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傳統電能質量海量數據處理均基于Nyquist采樣定理。在數據壓縮過程中，通常還需消除大量的采樣冗余數據，從而造成了采樣資源的嚴重浪費。利用壓縮感知（Compressed Sensing，CS）理論對原始信號進行壓縮采樣，得到少量的測量信號，便能恢復重構出原始信號，從而大大緩解了存儲空間的壓力，具有廣闊的應用前景。
應用CS理論的前提是信號具有稀疏性。在壓縮感知的稀疏表示部分，經典的稀疏化的方法有離散余弦變換（DCT）、傅里葉變換（FFT）、離散小波變換（DWT）等。而且其對應的基函數是固定的，因此不能根據數據本身的特點進行自適應調整。采用短時傅里葉變換對于局部特征的捕捉性能不是很好；采用小波變換沒有方向識別能力。電能質量信號包括電壓脈沖、振蕩、暫降和暫升等，用于傳統稀疏表示的普通正交基函數并不能自適應地獲得最佳稀疏表示。因此，本文提出了將壓縮感知與字典學習相結合的新思路，得到最佳的電能質量數據稀疏表達方式，從而實現了電能質量數據的重構。
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