电阻抗成像(Electrical Impedance Tomography,EIT)技术是ERT和ECT的统称。它根据敏感场内的不同介质具有不同的电特性(复导纳)的特点,由传感器采集敏感场表面电位信息,推断出敏感场内物体的阻抗分布,并借助图像重构算法重现敏感场内某一截面上的介质分布情况。EIT技术以其成像速度快、成本低、非侵入式、无损测量等优点,在医疗诊断、地球物理探测、管道工业等方面都有着潜在的运用前景,该项技术也因此得到快速发展。EIT逆问题具有病态性,对现有求解算法来说要想增加获得的信息量,就只能通过增加传感器的方式,但是这也会导致计算量的迅速增长。近年提出的压缩传感理论证明了当信号本身具有某些特性且采样矩阵满足一定条件时,可以从高度不完整的观测数据中近似甚至完全恢复原始信号。这样就突破了传统香农采样定理的瓶颈。本文所做工作主要在考虑了以上因素的基础上,为了扩展EIT技术的应用场景,设计并实现了一套基于嵌入式Cortex-A9平台的EIT系统。本文完成的主要工作有：(1)完成实验平台软、硬件环境的搭建。硬件部分包括信号处理的电路(仪表运放、有效值计算、A/D转换、模拟开关阵列),激励所需要的恒流源电路和相关电源电路等；软件平台部分,主要包括对运行在Cortex-A9平台上基于Linux3.0.36内核的Lubuntu系统内核的配置和开发所需要的Python2.7环境及其相关库的配置。(2)利用EIT技术和压缩传感理论的特点,设计了成像系统方案,给出了几种数据稀疏化方法的仿真实验结果和本文EIT重建方法的数学模型。(3)采用离散小波变换的方法在所搭建的实验平台上完成稀疏化重建实验。并对不同数目、形状、高度的对象进行实验结果分析。