАРС содержит процессор для оцифровки входных аналоговых сигналов от датчика, а результирующий выходной сигнал подает на датчик в аналоговой форме. При этом программа управления комплексом обеспечивает сравнение и анализ одноуровневого одномерного вейвлет-преобразованного входного информационного сигнала с эталонной базой данных, который отличается тем, что перед обработкой информационный сигнал нормируется по амплитуде для исключения влияния факторов времени снятия спектров и географического расположения исследуемых объектов. Математическое обеспечение базируется на многоуровневом вейвлет-анализе в среде MATLAB и LABVIEW c использованием статистических и стохастических характеристик, энергетических спектров, что позволяет получить количественные характерные индивидуальные показатели исследуемых сигналов.

ПРИНЦИП ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

  1. Реверсивный (контактный или сенсорный) датчик устанавливается (размещается) на биологически активные точки, с которых снимается собственный спектр электромагнитных излучений, и в виде электрического сигнала подается на процессор, где осуществляется его преобразование из аналоговой формы в цифровой вид.
  2. Преобразованный сигнал поступает в блок вейвлет-преобразования, а с него - в блок сравнения и анализа вейвлет-преобразованного сигнала с эталонной базой данных блока эталонной базы данных. Блок эталонной базы данных соединен с блоком синхронных масштабов с целью фазовой синхронизации вейвлетных спектральных характеристик биологически активных точек с вейвлетным спектром эталонной базы данных.
  3. Результаты сравнения и анализа из блока преобразований поступают в блок визуализации и дальше на монитор компьютера, где отображаются в виде данных диагноза состояния организма.
  4. После получения диагноза оператор (специально подготовленный врач) комплекса спектральной коррекции КСК-БАРС определяет эффективные корректирующие и/или лечебные биофизические эталоны базы данных, и включает программу блока коррекции и терапии организма. При этом, блок обратной связи получает сигнал с цепи реверсивного датчика, а именно с блока сравнения и анализа вейвлет-преобразованного сигнала с эталонной базой данных, который находится в рабочем состоянии в процессе коррекции и терапии.
  5. С блока коррекции и терапии организма спектральный сигнал поступает в блок результирующего сигнала, где с помощью блока обратной связи осуществляется беспрерывная коррекция спектра результирующего сигнала.
  6. Откорректированный результирующий сигнал с блока результирующего сигнала для коррекции и терапии организма поступает на процессор, который в этом режиме выполняет роль генератора аналоговых электрических импульсов.
  7. С процессора электрический импульс в аналоговой форме поступает на реверсивный датчик приема сигнала волновых характеристик, где электрический импульс в аналоговой форме преобразовывается в электромагнитное излучение.
  8. Преобразованное электромагнитное излучение реверсивного датчика, который находится в зоне действия биологически активных точек, начинает влиять на эти биологически активные точки, осуществляя коррекцию спектров и терапию организма.

НЕМНОГО ТЕОРИИ

Как полагают ученые, человеческий организм состоит из порядка 1014 миллионов клеток (только клеток, не считая атомов и электронов). Это гигантская, астрономическая величина, которая не укладывается в сознании человека. В клетке в 1 сек. происходит 109 химических реакций, то есть тактовая частота клетки - 1 ГГц. Естественно, что о протекании химических реакций с такой частотой не может быть и речи. Значит механизм работы клетки - это полевые эффекты, то есть основой работы клетки являются даже не электромагнитные, а более сложные процессы - торсионные. Некоторые исследователи называют их акционными или спиновыми.

Справка: В 1913 году один из французских математиков доказал, что кроме комплекса электромагнитных явлений должно существовать поле, которое связано со спином, то есть собственным вращением объектов вокруг своей оси. Этот комплекс спинирующих объектов генерирует специфическое поле - поле вращения (или торсионное поле). Оно имеет много синонимов: спиновое поле, спинорное поле, аксионное поле, вихревая компонента электромагнитного излучения, Z - поле, М - поле, L -поле и др. Ученые на протяжении примерно 150-180 лет в своих опытах чувствовали, что остаются какие-то не озвученные эффекты. Сегодня (пока еще на уровне гипотез, а не на уровне теории) мы считаем, что спинирующие объекты в обязательном порядке генерируют специфическое поле.

