信号检测论
信号检测论
信号检测论1 引言信号检测论是信息论的一个重要分支，1954年，美国心理学家W·P·Tanner和J·A·Swets 把它运用于人的知觉过程，使心理物理学方法发展到一个新的阶段。
信号检测论不仅测定人对信号的反应，也测定人对噪音的反应，因此能够将人的感受性与其判断标准区分开，并且分别用不同的数量来表示，这是它优于古典心理物理学方法的地方。
信号检测论有三个基础实验程序，即有无法、评价法、迫选法，其中，评价法可以在相同的时间获得被试更多的信息。
因为评价法不仅要求被试对有无信号做出判断，还要求被试按规定的等级做出评价，即说明每次判断的把握有多大。
在信号检测论中，根据击中率与虚报率可以绘制ROC曲线，又称操作特征曲线、等感受性曲线，是以虚报率为横坐标，以击中率为纵坐标，可以形象的看出随着标准的变化，击中率与虚报率也相应地发生变化的情景。
本次实验使用的是有无法，目的是检验当呈现信号和噪音的先验概率发生变化时，对被试的辨别力（d’）和判定标准（β）是否都有影响，并学习绘制ROC曲线。
2 方法2.1 被试某大学本科生，女生一名，年龄20岁。
2.2 仪器两套数字卡片（SN和N），各100张，卡片正面写有1或2位的数字。
二个数字总体分布见表1。
表1 数字分布表A（N）B（ＳＮ）数字 f 数字 f20 1 24 119 1 23 118 3 22 317 6 21 616 12 20 1215 17 19 1714 20 18 2013 17 17 1712 12 16 1211 6 15 610 3 14 39 1 13 18 1 12 1n 100 100平均数14 18标准差 2 22.3 程序⑴确定五种SN呈现的先验概率，分别是10%、30%、50%、70%、90%，为了消除顺序效应。
⑵以先验概率为10%的实验为例，主试将100张SN洗匀，顺次抽取5张，再将总体N洗匀，顺次抽45张，组成50张的样本，最后将这50张样本洗匀即可。
实验心理学信号检测论
五、接受者操作特征曲线（ROC曲线）
1.含义：接受者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve），简称ROC曲 线，是指在特定刺激条件下，以被试在不同判断标准下所得的虚报概率P（y/N） 为横坐标，以击中概率P（y/SN）为纵坐标，画得的各点的连线。 2.举例与图示 实验内容：让被试在白噪音的的背景上检测一个纯音信号。为了改变被试的判断标准， 使用了五种先验概率，分别为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9。每个先验概率测试400次。 实验结果： P（SN） P（y/N） P（y/SN） ZN ZSN d’ β 0.10 0.10 0.30 1.28 0.52 0.76 1.98 0.30 0.22 0.50 0.77 0.00 0.77 1.34 0.50 0.41 0.70 0.23 -0.53 0.76 0.89 0.70 0.90 0.61 0.65 0.78 0.88 -0.02 -0.39 -0.77 -1.17 0.75 0.78 0.74 0.54
P（y/N） 五种先验概率下的ROC曲线
（4）辨别力不同的被试的 ROC曲线也不同。
六、信号检测的实验方法
（一）有无法 1.基本程序：主试向被试呈现刺激，然后让被试判断刚才呈现的刺激中有无信号。 2.实验要求：主试要事先规定各轮实验中信号和噪音呈现的比例，即先定概率。并 把先定概率、判断结果的奖惩办法、以及对被试的指导语、要求都在实验前告 诉被试。 3.数据处理：记录被试在各种先定概率下的击中次数，虚报次数，漏报次数和正确 否定次数，然后算出击中条件概率P（y/SN）和虚报条件概率P（y/N）。再利 用POZ转换表，根据有关公式求出各种先定概率下的判断标准β和辨别力指标d’。 4.应用举例： 实验任务为让被试在白噪音（频率不同，强度一样的噪音）的背景上检测一个乐 音信号。主试使用五种先定概率：分别为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9。每个先验概 率测试400次。若P（SN）=0.1，则SN呈现400×0.1=40次，N呈现400 ×0.9=360 次。反应情况可记录如下：
信号检测论
信号检测论（Signal Detection Theory，简称SDT），是一种心理物理法，是关于人们在不确定的情况下如何作出决定的理论。
它是信息论的一个重要分支。
在SDT实验中通常把刺激变量看作是信号，把刺激中的随机物理变化或感知处理信息中的随机变化看作是噪音。
常以SN（信号加噪音）表示信号，以N表示噪音。
信号检测了最初是信息论在通讯工程中的应用成果，专门处理噪音背景下对信号进行有效分离的问题，其过程本质上是一种统计决策程序。
在信号检测论引入心理学研究领域后，一些原先的基本概念、思想和假设被移植到心理物理学情境中来。
信号和噪音是信号检测论中最基本的两个概念。
在心理学中，信号可以理解为刺激，噪音就是信号所伴随的背景。
编辑本段信号检测论是一种把通讯系统中雷达探测信号的原理用于人的感知觉研究的理论。
它是特纳和斯威茨在1954年引入心理学的。
信号检测论的提出改变了传统上人们对感觉阈限的理解。
20世纪50年代，实验心理学受行为主义思想的支配，以刺激一反应（S—R）为核心，认为所有的行为都是机体对刺激的反应，心理学只能研究那些能够直接观察和记录的外显反应，心理科学的任务就是把刺激与特定刺激有关的行为鉴别出来，发现对S—R联结可能有影响的各种因素。
