数据稀疏表示与字典学习研究.docx

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摘要

近年来，随着科技和互联网的快速发展，数据的维度呈现递增的趋势，在现实的学习任务中经常会遇到维数灾难问题，在信号处理领域，通常希望以更简洁的形式来表示信号，以便更清晰地突出信号的本质，在数据处理和分析领域，如图像识别等，我们希望尽可能地降低数据维度，与此同时，得到最能描述数据原始性质的特征信息。因此如何有效处理高维度数据受到很多学者关注。

稀疏表示理论是近年来的研究热点之一，以其良好的数据特征表示能力和对数据主要特征的识别能力而被广泛的应用于许多领域。稀疏表示首先作为信号处理领域的一种有效技术出现，而后研究人员脱离信号处理的背景，将稀疏表示应用到各类数据的