Russische wetenschappers werden auteurs voor de ontwikkeling van nieuwe digitale filters, waardoor het proces van verwerking van informatie sneller en hoge kwaliteit mogelijk maakt. Om verbeteringen te bereiken aan onderzoekers die worden beheerd door het gebruik van het systeem van restklassen, samen met de oorspronkelijke technische aanpak.
Het startpunt voor de studie van wetenschappers die de Noord-Kaukasus Federale Universiteit (SPFA) van Stavropol vertegenwoordigt, heeft de noodzaak om krachtige digitale filters te maken waarmee u het informatieverwerkingssysteem kunt verbeteren. Het zijn speciale apparaten die een reeks digitale signalen van verschillende typen converteren, afhankelijk van de profieltaak en worden gebruikt bij de verwerking van verschillende grafische en media-gegevens. Van bijzonder belang, volgens deskundigen, verwerft deze taak in termen van trend naar een toename van de hoeveelheid informatie. Aangezien de projectleider uitlegde, Pavel Svyakhov, de Warrederboard van Wiskundige Modellering, de SPCF-specialisten, werd een systeem van restklassen toegepast, een speciale indeling van gegevenspresentatie en het mogelijk maken van rekenkundige berekeningen in parallel.
Het is opmerkelijk dat een dergelijk systeem al het gebruik van andere wetenschappelijke organisaties heeft gevonden bij de ontwikkeling van andere wetenschappelijke organisaties, maar het werk van Stavropol wiskundigen heeft betere resultaten aangetoond - een toename van de frequentie tot 6 keer en verminderde hardwarekosten tot 5 keer met een toename van het stroomverbruik met 23%. Een vergelijking van de SCFU-methoden met technologieën op basis van het traditionele positionele calculussysteem toont een nog groter positief effect: de frequentie werd 4 keer verhoogd met een afname van de kosten van apparatuur drievoudig.
De effectiviteit van de ontwikkelde techniek werd getest tijdens het testen met behulp van programmeerbare logische geïntegreerde schakelingen. "Al onze prognoses zijn volledig bevestigd. De voorgestelde aanpak kan worden gebruikt in digitale beeldverwerking, geluid, medische beeldvorming en andere informatie. Ons algoritme als gevolg van een lager resourcesverbruik is potentieel toepasbaar in vluchtige apparaten met laag vermogen waarvoor de batterijlading is Critical, bijvoorbeeld, in mobiele telefoons en tabletten, "Collapse Collapized Mary Valuev. SCFC-specialisten kondigen echter voortdurend wetenschappelijk werk aan om de door hen ontwikkelde innovatieve techniek te verbeteren.