起先，行为主义原则似乎很管用，在感觉阈限、语词学习、比较心理等研究领域取得了一系列重要成果。
可是，心理学家们渐渐意识到，人类行为是一系列复杂事件的最终表现，远不是用简单的S—R就能说清楚的。
这一改变很大程度上要归因于信号检测论的发展。
信号检测论把外部世界的刺激能量作为主体探测的对象，把人的内部表征看作是外部刺激与以前经验共同作用的结果。
它的引入为假设刺激能量与内部表征间的关系提供了必要的联系环节。
编辑本段信号检测论发展起来是从电子工程学和统计决策论中发展起来的。
第二次世界大战期间，工程师们创立了一种用来说明雷达设备搜寻探测飞行物过程的信号检测理论。
特纳和斯威茨认为，雷达系统搜索目标的过程和人类寻找信号进行反应的过程是类似的。
信号检测论的内容和意义
信号检测论的内容和意义1.引言1.1 概述引言部分的内容可以按照以下方式编写：概述：信号检测论是信号处理领域中的一个重要分支，主要研究如何判断和检测来自于复杂背景噪声中的信号。
在现实世界中，我们经常需要从噪声环境中提取出有用的信号，比如在无线通信中识别传输的信号、在雷达系统中探测目标、在卫星通信中接收地面站的信号等等。
信号检测论的研究内容和方法，为解决这些实际问题提供了有效的理论支持。
在具体的研究中，信号检测论主要关注两个重要问题：信号检测和估计。
信号检测是指在已知噪声统计特性的前提下，基于观测数据来判断是否存在感兴趣的信号。
而信号估计则是在已知噪声统计特性和信号存在的前提下，利用观测数据来对信号进行估计和分析。
这两个问题的解决对于提高信号的探测和鉴别能力以及准确性具有重要意义。
信号检测论的研究内容包括确定性信号检测和随机信号检测。
确定性信号检测主要研究如何从复杂噪声背景中检测出给定的确定性信号，而随机信号检测则研究如何从噪声背景中检测出具有一定概率分布的信号。
无论是确定性信号检测还是随机信号检测，都需要基于概率论和数理统计的方法来建立相应的数学模型和理论框架。
信号检测论在实际应用中有着广泛的应用领域，包括无线通信、雷达系统、卫星通信、医学图像处理等。
在无线通信中，信号检测论可以用来判断信道中是否存在其他用户的信号干扰，从而进行信号的多用户检测和干扰消除。
在雷达系统中，信号检测论可以用来对目标进行识别和追踪，从而实现精确的目标检测和定位。
在医学图像处理中，信号检测论可以用来提取医学图像中的重要特征，从而帮助医生进行疾病诊断和治疗。
综上所述，信号检测论的研究内容和方法对于提高信号的检测和估计能力具有重要意义。
通过建立数学模型和理论框架，信号检测论为解决实际问题提供了有效的工具和方法。
未来的发展方向将集中在改进信号检测和估计的准确性和鲁棒性，以应对日益复杂和多样化的噪声环境。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：在本文中，将按照以下结构来阐述信号检测论的内容和意义。
考研心理学备考知识点：信号检测论
信号检测论信号检测论是现代心理物理学重要的内容之一.它的出现彻底改变了以往人们对阈限的理解，将个体客观的感受性和主观动机或判断标准等加以区分，从而解决了传统心理物理学所无法解决的问题。
(一)传统心理物理学的不足50%能察觉到的刺激就是绝对阈限，用P(y)来表示报告“有”的概率，即P(y)=50%的刺激强度就是绝对感觉阈限。
刺激出现的概率P(S)=1，刺激出现并报告“有”，刺激出现并报告“无”。
假如实验中可能出现刺激也可能不出现刺激的话，被试反映就变成了几种?现代心理物理实验：P(S)&ne1刺激出现并报告“有”––击中刺激出现并报告“无”––漏报刺激没有出现并报告“有”––虚报刺激没有出现并报告“无”––正确否定P(y)=击中率+虚报率P(y)是否受到P(S)的影响?1971年，格西德的实验测定指尖震动刺激的绝对阈限。
刺激：施加在被试指尖上的60赫兹震动，刺激强度经过变化震动间隔来调节，设定两种P(S)值：0.3和0.7。
结果：P(y)和物理刺激强度之间的关系明显受到了不同P(S)取值的影响，进而也影响了50%感觉阈限的大小，当P(S)=0.7时，阈限为1微米，P(S)=0.3时，阈限为1.5微米。
(二)色子游戏(三)信号检测论1、信号和噪音：信号：就是刺激S噪音：信号所伴随的背景N(对信号起着干扰作用的因素都可以当作噪音)2、信号分布和噪音分布信号伴随噪音，和单独出现噪音这两种情况下，分别可以在心理感受量值上形成两个分布：信号加噪音分布(信号分布)SN噪音分布N3、信号检测论的两种独立指标(一)反应偏向或判断标准&beta数学定义：区分信号与噪音反应的心理感受水平(反应标准)所对应的信号分布纵轴与噪音分布纵轴之比。
O(SN)&beta=–––––O(N)标准右移：反应标准变得严格，击中率和虚报率下降，漏报率和正确否定率上升，&beta 值上升。
标准左移：反应标准变得宽松，击中率和虚报率上升，漏报率和正确否定率下降，&beta 值降低。
实验心理学信号检测论
医学研究
诊断准确性研究
在医学领域，信号检测论常用于评估诊 断测试的准确性。例如，在诊断癌症或 其他疾病时，通过比较不同诊断方法或 不同医生的诊断结果，可以了解各种方 法的准确性和医生的决策标准。
VS
药物治疗研究
在药物治疗研究中，信号检测论可用于评 估不同药物对症状的改善程度和患者的感 受性及决策标准。例如，在评估抗抑郁药 物治疗时，可以比较不同药物对患者的感 受性和决策标准的影响。
