noise-adaptation

本文针对基于ELTO的卡尔曼滤波器的噪声模型引入了一种结构化参数化方法，使其能够动态适应非平稳过程，提升在噪声时变环境中的状态估计性能。

本文介绍了半监督噪声自适应（SSNA），一种新颖的框架，它利用合成噪声域（例如高斯分布）作为替代源域，以提高半监督学习设置中的泛化能力。所提出的噪声自适应框架（NAF）建立了一个泛化边界，并展示了改进的目标域性能。