Предложен метод вейвлет-оценивания показателя Херста для временных рядов со значительными трендовыми и циклическими составляющими, основанный на предварительном анализе спектра
вейвлет-энергии и использовании пакетного вейвлет- преобразования. Усовершенствована модель мультифрактального процесса на основе биномиального мультипликационного стохастического каскада, которая позволяет получить мультифрактальный процесс с заданными параметром самоподобия и функцией мультифрактального спектра. Оценивание вейвлет-энтропии и относительной вейвлет-энтропии позволяет обнаружить разладку корреляционных свойств для нестационарных стохастических временных рядов. Результаты работы использованы для разработки и внедрения систем анализа, мониторинга, диагностики и предупреждения критических ситуаций при обработке информационных данных различной природы. Предложен алгоритм предотвращения перегрузки в телекоммуникационной сети для случая самоподобного входного трафика данных. Мультифрактальный анализ электрокардиологических сигналов может быть использован для определения функциональных изменений в деятельности сердца. Также были проведены исследования свойств некоторых сигналов, отвечающим природным явлениям, и впервые установлена их фрактальная структура.