Forskning inom grafsignalbehandling (GSP) syftar till att utveckla verktyg för behandling av data som definieras på oregelbundna grafdomäner. I detta dokument ger vi först en översikt över kärnidéer inom GSP och deras koppling till konventionell digital signalbehandling, tillsammans med ett kort historiskt perspektiv för att belysa hur koncept som nyligen utvecklats inom GSP bygger vidare på tidigare forskning inom andra områden. Vi sammanfattar sedan de senaste framstegen när det gäller att utveckla grundläggande GSP-verktyg, inklusive metoder för provtagning, filtrering eller grafinlärning. Därefter går vi igenom framsteg inom flera tillämpningsområden med hjälp av GSP, inklusive bearbetning och analys av sensornätverksdata, biologiska data och tillämpningar för bildbehandling och maskininlärning.
Mer forskning om grafsignalbehandling försöker bearbeta data om oregelbundna grafdomäner, läsarna kan hänvisa till REF för en översikt, som sammanfattar den senaste utvecklingen av grundläggande grafsignalbehandlingsverktyg, inklusive metoder för provtagning, filtrering och grafinlärning.
Graph Signal Processing: Overview, Challenges, and Applications
{'venue': 'Proceedings of the IEEE', 'journal': 'Proceedings of the IEEE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}