典型文献
基于全局采样集优化的联合多维度平滑性时变图信号重构
文献摘要：
针对传统时变图信号重构算法重构精度较低的问题,提出了一种基于全局采样集优化的联合多维度平滑性时变图信号重构算法(Joint Multidimensional Smoothness Time-Varying Graph Signal Reconstruction Based on Global Sampling Set Optimization,JMSR-GSSO-TVGS).研究对象为加权无向图上的时变图信号.首先提出一种采样集优化方法,采样时根据图结构中节点的区域关联性对图结构分簇,并在每个簇中按一定采样比例对节点进行优选,获得优化采样集;其次进一步挖掘时变图信号在空时域的平滑性;最后在优选采样集的基础上利用时变图信号多维度的平滑性对信号进行全局重构.仿真实验验证了JMSR-GSSO-TVGS的重构可靠性.
文献关键词：
时变图信号;信号重构;联合多维度平滑性;采样集优化;分簇
中图分类号：
作者姓名：
陈熠罡;吴贇
作者机构：
东华大学,上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]陈熠罡;吴贇-.基于全局采样集优化的联合多维度平滑性时变图信号重构)[J].通信技术,2022(10):1263-1269
A类：
采样集优化,联合多维度平滑性,时变图信号,图信号重构,JMSR,GSSO,TVGS
B类：
重构算法,算法重构,Joint,Multidimensional,Smoothness,Time,Varying,Graph,Signal,Reconstruction,Based,Global,Sampling,Set,Optimization,图结构,中节点,区域关联,分簇,空时域
AB值：
0.200711
相似文献
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。
