由低通滤波图信号盲估计中心性
信号处理
2019-10-30 v1
摘要
本文研究由图信号进行中心性估计的盲方法。我们将图信号建模为受稀疏子图影响驱动的未知低通图滤波器的输出。该模型与图上多种数据生成过程相容，包括股票数据与观点动力学。基于所述图信号模型，我们首先证明，当图滤波器不够低通时，基于数据协方差矩阵 PCA 的惯用启发式方法可能失效。为此，我们提出一种鲁棒盲中心性估计方法，显著提升了中心性估计性能。合成与真实数据上的数值结果支持了我们的发现。
引用
@article{arxiv.1910.13137,
title = {Estimating Centrality Blindly from Low-pass Filtered Graph Signals},
author = {Yiran He and Hoi-To Wai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.13137},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 1 figure, submitted to ICASSP2020