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大地电磁测深资料数据采集过程中,由于温度、湿度等对仪器的影响或GPS搜星不正常,采集到的数据有时会出现时间序列跳帧或缺失现象.针对这一问题,本文将基于无激励AR(p)模型预测数据的原理引入大地电磁测深数据处理中.根据已知序列确定AR(p)模型阶数以及模型参数,建立正确的预测模型对缺失数据进行预测,并对比经过预测后的数据与实际样本数据的频谱,表明AR(p)预测模型可以解决原始资料的不连续性问题,提高了大地电磁测深野外资料的利用率. 相似文献
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