基于变步长分阶自适应匹配追踪算法的振动数据重构方法研究

在处理多维海量振动数据时,存在极大的存储和传输压力问题,针对这一问题,对压缩感知理论进行了研究,在选择最优测量矩阵的基础上,提出了一种变步长分阶自适应匹配追踪(VSSStAMP)算法。该算法将匹配追踪、变步长迭代及自适应思想相结合,通过双重阈值和可变步长控制信号的重构精度,弥补了传统的重构算法需提前得到信号的稀疏度,以及稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)重构结果与步长关联较大的不足,从而实现了步长自适应的振动信号重构。研究结果表明:相对于传统的重构算法和SAMP算法,VSSStAMP算法在均方误差和运行时间等方面均有所改善,有效地提高了振动信号重构的精度和效率。