基于自适应EM算法的带相关测量噪声的异常值鲁棒滤波
机器学习
2025-09-10 v1 信号处理
摘要
本文提出一种针对测量噪声可相关情况的学习型异常值鲁棒滤波器。由于是基于EM算法异常值鲁棒滤波器（EMORF）的增强版本，故称为EMORF-II。其具备的额外强大功能在于：在推断过程中能够学习异常值特征并进行异常值检测，使得异常值抑制能力得到提升。数值实验表明，相较于当前最先进的方法，EMORF-II在准确性方面实现提升，尽管计算开销增加。然而，值得庆幸的是，其计算复杂度仍与其他实用方法相当，这使其成为多种应用的实用选择。
引用
@article{arxiv.2509.07415,
title = {EMORF-II: Adaptive EM-based Outlier-Robust Filtering with Correlated Measurement Noise},
author = {Arslan Majal and Aamir Hussain Chughtai and Muhammad Tahir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.07415},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 4 figures, To appear in MLSP 2025 proceedings