Удосконалено адаптивні підходи щодо апроксимації експериментальних даних на базі методів псевдоінверсії та структурно-параметричної оптимізації. Побудовано динамічні моделі у формі систем звичайних диференціальних і різницевих рівнянь відносно параметрів, які визначають структуру апроксимуючої функції. Досліджено питання збіжності неперервних і дискретних ітераційних схем з уточнення параметрів-ознак для апроксимації сигналів у реальному часі. Сформульовано та доведено теореми про збіжність, які грунтуються на другому методі Ляпунова та на нових результатах у галузі практичної стійкості. Одержано оцінки для аналізу збіжності, які пов'язують початкове наближення, точність апроксимації на заданому відрізку часу та його довжину. Для структурно-параметричного представлення апроксимуючих функцій розроблено нові підходи побудови ортогональних перетворень, які враховують структуру одержаних експериментальних даних. Здійснено практичне впровадження запропонованих методів й алгоритмів для розв'язання деяких важливих задач цифрової обробки сигналів, розпізнавання та класифікації голосової інформації.

  Завантажити