基于压缩感知的盲源信号分离检测方法

来源 :天津大学学报(自然科学与工程技术版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：littlebone

【摘要】

：

接入电网的各种分布式电源、非线性负荷使得电能质量污染问题日益严重,对各种电能质量信号进行特征提取与正确分离是改善电能质量的切入点.针对电能质量信号的结构特点,构建

【作者】

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杨挺尚昆袁博张燕萍盆海波

【机构】

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天津大学智能电网教育部重点实验室,国网河北省电力公司经济技术研究院,国网天津市电力公司培训中心

【出处】

：

天津大学学报(自然科学与工程技术版)

【发表日期】

：

2016年11期

【关键词】

：

电能质量信号压缩感知稀疏成分分析盲分离 power quality signalcompressed sensingsparse component an

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接入电网的各种分布式电源、非线性负荷使得电能质量污染问题日益严重,对各种电能质量信号进行特征提取与正确分离是改善电能质量的切入点.针对电能质量信号的结构特点,构建了压缩感知电能质量信号分离模型,并针对该模型提出一种基于压缩感知的盲源信号分离检测算法CS-SCA（compressed sensing-sparse component analysis）.根据已有的电能质量信号理论知识,确定电能质量信号在频域的稀疏性,进而对信号预处理降噪.通过两步法解决预处理后电能质量观测信号的分离检测问题.第1步通过观测信

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