Для систем, которые демонстрируют резкие изменения во время сбора данных, может потребоваться разработка моделей для отдельных сегментов данных, чтобы система не изменялась в течение определенного сегмента данных. Такое моделирование требует идентификации моментов времени, когда происходят изменения в системе, разбивки данных на сегменты в соответствии с этими моментами времени и идентификации моделей для различных сегментов данных.
Типичными приложениями для сегментации данных являются следующие случаи:
Сегментация речевых сигналов, где каждый сегмент данных соответствует фонеме.
Обнаружение перерывов тренда во временных рядах.
Обнаружение отказа, где сегменты данных соответствуют работе с отказом и без него.
Оценка различных режимов работы системы.
Использовать segment для построения полиномиальных моделей, таких как ARX, ARMAX, AR и ARMA, чтобы параметры модели были штучно постоянными с течением времени. Для получения подробной информации об этой команде см. соответствующую справочную страницу.