Новости

Ученые Северо-кавказского федерального университета (СКФУ) предложили новый подход к обработке информации.

Он позволяет фильтровать цифровой сигнал в разы быстрее, качественнее и с меньшими аппаратными затратами, что особенно важно для маломощных устройств.

Повысить производительность цифровых фильтров ученым удалось за счет применения системы остаточных классов и оригинального технического решения.

Как отмечают ученые СКФУ, с каждым днем обрабатывается все больше и больше информации, и все мы хотим, чтобы этот процесс шел быстрее и качественнее.

Для этого нужны высокопроизводительные цифровые фильтры. Последние представляют собой специальные устройства, преобразующие цифровые сигналы различной природы в зависимости от решаемой задачи.

Они используются для обработки изображений, видео, речи, звуков, электрокардиограмм (ЭКГ), электроэнцефалограмм (ЭЭГ) и данных других медицинских обследований, отображающих состояние пациента. Фильтруется информация, передаваемая по сотовой связи или от спутников.

Цифровые фильтры помогают уменьшить шум, усилить и подавлять частоты, произвести интерполяцию, децимацию, эквализацию и многие другие действия при обработке цифрового сигнала.

Рост объемов информации требует постоянного повышения производительности устройств, фильтрующих цифровой сигнал. Математики СКФУ предложили решение этой непростой задачи.

 - Мы применили систему остаточных классов, - рассказал руководитель проекта, заведующий кафедрой математического моделирования Павел Ляхов.

– Это особый формат представления чисел (данных), который позволяет выполнять арифметические операции параллельно. В случае с фильтрами это дает существенный выигрыш.

По сравнению с методами, использующими традиционную позиционную систему счисления, нам удалось увеличить частоту, на которой работает фильтр, в 4 раза и снизить затраты на оборудование в три раза.

Наш подход имеет преимущества и перед известными методами, основанными, как и наш, на системе остаточных классов. Он позволяет увеличить частоту до 6 раз, а также снизить аппаратные затраты до 5 раз при увеличении энергопотребления на 23%.

Во многом такие высокие показатели были достигнуты за счет нестандартного технического решения. Ученые СКФУ предложили модифицировать аппаратные модули.

 - Традиционные цифровые фильтры строятся на умножителях с накоплением - устройствах, выполняющих операции умножения и сложения, необходимые при обработке информации, - отметил руководитель проекта Павел Ляхов.

- Мы предложили усеченный вариант таких устройств, позволяющий сэкономить на выполнении операции сложения, переместив ее в завершающую часть устройства.

Благодаря этому удалось оптимизировать архитектуру цифрового фильтра и ускорить выполнение вычислений.

Эффективность предложенных математиками СКФУ алгоритмов была проверена на практике. Ученые смоделировали весь процесс обработки сигнала.

 - Для моделирования использовались программируемые логические интегральные схемы, – рассказала соавтор проекта, младший научный сотрудник Мария Валуева.

– Все наши прогнозы полностью подтвердились. Предлагаемый подход может быть использован в цифровой обработке изображений, звука, медицинской визуализации и другой информации.

Наш алгоритм за счет более низкого потребления ресурсов потенциально применим в энергозависимых маломощных устройствах, для которых критически важен заряд аккумулятора, например, в мобильных телефонах или планшетах.

Мы, в СКФУ, планируем в дальнейшем применять такие высокопроизводительные фильтры при аппаратной реализации нейронных сетей, т.е. при реализации интеллектуальных методов обработки информации самой разной природы, над которыми работает коллектив нашей научной школы.

Результаты исследования представлены в научной статье, опубликованной в научном журнале «IEEE Access» (Volume: 8)

Заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ Павел Ляхов