分数阶傅里叶变换是对传统的傅里叶变换的推广,可以解释为信号在时频平面内坐标轴绕原点逆时针旋转一定角度,在分数阶傅里叶域上的表示方法,是一种新的时频分析方法。分数阶傅里叶变换同时融合了信号时域和频域的信息,使傅里叶分析理论更加完备,近年来在信号分析和处理、光学、通信技术等领域有广泛的应用。长相关过程是指随机序列在很长的时间间隔下,数据之间仍存在相关性。随着科技的发展和对现象认识的深入,人们发现越来越多的随机过程其本质是长相关的,如网络流量、金融数据等。传统数学模型不能可信地反映产生这些数据的实际过程,需要建立自相似模型。Hurst参数是随机过程长相关程度的度量,准确、高效地估计Hurst参数对分析随机过程的长相关特性有重要的意义。本文介绍了一种基于分数阶傅里叶变换的Hurst参数估计系统的设计和实现过程。本文第一章介绍了基于分数阶傅里叶变换的Hurst参数估计系统的开发背景和该领域国内外研究现状。第二章为介绍了系统设计的相关理论。第三章描述了本系统的需求情况,给出了系统的概要情况和建设目标。第四章确定了系统每一模块做了详细的功能架构。第五章对系统功能模块进行详细设计。第六章在MATLAB GUI平台上实现了系统,并对实际数据进行了仿真实验。第七章对论文和系统进行了总结,展望了系统今后的改进和发展方向。本文的主要贡献有：(1)介绍了一种新的基于分数阶傅里叶变换的Hurst参数估计方法；(2)在MATLAB GUI平台上设计实现了基于上述方法的Hurst参数估计系统；(3)对实际数据进行了仿真的Hurst参数估计。