科學家改進信號和圖像處理算法

TSU的數學家們完成了一個有關數學方法的項目，用于分析受隨機噪聲影響的復雜電信和導航系統中的信號和圖像。他們創建的方法使評估信息的準確性提高了10倍，并有助于恢復高質量的圖像或信號。下一步將是該算法在“大數據”分析中的應用。

用于分析信號和圖像的數學方法適用于航空信號的識別，醫學MRI設備中圖像的解碼，用于油氣生長的地形圖分析以及其他過程。數學家獲得的結果將用于構建用于環境運行分析和監視的新雷達系統，衛星導航系統以及用于接收和傳輸信息的有前途的系統。

“我們項目中的所有工作都集中在統計放射物理學的任務上，這是在通信信道上傳輸數據的問題。例如，飛機飛行并傳輸信號。在信號傳輸期間，各種噪聲疊加在其上，接收器需要獲取盡可能接近所傳輸數據的數據，正在建立最佳算法，以濾除輸入端的這些噪聲現象并獲得與所傳輸信號盡可能接近的信號。醫學，金融和經濟。”實驗室負責人埃夫根尼·普列林采夫(Evgeny Pchelintsev)教授說。

在TSU創建的算法在質量上考慮了模型中比以前現有模型更復雜的噪聲。從物理角度來看，這些是具有復雜依賴性結構的過程，這有助于研究在脈沖噪聲背景下評估觀察到的信號的問題。同時，我們同時考慮具有記憶力的過程和那些迅速失去對過去的依賴的過程。回到飛機的例子：信號已經通過，但是飛機已經飛行得更遠了，留下的因素不再作用于信號。

現在，科學家已為其發明獲得了兩項專利，并且在莫斯科電力工程學院(MPEI)上創建了使用他們的算法接收信息的設備的原型。明年，科學家計劃將他們的算法應用于大數據分析：它可以是民意測驗的數據，也可以是實物或財務數據。

-“一方面，從數學的角度來看，對我們究竟要處理什么無關緊要。但是，我們看到了我們關注的應用任務，這有??助于我們準確創建大數據處理算法，” Evgeny說普列林采夫。