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基于描述数据自相似特性的全局性Hurst指数无法用于信号的局部自相似特性的实时分析,突破固定Hurst指数估计的传统方法,引入滑动窗函数对分形高斯噪声(FGN)仿真时间序列进行估计和研究,并对估计算法的有效性进行了验证和分析.
基于窗函数的自相似性时变Hurst指数估计方法研究
【摘 要】
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基于描述数据自相似特性的全局性Hurst指数无法用于信号的局部自相似特性的实时分析,突破固定Hurst指数估计的传统方法,引入滑动窗函数对分形高斯噪声(FGN)仿真时间序列进行
【机 构】
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大连交通大学电气信息工程学院
【出 处】
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大连交通大学学报
【发表日期】
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2020年1期
【基金项目】
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辽宁省博士启动基金资助项目(20170520215)
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