分形高斯噪声相关论文
神经元放电活动在神经系统中起着非常重要的作用，不同的放电模式可能携带的着不同的信息，信息的传递需要在多个神经元的共同作用下完......
目前，分布式拒绝服务（DDOS）攻击已经成为影响Internet安全的重大隐患之一。但是，目前全球对DDOS攻击进行防范、检测和反击的研究工作没......
网络业务量是网络测量、网络行为学、网络接入控制、网络性能分析等研究方向的关键部分。随着包括计算机通信网络的高速发展,以及......
本文首先介绍了自相似业务模型的特点并给出了它的数学定义，并在此基础上推导了突发业务在网络中的ＱｏＳ 指标中的信元丢失率与相关参数......
传统的排队理论不适于分析高速网络表现出的自相似流量.通过实验仿真,主要考察平均等待时间和在队列分别为无限和有限情形下的队列......
基于脑神经科学中的长程相关性和谱幂律形态的普遍性,使用分形高斯噪声建立了一类非线性神经元随机模型,研究了分形高斯噪声在非线......
针对惯性元件误差中有色噪声影响远大于白噪声的情况,建立元件误差的分形高斯噪声模型,利用功率谱密度方法估计模型参数。基于噪声......
仿真过程采用了一种新的异步传输模式(ATM)视频源建模方法，即长期相关性分析和自相似模型方法，使用了自相似模型中的分形高斯噪声(FG......
为了估计分数布朗运动参数，对离散分数高斯噪声进行了Haar小波变换。根据“近似”小波系数方差和分数高斯噪声（DFGN）方差的关系，并结合......
当前被广泛使用的分形高斯噪声法对高斯噪声功率谱逼近效果较差，生成自相似业务量精度不高。针对该问题，提出一种高次方线性拟合方法......
通过对基于H1总线的信息网络过程监控层的业务量测量与分析，证实了该业务量具有典型的统计自相似性．从理论上研究了多AR1序列累加生......
针对传统长相关网络流量Hurst指数估计算法估计结果不准确、可变信息受损严重的情况，提出时域内滑窗时变方差之差Hurst指数估计算法......
针对脉冲星信号信噪比极低,且信号中有色噪声成分远大于高斯白噪声的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposit......
Hurst参数是表征网络业务量自相似性的重要参数,对突发业务的Hurst参数进行准确的估计能直接影响网络流量控制和缓冲资源分配。详......
片上网络(Network on Chip,NoC)是为解决片上系统(System on Chip,So C)通信瓶颈提出的一种全新的片上通信架构。NoC的性能高度依......
Web服务器性能评测是一种理解 Web服务器对不同负载反应能力的方法 ,它对 Web服务器的容量规划和性能增强有很大的帮助 .讨论了 We......
为了提高蒙特卡罗模拟定价的精度和效率，用循环嵌入方法快速精确地生成分形高斯噪声，进而叠加合成分形布朗运动，在此基础上运用蒙特卡......
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......
