Los científicos rusos se convirtieron en autores para el desarrollo de nuevos filtros digitales, lo que permite realizar el proceso de procesamiento de información de manera más rápida y de alta calidad. Para lograr mejoras a los investigadores administrados mediante el uso del sistema de clases residuales, junto con el enfoque técnico original.
El punto de partida para el estudio de los científicos que representan a la Universidad Federal del Cáucaso del Norte (SPFA) de Stavropol tiene la necesidad de crear filtros digitales de alto rendimiento que le permitan mejorar el sistema de procesamiento de información. Son dispositivos especiales que convierten un conjunto de señales digitales de varios tipos, dependiendo de la tarea de perfil, y se utilizan en el procesamiento de varios datos gráficos y medios. De particular importancia, según los expertos, esta tarea adquiere en términos de tendencia hacia un aumento en la cantidad de información. A medida que se explicó el líder del proyecto, Pavel Svyakhov, el tablero de extracción de modelos matemáticos, los especialistas en SPCF, se aplicó un sistema de clases residuales, que es un formato especial de presentación de datos y permite realizar cálculos aritméticos en paralelo.
Cabe destacar que un sistema de este tipo ya ha encontrado el uso de otras organizaciones científicas en el desarrollo de otras organizaciones científicas, pero el trabajo de los matemáticos de Stavropol ha demostrado mejores resultados, un aumento en la frecuencia de hasta 6 veces y reduce los costos de hardware de hasta 5. Tiempos con un aumento en el consumo de energía en un 23%. Una comparación de los métodos SCFU con tecnologías basadas en el sistema de cálculo posicional tradicional demuestra un efecto positivo aún mayor: la frecuencia se incrementó 4 veces con una disminución en el costo del equipo.
La efectividad de la técnica desarrollada se probó durante las pruebas utilizando circuitos integrados lógicos programables. "Todos nuestros pronósticos han sido completamente confirmados. El enfoque propuesto se puede usar en el procesamiento de imágenes digitales, el sonido, las imágenes médicas y otra información. Nuestro algoritmo debido al menor consumo de recursos es potencialmente aplicable en dispositivos volátiles de baja potencia para los cuales la carga de la batería es Crítico, por ejemplo, en teléfonos móviles y tabletas ", resumió el colapso de la investigación de Mary Valvv. Sin embargo, los especialistas de SCFC anuncian un trabajo científico continuo para mejorar la técnica innovadora desarrollada por ellos.