Titre original :
Generalizing Graph Signal Processing: High Dimensional Spaces, Models and Structures
Contenu du livre :
Dans l'analyse moderne des données, les mesures massives provenant d'un réseau nécessitent de nouvelles techniques de traitement des signaux, qui devraient être adaptées à la topologie du réseau, avoir une mise en œuvre distribuée et être suffisamment flexibles pour diverses applications. Les théories et techniques de traitement des signaux graphiques (GSP) sont orientées vers ces objectifs.
Le GSP a connu une évolution rapide au cours des dernières années. Depuis son introduction il y a environ dix ans, nous avons vu de nombreuses nouvelles idées et applications pratiques liées à ce domaine. Cette monographie présente une vue d'ensemble des avancées récentes en matière de généralisation de la PSG, en mettant l'accent sur l'extension aux espaces, modèles et structures de haute dimension. Outre les nouveaux cadres proposés pour aborder ces problèmes, de nombreux nouveaux outils mathématiques sont introduits.
Dans la première partie de la monographie, les SGP traditionnelles sont passées en revue, les défis auxquels elles sont confrontées sont mis en évidence et les efforts déployés pour les surmonter sont motivés. Ces efforts deviennent alors le thème du reste de la publication. On y trouve la généralisation de la PSG à des espaces de signaux de vertex de haute dimension, la théorie des opérateurs de décalage aléatoires et les modèles de signaux statistiques stationnaires à sens large (WSS), ainsi que le traitement de la haute dimensionnalité dans les structures de graphes et les structures généralisées de type graphe. La monographie se termine par un aperçu des orientations futures possibles.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781638281504 |
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| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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