A Law of the Iterated Logarithm for Moving Average Processes

Chover type law of iterated logarithm for moving average process of stable random variables with exponent α(0<α<1) was obtained.

基于SaS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

针对SaS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,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。计算机仿真结果表明,在SaS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a较小时,FLO-TFARMA时频谱优势更明显。

分数低阶时频滑动平均模型参数估计

针对稳定分布环境下非平稳过程分析方法时频滑动平均(TFMA)模型算法的退化,引入分数低阶统计量共变,提出了一种改进的分数低阶时频时频滑动平均(FLO-TFMA)模型算法。推导了FLO-TFMA模型的参数求解过程,给出了基于FLO-TFMA模型的时频谱估计。通过在稳定分布环境下对TFMA模型算法和所提出的FLO-TFMA模型算法的参数估计均方误差(MSE)比较和时频谱估计比较,仿真结果表明,FLO-TFMA模型算法的参数估计精度优于TFMA模型算法,TFMA模型时频谱估计完全失效,而FLO-TFMA模型时频谱算法能较好地进行时频谱估计。