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.

Решаются любые задачи, если решения их реально востребованы.
Почему бы не проконсультироваться с научным руководителем + ближайшим научно-производственным предприятием ?

Я не спрашиваю, что Вы можете решить, я спрашиваю, что "реально востребованно".
Сначала выбирается тема, а потом ищется руководитель. Ходить по предприятиям - следующий этап. Я думаю что, на форуме достаточно людей, которые могут дать мне наставления для начала, - для этого, наверно, форум и существует, не так ли?

Вы ошиблись, если решили, что я говорю о своих возможностях.
Реально востребовано очень многое, поскольку обработка данных уже давно перетекла в русло "цифры".
Исходить надо из своих возможностей, тем более, что сейчас на кандидатскую не тратится по 7-10 лет, как раньше.
Черкать же бумагу без внедрения - курям на смех.
Поэтому определитесь с направлениями работы предприятий в городе, где Вы проживаете или которые, на Ваш взгляд, могут стать базой для внедрения.
Если Вы уже давно не студент, тем более надо идти в ВУЗ или на предприятие, где есть диссертационный совет.
А тема - это Ваш выбор. Странно что-либо подсказывать, если только нет желания стать Вашим руководителем

Другие мнения есть?

Выбирай цифровую связь, это интересно, статей и диссертаций в интернете море.
Вот тут и на работу тебя возьмут:
http://electronix.ru/forum/index.php?showtopic=45517

А не лучше сначала найти руководителя (чеб чел хороший был и с опытом возни с аспирантами).

Люди из ИТМиВТ - нет уж, увольте.


Нет не лучше.

А почему такая неприязнь к ИТМиВТ?есть печальный опыт?можно в личку.

Как я уже писал, мы к ИТМиВТ уже три года как не относимся

Занимайся цифровой фильтрацией - она ВЕЗДЕ

Скоростная обработка изображений - определение фальшивых купюр и т.п.

+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)

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 ...



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!

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!

Клоуны - в сад.

DRUID3, спасибо за такой развернутый ответ.

может поделитесь литературой по обработке НИ методами ЦОС. Сам уже давно занимаюсь этой темой, но аналоговой обработкой НИ. Буду весьма признателен.

Как напишу эту литературу - так сразу и поделюсь . Если серьезно, то кроме ссылок на пару публикации по-типу той которую я приводил, одной книги по теории ЦОС где все-таки додумались дать в одной главе теорию нелинейных систем и пары обзорных публикаций где я вычитал, что это применяется на практике в радиопередатчиках - больше я ничего не встречал. Сам радиолюбитель и страдал (сейчас просто нет времени) борьбой с нелинейщиной в аналоговой технике )))

Очень жаль, конечно, потому что у меня эта задача стоит именно применительно к передатчикам

Очень жаль, конечно, потому что у меня эта задача стоит именно применительно к передатчикам



Жаль, конечно, потому что у меня как раз тема, связанная с передатчиками

Суперкнига:

Paulo S.R. Diniz - Adaptive Filtering Algorithms and Practical Implementation Third Edition

http://rapidshare.de/files/39623696/Adapti..._Diniz.pdf.html

В том числе есть глава по нелинейной адаптивной фильтрации.

Спасибо, очень интересная книга!

вот еще несколько ссылок на книги по нелинейной обработке, может пригодятся

Большое спасибо! Скачал все. Дойдут руки - сяду разбираЦЦо.

Сейчас кого не спросишь (из молодых ученых) - все занимаются нелинейной/адаптивной коррекцией 8). Сам, к примеру, тоже страдаю этой темой.
Давайте делиться литературой! Большое спасибо, кстати, тов. Петрову.
Что-нибудь по турбо-коррекции?! Это правда больше из практической части.
Сам могу по-позже загрузить что-нибудь.