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刘国海,丁灵卫,沈 跃,李光武.广义正交匹配追踪电能质量信号重构方法[J].电测与仪表,2019,56(10):69-74.
Liu Guohai,dinglingwei,Shen yue,Li Guangwu.Power quality signal reconstruction based on generalized orthogonal matching pursuit method[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2019,56(10):69-74.
广义正交匹配追踪电能质量信号重构方法
Power quality signal reconstruction based on generalized orthogonal matching pursuit method
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2019.010.011
中文关键词:  电能质量  压缩感知  稀疏表示  广义正交匹配追踪  离散小波
英文关键词:power quality  compressive sensing  sparse representations  generalized orthogonal matching pursuit  discrete wavelet
基金项目:国家自然科学基金(61301138);江苏省自然科学基金(BK20130501); 江苏省博士后科研资助项目(1401053C);
           
作者中文名作者英文名单位
刘国海Liu Guohai江苏大学电气信息工程学院 镇江
丁灵卫dinglingwei江苏大学电气信息工程学院 镇江
沈 跃Shen yue江苏大学电气信息工程学院 镇江
李光武Li Guangwu江苏大学电气信息工程学院 镇江
摘要点击次数: 1681
中文摘要:
      针对基于压缩感知的暂态电能质量数据信号恢复效果不佳的问题,本文提出了基于离散小波稀疏基的广义正交匹配追踪(gOMP)电能质量信号重构方法。当暂态信号出现时,基于离散小波变换的稀疏矩阵可以捕获波形细节。在重构过程中,与OMP相比由于选择了多个正确的索引而不需要附加后续操作,gOMP算法的迭代次数要少得多,而且gOMP可以完好地重建K稀疏电能质量信号。gOMP具有快速处理速度和相当优异的计算复杂性,在电能质量信号重构上具有良好的恢复性能。经过一系列的实验,暂态和稳态电能质量信号都得到了精确的重构,且重构精度大于99.76%,重构所需时间明显缩短。
英文摘要:
      Aiming at the problem of poor recovery of transient power quality data signal based on compressive sensing, this paper proposed the discrete wavelet sparse and the generalized orthogonal matching pursuit(gOMP) in reconstructing power quality data. When transient signals have appeared, the discrete wavelet sparse based can grab the details at that time. Owing to the selection of multiple “correct” indices with no additional post-processing operation, the gOMP algorithm is finished with the much smaller number of iterations when compared to the OMP, and gOMP can reconstruct K sparse power quality signals well. This paper shows that the gOMP can perfectly reconstruct any K-sparse power quality data. This paper also demonstrated by empirical simulations that the gOMP has excellent recovery performance and computational complexity. After a series of experiments, both transient and steady state signals are perfectly reconstructed and reconstruction accuracy is greater than 99.76%, and refactoring time is significantly reduced.
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