Рассматривается вопрос об ассоциативном отображении гиперспектрального анализа на такие принципиальные явления как временная динамика фазовой связи между компонентами в сигналах, выделять в наборах пространственно-временных данных взаимосвязанные и независимые структуры, а также коротко живущие структуры. Это даст возможность идентифицировать индикационные признаки для целей распознавания как отдельных сегментов подстилающей поверхности, так и их корреляцию по их биоспектральному вейвлетному анализу.

The article discusses the associative mapping hyper-spectral analysis of such fundamental phenomena as the temporal dynamics of phase coupling between the components in the signals to provide a set of spatial and temporal data related and independent entities, as well as short-lived structures. This will enable the identification of indicator features for recognition as separate segments of the underlying surface, and their correlation to their biospektral wavelet analysis.