图误差建模：迈向鲁棒图信号处理
信息论
2021-09-21 v2 math.IT
摘要
任何图信号处理(GSP)过程的第一步都是学习图信号表示，即把数据的依赖结构捕获进邻接矩阵。实际上，邻接矩阵通常并非先验已知而必须被学习。然而，它是带着误差被学习的。针对邻接矩阵中此类误差的建模及其对GSP方法影响的研究甚少。但对接邻矩阵中的误差建模，将既能研究GSP中的图误差影响，又能开发鲁棒GSP算法。本文因此引入实际可证的图误差模型。我们还从解析（在可能时）与数值两方面，研究了图误差在不同类型问题（如图信号滤波与图信号独立分量分析（图去相关））中对GSP方法性能的影响。
引用
@article{arxiv.1903.08398,
title = {Modelling Graph Errors: Towards Robust Graph Signal Processing},
author = {Jari Miettinen and Sergiy A. Vorobyov and Esa Ollila},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.08398},
year = {2021}
}
备注
34 pages, 6 figures, 2 tables, Submitted to IEEE journal on January 2019