Обработка сложных сигналов

Одной из весьма важных, трудных и в то же время перспективных «профессий» ПК является обработка различного вида сложных сигналов, поступающих от разнообразных систем. Такими сигналами могут быть:
— видеоинформация той или иной природы, а именно символы различных алфавитов, внешний вид самых разнообразных объектов, природных ландшафтов, многочисленных видов техники и, наконец, облика людей или отпечатков их пальцев;
— звуковая информация — человеческая речь, звуки, издаваемые другими биологическими объектами (животными, птицами, рыбами), шумы летательных аппаратов, наводных и подводных кораблей и т. п.;
— сигналы механических колебаний — сейсмограммы, миграции технических устройств, гидролокационных сигналов и многие другие;
— сигналы, имеющие электромагнитную природу, в частности радиосигналы различного назначения, кардиограммы, энцефалограммы и т. п.
Многие из этих сигналов обрабатываются анализаторами человека и распознаются его мозговыми структурами, причем происходит это в большинстве случаев с высокой скоростью и точностью. Мы практически мгновенно узнаем знакомого человека, распознаем животное, воспринимаем смысл устной речи, идентифицируем различные объекты.
Однако в ряде случаев такие задачи должны решаться автоматами, например при исследовании космических объектов, исследовании поверхности луны и других планет, обнаружении самолетов, ракет и т. д.
Впрочем, и обычных «земных» условиях все большая роль придается устному речевому диалогу с ПК, автоматизации обработки изображений, автоматическому переводу и другим «интеллектуальным» задачам.
В принципе решение подобных задач возможно на обычной ЭВМ или ПК, но при этом требуется разработка громоздкого программного обеспечения, предусматривающего все возможные варианты опознаваемого объекта. Например, при распознавании речи необходимо предварительно ввести в память компьютера огромный объем цифрового материала, представляющего в формализованном виде многочисленные варианты совокупностей частотно-амплитудных характеристик произносимых слов. Кроме идентификатора компьютер еще выступает и в роли storage – хранителя огромных баз данных. Между тем можно отказаться от такого сложного и зачастую ненадежного аппарата, используя систему предварительного обучения распознающей системы.
Такой перспективный путь распознавания сложных объектов достигается созданием специальных нейрокомпьютеров, разработка которых широким фронтом ведется во всем мире, и в том числе в нашей стране, в частности, в таких крупных научно-исследовательских учреждениях, как Институт кибернетики им. В. М. Глушкова АН УССР (Киев), в Московском институте радиотехники, электроники и автоматики (МИРЭА).