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J-GLOBAL ID：202202213876285405   整理番号：22A0572785

対数線形サイズスケーリングによる実用的グラフ信号サンプリング【JST・京大機械翻訳】

Practical graph signal sampling with log-linear size scaling

著者 (2件)： Jayawant Ajinkya (Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering, University of Southern Calfornia, 3740 McClintock Ave, Los Angeles, CA 90089, US) ,  Ortega Antonio (Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering, University of Southern Calfornia, 3740 McClintock Ave, Los Angeles, CA 90089, US)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 194  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グラフ信号サンプリングは,その値が残りのグラフ頂点の欠落値を補間するために使用できる代表的グラフ頂点の部分集合を選択する問題である。実験設計からの概念を用いたサンプリングセットの選択の最適化は,入力信号におけるノイズの影響を最小化するのを助けることができる。多くの既存のサンプリングセット選択方法は,固有分解を必要とするので,計算的に集約的であるが,既存の固有分解フリー法は,大きなグラフのためのランダムサンプリングアルゴリズムよりも,まだ非常に遅い。本論文では,実験設計からD-最適目的に向けてサンプリング集合を最適化することにより,ランダムサンプリングアルゴリズムに匹敵する複雑性を持つサンプリングアルゴリズムを提案し,一方,広範囲のグラフタイプに対して既存の固有分解フリー法と同様の精度を達成した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  コヒーレンス ,  最適化 ,  雑音 ,  実験計画法 ,  線形性 ,  *対数 ,  無作為抽出
準シソーラス用語： 選択法 ,  複雑性 ,  入力信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： グラフ ,  信号 ,  サンプリング ,  D-最適 ,  容積 ,  コヒーレンス

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 対数 ,  線形 ,  サイズ ,  スケーリング ,  グラフ ,  信号サンプリング