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近年来提出的压缩感知（CS）理论指出，以低于香农定理规定的最低频率（2倍频）对稀疏信号进行采样，一样能够得到精确的信号重建结果，这种采样方法，称为次奈奎斯特采样（Sub-Nyquist Sampling）。将该采样方式应用于超声波成像之中，可以有效的减少数据点和采样频率，这意味着更小的机器尺寸以及更少的电能损耗。该文以现有的FRI）Finite Rate of Innovation）模型为基础，提出了一种新型的次奈奎斯特采样方案-多通道载波傅里叶系数混合采样方案，在每个通道，我们将原始信号与方波进行相乘，产生新的模拟信号，然后对其进行积分采样，就能得到一组原始信号傅里叶系数的线性变换，再从线性组合中得到原始信号的傅里叶系数，最后利用光谱法进行信号重建。实验表明，这种方案能够极大地减少采样频率和采样点数目，并且比以前的类似方案具有更好的抗噪能力。
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