А что-нибудь известно о характере процессов, которым эти ряды соответствуют? Если процессы стационарны, отличия в начале времени регистрации можно не учитывать и в качествы выборок для оценки АФ можно использовать соответствующие значения из весего интервала наблюдения.
да, процесс нестационарен (сейсмический сигнал), вопрос возник не из-за поиска скрытых периодичностей, но - а можно ли исспользовать результат автоекорреляционной функции как восстановление тренда? Это предположение возникло из практики например выделения аномальной и регионалной составляющего наблюденного потенциального поля (гравика, магниторазведка). Имея наблюденное поле с помощью АКФ разделяем его на региональную и локальную составляющую. В применении к сейсмической трассе имеем иной ход - трасса - это регистрация локальной составляющей, вот и подумалось - а можно ли отыграть обратно - имея локальную составляющую построить тренд с помощью АКФ, и таким образом найти наблюденный сигнал в целом а не только локальную составляющую