本文针对信号稀疏分解问题，提出了一种基于原子库结构特性的新方法。通过深入分析原子库的内在结构特征，我们设计了一种高效的稀疏分解算法，能够显著提升信号表示的稀疏性和计算效率。该方法首先对原子库进行结构化建模，提取其关键特性参数；然后利用这些结构特性指导匹配追踪过程，优化原子选择策略。实验结果表明，与传统稀疏分解方法相比，本方法在保持重构精度的同时，将分解速度提高了约30%，稀疏度提升了15%以上。本研究为信号处理领域的稀疏表示问题提供了新的解决思路，在图像压缩、语音识别等应用中具有重要价值。