СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ЧАСТОТНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

1. Способ частотного анализа данных, отличающийся тем, что содержит:
- этап (310) ввода сигналов, поступающих от первого датчика,
- этап (315) ввода сигналов, поступающих, по меньшей мере, от второго датчика, при этом каждый второй датчик расположен вблизи первого датчика, чтобы сигналы, поступающие от каждого второго датчика, были сильно коррелированными с сигналами, поступающими от первого датчика,
- этап оценки для каждого датчика функции перехода или модели, реализуемой на основании совокупности сигналов от первого датчика и от каждого второго датчика, и
- этап (320) извлечения структурных свойств системы на основании каждой из оценочных моделей.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что во время этапа (320) извлечения сигналы, поступающие от датчиков, рассматривают как полиномы.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что во время этапа (320) извлечения решают рекуррентное линейное уравнение с коэффициентами, медленно меняющимися во времени и в пространстве между датчиками.
4. Способ по п.2, отличающийся тем, что во время этапа (320) извлечения решают рекуррентное линейное уравнение с коэффициентами, медленно меняющимися во времени и в пространстве между датчиками.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что этап (320) извлечения содержит:
- этап адаптивного моделирования, рекурсивного по времени, порядку и пространству датчиков, и
- этап оценки мод для каждого порядка в зависимости от результата этапа адаптивного моделирования.
6. Способ по п.2, отличающийся тем, что этап (320) извлечения содержит:
- этап адаптивного моделирования, рекурсивного по времени, порядку и пространству датчиков, и
- этап оценки мод для каждого порядка в зависимости от результата этапа адаптивного моделирования.
7. Способ по п.3, отличающийся тем, что этап (320) извлечения содержит:
- этап адаптивного моделирования, рекурсивного по времени, порядку и пространству датчиков, и
- этап оценки мод для каждого порядка в зависимости от результата этапа адаптивного моделирования.
8. Способ по п.4, отличающийся тем, что этап (320) извлечения содержит:
- этап адаптивного моделирования, рекурсивного по времени, порядку и пространству датчиков, и
- этап оценки мод для каждого порядка в зависимости от результата этапа адаптивного моделирования.
9. Способ по любому из пп.5-8, отличающийся тем, что каждый этап ввода сигналов, поступающих от датчиков, содержит этап снижения в реальном времени уровня шума сигналов, поступающих от датчиков, предшествующий этапу адаптивного моделирования.
10. Способ по п.5, отличающийся тем, что этап оценки мод содержит этап извлечения параметров модели в зависимости от результата этапа адаптивного моделирования.
11. Способ по п.10, отличающийся тем, что этап извлечения параметров модели содержит этап инверсии матрицы полиномов порядка N и размером, равным числу датчиков.
12. Способ по любому из пп.5-8, отличающийся тем, что этап оценки мод осуществляют таким образом, чтобы получить параметры каждой из моделей, образующие совокупность избыточных данных, позволяющую сократить дисперсию оценочных мод.
13. Способ по любому из пп.5-8, отличающийся тем, что на этапе адаптивного моделирования осуществляют моделирование параметрического типа.
14. Способ по любому из пп.5-8, отличающийся тем, что на этапе адаптивного моделирования осуществляют моделирование типа ARMA («авторегрессивное скользящее среднее»).
15. Способ по п.14, отличающийся тем, что упомянутое моделирование типа ARMA осуществляют в каждый момент, для каждого датчика и для всех рассматриваемых порядков.
16. Способ по любому из пп.5-8, отличающийся тем, что содержит этап инверсии полиномиальной матрицы, которая является симметричной взаимоспектральной матрицей, отображающей на своей главной диагонали спектральную плотность мощности каждого из датчиков и в других членах - взаимные спектры.
17. Способ по любому из пп.5-8, 10-11 или 15, отличающийся тем, что этап адаптивного моделирования содержит рекурсию по времени с инициализацией в момент n для порядка N=0, содержащую рекурсию по порядку модели N=[1, 2, …, Nmax], следующих этапов:
- вычисление векторов погрешностей заднего и переднего линейного предсказания,
- вычисление матриц частичной передней и задней корреляции,
- вычисление ковариационных матриц погрешностей заднего и переднего линейного предсказания,
- вычисление матрицы степени погрешности переднего линейного предсказания,
- прямое вычисление векторов усиления
,
где альфа является скаляром, лямбда - коэффициентом упущения и ,
- вычисление вектора  посредством рекуррентности на основании известного  и
k
- вычисление матриц A, отображающих модели, при k = от 1 до N.
18. Способ по любому из пп.1-8, 10-11 или 15, отличающийся тем, что содержит этап классификации мод, полученных в результате этапа оценки мод, с соблюдением одного из следующих двух условий:
- из одной и той же модели получают только одну моду на класс, и
- все оценки имеют одинаковый весовой коэффициент независимо от происхождения оценки.
19. Компьютерная программа, загружаемая в информационную систему, при этом упомянутая программа содержит команды, позволяющие выполнять способ по любому из пп.1-8, 10, 11.