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本文研究了平稳长记忆过程、小波变换，并具体分析了一种特殊的长记忆过程-ARFIMA(p，d，q模型。在Tse(2002)这篇文献的基础上我们用小波变换方法提出ARFIMA(p.d，q)模型中分形差分参数d的另一种极大似然估计(MLE)。这种极大似然估计被证明是相合的和渐近正态的。仿真结果显矛这种极大似然估计偏差较小，并且与Tse(2002)的估计值相比较有更小的根均方误差(RMSE)。我们相信这一砷方法可能更加合理，在估计长记忆时间序列中是一种有效的方法。