图上的信号恢复：变分最小化

Nov, 2014

Signal Recovery on Graphs: Variation Minimization

Siheng Chen, Aliaksei Sandryhaila, José M. F. Moura, Jelena Kovačević

TL;DR我们提出了一个图信号模型，并将信号恢复任务转化为对应的优化问题，通过交替方向乘子方法提供一般解决方案，然后展示了信号修复、矩阵完成、鲁棒主元分析和异常检测等都与图信号恢复有关，提供了相应的特定解决方案和理论分析，最后在在线博客分类、桥梁状况识别、温度估计、推荐系统和在线博客分类专家意见结合等实际恢复问题上验证了所提出的方法。

Abstract

We consider the problem of signal recovery on graphs as graphs model data with complex structure as signals on a graph. graph signal recovery implies recovery of one or multiple smooth graph signals from noisy, c

graph signal recovery alternating direction methods of multipliers anomaly detection matrix completion smooth graph signals

发现论文，激发创造

图信号的最优恢复

从优化恢复的角度考虑了图信号处理中部分观测数据的平滑处理问题，并提出了一种计算最优或接近最优正则化参数的方法，在半合成图信号处理数据集的数值实验中取得了良好效果。

Apr, 2023

图信号的采样和恢复

本文概述了关于图信号采样和恢复的最新进展，包括完美恢复带限图信号的条件、减轻噪声和模型不匹配效应的采样设计标准、自适应恢复和跟踪动态图信号的算法和最优采样策略，以及图信号处理方法在采样、插值和跟踪不规则域信号方面的潜在优势。

Dec, 2017

不完整时序数据的联合信号恢复与图学习

通过方法的块连续上界最小化（BSUM）算法，从以下数据中学习一个图并恢复信号：来自不完整的时间序列观测的图、未知的底层图模型及信号。这个算法在合成和真实时间序列的模拟结果中展示了图学习和信号恢复的性能。

Dec, 2023

通过重建时变图信号恢复丢失的传感器数据

本文基于图信号处理理论，针对无线传感器网络中缺失数据问题，提出一种新的 Sobolev 重建算法，并在公开数据集上实验测试，表现优于现有技术

Mar, 2022

在扰动图上定义信号的压缩恢复

从复合测量中恢复在图的节点上定义的信号，同时矫正图扰动的算法和理论分析

Feb, 2024

图上的信号表示：工具与应用

本文提出了一个基于图形的数据表示和建模框架，研究了平滑图信号，分段常数图信号和分段平滑的图信号三种类型，通过提出的方法在逼近和采样恢复的任务中进行了探究，并提供了带有理想属性的相应图词典的明确定义。最后，本文通过使用新的方法来解决现实世界的问题，对每个类别进行了实例研究。

Dec, 2015

基于图的离散信号处理：采样理论

本文提出了适用于有向图和无向图信号的抽样定理，可以实现在保证完美恢复的前提下降低样本量，且可以将采样后的信号系数形成新的图信号，该理论还被应用于半监督分类，以较少的标记样本就达到了与之前工作相似甚至更好的性能。

Mar, 2015

基于核方法的图信号重构

本文研究基于图信号的信号处理问题，提出了一种基于核回归的模型方法，能够有效地处理图信号的重构和估计问题，并通过多核方法的应用，解决了参数选择和滤波器自动选择的难题。

May, 2016

计算机视觉中的在线图完成：多元信号恢复

本论文研究了基于图像的人工智能处理中一些实际问题，如图像数据的收集与标注、图像分类以及所涉及的数据处理方法等，提出了一种基于 Gradient Boosted Trees 与随机森林相结合的解决方法，并且实验结果表明该方法对于图像识别和图像分类问题具有较高的解决效果。

Aug, 2020

基于本地集的图信号重构

本文引入了本地集概念，并提出了两种基于本地集的迭代方法，用于从采样数据中重建图信号的带限信号。该方法基于帧理论和本地集概念，提出了几个帧和收缩算子。通过计算机模拟实验，证明了这些算法的有效性。

Oct, 2014