Oct, 2015

利用图谱代理选择带限图信号的高效采样集

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TL;DR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。
graph signalssamplingbandlimited reconstructiongraph spectral proxiesvariation operator
发现论文，激发创造
  • 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

  • 使用连续本地聚合对图信号进行采样

    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

  • 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

  • 图上带限信号的随机采样

    本文研究了在图上采样 k - 带限信号的问题，提出了两种采样策略，分别为非自适应的采样策略和自适应采样策略，并提出了一种计算效率高的解码器来重构带限信号。我们证明了该采样策略的精确重构以及噪声稳定性，并通过多次实验验证了该技术的有效性。

    Nov, 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

  • 使用采样理论进行图信号主动半监督学习

    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

  • 从频谱模板推断网络拓扑

    本文提出了一种利用凸优化和图信号静态特性来从难以观测的图信号中恢复网络结构的图移位算法，数值实验验证了该方法在社交、大脑和氨基酸网络中的有效性。

    Aug, 2016

  • 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

  • 图信号的自适应最小均方估计

    本文提出了一种最小平方算法 least mean squares (LMS)，用于自适应估计图形信号，并通过数值模拟验证了该方法的性能。同时，该文还提出了一种在不知道带宽的情况下进行谱稀疏在线估计的方法，以便在线调整图形采样策略，并将该方法应用于构建认知网络环境下操作区域的功率空间密度制图。

    Feb, 2016