本文针对一类具有自相似性和平稳性的高斯噪声（包括分数高斯噪声），在高频观测下提出了可行的渐近有效估计。在这种情况下，最佳估计率取决于赫斯特参数或扩散参数是否已知。这是由于同时估计上述两个参数的渐近Fisher信息矩阵的奇异性。我们的关键思想之一是将Whittle估计方法扩展到高频观测情况。我们证明了我们的估计在Fisher意义下是渐近有效的。通过蒙特卡罗实验，我们进一步检验了估计量的有限样本性能。文中还给出了估计量渐近方差的有限样本修正，这些修正与数值结果几乎完全吻合。