图信号处理是信号处理的一个重要部分，近年来备受关注。为了对不规则信号和网络数据进行处理，研究者们引入了图信号处理。相比于传统的信号处理，图信号处理能处理非规则域信号，因此更有优势。图信号处理在网络、去噪、智慧城市、信号异常检测与恢复、半监督分类、图像处理、大数据处理等方面都有着非常重要的应用价值。对于大数据而言，图小波和图滤波器组由于具备对图信号进行稀疏表示的特性而在大规模信号处理方面更具优势。因此，图滤波器组激起了越来越多学者的研究兴趣。目前，图滤波器组的研究仍处于初级阶段，现有的文献大多没有充分考虑图滤波器组的设计复杂性、频谱特性和重构性能。本文提出新的设计算法，用于提高M带过采样图滤波器组的整体性能。　　1. 首先考虑M通道双正交过采样图滤波器组的优化设计方法。为了提升图滤波器组的重构特性和频谱选择性，本文提出了一种设计M通道双正交过采样图滤波器组的新算法。该算法将设计问题归结为带约束优化问题，分两步来设计图滤波器组。首先，从频谱特性方面考虑来设计分析滤波器，以分析滤波器的通带波纹和阻带能量为目标函数，以3dB约束为约束条件，通过半正定规划求解出频谱选择性较好的分析滤波器；然后，从完全重构特性方面考虑来设计综合滤波器，以综合滤波器的阻带能量为目标函数，以完全重构条件为约束函数。上述两个约束优化问题都是半正定规划问题，都可有效的求解。新算法综合考虑了滤波器组的重构特性和频率特性，因此可以设计得到整体性能良好的M通道双正交过采样的图滤波器组。仿真对比表明，与已有的设计算法相比，新算法设计所得的图滤波器组具备更小的重构误差。　　2. 接着提出了M通道调制图滤波器组设计算法。针对已有M通道图滤波器组设计复杂性会随着通道数的增大而增大的问题，该算法通过引入调制方式将M通道图滤波器组的设计归结为四个原型滤波器的设计，在原型滤波器的设计过程中充分考虑图滤波器组的频谱选择性和重构特性，分两步设计四个原型滤波器，图滤波器组的整体设计由四个原型滤波器调制而来。该算法充分考虑了图滤波器组的频谱特性、重构特性及其设计的复杂性，从而使得图滤波器组的整体性能得到了提升。试验仿真表明，与已有的设计算法相比，所提出的算法极大的提高了图滤波器组的整体性能。