Fitting a polynomial to observed data is an ubiquitous task in many signal processing and machine learning tasks, such as interpolation and prediction. In that context, input and output pairs are available and the goal is to find the coefficients of the polynomial. However, in many applications, the input may be partially known or not known at all, rendering conventional regression approaches not applicable. In this paper, we formally state the (potentially partial) blind regression problem, illustrate some of its theoretical properties, and propose algorithmic approaches to solve it. As a case-study, we apply our methods to a jitter-correction problem and corroborate its performance.


翻译:在许多信号处理和机器学习任务(如内插和预测)中,将多元数据适用于观测到的数据是一项普遍存在的任务,例如内插和预测。在这方面,有输入和输出对对,目标是找到多元系数。然而,在许多应用中,输入可能部分为人所知或根本不为人所知,使得常规回归方法不适用。在本文中,我们正式指出(可能为部分)盲目回归问题,说明其理论属性,并提出解决该问题的算法方法。作为案例研究,我们运用我们的方法解决急躁的纠正问题,并证实其表现。

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信号处理期刊采用了理论与实践的各个方面的信号处理。它以原始研究工作,教程和评论文章以及实际发展情况为特色。它旨在将知识和经验快速传播给从事信号处理研究,开发或实际应用的工程师和科学家。该期刊涵盖的主题领域包括:信号理论;随机过程; 检测和估计;光谱分析;过滤;信号处理系统;软件开发;图像处理; 模式识别; 光信号处理;数字信号处理; 多维信号处理;通信信号处理;生物医学信号处理;地球物理和天体信号处理;地球资源信号处理;声音和振动信号处理;数据处理; 遥感; 信号处理技术;雷达信号处理;声纳信号处理;工业应用;新的应用程序。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/sigpro/
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