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以把高维度的讯号描述出来。但在现实世界中，并不是全部讯号都具有稀松这一特性，所以我们需要把找出这些讯号的稀松表达式，转换方式有很多种，根据不同的讯号