03
信号检测论的实验方法
实验设计
01
02
03
确定实验目的
明确实验的目标，例如研 究不同因素对信号检测能 力的影响。
选择信号和噪音
选择用于实验的信号和噪 音类型，确保它们具有足 够的区分度。
确定实验参数
根据实验目的，确定合适 的信号强度、噪音强度和 判定标准等参数。
实验过程
准备实验材料
根据实验设计，准备所需的设备和材料，如信号发生器、噪音发 生器、记录仪器等。
实验操作
按照实验设计，对被试进行操作指导，确保被试了解实验要求和 步骤。
数据记录
在实验过程中，实时记录被试的反应和结果，包括信号出现的时 间、被试的判断和反应时间等。
实验结果分析
数据整理
01
对实验数据进行整理，包括对被试的判断结果进行分
类和编码。
计算指标
02
根据信号检测论的公式，计算出被试的敏感度指标（d'）
信号检测论在神经科学领域的应用
神经信息处理
利用信号检测论的方法，研究神 经元之间的信息传递和处理机制。
神经认知过程
探究信号检测论在神经认知过程中 的作用，揭示认知活动的神经基础。
神经疾病研究
信号检测论
信号检测论1. 引言信号检测论的研究对象是信息传播系统中信号的接收问题。
在心理学中，它是借助于数学的形式描述“接收者”在某一观察时间内将掺有噪音的信号从噪音中辨别出来。
信号检测论应用于心理学中的基本原理是：将人的感官、中枢分析综合过程看作是一个信息处理系统，应用信号检测论中的一些概念、原理对它进行分析。
信号检测论在心理学中具体应用时，常把刺激变量当作信号，把对刺激变量起干扰作用的因素当作噪音，这样就可以把人接收外界刺激时的分辨问题等效于一个在噪音中检测信号的问题，从而便可以应用信号检测论来处理心理学中的实验结果。
信号检测论的理论基础是统计决策。
信号检测论本身就是一个以统计判定为根据的理论。
它的基本原理是：根据某一观察到的事件，从两个可选择的方面选定一个，人们要想作这样的决策，必须有一个选择的标准。
由于事物之间的区别并不那么明显，人在做决定时往往不是对就是错，因此当刺激超过这一标准时被试就以有信号反应，当刺激达不到这一标准时被试就以无信号反应。
在信号检测实验中，被试对有无信号出现的判断可以有四种结果：击中、虚报、漏报、正确否定。
本实验的目的：检验当呈现信号和噪音的先定概率发生变化时，对被试辨别力（d’）和判断标准是否都有影响，并学习绘制ROC曲线。
2.方法2.1被试本实验的被试为徐州师范大学本科生一名，20岁，女生。
2.2材料两个数字总体（SN和N）卡片正面写有1或2位的数字。
2.3程序（1）确定五种SN呈现的先定概率，为了消除顺序效应，实验按表中顺序进行。
（2）主试将P(SN)=0.9，P(N)=0.1分别从总体SN和N中随机取样，形成一个n=50的样本。
（3）将A和B数字分布表给被试看，并对她说“这是两个数字分布表，B分布中的一部分数字和A分布中的一部分数字是相同的。
实验时我每一次给你看一个数字，要你判断它是来自哪一部分。
也就是你回答A或B.现在你看看这两个分布有哪些相同的和不同的地方。
给你5分钟时间看”（4）5分钟后，主试收回分布表，再对被试说：“下面我要连续给你看50张卡片，这50个数目中有45个来自B总体，只有5个来自A总体。
信号检测论的原理
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▪ 主试呈现的刺激，有时只呈现“噪音”刺激（以N表 示）；有时在信号刺激加噪音刺激同时呈现（以SN表 示），让被上述情况可以看出：虚报率与报准率都随着反 应水平的变化而变化。
▪ 乍看起来，似乎在这些情况下，电子侦察系统对 信号的辨别力发生了改变，但实际上不是这样， 因为在这些情况下，传感器在接受和提供信息的 性能上并没有发生变化，没有因反应水平的变化 而有所不同，所不同的是侦察反应器对传感器提 供的信息进行处理的方式发生了变化。
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➢ 但是在传输过程中不可避免地会遇到：
✓ ①外界干扰和内部干扰； ✓ ②电磁波传播过程中无线电信号畸变； ✓ ③设备技术的不完善等因素的影响。
➢ 信号中混入了很多噪音，使信息传输的可靠性降低， 这是信息传输过程中的不利因素。如何同这种不利 的外界和内部的随机因素作斗争，使对噪音背景上 的信号分辨率达到最好，提高信息传输的可靠性， 这就是信号检测论所要解决的问题。
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➢ 3.漏报 当有信号出现时，被试报告为“无”， 这称为漏报（或失察）（miss），以n/SN表示。 把这种判定概率称为漏报条件概率，以P（M）或 P（n/SN）表示。
➢ 4.正确否定 当无信号而只有噪音出现时，被试 报告为“无”，称为正确否定（correct rejection）或正确（correct），以n/N表示。 我们把这个判定的条件概率称为正确否定的条件 概率，以P（CR）或P（n/N）来表示。
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▪ 在噪音背景下，无论将Xc确定在哪一位置，都存在有 错误的可能，即虚惊错误FA和漏检错误M。如上图所 示，曲线P0（X）在Xc右面部分所包含面积为虚惊率 QFA，曲线P1（X）在Xc左面部分所包面积为漏检率QM。
第二节 信号检测论 - 南京师范大学.
