广义正交匹配追踪电能质量信号重构方法

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,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。     

回溯自适应匹配追踪电能质量信号重构方法

为改善电能质量暂稳态信号重构性能,提出了基于压缩感知理论的回溯自适应匹配追踪的电能质量信号重构方法,对电能质量信号进行处理。在自适应匹配追踪的基础上改变一个回溯步骤,初选出满足条件的候选集,然后在终选步骤中利用回溯功能,剔除系数相对较小的原子,所以该方法能够灵活地删除一些被在初选时被错误选择的原子,有着更好的稀疏信号重构和逼近性能。另外该方法无需先验信号的稀疏度,具有稀疏度自适应能力。仿真实验结果表明,10种电能质量信号的压缩重构精度都在97.63%以上,能量恢复系数要高于99.57%,信噪比高于31.42dB,均方误差百分比在2.31%之内,都能达到很好的性能指标。