arXiv:2512.14932cs.LG2025-12
提出一种高效选择低秩MMSE滤波器正则化参数的新方法。
Low-rank MMSE filters, Kronecker-product representation, and regularization: a new perspective
- 基于克罗内克积表示，构建正则化参数选择新框架。
- 实验证明该方法显著优于常用方法。
- 适合低秩滤波场景下需精准调参的研究者。
本文提出一种基于克罗内克积表示的高效方法，用于确定低秩最小均方误差（MMSE）滤波器的正则化参数。我们发现正则化参数与秩选择问题存在意外关联，因此在低秩设置中合理选择该参数至关重要。通过仿真验证，所提方法相比常用方法展现出显著性能提升。
原文摘要 · Abstract (English)
In this work, we propose a method to efficiently find the regularization parameter for low-rank MMSE filters based on a Kronecker-product representation. We show that the regularization parameter is surprisingly linked to the problem of rank selection and, thus, properly choosing it, is crucial for low-rank settings. The proposed method is validated through simulations, showing significant gains over commonly used methods.
滤波器正则化低秩
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