“信号检测论引进到心理实验中来，是心理物理学方法 的一个重大突破：第一，在感受性的测量上，把主观态度与 辨别力分开，获得了成功；第二，在解决辨别力指数的问题 上，明确地建立起反映噪音变量的虚报概念，这一点对于辨 别力的估量不可缺少，而且对于被试主观态度或反应偏好的 测量具有重要意义。这里是说，如果不能建立噪音变量的虚 报概念，只有击中概率就不能有效估计被试的似然比和辨别 力指数；第三，信号检测论不仅把信号当信息，也把噪音当 信息，这相对于传统心理物理学来说是一个发展，因为噪音 引起的感觉分布是信号检测的主要困难，只有充分地分析噪 音信息才能更好地研究被试的辨别力的性质。”（杨治良）
在各种不同的条件下，信号接收者信号检测的击中概率和虚报概率 会都可能发生变化，我们以其虚报概率和击中概率分别作为横坐标 和纵坐标可以得到一条二维曲线，该曲线能够反映该接收者的辨别 能力和判别标准随条件发生变化的特征，所以叫做信号接收者操作 特征曲线，也叫ROC曲线。
三、信号检测实验
1. 有无法：将刺激信号与干扰信号混淆在一起，然后一一呈现给被试，要 求其报告哪些是信号刺激，哪些是干扰刺激，以此来研究被试的分辨能力 及相关特征。
OK !铁桌山课物教汽马历政首四哲黄深电长淮大武杭校宾商广高街车上学州道路子林桌理车史治先川学河圳脑江桥汉师园馆场州楼站班
请您判断下表中的哪些词是刚才学习过的、哪些是刚才没有学习过的，分别 用Y和N表示。
利用信号检测方法分析信息检测者的判别特征的步骤： 第一步：根据信号检测原始记录求出击中概率和虚报概率； 第二步：查PZO表得到ZSN、ZN、OSN、ON； 第三步：求出似然比和辨别力指数，说明被试判别标准和辨别 能力的高低和大小。
2. 评价法：将刺激信号与干扰信号混淆在一起，然后一一呈现给被试，要 求其在报告每个刺激是不是信号刺激的同时评价自己的信心等级。
信号检测理论
雷玉菊
测量阈限的三种方法的比较
• 测量阈限的三种方法各有自己的特点
–最小变化法的实验程序和计算过程都具体地说明了感 觉阈限的含义，但它会因其渐增和渐减的刺激系列而 产生习惯误差与期望误差。 –恒定刺激法的实验结果可以应用各种数学方法加以处 理，因而便于与其它测定感受性的方法进行比较。在 应用3类反应的实验程序时，被试的态度会对差别阈限 值有较大影响。 –平均差误法的特点是求等值，它的实验程序容易引起 被试的兴趣，但对不能连续变化的刺激则不能用平均 差误法来测其差别阈限。
MN
MSN
MSN-MN MSN MN d’= ——— = — - — = Z击中-Z虚惊
σ
σ
σ
99%击中？
d’=Z击中-Z虚惊=2.326-(-2.326)=4.63
95%击中？
d’=Z击中-Z虚惊=1.645-(-1.645)=3.29
93%击中
d’=Z击中-Z虚惊=1.476-(-1.476)=2.95
2.评价法-1
• 有无法仅采用二级计分（有或无），评价法 则允许多级计分
确信程度 第6等 第5等 第4等 第3等 第2等 第1等 含义 十分肯定有信号出现 肯定有信号出现 可能有信号出现 可能没信号出现 肯定没信号出现 十分肯定没信号出现 相应的概率判断 100%有信号出现 80%有信号出现 60%有信号出现 40%有信号出现 20%有信号出现 0%有信号出现
?判断结果的奖惩价值多少来源于噪声的收益来源于信号的收益pnpsvcrcfavhcmpnps正确拒绝的奖励数虚报的惩罚数报准的奖励数漏报的惩罚数支付矩阵sn1n111刺激yn反应刺激sn2020n11sn11n3030反应刺激支付代价小支付代价大影响的因素?信号和噪声的先验概率?判断结果的奖惩价值多少?被试要达到的目追求准确率报准率虚报等?其它一些有关因素影响的因素的其它因素?速度于准确性权衡随可利用信息变化而不断变化?有关试验的知识于经验基于被试对基础感觉强度分布性质的判断基于被试对基础感觉强度分布性质的判断?主观预期概率根据前一测查情况预测下一测查为哪一刺激的概率?系列跟随效应当前判断受前面多次反应和的反应和的影响二反应偏向指标?似然比值决策标准?报告标准c是被试选择的反应标准相对应的物理强度cz1i1i2i1di2i1dd二反应偏向指标?似然比值决策标准?报告标准c是被试选择的反应标准相对应的物理强度iii2i1di2ccz1i1i2i1di2i1dz1i2i1dci1ci2z2ci1i2i1dz2z1i2i1i2cz2d?c躁声强度d正确拒斥率z值?c信号强度d报准率z值cz1i1i2i1dci2z2i2i1d二择一的刺激情境一定范围内的模糊感觉弱强判断为sn的概率判断为n的概率辨别能力判断标准nnsnsnxcnsnnsn三操作者特性曲线?虚报率作为横坐标击中率作为纵坐标随着标准的变化击中率与虚报率的关系?这个曲线上各点代表在特?这个曲线上各点代表在特定刺激条件下被试所采用的各种反应方式所以叫做接受者操作特点特征曲线receiveroperatingcharacteristiccurveroc
第五章 信号检测论
刺激 信号加 噪音 噪音
反 有信号 奖一元 罚2000 元
应 无信号 罚一元 奖2000 元
fN(x)
fSN(x)
