信號稀疏表示（稀疏表達也可以叫為稀疏表示）是過去近20年來信號處理界壹個非常引人關註的研究領域，眾多研究論文和專題研討會表明了該領域的蓬勃發展。信號稀疏表示的目的就是在給定的超完備字典中用盡可能少的原子來表示信號，可以獲得信號更為簡潔的表示方式，從而使我們更容易地獲取信號中所蘊含的信息，更方便進壹步對信號進行加工處理，如壓縮、編碼等 。
擴展資料：
應用：
1，壓縮感知
為了有效重構原信號，傳統方式下需要基於奈奎斯特采樣定理實現對信號的采樣。近年來，隨著稀疏表示的興起為重構原信號提出了壹種新的理論-壓縮感知。
2，目標跟蹤
近年來，稀疏表示在目標跟蹤領域也得到的廣泛應用。針對紅外圖像序列中目標與背景對比度低、灰度特征易受噪聲影響等問題，提出了壹種基於稀疏表示模型的紅外目標跟蹤算法。提出了壹個新的基於稀疏表示的目標跟蹤方法，通過L1 範數最小化求解，實驗結果表明，該方法比現有的基於 L1 範數最小化的跟蹤方法性能更穩定、計算效率更高。
為了有效解決跟蹤過程中的目標遮擋問題，提出了壹種基於局部稀疏表示模型的跟蹤方法。實驗結果表明，該方法比各種流行跟蹤方法穩定可靠且具有良好的抗遮擋性，並對海上紅外目標跟蹤取得良好效果。
參考資料：
百度百科-稀疏表示