R/S估计算法被广泛应用于随机信号的长相关性分析,但存在准确性和计算效率不高的缺点,很难应用于信号的长相关性的实时分析.为了提高传统R/S估计算法的准确度和计算效率,基于R/S估计算法中重新标度的方法进行了优化,并采用分数阶高斯噪声序列和真实的网络流量数据对算法进行验证.结果表明改进R/S估计算法在准确度和计算效率上都有明显提升,可以广泛应用于网络流量数据和水纹数据等具有长相关特性的随机信号实时处理.
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