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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing >Graph Fourier Transform for directed graphs based on Lovasz extension of min-cut
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Graph Fourier Transform for directed graphs based on Lovasz extension of min-cut

机译：基于Lovasz延伸的Min-Cut扩展的定向图形图形傅里叶变换

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A key tool to analyze signals defined over a graph is the so called Graph Fourier Transform (GFT). Alternative definitions of GFT have been proposed, based on the eigen-decomposition of either the graph Laplacian or adjacency matrix. In this paper, we introduce an alternative approach, valid for the general case of directed graphs, that builds the graph Fourier basis as the set of orthonormal vectors that minimize a well-defined continuous extension of the graph cut size, known as Lovasz extension. To cope with the non-convexity of the problem, we exploit a recently developed method devised for handling orthogonality constraints, with provable convergence properties.
机译：分析图表上定义的信号的关键工具是所谓的图形傅里叶变换（GFT）。基于图拉普拉斯或邻接矩阵的特征分解，已经提出了GFT的替代定义。在本文中，我们介绍了一种替代方法，有效地为指向图的一般情况，它将图形傅立叶构建为诸如最小化图形切割尺寸的明确定义的连续延伸的组正交向量的集合，称为Lovasz扩展。为了应对问题的非凸性，我们利用最近开发的方法设计用于处理正交限制的处理，具有可提供的收敛性。

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