[发明专利]基于压缩感知理论的电能质量数据自适应重构解压缩方法

权利要求书

1.一种基于压缩感知理论的电能质量数据自适应重构解压缩方法，其特征是包括如下步骤：

（1）采用高斯分布白噪声生成随机测量的电能质量信号压缩感知观测矩阵                                                ，选择测量维数M，采用傅里叶变换基对电能质量信号进行稀疏表示，确定维的稀疏变换基矩阵，重建原始稀疏信号，设初始余量，设定初始步长为step_size，阶段stage=1，迭代次数t=1，索引值集合为空集，;  

(2) 若当前余量r的能量小于控制迭代次数阈值，则停止迭代，利用得到的原子进行信号重构；否则进入步骤(3);

(3) 计算当前余量r与维的压缩感知矩阵各个列向量的相关系数，并从中寻找step_size个最大值对应的索引值存入J中； 

(4) 对J中索引值对应原子的相关系数进行正则化，并将正则化结果保存在集合J₀中；

(5) 更新支撑集，其中；

(6) 应用得到的原子进行信号重构，得到稀疏信号的重构值，并进行冗余值更新；

(7) 若，是控制阶段转换阈值，则令stage=stage+1，step_size=step_size+1，转到步骤(3);否则令，迭代次数t=t+1，转到步骤(2)。

2.根据权利要求1所述的基于压缩感知理论的电能质量数据自适应重构解压缩方法，其特征是：

步骤（3）中，满足。

3.根据权利要求1所述的基于压缩感知理论的电能质量数据自适应重构解压缩方法，其特征是：

步骤（6）中，，是维的电能质量信号的压缩采样值，是维的稀疏变换信号。

4.根据权利要求1所述的基于压缩感知理论的电能质量数据自适应重构解压缩方法，其特征是：

步骤（7）中，，是维的电能质量信号的压缩采样值。