Les mathématiciens de TSU ont terminé un projet sur les méthodes mathématiques d'analyse des signaux et des images dans des systèmes de télécommunication et de navigation complexes qui sont affectés par le bruit aléatoire. Les méthodes qu'ils ont créées rendent l'évaluation des informations 10 fois plus précise et aident à restituer l'image ou le signal avec une haute qualité. La prochaine étape sera l'application de l'algorithme à l'analyse des « big data ».

Les méthodes mathématiques d'analyse de signaux et d'images s'appliquent à la reconnaissance de signaux en aéronautique, décodage d'images d'un appareil IRM en médecine, analyse d'images topographiques pour la croissance du pétrole et du gaz, et d'autres processus. Les résultats obtenus par les mathématiciens seront utilisés pour construire de nouveaux systèmes radar pour l'analyse opérationnelle et la surveillance de l'environnement, systèmes de navigation par satellite, et des systèmes prometteurs pour recevoir et transmettre des informations.

« Tout dans notre projet est axé sur les tâches de la radiophysique statistique, c'est le problème de la transmission des données sur les canaux de communication. Par exemple, un avion vole et transmet un signal. Lors de la transmission du signal, divers bruits s'y superposent et le récepteur a besoin d'obtenir des données aussi proches que possible de ce qui a été transmis. Des algorithmes optimaux sont en cours de construction pour filtrer ces phénomènes de bruit à l'entrée et obtenir un signal aussi proche que possible de celui transmis. Ceci est utilisé en médecine, finance et économie, " dit le professeur Evgeny Pchelintsev, chef de laboratoire.

Les algorithmes créés à TSU prennent en compte des bruits qualitativement plus complexes dans les modèles que ceux qui existaient auparavant. D'un point de vue physique, ce sont des processus avec une structure de dépendance complexe, ce qui permet d'étudier le problème de l'évaluation des signaux observés sur fond de bruit pulsé. À la fois, nous considérons à la fois les processus avec mémoire et ceux qui perdent rapidement leur dépendance vis-à-vis du passé. Revenant à l'exemple avec un avion :le signal est passé, mais l'avion vole déjà plus loin, et les facteurs laissés pour compte n'agissent plus sur le signal.

Maintenant, les scientifiques ont reçu deux brevets pour leurs inventions, et un prototype d'un dispositif pour recevoir des informations à l'aide de leur algorithme a été créé à l'Institut d'ingénierie électrique de Moscou (MPEI). L'année prochaine, les scientifiques envisagent d'appliquer leurs algorithmes à l'analyse de big data :il peut s'agir de données de sondages d'opinion, ou des données physiques ou financières.

- "D'une part, d'un point de vue mathématique, peu nous importe ce qu'il faut traiter exactement. Mais, nous voyons des tâches appliquées sur lesquelles nous nous concentrons, et cela nous aide à créer avec précision des algorithmes de traitement de big data, " a déclaré Evgeny Pchelintsev.