任意の信号部分空間に対応したグラフ信号のサンプリング

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-24
• タイトル: 任意の信号部分空間に対応したグラフ信号のサンプリング
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Design of Graph Signal Sampling Matrices for Arbitrary Signal Subspaces
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: SIP1
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京農工大学生物システム応用科学府
• 著者所属: 東京農工大学生物システム応用科学府
• 著者所属: 東京工業大学情報理工学院情報工学系
• 著者所属: 東京農工大学生物システム応用科学府／科学技術振興機構 さきがけ
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Bio-Applications and Systems Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Bio-Applications and Systems Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Bio-Applications and Systems Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology / PRESTO, Japan Science and Technology Agency
• 著者名: 原, 惇也; 山田, 宏樹; 小野, 峻佑; 田中, 雄一
• 著者名(英): Junya, Hara; Koki, Yamada; Shunsuke, Ono; Yuichi, Tanaka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本報告では，完全再構成を保証するグラフ信号のためのサンプリング手法を提案する．一般化サンプリング定理によれば，信号部分空間が既知の場合において，適切に設計されたサンプリング行列のもとで完全再構成は常に保証される．一方で，既存手法の多くが帯域制限信号を前提にしているため，異なるモデルの信号に対しては完全再構成条件が必ずしも満たされないサンプリングとなる場合がある．任意の部分空間に存在するグラフ信号に対し完全再構成を満たすサンプリングを実現するために，サンプリング行列を求める問題を凸最適化として定式化し，これを解くことにによって適切なサンプリング行列を求める手法を提案する．いくつかのグラフ信号のモデルで再構成実験を行った結果，無雑音下および雑音下において提案手法が既存手法に比べて平均二乗誤差の観点で優れた結果を得たので報告する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a design method of sampling matrices for graph signals that guarantees perfect recovery for arbitrary graph signal subspaces. When the signal subspace is known, perfect reconstruction is always possible from the samples with an appropriately designed sampling matrix. However, most graph signal sampling methods so far design sampling matrices based on the bandlimited assumption and sometimes violates the perfect reconstruction condition for the other signal models. In this paper, we formulate an optimization problem for the design of the sampling matrix that guarantees perfect recovery, thanks to a generalized sampling framework for standard signals. In experiments with various signal models, our sampling matrix presents better reconstruction accuracies both for noiseless and noisy situations.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10442647
• 書誌情報: 研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 2021-SLP-136, 号 5, p. 1-6, 発行日 2021-02-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8663
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会