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基于缺失信号的图重构
1
作者
韩诗期
王俊义
李然
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第5期78-84,109,共8页
在使用图信号处理工具之前需要知道信号的底层图,即信号的空间结构。但在实际场景中,尤其是对于缺失信号而言,图未必是已知的。对此提出一种缺失信号的图学习模型。利用信号的空间变分和稀疏惩罚项来学习图,同时利用空间变分和时间变分...
在使用图信号处理工具之前需要知道信号的底层图,即信号的空间结构。但在实际场景中,尤其是对于缺失信号而言,图未必是已知的。对此提出一种缺失信号的图学习模型。利用信号的空间变分和稀疏惩罚项来学习图,同时利用空间变分和时间变分及学到的图重构信号,重复迭代直至目标函数值最小时得到最优解。实验结果表明在信号缺失的情况下,该模型依然能够合理学习到图结构,并且在实测温度数据中聚类和信号重构的效果要优于常用的聚类算法和图信号重构算法。
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关键词
图信号处理
图学习
概率图模型
图信号重构
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题名
基于缺失信号的图重构
1
作者
韩诗期
王俊义
李然
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
“认知无线电与信号处理”教育部重点实验室
西安电子科技大学通信工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第5期78-84,109,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61966007)
“认知无线电与信号处理”教育部重点实验室基金项目(CRKL180106)
“广西无线宽带通信与信号处理重点实验室”基金项目(GXKL06180107)。
文摘
在使用图信号处理工具之前需要知道信号的底层图,即信号的空间结构。但在实际场景中,尤其是对于缺失信号而言,图未必是已知的。对此提出一种缺失信号的图学习模型。利用信号的空间变分和稀疏惩罚项来学习图,同时利用空间变分和时间变分及学到的图重构信号,重复迭代直至目标函数值最小时得到最优解。实验结果表明在信号缺失的情况下,该模型依然能够合理学习到图结构,并且在实测温度数据中聚类和信号重构的效果要优于常用的聚类算法和图信号重构算法。
关键词
图信号处理
图学习
概率图模型
图信号重构
Keywords
Graph signal processing
Graph learning
Graphical model
Graph signal reconstruction
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于缺失信号的图重构
韩诗期
王俊义
李然
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
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