基于SαS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

摘要

针对SαS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SαS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较小时,FLO-TFARMA时频谱优势更明显.