Signalbehandling över grafer har nyligen fått stor uppmärksamhet för hanteringen av strukturerade data. Normala grafer, dock, endast modell parvisa relationer mellan noder och är inte effektiva i att representera och fånga några hög-order förhållanden dataprover, som är vanliga i många tillämpningar, såsom Internet of Things (IoT). I den här artikeln föreslår vi en ny ram för hypergrafsignalbehandling (HGSP) baserad på tensor representation för att generalisera den traditionella grafsignalbehandling (GSP) för att ta itu med högorderinteraktioner. Vi introducerar kärnkoncepten i HGSP och definierar hypergrafen Fourier space. Vi studerar därefter spektrumegenskaperna hos hypergraf Fourier transform (HGFT) och förklarar dess anslutning till vanlig digital signalbehandling. Vi härleder den nya hypergrafprovtagningsteorin och presenterar grunderna i hypergraffiltrets design baserat på tensorramen. Vi presenterar HGSP-baserade metoder för flera signalbehandlings- och dataanalysapplikationer. Våra experimentella resultat visar på betydande prestandaförbättringar med hjälp av vårt HGSP-ramverk över några traditionella signalbehandlingslösningar.
För att generalisera GSP för att fånga upp högdimensionella multilaterala interaktioner föreslogs nyligen i REF en tensorbaserad ram för hypergrafsignalbehandling (HGSP).
Introducing Hypergraph Signal Processing: Theoretical Foundation and Practical Applications
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}