判断标准
鼓励少说信号： 鼓励少说信号：
平均而言，只要说“有信号”，就处罚1999元； 平均而言，只要说“有信号” 就处罚 元 相反，只要说“无信号” 就奖励1999元。反 相反，只要说“无信号”，就奖励 元 应标准变得严格，击中率和虚报率下降， 应标准变得严格，击中率和虚报率下降，漏报 率和正确拒绝率上升， 值上升。 率和正确拒绝率上升，β值上升。
criterion） 2、报告标准C（report criterion） 报告标准C
表示反应偏向、感受经验强度。 表示反应偏向、感受经验强度。 是横轴上的判定标准位置， C是横轴上的判定标准位置，C的单位要转换 成刺激强度单位。 成刺激强度单位。 Is － IN C = ——————×ZN +IN × d′ 其中， 信号刺激强度， 为噪音刺激强度， 其中，Is信号刺激强度，IN为噪音刺激强度， 为正确拒绝概率的Z分数。 ZN为正确拒绝概率的Z分数。
先定概率为0.1的再认实验结果 先定概率为0.1的再认实验结果 0.1
反应 刺激
信号(旧图画 信号 旧图画) 旧图画 噪音(新图画 噪音 新图画) 新图画 报告“旧的” 报告“旧的” 3 4 P(M)＝0.7 ＝ P(cr)＝0.96 ＝ 报告“新的” 报告“新的” 7 86
P(H)＝0.3 ＝ P(fa)＝0.04 ＝
信号检测论与传统心理物理法的 区别是什么？ 区别是什么？
实例： 实例： 甲乙二人在家看电视，外面有人敲门。甲说： 有人敲门” 甲乙二人在家看电视，外面有人敲门。甲说：“有人敲门”， 乙说： 我没听见” 乙说：“我没听见”。 结论：甲的听觉更敏锐。 结论：甲的听觉更敏锐。 传统心理物理法：可以这样认为。 传统心理物理法：可以这样认为。 信号检测论：不完全是这样。甲乙可能有同样的听觉感受性， 信号检测论：不完全是这样。甲乙可能有同样的听觉感受性， 但他们判断是否听到声音的标准可能不同。甲可能冒进， 但他们判断是否听到声音的标准可能不同。甲可能冒进， 只要听到似乎有声音就报告，这样每次敲门都能正确报告， 只要听到似乎有声音就报告，这样每次敲门都能正确报告， 漏报次数少，虚报的次数增多；乙可能比较谨慎， 漏报次数少，虚报的次数增多；乙可能比较谨慎，除非有 百分之百的把握才报告，漏报的次数可能多于甲， 百分之百的把握才报告，漏报的次数可能多于甲，但虚报 的次数少。 的次数少。
信号检测论sn曲线横纵坐标
信号检测论sn曲线横纵坐标（最新版）目录一、信号检测论概述二、信号检测论的判断标准三、信号检测论的应用四、sn 曲线横纵坐标的含义正文一、信号检测论概述信号检测论是一种用于评估人类或动物在特定条件下对刺激的感知能力的理论。
它主要关注观察者对刺激的反应偏向，以似然比、标准或报告标准 C 等指标来进行衡量。
信号检测论广泛应用于心理学、生理学、认知科学等领域。
二、信号检测论的判断标准信号检测论的判断标准主要包括辨别力指标 d’和判断标准。
1.辨别力指标 d’：是观察者对刺激的感受性的度量，它反映了观察者对不同刺激之间的差异的识别能力。
d’值越大，表示观察者的辨别力越强。
2.判断标准：是观察者反应偏向的度量，常用似然比标准或报告标准C 来进行衡量。
似然比标准表示观察者对刺激的反应与刺激实际概率之间的匹配程度；报告标准 C 则表示观察者对刺激的反应与一个典型的参考刺激之间的相似程度。
判断标准越高，表示观察者的反应偏向越明显。
三、信号检测论的应用信号检测论在许多领域都有广泛的应用，包括：1.心理学：用于研究人类在不同心理状态下对刺激的感知能力，如情绪、注意力、记忆等。
2.生理学：用于研究动物对刺激的感知能力，如视觉、听觉、触觉等。
3.认知科学：用于研究人类和动物在特定任务中的认知过程，如决策、学习、记忆等。
四、sn 曲线横纵坐标的含义sn 曲线是信号检测论中用于描述观察者对刺激反应的一种曲线。
它包括两条曲线：一是敏感度曲线，表示观察者对不同刺激的敏感程度；二是特异性曲线，表示观察者对不同刺激的特异性程度。
横坐标表示刺激的强度或大小，纵坐标表示观察者对刺激的反应程度。
通过分析 sn 曲线，可以了解观察者在不同条件下对刺激的感知能力和反应偏向。
信号检测论
信号检测论1 引言信号检测论又称现代心理物理学方法或SDT，是信息论的一个重要分支，1954年美国心理学家W.P.Tanner和J.A.Swets把它应用于人的知觉过程，使心理物理学方法发展到一定阶段。
信号检测论不仅测定人对信号的反应，也测定人对噪音的反应，因而能够将人的感受性与其判断标准区分开，并且分别用不同的数量来表达，这是它优于古典心理物理学方法的地方。
信号检测论有两种实验方法，分别是有无法和评价法。
有无法要求事先选定SN刺激和N刺激，并规定SN和N出现的概率，然后以随机方式呈现SN或N，要求被试回答，刚才的刺激是SN还是N。
评价法不仅要求被试对有无信号作出判断，还要求按规定的等级作评价，即说明每次判断的把握有多大。
本次实验使用的是有无法。
本次实验的目的是检测当呈现信号和噪音的先定概率发生变化时，对被试的辨别力(d’)和判定标准（β）是否都有影响，并学习绘制ROC曲线。
