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基于过完备字典的缺失振动数据压缩感知重构算法 被引量：10
1
作者 余路 曲建岭 +2 位作者 高峰 田沿平 申江江 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1871-1877,共7页
针对振动数据采集过程中由于设备短路或环境变化等诸多因素导致的数据丢失问题,提出了一种基于过完备字典的缺失振动数据压缩感知重构算法。首先利用K-奇异值分解算法对大量振动数据进行字典学习得到过完备字典,然后构建缺失振动数据的... 针对振动数据采集过程中由于设备短路或环境变化等诸多因素导致的数据丢失问题,提出了一种基于过完备字典的缺失振动数据压缩感知重构算法。首先利用K-奇异值分解算法对大量振动数据进行字典学习得到过完备字典,然后构建缺失振动数据的采样矩阵作为压缩感知框架下的测量矩阵。最后利用正则化正交匹配追踪算法完成缺失数据的重构。通过振动数据库数据和实测航空发动机振动数据实验表明,所提算法优于传统基于离散余弦变换和离散傅里叶变换的数据修复算法,同时具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 字典学习 K-奇异值分解 压缩感知 振动数据修复 正则化正交匹配追踪
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