很好的采用正交匹配追踪算法例程

资 源 简 介

很好的采用正交匹配追踪算法例程

详 情 说 明

正交匹配追踪算法是一种高效的信号处理方法，特别适用于稀疏信号的分解与重建。在负荷预测领域，该算法通过迭代选择与当前残差最匹配的基向量，逐步逼近原始信号，从而实现高精度的预测效果。

其核心在于采用了追踪测速迭代松弛算法，通过动态调整松弛因子来平衡收敛速度与精度。每次迭代会计算残差信号与字典原子的投影系数，筛选出最相关的原子并更新权值矩阵。这个权值矩阵最终会转化为滤波器的系数，形成自适应滤波系统。

为了提高系统鲁棒性，方案中加入了重复控制机制。该机制通过记忆历史匹配结果，防止算法陷入局部最优解。同时引入D-S证据理论进行多源数据融合，有效整合来自不同传感器的特征信息，显著提升了负荷特征提取的可靠性。

在信号处理层面，该技术栈表现出两大核心优势：一是通过正交化处理实现精准的信号特征提取，能从强噪声背景中识别微弱特征；二是基于稀疏表示的消噪能力，在保留信号关键成分的同时有效抑制随机噪声，为后续分析提供高质量输入。这些特性使其在电力系统监测、机械故障诊断等领域具有重要应用价值。