Главным преимуществом Комплекса спектральной коррекции БАРС является радиофизическая специализированность, что открывает значительные возможности в использовании специфических свойств биологически активных точек (БАТ) на коже человека, рефлексогенных зон и областей. Эти точки и зоны являются источниками радиочастотного излучения в инфранизком f < 1 Гц и низкочастотном f < 2 кГц диапазонах, а также в СВЧ и КВЧ диапазонах. Первые из названных излучений обуславливаются общими физиологическими ритмами организма, а высокочастотные - собственными ЭМП клеток организма.

Вместе с тем, уровень мощности клеточного сигнала составляет 10-12, что значительно снижает возможности прямой регистрации этого сигнала современной аппаратурой радиофизических измерений, при том, что наиболее эффективными терапевтическими уровнями являются мощности порядка 10-14 - 10-10 Вт/м2. Тем не менее для БАТ сигналы такой мощности оказываются значимыми за счет мембранного клеточного усиления сигнала, ядерномагнитных резонансов и пр. Одним из важнейших морфофункциональных образований БАТ являются тучные клетки, содержащие до 80% воды, плотность которых значительно выше, чем в "неактивных" зонах кожи.

В тоже время состояние воды в клеточных структурах БАТ может оказывать существенное влияние на усиление или ослабление клеточных сигналов. Водный раствор клеток является системой, единообразно интегрирующей различные физические и химические воздействия, включая влияние магнитных, электрических и электромагнитных полей. А согласно исследованиям, предложенным авторами, передача, считывание, и уничтожение информационного сигнала обеспечивается так называемым «малым матриксом» (межклеточная структура), в состав которого входят низкомолекулярные гликопротеины, например адгелон ГПЯ-12, в концентрации ~ 10-8М и вода.

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АППАРАТ:
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЙ В КОМПЛЕКСЕ СПЕКТРАЛЬНОЙ КОРРЕКЦИИ АППАРАТЕ КСК-БАРС

Некоторые идеи теории вейвлетов появились очень давно. Например, уже в 1910 году А.Хаар опубликовал полную ортонормальную систему базисных функций с локальной областью определения (теперь они называются вейвлетами Хаара). Первое упоминание о вейвлетах появилось в литературе по цифровой обработке и анализу сейсмических сигналов (работы А.Гроссмана и Ж.Морле). В последнее время возникло и оформилось целое научное направление, связанное с вейвлет-анализом и теорией вейвлет-преобразования. Вейвлеты широко применяются для фильтрации и предварительной обработки данных, анализа состояния и прогнозирования ситуации на фондовых рынках, распознавания образов, при обработке и синтезе различных сигналов, например речевых, медицинских, для решения задач сжатия и обработки изображений, при обучении нейросетей и во многих других случаях.

Несмотря на то, что теория вейвлет-преобразования уже в основном разработана, точного определения, что же такое 'вейвлет', какие функции можно назвать вейвлетами, насколько нам известно, не существует. Вейвлеты могут быть ортогональными, полуортогональными, биортогональными. Эти функции могут быть симметричными, асимметричными и несимметричными. Различают вейвлеты с компактной областью определения и не имеющие таковой. Некоторые функции имеют аналитическое выражение, другие - быстрый алгоритм вычисления связанного с ними вейвлет-преобразования. Идея применения вейвлетов для многомасштабного анализа заключается в том, что разложение сигнала производится по базису, образованному сдвигами и разномасштабными копиями функции-прототипа (то есть вейвлет-преобразование по своей сути является фрактальным).

Такие базисные функции называются вейвлетами (wavelet), если они определены на пространстве L2(R) (пространство комплекснозначных функций f(t) на прямой с ограниченной энергией), колеблются вокруг оси абсцисс и быстро сходятся к нулю по мере увеличения абсолютного значения аргумента. Оговоримся сразу, что это определение не претендует на полноту и точность, а дает лишь некий 'словесный портрет' вейвлета. Таким образом, свертка сигнала с одним из вейвлетов позволяет выделить характерные особенности сигнала в области локализации этого вейвлета, причем, чем больший масштаб имеет вейвлет, тем более широкая область сигнала будет оказывать влияние на результат свертки.

