【摘 要】
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应用现代大地测量手段能够在某个范围或某些空间观测点上进行连续观测，获取具有一定空间分布的时间序列监测数据；主成分分析是处理时空数据序列，提取所需信息的有效方法。由
【出 处】
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第一届中国大地测量和地球物理学学术大会
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应用现代大地测量手段能够在某个范围或某些空间观测点上进行连续观测，获取具有一定空间分布的时间序列监测数据；主成分分析是处理时空数据序列，提取所需信息的有效方法。由于各种原因，数据序列中经常出现缺值，甚至出现长时间的连续缺值。然而，主成分分析要求数据序列是连续的，因此事先需要内插缺值或进行迭代计算；而长时间的连续缺值，很难进行内插。基于时空数据序列与其主成分之间的相互再生关系，我们探讨了一种包含缺值的时空数据序列的主成分分析算法，并用于分析了区域GNSS基准站的时间序列数据。结果表明，该算法能有效地从包含缺值的时空数据序列中提取主成分信息。
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