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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( P% h" X% ~' s) Y/ d! ]
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，
1 w, D# p0 k' M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 ^" ^% n0 g k, }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
/ T0 y7 v3 b6 F9 c. q9 y小时，FLO-TFARMA 时频谱优势更明显。 5 A8 P* n0 r! }5 x( c9 ]
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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发表于 2021-6-21 17:51
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