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压缩感知理论，从信号的自身特性出发，通过变换作用域和线性投影实现对信号的采样和压缩。测量矩阵是该理论中获得的最优测量，实现精确重构的关键。本文在介绍常用测量矩阵的基础上，重点研究了结构化测量矩阵。鉴于测量矩阵设计的最重要的原则是降低矩阵元素间的相干性，借鉴循环矩阵和广义轮换矩阵的优点，提出了采用均匀随机数对结构化测量矩阵进行随机循环的构造方法。仿真实验表明新矩阵在信号重建上具有更好的性能。