摘要:重构相空间是非线性分析的基础 ,利用联积分导出的 C2C方法是估计相空间重构参数延迟时间和延迟时间窗的有效方。由于混沌系统的初值敏感性和实际序列长度有限并带噪 ,使得 C2C方法估计出的和具有波动性。为了降低估值偏差 ,借鉴谱估计中平均法的思想 ,提出一种不同于已有文献利用整段序列估算和,而采用对序列分段估值后取平均的方法 ,并重点讨论了带噪序列的和 估值及序列长度对估值的影响。数值仿真证明这种平均处理方法对和的估值具有较好的有效性和可靠性。关键词:非线性时间序列 关联积分 重构参数 平均

：针对压缩感知算法重建时间长、图像重建质量不高等不足 ， 在认真分析压缩感知算法的基础上 ， 提 出一 种压缩感知多描述并行算法。为了提 高系统运行速度和重建 图像质量， 将 经过稀疏 变换后 的系数进行 交织抽 取 ， 分成多个子图像 ， 再利用 Op e nMP将子图像分配到各线程中并行实现分块压缩感知。实验结果表明， 随着抽 取数的增加，图像的重建质量呈上升趋势， 在 3 2抽取时图像的重建质量比单抽取的高出了7． 2 4 dB； 随着线程数 的增加 ， 程序的执行效率不断提 高， 最高可