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Widely linear complex valued adaptive graph filtering algorithm
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AI
DOI：10.1016/j.dsp.2025.105144.png)
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摘要
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随着图信号处理在社交网络、传感器网络等领域的广泛应用，开发能够处理多维或复杂信号的图滤波算法已成为关键研究重点。在集中式图结构背景下，本文提出了一种广泛线性复数自适应图滤波算法（WL-CAGF）。该算法创新性地将图滤波扩展至复数域（CAGF），并基于广泛线性模型，通过同时考虑输入信号及其共轭来捕捉信号的非圆特性。这实现了对非圆信号更有效的处理，并增强了算法对复杂动态图信号的适应性。仿真结果表明，所提出的WL-CAGF算法在处理传感器网络图的输入信号方面比传统CAGF算法更高效，尤其在处理非圆信号时表现优异，显著提升了信号去噪和特征提取的效果。
Keyword:
Graph signal processing
Graph filter
Adaptive filter
Widely linear
期刊
IF:
3.6
论文数:
10.0K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
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