Перейти до вмісту
Мікросистеми, Електроніка та Акустика
ISSN 2523-4447 · e‑ISSN 2523-4455 Відкритий доступ · CC BY-SA 4.0
Т. 29 · № 2 · 2024 лип 4, 2024 Акустичні прилади та системи

Оцінка діючого фактора стрессу від звуків мотоциклів

AP
Anastasiia Volodymyrivna Pareniuk Відповідальний Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна
DP
Dmytro Volodymyrovych Pareniuk Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна
Сторінки303514.1-303514.9 Опублікованолип 4, 2024
PDF
ТОМ 29 · № 2 · 2024 Переглянути випуск

Анотація

На сьогоднішній день у нашій країні особливу роль відіграють системи раннього оповіщення населення про загрози. Від початку повномасштабного вторгнення в Україну сигналізація стала частиною життя кожного мешканця країни. Загалом в Україні від 24 лютого 2022 року було оголошено близько 38 260 тривог. Лише у Києві з 24 лютого було подано 1055 сигналів тривоги. Загалом небезпека тривала 1209 годин 59 хвилин. Відомо, що саме ефективна комунікація з населенням у воєнний час є чудовою стратегією порятунку життів. Відомо, що від 35 до 45% зафіксованих втрат серед цивільного населення можна уникнути шляхом реагування на оголошені тривоги. В той самий час відомо, що звуки сигналів повітряної тривоги рятують життя, вони в свою чергу є джерелом стресу. Відомо, що люди можуть відносити не пов’язані зі стресом фактори до причин його дії і відчувати ті самі емоції без прямої дії травмуючих факторів. Таким фактором можуть бути звуки повсякденного життя, а саме – звук мотоциклу, що прискорюючись проїжджає повз спостерігача. Такі звукові сигнали часто можна почути у багатьох українських містах, зокрема у столиці. Окремо варто вказати негативні фактори дії стресу на організм людини: це можуть бути зниження імунної функції, погіршення розумової діяльності, зниження ефективності вакцинації та інші. Томі існує необхідність знизити частоту експозицій людини до факторів, що викликають стрес. Для цього в даному дослідженні було досліджено сигнали сирен із різних країн – України, США, Німеччини, Швейцарії та Франції з метою пошуку подібностей у них. Такою подібністю є сукупність послідовних підвищень та падінь частот складових сигналів досліджених сирен. Названі складові як правило є їх тональними компонентами. Ідентичний ефект було виявлено також для сигналів мотоциклів, що рухаються повз спостерігача. Для наведених сигналів сирен та мотоциклів було визначено швидкість падіння та росту частоти складових сигналів. Було обрано цю величину як діагностичний параметр для аналізу звуків мотоциклів, котрі прискорюючись проїжджають повз спостерігача. Як можливі причини виникнення такого ефекту у мотоциклів можна назвати ефект Допплера та підвищення частоти обертів двигуна під час прискорення та її зниження під час зменшення інтенсивності роботи двигуна після прискорення. У приведеній статті також наведено результати статистичної обробки отриманих значень швидкості зміни частоти для обох груп сигналів — сирен та звуків проїжджаючих мотоциклів. Для ділянки росту частоти середня швидкість у групі сирен була розрахована як 164 Гц/с, ділянка зниження частоти компонентів мала швидкість у цій групі 80 Гц/с. Для мотоцикла швидкість зростання частоти мала середнє значення 166 Гц/с, а середню швидкість зниження частоти було оцінено як 67 Гц/с. Отримані значення швидкостей були згруповані відповідно до їх походження. Після цього із використанням графічного методу порівняння із нормальним розподілом, використанням методів Шапіро-Уілка та Ліллієфорса було визначено невідповідність отриманих результатів нормальному законові розподілу. Сам статистичний аналіз було виконано із використанням непараметричного методу – тесту Манна-Уітні. Виконаний аналіз показав наявність статистично значимої різниці між швидкостями падіння та росту частоти окремих складових у сигналах сирен. Така ж різниця була виявлена між швидкостями падіння частоти для груп сирен та мотоциклів. Однак при порівнянні швидкостей росту частоти окремих складових сигналів мотоциклів та сирен статистично значимої різниці виявлено не було, що може вказувати саме на те, що ріст частот окремих складових звуків руху мотоциклів, які проїжджають повз спостерігача, може бути діючим фактором, що викликає підвищення рівня стресу у людини.

