近几年来出现的压缩感知理论对具有稀疏特性的信号的采样速率可以远远低于其奈奎斯特采样率。然而在实际应用中，如果要想使得重构信号具有更高的信噪比就需要增加观测数量和提高观测值的量化精度，但是这对于硬件实现来说是很困难的。最近提出的1-bit压缩感知则仅对每个观测值采用一位量化。这种方法易于实现，而且每个观测值只有一个比特，但其观测数量较大。总之，无论是传统的压缩感知还是1-bit压缩感知，对于要进行存储、传输的总比特数来说都没有下降。本文提出了一种基于1-bit压缩感知和传统压缩感知的采样系统。该采样系统在传统的压缩感知基础上增加了一路1-bit压缩感知，形成两路并行采样。在该系统中1-bit压缩感知对于传统压缩感知来说起到了在线获取信号先验信息的作用。在该采样系统中，我们将原来的1-bit和传统压缩感知的约束联合起来以增加信号的先验信息。因此该采样系统可以实现对信号进行低速率采样和低精度量化后经过优化重构出高速率、高精度的信号，这是单一的传统压缩感知和1-bit压缩感知都无法实现的。本文证明所提出的采样系统的联合约束模型可以采用有效求解1-bit压缩感知的Restricted-Step Shrinkage算法来优化求解。论文通过理论分析验证实验和实际系统仿真实验验证了本文所提出的采样系统在要存储、传输的总比特数不增加的情况下可以提高重构信号的信噪比。