Проверка адекватности математических моделей

[Dmitrii]

Здравствуйте!!!

Хотел узнать Ваше компетентное мнение по следующему вопросу (сформулирую его в общем виде).

При различного рода обработке реальных сигналов часто используют некие модели для описания этих сигналов. Однако перед тем, как применить конкретную математическую модель для представления реального сигнала, необходимо обосновать, почему мы выбрали именно эту модель. Например, речевые сигналы часто аппроксимируются АР-моделью (авторегрессионной моделью), для которой разработаны критерии проверки адекватности (проверка остатков на белость, критерии на основе полной и частной автокорреляционной функции).

У меня вопрос такой. Каким образом на практике обычно обосновывается выбор конкретной модели для реального сигнала, если нет специально разработанных критериев адекватности (как, например, для часто используемых моделей авторегрессии скользящего среднего)? Понятно, что есть какие-то физические соображения, но что еще можно использовать с математической точки зрения?

Заранее большое спасибо

[Robomaster90]

В идентификации систем критериями являются нормы(Евклидова, Чебышева, l1 норма) разности между реакцией модели и реального объекта. Причем сравнивать можно частотные характеристики(АЧХ) либо временные(импульсные переходные характеристики, переходные характеристики).