【摘 要】
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为了解决电力系统故障选线中信号的采样、传输和存储问题,提出了一种全新的基于压缩感知理论的信号压缩的方法。该方法的采样频率不用考虑奈奎斯特采样频率。采样的信号是有
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为了解决电力系统故障选线中信号的采样、传输和存储问题,提出了一种全新的基于压缩感知理论的信号压缩的方法。该方法的采样频率不用考虑奈奎斯特采样频率。采样的信号是有选择性的部分信号。并通过设计重构算法来准确恢复该全部信号。考虑到一般条件下信号稀疏度不确定性,采用一种分割增广拉格朗日收缩算法（SALSA）来重构这些稀疏度不确定的信号。通过采用快速傅里叶变换基与高斯随机矩阵并且和SALSA相结合能够很好地实现信号压缩重构。对重构信号采用小波分解,获取重构信号的主要特征,分析零序电流模极大值的极性,找出其中一条与另
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