| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Щербина, Н. В. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | - |
| dc.date.accessioned | 2022-08-09T11:42:02Z | - |
| dc.date.available | 2022-08-09T11:42:02Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Щербина, Н. В. Дифференциальная диагностика способности к выработке навыка релаксации у машинистов локомотивных бригад = Analysis of the Influence of Software and Hardware Noise on the Results of Digital Signal Processing / Щербина Н. В. // Доклады БГУИР. – 2022. – Т. 20, № 4. – С. 96–103. – DOI : https://doi.org/10.35596/1729-7648-2022-20-4-96-103. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47788 | - |
| dc.description.abstract | Исследована эффективность проведения БОС-тренингов на выработку навыка релаксации с использованием аппаратно-программного комплекса NeuroDog. Проводен дискриминантный анализ (метод многомерного статистического анализа), который позволил оценить качество и точность группирования машинистов и помощников машинистов локомотивных бригад в группы с разной степенью успешной выработки навыка релаксации. Выделены наиболее информативные признаки деления машинистов на группы. Проверка точности представленных групп была проведена с помощью линейных квалификационных функций, информативность признаков оценивалась по F-критерию Фишера. Критический уровень значимости при проверке статистических гипотез p < 0,05. В ходе дискриминантного анализа рассчитан ряд характеристик, необходимых для интерпретации групп и их различий: линейные классификационные функции, канонические дискриминантны функции, факторная нагрузка канонических дискриминантных функций. Показаны информативные дифференциально-диагностические признаки для проведения диагностики машинистов локомотивных бригад на выработку навыка релаксации. Приведены формулы линейных квалификационных функций. Точность диагностики в среднем составила 84,91 %. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | биологические обратные связи | ru_RU |
| dc.subject | электродермальная активность кожи | ru_RU |
| dc.subject | саморегуляция | ru_RU |
| dc.subject | аппаратно-программные комплексы | ru_RU |
| dc.subject | дискриминантный анализ | ru_RU |
| dc.subject | NeuroDog | ru_RU |
| dc.subject | biofeedback | ru_RU |
| dc.subject | skin electrodermal activity | ru_RU |
| dc.subject | self-regulation | ru_RU |
| dc.subject | relaxation skill development | ru_RU |
| dc.subject | functional state | ru_RU |
| dc.subject | discriminant analysis | ru_RU |
| dc.subject | modeling | ru_RU |
| dc.title | Дифференциальная диагностика способности к выработке навыка релаксации у машинистов локомотивных бригад | ru_RU |
| dc.title.alternative | Analysis of the Influence of Software and Hardware Noise on the Results of Digital Signal Processing | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The effectiveness of biofeedback trainings to develop relaxation skills was investigated using the NeuroDog hardware and software complex. Discriminant analysis (a method of multivariate statistical
analysis) was carried out, which made it possible to assess the quality and accuracy of the grouping of drivers and assistant drivers of locomotive crews into groups with varying degrees of successful development of the relaxation skill. Highlighted the most informative signs of dividing drivers into groups. The accuracy
of the presented groups was checked using linear qualification functions, the informativeness of the features was
assessed by Fisher's F-criterion. The critical level of significance when testing statistical hypotheses is p < 0.05.
In the course of discriminant analysis, a number of characteristics necessary for the interpretation of groups and their differences were calculated, such as: linear classification functions, canonical discriminant functions, and factor load of canonical discriminant functions. Informative differential diagnostic signs for diagnostics of locomotive crew drivers for the development of relaxation skills were shown. Formulas of linear qualifying functions are given. The diagnostic accuracy was 84.91 % on average. | - |
| Appears in Collections: | № 20(4)
|
