稀疏表示的玩法里，K-SVD算是个老熟人了。它是训练字典（也就是一堆基础向量）的一把好手，用起来思路清晰、效果还挺不错。非负变体也挺实用，是你在图像、语音这些非负数据时，就会发现它蛮顺手的。

K-SVD 的核心就是两个步骤：先找出每个信号的稀疏系数，再更新字典。和 K-Means 挺像，但不是搞聚类，是搞信号还原。你甚至能用它来降噪，比如配合OMP去人脸图像，效果一看就知道。

它的非负版本就更细腻了，约束系数和字典都是非负的，适合图像像素、语音频谱这种不能出现负数的场景。用法也不复杂，约束多点，但也更贴合实际数据。

你要是常在做图像、语音识别或者搞点推荐系统，非负 K-SVD值得你试试。还有，别忘了搭配看看类似的工具，比如OMP，可以联合搞定图像去噪。

如果你手上有训练数据、想提特征或者压缩信号，不妨上手玩一下。文件名是K-SVD and its Non-Negative Variant for Dictionary Design.pdf，资源蛮硬核的，适合有点基础的你。