测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2013年
10期
98-101
,共4页
去趋势波动分析%整体平均经验模态分解%Hurst指数
去趨勢波動分析%整體平均經驗模態分解%Hurst指數
거추세파동분석%정체평균경험모태분해%Hurst지수
detrended fluctuation analysis%ensemble empirical mode decomposition%Hurst index
去趋势波动分析(DFA)是一种研究时间序列长相关幂律特性的简单而有效的方法,其中关键的去趋势步骤就是获取序列在不同时间尺度上的局部波动函数.提出采用整体平均经验模态分解(EEMD)确定局部趋势项,去趋势操作通过移除基于EEMD的局部趋势项完成,从而给出了一种基于EEMD的DFA方法,并将其用于时间序列的Hurst指数估计.采用分形高斯噪声(FGN)和真实网络流量数据的仿真结果表明,该方法具有较好的估计效果,相比于基于EMD的DFA估计法,具有更高的估计精度.
去趨勢波動分析(DFA)是一種研究時間序列長相關冪律特性的簡單而有效的方法,其中關鍵的去趨勢步驟就是穫取序列在不同時間呎度上的跼部波動函數.提齣採用整體平均經驗模態分解(EEMD)確定跼部趨勢項,去趨勢操作通過移除基于EEMD的跼部趨勢項完成,從而給齣瞭一種基于EEMD的DFA方法,併將其用于時間序列的Hurst指數估計.採用分形高斯譟聲(FGN)和真實網絡流量數據的倣真結果錶明,該方法具有較好的估計效果,相比于基于EMD的DFA估計法,具有更高的估計精度.
거추세파동분석(DFA)시일충연구시간서렬장상관멱률특성적간단이유효적방법,기중관건적거추세보취취시획취서렬재불동시간척도상적국부파동함수.제출채용정체평균경험모태분해(EEMD)학정국부추세항,거추세조작통과이제기우EEMD적국부추세항완성,종이급출료일충기우EEMD적DFA방법,병장기용우시간서렬적Hurst지수고계.채용분형고사조성(FGN)화진실망락류량수거적방진결과표명,해방법구유교호적고계효과,상비우기우EMD적DFA고계법,구유경고적고계정도.
