本文關鍵詞：圖上信號的采樣與重建研究

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【摘要】：隨著信息技術的迅速發(fā)展,網絡成為數據的重要來源。圖上信號作為網絡上數據的數學抽象,受到了越來越多的關注,圖上信號處理成為近年來信號處理領域的研究熱點之一。采樣是信號處理的基本問題,目前針對圖上信號采樣問題的研究并不完善,仍處于發(fā)展階段。本文主要針對圖上信號的采樣與重建問題展開研究,具體包括圖上信號采樣重建算法、時變圖上信號的分布式跟蹤以及圖上信號采樣的拓展,此外還研究了有向圖的平衡性度量問題,本文的主要創(chuàng)新點如下:1.研究利用采樣值重建原圖上信號的算法,提出兩種基于局部節(jié)點集的迭代重建算法,證明當圖上信號的截止頻率滿足一定條件時,所提出的算法可唯一精確重建原帶限圖上信號。給出框架理論在圖上信號處理問題中的表現形式,建立圖上信號采樣重建問題與時域非規(guī)則采樣問題的對應關系。實驗表明,相比已有迭代重建算法,所提出算法的收斂速度得到了顯著提升。2.研究時變圖上信號的分布式跟蹤算法,利用時變信號的采樣值分布式地跟蹤原信號的變化,給出滿足收斂條件所需的步長參數,可自適應地對時變信號進行增量式更新。本研究將圖上信號的采樣與重建問題拓展到時變、分布式場景。實驗表明,所提出分布式算法可正確跟蹤隨時間緩變的圖上信號。3.研究圖上信號的廣義采樣與重建問題,提出基于局部觀測的廣義采樣方式,提出利用局部觀測值重建原信號的迭代算法并給出理論分析,給出噪聲干擾下算法的性能分析。本研究對圖上信號的傳統(tǒng)抽取式采樣進行一般化,拓展了圖上信號采樣問題的研究范圍和研究思路。實驗表明,基于局部觀測的廣義采樣方式具有更強的抗噪聲性能。4.研究有向圖平衡性的度量方法,提出邊平衡度、正向系數的概念度量有向邊及全圖的平衡性,給出入度服從冪律分布、出邊無偏的有向圖邊平衡度分布的理論結果。同時對Twitter和新浪微博等真實在線社交網絡數據集進行實驗驗證,發(fā)現真實社交網絡的結構特征。
【學位授予單位】：清華大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5;TN911.7

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2 宋e，

本文編號：1286900