基于EEMD与DFA的Hurst指数估计

发布时间：2018-10-30 10:16

【摘要】：去趋势波动分析(DFA)是一种研究时间序列长相关幂律特性的简单而有效的方法,其中关键的去趋势步骤就是获取序列在不同时间尺度上的局部波动函数。提出采用整体平均经验模态分解(EEMD)确定局部趋势项,去趋势操作通过移除基于EEMD的局部趋势项完成,从而给出了一种基于EEMD的DFA方法,并将其用于时间序列的Hurst指数估计。采用分形高斯噪声(FGN)和真实网络流量数据的仿真结果表明,该方法具有较好的估计效果,相比于基于EMD的DFA估计法,具有更高的估计精度。
[Abstract]:De-trend volatility analysis (DFA) is a simple and effective method to study the characteristics of long correlation power law of time series, in which the key step of de-trend analysis is to obtain the local fluctuation function of time series on different time scales. The global average empirical mode decomposition (EEMD) is used to determine the local trend term, and the detrend operation is accomplished by removing the local trend term based on EEMD. A DFA method based on EEMD is presented and used to estimate the Hurst exponent of time series. The simulation results of fractal Gao Si noise (FGN) and real network traffic data show that the proposed method has better estimation effect and higher estimation accuracy than the DFA estimation method based on EMD.
【作者单位】： 安阳师范学院物理与电气工程学院;
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2299717