Алгоритмы динамического программирования для анализа нестационарных сигналов

Рассматривается задача оценивания последовательности значений параметров нестационарной регрессии как обобщенная формальная постановка широкого класса задач анализа сигналов. Такая постановка приводит к задаче минимизации парно-сепарабельной целевой функции, представляющей собой сумму частных квадратичных функций не более двух переменных, образующих цепь. С целью распространения идеи классического динамического программирования на случай непрерывных переменных вводится понятие параметрического семейства квадратичных функций Беллмана. В дополнение к традиционной процедуре динамического программирования “вперед и обратно” предлагается схема “вперед и навстречу”, позволяющая построить алгоритмы автоматического определения оптимальной степени сглаживания мгновенных оценок коэффициентов нестационарной регрессии, линейные по своей вычислительной сложности относительно длины сигнала, и алгоритмы сглаживания и спектрально-временного анализа с сохранением локальных особенностей обрабатываемого сигнала. Библ. 15. Фиг. 2.