Oct, 2012

图信号处理新兴领域：将高维数据分析扩展到网络和其他不规则域

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TL;DR本文概述了在图上信号处理的方法，从图谱论、多尺度变换的角度阐述了在处理高维数据的图结构方面的方法和挑战，并强调了考虑到图形数据不规则结构的重要性。
发现论文，激发创造
  • 图上的离散信号处理：频率分析

    本文探讨了在图形上定义低频和高频信号、低通、高通和带通图滤波器等概念。我们提出了一种定义图信号总变化量的方法，从而在图上自然地引导出了一种频率排序。我们研究了具有指定频率响应的图滤波器的设计，并应用于传感器故障检测和数据分类。

    Jul, 2013

  • 基于图信号处理的几何数据及其应用：理论与应用

    该论文综述了基于图形信号处理的几何数据的广泛应用，以及该领域内新兴的图神经网络，并讨论了其在处理几何数据中的作用与挑战。

    Aug, 2020

  • 图谱谱域图像处理

    该论文综述了最近图信号处理中用于图像处理的基于图谱技术，主要涉及图像压缩、图像修复、图像滤波和图像分割等方面。

    Jan, 2018

  • 图信号处理：概述、挑战和应用

    本文总结了图信号处理领域的核心思想及其与数字信号处理的关系，并概述了图信号处理中的基本工具、各个应用领域的研究进展以及该领域在机器学习等方面的应用。

    Dec, 2017

  • 基于顶点频率的图分析

    本文研究如何在图形信号处理领域中利用字典设计和变换方法来识别和利用加权图中信号的结构。通过定义广义卷积、平移和调制运算符等，我们实现了窗口傅里叶分析的图形处理方法，在任何未指定方向、连接、加权的图上对信号进行分析。

    Jul, 2013

  • 图上的离散信号处理

    本研究将离散信号处理 (DSP) 延伸到图信号，利用 DSP 基本原理进行快速分类，压缩和预测线性不规则位置天气站数据和移动服务提供商客户行为数据以及图论和社交网络的数据分析和处理。

    Oct, 2012

  • 机器学习的图信号处理：一份综述和新视角

    该研究介绍了如何利用图信号处理的概念和工具，诸如图滤波器和变换，以开发新的机器学习算法，并提供了未来 GSP 技术发展的新视角，以解锁在现代数据分析中的许多挑战。

    Jul, 2020

  • 图滤波器和滤波器组的设计

    本文回顾了图信号处理的一般概念，包括引入谱域、定义谱变换、引入图滤波、多尺度变换和滤波器组等内容。

    Nov, 2017

  • 图上的静态信号处理

    本文提出了一种新颖的局部平稳性概念，并且建立了图信号的功率谱密度模型，实现了多项用途包括杂讯抑制和回归。

    Jan, 2016

  • 一个时间 - 顶点信号处理框架

    该研究提出了一种名为 “Time-Vertex Signal Processing” 的框架，通过将时域信号处理技术与新的图信号处理工具相结合，旨在提高联合谐波分析的概念，并通过分析图上的简单偏微分方程的状态演变作为一种分析工具的形式，来处理高维非欧几里德数据，并证明该方法在多种应用中具有实际应用价值。

    May, 2017