文献类型：期刊文章

作　　者：纪萍[1] 陈玲[1] 胡娟[1]

机构地区：[1]河海大学文天学院电气信息工程系,安徽马鞍山243000

出　　处：《控制工程》

基　　金：河海大学文天学院校级科研项目(WT14002)

年　　份：2016

卷　　号：23

期　　号：11

起止页码：1747-1751

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、核心刊

摘　　要：电能质量数据采集具有采样频率高,监测时间长的特点。有效的对电能质量数据进行压缩是非常有必要的。现有的数据采样压缩方法,是基于奈奎斯特采样定理,具有采集数据量大,压缩效果差的缺点。文中引用新的压缩方法-压缩感知理论,突破传统的采用定理的限制,将采样和压缩结合在一起,大幅降低了数据采样量。该方法针对电能质量数据特点,采用傅里叶稀疏基和OMP重构算法进行数据压缩重构。通过与小波变换技术进行仿真对比显示,其不仅能有效对数据进行压缩,并且数据压缩的性能指标有了很大的提高,为电力系统数据压缩提供了新的分析处理方法。

关 键 词：压缩感知 小波变换 稀疏基  正交匹配追踪算法  

分 类 号：TP39]