字典学习和稀疏表示
作为小波去噪的替代品，字典学习和稀疏表示已经在图像处理领域取得长足的进步，也是近年来图像处理（去噪，重建等问题）最热的研究方向。而字典学习和稀疏表示在振动信号方面的应用也已经有人开始研究。比如西安交大的陈雪峰等老师。请问各位，字典学习和稀疏表示是否真的适合振动信号的处理，这里面字典的尺寸问题又是如何去设计？
字典学习和稀疏表示好好学习还是很有用的，其核心是玩矩阵，矩阵学明白了对于其他算法也会融会贯通的。其实有人能写一本关于矩阵与信号处理的书，那就太好了，国内张贤达的书与矩阵联系还是比较紧密的。 他们那个课题组很大，主要是轴承故障诊断，可惜的是去年何教授去世，群龙无首...他们完全是小波起家的...这两个跟压缩感知关系很大，属于欠定矩阵分解的范畴。最早的一篇文章应该是2006年，陶哲轩和D.L.教授一起搞的，适不适合振动信号，还有待研究吧。我觉得研究这个最大的好处就是好发文章，你懂的。 我现在在用cs做振动信号修复工作。。
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