Сегментирование нестационарных сигналов на основе вероятностных свойств оконной дисперсии

Выделение фрагментов регистрируемого сигнала, т. е. его сегментация, является актуальной задачей, в частности для биомедицинской отрасли. Сегментация как этап обработки сигналов, зачастую обязательный, может способствовать интерпретации и классификации регистрируемых данных. Особенно сложно сегментировать нестационарные сигналы с малым отношением сигнал/шум. В рамках данной работы основное внимание уделяется изучению шумовой компоненты оконной дисперсии как случайной величины в рассматриваемых моделях. Авторами предложены модели для представления мультикомпонентных сигналов, а также исследованы некоторые вероятностные характеристики шумовой компоненты оконной дисперсии сигналов как случайного процесса в представленных моделях. Результаты работы согласуются с установленными эмпирически свойствами шумовой компоненты оконной дисперсии (для миограммы). Полученные результаты планируется использовать в практических задачах сегментирования сигналов и выделения интервалов с преобладанием тех или иных компонент процесса, а также для прогнозирования поведения сигналов.