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本文基于特征基函数方法(CBFM)与低阶交叉近似(ACA)方法，提出一种新型的CBFM-ACA方法；来分析有限尺寸的共形频率选择表面。该方法一方面通过SVD有效的降低特征基函数的数量，提高宽带和多激励(RHS)条件下的算法效率；另一方面，通过ACA方法进一步加速了每个特征基函数的求解速度，以及最终系数矩阵(reduced matrix)的填充速度。本文提出一种基于ACA近似秩的稀疏化方法，该方法可以有效的对系数矩阵进行稀疏化，同时保证精度不受影响。