稀松字典学习是一种表征学习方法，其目的在于找出一组基本元素让输入讯号映射到这组基本元素时具有稀松表达式。我们称这些基本元素为“原子”，这些原子的组合则为“字典”。字典里的“原子”并不需要满足正交基这一特性，且往往它们会是过完备的生成集合。过多的原子除了可以让我们在叙述一个讯号的时候可以由很多种表达式，同时也提升了整个表达式的稀松性，让我们可以以较简单的表达式来诠释讯号。稀松字典学习最主要应用在压缩感知及讯号还原上。在压缩感知上，当你的讯号具有稀松或者接近稀松特质时，那么只需要对讯号进行几次的随机取样就可