基于S S α 过程的分数低阶时频自回归滑动平均模型参数估计及时频分布

wozuishuai

摘 要：针对 S Sα 过程下时频自回归滑动平均(TFARMA)模型分析方法的退化，该文用分数低阶共变取代二阶相
5 d. p/ U1 E$ T' T& j4 e" ~2 q$ R关提出了分数低阶时频自回归滑动平均(FLO-TFARMA)模型的概念，并推导了模型参数的求解方法。在此基础上，
; S. J) b/ h- {% h# V' [给出了 FLO-TFARMA 模型时频谱估计算法，和已有的 TFARMA 模型时频谱算法进行了详细的比较。计算机仿
8 `9 Y# B/ {/ n- _真结果表明，在 S Sα 过程环境下，所提出的 FLO-TFARMA 时频谱明显优于 TFARMA 时频谱，尤其是当参数 α 较
+ i/ @& K$ E9 }6 @  }( R$ Z" u: G小时，FLO-TFARMA 时频谱优势更明显。
关键词：信号处理； α 稳定分布；非平稳信号；时频分布；自回归滑动平均；尤拉沃克方程
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