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

本研究给出了图信号采样理论的概率解释，通过概率高斯场与贝叶斯推断等方法，阐述了该理论在最小方差准则下，对最优采样及半监督分类等方面的应用。

Mar, 2015

本文提出了一种关于新提出的类光滑图信号的恢复方法，该方法可以在三种采样策略下实现，通过实验设计采样和计算出最大风险下的极小值下限，提出了一种恢复策略来比较不同采样策略带来的误差，并找到了一种最佳的恢复速率。

Dec, 2015

提出了一种基于图信号采样理论的离线池式主动半监督学习框架，该框架使用节点选择来最大化从采样集重构信号的频率，以解决有限的已标记数据但有大量未标记数据的问题。

May, 2014

本文介绍了一种用于图信号采样的新方案，旨在更高效地实现信号稀疏表示和重建，基于图驻点合成算子和 VandeMonde 矩阵结构，可以针对有向环和非环图的信道进行采样和插值，同时进行了实验验证。

Apr, 2015

本研究提出了一类集中在图形域和图形对偶上的图形信号，并基于此提出了图形信号的不确定性原理，探讨了从样本子集中恢复带限信号的条件和提出了替代信号恢复算法，包括基于帧的重构方法，同时提出了几种替代采样策略和相关的条件和反演方法，最后展示了完美恢复被稀疏噪声损坏的信号与顶点 - 频率定位特性之间的内在相关性。

Jul, 2015

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

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

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

本文研究了在图上进行带限重建的最佳抽样集的选择问题，通过引入称为图谱代理的数量来近似图信号的频谱内容，提出了一种不需要计算和存储基元素的直接抽样集选择方法，并证明了该方法在嘈杂数据或原始信号仅近似带限时提供稳定的重建能力，该方法适用于各种图、各种应用，并通过各种数值实验展示了其有效性。

Oct, 2015