| 长记忆过程参数的小波包极大似然估计方法 |
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| 引用本文： | 王松伟,文成林.长记忆过程参数的小波包极大似然估计方法[J].河南大学学报(自然科学版),2006,36(2):79-84. |
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| 作者姓名： | 王松伟 文成林 |
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| 作者单位： | 1. 河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封475001
2. 河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封475001;杭州电子科技大学,自动化学院,浙江,杭州,310018 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)
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教育部科学技术研究项目
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河南省国际合作项目 |
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| 摘 要： | 基于小波包变换的解相关属性,对传统方法进行了改进,提出并推证了一种小波包极大似然估计(WPMLE)方法,并将它应用到一类有非常广泛应用背景的长记忆过程中去.仿真结果表明,在一定的精确度要求下,这种近似算法极大地降低了参数估计的计算量,可以作为参数估计方法的一种很好的选择.
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| 关 键 词： | 小波包极大似然估计 长记忆过程 计算量 解相关 |
| 文章编号： | 1003-4978（2006）02-0079-06 |
| 收稿时间： | 2006-02-25 |
| 修稿时间： | 2006年2月25日 |
The Wavelet Packet Maximum Likelihood Estimation Method of Long Memory Process Parameters |
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| WANG Song-wei,WEN Cheng-lin.The Wavelet Packet Maximum Likelihood Estimation Method of Long Memory Process Parameters[J].Journal of Henan University(Natural Science),2006,36(2):79-84. |
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| Authors: | WANG Song-wei WEN Cheng-lin |
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| Institution: | 1. College of Computer and Information Engineering, Henan University, Henan Kai feng 475001, China; 2. School of Automatic, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China |
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| Abstract: | Utilizing the decorrelation property of Discrete Wavelet Packet Transform(DWPT) to improve the traditional maximum likelihood estimation,this paper presents the Discrete Wavelet Packet Maximum Likelihood Estimation(DWPMLE),and applies it into a kind of long memory processes withwidely research background.Simulation results show that under certain precision demand,this improved approximate algorithm decreases the burden of computations greatly and can be used as an alternative of parameter estimation. |
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| Keywords: | Wavelet Packet Maximum Likelihood Estimation(WPMLE) long memory process computation burden decorrelation |
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