新一代能源互联网的数据采集须具有实时性、同步性和准确性。文章从同域采样与压缩采样结合的全新角度,提出一种可应用于新一代能源互联网的基于压缩感知的数据采集新方法。该方法在数据采集流程中,充分利用了压缩感知的同域空间投影和...新一代能源互联网的数据采集须具有实时性、同步性和准确性。文章从同域采样与压缩采样结合的全新角度,提出一种可应用于新一代能源互联网的基于压缩感知的数据采集新方法。该方法在数据采集流程中,充分利用了压缩感知的同域空间投影和压缩信息测量的优势,并结合新一代能源互联网的数据特征,在KSVD(K-Singular Value Decomposition)字典学习算法的基础上,实现采集方法的数据稀疏化处理和数据传输处理。实验结果表明,所提方法具有优秀的数据传输量和重构精度,满足新一代能源互联网数据采集的应用要求。展开更多
文摘新一代能源互联网的数据采集须具有实时性、同步性和准确性。文章从同域采样与压缩采样结合的全新角度,提出一种可应用于新一代能源互联网的基于压缩感知的数据采集新方法。该方法在数据采集流程中,充分利用了压缩感知的同域空间投影和压缩信息测量的优势,并结合新一代能源互联网的数据特征,在KSVD(K-Singular Value Decomposition)字典学习算法的基础上,实现采集方法的数据稀疏化处理和数据传输处理。实验结果表明,所提方法具有优秀的数据传输量和重构精度,满足新一代能源互联网数据采集的应用要求。
