基于正交匹配追踪的电力系统数据重构解压缩方法

摘要

本发明公开了一种基于正交匹配追踪的电力系统数据重构解压缩方法，采用压缩感知理论对电能质量信号进行采样与压缩并行的数据压缩。该方法首先在感知矩阵中选中与余量相关性最大的列，同时更新已选空间，通过解决一个最小二乘问题，保证残差最小，获取稀疏向量元素、其次更新残差值，去除感知矩阵中已入选的列，通过循环迭代，最后获取稀疏向量。本发明提供了一种采用压缩感知思想对电能质量数据进行稀疏分解，然后对稀疏的信号进行高斯测量编码，最后应用正交匹配追踪算法重构信号。该方法突破传统数据压缩方法先采样后压缩的框架，将采样与压缩合并进行，少量采样即能很好恢复原始电能质量信号，不仅降低了对硬件的要求，而且提高了压缩效率。

主权项

1.基于正交匹配追踪的电力系统数据重构解压缩方法，具体包括如下步骤：(1) 初始迭代次数t=1，余量，为空矩阵，x为空矩阵；(2) 在中选中与余量相关性最大的列：；(3) 更新已选列空间：；(4) 通过解决一个最小二乘问题，保证残差最小，获取稀疏向量元素：；并且纪录最大投影系数的位置；更新稀疏向量；(5) 更新残差值（余量）：；(6) 去除中已入选的列，即将选中的列置零，为下一次迭代做准备；(7) 如果t<m，t=t+1，则重复步(2)-(6)，进行下一次迭代，否则结束迭代，获得稀疏向量x。