Согласно принципу неопределенности, чем лучше функция сконцентрирована во времени, тем больше она размазана в частотной области. При перемасштабировании функции произведение временного и частотного диапазонов остается постоянным и представляет собой площадь ячейки в частотно-временной (фазовой) плоскости.

Преимущество вейвлет-преобразования перед, например, преобразованием Габора заключается в том, что оно покрывает фазовую плоскость ячейками одинаковой площади, но разной формы. Это позволяет хорошо локализовать низкочастотные детали сигнала в частотной области (преобладающие гармоники), а высокочастотные - во временной (резкие скачки, пики и т.п.). Более того, вейвлет-анализ позволяет исследовать поведение фрактальных функций - то есть не имеющих производных ни в одной своей точке! Вейвлет-преобразование несет огромное количество информации о сигнале, но, с другой стороны, обладает сильной избыточностью, так как каждая точка фазовой плоскости оказывает влияние на его результат. Для точного восстановления сигнала достаточно знать его вейвлет-преобразование на некоторой довольно редкой решетке в фазовой плоскости. Следовательно, и вся информация о сигнале содержится в этом довольно небольшом наборе значений. Идея здесь заключается в том, чтобы масштабировать вейвлет в некоторое постоянное (например, 2) число раз, и смещать его во времени на фиксированное расстояние, зависящее от масштаба. При этом все сдвиги одного масштаба должны быть попарно ортогональны - такие вейвлеты называются ортогональными. При таком преобразовании выполняется свертка сигнала с некоторой функцией (так называемой скейлинг-функцией) и с вейвлетом, связанным с этой скейлинг-функцией. В результате мы получаем "сглаженную" версию исходного сигнала и набор "деталей", отличающих сглаженный сигнал от исходного. Последовательно применяя такое преобразование, мы можем получить результат нужной нам степени детальности (гладкости) и набор деталей на разных масштабах - то, о чем говорили в начале статьи. Более того, применив вейвлет-преобразование к заинтересовавшей нас детали сигнала, мы можем получить ее "увеличенное изображение". И наоборот, отбросив несущественные детали и выполнив обратное преобразование, мы получим сигнал, очищенный от шумов и случайных выбросов. Очевидно, идея использовать вейвлет-преобразование для обработки дискретных данных является весьма привлекательной (дискретизация данных необходима, например, при их обработке на ЭВМ). Основная трудность заключается в том, что формулы для дискретного вейвлет-преобразования нельзя получить просто дискретизацией соответствующих формул непрерывного преобразования. К счастью, И.Добеши удалось найти метод, позволяющий построить (бесконечную) серию ортогональных вейвлетов, каждый из которых определяется конечным числом коэффициентов. Принципиально стало возможным построить алгоритм, реализующий быстрое вейвлет-преобразование на дискретных данных (алгоритм Малла). Достоинство этого алгоритма, помимо всего вышесказанного, заключается в его простоте и высокой скорости: и на разложение, и на восстановление требуется порядка cN операций, где с - число коэффициентов, а N - длина выборки.

Несмотря на то, что математический аппарат вейвлет-анализа хорошо разработан и теория, в общем, оформилась, вейвлеты оставляют обширное поле для исследований. Достаточно сказать, что выбор вейвлета, наиболее подходящего для анализа конкретных данных, представляет собой скорее искусство, чем рутинную процедуру. Кроме того, огромное значение имеет задача разработки приложений, использующих вейвлет-анализ - как в перечисленных областях, так и во многих других, перечислить которые просто не представляется возможным.



Более подробно Вы можете узнать о теоретических основах КСК-БАРС, ознакомившись с материалами в разделе Статьи и публикации, а также на сайте разработчиков КСК-БАРС www.gmmcc.com.ua



© ЧП «НПФ «АИР», 2007. Все права защищены