Дано теоретическое обоснование интерполяционного метода детерминированной идентификации нелинейных динамических систем на основе моделей Вольтерра. В качестве тестовых сигналов используются нерегулярные последовательности импульсов. Разработаны вычислительные алгоритмы реализации метода идентификации во временной области - экспериментального определения диагонального и поддиагональных сечений многомерных ядер Вольтерра. Для повышения вычислительной устойчивости алгоритмов идентификации применяются процедуры шумоподавления, основанные на вейвлет-преобразованиях.

Обоснован метод идентификации нелинейной динамической системы на основе аппроксимационной модели Вольтерра при использовании тестовых многоступенчатых сигналов с учетом погрешностей измерений откликов. Для обеспечения вычислительной устойчивости метода идентификации применяется метод регуляризации и процедуры шумоподавления, основанные на вейвлет-преобразовании. Исследована эффективность вычислительных алгоритмов, реализующих метод идентификации.

The theoretical substantiation identification method of nonlinear dynamic systems based on approximation Volterra model using multisteps test signals, taking into account the measurement error responses. To ensure numerical stability identification method used regularization method and procedures for noise reduction based on wavelet transformation. Investigated the effectiveness of computational algorithms that implement identification method.

Приведено теоретическое обоснование метода идентификации нелинейной динамической системы на основе аппроксимационной модели Вольтерра при использовании тестовых полиимпульсных сигналов с учетом погрешностей измерений откликов. Для обеспечения вычислительной устойчивости метода идентификации применяется метод регуляризации и процедуры шумоподавления, основанный на вейвлет-преобразовании. Исследован эффективность вычислительных алгоритмов, реализующих метод идентификации.

Предложен новый метод построения непараметрической динамической модели глазодвигательного аппарата человека с учетом его инерционных и нелинейных свойств на основании данных эксперимента "вход - выход". Получила дальнейшее развитие технология отслеживания поведения зрачка при помощи видеорегистрации, что позволило определять динамические характеристики глаза по данным наблюдений "вход-выход". На основании экспериментальных данных с применением эффективных вычислительных алгоритмов и программных средств обработки данных получена непараметрическая динамическая модель системы движения глаза человек.