【摘 要】
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基于压缩感知（CS）的电能质量扰动（PQD）信号多采用DFT基进行稀疏分析.但此方法存在频谱泄露问题,降低了原始数据的稀疏性,易造成后续重构算法稀疏度过度估计、执行效率下降.针对上
【基金项目】
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陕西省科技统筹创新工程计划项目(2016KTCQ01-35);陕西省重点科技创新团队计划项目(2014KCT-15);陕西省教育厅专项科研计划项目(14JK1083)资助
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基于压缩感知（CS）的电能质量扰动（PQD）信号多采用DFT基进行稀疏分析.但此方法存在频谱泄露问题,降低了原始数据的稀疏性,易造成后续重构算法稀疏度过度估计、执行效率下降.针对上述问题,在对PQD信号进行DFT稀疏分析的基础上,提出了一种对频谱泄露具有免疫能力的改进重构算法.首先对4种典型PQD信号进行了幅度谱推导,详细分析了信号相关参数与稀疏特性的关系.其次在此基础上对自适应匹配追踪（SAMP）算法进行改进,并提出频谱能量差的概念.频谱能量差可以反映出相邻迭代过程中重构信号频谱能量的变化,将该差值作为
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