論文の概要: Offline detection of change-points in the mean for stationary graph signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10628v1
• Date: Thu, 18 Jun 2020 15:51:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 13:32:57.334236
• Title: Offline detection of change-points in the mean for stationary graph signals
• Title（参考訳）: 静止グラフ信号の平均点変化点のオフライン検出
• Authors: Alejandro de la Concha, Nicolas Vayatis, Argyris Kalogeratos
• Abstract要約: グラフ信号定常性の概念に依存するオフラインアルゴリズムを提案する。 我々の主な貢献は、モデル選択の観点を採用する変更点検出アルゴリズムである。 我々の検出器は、漸近的でないオラクルの不平等の証明を伴っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.81487285123147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of segmenting a stream of graph signals: we aim to detect changes in the mean of the multivariate signal defined over the nodes of a known graph. We propose an offline algorithm that relies on the concept of graph signal stationarity and allows the convenient translation of the problem from the original vertex domain to the spectral domain (Graph Fourier Transform), where it is much easier to solve. Although the obtained spectral representation is sparse in real applications, to the best of our knowledge this property has not been much exploited in the existing related literature. Our main contribution is a change-point detection algorithm that adopts a model selection perspective, which takes into account the sparsity of the spectral representation and determines automatically the number of change-points. Our detector comes with a proof of a non-asymptotic oracle inequality, numerical experiments demonstrate the validity of our method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既知のグラフのノード上で定義された多変量信号の平均値の変化を検出することを目的として,グラフ信号のストリームをセグメント化する問題に対処する。 本稿では,グラフ信号定常性の概念に依存したオフラインアルゴリズムを提案し,この問題を元の頂点領域からスペクトル領域(グラフフーリエ変換)への便利な変換を可能にした。 得られたスペクトル表現は実際の応用では少ないが、我々の知る限り、この性質は既存の関連文献ではあまり利用されていない。 我々の主な貢献は、スペクトル表現のスパース性を考慮して自動的に変化点数を決定するモデル選択パースペクティブを採用する変化点検出アルゴリズムである。 我々の検出器は非漸近的なオラクルの不等式を証明し、数値実験により本手法の有効性を実証する。

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