Ключові слова

#індукуючі стрес звуки #сирени #частотний аналіз #спектрограма #непараметричний тест

Посилання

  1. D. Mileti and J. Sorensen, “Communication of Emergency Public Warnings: A Social Science Perspective and State-of-the-ART Assessment,” 1990, DOI: https://doi.org/10.2172/6137387
  2. R. Basher, “Global early warning systems for natural hazards: systematic and people-centred.,” Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences, vol. 364, no. 1845, pp. 2167–2182, Aug. 2006, PMID: 16844654, DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2006.1819
  3. J. C. V. de León, J. J. Bogardi, S. R. Dannenmann, and R. E. Basher, “Early warning systems in the context of disaster risk management,” Entwicklung and Landlicher Raum, vol. 40, pp. 23–25, 2006. Available at: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:8002153 .
  4. Map of air alarms of Ukraine, “Alarm map of Ukraine.,” 2024. [Online]. Available: https://alerts.in.ua/
  5. Kyiv.digital, “Statistics of air alarms.” [Online]. Available: https://kyiv.digital/storage/air-alert/stats.html
  6. D. Van Dijcke, A. L. Wright, and M. Polyak, “Public response to government alerts saves lives during Russian invasion of Ukraine,” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 120, no. 18, p. e2220160120, 2023, DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2220160120
  7. S. Stieger, D. Lewetz, S. Paschenko, and A. Kurapov, “Examining terror management theory in Ukraine: impact of air-raid alarms and explosions on mental health, somatic symptoms, and well-being.,” Frontiers in psychiatry, vol. 14, p. 1244335, 2023, PMID: 38025457, DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2023.1244335
  8. T. Fegan, The baby killers: German air raids on Britain in the first world war. Pen and Sword, 2013. ISBN: 978-1781592038
  9. A. E. Ramirez, E. Donati, and C. Chousidis, “A siren identification system using deep learning to aid hearing-impaired people,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 114, p. 105000, 2022, DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105000
  10. J. Siliézar, P. Aumond, A. Can, P. Chapron, and M. Péroche, “Case study on the audibility of siren-driven alert systems,” Noise Mapping, vol. 10, no. 1, p. 20220165, 2023, DOI: https://doi.org/10.1515/noise-2022-0165
  11. J. Douvinet, A. Serra-Llobet, E. Bopp, and G. M. Kondolf, “Are sirens effective tools to alert the population in France?,” Natural Hazards and Earth System Sciences, vol. 21, no. 10, pp. 2899–2920, 2021, DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-21-2899-2021
  12. J. M. Smyth et al., “Computing Components of Everyday Stress Responses: Exploring Conceptual Challenges and New Opportunities.,” Perspectives on psychological science : a journal of the Association for Psychological Science, vol. 18, no. 1, pp. 110–124, Jan. 2023, PMID: 35904963, DOI: https://doi.org/10.1177/17456916221082108
  13. D. B. O’Connor, J. F. Thayer, and K. Vedhara, “Stress and Health: A Review of Psychobiological Processes.,” Annual review of psychology, vol. 72, pp. 663–688, Jan. 2021, PMID: 32886587, DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-psych-062520-122331
  14. J. I. Webster Marketon and R. Glaser, “Stress hormones and immune function,” Cellular Immunology, vol. 252, no. 1, pp. 16–26, 2008, DOI: https://doi.org/10.1016/j.cellimm.2007.09.006
  15. N. Schneiderman, G. Ironson, and S. D. Siegel, “Stress and health: psychological, behavioral, and biological determinants.,” Annual review of clinical psychology, vol. 1, pp. 607–628, 2005, PMID: 17716101, DOI: https://doi.org/10.1146/annurev.clinpsy.1.102803.144141
  16. H. Yaribeygi, Y. Panahi, H. Sahraei, T. P. Johnston, and A. Sahebkar, “The impact of stress on body function: A review.,” EXCLI journal, vol. 16, pp. 1057–1072, 2017, PMID: 28900385, DOI: https://doi.org/10.17179/excli2017-480
  17. T. Âkerstedt, “Psychosocial stress and impaired sleep,” Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, vol. 32, no. 6, pp. 493–501, May 2006, PMID: 17173205 DOI: https://doi.org/10.5271/sjweh.1054
  18. L. Schwabe, M. Joëls, B. Roozendaal, O. T. Wolf, and M. S. Oitzl, “Stress effects on memory: an update and integration.,” Neuroscience and biobehavioral reviews, vol. 36, no. 7, pp. 1740–1749, Aug. 2012, PMID: 21771612, DOI: https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2011.07.002
