近年来,模拟-信息转换器(Analog-Information-Converter,AIC)以压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论为基础,颠覆了传统的信号采集与处理观念,直接将具有稀疏性的模拟信号以远低于奈奎斯特采样速率进行采集。AIC已成为国内外研究的热点。针对不同的稀疏信号,设计不同的AIC方案有着非常实用的工程需求和实际意义。本文在现有AIC方案信号采集的研究基础之上,研究了三种AIC系统方案,主要工作如下:提出一种基于多比较器的多音频信号采集方案。与现有时域编码方案(Time Encoding Machine,TEM)相比,降低了积分器的复位频率,提高了复位电路的响应精准度,降低了系统采样率。仿真分析证明了该方案能实现从21.6%奈奎斯特速率采样数据中高概率重构原始多音频信号。基于改进奈奎斯特折叠接收器(Nyquist Folding Receiver,NYFR)架构,本文提出一种基于离散Chirp傅里叶变换(Discrete Chirp-Fourier Transform,DCFT)算法的线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号采样与参数估计方法。该方法利用DCFT对LFM信号的二维参数匹配,实现LFM信号起始频率和调频率的精确估计。基于FFT与DCFT的相似性,本方案的DCFT数字信号处理结构简单。仿真分析证明了该方法可以准确地估计出多分量LFM的参数。为简化调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter,MWC)的高速伪随机序列产生器,基于MWC方案架构,提出了基于多振荡器伪随机加权的混合多音频信号产生器,替代了高速伪随机序列产生器,降低了系统实现难度。经多带信号重构性能仿真,证明所提方案与基于二进制伪随机序列的MWC方案相比重构效果基本相同,但结构简单、易实现。