D、概周期
如在一元数据有部分数值，在它们之间都参与构成的间隔值X<I，分布于区间[(X<I-e/2),(X<I+e/2)]中。X<I称为这部分数值的e概周期。以一系列概周期作为参量的体系模型，构成概周期体系。
E、概周期扩张分布
一般的数据分布<Xi>，其中指标I只表示次序。数据二元合成的“间隔”聚焦为概周期。体系模型可作概周期的扩张。数据经二元合成的概周期扩张为三元合成，即三元间隔扩张。同样对四元、六元…等间隔，也可以有五元、七元…等间隔扩张。体系扩张的一種简便扩张方式是加法外推（或内推）。
3>、浮动频率
认为用傅立叶级数或更广泛的其它类似的谐和频率函数多项式拟合无限容 量的数据在理论上是恰当的，而拟合有限容量的数据，可能引入信息失真，有时可能失去重要信息。为减少信息的失真，提出一種浮动频率多项式。
l
yi=a0+?ajcos(bjxi+cj)
j=1
式中，a0，aj，bj，cj(j=1，2，…，l)都是独立参数；bj与频率有关，fj=bj/2p,共有l个浮动频率，它们一般并不谐和。xi（i=1,2,…,n）代表时间或空间并假设为单调增加或单调减少分布。yi（i=1,2,…,n）为xi的单值映射，常取奇点值（极大值、极小值、零点、拐点等）
4>、随机性的否定
提取有效信号的方法。
A、简单随机游动
简单随机游动可作为许多客观现象的模型，并且显示出不同程度的近似真实性。
公式：sn(+1,-1)=x1+x2+…+xn
其中x1，x2，…，xn是整数集I=?+1，-1?中以固定概率出现的、独立分布的元素。
B、等概率简单随机游动
对简单随机游动，假设出现+1和-1的概率相等，即为等概率简单随机游动。等概率简单随机游动下的sn(+1,-1)主要作为提取信息时识别“纯噪音”的对应分布。
