本發(fā)明是一種大尺寸復(fù)合材料快速無損檢測(cè)方法,其特點(diǎn)是，包括:依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)件隨機(jī)采樣獲取無缺陷參考信號(hào)樣本集快速稀疏表征矢量；快速稀疏表征，參考信號(hào)和采樣信號(hào)的稀疏表征均采用基于小波域模極大值的信號(hào)奇異性度量的并行降噪與稀疏表征、采用非線性支持向量機(jī)的特征聚類、相關(guān)熵的自適應(yīng)觀測(cè)模型及Sigmoid函數(shù)的歸一化；采用相關(guān)熵自適應(yīng)模型的無掩模壓縮感知(Compressedsensing，CS)拓?fù)浞植純?yōu)化策略，快速表征結(jié)果與相關(guān)熵自適應(yīng)模型通過加權(quán)判定信號(hào)的同質(zhì)與異質(zhì)性，結(jié)合結(jié)構(gòu)化思想的分塊隨機(jī)形式，在CS理論框架下，設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化易存儲(chǔ)的測(cè)量矩陣，為快速檢測(cè)后的重構(gòu)提供有效數(shù)據(jù)。該方法與檢測(cè)對(duì)象參數(shù)緊密聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)方法簡(jiǎn)單易行、工程實(shí)用性強(qiáng)。