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摘要
高速加工过程中,依据传统Nyquist-Shannon采样定理进行信号采集通常会面临海量数据的存储、传输和处理难题。基于压缩感知理论提出了一种切削力信号采集新方法,实现信号压缩式采集。选择高斯随机矩阵作为基础测量矩阵,并结合近似正交三角分解和最小相关系数法对高斯随机矩阵进行重新设计,提高其压缩测量性能,再借助高效的压缩采样匹配追踪算法从测量值中恢复得到原始切削力信号。实验结果表明,改进的高斯随机测量矩阵具有更高的重构精度和稳定性,所提出的压缩感知方法在保证切削力数据重构效率和精度的同时,显著减少了数据量。
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