本文介绍了一种基于核函数和克里格 - Kalman 滤波器的图信号重建方法，其结合多核心选择模块，来优化信号动态变化下的核函数选择和同时减少计算复杂度，实验结果表明，该方法在信号重建方面优于现有的最新算法。

Nov, 2017

本论文提出了一种新的基于核函数的图函数重建框架，该框架能够适应时间演化拓扑下的时变函数，并提供了两种互补强度的时空核构造指南，同时引入了批处理和在线估计方法，以及一种新型的核卡尔曼滤波方法，数值测试显示与竞争方法相比，该方法具有显著优势。

Dec, 2016

在图信号处理（GSP）的背景下，图学习（GL）关注的是从节点观测（即图信号）中推断出图的拓扑结构。然而，数据通常是混合形式，涉及不同的底层结构。这种异质性需要对多个图进行联合聚类和学习。在许多现实应用中，节点侧协变量（即核函数）是可用的，并且必须被纳入考虑，而这并没有在现有的图信号聚类方法中得到解决。为此，受到丰富的 K-means 框架的启发，我们提出了一种新颖的基于核函数的算法，用于在同时对信号进行分区和为每个簇学习一个图的过程中将节点侧信息纳入考虑。数值实验证明了它相比于现有技术的有效性。

Oct, 2023

本文提出了一些新的方案来恢复定义在图的节点上的信号，研究了使用图滤波器将稀疏的信号渗透到整个图中以实现已知图信号的重构问题，并探讨了在噪声环境下的不完善重构情况。

Jul, 2015

这项工作提出了一个通用的基于核的框架来解决网络节点定义函数的推理问题，既考虑静态又考虑动态设置，并提出了一些有效的建模方法来处理实际问题。

Nov, 2017

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。

Nov, 2014

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

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

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

本文提出根据图的结构和节点属性对其进行分类的方法，使用图信号处理中的频谱特征派生两种高斯过程模型进行图分类 —— 第一种，基于图谱频谱能量信号分布的频谱特征；第二种，旨在捕捉图中多尺度和局部的模式，通过学习谱图小波滤波器来获得更好的性能。最后，表明二者均产生良好的不确定度估计，可以基于模型预测进行可靠的决策。

Jun, 2023