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压缩传感法对小电流接地故障选线方法的优化分析 被引量:4
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作者 杜平 岳晨 寇腾腾 《电子设计工程》 2020年第11期106-108,113,共4页
通过对压缩传感法的优化,探讨该方法在小电流接地故障选线问题的应用效果。在压缩传感法的基础上,用快速傅里叶变换矩阵剔除极小值元素,结合高斯矩阵判断信号是否符合极小值元素要求,并利用交替乘子算式避免局部极值问题,有效采样频率... 通过对压缩传感法的优化,探讨该方法在小电流接地故障选线问题的应用效果。在压缩传感法的基础上,用快速傅里叶变换矩阵剔除极小值元素,结合高斯矩阵判断信号是否符合极小值元素要求,并利用交替乘子算式避免局部极值问题,有效采样频率的压缩和重构,大幅降低已获得频率的畸变率。仿真结果显示,在信号稀疏度不确定的情况下,优化后的压缩传感法可以有效地进行原信号重构,并准确地进行小电流接地故障选线判断,有效率>95%,符合实际测量要求。由此,压缩传感法在小电流接地故障选线方面,具有比较准确的判断结果,可以用于小电流接地线路的分析。 展开更多
关键词 压缩传感法 小电流 接地故障 傅里叶变换矩阵
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基于离散傅里叶变换矩阵的概率最优潮流计算方法 被引量:15
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作者 许丹 丁强 +2 位作者 林星宇 乐彦婷 唐俊杰 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期9-16,共8页
随着大规模可再生能源并网,不确定性源增多,现代电力系统规模扩大,导致其电力系统概率最优潮流计算更加耗时。其中,网络规模变大将导致单次确定性最优潮流的求解变得更为复杂,而另一方面不确定源变多的潜在后果是必须增加确定性最优潮... 随着大规模可再生能源并网,不确定性源增多,现代电力系统规模扩大,导致其电力系统概率最优潮流计算更加耗时。其中,网络规模变大将导致单次确定性最优潮流的求解变得更为复杂,而另一方面不确定源变多的潜在后果是必须增加确定性最优潮流的求解次数才能保证输出结果的精确性。针对上述问题,引入离散傅里叶变换法(Discrete Fourier transformation matrix,DFTM)对概率最优潮流进行分析与计算,并对其样本点的选取策略进行了深入分析。DFTM法采点数量灵活,同时可以精确地处理具有相关性的随机变量,能够较好地兼顾目前概率最优潮流计算中的精度与速度问题。最后基于改进的IEEE 118节点算例,以传统蒙特卡洛模拟法的结果作为参考,验证了DFTM法在非对称分布变量所占比例不同场景下的概率最优潮流计算精度与速度优势。并通过与无迹变换法进行对比,进一步展现了DFTM法的优越性能。 展开更多
关键词 可再生能源并网 概率最优潮流 离散傅里叶变换矩阵 蒙特卡洛模拟法 非对称分布变量
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基于DFT基的矿井视频监控图像分块压缩感知方法 被引量:7
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作者 张帆 闫秀秀 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期94-100,共7页
针对矿井视频监控图像受噪声干扰影响大,采用常规的图像采样和压缩方法存在图像模糊和传输时间过长等问题,提出了一种矿井视频监控图像分块压缩感知方法。该方法通过建立矿井视频监控图像分块压缩感知模型,在井下图像采集节点利用稀疏... 针对矿井视频监控图像受噪声干扰影响大,采用常规的图像采样和压缩方法存在图像模糊和传输时间过长等问题,提出了一种矿井视频监控图像分块压缩感知方法。该方法通过建立矿井视频监控图像分块压缩感知模型,在井下图像采集节点利用稀疏随机矩阵进行压缩采样,然后在地面监控中心利用正交匹配追踪(OMP)算法重构图像。研究结果表明,采用本文算法的重构图像误差小、重构时间短,所需信号采样点数少;与扰频Hadamard矩阵相比,采用稀疏随机矩阵和高斯随机矩阵作为观测矩阵对图像信号重构的峰值信噪比(PSNR)提高4 d B^5 d B;本文算法与基于小波基的算法相比,信号重构的PSNR提高1 d B^4 d B,重构时间缩短至少80%以上。 展开更多
关键词 矿井视频监控图像 分块压缩感知 离散傅里叶变换矩阵 正交匹配追踪算法 峰值信噪比
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一种新的码片内多径时延估计方法 被引量:1
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作者 付龙飞 张水莲 李世凯 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2012年第2期189-195,共7页
根据信道冲激响应的稀疏特性,提出了一种频域的时延估计压缩感知模型,将时延估计问题转化为基于欠采样数据的稀疏向量估计问题。利用离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform,DFT)矩阵的子矩阵所满足的受限等距性(Restricted isometr... 根据信道冲激响应的稀疏特性,提出了一种频域的时延估计压缩感知模型,将时延估计问题转化为基于欠采样数据的稀疏向量估计问题。利用离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform,DFT)矩阵的子矩阵所满足的受限等距性(Restricted isometry property,RIP)以及信道冲激响应的稀疏特性充分降低了时延估计所需数据量的要求。分析了本文模型具有码片内多径分辨能力以及良好抗噪性能的原因,并与多信号分类(Multiple signalclassification,MUSIC)和旋转不变技术的信号参数估计(Estimation of signal parameters via rotationalinvariance technique,ESPRIT)算法的时延估计性能进行仿真比较。仿真结果表明,本文提出的方法不需要预知多径的条数,对码片内多径时延具有较高的估计精度,其时延估计性能在特定条件下优于MUSIC和ESPRIT算法。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏信道 多径时延估计 离散傅里叶变换矩阵 稀疏向量估计
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采用压缩感知的阵列失效单元诊断方法 被引量:1
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作者 李玮 邓维波 +2 位作者 杨强 索莹 MIGLIORE Marco Donald 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期160-165,共6页
针对现有阵列单元故障诊断方法随阵元数目增多而存在的采样数量大、诊断时间长、计算复杂度高等缺陷,提出了一种采用压缩感知理论的故障诊断方法.该方法基于故障单元数目固有的稀疏性,利用完好阵列和实际阵列激励的差值构造稀疏信号.根... 针对现有阵列单元故障诊断方法随阵元数目增多而存在的采样数量大、诊断时间长、计算复杂度高等缺陷,提出了一种采用压缩感知理论的故障诊断方法.该方法基于故障单元数目固有的稀疏性,利用完好阵列和实际阵列激励的差值构造稀疏信号.根据目标方位信息设计测量矩阵的网格划分准则,并通过测量矩阵以随机欠采样方式获取少量测量数据.结合平行坐标下降算法对该稀疏信号进行精确重构,从而实现故障单元的准确诊断.理论分析和仿真实验表明,文中提出的方法不仅明显减少了采样数量,有效缩短了诊断时间,大幅降低了计算复杂度,而且进一步提高了故障信息的重构精度. 展开更多
关键词 阵列诊断 压缩感知 傅里叶变换矩阵 稀疏恢复 迭代收缩算法
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