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全部作者: 单佩韦 李明 第1作者单位: 华东师范大学,信息科学与技术学院 摘要: 经验模式分解(EMD)算法是估计自相似过程的赫斯特指数的新方法,本文介绍了我们在MATLAB平台上设计和实现的赫斯特参数估计器。该系统对多种输入输出数据格式进行支持,可按给定分段点对自相似网络流量进行赫斯特参数估计,并提供了友好的用户界面。 关键词: 自相似网络业务流,赫斯特指数估计器,经验模式分解 (浏览全文) 发表日期: 2007年12月05日 同行评议:
1.标题若改为“基于经验模式分解的Hurst参数估计器的MATLAB实现”,则更为贴切。2.1般先介绍原理,后给出实验数据,因此第3、4两节的次序应对调。3.p.1“文献[4]中提出了运用EMD算法对仿真的分数阶高斯噪声进行了H值估计”,第2个“了”应去掉。4.p.3,式(1)下“则称…”应顶格写。5.从p.3起多次出现“IMF”,考虑到该缩略词并非众所周知,应在首次出现时写出全称“Intrinsic Mode Function”。6.p.3最后1行,“此处不再反复说明”,应改为“此处不再重复说明”。7.p.4,式(7)下,“其线性函数斜率为K_H 为”,多了1个“为”。8.英文摘要,“In this paper it introduces a Hurst index estimator designed and implemented by us that based on MATLAB.”应改为“This paper introduces a Hurst index estimator designed and implemented by us that is based on MATLAB.”9.英文关键词Keywords第1个“self-similar processes”(自相似过程)与中文关键词“自相似网络业务流”不完全1致,应改为1致。
综合评价: 修改稿: 注:同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见,综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值,以1至5颗星显示。