МОДЕЛЬ ОБРОБКИ СПЕКТРАЛЬНИХ ДАНИХ АСТРОНОМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ
Ключові слова:
спектральний аналіз, паралельні та розподілені обчислення, обробка великих даних, швидкодія
Анотація
Актуальність. На даний час існує напрям, який пов’язано з оптимізацією обробки даних астрономічних об’єктів, зокрема спектральних даних, що отримуються за допомогою радіотелескопів. Об’єм даних, котрий необхідно обробити, представляє собою однорідний потік інформації, який можна обробляти за допомогою розподілених обчислень, таким чином збільшивши швидкість обробки на доволі значну величину. Метою даної роботи є побудова моделі обробки спектральних даних астрономічних об’єктів з використанням розподілених обчислень. Об’єктом дослідження є процес обробки спектральних даних, які було отримано від астрономічних об’єктів. Предметом дослідження є існуючи на даний час моделі та методи обробки спектральних даних. Результати. Запропонована модель обробки спектральних даних астрономічних об’єктів, яка рекомендує використовувати розподілені алгоритми обробки та спеціалізоване програмне забезпечення, а саме середовище CUDA та бібліотеку OpenCV для зменшення часу обробки великих масивів даних та більш раціонального використання потужностей обчислювальних ресурсів. Висновок. Використання запропонованого інструментарію у моделі дозволяє покращити та пришвидшити обробку спектральних даних астрономічних об’єктів за допомогою розподілених алгоритмів.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Подорожняк А.О., Гриб Р.М., Домнін С.В. (2013), "Морфологічна обробка цифрових зображень з телескопів", Сучасна спеціальна техніка, № 1(32), С. 34-39.
2. Бандурка О.І., Свинчук О.В. (2022), "Метод ідентифікації космічних знімків для прогнозування лісових пожеж", Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць, Т. 1 (67). С. 13-18. doi:https://doi.org/ 10.26906/SUNZ.2022.1.013.
3. Анисенко О.В. (2017), "Розвиток дистанційного зондування землі в Україні", Агросвіт, № 7, С. 52-59.
4. IRAF 2.17.1. IRAF Community Distribution. URL: https://iraf-community.github.io
5. Astropy. URL: https://www.astropy.org
6. CUDA Toolkit - Free Tools and Training. NVIDIA Developer. URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
2. Бандурка О.І., Свинчук О.В. (2022), "Метод ідентифікації космічних знімків для прогнозування лісових пожеж", Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць, Т. 1 (67). С. 13-18. doi:https://doi.org/ 10.26906/SUNZ.2022.1.013.
3. Анисенко О.В. (2017), "Розвиток дистанційного зондування землі в Україні", Агросвіт, № 7, С. 52-59.
4. IRAF 2.17.1. IRAF Community Distribution. URL: https://iraf-community.github.io
5. Astropy. URL: https://www.astropy.org
6. CUDA Toolkit - Free Tools and Training. NVIDIA Developer. URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
Опубліковано
2024-04-30
Як цитувати
Nikolaienko Dmytro Модель обробки спектральних даних астрономічних об’єктів / Dmytro Nikolaienko, Tetiana Filimonchuk, Halyna Maistrenko // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2024. – Т. 2 (76). – С. 135-137. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2024.2.135.
Розділ
Інформаційні технології
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
