说明: 目前, 稀疏表示的应用范围基本为自然信号形成的图像、音频以及文本等, 对于非自然信号或数据的应用尚未有文献涉及。在应用方面, 可大体划分为两类: 基于重构的应用 此类应 用 有 图 像 去 噪、 压 缩 与 超 分 辨 、S A R 成像 、 缺失图像重构 以及音频修复 等。这些应用主要将目标的特征用若干参数来表示, 这些特征构成稀疏向量, 利用稀疏表示方法得到稀疏向量, 根据数学模型进行数据或图像重构。在这些应用中, 观测数据一般含有噪声。 基于分类的应用 这类应用的本质是模式识别
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