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根据压缩传感(Compressed Sensing,CS)理论,首次提出了短时电能质量扰动信号的压缩采样方法,该方法突破了奈奎斯特采样频率的限制,实现了低于奈奎斯特采样频率的低速率采样。文中对比分析了CS理论与传统采样理论,研究了CS短时电能质量信号压缩采样的实现方法,包括:测量矩阵的构建、稀疏基的选取和电能质量信号快速贝叶斯匹配追踪重构算法(FBMP)。文中针对6种短时电能质量信号进行了仿真实验,给出了不同压缩采样比的条件下,该压缩采样方法所能达到的性能指标,结果标明本文提出的方法正确有效。 相似文献
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暂态和短时电能质量扰动信号压缩采样与重构方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决传统的电能质量信号采集压缩方法所面临的采样率高、采样资源浪费及硬件实现成本高的问题,根据压缩传感理论首次提出了暂态和短时电能质量扰动信号的压缩采样与重构方法。该方法将电能质量信号由一维信号变换为二维信号,并根据图像可稀疏表示的原理,使用比Nyquist采样数据少60%以上的随机投影采样值重构原始信号,实现了对暂态和短时电能质量测量数据的压缩采样、采样数据空间稀疏基的选取和基于全变分最小化共轭梯度法的信号重构。针对几类常见单一扰动和含有多重扰动的校准源实测信号进行了算法的仿真分析和实验验证。结果表明,所提出的方法在采样率低于Nyquist采样率73%时,单一扰动的重构信号信噪比除暂态脉冲信号外均大于35dB,多重扰动的重构信号信噪比大于22d,满足电能质量分析的要求。 相似文献
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