【24h】

Patching C_n~2 Time Series Data Holes using Principal Component Analysis

机译:使用主成分分析修补C_n〜2个时间序列数据孔

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摘要

Measurements of C_n~2 time series using unattended commericial scintillometers over long time intervals inevitably lead to data drop-outs or degraded signals. We present a method using Principal Component Analysis (also known as Karhunen-Loeve decomposition) that seeks to correct for these event-induced and mechanically-induced signal degradations. We report on the quality of the correction by examining the Intrinsic Mode Functions generated by Empirical Mode Decomposition.
机译:在长时间间隔内使用无人值守的商业闪烁仪对C_n〜2时间序列进行测量不可避免地会导致数据丢失或信号劣化。我们提出了一种使用主成分分析(也称为Karhunen-Loeve分解)的方法,旨在纠正这些事件引起的信号和机械引起的信号劣化。我们通过检查由经验模式分解生成的固有模式函数来报告校正的质量。

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