余弦调制滤波器组的设计结构简单,处理实信号效果理想,被广泛运用在语音信号、图像信号的处理领域和军用领域。但是余弦调制滤波器组的抽头系数数目会随着通道数目的增多而变得庞大,对应所需的加法器和乘法器的数目也十分庞大,造成计算量和硬件功耗增加,本文针对这一问题重点研究了如何设计稀疏的余弦调制滤波器组,降低余弦调制滤波器组中非零系数的个数,并且提出了两种设计稀疏的余弦调制滤波器组的方法。本文的主要工作如下:(1)提出了基于IROMP算法的稀疏余弦调制滤波器组的设计方法。由于传统求解余弦调制滤波器组的问题模型是一个非凸的二次约束优化问题,计算过程复杂且运算量庞大。为此本文提取余弦调制滤波器组准确重建条件的特征点,代入到余弦函数做相应的余弦变换,推导得到原型滤波器频率响应的理想逼近函数。利用理想逼近函数将传统设计方法的非凸二次约束优化问题转化为简单的线性约束优化问题,通过加权l2范数正交匹配追踪算法求解得到线性相位FIR原型滤波器,经过余弦调制得到稀疏的余弦调制滤波器组。从仿真和比较结果可以看出该方法能够有效的设计出近似准确重建的稀疏余弦调制滤波器组。(2)提出了基于神经网络的稀疏余弦调制滤波器组的设计方法。该方法结合线性神经网络强大的线性拟合能力设计稀疏的余弦调制滤波器组,该算法通过加权正交匹配追踪算法求解余弦调制滤波器组原型滤波器中非零系数的位置,选取该位置对应的频率采样矩阵作为线性神经网络的输入,将理想的原型滤波器频率响应作为线性神经网络的理想输出,训练线性神经网并且对网络的权值和阈值进行不断地修正,使网络的实际输出与理想输出的误差值最小化,提取训练完成的线性神经网络的权值和阈值构造线性相位FIR原型滤波器,并通过余弦调制得到稀疏的余弦调制滤波器组。从仿真和比较结果可以看出该方法可以设计出近似准确重建的稀疏余弦调制滤波器组。