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，根据不同的讯号有不同的转换方式。当高维度的讯号转换至稀松讯号是，那么就可以透过少次数的线性取样，并利用一些还原演算法如：基追踪（Basis Pursuit)、CoSaMP、正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit)等方法来对讯号进行还原。在这整个过程中，关键在于如何找到一个转换方式把讯号转换到具有稀松表达式的域内，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