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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9 K5 t- b9 M) q- A: @
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,
) j( Z9 I6 u5 Z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
9 A. p4 e4 I/ T2 D- D7 |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: y2 G- @" P# @3 t1 }$ y8 r5 T
小时,FLO-TFARMA 时频谱优势更明显。 7 R, O8 y( P9 P+ p: J: Y
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4 g; Q9 f& ]% |) S; u. e
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