2 方法2.1 被试某大学本科生一名，男，20岁。
2.2 材料两个数字总体（SN和N）卡片正面写着1或2位的数字。
两个数字的总体分布见表1：2.3 程序①确定五种先验概率，分别为10%、30%、50%、70%、90%。
②主试将P（SN）=0.9，P(N)=0.1分别从总体SN和N中随机取样，形成一个n=50的样本。
抽取方法：将总体SN洗匀，顺次取出45张，再将总体N洗匀，顺次取出5张；最后将抽出的50张总体洗匀。
③让被试仔细研读表1数据。
在被试表示阅读充分后，进行试验：告诉被试，这轮试验的先验概率是10%，即50张卡片中有45张是噪音，5张是信号。
在每次看到一张卡片时被试就必须判断它是SN还是N。
主试记下被试的回答。
④在本轮结束后，让被试休息2分钟，进行下一轮实验。
⑤主试依照前面的程序，进行先验概率分别为30%、50%、70%、90%的实验。
3 结果在本次实验中依照计算公式：击中率P(y/SN)=击中次数/(击中次数+漏报次数)；虚报率P(y/N)=虚报次数/(虚报次数+正确否定次数)，计算五次实验的击中率和虚报率。
第二节 信号检测论
根据计算结果，被试甲对学习项目的辨别力指 数大于被试乙的辨别力指数，说明被试甲在相 同条件下对项目学习效果好于被试乙，因此可 以认为被试甲的记忆力好于被试乙。 被试乙的判断标准高于被试甲，相对而言，被 试乙在作出“是”学过的判断时更为谨慎。
（二）评价法 在有无法实验中，当定下判断标准刺激之后， 凡是等于或大于标准刺激的感觉都说是由信号 引起的。有无法只是把感觉连续体分为两部分， 所以它从被试的反应中所能知道的就只是某一 感觉在标准以上或以下，至于这种感觉离开标 准多远则不清楚，因而也就丧失了许多重要信 息。
击中率P（y/SN）＋漏报率P（n/SN）=100% 虚报率P（y/N）＋正确否定率P（n/N）=100%
被试在信号检测实验中的击中概率和虚报概率， 是由被试的分辨能力和辨别标准决定的，那么我们 是否根据其信号检测判断的结果反过来计算或推断 出被试的辨别能力与判断标准呢？
第一类错误： 第一类错误：虚报率 第二类错误： 第二类错误：漏报率
判断标准变化情况
⒈当奖惩办法固定时，信号出现的概率将会直接影响 判断标准的变化。以下将假定信号出现概率分别为： 0.20、0.50和0.80，考察其相应的判断标准的变化。
判断标准变化情况
⑴假定信号出现概率为0.20时，概率较低，被试不轻易报告有信号，被试倾 向于少说有信号，多说无信号，意味着原来说有信号的部分将为说无信号部 分所替代，XC点将右移，相应地标准线也将右移，可以得到判断标准β＞1。 ⑵假定信号出现概率为0.80时，概率较高，被试倾向于多说有信号，少说无 信号，意味着原来说无信号的部分将为说有信号部分所替代，XC点将左移， 相应地标准线也将左移，β＜1。 ⑶假定信号出现概率为0.50时，概率中等。
辨别力指数
当信号和噪音在信号检测 系统中引起的效应强度分 布之峰值距离越大，信号 检测系统对信号的分辨能 力越强，反之越弱。 在信号检测理论中，就以 上式计算得到的d’作为信号 检测系统对信号分辨能力 的测量量数，称为辨别力 指数。
信号检测论名词解释
信号检测论名词解释
信号检测论 (Signal Detection Theory，简称 SDT) 是一种用于分析人们在噪声背景中检测信号的心理物理学理论。
它最初应用于通信工程中，但后来被引入心理学实验中，成为了心理学领域中重要的理论之一。
SDT 的基本思想是，人类感知系统的性能可以通过概率论和统计学的方法来描述。
在噪声背景中检测信号的过程，可以被看作是一个决策过程。
决策者需要根据已知的信号和噪声的概率分布，以及检测阈值等因素，做出最佳的决策。
SDT 中涉及到两个重要的参数：辨别力指标 d"和判断标准。
辨别力指标 d"是指被试对刺激的感受性的度量，它反映了被试对信号的敏感度。
判断标准是观察者反应偏向的度量，常用似然比标准或报告标准 C 来进行衡量。
似然比标准是一种基于概率论的标准，它可以比较准确地衡量观察者的决策是否正确。
报告标准 C 则是基于反应时间的标准，它可以帮助观察者更好地控制反应时间，从而提高检测效率。
SDT 还被广泛应用于许多实际领域，例如医学、心理学、通信工程等。
它在研究人类感知系统的性能、决策过程等方面，具有非常重要的意义。
同时，SDT 也为许多实际应用提供了理论依据，例如在信号检测和识别、图像处理、语音识别等领域的研究中，都有广泛的应用。
信号检测论
信号检测论江苏师范大学1 引言信号检测论不仅测定人对信号的反应，也测定人对噪音的反应，因而能将人的感受性与其判断标准区分开，并且分别用不同的数量来表达，这是它优于古典心理物理法的地方。
信号检测论有两个相关假设：1.当人们去检测信号时，噪音总是存在的，重复呈现同一刺激并不产生相同的感觉量，而是呈正态分布；2.知觉有两个内部过程：①接受者对信号或刺激的感觉；②接受者判断是否收到信号或刺激的决策过程。
信号检测论有三个基础实验程序，即有无法、迫选法和评价法。
本次实验使用的是有无法，目的是检验当信号和噪音的先验概率发生变化时，对被试的辨别力（d'）和判断标准（β）是否都有影响，并学习绘制ROC曲线。
