频谱（spectrum）：图信号所有的傅里叶系数合在一起称为该信号的频谱。
对于一张给定的图（即图的拓扑结构不变），图信号的频谱等价于一种身份ID，给定了频谱，我们就可以推导出空域中的图信号。
频谱完整的描述了图信号的频域特性，为接下来图信号的采样，滤波，重构等信号处理工作创造了条件。
频谱上的傅里叶系数反映了两个方面的信息：
- 图信号本身的大小；
- 图的结构信息。
图滤波器
图滤波器：对给定图信号的频谱中的各个频率分量的强度进行增强或衰减的操作。
定义可能很难读懂，但是看了下面图滤波器的表达式就很清晰了：
$$
H=V \begin{bmatrix} h(\lambda_1) & & & \ & h(\lambda_2) \ & &… \& & & h(\lambda_N) \ \end{bmatrix} V^{T} = V\Lambda_hV^{T}
$$
上式中的$\Lambda_h$称为图滤波器$H$的频率响应矩阵（Frequency Response Matrix），对应的函数$h(\lambda)$为$H$的频率响应函数（Frequency Response Function）。
根据泰勒展开——多项式逼近函数去近似任意函数，我们可以定义$h(\lambda)$为：
$$
h(\lambda) = \sum^{\infty}{k=0}h_k\lambda^{k}
$$
对应的图滤波器$H$则为：
$$
H = \sum^{\infty}{k=0} h_kS^{k}
$$
对于图滤波器，我们可以像图信号一样，从空域和频域两个视角来理解：
