Разработка ученых повысит точность предсказания землетрясений

Ученые из СКФУ, Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» совместно с коллегами из Университета Гаухати (Индия) предложили новый алгоритм корректировки коэффициентов адаптивного цифрового фильтра в системе остаточных классов. Разработка применима в работе сейсмологов, специалистов в области гидроакустики и биоинформатики.

Многие современные методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов предполагают применение адаптивных цифровых фильтров (АЦФ), которые способны динамически изменять полосы пропускания и подавления соответствующих частот в зависимости от обрабатываемых сигналов. АЦФ широко используются, например, при обработке изображений, в акустических системах и эквалайзерах для выравнивания характеристик каналов связи.

Эффективность работы таких фильтров во многом определяется применяемым алгоритмом корректировки коэффициентов фильтров, обеспечивающим шумоподавление для получения качественного сигнала. Перед учеными стоит задача повысить скорость адаптивной цифровой фильтрации сигналов без потерь его качества. Это можно сделать за счет использования системы остаточных классов, позволяющей выполнять арифметические операции параллельно и независимо.

Как подчеркивают исследователи, универсального решения этой проблемы не существует. Ученые из СКФУ, Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» совместно с коллегами из Университета Гаухати (Индия) предложили новый, уникальный алгоритм корректировки коэффициентов адаптивного цифрового фильтра в системе остаточных классов. Он превосходит известные алгоритмы по качеству адаптации (шумоподавления), по простоте реализации и времени выполнения. Как отметил один из участников проекта, профессор кафедры информационной безопасности автоматизированных систем СКФУ Игорь Калмыков, в отличие от известных аналогов, этот алгоритм предполагает последовательную адаптацию каждого коэффициента с нулевой погрешностью, а не всего вектора коэффициентов с некоторой заданной точностью. Как раз за счет такого снижения погрешности при настройке АЦФ повышается эффективность цифровой фильтрации сложных сигналов в реальном времени.

Ученые предложили также методику применения разработанного алгоритма в зависимости от длины фильтра и сигнала. На конкретных примерах они показали, как с помощью нового метода разработчик может настроить коэффициенты фильтра без многочисленных проб и ошибок. 

Анализ качества шумоподавления и вычислительной сложности ученые провели на примере сейсмосигналов. Предложенный алгоритм позволяет более качественно и быстро определить сейсмическую активность, например, землетрясение. Он также может быть востребован в гидроакустике, биоинформатике и других сферах.

Исследование проводилось в рамках гранта РНФ. О своей разработке ученые рассказали на страницах престижного научного журнала IEEE Access.