arXiv · Signal Processing· Feng Ji, Jingyang Dai, Apostolos Evangelidis, Xingchao Jian, Marco Rauscher, Alexander Schell·· 1 天前
图谱序列及其签名
Graph Spectral Series and Its Signatures
AI 导读
将非带限图信号的图傅里叶谱视为有序序列并用路径签名表示,在趋势预测和变化检测任务上优于基于原始图信号的表征。
摘要 · AI 翻译
arXiv:2610.33348v1 公告类型:新摘要:带限性是图信号处理(GSP)中的一个核心建模假设,但许多图信号在整个图频域上都表现出显著能量。我们引入一个新的框架来分析此类非带限信号,方法是将它们的图傅里叶谱视为有序序列,并用路径签名对其进行表示。具体而言,受非带限图谱往往表现出粗糙、类时间序列行为的观察启发,我们引入了图谱序列的概念,并开发了一种基于签名的表示,该表示能够在不进行频率截断的情况下捕捉全局谱结构。我们确立了所提出表示具有连续性的条件,并刻画了其信息保持性质。我们进一步为扩张图序列给出了图谱序列的渐近解释。在真实世界的趋势预测与变化检测任务上的实验表明,签名特征相比直接基于原始图信号的表示能够提升性能。所提出的方法为分析非带限图信号提供了一种新颖的、有原则的基于签名的工具。
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