г. Москва и Московская область, Россия
г. Москва и Московская область, Россия
г. Москва и Московская область, Россия
, Россия
BISAC SCI010000 Biotechnology
В статье рассмотрен спектральный анализ, основанный на преобразовании Фурье временных рядов колебаний температуры в телах скворцов обыкновенных (Sturnus vulgaris) и крыс (половозрелые самцы Wistar). Спектры периодов у скворцов и крыс содержат одинаковые наборы гармоник, поэтому на основании этого можно говорить об общем спектре. Интересно отметить, что спектр совпадает с ранее обнаруженным спектром периодов, полученным с использованием локального фрактального анализа методом всех перестановок в ходе исследования временных рядов флуктуаций скорости альфа-распада. Несмотря на разные методы обработки экспериментальных данных, использованные в данной работе (спектральный анализ на основе преобразования Фурье и локальный фрактальный анализ методом всех перестановок), а также различные исходные экспериментальные данные (флуктуации температуры и флуктуации скорости альфа-распада), был получен такой же спектр периодов. Исходя из этого, мы можем рассматривать спектр периодов как универсальный.
скворцы; крысы; флуктуации температуры; универсальный спектр, альфа-распад; локальный фрактальный анализ; метод всех сочетаний
1. V.A. Panchelyuga, M.S. Panchelyuga Fractal Dimension and Histogram Method: Algorithm and Some Preliminary Results of Noise-Like Time Series Analysis // Biophysics, 2013, Vol.58, No.2, pp.283–289.
2. V.A. Panchelyuga, M.S. Panchelyuga Local fractal analysis of non-stationary time series by all permutations method // Hypercomplex numbers in geometry and physics, 2014, Vol.11, No. 1(21), pp.107-133.
3. Panchelyuga V.A., Panchelyuga M.S. Local Fractal Analysis of Noise-Like Time Series by the All-Permutations Method for 1–115 min Periods // Biophysics, 2015, Vol. 60, No. 2, pp. 317–330.
4. V.A. Panchelyuga, M.S. Panchelyuga Some preliminary results of local fractal analysis of noise-like time series by all permutations method for periods 1-120 min // Hypercomplex numbers in geometry and physics, 2014, Vol.11, No.1(21), pp. 134-156.
5. V. S. Martynyuk Ultradian (Intradiurnal) Geo- and Heliophysically Significant Periods in Integral Rhythm of Animal Locomotive Activity // Biophysics, 1998, Vol. 43, No. 5, pp.747-753.
6. Т.А. Zenchenko, A.A. Medvedeva, N.I. Khorseva, Т.К. Breus Synchronization of heart rate indices of human and geomagnetic field variations in the frequency range of 0.5–3.0 mHz // Geophysical Processes And Biosphere, 2013, Vol.12, No.4, pp.73-84
7. Kopvillem U.Kh., Sharipov R.Z., Zapolsky A.M., Aizdaycher N.A. Biological detector of weak cosmic fields // Biophysics, 1992, vol.37, No.4, pp.643-646.
8. Buland R., Berger J., Gilbert F. Observations from the IDA network of attenuation and splitting during a recent earthquake. // Nature, 1979, 277, No.5695. pp. 358-362.
9. Petrova L.N. Seismogravitational oscillations of the Earth and possible mechanism of their formation // Biophysics, 1992, Vol. 37, No. 3, pp. 508-516.
10. T.G. Masters and R. Widmer, in Free oscillations: frequencies and attenuations, Ed. by T.J. Ahrens (American Geophysical Union, 1995), pp. 104–125.
11. Syngaevskaya A.A., Berberova M.A., Derevyankin A.A. Studying the effect of stress on the probability of errors by NPP personnel as part of personnel reliability analysis // CPT-2018: proceedings of the International Scientific Conference. - Protvino-Moscow: Publishing House. IFTI, p. 282-288.
12. M.A.Berberova, K.I.Chernyavskii, «Comparative assessment of the NPP risk (on the example of Rostov and Kalinin NPP). Development of risk indicators atlas for Russian NPPs», GraphiCon 2019 Computer Graphics and Vision. The 29th International Conference on Computer Graphics and Vision. Conference Proceedings (2019), Bryansk, Russia, September 23-26, 2019, Vol-2485, urn:nbn:de:0074-2485-1, ISSN 1613-0073, DOI: 10.30987/graphicon-2019-2-290-294, http://ceur-ws.org/Vol-2485/paper67.pdf, p. 290-294.
13. Zakharova A.A., Korostelyov D.A., Fedonin O.N. Visualization Algorithms for Multi-criteria Alternatives Filtering (2019). Scientific Visualization 11.4: 66 - 80, DOI: 10.26583/sv.11.4.06
