A generalized seasonal persistent model for video traffic
Visualitza/Obre
eunice2009-29-04-2009-final-final.pdf (235,6Kb) (Accés restringit)
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/6379
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2009-09
EditorSpringer Berlin / Heidelberg
Condicions d'accésAccés restringit per acord de confidencialitat
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
Video tra±c generated with modern codecs is known to possess a complex statistical structure that includes short memory, long
memory, and seasonal components. We propose a k-factor Generalized Autoregressive Moving Average (k-GARMA) process as a versatile model for video tra±c. We provide a wavelet-based approximate Maximum Likelihood Estimator for such a process, together with some results obtained with H.263 and MPEG-2 video traces.
CitacióZuraniewski, P.; Rincón Rivera, D. A generalized seasonal persistent model for video traffic. A: EUNICE 2009 - The Internet of the Future. "The Internet of the Future - Proceedings of EUNICE 2009". Springer Berlin / Heidelberg, 2009, ISBN 978-3-642-03699-6.
ISBN978-3-642-03699-6
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
eunice2009-29-04-2009-final-final.pdf | 235,6Kb | Accés restringit |