【摘 要】
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针对稳定分布环境下非平稳过程分析方法时频滑动平均（TFMA）模型算法的退化，引入分数低阶统计量共变，提出了一种改进的分数低阶时频时频滑动平均（FLO-TFMA）模型算法。推导了FLO-TFMA
【机 构】
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九江学院信息科学与技术学院,九江学院电子工程学院,九江学院理学院
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针对稳定分布环境下非平稳过程分析方法时频滑动平均（TFMA）模型算法的退化，引入分数低阶统计量共变，提出了一种改进的分数低阶时频时频滑动平均（FLO-TFMA）模型算法。推导了FLO-TFMA模型的参数求解过程，给出了基于FLO-TFMA模型的时频谱估计。通过在稳定分布环境下对TFMA模型算法和所提出的FLO-TFMA模型算法的参数估计均方误差（MSE）比较和时频谱估计比较，仿真结果表明，FLO-TFMA模型算法的参数估计精度优于TFMA模型算法，TFMA模型时频谱估计完全失效，而FLO-TFMA模型时频
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