根据Nyquist采样定理,要保留频率分量中的全部信息,采样率必须是信号最高频率的两倍及以上,而在实际应用的环境中,通常需要将采样率设置得更高才能实现频率参数的准确估计。同时,高采样率下获取的大数据量意味着信号处理的实时运算量和存储量将十分庞大,这对采集、存储等硬件系统提出了更高的性能要求。针对上述问题,本文以实现低于Nyquist采样率条件下的信号重构为工作目标,将线性调频雷达系统中使用的差频信号作为恢复对象,提出了一种基于卷积神经网络的5倍欠采样条件下的信号重构网络模型,并设计了一款信号分析软件系统对重构信号进行参数测量和频谱分析。在深度学习和Windows应用程序设计的理论基础之上,本文开展了欠采样信号重构及参数分析的研究,主要工作如下:（1）构建对欠采样信号进行重构的卷积神经网络模型:首先利用MATLAB软件创建包含有位置和速度信息的差频信号数据集;其次,通过多组实验确定网络模型的结构并利用信号数据集对该网络进行迭代训练,获取整个网络中权重参数的最优解;最后通过观测该网络下得到的预测值和真实值的误差,进行泛化能力的评价与分析。实验结果表明,该方法在5倍欠采样的条件下,可重构出原始信号并能以较低误差提取该信号中的目标位置与速度信息,有效降低了信号采集模块的采样压力,对提高信号处理效率具有重要作用。（2）对信号进行参数分析的应用程序设计:首先分析软件的功能与性能需求,包括各参数的测量、频谱分析等,对设计目标作出限定以明确各个模块的基本功能与性能要求;其次,在.Net Framework开发平台上使用Windows Presentation Foundation技术实现主界面的控件布局,详细参数、频谱分析的算法编写则通过C#编程语言实现;最后运行软件进行测试工作,检验各项功能模块的正确性。运行过程与结果表明,该软件的各项功能模块运行稳定,参数测量的准确性同样达到了预期目标。