基于扩散算子的带限图信号加权重建策略

发布时间：2018-03-22 23:23

  本文选题：带限图信号处理　切入点：图信号扩散算子　出处：《电子与信息学报》2017年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：图信号处理技术将经典信号处理的概念和算法延展到图结构信号的处理领域。对于带限图信号,可以通过分析信号之间的关联性,重建出未采样的信号。该文分析了未采样信号的构成架构,提出一个基于扩散算子的未采样信号迭代重建算法。在每次迭代过程中,将已采样信号的重建残差扩散至所有未采样的信号节点,并进一步通过初步估计结果与重建残差的加权处理,提升算法的收敛速度。采用合成数据和真实数据进行仿真验证,实验结果显示所提出的算法具有低重建误差和快速收敛的特点。
[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.
【作者单位】： 北京邮电大学信息与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61271181)~~
【分类号】：TN911.7

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本文编号：1650862