Ein Schwerpunkt für Algorithmen Entwicklung im ZNF findet im dem Bereich hochkomplexer Verfahren der digitalen Signaltransformation statt, die speziell für die Analyse neurophysiologischer Zeitreihen instationärer Dynamik konzipiert sind. Ausgangspunkt ist die Erfassung hochsensitiver vegetativer Marker, deren spektrale und zeitabhängige Strukturen mit klassischen stationären Methoden nicht adäquat beschrieben werden können.
Besondere Verfahren basieren auf Variationen der Komplexen Demodulation , die es erlaubt, simultan die zeitvariable Amplituden- und Phasenmodulation physiologischer Oszillationen zu extrahieren. Diese Technik überwindet die Limitierungen der Kurzzeit-Fourier-Transformation, indem sie Frequenzverschiebungen adaptiv in den Basisbandbereich transformiert und nachfolgend einer kontrollierten Tiefpass-Selektion unterzieht. Das Resultat ist eine kontinuierliche Abbildung dynamischer Sympathikus-Parasympathikus-Interaktionen in bisher unerreichter zeitlicher Auflösung.
Darüber hinaus wurden am ZNF patentierte Verfahren der Artefaktinterpolation und spektralen Dekomposition entwickelt, die pathophysiologisch induzierte oder messtechnisch bedingte Störungen durch synthetisch rekonstruierte Signalanteile ersetzen. Dieses Vorgehen sichert eine unverfälschte Berechnung der spektralen Leistungsdichte in definierten Frequenzbereichen und gewährleistet die exakte Bestimmung kardio-autonomer Regulationsparameter. Die differenzierte Quantifizierung von Low- und High-Frequency-Komponenten sowie die Berechnung ihres Verhältnisses als globaler Index neurovegetativer Balance gehören dabei zu den Standardausgaben dieser Verfahren.
Die Kombination dieser Ansätze mit adaptiven Resampling-Strategien, hochauflösenden Fensterfunktionen und trendeliminierenden Transformationen schafft eine methodische Infrastruktur, die eine neurokardiologische Risiko-Früherkennung auf subklinischer Ebene ermöglicht. Damit wird nicht nur die Validität der klinischen Interpretation gesteigert, sondern auch die Grundlage für die Echtzeitintegration in neurorehabilitative Feedbacksysteme gelegt.
Mathematische Analyse sensu-motorisch-vegetativer Interaktionen
Einhergehend mit der Konzeptionierung eines kontaktlosen Bewegungstherapiesystems entwickelt das ZNF hochspezialisierte Verfahren, um komplexe Zusammenhänge zwischen neurovegetativer Regulation und motorischem Verhalten sichtbar und messbar zu machen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der algorithmischen Korrektur und Modellierung von Bewegungszeiten und -geschwindigkeiten – einer Herausforderung, die weit über klassische Bewegungsanalysen hinausgeht.
Motorische Abläufe bestehen nicht aus einer linearen Kette einfacher Aktionen, sondern aus einer dynamischen Interaktion von sensorischen, motorischen und vegetativen Prozessen. Schon kleine Unterschiede in Bewegungsrichtung, Körperhaltung oder biomechanischer Belastung können die Rohdaten erheblich verzerren. So erfordert beispielsweise die Rückführung einer Bewegung zur Ausgangsposition zusätzliche präzise Korrekturen, die nicht die eigentliche motorische Geschwindigkeit widerspiegeln, sondern eine strategische Anpassung des Nervensystems.
Hier setzt die Expertise des ZNF an: Mit eigens entwickelten Algorithmen werden Rohzeiten aus komplexen Bewegungsexperimenten normalisiert und kontextualisiert. Dabei berücksichtigen die Verfahren nicht nur geometrische Parameter, sondern auch neurowissenschaftliche Einflussgrößen wie Präzisionsanforderungen, energetische Kosten unterschiedlicher Bewegungsrichtungen und die Rolle der Körperhaltung. So wird aus einem scheinbar einfachen Zeitmaß ein valider Indikator für die tatsächliche motorische Leistungsfähigkeit und ihre neuronale Steuerung.
Durch die Analyse der Bewegungs- und Reaktionsmuster im Training können individuelle Profile erstellt werden, die sowohl für die Frühdiagnostik neurologischer Störungen als auch für die Optimierung von Trainingsprozessen von zentraler Bedeutung sind.
Die hier entwickelten Algorithmen sind mehr als ein technisches Werkzeug: Sie sind Ausdruck eines interdisziplinären Verständnisses von Motorik, das biomechanische Realität, mathematische Modellierung und neurowissenschaftliche Erkenntnisse zu einem einzigartigen Analyseinstrument verbindet.