时间-顶点图信号处理中的最优分数阶傅里叶滤波
信号处理
2022-01-13 v1 谱理论
摘要
图信号处理(GSP)是处理不规则域数据的有效工具。在 GSP 中，最优图滤波器因能从失真含噪信号中恢复原始信号而成为关键技术之一。然而，现有研究多聚焦于静态图信号及普通空间/时间或频域。时变图信号能强力捕捉真实数据特征，分数阶域可提供更适宜的信号与噪声分离空间。本文利用乘积图框架，构建了最优时间-顶点图滤波器及其 Wiener-Hopf 方程。进一步，利用图分数阶拉普拉斯算子与图分数阶傅里叶变换，发展了分数阶域中的最优时间-顶点图滤波器。真实数据集上的数值仿真将展示分数阶域最优时间-顶点图滤波器相对于普通域最优时间-顶点图滤波器及分数阶域最优静态图滤波器的优越性。
引用
@article{arxiv.2201.04335,
title = {Optimal Fractional Fourier Filtering in Time-vertex Graphs signal processing},
author = {Zirui Ge and Haiyan Guo and Tingting Wang and Zhen Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.04335},
year = {2022}
}
备注
22 pages with 5 figures