Рассматривается задача распознавания (диагностирования) состояний зашумленной динамической системы, наблюдаемые значения которой представлены в виде временного ряда. Используемый математический аппарат приведенных двух подходов к решению задачи распознавания состояний в режиме реального времени включает методы распознавания образов, теории вероятностей и теории информации. Обсуждается новый адаптивный метод учета особенностей квантования сигнала, приводящий к существенному выигрышу во времени распознавания состояний (без потери качества). Работоспособность алгоритмов распознавания состояний и сравнительный анализ числовых результатов их работы показаны на данных модели системы, разработанной в среде MatLab. Ключевые слова: состояние динамической системы, фильтрация, методы распознавания образов, эффективность распознавания, оценка качества алгоритмов, статистические оценки
