seti@home的数据结构（Seti@home——探寻外太空生命的数据结构探究）
万能朋友说
2023-09-09 10:31:09
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作者：双枪
Seti@home——探寻外太空生命的数据结构探究
Seti@home是一项基于互联网的分布式计算项目，旨在搜索地外文明的证据。它利用人们的闲置计算机时间来分析来自天空的无线电信号，从中寻找有意义的信息，然后把这些信息传回地球上的研究人员进行进一步处理。在这项伟大的工程中，数据结构起到了至关重要的作用。
从信号采集到数据处理，Seti@home的数据结构环环相扣、错综复杂，它的核心技术在大数据处理方面是最突出的。下面，本文将结合具体案例探究Seti@home的数据结构。
一、信号采集的数据结构
Seti@home通过互联网将计算任务分配给数百万个分布在世界各地的志愿者计算机，并将每个计算机的计算结果传回到Seti@home桥接服务器上。 但是，由于信号采集点不同、信号样本数据不同，这些计算机返回的数据格式存在着很大的风险。因此，Seti@home研究人员在处理返回数据的过程中需要保证数据结构一致性。他们用打包和解包的方法确保处理的任何数据都遵循相同的数据格式，以便进行处理和后续分析，这样就需要使用一种适合快速查找巨大数据的数据结构——哈希表。
哈希表是一种优秀的数据结构，它能够把键值对快速映射到内存偏移量，通过这种方式来索引数据结构以实现快速查找和数据访问。具体实现时，Seti@home实现了每个信号的哈希算法，通过对数据进行哈希后，将数据存在哈希表中的桶内，从而保证了数据被快速地存储和查询。
二、数据处理的数据结构
Seti@home在数据处理阶段的算法和数据结构也非常出色。当志愿者计算机成功返回信号数据后，Seti@home需要用数字信号处理算法（DSP）分析信号。由于信号被噪声污染、分辨率低等原因，DSP需要解决一系列困难的问题。
针对这些问题，Seti@home使用了一种称为短时傅里叶变换（STFT）的算法。这种算法能够把信号看作自由运动的物质，并根据其自由运动模式的复杂度和频率提取信息。STFT需要存储时间和频率数据，这导致了空间和时间上的挑战，需要高效的数据结构和算法。
Seti@home使用了Goertzel算法来对频率进行近似计算，从而避免了FFT算法所需的大量内存消耗和时间复杂度。Goertzel算法的基本结构为一个有限状态自动机（FSA）及单独的特定于FSAA的计算器DSB-D。这种方法不仅节省了资源，而且可以并行处理多个频率，提高了效率。
三、数据传输的数据结构
在传输数据过程中，Seti@home需要面对数据包时延、网络丢包等问题，这对数据结构有着极大的要求。为了解决这些问题，Seti@home采用了AST以及其相应的库。
AST是用于处理星际数据传输协议（INTP）的软件库，是由SETI所开发的一种免费的工具包，旨在简化用户开发和实施星际网络解码和编码。AST提供一组模块和例程，用于从介质接收和解码数据，并提供一组宏来减少编程复杂性。AST的数据结构使用S表达式格式（即LISP的数据结构），可以轻松地完成数据编码和解码，并允许实现类可扩展接口。
总结
Seti@home利用简单易行的数据结构处理了复杂多变的信号，借助数据结构算法解决了处理过程中遇到的各种困难问题。Seti@home项目的经验值得其他大规模数据处理项目学习，证明了选择严谨的数据结构是开发数据处理方案成功的一个重要因素。
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