基于小波字典的风速数据重构的压缩感知方法

TU317%TH7; 由于风速具有明显的非平稳性,常用字典的压缩感知(compressed sensing,简称CS)方法对于风速信号重构效果不佳,故引入基于小波字典的压缩感知方法,用于重构风速缺失数据,有效提升了风速信号的重构精度.通过风速仿真数据和广州塔的监测风速数据验证了本研究方法的有效性,并研究了数据缺失工况、正则化参数、小波字典层数和小波类型对风速信号重构效果的影响.结果表明,基于小波字典的压缩感知方法可有效重构缺失的风速信号....

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Bibliographic Details
Published in振动、测试与诊断 Vol. 44; no. 4; pp. 684 - 689
Main Authors 朱一凯, 余哲帆, 陈安妮, 万华平
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室 南京,211189 01.08.2024
浙江大学建筑工程学院 杭州,310058
Subjects
风速
wavelet dictionary
数据重构
wind speed
压缩感知
data reconstruction
小波字典
compressive sensing
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ISSN1004-6801
DOI10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2024.04.008

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Summary:TU317%TH7; 由于风速具有明显的非平稳性,常用字典的压缩感知(compressed sensing,简称CS)方法对于风速信号重构效果不佳,故引入基于小波字典的压缩感知方法,用于重构风速缺失数据,有效提升了风速信号的重构精度.通过风速仿真数据和广州塔的监测风速数据验证了本研究方法的有效性,并研究了数据缺失工况、正则化参数、小波字典层数和小波类型对风速信号重构效果的影响.结果表明,基于小波字典的压缩感知方法可有效重构缺失的风速信号.
ISSN:1004-6801
DOI:10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2024.04.008