Задачи ЦОС, помогите разобраться Опции

[Wild]

Господа! Помогите выбрать направление для аспирантуры. Хотелось бы заниматься ЦОС.
Интересует, какие задачи актуальны и/или решаются вами в этой области. И, если не трудно, - с сылками на источники.

[DRUID3]

Господа! Помогите выбрать направление для аспирантуры. Хотелось бы заниматься ЦОС.
Интересует, какие задачи актуальны и/или решаются вами в этой области. И, если не трудно, - с сылками на источники.

Те задачи которые решаются "нами" это для аспирантуры 70-х годов годились. Между теоретическими исследованиями, коими и следует заниматься получая степень доктора философии (надеюсь Вы не от армии там косите? ), и сегодняшними "буднями ЦОС на просторах бывшего СССР"(максимум адаптивный FIR, или вейвлет анализ через FFT ) - пропасть. Всякими фильтрациями, распознаваниями (хотя это широченная область в некоторых подобластях "терра инкогнита") нужно заниматься сидя в канторе и за бабло, а не марать научные журналы очередным перепевом давно описанного.
Если преследуются цели действительно полезной научной работы - есть отличная тематика нелинейные динамические системы - анализ и синтез. . Монографий и просто толковых книжек по тематике относительно ЦОС я не встречал. Описание нелинейных систем - это ряды Вольтерры или частный, но очень распространенный случай - нейронные сети. Простейшие приложения теории - компенсация нелинейных искажений. "Непростейшие случаи" упираются во все новейшие разделы естествознания - нелинейная динамика в исследовании хаоса, синергетика, фракталы и прочая лабуда с одной стороны нейронные сети, распознавание образов, ИИ с другой...
Думаю очень достойное направление научной деятельности. Правда чтобы заниматься нелинейной ЦОС нужно разобраться в линейной))).

Сам я в этом плане малосведущ - только начинаю изучать практическую часть вопроса, литературы и материалов действительно очень мало. Лично я заинтересовался как-раз нелинейными эквалайзерами, подавлением нелинейных искажений методами ЦОС.

В любом случе, даже если будете выбирать другую тематику, то старайтесь выбирать что-то новое, ибо то, за что другие люди уже получают деньги уже морально устарело, да и делиться материальными благами с конкурентами в капиталистическом мире не принято ...

+1
Мало того, что интересно, так еще и очень наглядно. Берете какой-нибудь "старый" алгоритм, который раньше был лишь простой теорией, и, используя современную аппаратную часть, делаете его практикой.
мне больше нарвится поиск объектов на изображении (масштаб, поворот, цвет и т.п. трудности)

А причем тут, простите, аспирантура?

[shasik]

А причем тут, простите, аспирантура?

Прикалываюсь
Просто видел такую "аспирантуру":
1. придумали новый способ факторизации матрицы для БПФ длиной 8, смысл которой в том, что по сравнению с "известными алгоритмами" получается экономия 1 операции. При этом при подсчете количества операций операция "умножения на минус 2" не учитывается
2. берем, скажем, БПФ 2^20 и считаем его с помощью нового БПФ8. Прикидываете какая экономия получится?
3. в пояснительной записке посвящаем страниц 100-200 восторженным воплям о том, что такое ускорение ЦОС - это революция в науке и технике.

Млин, ну полный бред. А ведь уже КТН.

Это я к тому, что в этом топике серьезной "аспирантуры" не получится. Убежден почти на 100%, т.к. изначально подход не верен: "подскажите, а я сделаю". Это не наш метод!

максимум адаптивный FIR, или вейвлет анализ через FFT

Сейчас это, на мой взгляд, львиная доля "прикольных" научных работ. Matlab с его вейвлетами да пара картинок для издевательства - вот и научный труд. Преимущество метода - его простота. Грустно!