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傳統(tǒng)電能質(zhì)量海量數(shù)據(jù)處理均基于Nyquist采樣定理。在數(shù)據(jù)壓縮過程中，通常還需消除大量的采樣冗余數(shù)據(jù)，從而造成了采樣資源的嚴(yán)重浪費(fèi)。利用壓縮感知（Compressed Sensing，CS）理論對原始信號(hào)進(jìn)行壓縮采樣，得到少量的測量信號(hào)，便能恢復(fù)重構(gòu)出原始信號(hào)，從而大大緩解了存儲(chǔ)空間的壓力，具有廣闊的應(yīng)用前景。
應(yīng)用CS理論的前提是信號(hào)具有稀疏性。在壓縮感知的稀疏表示部分，經(jīng)典的稀疏化的方法有離散余弦變換（DCT）、傅里葉變換（FFT）、離散小波變換（DWT）等。而且其對應(yīng)的基函數(shù)是固定的，因此不能根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。采用短時(shí)傅里葉變換對于局部特征的捕捉性能不是很好；采用小波變換沒有方向識(shí)別能力。電能質(zhì)量信號(hào)包括電壓脈沖、振蕩、暫降和暫升等，用于傳統(tǒng)稀疏表示的普通正交基函數(shù)并不能自適應(yīng)地獲得最佳稀疏表示。因此，本文提出了將壓縮感知與字典學(xué)習(xí)相結(jié)合的新思路，得到最佳的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)稀疏表達(dá)方式，從而實(shí)現(xiàn)了電能質(zhì)量數(shù)據(jù)的重構(gòu)。
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