针对牵引供电系统中电能质量录波数据量日益增大的问题，本文提出一种新的基于压缩感知的牵引供电录波数据压缩采样及重构算法，且同时具备波形去噪功能。在信号采样端，通过对随机高斯观测矩阵进行高斯卷积优化，实现在不破坏其高斯整体分布的情况下对采样信号的滤波操作，在保留所需频带信息的同时有效约简噪声在较高频带的稀疏分量。在信号重构端，提出一种考虑当前测点预稀疏权重的候选原子选择方法，获得符合当前测点频域分布的稀疏原子，提高了重构信号在频域的准确性。由此采样端仅需要存储少量观测量与可复用的观测矩阵，将计算量与存储量从算力匮乏的采样端转移到算力充足的重构端。通过多组电压、电流实际录波数据测试，结果表明所提算法能在采样端受到严重噪声干扰时对信号实现滤波操作，且在重构端准确还原得到更高信噪比的信号，有效实现了对电能质量录波数据的采样去噪与高倍率压缩。