稀松表达式的域内，也就是如何建立一个字典，让讯号投影在这个字典上时具有稀松表达式。而稀松字典学习就是利用学习的方式帮我们找出这个转换方法，即稀松字典。稀松字典学习的兴起是基于在讯号处理中，如何使用较少的元素来叙述一个讯号。在这之前，普遍上大家还是使用傅立叶转换（Fourier Transform）及小波转换（Wavelet Transform)。不过在某一些情境下，使用透过字典学习得到的字典来进行转换，能有效的提高讯号的稀松性。高稀松性意味着讯号的可压缩性越高，因此稀松字典学习也被应用在资料分解、压缩和分析