2 方法2.1 被试本次试验的被试是一名某高校的大二女生，20岁，视力正常。
2.2 材料两个数字总体（SN和N）卡片正面写有1或2位的数字。
二个数字总体分布表见表1。
表1 数字分布表A(N) B(SN)数字 f 数字 f20 1 24 119 1 23 118 3 22 317 6 21 616 12 20 1215 17 19 1714 20 18 2013 17 17 1712 12 16 1211 6 15 610 3 14 39 1 13 18 1 12 1n 100 100 平均数14 18标准差 2 22.3 实验程序1.确定五种SN呈现的先验概率，顺序为10%、30%、50%、70%和90%。
2. 主试将P(SN)=0.1，P(N)=0.9分别从总体SN 和N 中随机取样，形成一个n=50的样本。
※抽取方法：将总体SN 洗匀，顺次取出5张，再将总体N 洗匀，顺次取出45张，最后将取出的50张卡片洗匀就可以用了。
3. 将A 和B 数字分布表（表1）给被试看，并对他说：“这是两个数字分布表，B 分布中的一部分和A 分布中的一部分是相同的。
实验时我每一次给你看一个数字，要你判断它是来自哪一个分布。
信号检测论
信号检测论信号检测论是一门研究如何在噪声背景下有效地检测和识别信号的理论。
在现代通信系统、雷达系统、生物医学工程等领域中，信号检测一直是一个重要的研究课题。
本文将从信号检测的基本概念出发，探讨信号检测论的相关内容。
信号和噪声在信号检测中，我们首先需要了解信号和噪声的概念。
信号是我们想要探测的目标，例如雷达系统中的目标雷达信号或医学影像中的心电信号；而噪声则是干扰信号的外部因素，例如电磁干扰、环境噪声等。
在信号检测中，我们需要通过一定的算法和技术来区分信号和噪声，从而准确地检测出我们感兴趣的信号。
信号检测的性能指标在进行信号检测时，我们通常会关注几个重要的性能指标，包括虚警率和漏检率。
虚警率是指系统错误地将噪声识别为信号的概率，而漏检率则是系统错误地将信号识别为噪声的概率。
在实际应用中，我们希望尽可能降低虚警率的同时又能保证较低的漏检率，以提高系统的准确性和可靠性。
常见的信号检测算法在信号检测中，常见的算法包括最大似然检测、贝叶斯检测和最小均方误差检测等。
最大似然检测是一种基于似然函数最大化的方法，适用于信号和噪声服从已知概率分布的情况。
贝叶斯检测则是基于贝叶斯理论的方法，考虑了信号和噪声的先验概率分布，具有更好的鲁棒性和泛化能力。
最小均方误差检测是一种基于均方误差最小化的方法，适用于信号和噪声服从高斯分布的情况。
信号检测的应用信号检测理论在实际应用中具有广泛的应用，例如在雷达系统中用于目标检测和跟踪、在通信系统中用于信道估计和符号检测、在生物医学工程中用于生理信号分析和疾病诊断等。
通过信号检测理论的研究和应用，可以提高系统的性能和可靠性，为各种应用场景提供了重要的技术支持。
结语信号检测论作为一门重要的理论学科，在现代科学技术领域中具有重要的应用和研究价值。
通过对信号检测的基本概念、性能指标、常见算法和应用进行了探讨，我们可以更好地理解信号检测的原理和方法，为未来的研究和实践提供参考和指导。
希望本文能够为信号检测论的学习和应用提供一些帮助和启发。
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Guangdong University of Education 实验报告名称：信号检测论课程名称：实验心理学学号：姓名：年级：专业名称：应用心理学实验名称：信号检测论摘要：本实验的目的在于通过重量鉴别，学习信号检测论实验的有无法；考察不同先定概率下被试的辨别力和判定标准；绘出受试者的操作特性曲线。
引言随着阈限理论和近代科学技术的发展，一种新的心理物理法——信号检测论诞生了。
信号检测论（或讯号侦察论、讯号觉察论）（signal detectiontheory，简称SDT）乃是信息论的一个分支，研究的对象是信息传输系统中信号的接受部分。
它最早用于通讯工程中，即借助于数学的形式描述“接受者”在某一观察时间将掺有噪音的信号从噪音中辨别出来。
信号检测论的形成有一个发展过程。
早在20世纪20年代末，就有人对信息传输的理论进行了讨论，引进信息量的概念，并取得初步的结果。
到了40年代初，人们便清楚地认识到，由于接受的信息带有某种随机的性质，因此，系统本身的结构也必须适应于它所接收和处理的信息这种统计性质。
1941～1942年，人们开始将统计方法应用于通讯系统研究中，从而建立了最佳线性滤波理论——维纳滤波理论（Wiener’s filter theory）。
从最小均方差准则出发，得出了对线性滤波器最佳传输函数的要求。
1943年，人们在雷达技术发展需要的推动下，在研究如何提高雷达检测能力时，提出了一种最佳线性滤波理论。
人们在同噪音进行斗争中总结出来的各种方法，实质上都是有意识地利用信号与噪音的统计特性来尽可能抑制噪音，从而提取信号的。
1946～1948年建立了基础信息论和潜在抗干扰理论。
