低秩结构的信号，真的是个挺实用的方向，尤其在像认知雷达这类大数据时。你会发现多信号其实信息量并不大，换句话说就是“数据看着多，其实有效的没几个”，这时候就得靠低秩和稀疏建模了，压缩、去噪、提特征都靠它们，效率杠杠的。

像线性时不变系统的冲击响应，这种系统其实蛮常见的，搞自动控制或者通信的都绕不开。你如果用MATLAB建模和验证，还挺方便的，闭式解直接上，结果也稳。这方面可以看看这篇建模验证的文章，写得蛮清楚的。

讲到稀疏和低秩建模，就不得不提香农编码优化和SURF算法的结合，这种操作适合做图像或特征提取那一类的任务。代码也不少，比如这篇讲的是稀疏回归怎么优化效率，还有这篇用 SURF 提升稀疏张量回归的。

哦对了，还有一个蛮有意思的方向是低秩矩阵恢复。多时候你拿到的观测数据都不全，像雷达测距或者结构健康监测这些场景，一不小心就掉点，这时候就得靠这些恢复算法把缺失数据补出来。可以看看这篇评估文章，对各种方法都有测试。

实操方面，如果你在做子空间分割或者结构参数估计，也有挺多现成代码能用，像低秩表示子空间分割，时间序列参数估计，还有增广拉格朗日乘子法在低秩表示的优化也不差，代码都有现成的，直接跑。

如果你刚好想入门信号或者想优化你现有的数据流程，这些资源值得你好好啃一啃，尤其你要做多维信号、矩阵补全或者地震响应这类任务，效率能上一个台阶。