
Сигналы, снимаемые с большинства реальных систем, особенно живых, нерегулярны, часто хаотичны, нестационарны и зашумлены. Так как современные измерительные приборы обычно реализуют цифровую обработку информации, записи сигналов имеют вид дискретной последовательности отсчетов (временных рядов). В данной лекции дается краткий обзор возможностей обработки таких экспериментальных данных с опорой на реконструкцию и использование предсказательной модели рассматриваемой временной зависимости. Описывается методика реконструкции математических моделей по рядам, которая иллюстрируются примерами из практики автора и его коллег.
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ, ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, РЕКОНСТРУКЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ, ЭМПИРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ДИАГНОСТИКА СВЯЗЕЙ, ПРИЛОЖЕНИЯ В БИОМЕДИЦИНЕ И НАУКАХ О ЗЕМЛЕ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ, ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, РЕКОНСТРУКЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ, ЭМПИРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ДИАГНОСТИКА СВЯЗЕЙ, ПРИЛОЖЕНИЯ В БИОМЕДИЦИНЕ И НАУКАХ О ЗЕМЛЕ
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
