An optimized atmospheric missed data recovery algorithm based on singular spectrum iteration

机译：基于奇异频谱迭代的优化大气未错失数据恢复算法

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A new idea of interval quartering algorithm was proposed to improve the insufficiency of the conventional singular spectrum analysis iterative interpolation on parameter selection (including the number K of principal component and the embedding dimension M), and the applied test and comparative analysis recovery was carried out to the missing data. The experimental results showed that the improved method is very effective to the interpolation of missing data, and the computing speed of the improved algorithm is more rapid than that of conventional algorithm.

机译：提出了一种新的间隔季度算法的新思想，提高了传统奇异谱分析迭代插值对参数选择的迭代插值（包括主成分的数量K和嵌入尺寸M），并进行所施加的测试和比较分析恢复缺少数据。实验结果表明，改进的方法对缺失数据的插值非常有效，并且改进算法的计算速度比传统算法更快。

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来源
《Conference on Cybernetics and Intelligent Systems》|2008年||共4页
会议地点
作者
Liu Wei; Jin Weidong; Wang Huizan; Zhang Ren;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP273-53;
关键词
Interpolation of missed data: Interval Quartering Algorithm; Singular Spectrum Analysis;

机译：错过数据的插值：间隔季度算法;奇异谱分析;

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