本研究提出了一种名为NeuralPrefix的插补插件，旨在解决传感器数据的间歇性问题。该方法无需额外训练，能够在新传感器上实现数据插补，并在高达50%的数据缺失率下准确恢复缺失样本，展现出良好的泛化能力。