基于經驗模式分解的Hurst參數估計器

基于經驗模式分解的Hurst參數估計器

全部作者： 單佩韋 李明 第1作者單位： 華東師范大學，信息科學與技術學院 論文摘要： 經驗模式分解(EMD)算法是估計自相似過程的赫斯特指數的新方法，本文介紹了我們在MATLAB平臺上設計和實現的赫斯特參數估計器。該系統對多種輸入輸出數據格式進行支持，可按給定分段點對自相似網絡流量進行赫斯特參數估計，并提供了友好的用戶界面。 關鍵詞： 自相似網絡業務流，赫斯特指數估計器，經驗模式分解 (瀏覽全文) 發表日期： 2007年12月05日 同行評議：

1.標題若改為“基于經驗模式分解的Hurst參數估計器的MATLAB實現”，則更為貼切。2.1般先介紹原理，后給出實驗數據，因此第3、4兩節的次序應對調。3.p.1“文獻[4]中提出了運用EMD算法對仿真的分數階高斯噪聲進行了H值估計”,第2個“了”應去掉。4.p.3，式（1）下“則稱…”應頂格寫。5.從p.3起多次出現“IMF”，考慮到該縮略詞并非眾所周知，應在首次出現時寫出全稱“Intrinsic Mode Function”。6.p.3最后1行，“此處不再反復說明”，應改為“此處不再重復說明”。7.p.4，式（7）下，“其線性函數斜率為K_H 為”，多了1個“為”。8.英文摘要，“In this paper it introduces a Hurst index estimator designed and implemented by us that based on MATLAB.”應改為“This paper introduces a Hurst index estimator designed and implemented by us that is based on MATLAB.”9.英文關鍵詞Keywords第1個“self-similar processes”（自相似過程）與中文關鍵詞“自相似網絡業務流”不完全1致，應改為1致。

綜合評價： 修改稿： 注：同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見，綜合評價是綜合專家對論文各要素的評議得出的數值，以1至5顆星顯示。

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