件，不能广泛的应用于各种情况，因为每一种算法在时域或者是频域的范围内应用了求和平均的方法，这样就会使得时间序列的高突发可变的细节信息丢失，从而导致出估算结果为负值，增大了估计误差。
应用.时域法是直接对时间序列进行处理，并用最小二乘法拟合估计出Hurst参数，频域法通过利用FFT对时间序列的谱密度进行估计。时域法及频域法都要求整个观察时间段内全部的时间序列，当时间范围较大时，就需要大量的序列样本和高采样率，同时很难观察到Hurst参数的时变性。同时，对有限长度的时间序列进行Hurs