【摘要】：針對(duì)電力信號(hào)的采集和壓縮問(wèn)題,提出采用壓縮感知理論對(duì)電力信號(hào)進(jìn)行壓縮采樣和重構(gòu)的方法,避免了傳統(tǒng)的冗余采樣。首先對(duì)采用壓縮感知理論進(jìn)行電能信號(hào)壓縮采樣的可行性進(jìn)行了分析,并討論了幾種典型的壓縮感知重構(gòu)算法的具體實(shí)現(xiàn)方法和特性;然后采用這些算法,對(duì)一維稀疏信號(hào)和傅里葉變換基下稀疏的含有諧波和間諧波的電力信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,貪婪類壓縮感知重構(gòu)算法計(jì)算復(fù)雜度低、速度快,更適合一維電力信號(hào)的重構(gòu),其中SAMP算法可以在稀疏度未知的情況下,使用更少的采樣值精確重構(gòu)原始信號(hào)。
[Abstract]:Aiming at the problem of power signal acquisition and compression, a compression sensing theory is proposed to compress and reconstruct the power signal, which avoids the traditional redundant sampling. Firstly, the feasibility of compressed sensing theory for power signal compression sampling is analyzed, and the specific implementation methods and characteristics of several typical compression sensing reconstruction algorithms are discussed, and then these algorithms are adopted. In this paper, the sparse power signals with harmonics and interharmonics under one dimensional sparse signal and Fourier transform basis are reconstructed. The simulation results show that the greedy compression perceptual reconstruction algorithm has the advantages of low computational complexity and high speed, and it is more suitable for the reconstruction of one-dimensional power signals. The SAMP algorithm can accurately reconstruct the original signals with fewer sampling values when the sparsity is unknown.
【作者單位】： 東北石油大學(xué)秦皇島分校;燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院河北省測(cè)試計(jì)量技術(shù)及儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：秦皇島市科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(201302A042)
【分類號(hào)】：TM711;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 張明;李開(kāi)成;胡益勝;;基于JPEG2000的電能質(zhì)量擾動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮方法[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2011年10期

2 管春;周雒維;盧偉國(guó);劉奇;;基于圖像平滑算法的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)壓縮方法[J];電力自動(dòng)化設(shè)備;2011年08期

3 焦李成;楊淑媛;劉芳;侯彪;;壓縮感知回顧與展望[J];電子學(xué)報(bào);2011年07期

4 鄭偉彥;吳為麟;;基于混合小波包的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)壓縮算法[J];電工電能新技術(shù);2010年03期

5 鮑文;周瑞;劉金福;;基于二維提升小波的火電廠周期性數(shù)據(jù)壓縮算法[J];中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào);2007年29期

6 周厚奎;;基于小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)壓縮[J];電力自動(dòng)化設(shè)備;2007年03期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉春燕;王建軍;王文東;王堯;;基于非凸極小化的擾動(dòng)壓縮數(shù)據(jù)分離[J];電子學(xué)報(bào);2017年01期

2 王強(qiáng);張培林;王懷光;楊望燦;陳彥龍;;壓縮感知中測(cè)量矩陣構(gòu)造綜述[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2017年01期

3 陳雷;鄭德忠;王忠東;;基于壓縮感知的電力信號(hào)壓縮與重構(gòu)研究[J];電測(cè)與儀表;2017年01期

4 林思銘;彭衛(wèi)東;林志國(guó);李瑞;;改進(jìn)的卡爾曼濾波壓縮感知信道估計(jì)算法[J];探測(cè)與控制學(xué)報(bào);2016年06期

5 張曉東;董唯光;郭俊鋒;湯e，

本文編號(hào)：2219793