[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有效
| 申请号： | 201210366788.9 | 申请日： | 2012-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN102938649A | 公开（公告）日： | 2013-02-20 |
| 发明（设计）人： | 刘慧;刘国海;沈跃;陈兆岭;张浩;赵文祥;白雪;蒋彦 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | H03M7/38 | 分类号： | H03M7/38 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 楼高潮 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了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，采用随机测量矩阵实现采样与压缩并行的电能质量数据压缩过程，首先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,最后应用自适应匹配追踪算法重构信号。随机测量矩阵构造简单、运算快速，无需中间变量存储空间，不依赖于电能扰动信号特征，具有普适性；相比于正交匹配追踪等贪婪算法，无需已知稀疏度，具备自适应和正则化过程，运行时间短，能够实现精确重建；突破传统数据压缩方法先采样后压缩的框架，少量采样即能很好地恢复原始电能质量信号，能降低对硬件的要求，提高压缩效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 压缩 感知 理论 电能 质量 数据 自适应 解压缩 方法 | ||
【主权项】：
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)。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江苏大学，未经江苏大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201210366788.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 对于高效率视频编码器(HEVC)的采样自适应偏移(SAO)的解耦增强-201380034958.6
- A·塔巴塔贝;徐俊 - 索尼公司
- 2013-06-27 - 2017-07-07 - H03M7/38
- 描述了使用增强的信令机制SAO参数的编码器/解码器。根据本发明的不同实施例，以各种方式用信号发送各个参数。在第一实施例(实施例A)中，用对于所有颜色分量联合编码的SAO开/关标志使SAO开/关与SAO类型编码解耦。第二实施例(实施例B)类似于实施例A，但是针对应用于JCTVC‑J0268进行了修改。在第三实施例中，对于SAO开/关、SAO类型BO和EO以及对于BO和EO副信息(类或带位置)提供单独的信令。这些增强的SAO信令机制中的每一个均提供提高的编码效率。
- 一种自适应稀疏度协作重构方法-201410122703.1
- 李哲涛;谢井雄;杨柳;田淑娟;裴廷睿 - 湘潭大学
- 2014-03-26 - 2017-05-03 - H03M7/38
- 本发明针对现有基于正交匹配追踪的算法在重构信号时需要输入原始信号的稀疏度先验信息以及重构精度较低等不足，公开了一种对信号稀疏度和支撑集大小具有自适应性的协作重构信号方法。本发明所述的方法通过预测稀疏度信息，协作更新与扩展支撑集，减低了对支撑集的错误估计和错误修正。相比于现有正交匹配追踪算法，本发明方法能获得更高的重构精度，尤其是对稀疏度未知信号的重构。
- 一种自适应数据压缩和解压缩的方法和系统及存储装置-201310246176.0
- 易乐天;钱凯;赵朕毅 - 易乐天;钱凯;赵朕毅
- 2013-06-20 - 2014-01-15 - H03M7/38
- 一种自适应数据压缩和解压缩的方法和系统及存储装置，该方法的步骤为：（1）压缩：根据存储系统设定的压缩率目标、存储控制器的负载情况为需要压缩的数据段自适应选择对应的数据压缩算法、参数进行数据压缩；（2）解压缩：获取需要解压缩数据段的压缩算法、参数，并使用与所获得的压缩算法、参数对应的解压缩算法为相应的数据段解压缩。该系统为用来实施上述方法的系统。该存储装置包括存储控制器和存储介质，所述存储控制器包括上述自适应数据压缩和解压缩系统。本发明能够根据存储系统预设压缩率、存储控制器负载情况，自适应选择对应压缩算法和压缩参数，既能满足存储系统的压缩率要求又能减少存储控制器负载，从而大大提高存储系统性能。
- 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-201210366788.9
- 刘慧;刘国海;沈跃;陈兆岭;张浩;赵文祥;白雪;蒋彦 - 江苏大学
- 2012-09-27 - 2013-02-20 - H03M7/38
- 本发明公开了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，采用随机测量矩阵实现采样与压缩并行的电能质量数据压缩过程，首先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,最后应用自适应匹配追踪算法重构信号。随机测量矩阵构造简单、运算快速，无需中间变量存储空间，不依赖于电能扰动信号特征，具有普适性；相比于正交匹配追踪等贪婪算法，无需已知稀疏度，具备自适应和正则化过程，运行时间短，能够实现精确重建；突破传统数据压缩方法先采样后压缩的框架，少量采样即能很好地恢复原始电能质量信号，能降低对硬件的要求，提高压缩效率。
- 一种精度可控的自适应数据压缩方法-201210055869.7
- 王非;莫益军;黄本雄;宋岸峰 - 华中科技大学
- 2012-03-06 - 2012-09-12 - H03M7/38
- 本发明涉及数据压缩方法技术领域，公开了一种精度可控的自适应数据压缩方法，包括下述步骤：步骤A：对数据进行旋转门压缩处理；步骤B：判断是否执行门限宽度的自适应计算调整；若是，则对门限宽度进行自适应计算调整；否则继续对下个数据进行压缩处理。本发明通过引入标准误差的反馈来逐步调整门限宽度，避免了由于人为盲目设置门限宽度值而造成压缩性能的降低，同时也免去了进行重复大量测试的过程。此外，增加了数据合法性判断和动态调整数据压缩时间窗口参数，降低了异常数据对算法性能的影响，对慢变化的稳态数据而言，自适应计算的时间间隔会动态的变化，减少无谓的计算动作，提高了压缩的性能。
- 专利分类
