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在压缩感知算法的基础上,提出了在字典学习算法过程中同时训练得到一个投影矩阵,通过该矩阵可以直接运算求取稀疏系数的方法。字典训练过程采用的是KSVD字典学习算法,并与传统的L_1范数求解算法进行比较,通过实验可知,该方法比传统利用贪婪法等L_1算法具有更加快速、识别率更高的特点,提出的算法通过矩阵运算可以直接求解出系数项,而后者则是一个NP问题,需要利用迭代算法来求解,这样对于大样本的测试来说提出的算法具有更好的应用空间,节约的时间将非常显著。