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

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

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

本文从两个方面解决了在图信号处理中的采样问题：一是给出了贝叶斯估计的性能保证，适用于任何类型的采样集，而不是只针对特定采样算法；二是引入了近似次模性的概念并更新了贪心搜索算法的性能保证，同时提供了插值均方误差的近似超模界限，证明了其可以使用贪心搜索方法优化，同时通过实验验证本方法在不同图模型上的效果与内核主成分分析的复杂度降低应用。

Apr, 2017

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

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