信号稀疏表示方法研究进展综述简介信号稀疏表示是近年来信号处理领域的重要研究方向，其核心思想是将信号表示为少量基函数的线性组合，从而实现对信号的高效压缩、去噪和特征提取。本文综述了信号稀疏表示方法的研究进展，首先介绍了稀疏表示的基本理论框架，包括稀疏性度量、字典设计以及稀疏分解算法等基础内容。随后，重点分析了近年来提出的各类稀疏表示方法，如基于学习的方法、结构化稀疏表示方法以及深度学习驱动的稀疏表示技术等，并比较了不同方法的优缺点。此外，本文还探讨了稀疏表示在图像处理、语音识别、医学成像等领域的典型应用，总结了当前研究中的关键挑战和未来发展方向，旨在为相关领域的研究者提供参考。
