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J-GLOBAL ID：201002221983752305   整理番号：10A0869450

グラフと非Euclidデータに対する信号処理理論に向けて

TOWARD SIGNAL PROCESSING THEORY FOR GRAPHS AND NON-EUCLIDEAN DATA

著者 (3件)： MILLER Benjamin A. (Massachusetts Inst. Technol., Massachusetts) ,  BLISS Nadya T. (Massachusetts Inst. Technol., Massachusetts) ,  WOLFE Patrick J. (Harvard Univ., Massachusetts)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.7  ページ： 5414-5417  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線周波数や画像データから得られたグラフ解析は,グラフ構造が関心のある実体の判別と分類に役立つため広く利用されている。しかしこの場合のグラフはEuclidデータである。しかし一般にグラフは非Euclidであり,信号処理を古典的なEuclid設定で検出,推定する技法はまだ開発されていない。本論文では,信号処理分野でグラフ解析問題を定式化する利点を,背景グラフに埋込まれた特異な部分グラフの検出という実用的な事例で示した。この定式化は,ROC曲線の比較解析により,各種アルゴリズムの性能比較の基礎を与えるだけでなく,新しいデータ型と問題領域を,線形ベクトル空間における信号処理のより成熟した設定に関連づける手段となる。モンテカルロシミュレーションにより,この検出アルゴリズムの性能を評価した。

シソーラス用語： *信号処理 ,  Euclid空間 ,  データ構造 ,  定式化 ,  部分グラフ ,  特性曲線 ,  アルゴリズム ,  信号検出 ,  信号推定 ,  比較 ,  ベクトル空間 ,  χ2乗検定 ,  スペクトル分解 ,  モデル ,  統計量 ,  性質 ,  シミュレーション ,  性能評価
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  *グラフアルゴリズム ,  性能比較 ,  雑音モデル ,  ランダムグラフ ,  特異性 ,  モンテカルロシミュレーション

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： グラフ ,  理論