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压缩感知在电能质量扰动信号去噪中的应用

发布时间:2019-01-10 09:14
【摘要】:针对电能质量信号去噪中阈值去噪存在信号失真,去噪效果不理想,阈值选取影响重构质量的问题,提出了一种基于压缩感知理论(compressed sensing,CS)的电能质量信号去噪新方法。CS去噪将扰动信号映射到低维空间,利用电能质量信号具有稀疏性可以重构,噪声信号不具备稀疏性不可重构的特点,应用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit algorithm,OMP)重构算法重构电能质量信号达到去噪目的。实验表明,CS电能质量信号去噪法优于传统的基于小波去噪的阈值去噪法,且信号不失真,具有扰动信号采集与压缩的同时完成去噪和易于实现的特点,为电能质量信号去噪提供了一种新的方法。
[Abstract]:Aiming at the problem of signal distortion in power quality signal denoising, the effect of de-noising is not ideal, and the selection of threshold affects the reconstruction quality of power quality signal, a new method based on compression perception theory (compressed sensing,) is proposed. The new method of power quality signal denoising based on CS. CS denoising maps the disturbance signal to the low dimensional space. The power quality signal can be reconstructed by using the sparsity of the power quality signal, and the noise signal does not have the characteristics of sparsity and non-reconfiguration. The power quality signal is reconstructed by orthogonal matching tracking (orthogonal matching pursuit algorithm,OMP) reconstruction algorithm to achieve the purpose of de-noising. The experimental results show that the CS power quality signal denoising method is superior to the traditional threshold de-noising method based on wavelet denoising, and the signal is not distorted. It provides a new method for power quality signal denoising.
【作者单位】: 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;北京东方振动和噪声技术研究所;
【分类号】:TM711

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本文编号:2406144


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