نقترح إطارًا عامًا لتنقية القياسات ذات الأبعاد العالية، والذي لا يتطلب أي معلومات سابقة عن الإشارة، ولا تقدير للضوضاء، ولا بيانات تدريب نظيفة. الفرضية الوحيدة هي أن الضوضاء تظهر استقلالاً إحصائيًا عبر أبعاد مختلفة للقياس، بينما يظهر الإشارة الحقيقية بعض الارتباط. بالنسبة لفئة واسعة من الدوال (الدوال "$\mathcal{J}$J-ثابتة" (J-invariant))، يمكن حينها تقدير أداء تنقيح الضوضاء من البيانات الضوضائية وحدها. هذا يسمح لنا بضبط إصدارات "$\mathcal{J}$J-ثابتة" لأي خوارزمية تنقيح معلمة، بدءًا من المعلمة الفائقة الواحدة لمرشح الوسيط وصولاً إلى الملايين من الأوزان لشبكة عصبية عميقة. نوضح ذلك باستخدام بيانات الصور الطبيعية والبيانات المجهرية، حيث نستفيد من استقلال الضوضاء بين البكسلات، وكذلك باستخدام بيانات التعبير الجيني للخلايا الواحدة، حيث نستفيد من الاستقلال بين اكتشافات الجزيئات الفردية. يعمم هذا الإطار الأعمال الحديثة حول تدريب الشبكات العصبية من الصور الضوضائية وعلى التحقق المتقاطع لتحليل العوامل المصفوفية.