用非平穩(wěn)度量區(qū)分白噪聲過程與鞅差分序列.pdf

1、由于系統(tǒng)本身的復雜性以及我們的認識和觀測手段的局限性，往往不易準確地認識其微觀結構。此時，可將系統(tǒng)視為一個數據生成過程，通過系統(tǒng)輸出的數據流來研究系統(tǒng)的演化規(guī)律。
　　 本文基于遍歷論、粗?；椒ê托畔⒄摰幕舅枷?，以判斷頻率序列的穩(wěn)定性和提取數據流的穩(wěn)定信息結構為切入點，研究了數據流非平穩(wěn)性度量基本問題。首先應用粗?；姆椒▽祿鞯南嗫臻g進劃分，通過判斷數據流在相空間的初始劃分的集合的頻率序列的穩(wěn)定性來提取數據流相空間的子信

2、息結構，把子信息結構的Shannon信息熵的上確界作為數據流的信息熵，在此基礎上定義了數據流的非平穩(wěn)性度量，并給出了非平穩(wěn)性度量的近似計算方法。在我們看來，平穩(wěn)性較好的數據流，有較小的非平穩(wěn)度量值，基于此我們可以通過比較不同數據流的非平穩(wěn)度量值大小，來判斷不同數據流的平穩(wěn)性好壞。
　　 在應用方面，作者選取了一些經典的白噪聲過程和鞅差序列，其中包括平穩(wěn)過程和非平穩(wěn)過程。通過計算白噪聲過程和鞅差分序列的非平穩(wěn)度量值大小，在比較其非