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
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，
( P! {$ E5 z5 d! N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
# Y0 k5 V/ T, J/ {* _5 |' w) R+ ]$ A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
小时，FLO-TFARMA 时频谱优势更明显。
  M, u2 N, ?1 a* d  o/ B2 w4 P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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