压缩感知技术突破奈奎斯特采样定理限制,能够有效降低数据的存储和传输成本,只需较少的样本就能对电能质量信号进行重构,对电能质量的检测分析具有重要意义.针对电能质量信号,提出一种基于多任务贝叶斯压缩感知理论的电能质量信号压缩重构算法,该算法选择快速傅里叶变换基作为稀疏基对电能质量信号进行稀疏处理,将所得稀疏向量的实部和虚部构成两个压缩重构任务;利用超参数估计的共享机制,考虑两个任务间数据的内在相关性,对电能质量信号进行重构.仿真结果表明,该算法在压缩重构含复杂扰动的电能质量信号时,其抗噪性能和重构精度均优于正交匹配追踪算法和贝叶斯压缩感知算法,更加适用于含有复杂扰动的电能质量信号的压缩重构.
信息处理技术 压缩感知 电能质量 多任务贝叶斯 信号重构