典型文献
基于缺失信号的图重构
文献摘要：
在使用图信号处理工具之前需要知道信号的底层图,即信号的空间结构.但在实际场景中,尤其是对于缺失信号而言,图未必是已知的.对此提出一种缺失信号的图学习模型.利用信号的空间变分和稀疏惩罚项来学习图,同时利用空间变分和时间变分及学到的图重构信号,重复迭代直至目标函数值最小时得到最优解.实验结果表明在信号缺失的情况下,该模型依然能够合理学习到图结构,并且在实测温度数据中聚类和信号重构的效果要优于常用的聚类算法和图信号重构算法.
文献关键词：
图信号处理;图学习;概率图模型;图信号重构
中图分类号：
作者姓名：
韩诗期;王俊义;李然
作者机构：
桂林电子科技大学信息与通信学院 广西 桂林541004;"认知无线电与信号处理"教育部重点实验室 广西 桂林541004;西安电子科技大学通信工程学院 陕西 西安710071
文献出处：
引用格式：
[1]韩诗期;王俊义;李然-.基于缺失信号的图重构)[J].计算机应用与软件,2022(05):78-84,109
A类：
图信号重构
B类：
失信,图信号处理,未必,必是,图学习,学到,重构信号,目标函数值,最优解,信号缺失,图结构,实测温度数据,聚类算法,重构算法,概率图模型
AB值：
0.274209
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
