Ученые 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). Прочитать материал можно, перейдя по ссылке.
Информация и фото предоставлены Управлением по информации и связям с общественностью СКФУ
