基于图谱域移位的带限图信号重构算法

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针对带限图信号的重构问题,本文提出了基于图谱域移位的带限图信号重构模型,该模型将图带限分量的恒等不变特性建模为最小二乘问题.基于所提出的重构模型,本文设计了基于谱移位的重构算法和基于残差谱移位的重构算法.相比于其他重构算法,两种新算法提升了迭代效率和重构精度.此外,本文算法还适用于分段带限图信号的重构问题,并且具有良好的迭代效率和重构精度.通过实验仿真表明,相比于目前其他的带限图信号重构算法,新算法的迭代效率提升约70%和重构精度提升约60%.
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