ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ МОДЕЛЬ МЕХАНИЗМА ФОРМИРОВАНИЯ ЭМОЦИЙ КАК ЗВЕНО МОДЕЛИ РЕГУЛЯЦИИ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ

(FP1, FP2, F3, F4, F7, F8) and central leads (C3 and P3) were 
identified the following ERP: negative E-wave (200-250 ms duration, 
amplitude of 10-15 mV), P100 (amplitude of 15 mV), N200 (amplitude of 
15 mV), P300 (amplitude of 30 mV), P700 (amplitude up to 20 V). The 
amplitude-time 
parameters 
of 
selected 
ERPs 
depended 
on 
the 

effectiveness of the motor act.

References:
1. Anokhin P.K. Biology and neurophysiology of the conditioned 

reflex / P.K. Anokhin. - M.: Medicine, 1968. – 548 p.

2. Boxer O. Ja.  System analysis of the human motor responses in 

different modes of operation targeted behavioral act
/ O.Ja. Boxer, 

K.V. Sudakov // Advances of Physiological Sciences. – 1981. – V. 12, 
№1. – P. 1-31.

3. Murtazina E.P. Heart rate variability and its relation to the 

effectiveness of subsequent visual-motor activities/ E.P. Murtazina // 
Human physiology. – 2015, V. 41, № 2. – P. 1–9.

4. Sulin A.V. Heart rate variability of students
during the 

performance of the computer test "reaction to a moving object "/ A.V. 
Sulin, G.A. Vashanov, V.U. Sulin.// Applied
information
aspects
of

medicine - 2015. – V. 18, № 1. – P. 167-173.  
DOI:10.12737/12467

ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ МОДЕЛЬ МЕХАНИЗМА ФОРМИРОВАНИЯ ЭМОЦИЙ КАК ЗВЕНО 

МОДЕЛИ РЕГУЛЯЦИИ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ

Р.Е.Тайманов, К.В.Сапожникова

ФГУП «ВНИИМ им. Д.И. Менделеева», Санкт-Петербург

Научный руководитель работы Р.Е.Тайманов

taymanov@vniim.ru

Резюме: Для исследования механизмов работы мозга и других органов 
человека 
актуальна 
разработка 
многопараметрических 
измерительных 

моделей. Эффективность их использования показана на примере модели 
механизма формирования эмоций, вызываемых акустическими воздействиями. 
Акцентирована междисциплинарность таких исследований. 

Ключевые слова: модель измерений, возникновение эмоций, нелинейное 

преобразование

Для понимания механизмов работы мозга и выполняемых им функций 

необходим теоретический каркас, позволяющий осмыслить массив имеющихся 
экспериментальных 
данных. 
Поддерживая 
эту 
мысль 
К.В.Анохина, 

высказанную им в 2012 г на 2-ой
конференции «Современные проблемы 

системной регуляции физиологических функций», следует отметить, что роль 
такого 
каркаса 
выполняет 
модель 
измерений 
(обычно 

многопараметрическая), описывающая моделируемые механизмы с помощью 
уравнения, алгоритма или структуры. Целью настоящей работы является 
доказательство эффективности и междисциплинарного характера такого 
подхода 
на 
примере 
разработки
измерительной 
модели 
механизма 

формирования эмоций, вызываемых акустическими воздействиями. Эту модель 
можно рассматривать как модель измерений эмоций. Эмоции, мотивируя 

действия, влияют на регуляцию  физиологических функций. 

Методика разработки включала анализ эволюции коммуникационных 

сигналов, 
синтез 
структуры 
модели, 
ее 
расчетную, 
а 
затем 
и 

экспериментальную проверку. В процессе эволюции праэмоции, а позднее –
эмоции
у жителей океана формировались для обеспечения выживания 

популяции. Потребность в сохранении этого опыта у животных, обитающих 
вне океана, привела
к появлению механизмов модуляции и демодуляции 

звуковых сигналов. Согласно гипотезе [1, 2],
те же эмоции стали 

возникать в результате воздействия аналогичных, но выделенных в мозге 
сигналов-стимулов.
Они формируются путем нелинейного преобразования в 

