罗伯斯庇尔简介
字典，从字⾯意思上来理解就是“字的词典"，字典是对⽂字的⼀种记录，是对语⾔的⼀种凝练，是对知识的⼀种概括。
提起《现代汉语字典》，你会想起什么？《现代汉语字典》收录了绝⼤部分汉字，我们通过它可以查阅⽣词僻字，并且可以造句写⽂章。
⾼纬度数据处理起来困难，我们⼀般会对⾼维数据进⾏降维处理，⽽数据降维⽤的最多的是PCA（主成分分析）法，但是基于线性⼦空间模型的PCA法不适⽤于处理现实世界中结构复杂的数据，⽐如⾃然图像。故我们⼀般使⽤稀疏信号模型来对图像数据进⾏降维。 稀疏信号模型表⽰：每个数据样本都可以由某个字典中⼀些字典原⼦的线性组合来稀疏表⽰。
哈拉丁
在信号处理领域，字典是对数据的⼀种⾼度概括，字典可以以字典原⼦线性组合的⽅式表⽰数据的绝⼤部分信息，即使这部分数据丢失了，我们仍然可以想办法从字典中重构或近似恢复这部分数据。字典分别可以通过预定义和学习来获得。预定义字典如DCT字典、⼩波字典等，构造起来简单⽅便，但是对信号的适应性⼀般不好。学习字典⼀般可以从信号中学得特征，充分表⽰信号，被字典稀疏表⽰的信号可以⽤于许多信号处理的任务，⽐如压缩感知、特征提取、图像分类、图像去噪、压缩。由于⾃适应字典相⽐预定义字典对信号有更好的表⽰，因此问题就变为如何学习⾃适应字典。
碳酸锂缓释片测绘与空间地理信息字典学习常⽤MOD和K-SVD法，这两个都是通过在稀疏表⽰和字典更新两步之间迭代来实现最⼩化信号表⽰误差。后者常常需要满⾜随时可以获取整个原信号数据的要求。
its序列由于数据库的增⼤，算法需要考虑可⾏性和实⽤性，即运⾏⼀次计算不需要耗费太长的时间，但是如果时刻都可能需要获取全部信息的话，明显会⼤⼤增加算法运⾏时间和执⾏效率。这时候就出现了Cloud KSVD，⽤于分布式数据库的K-SVD。
另⼀种⽅法是对数据集做⽋采样处理，即获得原信号的测量值，从测量之中来对信号做进⼀步处理。即相⽐于从原信号中学得字典，我们可以从测量值中学习字典，减少数据的处理量。如此以来将⾯临两个问题（也就是压缩感知⾯临的两个问题）：
现代化经济体系的战略支撑
如何设计测量矩阵和学习字典的算法，使得少量测量值中包含原信号的所有有⽤信息？
如何从测量值之中恢复原信号呢？
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