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电路系统测试响应信号具有周期性强、分布较稀疏的特点,针对电路系统测试响应信号的压缩重构问题进行了研究,提出了基于梯度方向追踪的K奇异值分解(GPKSVD)稀疏重构算法。结合单一响应信号以及混合信号其自身特点进行字典训练,利用更新后字典对含噪信号进行梯度追踪稀疏表征,通过对含噪信号的重构,实现了去噪的目的,算法计算复杂度低,储存量小,具有较好的重构效果。仿真中将GP-KSVD表征与使用随机字典、离散余弦字典(DCT)的表征进行比较,从信噪比(SNR)以及相对均方误差(RMSE)2项指标中得出使用KSVD字典具有更好的重构去噪效果;此外将GP-KSVD稀疏重构算法与正交匹配追踪正交匹配追踪(OMP)-KSVD、预处理共轭梯度追踪(PCGP)算法进行比较,得出GP-KSVD的计算时间最短、重构精度更高的结论,并且进行了实测验证。算法可用来对测试响应信号进行预处理,为电路系统设备性能的评估分析提供了理论依据。