системе «ухо-мозг» суммы звуковых сигналов, причем часть из них 
преобразуется в текущем режиме, а другая часть преобразуется, примерно,
на 0,2 с
позднее, чем она была воспринята. Звучания, прямо или 

опосредованно содержащие такие сигналы-стимулы, используются животными 
и для передачи информации членам популяции [3]. Связь между эмоциями и 
частотами сигналов-стимулов обеспечивается путем формирования биоритмов 
с соответствующими частотами, а допустимое
запаздывание действия
в 

ответ на сигнал-стимул определяет разграничение биоритмов по частотам. 
По мере развития нервной системы число сигналов-стимулов, различающихся 
по частоте и
возбуждаемым
ими простейшим
эмоциям, увеличилось, что 

отразилось и в расширении диапазона частот биоритмов мозга от 1-2 Гц, 
характерных для такой древней эмоции как страх, до (15 – 30) Гц. При 
этом адресация (близким или далеким «слушателям») стала определяться 
частотой 
энергетического 
максимума 
звуковых
сигналов.
Дальнейшее 

развитие привело к использованию ансамблей из 2 – 3 сигналов-стимулов 
для формирования более сложных эмоций, а далее –
к передаче и 

восприятию эмоционального содержания с помощью последовательностей 
таких ансамблей. Cтруктура модели содержит частотный преселектор, блок 
задержки, нелинейный преобразователь, селектор сигналов-стимулов и блок 
распознавания простейших эмоций, к которому подключен селектор частоты 
энергетического максимума. Далее следует блок распознавания ансамблей 
сигналов-стимулов
с подключенным к нему блоком ассоциативной памяти.

Модель дала возможность
определить
причины отличия эмоционального 

восприятия мажора и минора, выявить особенности окраски тональностей, 
«расшифровать»
эмоции, передаваемые в акустических сигналах
животных, 

колокольных перезвонах и барабанном бое.

Исследования с помощью ЭЭГ выявили предсказанные сигналы - стимулы 

и позволили усовершенствовать методику измерений параметров процесса их 
формирования 
с 
учетом 
особенностей 
эмоционального 
восприятия 

акустических воздействий.

Разработка 
моделей 
измерений 
многопараметрических 
величин, 

отражающих процессы работы мозга и других органов человека, как 
правило, имеет междисциплинарный характер. Работа по совершенствованию 
модели измерений эмоций, поддержанная грантом РГНФ15-04-00565, ведется 
коллективом, 
включающим 
метрологов, 
психологов, 
математиков, 

нейрофизиологов и музыкантов.

Литература.

1.
Y. Baksheeva, K. Sapozhnikova, R. Taymanov, Model for Emotion 

Measurements in Acoustic Signals and Its Analysis, in: Advances in 
Mathematical and Computational Tools in Metrology and Testing X 
(vol.10), Series on Advances in Mathematics for Applied Sciences, vol. 

86, World Scientific, Singapore, 2015, pp. 90-97.
2.
R. Taymanov, K. Sapozhnikova, Improvement of Traceability of 

Widely-Defined Measurements in the Field of Humanities, MEAS SCI REV, 
2010,  vol. 10,  3,  pp.78-88.
3.
R. Taymanov, K. Sapozhnikova, Measurements Enable Some Riddles of 

Sounds to Be Revealed, KEY ENG MAT, Vol. 613, pp 482-491.

MEASUREMENT MODEL OF EMOTION GENERATION MECHANISM AS A MODEL 

SEGMENT OF PHYSIOLOGICAL FUNCTION REGULATION

R.Taymanov, K.Sapozhnikova

D.I. Mendeleyev Institute for Metrology, St.Petersburg

Scientific leader of the work: Dr. R.Taymanov

taymanov@vniim.ru

Resume: To investigate mechanisms of the brain and other human organ 
functioning, it is topical to develop multiparametric measurement 
models. The efficiency of their application is shown using a 
measurement model that reveals a mechanism of generation of emotions 
caused by acoustic impacts. Interdisciplinary character of such 
investigations is emphasized.

