单像素成像技术突破了传统成像中探测器与目标物体之间存在遮挡物无法成像的限制，具有系统简单、成本低廉、宽谱成像等优点，在成像领域迅速获得关注并得到逐步发展。然而，由于其使用无空间分辨率的单点探测器，完美成像需对场景进行与图像像素数量级相当的测量。因此，如何在保证一定成像质量的前提下，大幅度提升其成像速度，成为单像素成像技术走向应用的关键问题之一。为此提出了一种基于变换域自适应降采样的傅里叶单像素成像方法。该方法利用傅里叶变换频谱能量集中的特点，在频域合理规划采样路径；然后，沿规划路径测量谱系数，计算每段采样路径的谱系数方差，并在线进行曲线拟合，当曲线斜率达到人为设定的误差带（或趋近于0）时，采样测量自动停止；最后，对采样测量获得的谱系数矩阵实施傅里叶逆变换重建目标图像。提出方法大幅提高了成像效率。

基于0.18 μm CMOS工艺, 设计了一种用于生物医学信号的12位逐次逼近型模数转换器(SAR ADC)。数模转换器采用分段结构电容阵列, 并加入1位冗余位。比较器采用互补输入对管构成的动态比较器, 以减小噪声和功耗。栅压自举开关被用于采样保持电路, 并增加了堆叠管和虚拟管。针对生物医学信号具有稀疏性的特点, 通过延时上极板复位时间的方法检测两次采样电压差值, 实现采样率自适应切换。仿真结果表明, 在120 kS/s采样率、1 V电源电压的条件下, 该SAR ADC的功耗仅为4.65 μW, 无杂散动态范围为76.29 dB, 优值为16.9 fJ/(conv·step), 有效位数达11.16 bit。

针对图像边缘与轮廓不能精确重构的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法。该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分。通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自适应分配采样率。采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应。对多种图像进行压缩重构仿真,实验结果表明,无观测噪声情况、采样率为0.1时,本算法在Mandrill图像上得到的峰值信噪比(PSNR)为25.37 dB,比现有非均匀分块算法提高了2.51 dB。不同噪声水平下,本算法的PSNR比无噪时仅下降了0.41~2.05 dB。对于纹理复杂度较高的图像,本算法的重构效果明显优于非均匀分块算法,对噪声具有较好的鲁棒性。

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感系统中数据量庞大、不利于数据传输及存储的问题，提出了一种分段自适应采样压缩感知与改进的正交匹配追踪（SASCS-IOMP）算法。利用设计特定参数的Gabor滤波器提取FBG光谱信号上边带斜率最大的频率点，根据Hilbert变换粗定位FBG中心波长位置，并对FBG光谱进行自适应分割。在不同分割区域设置不同的信噪比阈值，以降低光谱信号的总压缩比。在自适应采样过程中，为缩短算法的运行时间，引入比例-积分-微分控制算法，设计一种自适应步长增长机制，最后利用IOMP算法重构光谱。仿真结果表明，在单峰和多峰情况下，SASCS-IOMP算法都能降低总观测值的数目，且FBG光谱3 dB带宽内的重构误差均在0.7%以内。

由于受温度变化和器件老化影响, 空间遥感相机焦平面CCD信号的相位会发生变化, 尤其是在高速应用领域, 利用传统方法定标确定并固化的采样点参数不再适用, 极大影响了图像信噪比, 甚至造成图像不能正常显示。提出了一种针对空间相机焦平面CCD信号采样位置的自适应调整方法, 通过实时监测CCD信号的相位变化, 计算相应的采样位置调整量, 并在线调整了采样时钟的相位, 使CCD信号采样位置在其使用寿命期限中不同的温度环境下均能保持最佳状态, 从而保证图像信噪比的稳定。实验表明: 利用该方法, 可以实时测定CCD信号100 ps的相位变化, 并实时完成采样位置的调整, 即使工作温度大范围变化, CCD信号采样位置的最佳状态也可得到有效保证。

近年来,光学技术在测量领域的应用使测量获得的数据呈十几倍甚至几十倍地增长,造成了数据处理的困难.针对光栅投影非接触测量方法获得的海量数据,提出一种基于曲面变分的自适应采样方法以减少测量获得的数据量,并给出了采样的精度计算方法.根据测量对象的曲面变分进行自适应采样,获得测量点云,并根据自适应采样数据重构CAD模型.采样精度可以达到2.3 μm,拟合精度小于7.2 μm.