Анализ данных, синтез оператора обработки Опции

[sifadin]

Здравуствуйте !
Меня волнует следующая задача, вернее тип задач
Предположим есть устройство излучающее короткий импульс зондирующий импульс по мишени. Мишень имеет некое своиство например объем расстояние между стенками итп.
Пусть это будет плотность P.
В ответ мы получием некоторую выборку, которая примерно представляет собой амплитудно-фазомодулируованное колебание.
Эта модуляция возникает за счет многократных переотражений от стенок мишени и однозначно определяется плотностью
Т.е мы имеем набор выборок для различных значений P например от 1 до 10 с шагом 0.01 (условно). Т.е. для каждого значения в указанном диапазоне присутствует выборка
Выборки достаточно регулярны т.е многократное снятые для одного и того же значения приводит к одной и той же выборки с небольшой погрешности
Как найти оператор обработки, не рассматривая физическую модель. Есть ли такие теоретические наработки

Вот еще пример такой задачи. Аппарат для психодиагностики
Когда Вас приглашают к психиатору для быстрой диагностики используют кардиограмму. Вас сажают в кресло в полутьме и снимают кардиограмму. Долго снимают.
И по ней вычисляют основные особенности характера. Я отнесся скептически, но получилось довольно точно
Как такой аппарат был разработан : снимали кардиограммы у множества людей, потом оценивали их характеристики по другим тестам , нашли корреляции и составили модели.
Опять вопрос как? Физическую модель составить невозможно. У меня есть свои соображения, но хотелось бы услышать классическое
Как найти оператор обработки, не зная физики
Если кто в курсе подскажите

[AndreyVN]

Здравуствуйте !
Меня волнует следующая задача, вернее тип задач....

1) В такого рода задачах нужно определиться с пространством описания - набором переменных, описывающих ваши объекты (интервалы запаздывания, спектральный состав ЭКГ и т.п.) Пространство описания выбирается исходя из догадок о физике неизвестного вам объекта.
2) Если возможны обучающие выборки, то есть, сопоставление известного свойства объекта (например, ЭКГ сотни потомственных дебилов) и измеренного отклика, то пользуются методами распознавания образов (кластерный анализ, дискриминантный анализ и т.п.). В результате обучающей выборки вырабатывается решающее правило, позволяющее классивфицировать неизвестный объект.

Все это называют многомерной статистикой.
Пространство описания за вами, остальное описано в книгах и алгоритмизовано, например пакет StatGraph.

Есть куча бездельников, которые называют себя "учёными" и которым на чём-то надо писать дисеертации.

Со 100% вероятностью так говорят те, кто писал-писал, да так и не дописал.

В рамках работ по многомерной статистике были проанализированы тысячи химических соединений для поиска закономерности "структура- биологическая активность" и разработаны новые лекарства и ... сами догадайтесь, что еще.