Реєстрація хвильових процесів в атмосфері/іоносфері стикається зі складністю розпізнавання хвильових збурень на фоні потужних низькочастотних трендів атмосферних/іоносферних параметрів. Загальноприйнятим підходом до виділення хвильових збурень в таких умовах являється вилучення тренда з вихідного ряду даних. Але різні методи апроксимації тренда, які використовують різні автори, породжують на виході різні профілі хвиль. Особливо помітно відмінності проявляються в спектральній області, в якій, в залежності від методу вписування тренда, підсилюються або подавляються різні частотні складові хвильового процесу. Метою роботи являлась побудова коректного методу декомпозиції сигналу на тренд і хвильовий процес для випадку, коли тренд та хвиля розділені між собою в частотній області (що характерно, частково, для акустичних і гравітаційних типів хвиль в термосфері Землі).

                 Методи дослідження – цифрова обробка сигналів і спектральний аналіз. В роботі розвинуті фізичні підходи та математичний апарат обробки даних. Верифікація методу була проведена на модельних наборах даних. Вперше поставлена та розв’язана задача оцінки похибки, яку процедура декомпозиції сигналу вносить до характеристики хвилі. З цією метою аналіз похибки було перенесено з просторово-часової області до спектральної. В області масштабів атмосферних акустичних і гравітаційних хвиль похибка роздільної здатності спектра хвиль складає 1–5 %. Вказана похибка виникає з перших принципів (оцінка частоти на кінцевому інтервалі накопичення даних) і не може бути усунена за рахунок «більш якісної» обробки даних. Виявлена природа складності декомпозиції сигналу на тренд і хвилю, яка обумовлена розтіканням спектра тренда – артефакту цифрової обробки сигналу. Ключем до виділення хвильових збурень являється подвійна фільтрація даних. На першому етапі відбувається грубе виключення тренду, що має за мету усунення перекриття спектрів тренда та хвилі за умови невнесення спотворень в діапазон частот корисного сигналу. На другому етапі залишковий ряд даних пропускається через ідеальний фільтр, налаштований на смугу частот хвильового процесу.

                Після відповідної адаптації метод обробки даних, розвинутий в роботі, може бути використаний до аналізу дистанційних спостережень іоносфери та до аналізу даних інших областей.