  19. C. Maddock and C. M. Pariante, “How does stress affect you? An overview of stress, immunity, depression and disease.,” Epidemiologia e psichiatria sociale, vol. 10, no. 3, pp. 153–162, 2001, PMID: 11787449, DOI: https://doi.org/10.1017/s1121189x00005285 .
  20. M. Cvjetkovic Bosnjak, M. Dobovski-Poslon, Z. Bibic, and K. Bosnjak, “THE INFLUENCE OF CHRONIC STRESS ON HEALTH AND COPING MECHANISMS,” SANAMED; Vol 14, No 1 (2019): SANAMED, 2019. DOI: http://dx.doi.org/10.24125/sanamed.v14i1.293
  21. N. Rasheed, “Prolonged Stress Leads to Serious Health Problems: Preventive Approaches.,” International journal of health sciences, vol. 10, no. 1, pp. V–VI, Jan. 2016, PMID: 27004066.
  22. D. Sharma, “Physiology of Stress and its Management,” Journal of Medicine: Study & Research, vol. 1, pp. 1–5, 2018, DOI: https://doi.org/10.24966/MSR-5657/100001
  23. S. M. Monroe and G. M. Slavich, “Chapter 13 - Psychological Stressors: Overview,” in Stress: Concepts, Cognition, Emotion, and Behavior, G. Fink, Ed. San Diego: Academic Press, 2016, pp. 109–115.
  24. B. D. Perry, “The memories of states: How the brain stores and retrieves traumatic experience.,” in Splintered reflections: Images of the body in trauma., New York, NY, US: Basic Books/Hachette Book Group, 1999, pp. 9–38.
  25. C. R. Brewin and E. A. Holmes, “Psychological theories of posttraumatic stress disorder,” Clinical Psychology Review, vol. 23, no. 3, pp. 339–376, 2003, DOI: https://doi.org/10.1016/S0272-7358(03)00033-3 .
  26. B. Kravhenko, “Sound_Sirena_of_Ukraine.” [Online]. Available: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Sound_Sirena_of_Ukraine.ogg
  27. T. A. Team, “Plot Spectrum.” [Online]. Available: https://manual.audacityteam.org/man/plot_spectrum.html .
  28. K. Drozdenko et al., “The Influence of a Low-Frequency Musical Fragment on the Neural Oscillations,” Archives of Acoustics, vol. 47, no. No 2, pp. 169–179, 2022, DOI: https://doi.org/10.24425/aoa.2022.141647 .
  29. Nallchen, “Motorsirene_-_Feuerwehralarm.” [Online]. Available: https://en.m.wikipedia.org/wiki/File:Motorsirene_-_Feuerwehralarm.ogg
  30. Swiss Federal Office for Civil Protection (FOCP), “BABS-Allgemeiner_Alarm.Siren signal General Alarm in Switzerland.” [Online]. Available: https://en.m.wikipedia.org/wiki/File:BABS_-_Allgemeiner_Alarm.ogg
  31. Litlok, “Sirène_d’alerte_-_Signal_d’essai siren test signal, recorded at the Jardin des Plantes, in Caen France.” [Online]. Available: https://fr.wikipedia.org/wiki/Fichier:Sirène_d%27alerte_-_Signal_d%27essai.ogg
  32. A. Nabou, M. D. Laanaoui, M. Ouzzif, and M. houssaini, Shapiro-Wilk Test to Detect The Routing Attacks In MANET. 2021. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-473896/v1
  33. N. Mohd Razali and B. Yap, “Power Comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling Tests,” J. Stat. Model. Analytics, vol. 2, Jan. 2011. ISBN 978-967-363-157-5. URL: https://www.nrc.gov/docs/ml1714/ml17143a100.pdf
  34. D. V. Pareniuk and S. A. Naida, “The Study of the Possibility of Usage of the Sokolov’s Criteria for Assessing the Results of Directed Influence on the Auditory System of a Biological Object,” Microsystems, Electronics and Acoustics, vol. 24, no. 3, pp. 72–78, Jun. 2019, DOI: 10.20535/2523-4455.2019.24.3.169848.
  35. J. Bird, Mathematics Pocket Book for Engineers and Scientists, 5th ed. London: Routledge, 2019, ISBN: 9780429294402 DOI: https://doi.org/10.1201/9780429294402
  36. Work With Sounds / Technical Museum of Slovenia, “WWS_MotorcycleTOMOSD7.” [Online]. Available: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:WWS_MotorcycleTOMOSD7.ogg
  37. Ezwa, “Motorbike_1.passing by.” [Online]. Available: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Motorbike_1.ogg
  38. B. Khose, “Investigating the Doppler Effect when the Wave Source Moves in a Circular Path,” Journal of Student Research, vol. 11, no. 4, 2022, DOI: https://doi.org/10.47611/jsrhs.v11i4.3247
  39. J. Blog, “Using Exhaust Sound Recordings to Calculate Engine RPM,” 2021. [Online]. Available: https://medium.com/analytics-vidhya/using-exhaust-sound-recordings-to-calculate-engine-rpm-93d54d8a1010
  40. D. Pareniuk, “Method of evaluation of the minimal sample size for acoustical signal therapy monitored via electroencephalographic activity of human brain,” ScienceRise, no. 2, pp. 75–82, 2021, DOI: https://doi.org/10.21303/2313-8416.2021.001736
§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.
Усі випуски

