Научно-исследовательская работа кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ

Сотрудники кафедры проводят перспективные научные исследования в области информационных технологий по следующим направлениям:

1. Распределенные системы и сети.
2. Высокопроизводительные вычисления и параллельная обработка данных.
3. Интеллектуальные системы и технологии.
4. Алгоритмы и системы биометрической идентификации.
5. Программные средства виртуальной реальности.
6. Алгоритмы обработки изображений.
7. Планирование рисков и актуарная математика.
8. Алгоритмы для мобильных систем.
9. Анализ и интерпретация экспериментальных данных.
10. Системы хранения, виртуализации и обработки больших данных.
11. Цифровые вычислительные комплексы гидроакустических систем, их математическое и программное обеспечение.

На базе кафедры действует научно–педагогическая школа (НПШ) «Методы, модели и программные средства анализа состояния сложных технических объектов».

Состав научно-педагогической школы

1. Геппенер Владимир Владимирович – доктор технических наук, профессор, почетный работник Высшего профессионального образования Российской Федерации, член ассоциации "Российская ассоциация распознавания образов и анализа изображений" – научный руководитель НПШ.
2. Экало Александр Владимирович – доктор технических наук, профессор, генеральный конструктор АО "НИЦ СПб ЭТУ", г. Санкт–Петербург.
3. Григорьев Юрий Дмитриевич – доктор технических наук, профессор.
4. Кринкин Кирилл Владимирович – кандидат технических наук, заведующий кафедрой МО ЭВМ, руководитель образовательной программы магистратуры Разработка распределенных программных систем, руководитель образовательной программы аспирантуры Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей.
5. Заславский Марк Маркович - кандидат технических наук, доцент кафедры МО ЭВМ.
6. Щеголева Надежда Львовна – доктор технических наук, профессор кафедры МО ЭВМ.
7. Жукова Наталия Александровна – доктор технических наук, доцент.

Основные направления работы научно–педагогической школы

1. Методы предварительной обработки и структурного анализа измерительной информации
   • Методы очистки сигналов от шума
   • Частотно–временной анализ сигналов
   • Вейвлет–анализ сигналов
   • Спектральный анализ сигналов
2. Методы интеллектуального анализа измерительной информации на основе технологии Mining
   • Сегментация и кластер–анализ сигналов
   • Классификация результатов измерений
   • Секвенциальный анализ и поиск ассоциативных правил
3. Методы анализа состояния сложных технических объектов
   • Идентификация и распознавание объектов
   • Выявление аномальных режимов работы объектов
   • Определение параметров состояния объектов
4. Создание прикладного программного обеспечения
• Разработка программного обеспечения в средах MATLAB и Java
• Разработка комплексов программ для анализа состояния сложных технических объектов
• Разработка комплексов программ для анализа и обработки измерительной информации во временной и частотной областях