Использование нескольких потоков данных для сопоставления позиций событий

У меня есть набор сигналов, которые я пытаюсь соотнести друг с другом, чтобы определить вероятность того, что событие произошло.

Сигнал A имеет точные метки событий, но может пропустить некоторые или случайно захватить нежелательные.
Сигнал B имеет много шумных событий, многие из которых будут неправильными, но улавливают детали, отсутствующие в A.
Сигнал C имеет точное возникновение событий, но позиции могут быть смещены и растянуты в любом направлении.

Есть ли методология для определения фактических точек событий из этого?

Я думал о масштабировании ближайших совпадающих событий Сигнала C с ближайшими событиями Сигнала A, где промежуточные события Single C будут масштабироваться между этими ориентирами. Сигнал C будет затем сравниваться с сигналом B, чтобы найти ближайшее совпадение с масштабированными точками сигнала C.

Как бы вы подошли к этой проблеме?