基于时域和小波域稀疏表示的发动机状态数据压缩感知

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提出了基于统计分析的时域信号稀疏化算法,对发动机的转速等在时域内表现出一定聚集性的信号进行稀疏化处理;利用提升小波变换对油温、水温等在时域内表现出趋势性的信号进行稀疏化处理,并对小波系数进行阈值量化,得到了发动机状态数据的稀疏表示。采用工程上更易实现的广义循环测量矩阵对稀疏信号进行采样观测。对5种实测信号的压缩重构效果表明,重构误差在0.02以内,信号的压缩比均在0.3以内,有良好的压缩效果。
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