本文選題：帶限圖信號處理　切入點：圖信號擴散算子　出處：《電子與信息學報》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：圖信號處理技術將經典信號處理的概念和算法延展到圖結構信號的處理領域。對于帶限圖信號,可以通過分析信號之間的關聯(lián)性,重建出未采樣的信號。該文分析了未采樣信號的構成架構,提出一個基于擴散算子的未采樣信號迭代重建算法。在每次迭代過程中,將已采樣信號的重建殘差擴散至所有未采樣的信號節(jié)點,并進一步通過初步估計結果與重建殘差的加權處理,提升算法的收斂速度。采用合成數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)進行仿真驗證,實驗結果顯示所提出的算法具有低重建誤差和快速收斂的特點。
[Abstract]:Graphic signal processing technology extends the concept and algorithm of classical signal processing to the field of graph-structured signal processing. In this paper, the structure of unsampled signal is analyzed, and an iterative reconstruction algorithm based on diffusion operator is proposed. The reconstructed residuals of the sampled signals are diffused to all the unsampled signal nodes, and the convergence rate of the algorithm is improved through the preliminary estimation results and the weighted processing of the reconstructed residuals. The simulation results are verified by the synthetic data and the real data. Experimental results show that the proposed algorithm has the characteristics of low reconstruction error and fast convergence.
【作者單位】： 北京郵電大學信息與通信工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61271181)~~
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1650862