1.一种基于改进稀疏分解的超声信号特征获取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤100，根据被测对象的特点，选取适当的超声检测装置及数据分析和存储设备，组成检测与处理系统；

步骤110，对被测对象进行超声检测，对获得的信号进行初步处理得到回波数据，对回波数据采用数据处理策略，选取待处理数据区域；

步骤120，根据待处理数据区域中回波信号的特点，选取匹配追踪算法或其变体为稀疏分解方式，以相似性为指标选取适当类型的原子构造过完备数据字典；

步骤130，根据所选择字典类型的参数，设定高维优化对象，以原子参数为帝国竞争算法中高维空间的国家位置，设定目标函数、约束条件和超限处理措施，准备开始稀疏分解中波形的逐步提取，在此过程中对超限数据进行即时处理；

步骤140，结合混沌策略初始化帝国集团参数，选取殖民地与帝国数量和位置，检测进化终止条件是否满足；

步骤150，进行帝国集团内部的成本比较与调整，进行强殖民地革命、帝国集团内位置交换和殖民地同化，结合鲸鱼优化算法，优化同化过程，增加算法遍历性；

步骤160，进行帝国集团间的竞争，强势帝国逐步吞并弱势帝国殖民地，迭代结束后获得最优成本帝国；

步骤170，根据最优成本帝国的位置，获得最匹配分解原子，即波形提取，计算当前残差并进行处理以获取新的待处理信号，返回步骤140继续循环，最终获得新的待处理信号的最匹配原子；

步骤180，达到波形分解要求后，提取稀疏分解获得的波形中的各项系数，进行判断和分析，获得被测对象特征相关参数数值。

2.如权利要求1所述的基于改进稀疏分解的超声信号特征获取方法，其特征在于，步骤

160中为增加遍历性，在熵数据指导下派出探险团队，进一步搜索空间中可能存在的未知领域，避免陷入局部最优。