Littérature scientifique sur le sujet « Time-varying graph signals »
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Articles de revues sur le sujet "Time-varying graph signals"
Stanković, Ljubiša, Jonatan Lerga, Danilo Mandic, Miloš Brajović, Cédric Richard et Miloš Daković. « From Time–Frequency to Vertex–Frequency and Back ». Mathematics 9, no 12 (17 juin 2021) : 1407. http://dx.doi.org/10.3390/math9121407.
Texte intégralGiraldo, Jhony H., Arif Mahmood, Belmar Garcia-Garcia, Dorina Thanou et Thierry Bouwmans. « Reconstruction of Time-Varying Graph Signals via Sobolev Smoothness ». IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks 8 (2022) : 201–14. http://dx.doi.org/10.1109/tsipn.2022.3156886.
Texte intégralWang, Wenyuan, et Qiang Sun. « Robust Adaptive Estimation of Graph Signals Based on Welsch Loss ». Symmetry 14, no 2 (21 février 2022) : 426. http://dx.doi.org/10.3390/sym14020426.
Texte intégralJiang, Junzheng, David B. Tay, Qiyu Sun et Shan Ouyang. « Recovery of Time-Varying Graph Signals via Distributed Algorithms on Regularized Problems ». IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks 6 (2020) : 540–55. http://dx.doi.org/10.1109/tsipn.2020.3010613.
Texte intégralLewenfus, Gabriela, Wallace A. Martins, Symeon Chatzinotas et Bjorn Ottersten. « Joint Forecasting and Interpolation of Time-Varying Graph Signals Using Deep Learning ». IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks 6 (2020) : 761–73. http://dx.doi.org/10.1109/tsipn.2020.3040042.
Texte intégralShafipour, Rasoul, et Gonzalo Mateos. « Online Topology Inference from Streaming Stationary Graph Signals with Partial Connectivity Information ». Algorithms 13, no 9 (9 septembre 2020) : 228. http://dx.doi.org/10.3390/a13090228.
Texte intégralPodusenko, Albert, Wouter M. Kouw et Bert de Vries. « Message Passing-Based Inference for Time-Varying Autoregressive Models ». Entropy 23, no 6 (28 mai 2021) : 683. http://dx.doi.org/10.3390/e23060683.
Texte intégralJiang, Bo, Yuming Huang, Ashkan Panahi, Yiyi Yu, Hamid Krim et Spencer L. Smith. « Dynamic Graph Learning : A Structure-Driven Approach ». Mathematics 9, no 2 (15 janvier 2021) : 168. http://dx.doi.org/10.3390/math9020168.
Texte intégralLan, Jie, et Tongyu Xu. « Adaptive Fuzzy Consensus Tracking Control for Nonlinear Multiagent Systems with Time-Varying Delays and Constraints ». Complexity 2021 (28 juin 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9940257.
Texte intégralLi, Pinwei, Jiyang Dai, Jin Ying, Zhe Zhang et Cheng He. « Distributed Adaptive Fixed-Time Tracking Consensus Control for Multiple Uncertain Nonlinear Strict-Feedback Systems under a Directed Graph ». Complexity 2020 (26 août 2020) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1155/2020/4130945.
Texte intégralThèses sur le sujet "Time-varying graph signals"
Giraldo, Zuluaga Jhony Heriberto. « Graph-based Algorithms in Computer Vision, Machine Learning, and Signal Processing ». Electronic Thesis or Diss., La Rochelle, 2022. http://www.theses.fr/2022LAROS037.
Texte intégralGraph representation learning and its applications have gained significant attention in recent years. Notably, Graph Neural Networks (GNNs) and Graph Signal Processing (GSP) have been extensively studied. GNNs extend the concepts of convolutional neural networks to non-Euclidean data modeled as graphs. Similarly, GSP extends the concepts of classical digital signal processing to signals supported on graphs. GNNs and GSP have numerous applications such as semi-supervised learning, point cloud semantic segmentation, prediction of individual relations in social networks, modeling proteins for drug discovery, image, and video processing. In this thesis, we propose novel approaches in video and image processing, GNNs, and recovery of time-varying graph signals. Our main motivation is to use the geometrical information that we can capture from the data to avoid data hungry methods, i.e., learning with minimal supervision. All our contributions rely heavily on the developments of GSP and spectral graph theory. In particular, the sampling and reconstruction theory of graph signals play a central role in this thesis. The main contributions of this thesis are summarized as follows: 1) we propose new algorithms for moving object segmentation using concepts of GSP and GNNs, 2) we propose a new algorithm for weakly-supervised semantic segmentation using hypergraph neural networks, 3) we propose and analyze GNNs using concepts from GSP and spectral graph theory, and 4) we introduce a novel algorithm based on the extension of a Sobolev smoothness function for the reconstruction of time-varying graph signals from discrete samples
Chapitres de livres sur le sujet "Time-varying graph signals"
Mao, Xianghui, et Yuantao Gu. « Time-Varying Graph Signals Reconstruction ». Dans Signals and Communication Technology, 293–316. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03574-7_8.
Texte intégralBohannon, Addison W., Brian M. Sadler et Radu V. Balan. « A Filtering Framework for Time-Varying Graph Signals ». Dans Signals and Communication Technology, 341–76. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03574-7_10.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Time-varying graph signals"
Gama, Fernando, Elvin Isufi, Geert Leus et Alejandro Ribeiro. « Control of Graph Signals Over Random Time-Varying Graphs ». Dans ICASSP 2018 - 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2018.8462381.
Texte intégralLiu, Yuhao, Chen Cui, Marzieh Ajirak et Petar M. Djurić. « Estimation of Time-Varying Graph Topologies from Graph Signals ». Dans ICASSP 2023 - 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10094731.
Texte intégralLoukas, Andreas, et Damien Foucard. « Frequency analysis of time-varying graph signals ». Dans 2016 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/globalsip.2016.7905861.
Texte intégralAcar, Abdullah Burak, et Elif Vural. « Estimation of Time-Varying Graph Signals by Learning Graph Dictionaries ». Dans 2022 30th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/siu55565.2022.9864704.
Texte intégralQiu, Kai, Xiaohan Wang, Tiejian Li et Yuantao Gu. « Graph-based reconstruction of time-varying spatial signals ». Dans 2016 IEEE International Conference on Digital Signal Processing (DSP). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/icdsp.2016.7868578.
Texte intégralAcar, Abdullah Burak, et Elif Vural. « Learning Time-Vertex Dictionaries for Estimating Time-Varying Graph Signals ». Dans 2022 IEEE 32nd International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/mlsp55214.2022.9943416.
Texte intégralQi, Zefeng, Guobing Li, Shiyu Zhai et Guomei Zhang. « Incremental Data-Driven Topology Learning for Time-Varying Graph Signals ». Dans GLOBECOM 2020 - 2020 IEEE Global Communications Conference. IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/globecom42002.2020.9322448.
Texte intégralKojima, Hayate, Hikari Noguchi, Koki Yamada et Yuichi Tanaka. « Restoration of Time-Varying Graph Signals using Deep Algorithm Unrolling ». Dans ICASSP 2023 - 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10094838.
Texte intégralNatali, Alberto, Elvin Isufi, Mario Coutino et Geert Leus. « Online Graph Learning From Time-Varying Structural Equation Models ». Dans 2021 55th Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers. IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ieeeconf53345.2021.9723163.
Texte intégralSaad, Leila Ben, et Baltasar Beferull-Lozano. « Graph Filtering of Time-Varying Signals over Asymmetric Wireless Sensor Networks ». Dans 2019 IEEE 20th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/spawc.2019.8815521.
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