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自相似业务流HURST参数小波检测法的研究
引用本文:吴援明,黄际彦,李乐民,程婷.自相似业务流HURST参数小波检测法的研究[J].信号处理,2006,22(3):353-356.
作者姓名:吴援明  黄际彦  李乐民  程婷
作者单位:1. 电子科技大学光电信息学院,成都,610054
2. 电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术重点实验室,成都,610054
基金项目:高比容电子铝箔的研究开发与应用项目;电子科技大学校科研和教改项目
摘    要:本文介绍了小波对自相似业务流Hurst参数的检测原理。重点分析了消失矩,分解级数对检测结果的影响,提出了一种由品质因数确定分解级数选择的方法,给出了小波法检测的适用范围,即小波法只适用于严格重尾分布的业务源, 而不适用于非严格重尾分布的业务源,并通过仿真对结论进行了验证。

关 键 词:自相似  重尾分布  消失矩  分解级数  品质因数
修稿时间:2004年10月29

The study for hurst parameter estimation of self-similar traffic on the wavelet-based method
Wu Yuanming,Huang Jiyan,Li Lemin,Cheng Ting.The study for hurst parameter estimation of self-similar traffic on the wavelet-based method[J].Signal Processing,2006,22(3):353-356.
Authors:Wu Yuanming  Huang Jiyan  Li Lemin  Cheng Ting
Abstract:The wavelet-based methods for hurst parameter estimation of self-similar traffic is introduced. The effect of vanishing moments and number of scales on the estimation results is analyzed, and a method how to select the number of scales by quality factor of the wavelet filter is given. The application limit of wavelet - based methods is pointed out, which the wavelet-based methods can be applied to strict heavy-tailed traffic rather than non-strict heavy-tailed traffic. Some simulations show the conclusions are true.
Keywords:self-similar  heavy-trail distribution  vanishing moments  number of scales  quality factor
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