К ВОПРОСУ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ ЗАДАЧИ ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛОВ
Неуклонное расширение круга современных приложений при решении важных трудоемких задач по обработке многомерных сигналов звуковой локации, космической астрономии, сейсмографии, связи, медицинской электроники и другие проблемы требуют колоссальных объемов математических расчетов над большими массивами данных в реальном масштабе времени, выполнение которых невозможно без использования высокопроизводительных и надежных средств вычислительной техники. Все это ставит перед исследователями новые проблемы, связанные, прежде всего, с постоянным ужесточением требований к производительности и отказоустойчивости алгоритмических и аппаратных средств цифровой обработке сигналов (ЦОС). Одним из основных алгоритмов ЦОС является цифровая фильтрация, которая может быть реализована с помощью вычисления свертки, с помощью алгоритмов дискретного преобразования Фурье, алгоритма Винограда преобразования Фурье, теоретико-числового преобразования, а также их различных модификаций и быстрых реализаций. Помимо алгоритмов, использующих частотное представление сигнала, широко используются алгоритмы, работающие в прострaнcтвенных координатах, такие как линейные и нелинейные преобразования и алгоритмы, основанные на изучении статистической модели шума. Однако следует заметить, что не всегда удается решить обратную задачу, т.е. отделить полезный сигнал от шумовой составляющей. Применение статистических алгоритмов осложняется необходимостью построения точной модели шума для конкретного случая, что тоже удается сделать далеко не всегда.
В данной работе предлагается использовать интегральное преобразование сигнала для получения его энергетической хаpaктеристики, с последующей трaнcформацией сигнала в зону понижения шумов.
Суть метода заключается в анализе сигнала с точки зрения распределения его энергии по всевозможным областям, на которых определен сигнал. Для данного анализа на координатной сетке строиться гиперповерхность. Точка на координатной сетке определяет область сигнала, а значение гиперповерхности в данной точке определяет энергию сигнала, содержащуюся в соответствующей области сигнала.
ПроцеДypa восстановления исходного сигнала из гиперповерхности является нелинейной фильтрацией, и основана на трaнcформации сигнала в точки с наибольшей энергией. Экспериментально подтверждено, что данная трaнcформация фильтрует сигнал от импульсной и аддитивной шумовых составляющих значительно лучше, чем наиболее распространенные на сегодняшний день методы фильтрации, такие как метод скользящего окна, метод медианной фильтрации и др. [1].
Однако алгоритм метод оптимального среднего является крайне тяжелым алгоритмом с точки зрения вычислительной сложности, к тому же, циклы данного алгоритма не могут быть параллельно выполнены на многопроцессорном вычислительном комплексе, из-за сцепления по переменным в телах циклов. В связи с чем, был проведен анализ его вычислительного ядра. Результатом данного анализа явилась модифицированная версия алгоритма с меньшей вычислительной сложностью, а также параллельной структурой. Модифицированный алгоритм лишен сцепления по переменным между внутренними вычислительными циклами, что позволяет эффективно выполнять программу, реализующую данный алгоритм, в среде вычислительного кластера с помощью технологий MPI или OpenMP.
Таблица 1. Сравнительная хаpaктеристика исходного и модифицированного алгоритмов
|
Алгоритм |
Вычислительная сложность |
Размерность простантства итераций |
Возможность параллельного исполнения циклов |
Возможность параллельного исполнения инструкций внутри циклов |
|
Исходный |
|
3 |
Нет (по всем измерениям) |
Нет (по всем измерениям) |
|
модифицированный |
O (n) |
2 |
Да (по всем измерениям) |
Да (по всем измерениям) |
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
- Мезенцева О.С. Андреев А.А. Сравнительный анализ методов фильтрации шума в дискретных сигналах // НТЖ «Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности». - М.: 2007. -№2. - с.22-28.
Статья в формате PDF
114 KB...
08 05 2026 9:35:55
Статья в формате PDF
111 KB...
06 05 2026 9:23:39
Статья в формате PDF
103 KB...
05 05 2026 11:31:51
Статья в формате PDF
128 KB...
04 05 2026 5:16:55
Статья в формате PDF
123 KB...
03 05 2026 1:25:57
Статья в формате PDF
127 KB...
02 05 2026 15:21:18
Статья в формате PDF
286 KB...
30 04 2026 7:30:54
Статья в формате PDF
178 KB...
29 04 2026 21:38:12
Статья в формате PDF
148 KB...
28 04 2026 0:51:36
Статья в формате PDF
101 KB...
27 04 2026 10:40:40
Статья в формате PDF
270 KB...
26 04 2026 15:25:10
Статья в формате PDF
303 KB...
24 04 2026 19:49:53
Статья в формате PDF
139 KB...
23 04 2026 11:31:59
Статья в формате PDF
132 KB...
22 04 2026 1:11:19
Статья в формате PDF
89 KB...
21 04 2026 20:10:56
Статья в формате PDF
255 KB...
19 04 2026 21:34:46
Статья в формате PDF
143 KB...
18 04 2026 1:46:28
Статья в формате PDF
101 KB...
16 04 2026 14:15:30
Статья в формате PDF
355 KB...
15 04 2026 8:52:52
Статья в формате PDF
97 KB...
13 04 2026 13:28:23
Статья в формате PDF
297 KB...
12 04 2026 11:33:27
Статья в формате PDF
112 KB...
11 04 2026 12:59:37
Методика диагональной сегментарной амплитудометрии, заключающаяся в регистрации амплитуды колебаний активного и реактивного сопротивления тканей человеческого организма, широко используемая в медицинской пpaктике, начинает применяться в спорте для контроля за функциональным состоянием спортсменов в различные периоды учебно-тренировочного процесса. Результаты, полученные данным методом, показывают, что различия в проводимости тканей определяются видом спорта, а также квалификацией спортсменов. Проводимость тканей более устойчива в подготовительный период по сравнению с соревновательным. Суммарная нестабильность проводимости тканей выше на соревнованиях более высокого уровня.
...
10 04 2026 23:13:20
Статья в формате PDF
126 KB...
09 04 2026 3:25:36
Статья в формате PDF
103 KB...
08 04 2026 10:41:54
Статья в формате PDF
196 KB...
06 04 2026 2:19:41
Статья в формате PDF
245 KB...
05 04 2026 22:24:33
Статья в формате PDF
119 KB...
04 04 2026 18:49:45
Статья в формате PDF 110 KB...
03 04 2026 19:15:18
Статья в формате PDF
137 KB...
02 04 2026 4:41:32
Статья в формате PDF
131 KB...
01 04 2026 22:38:50
Статья в формате PDF
99 KB...
31 03 2026 13:48:37
Статья в формате PDF
103 KB...
30 03 2026 3:10:54
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
