The Effectiveness Evaluation of Two Kinds of Fractal Sequences on Detrended Fluctuation Analysis

作者
Danying Xie,Li Wan,Yongqiang Zhu
摘要

Used of the fractional Brownian motion and fractional Gaussian noise sequence, the detrended fluctuation analysis (DFA) applied to estimate the Hurst exponent to verify the stability and dependability of the method by changing the data length and regression trend order. The result shows that the Hurst exponent estimate is stable and efficient with the length of data for fractional Brownian motion and fractional Gaussian noise sequence. The influence on the Hurst exponent is not obvious when the regression trend order was changed, and the estimate accuracy is improved with the increasing of Hurst exponent value.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
房白凝发布了新的文献求助10
刚刚
4秒前
6秒前
sweet完成签到 ,获得积分10
7秒前
猪猪hero发布了新的文献求助10
11秒前
30完成签到 ,获得积分10
11秒前
birdy发布了新的文献求助10
11秒前
yang完成签到 ,获得积分0
17秒前
瑞rui完成签到 ,获得积分10
18秒前
可乐乐完成签到 ,获得积分10
19秒前
24秒前
胡胡完成签到 ,获得积分10
31秒前
37秒前
大个应助房白凝采纳,获得10
37秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
42秒前
dungaway完成签到,获得积分10
42秒前
44秒前
46秒前
科研通AI6.4应助shinokawa采纳,获得10
48秒前
18743051910完成签到,获得积分10
53秒前
55秒前
hu完成签到,获得积分10
58秒前
58秒前
房白凝发布了新的文献求助10
1分钟前
体贴凌寒完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小狮子完成签到 ,获得积分10
1分钟前
慕青应助猪猪hero采纳,获得10
1分钟前
Chloe完成签到,获得积分10
1分钟前
qiongqiong完成签到 ,获得积分10
1分钟前
如初完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
猪猪hero发布了新的文献求助10
1分钟前
yoooooooo完成签到,获得积分10
1分钟前
科研通AI6.2应助房白凝采纳,获得10
1分钟前
风中的修杰完成签到 ,获得积分10
1分钟前
俏皮冰露完成签到,获得积分10
1分钟前
任性宇豪发布了新的文献求助10
1分钟前
任性宇豪完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Health Psychology 600
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
When Is Two-Stage Sample Robust Optimization Asymptotically Optimal? 500
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 500
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7592396
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9169685
关于积分的说明 19626112
捐赠科研通 7170493
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3267514
关于科研通互助平台的介绍 2432371
邀请新用户注册赠送积分活动 2260009