Fractional domain singularity power spectrum
Fractional domain singularity power spectrum
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分数域奇点功率谱
DOI：
10.1007/s11071-016-2793-2
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发表时间：
2016-05
影响因子：
5.6
通讯作者：
Xi Caiping
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiong Gang;Yu Wenxian;Zhang Shuning;Xi Caiping
多重分形信号处理现在受到越来越多的关注。然而，相关研究主要集中在分形子集的可微性和维数上，例如分形维数和多重分形谱，或者分数域中的分形和多重分形分析。在本文中，我们提出了基于奇点功率谱（SPS）和分数阶傅立叶变换（FrFT）的分数域奇点功率谱（FDSPS）。由于FrFT的优点，包括分数域中的分形保真度、能量聚合和信号分离，FDSPS可以有效地表示分数域中的信号功率分布以及奇异指数。介绍了FDSPS的离散逼近算法。仿真结果表明，分数域SPS能够有效揭示分形信号的FrFT域奇异功率分布，为多重分形信号分析处理提供了应用前景。
Multifractal signal processing is now receiving increasing attentions. However, relevant researches mainly focus on differentiability and dimension of the fractal subset, such as fractal dimension and multifractal spectrum, or fractal and multifractal analysis in the fractional domain. In this paper, we propose a fractional domain singularity power spectrum (FDSPS) based on singularity power spectrum (SPS) and fractional order Fourier transform (FrFT). Due to the advantages of FrFT, including fractal fidelity, energy aggregation and signal separation in the fractional domain, the FDSPS can effectively represent the signal power distribution along with singularity exponent in the fractional domain. The discrete approximation algorithm of FDSPS is introduced. Simulation results indicate that fractional domain SPS can reveal effectively FrFT domain singular power distribution of fractal signal and provide application prospect of multifractal signal analysis processing.
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DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
Journal of Signal Processing
影响因子：
--
作者：
Guan Jian
通讯作者：
Guan Jian
DOI：
10.2307/2286682
发表时间：
1978-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
B. Mandelbrot;M. Aizenman
通讯作者：
B. Mandelbrot;M. Aizenman
DOI：
--
发表时间：
2002
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
J. Kantelhardt;S. Zschiegner;Eva Koscielny-Bunde;S. Havlin;A. Bunde;H. Stanley
通讯作者：
J. Kantelhardt;S. Zschiegner;Eva Koscielny-Bunde;S. Havlin;A. Bunde;H. Stanley
影响因子：
2
作者：
L. Telesca;G. Colangelo;V. Lapenna
通讯作者：
L. Telesca;G. Colangelo;V. Lapenna
影响因子：
8.6
作者：
MUZY, JF;BACRY, E;ARNEODO, A
通讯作者：
ARNEODO, A