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基于多任务贝叶斯压缩感知的电能质量信号重构。 (中文)。英文摘要) Zbl 1474.94048号

摘要:压缩传感技术突破了奈奎斯特采样定理的局限性,可以有效降低数据存储和传输的成本。利用压缩传感技术重构电能质量信号只需少量样本,对电能质量的检测和分析具有重要意义。本文提出了一种基于多任务贝叶斯压缩感知(MT-BCS)理论的电能质量信号压缩与重构算法。以快速傅里叶变换基为稀疏基,将电能质量信号变换为稀疏向量。然后将稀疏向量的实部和虚部视为两个压缩和重建任务。考虑到这两个任务对应的数据之间的内在相关性,采用超参数估计的共享机制重构电能质量信号。仿真结果表明,该算法在抗噪性能和重构精度上优于正交匹配追踪算法和贝叶斯压缩感知算法,更适合于复杂扰动下电能质量信号的压缩和重构。

MSC公司:

94甲12 信号理论(表征、重建、滤波等)
68T50型 自然语言处理
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全文: 内政部