噪声中1/f类分形参数估计的新方法

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噪声中1/f类分形信号参数β、σ^2和σ^2w通常用极大似然(ML)法予以估计,然而ML迭代算法极为繁复,且受到谱指数γ范围(γ∈(0,1))的影响,故该方法并不适合于分数布朗运动(FBM)这种分形信号的优良模型,而文中基于小波分析求取了噪声中FBM参数β、σ^2和σ^2w的估计值,理论分析和实验结果表明,与ML估计相比,该估计算法既简洁且效果良好,而且噪声不局限于高斯分布.
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