Наведено ефективний алгоритм класифікації сигналів для виявлення гауссів- ських шумів за значеннями коефіцієнтів автокореляції і вейвлет-автокогерентності. Проведено порівняльний аналіз методів автокореляції для аналізу часових рядів і методу вейвлет-автокогерентності, який застосований для часових рядів масштабних вейвлет-коефіцієнтів. Передбачено використання бази з 20 типів модельних сигналів (як лінійної, так і нелінійної частотних модуляцій), що значно розширює можливості застосування алгоритму в автоматичних системах розпізнавання даних. За результатами дослідження значення коефіцієнта автокогерентності залишається незмінним в усьому діапазоні зміни потужності шуму, а значення автокореляції залежить від частотної модуляції і має інший характер.