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长记忆过程参数的小波包极大似然估计方法
  • ISSN号：1003-4978
  • 期刊名称：《河南大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475001, [2]杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018
  • 相关基金：国家自然科学基金重点项目（60434020）;教育部科学技术研究重点项目（205092）;河南省国际合作项目（0446650006）
作者： 王松伟[1], 文成林[1,2]
关键词： 小波包极大似然估计, 长记忆过程, 计算量, 解相关, Wavelet Packet Maximum Likelihood Estimation（WPMLE）, long memory process, computation burden： decorrelation
中文摘要：

基于小波包变换的解相关属性,对传统方法进行了改进,提出并推证了一种小波包极大似然估计（WPMLE）方法,并将它应用到一类有非常广泛应用背景的长记忆过程中去.仿真结果表明,在一定的精确度要求下,这种近似算法极大地降低了参数估计的计算量,可以作为参数估计方法的一种很好的选择.

英文摘要：

Utilizing the decorrelation property of Discrete Wavelet Packet Transform （DWPT） to improve the traditional maximum likelihood estimation , this paper presents the Discrete Wavelet Packet Maximum Likelihood Estimation （DWPMLE）, and applies it into a kind of long memory processes with widely research background. Simulation results show that under certain precision demand, this improved approximate algorithm decreases the burden of computations greatly and can be used as an alternative of parameter estimation.

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期刊信息
  • 《河南大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:河南大学
  • 主编：乔家君
  • 地址：河南省开封市明伦街85号
  • 邮编：475001
  • 邮箱：xbzrb@henu.edu.cn
  • 电话：0378-2860394
  • 国际标准刊号：ISSN：1003-4978
  • 国内统一刊号：ISSN：41-1100/N
  • 邮发代号:36-27
  • 获奖情况:
  • 河南省优秀科技期刊一等奖,河南省高校优秀自然科学学报,全国学术期刊规范执行优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）
  • 被引量:5635