基于稀疏分解和复合熵编码的电能质量扰动数据高效压缩算法

对于电能质量扰动信号压缩问题，压缩比和重构误差是一对互相矛盾的指标。传统的压缩算法难以同时满足高压缩比和低重构误差的要求。为了同时提高压缩比和减小重构误差，该文提出了一种基于稀疏分解、哈夫曼编码和行程编码的混合压缩算法。首先，使用基于联合字典的稀疏分解算法，将电能质量扰动信号中的暂态分量和稳态分量进行分离；其次，对暂态分量使用小波分析、哈夫曼编码、行程编码算法进行编码压缩，对稳态分量，即基波和谐波分量，则保留其大于设定阈值的部分，进而完成对信号的压缩；最后，仿真信号和实测信号的实验结果表明该算法较对比算法具有更高的压缩比和更低的重构误差，同时证明了其对采样频率和高斯白噪声具有较强的抗干扰能力。