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。
