【摘要】：去趨勢波動分析(DFA)是一種研究時間序列長相關(guān)冪律特性的簡單而有效的方法,其中關(guān)鍵的去趨勢步驟就是獲取序列在不同時間尺度上的局部波動函數(shù)。提出采用整體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)確定局部趨勢項,去趨勢操作通過移除基于EEMD的局部趨勢項完成,從而給出了一種基于EEMD的DFA方法,并將其用于時間序列的Hurst指數(shù)估計。采用分形高斯噪聲(FGN)和真實網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的仿真結(jié)果表明,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。
[Abstract]:De-trend volatility analysis (DFA) is a simple and effective method to study the characteristics of long correlation power law of time series, in which the key step of de-trend analysis is to obtain the local fluctuation function of time series on different time scales. The global average empirical mode decomposition (EEMD) is used to determine the local trend term, and the detrend operation is accomplished by removing the local trend term based on EEMD. A DFA method based on EEMD is presented and used to estimate the Hurst exponent of time series. The simulation results of fractal Gao Si noise (FGN) and real network traffic data show that the proposed method has better estimation effect and higher estimation accuracy than the DFA estimation method based on EMD.
【作者單位】： 安陽師范學(xué)院物理與電氣工程學(xué)院;
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

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