К ВОПРОСУ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ ЗАДАЧИ ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛОВ > Полезные советы
Тысяча полезных мелочей    

К ВОПРОСУ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ ЗАДАЧИ ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛОВ

К ВОПРОСУ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ ЗАДАЧИ ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛОВ

Мезенцева О.С. Андреев А.А. Статья в формате PDF 101 KB

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:

  1. 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.


БЕГ С РАВНОМЕРНОЙ И ПЕРЕМЕННОЙ СКОРОСТЬЮ

БЕГ С РАВНОМЕРНОЙ И ПЕРЕМЕННОЙ СКОРОСТЬЮ Статья в формате PDF 302 KB...

06 05 2026 18:29:41

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АНТИМОНОПОЛЬНЫЙ КОНТРОЛЬ ЗА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КОНЦЕНТРАЦИЕЙ КАК ВИД ГОСУДАРСТВЕННОГО КОНТРОЛЯ В РФ

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АНТИМОНОПОЛЬНЫЙ КОНТРОЛЬ ЗА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КОНЦЕНТРАЦИЕЙ КАК ВИД ГОСУДАРСТВЕННОГО КОНТРОЛЯ В РФ Данная статья является отчетом о научной деятельности, которая была проведена в рамках диссертационного исследования вопросов российского антимонопольного законодательства. В исследовании затронут ряд хаpaктерных правовых проблем, таких как: различные процедуры антимонопольного контроля в России, причины и условия антимонопольного регулирования экономической концентрации и т.д. В ходе исследования и работы по этой теме были изучены научные статьи и публикации других авторов. Полная библиография приведена в конце статьи, некоторые прямые ссылки можно найти в тексте. ...

05 05 2026 17:26:46

МИОРЕЛАКСАЦИЯ В СИСТЕМЕ ПОДГОТОВКИ СПОРТСМЕНОВ

МИОРЕЛАКСАЦИЯ В СИСТЕМЕ ПОДГОТОВКИ СПОРТСМЕНОВ Статья в формате PDF 122 KB...

24 04 2026 18:16:57

РЕЗИСТЕНТНОСТЬ КЛЕТОК И ТКАНЕЙ ПРИ ЭХИНОКОККОЗЕ

РЕЗИСТЕНТНОСТЬ КЛЕТОК И ТКАНЕЙ ПРИ ЭХИНОКОККОЗЕ Статья в формате PDF 227 KB...

20 04 2026 13:58:12

ДРОБНО-ЛИНЕЙНЫЕ ФУНКЦИИ ДУАЛЬНОГО ПЕРЕМЕННОГО

ДРОБНО-ЛИНЕЙНЫЕ ФУНКЦИИ ДУАЛЬНОГО ПЕРЕМЕННОГО Статья в формате PDF 137 KB...

13 04 2026 10:24:30

ОТНОШЕНИЕ ЖАБРОНОГОГО РАЧКА СТРЕПТОЦЕФАЛЮСА (STREPTOCEPHALUS TORVICORNIS) К ОСНОВНЫМ ФАКТОРАМ СРЕДЫ

ОТНОШЕНИЕ ЖАБРОНОГОГО РАЧКА СТРЕПТОЦЕФАЛЮСА (STREPTOCEPHALUS TORVICORNIS) К ОСНОВНЫМ ФАКТОРАМ СРЕДЫ В статье описаны эксперименты по изучению влияния основных факторов среды на жизнедеятельность жабронога стрептоцефалюса. Установлено, что наиболее оптимальная температура воды для роста и развития рачка и созревания его яиц составляет 15 - 25°С. Этот вид является исключительно пресноводным и чувствительно реагирует даже на небольшое повышение солености (в пределах 1 - 2%о). Однако жаброног способен выдерживать значительный дефицит кислорода в воде (2,5 - 2 мг/л). ...

09 04 2026 0:23:18

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 ::