基于谱密度的分形高斯噪声数据合成和估计

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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。
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