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World File Search System移位
有向图的对角化移位和过滤器
有大量数据是（或可以看作）由图的顶点索引的。例子包括生物网络、社交网络或互联网等通信网络 [1, 2]。为了将信号处理 (SP) 工具应用于此类图数据，包括移位、滤波器、傅里叶变换和频率响应在内的基本 SP 概念已被推广到图域 [3, 4]，并构建了图信号处理 (GSP) 的基础。GSP 有两种基本变体。[4] 中的框架建立在代数信号处理 (ASP) [5] 的基础上，从邻接矩阵给出的移位定义中推导出这些概念。相比之下，[3] 将图拉普拉斯算子的特征基定义为图傅里叶基。用 ASP 术语来说，它选择拉普拉斯矩阵作为移位算子。无向图。这两种方法都为无向图提供了令人满意的 GSP 框架。也就是说，由于移位算子是对称的，因此存在一个酉傅里叶基。因此，移位以及所有滤波器（多项式
广义边界移位积分纵向评估脊髓萎缩
a 医学图像计算中心 (CMIC)，伦敦大学学院医学物理与生物工程系，90 High Holborn，伦敦，WC1V 6LJ，英国 b 核磁共振研究单位，女王广场 MS 中心，神经炎症系，伦敦大学学院女王广场神经病学研究所，脑科学学院，伦敦，罗素广场，伦敦，WC1B 5EH，英国 c 加泰罗尼亚开放大学电子健康中心，西班牙巴塞罗那 d 多发性硬化症临床护理和研究中心，费德里科二世大学神经科学系，意大利那不勒斯 e 史密斯学院，美国马萨诸塞州北安普敦 f 医学图像计算中心 (CMIC)，伦敦大学学院计算机科学系，90 High Holborn，伦敦，WC1V 6LJ，英国 g 生物医学工程与成像科学系，伦敦国王学院，英国 h 放射学与核医学系，自由大学医学中心，荷兰阿姆斯特丹 i 脑 MRI 3T , UKCenter、IRCCS Mondino 基金会，意大利帕维亚 j 意大利帕维亚大学脑与行为科学系