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近年来,随机信号的局部自相似性分析逐渐成为研究热点。文中在传统固定Hurst指数估计方法基础上引入加权平均值法,实现具有局部自相似特性随机信号的时变Hurst指数估计。基于加权平均值的时变Hurst指数估计方法是在随机信号进行指数加权的基础上结合q阶矩理论计算局部自相似参数。应用分形高斯噪声仿真时间序列和美国贝尔实验室BC-pAug89.TL网络流量数据的分析结果表明,该方法可以有效估计随机信号的局部自相似性,并具有较大实际应用价值。