Ученые СКФУ предложили новый подход к обработке информации с помощью цифровых фильтров

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. 

«Мы применили систему остаточных классов. 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 четыре раза и снизить затраты на оборудование втрое. Наш подход имеет преимущества и перед известными методами, основанными, как и наш, на системе остаточных классов. Он позволяет увеличить частоту до шести раз, а также снизить аппаратные затраты до пяти раз при увеличении энергопотребления на 23%», — рассказал руководитель проекта, заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ Павел Ляхов. 

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. 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», — добавил ученый.

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

«Для моделирования использовались программируемые логические интегральные схемы. 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 мобильных телефонах или планшетах. Мы в СКФУ планируем в дальнейшем применять такие высокопроизводительные фильтры при аппаратной реализации нейронных сетей, то есть при реализации интеллектуальных методов обработки информации самой разной природы, над которыми работает коллектив нашей научной школы», — рассказала соавтор проекта младший научный сотрудник Мария Валуева.

Результаты исследования представлены в научной статье, опубликованной в научном журнале IEEE Access (Volume: 8). Согласно целям нацпроекта «Наука», Россия должна войти в первую пятерку стран, ведущих разработки в приоритетных областях.