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文章概述

长时序栅格数据经常会出现一些缺失值，会对后续的分析造成很大的不便。这便需要利用一些插值算法对这些缺失数据进行填补，奇异谱分析（SSA）便是常用的一种插值方法。

模型描述

在时间序列分析中，「奇异谱分析」（「SSA」）是一种非参数谱估计方法。它结合了经典时间序列分析、多元统计、多元几何、动力系统和信号处理的元素。

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SSA填补缺失值

导入所需的第三方库

import os
import calendar
import numpy as np
import rasterio as rio

import pandas as pd
from mssa.mssa import mSSA
import matplotlib.pyplot as plt

生成测试数据

x = np.arange(365)
y = np.sin(x * np.pi * 2 / 365) + np.random.randn(x.s