获取独家产品信息,尽享促销优惠!立即订阅,不容错过
* 限···时··优惠
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