Для систем, которые показывают резкие изменения, в то время как данные собираются, вы можете хотеть разработать модели для отдельных сегментов данных, таким образом, что система не изменяется во время конкретного сегмента данных. Такое моделирование требует идентификации моментов времени, когда изменения происходят в системе, разбивая данные в сегменты согласно этим моментам времени и идентификацию моделей для различных сегментов данных.
Следующие случаи являются типовыми приложениями для сегментации данных:
Сегментация речевых сигналов, где каждый сегмент данных соответствует фонеме.
Обнаружение тренда прерывает временные ряды.
Обнаружение отказа, где сегменты данных соответствуют операции с и без отказа.
Оценка различных рабочих режимов системы.
Использование segment создавать полиномиальные модели, такие как ARX, ARMAX, AR и ARMA, так, чтобы параметры модели были кусочной константой в зависимости от времени. Для получения дальнейшей информации об этой команде, смотрите соответствующую страницу с описанием.
