Для систем, которые показывают резкие изменения во время сбора данных, можно хотеть разработать модели для отдельных сегментов данных, чтобы система не изменялась во время определенного сегмента данных. Такое моделирование требует идентификации моментов времени, когда изменения происходят в системе, разделения данных на сегменты в соответствии с этими моментами времени и идентификации моделей для различных сегментов данных.
Следующие случаи являются типичными приложениями для сегментации данных:
Сегментация речевых сигналов, где каждый сегмент данных соответствует фонеме.
Обнаружение пропусков тренда во временных рядах.
Обнаружение отказа, где сегменты данных соответствуют операции с отказом и без него.
Оценка различных рабочих режимов системы.
Использовать segment создать полиномиальные модели, такие как ARX, ARMAX, AR и ARMA, чтобы параметры модели были кусочно-постоянными с течением времени. Подробную информацию об этой команде см. на соответствующей странице с описанием.
