压缩传感技术在EMI信号处理中的应用

"这篇文章是2012年发表在浙江大学学报(工学版)的一篇工程技术论文，探讨了如何利用压缩传感技术解决结构健康监测系统中的数据传输和存储效率问题。研究主要集中在机电阻抗(EMI)信号的处理上，通过压缩传感来压缩这些信号，以提高传输和存储效率。" 文章中提到的关键技术点如下： 1. **压缩传感（Compressive Sensing, CS）**：压缩传感是一种信号处理技术，它允许在远低于奈奎斯特定理所要求的采样率下捕获信号，并能够恢复原始信号。该技术的基础是信号的稀疏性，即信号可以表示为一个较小的系数集与一个基的乘积。 2. **匹配追踪（Matched Pursuit, MP）**：匹配追踪算法是用于分析信号稀疏度的一种方法。它通过迭代过程寻找信号中最显著的成分，逐步构建信号的稀疏表示。 3. **机电阻抗（Electromechanical Impedance, EMI）**：EMI方法是一种结构健康监测技术，通过测量结构的电气阻抗变化来评估其机械性能和损伤状态。在本文中，EMI信号是需要处理的主要对象。 4. **观测矩阵**：在压缩传感中，观测矩阵是用于对原始信号进行测量的矩阵，需要满足不相关性条件，以确保信号的有效压缩和恢复。 5. **高斯随机矩阵**：文章中选择高斯随机矩阵作为观测矩阵，这是因为高斯分布的随机变量在统计上具有良好的性质，可以满足压缩传感的要求。 6. **稀疏度**：稀疏度是指信号可被表示为非零元素数量与总元素数量的比例。在本文中，通过匹配追踪分析确定EMI信号的稀疏度，以确定压缩的程度。 7. **抗噪声能力**：研究通过模拟不同损伤情况和噪声水平，评估了压缩传感在处理EMI信号时的抗噪声性能。在信噪比高于20dB时，能够稳定重构原始信号。 8. **传输带宽和储存空间**：应用压缩传感后，所需传输带宽和存储空间仅为原来的28%，显著提升了效率。 这篇论文展示了压缩传感在结构健康监测中的潜力，尤其是在处理EMI信号时，能够有效地减少数据量，提高系统的传输和存储效率，并具备一定的抗噪声能力。这一方法对于大型结构监测系统的设计和优化具有重要的理论和实际意义。