PyGSP：Python中的图形信号处理 PyGSP是一个Python软件包，可简化。 该文档可在文档中找到，并且开发在。 存在（大多数未维护的） 。 PyGSP促进了图形上的多种操作，例如计算其傅立叶基础，对信号进行滤波或内插，绘制图形，信号和滤波器。 它的核心是频谱图理论，并且提供的许多操作都可以缩放到非常大的图。 软件包中包含各种图形，包括斯坦福兔子和瑞士卷等点云； 到明尼苏达州道路网之类的网络； 生成随机图的模型，例如随机块模型，传感器网络，Erdős-Rényi模型，Barabási-Albert模型； 简单的图形，例如路径，环和网格。 还提供了许多滤波器组，例如各种小波，例如墨西哥帽，Meyer，Half Cosine； 一些低通滤波器，例如热核和指数窗； 和Gabor过滤器。 尽管有所有预定义的模型，您仍可以通过定义其邻接矩阵来轻松使用自定义图，并通过在光谱域中定义一组函数

CONTENT PART 1 BASICS OF INFERENCE OVER NETWORKS CHAPTER 1 Asynchronous Adaptive Networks CHAPTER 2 Estimation and Detection Over Adaptive Networks CHAPTER 3 Multitask Learning Over Adaptive Networks With Grouping CHAPTER 4 Bayesian Approach to Collaborative Inference in Networks CHAPTER 5 Multiagent Distributed Optimization CHAPTER 6 Distributed Kalman and Particle Filtering CHAPTER 7 Game Theoretic Learning PART 2 SIGNAL PROCESSING ON GRAPHS CHAPTER 8 Graph Signal Processing . CHAPTER 9Sampling and Recovery of Graph Signals CHAPTER 10 Bayesian Active learning on Graphs . CHAPTER 1 1 Design of Graph Filters and Filterbanks CHAPTER 12 Statistical Graph Signal Processing: Stationarity and Spectral Estimation CHAPTER 1 3 Inference of Graph Topology CHAPTER 14 Partially Absorbing Ranclom Walks: A Unifiecl Framework for Learning on Graphs PART 3 DISTRIBUTED COMMUNICATIONS, NETWORKING, AND SENSING . . . . .