Keywords:
measurement 
model, 
emotion 
generation, 
nonlinear 

conversion

To understand mechanisms of the brain work and brain functions, it 

is necessary to have “a theoretical framework” that could make sense of 
a huge body of available data. Following this idea, that Prof. Anokhin 
expressed in 2012 at the 2nd Conference “Modern Problems in Systematic 
Regulation of Physiological Functions”, it should be noted that a 
measurement model (as a rule, a multiparametric one) carries out the 
role of such framework, describing the modeled mechanisms by an 
equation, algorithm, or structure. The present work is aimed at proving 
the efficiency and interdisciplinary character of such approach, using 
a measurement model that reveals a mechanism of generation of emotions 
caused by acoustic impacts. This model can be considered to be an 
emotion measurement model. Motivating the actions, emotions influence 
the physiological function regulation.

A development procedure included the analysis of communication 

signals, synthesis of the model structure, its calculating check and 
subsequent experimental investigation. Within the process of evolution, 
ocean inhabitants acquired protoemotions and later emotions in order to 
provide survival of population. The need for keeping this experience by 
animals living outside ocean, has resulted in originating mechanisms of 
modulation and demodulation of sound signals. According to hypothesis 
[1, 2], the same emotions originated as a result of the influence of 
analogous internal signals-stimuli selected in the brain. They are 
formed in the “ear-brain” system by a nonlinear conversion of the sum 
of sound signals, a part of them being converted in a current mode and 
another part passing for conversion approximately 0.2 c later than it 
was perceived. Soundings that directly or indirectly contain such 

signal-stimuli are also applied by animals for transmitting information 
to other population members [3]. The relation between emotions and 
frequencies of signals-stimuli is provided by forming biorhythms with 
corresponding frequencies. A permissible delay of an action in response 
to the signal-stimulus determines a frequency differentiation of the 
biorhythms. As the nerve system developed, the number of signalsstimuli, that are different in terms of frequencies and the simplest 
emotions caused by signals-stimuli, has increased. This was reflected 
in widening the range of the brain biorhythm frequencies from 1-2 Hz, 
which is characteristic for such an ancient emotion as fear, to (15 –
30) Hz. In addition to that, the addressing of information to 
“listeners”, that are at a great or small distance, became dependent on 
the energy maximum frequency of sound signals. Further evolution 
resulted in application of ensembles of 2-3 signals-stimuli to form 
more complicated emotions, and later in communication and perception of 
the emotional content with the help of sequences of such ensembles. The 
structure of the model developed contains a frequency preselector, time 
delay unit, nonlinear converter, selector of signals-stimuli, the 
simplest emotion recognition unit connected with a selector of the 
energy maximum frequency, and a unit for recognition of signal-stimulus
ensembles with an associative memory unit connected with it.  

The model made it possible to determine the reasons for the 

difference in emotional perception of major and minor, to reveal 
distinguishing features of a musical tonality colour, and to “decode” 
the emotions transmitted by acoustic signals of animals, bell rings, 
and drumming. 

Investigations with the help of EEG detected signals-stimuli 

forecasted and enabled enhancing the procedure for measuring parameters 
of the process of their formation, taking into account the specific 
character of emotional perception of acoustic impacts.

The development of measurement models related to multiparametric 

quantities, that reflect functioning of the brain and other human 
organs, as a rule, is of an interdisciplinary character. The work on 
enhancing the emotion measurement model, supported by the RHSF (grant 
No 15-04-00565) is carried out by a team that includes metrologists, 
psychologists, mathematicians, neurophysiologists, and musicians.

References.

1.
Y. Baksheeva, K. Sapozhnikova, R. Taymanov, Model for Emotion 

Measurements in Acoustic Signals and Its Analysis, in: Advances in 
Mathematical and Computational Tools in Metrology and Testing X 
(vol.10), Series on Advances in Mathematics for Applied Sciences, vol. 
86 World Scientific, Singapore, 2015, pp. 90-97.
2.
R. Taymanov, K. Sapozhnikova, Improvement of Traceability of 

Widely-Defined Measurements in the Field of Humanities, MEAS SCI REV, 
2010, vol. 10, 3, pp.78-88.
3.
R. Taymanov, K. Sapozhnikova, Measurements Enable Some Riddles of 

Sounds to Be Revealed, KEY ENG MAT, Vol. 613, pp 482-491.
DOI:10.12737/12468