基于谱密度的分形高斯噪声数据合成和估计

• 作者: 刘遵雄 张德运 李广利
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 谱密度 分形高斯噪声 数据合成 Hurst指数估计
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 页码范围: 37-40,44
• 页数: 5页
• 分类号: TN919.3|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.05.012

摘要

分形高斯噪声FGN是分形布朗运动的增量过程,广泛应用于自相似过程的建模分析.在众多的合成分形高斯噪声的方法中,研究了基于功率谱的FGN的生成算法,谱模拟方法和Paxson方法的特点以及联系,同时对基于功率谱的Hurst指数的估计方法,周期图法进行了讨论.仿真试验中,使用Paxson方法生成了FGN序列数据,试验结果表明生成的FGN具有很好的自相似性.应用周期图法估计了其Hurst指数,相比方差时间法,周期图法在估计长相关过程的参数方面能够提高精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张德运	西安交通大学电子与信息工程学院	184	2190	23.0	37.0
2	刘遵雄	西安交通大学电子与信息工程学院	59	330	10.0	15.0
6	李广利	华东交通大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0