高功率半导体激光器是激光器应用领域的一类重要器件，它具有很多优点，体积小、质量轻、工作效率高、工作性能指标稳定、使用时间寿命长，是一种实用的激光光源。目前，在高功率半导体激光器的应用中，激光器的可靠性是一个最重要的性能指标。对于高功率半导体激光器可靠性的研究也是国内外研究者的热点问题。传统的检测半导体激光器可靠性的方法是通过激光器老化实验和寿命加速测试的方法，但此类方法耗时较长，且对激光器有一定程度的损伤。常用的1/f噪声测试平台需要频谱分析仪，用来测量1/f噪声的功率谱斜率，通过分析测量值，推断半导体激光器的质量和可靠性。本文首先建立了高功率半导体激光器的噪声电压功率谱与结温变化的物理模型，根据压缩感知理论，将测量得到含有高斯白噪声和1/f噪声的混叠复合噪声信号稀疏化后，获取原测量信号的主要成分信息。然后采用压缩感知观测主要成分信息，为了提高算法的恢复精度，本文采用BPDN(Basis Pursuit De-noising)基追踪去噪算法实现信号的恢复。同时验证了不同大小的观测矩阵对于恢复效果的影响。通过改变算法的迭代次数及测量矩阵大小，获得1/f噪声电压功率谱与结温变化关系曲线，避免了直接测量结温的复杂性。通过数值计算结果，可以较好地指导高功率半导体激光器的热管理工作。通过对数值计算结果分析可知，对应不同结温时，1/f噪声电压功率谱幅度变化不大的激光器可靠性较好。为了将含有高斯白噪声和1/f噪声的混叠复合噪声信号有效稀疏化，提出了一种稀疏化的循环卷积矩阵，其特点是易于物理实现，且生成观测矩阵的过程简便容易。文中介绍了如何生成循环卷积矩阵，并证明其符合RIP准则，满足压缩感知的观测条件。在此基础上，生成循环卷积矩阵，减少了信号恢复算法的复杂度。通过实验证明，采用稀疏化的循环卷积矩阵与同样信号重建算法下采用高斯随机矩阵相比较，计算时间大大减少，且信号恢复误差减少。另外，针对提高观测结果的精确度要求，进一步改进信号重建算法，提出了基于KSVD(K Singular Value Decomposition)的冗余字典的压缩感知观测。通过1/f噪声的恢复数据，建立观测冗余字典以及观测样本。通过KSVD算法实现字典的更新，建立自适应观测字典。文中采用6组1/f噪声观测数据作为字典样本，逐步迭代更新。同时实现观测字典的自适应化，保证提取信号的主要成分信息。实验结果表明，基于KSVD自适应观测字典的信号恢复效果更佳。在搭建的1/f噪声测试平台上，由于采用了频谱分析仪，能够实时观测不同电压、电流等工作状态下的1/f噪声曲线。但仅采用计算机来采集和重建1/f噪声，运算时间还是比较长。这是基于以下两点原因：第一，目前的观测信号的复杂度较高，有些算法需要经过多次迭代实现精确重构。第二，本文中采用的基追踪去噪算法的复杂度较高，且运算时间较长。因此，本文引入GPU加速技术，实现了基于GPU加速技术的1/f噪声检测，对文中所采用的信号恢复算法进行加速，实现算法的优化，且提高算法的精度。首先通过CPU主机端为GPU设备端分配相应数据内存。然后将整个算法需要的数据，原始信号、观测矩阵，以及正则化参数，由主机端拷贝到设备端。在设备端的GPU上开辟6个kernel核函数，每个核函数实现相应的算法步骤。将需要的常数数据保存于register内，便于数据的快速读写。对于1/f噪声的信号恢复算法采用IST(Iterative Shrinking/Thresholding)。通过分析可知需要计算观测矩阵与观测转置矩阵，以及观测矩阵与观测结果的矩阵乘法。采用shared memory算法实现。将需要处理的数据根据blocksize大小进行分块。由于shared memory能够实现同一个线程块之间线程的通信，所以数据读写速率加快。在上面的基础上，采用多个数据流同时并行的处理机制。因为多个数据流stream的事件机制具有可重叠性。利用事件重叠减少数据拷贝、算法实现等步骤的时间，实现了算法加速。由于1/f噪声的压缩感知处理过程的原始程序是matlab版本，为了实现算法加速的对比。首先，要进行matlab版本程序至C语言版本程序的转化。然后，再实现C语言版本的程序至CUDA C语言版本的程序转化。通过对比CPU以及GPU上同一过程的算法时间，发现GPU实现1/f噪声恢复速率是CPU同一过程的20倍。