论分布图信号
信号处理
2023-02-23 v1
摘要
图信号处理（GSP）研究图结构数据，其核心概念是图信号的向量空间。研究向量空间时，我们有许多现成工具。然而，不确定性在实践中无处不在，用向量建模真实信号在某些情况下可能产生误差。本文拟以 Wasserstein 空间替代图信号的向量空间，以考量信号的随机性。Wasserstein 空间严格更一般，经典图信号空间可等距嵌入其中。Wasserstein 空间中的元素称为分布图信号。另一方面，文献中已提出针对图的概率空间的信号处理。本文提出一个统一框架，亦涵盖已有的图不确定性理论。我们开发了信号处理工具来研究分布图信号这一新概念，并通过真实数据集展示了该理论的应用。
引用
@article{arxiv.2302.11104,
title = {On distributional graph signals},
author = {Feng Ji and Xingchao Jian and Wee Peng Tay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.11104},
year = {2023}
}