本發(fā)明提供了一種頻率調(diào)制熱波信號(hào)稀疏輔助去噪方法，該方法將稀疏優(yōu)化原理和傳統(tǒng)的時(shí)不變低通濾波相結(jié)合對(duì)頻率調(diào)制熱波信號(hào)進(jìn)行降噪。通過(guò)將頻率調(diào)制熱回波信號(hào)建模為低通分量、分段平滑分量和噪聲，并將該問(wèn)題轉(zhuǎn)化為稀疏正則化的線(xiàn)性逆問(wèn)題，并利用最大?最小迭代算法進(jìn)行求解，以達(dá)到重建低通分量和分段平滑分量，實(shí)現(xiàn)對(duì)頻率調(diào)制熱回波信號(hào)進(jìn)行降噪的目的。由于該迭代算法利用了帶狀系統(tǒng)快速求解的優(yōu)點(diǎn)，因此顯著提高了計(jì)算效率。該發(fā)明不僅適用于線(xiàn)性調(diào)頻和非線(xiàn)性調(diào)頻的熱波信號(hào)，還適用于其它類(lèi)型的頻率調(diào)制熱波信號(hào)，具有廣泛的應(yīng)用范圍，對(duì)碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料等工業(yè)復(fù)合材料、牙齒等生物組織的高分辨率脈沖壓縮熱成像具有重要意義。