Российские ученые предложили новый подход к обработке информации, который позволит фильтровать цифровой сигнал в разы быстрее, качественнее и с меньшими аппаратными затратами, что особенно важно для маломощных устройств. Статья опубликована в журнале IEEE Access.
Цифровые фильтры представляют собой специальные устройства, преобразующие цифровые сигналы различной природы. Они используются для обработки изображений, видео, речи, звуков, электрокардиограмм, электроэнцефалограмм и данных других медицинских обследований. Фильтрация помогает уменьшить шум, усилить и подавлять частоты, произвести интерполяцию, децимацию, эквализацию и многие другие действия при обработке сигнала. Рост объемов информации требует постоянного повышения производительности устройств, фильтрующих цифровой сигнал. Ученые СКФУ предложили решение этой задачи.
«Мы применили систему остаточных классов, — рассказал руководитель проекта 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%».
Ученые предложили модифицировать аппаратные модули. Традиционные цифровые фильтры строятся на умножителях с накоплением — устройствах, выполняющих операции умножения и сложения, необходимые при обработке информации. Усеченный вариант таких устройств позволяет сэкономить на выполнении операции сложения, переместив ее в завершающую часть устройства. Благодаря этому ученым удалось оптимизировать архитектуру цифрового фильтра и ускорить выполнение вычислений.
Исследователи проверили эффективность алгоритмов на практике. Для моделирования использовались программируемые логические интегральные схемы. Ученые подтвердили, что предлагаемый подход может быть использован в цифровой обработке изображений, звука, медицинской визуализации и другой информации. За счет снижения потребления ресурсов алгоритм потенциально применим в энергозависимых маломощных устройствах, для которых критически важен заряд аккумулятора, например, мобильных телефонах или планшетах.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
