An algorithm is proposed that allows to estimate the self-similarity parameter of a fractal k-dimensional stochastic process. Our technique greatly improves the processing times of a distribution-based estimator, that – introduced years ago – efficiently worked only in the one-dimensional distribution case.
Scheda prodotto non validato
Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo
Titolo: | Self-Similarity Parameter Estimation for k-dimensional Processes. |
Autori: | |
Data di pubblicazione: | 2013 |
Rivista: | |
Abstract: | An algorithm is proposed that allows to estimate the self-similarity parameter of a fractal k-dimensional stochastic process. Our technique greatly improves the processing times of a distribution-based estimator, that – introduced years ago – efficiently worked only in the one-dimensional distribution case. |
Handle: | http://hdl.handle.net/11580/20858 |
Appare nelle tipologie: | 1.1 Articolo in rivista |
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.