Abstract-Ett nytt schema för provsignaler som definieras i noderna i en graf föreslås. Det underliggande antagandet är att sådana signaler medger en gles representation i en frekvensdomän relaterad till strukturen i grafen, som fångas av den så kallade grafskiftaren. De flesta av de verk som har tittat på detta problem har fokuserat på att använda värdet av den signal som observerats vid en delmängd av noder för att återställa signalen i hela grafen. Det provtagningssystem som föreslås här används på ett annat sätt som indataobservationer tagna vid en enda nod. Observationerna motsvarar sekventiella tillämpningar av graf-skift operatör, som är linjära kombinationer av den information som samlats in av grannarna i noden. När grafen motsvarar en riktad cykel (vilket är stödet för tidsvariationssignaler), är vår metod likvärdig med den klassiska provtagningen inom tidsdomänen. När grafen är mer allmän visar vi att provtagningsmatrisens Vandermondestruktur, som är av avgörande betydelse för att garantera återhämtning vid provtagning av tidsvariationssignaler, bevaras. Provtagning och interpolering analyseras först i frånvaro av buller och därefter beaktas buller. Vi studerar sedan återhämtningen av den provade signalen när den specifika uppsättningen frekvenser som är aktiv inte är känd. Dessutom presenterar vi ett mer allmänt provtagningsschema, enligt vilket antingen vår aggregeringsmetod eller den alternativa metoden för provtagning en grafsignal genom att observera värdet av signalen vid en delmängd av noder kan betraktas som särskilda fall. Den sista delen av tidningen presenterar numeriska experiment som illustrerar de resultat som utvecklats genom både syntetiska grafsignaler och en verklig graf över ekonomin i USA.
Marques m.fl. REF, motiverat av en analogi med klassisk provtagning, föreslår en provtagningsstrategi beräkningsmätningar som ett resultat av itererade tillämpningar av grafskiftsoperatören (t.ex. adjacensmatrisen) som observerats vid en eller flera noder.
Sampling of graph signals with successive local aggregations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}