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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

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