���ʵ���

Käytännössä lähes kaikessa datassa on satunnaisuutta tai epätarkkuutta, olipa kyse luontaisesta stokastisuudesta tai mittauskohinasta. Tutkimusryhmässämme tutkitaan miten tälläiseen dataan sisältyvää tietoa voidaan mallintaa ja kuvata mahdollisimman tehokkaasti niin, että voidaan muodostaa mahdollisimman tehokkaita estimaattoreita ja algoritmeja. Tutkimustuloksia sovelletaan kaukokartoitukseen, audiosignaalin käsittelyyn sekä spektroskopiaan. 

Teemme yhteistyötä kansainvälisten kumppaneiden, kuten Leuvenin katolisen yliopiston, Lundin yliopiston ja Tukholman kuninkaallisen teknillisen korkeakoulun kanssa.

Tämänhetkiset tutkimusaiheet

• Optimaalinen siirto signaalinkäsittelyssä: käytämme optimaalisen siirron käsitettä geometrisen rakenteen indusoimiseksi signaaliavaruuteen ja rakennamme tehokkaita työkaluja mallintamiseen ja estimointiin. 
• Spatiotemporaalinen mallinnus: tehokas datan tai signaalin tila-aika mallinnus, kuten esimerkiksi laajakaistaisten monianturisignaalien, joita esiintyy tutkasignaalien ja audiosignaalin käsittelyssä.
• Mallien virheellinen määrittely: vaikutus estimointiin ja päättelyyn silloin, kun (joskus tarkoituksellisesti) käytetään ”väärää” mallia tietojen kuvaamiseen.
• Optimaalinen otanta: miten kerätään mittauksia datan tietosisällön maksimoimiseksi erityisesti sellaisten sovellusten osalta, joissa tiedonkeruu on kallista tai aikaa vievää.

Rakenteellisen ja stokastisen mallinnuksen ryhmää johtaa professori Filip Elvander.