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分形高斯噪声Hurst参数估计的实验评价
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分形高斯噪声Hurst参数估计的实验评价
论文目录
论文摘要
第1-7 页
ABSTRACT
第7-8 页
目录
第8-10 页
第一章 绪论
第10-14 页
· 课题的背景和意义
第10-11 页
· 国内外的研究现状
第11-12 页
· 本论文的主要成果
第12 页
· 本文结构
第12-14 页
第二章 自相似过程的描述
第14-28 页
· 自相似过程和长相关过程
第14-22 页
· 长相关过程
第14-16 页
· 自相似过程的定义
第16-19 页
· 自相似过程的性质
第19-22 页
· 传统网络流量模型
第22-24 页
· 马尔可夫模型
第22 页
· 泊松模型
第22-23 页
· 回归模型
第23 页
· 流体流模型
第23-24 页
· 自相似网络流量模型
第24-28 页
· 分形布朗运动
第24-26 页
· 分形高斯噪声
第26-28 页
第三章 FGN生成算法及其实现
第28-36 页
· 随机中点置位法(RMD)
第28-29 页
· 自相关函数系统合成法(AS)
第29-31 页
· 功率谱的FFT快速算法
第31-33 页
· 小波合成法生成FGN序列
第33-36 页
第四章 Hurst参数估计算法分析
第36-55 页
· Hurst参数估计算法及其实现
第36-42 页
· 聚合序列时间-方差法(VT)
第36-37 页
· 聚合尺度绝对值法(Abs)
第37-38 页
· R/S方法(R/S)
第38 页
· 周期图方法
第38-39 页
· Whittle法
第39 页
· 小波分析法(wavelet)
第39-40 页
· 相关函数回归法(regression)
第40-41 页
· Hilbert-Huang变换方法(HHT)
第41-42 页
· 准确性分析
第42-52 页
· 非LRD序列的估计
第42-43 页
· 分形高斯噪声的Hurst参数估计
第43-45 页
· 周期信号对算法准确性的影响
第45-46 页
· 序列相关结构对估计算法的影响
第46-48 页
· 对实际网络流量数据的分析
第48-52 页
· 一致性分析
第52-53 页
· 算法的时间复杂度分析
第53-55 页
第五章 分形高斯噪声信号生成与分析系统设计
第55-67 页
· 系统设计原则与步骤
第55-57 页
· 设计原则
第55-56 页
· 设计步骤
第56-57 页
· 用户面板及界面的制作
第57-60 页
· 创建新的设计窗口
第57-58 页
· 设计图形用户界面
第58-60 页
· GUI编程
第60-61 页
· 客户端的生成
第61-62 页
· 系统功能介绍
第62-66 页
· 生成FGN信号(fgn_generation面板)
第62-64 页
· Hurst参数估计(fgn-estimator面板)
第64-66 页
· 本章小结
第66-67 页
参考文献
第67-71 页
攻读硕士期间参加的科研项目和发表的论文
第71-72 页
致谢
第72 页
本篇论文共
72
页,
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