Практичний метод оцінювання безпечних звуків для осіб із ПТСР

Анастасія Володимирівна Паренюк, PhD Дмитро Володимирович Паренюк, PhD, дослідник Катерина Л. Руденька

Мета. Дослідження має на меті вивчити зручність використання та ефективність методу оцінювання безпеки акустичного середовища щодо потенційно небезпечних стимулів для…

#ПТСР #акустика навколишнього середовища #MFCC #спектральна густина потужності
с. 359648.1-359648.12
10.20535/2523-4455.mea.359648

Експериментальне дослідження частотних характеристик MEMS-мікрофонів для моніторингу залізничного шуму

Віталій Р. Прус, канд. техн. наук, доц. Олексій Вікторович Богданов

Анотація – У статті представлені результати експериментального дослідження акустичних характеристик модульних MEMS-мікрофонів INMP441 та SPH0645 з метою їх застосування…

#акустичний моніторинг #MEMS-мікрофон #амплітудно-частотна характеристика #діаграма спрямованості
с. 359669.1-359669.6
10.20535/2523-4455.mea.359669

Акустична локалізація повітряних об’єктів та практична оцінка її точності

д-р техн. наук, проф. Сергій Анатолійович Найда, д-р техн. наук, доц. Олександр Іванович Дрозденко, канд. техн. наук, доц. Павло Васильович Попович, PhD, Assoc. Prof. Kateryna Serhiivna Drozdenko, канд. техн. наук Олександр Ігорович Нижник, канд. техн. наук Ярослав Іванович Старовойт

Через активне використання повітряних об’єктів виникає потреба в пасивних засобах їх виявлення. У роботі проведено експериментальне дослідження автоматизованого…

#обробка акустичних сигналів #локалізація джерела звуку #мікрофонні масиви #формування променю
с. 359830.1-359830.7
10.20535/2523-4455.mea.359830

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають

Схожі статті

1-10 з 61

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.