基于联合稀疏表示的调相机振动信号数据压缩方法

摘要

随着调相机振动信号数据量的增加，数据存储和实时监测面临越来越大的挑战。调相机故障振动信号通常包含多个频率成分，而不同类型的故障信号其频率特性差异较大，导致信号的稀疏性降低，从而增加了压缩存储的难度。针对这一问题，提出了一种基于联合稀疏表示的调相机振动信号压缩存储方法。该方法结合贪婪迭代算法和K-SVD(K均值奇异值分解)字典学习算法，形成了一种自适应的联合稀疏表示框架，能够在字典原子和测量值的基础上进行有效分析，实现调相机振动信号的高效压缩与存储。实验结果表明，该方法不仅能显著节省存储空间，而且在处理不同故障类型时，原始时域信号与重构信号的皮尔逊相关系数均超过0.9。此外，在噪声环境下，该方法依然保持较高的信号恢复精度，相比传统方法具有更强的鲁棒性和适用性。

关键词

调相机 / K-SVD(K均值奇异值分解)算法 / 联合稀疏表示 / 压缩感知