I matematici della TSU hanno completato un progetto sui metodi matematici per l'analisi di segnali e immagini in complessi sistemi di telecomunicazioni e navigazione che sono affetti da rumore casuale. I metodi che hanno creato rendono la valutazione delle informazioni 10 volte più accurata e aiutano a ripristinare l'immagine o il segnale con alta qualità. Il prossimo passo sarà l'applicazione dell'algoritmo all'analisi dei "big data".
I metodi matematici per l'analisi dei segnali e delle immagini si applicano al riconoscimento dei segnali nell'aviazione, decodifica di immagini da un dispositivo MRI in medicina, analisi di immagini topografiche per la crescita di petrolio e gas, e altri processi. I risultati ottenuti dai matematici saranno utilizzati per costruire nuovi sistemi radar per l'analisi operativa e il monitoraggio dell'ambiente, sistemi di navigazione satellitare, e promettenti sistemi per ricevere e trasmettere informazioni.
"Tutto nel nostro progetto è incentrato sui compiti della radiofisica statistica:questo è il problema della trasmissione dei dati sui canali di comunicazione. Ad esempio, un aereo vola e trasmette un segnale. Durante la trasmissione del segnale, ad esso si sovrappongono vari rumori e il ricevitore ha bisogno di ottenere dati il più vicino possibile a quanto trasmesso. Si stanno costruendo algoritmi ottimali che filtrano questi fenomeni di rumore in ingresso e ottengono un segnale il più vicino possibile a quello trasmesso. Questo è usato in medicina, finanza ed economia, "dice il professor Evgeny Pchelintsev, capo del laboratorio.
Gli algoritmi creati alla TSU tengono conto del rumore qualitativamente più complesso nei modelli rispetto a quelli esistenti in precedenza. Da un punto di vista fisico, si tratta di processi con una struttura di dipendenza complessa, che aiuta a studiare il problema della valutazione dei segnali osservati sullo sfondo del rumore pulsato. Allo stesso tempo, consideriamo sia i processi con memoria sia quelli che perdono rapidamente la loro dipendenza dal passato. Tornando all'esempio con un aereo:il segnale è passato, ma l'aereo sta già volando più lontano, e i fattori lasciati indietro non agiscono più sul segnale.
Ora, gli scienziati hanno ricevuto due brevetti per le loro invenzioni, e un prototipo di un dispositivo per ricevere informazioni utilizzando il loro algoritmo è stato creato presso l'Istituto di ingegneria energetica di Mosca (MPEI). L'anno prossimo, gli scienziati intendono applicare i loro algoritmi all'analisi dei big data:possono essere i dati dei sondaggi di opinione, o dati fisici o finanziari.
- "Da una parte, da un punto di vista matematico, non importa a noi cosa esattamente elaborare. Ma, vediamo compiti applicati su cui ci concentriamo, e questo ci aiuta a creare con precisione algoritmi di elaborazione di big data, ", ha detto Evgeny Pchelintsev.
