作者：王同安; 王元红瓦斯数据压缩压缩感知变分模态分解自适应观测矩阵信号稀疏化
摘要：将压缩感知算法和变分模态分解相结合,应用于煤矿瓦斯数据的处理。考虑到现有的压缩感知算法在对瓦斯处理的过程中存在着重构精度低,重构过程复杂和需要较多的样本观测值等问题,因此提出一种基于VMD和自适应观测矩阵的压缩感知算法,有效解决了以较少的样本观测值数据实现信号高精度重构的问题,同时自适应地选择观测矩阵,避免了对稀疏信号的同类化投影选择。首先将瓦斯信号经过VMD进行分离,得到一系列瓦斯信号的本征模态函数分量,通过设定阈值保留有效信息,使得信号更加稀疏化;其次通过自适应地观测矩阵对稀疏信号进行投影变换,从而降低观测矩阵和稀疏字典的不相关性。实验以煤矿瓦斯数据为研究对象,将瓦斯数据经过VMD分解进行稀疏化处理和使用构造的自适应观测矩阵进行投影选择,MATLAB仿真实验证明,文中的算法有更高的信噪比和更好的重构质量。
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