面向图的不确定性曲线的表征
其他计算机科学
2016-11-17 v1 系统与控制
摘要
图信号处理是一个近期的研究领域，旨在推广信号处理中的经典工具，以分析复杂域上演化的信号。此类域由图表示，对于图可计算一个特定矩阵，称为归一化拉普拉斯矩阵（normalized Laplacian）。已证明该拉普拉斯矩阵的特征值对应于经典信号处理中傅里叶域的频率。因此，频率域对于每个支撑图并非相同。其后果是海森堡不确定性原理（指出信号不能在时域和频域同时完全局部化）没有非平凡的推广。由 Agaskar 和 Lu 引入的推广该原理的一种方法是确定一个曲线，它表示图域精度与谱域精度之间折衷的下界。本文旨在对达到该曲线的信号给出表征，所考虑的图类比 Agaskar 和 Lu 研究的更大。
引用
@article{arxiv.1605.00451,
title = {Towards a characterization of the uncertainty curve for graphs},
author = {Bastien Pasdeloup and Vincent Gripon and Grégoire Mercier and Dominique Pastor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.00451},
year = {2016}
}
备注
ICASSP 2016 : 41st IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 20-25 march 2016, Shanghai, China, 2016