后者是用概率方法研究高斯噪音中接收信号的理想接收机问题，将那种能够使错误判断概率为最小的接收机称为理想接收机。
申农（Shannon，1948）便认识到对消息的事先确定性这一点恰恰是在通信的对象的基础上建立起来了信息论的基础理论。
几年以后，于1950年人们开始把信息量概念引用于雷达信号检测中来，提出一系列综合最佳雷达系统的新观念。
其基本特点在于，理想接收机应当能从信号与噪音混合波形中提取最多的有用信号。
从50年代起，人们在广泛运用现代数学工具基础上，建立了比较系统的信号检测理论。
信号检测理论除了对雷达、声纳、通讯、自动控制等技术的发展奠定了理论基础外，目前还在心理学、地震学、天文学、生物物理学以及其他科学领域里获得了广泛地应用和发展。
同时，信号检测论在这些学科中的应用，又反过来推动了信号检测论不断完善和发展。
那么信号检测论为什么能用于心理学中呢？这是由于人的感官、中枢分析综合过程可看作一个信息处理系统（或讯息处理系统），因此有可能应用信号检测论中的一些概念和方法对它进行分析。
信号检测论还可以从另一个侧面加深人们对感受系统的理解。
通常把刺激变量看作是信号，把刺激中的随机物理变化或感知处理信息中的随机变化看作是噪音。
这样，人作为一个接收者对刺激的辨别问题便可等效于一个在噪音中检测信号的问题。
显然噪音的统计特性确定后，便可应用信号检测论处理心理学实验结果。
于是，坦纳和斯韦茨（Tanner＆ Swets， 1954）等人最早在密西根大学的心理学研究中把信号检测论应用于人的感知过程，并取得了可喜的结果。
信号检测论引入心理学，确实解决了一些传统心理学方法所不能解决的问题。
例如，关于精神病患者与正常人的大小常性，用传统心理物理法研究的结果很不一致。
有的实验结果表明，精神分裂症患者和正常人比较，前者趋于超常性；有的实验结果恰好与此相反；也有实验结果表明，在大小常性的问题上二者并无差别，后来用信号检测实验得到的结果表明，在排除反应的倾向性后，非妄想型精神分裂症患者比正常人大小常性的程度要低得多。
又如用传统心理物理法测定感觉阈限时，如果主试的指导语改变了，感觉阈限会随之发生变化。
究竟是指导语影响了被试的辨别力，还是影响了他的反应倾向呢？传统心理物理法就回答不了这个问题。
用信号检测实验得到的结果表明，在不同的指导语的影响下测得的感觉阈限所以不同，不是由于被试的辨别力发生了变化，而是由于改变了判断标准造成的结果。
另外还有些信号检测实验表明，用传统心理物理法测得的痛阈提高了，并不一定意味着痛觉感受性的下降，而常常是由于改变了极痛标准而造成的。
随着信号检测论的引入，确实把心理物理学的研究向前推进了一大步。
目前，信号检测论已经成为一种新的心理物理法，并广泛应用到研究心理现象的各个领域，在感觉、知觉、记忆、工程心理、医学心理等领域都获得了有重要价值的成果。
下面我们来分析信号检测论的统计学原理。
心理学上的信号检测实验一般是在信号和背景不易分清的条件下进行的。
对信号检测起干扰作用的背景叫噪音（noise），这“噪音”不仅是指纯音信号出现时其他的噪音而言的；在视觉实验中，伴随着亮点信号出现时的照度均匀的背景也叫做“噪音”。
总之，对信号起着干扰作用的因素都可当作“噪音”。
一般的心理物理的辨别实验，其中包含着刺激A和刺激B。
在这种情况下，可将其中一个刺激作为噪音，另一个作为信号。
主试呈现的刺激，有时只呈现“噪音”刺激（以n表示）；有时在信号刺激加噪音刺激同时呈现（以sn表示），让被试对信号刺激做出反应。
在呈现刺激前，主试要先告诉被试者n和sn各自出现的概率。
这个概率称为先定概率（或先验概率）（prior probability）。
同时对被试者说明判定结果的奖惩办法。
因为先定概率和奖惩办法都将影响被试者的判定标准（见本章三节），每次实验呈现的是n还是sn是随机安排的。
主试在呈现刺激之前（约2秒前）要先给被试者一个预备信号。
在信号检测实验中，被试者对有无信号出现的判定，可以有四种结果：1.击中当信号出现时（sn），被试报告为“有”，这称为击中（或中的）（hit），以Y/SN表示。
我们把这个判定的概率称为击中的条件概率，以P（H）或P（Y/SN）表示。
2.虚惊当只有噪音出现时（n），被试报告“有”，这称为虚惊（或误报）（false alarm），以Y/N表示。
我们把这个判定的概率称为虚惊条件概率，以P（FA）或P（Y/N）表示。
3.漏报当有信号出现时，被试报告为“无”，这称为漏报（或失察）（miss），以n/SN 表示。
把这种判定概率称为漏报条件概率，以P（M）或P（n/SN）表示。
4.正确拒斥当无信号而只有噪音出现时，被试报告为“无”，这称为正确拒斥（correct rejection）或正确（correct），以n/N表示。
我们把这个判定的条件概率称为正确拒斥的条件概率，以P（CR）或P（n/N）来表示。
这样，噪音背景下的信号检测实验，在每种刺激状态下都存在二种反应可能，其组合就构成一个两择一判决矩阵（见表1），其中H和CR是正确反应，M和FA是错误反应。
如果用概率表示，则显然有P（H）＋P（M）=1P（FA）＋P（CR）=1从式中可见，其他两个条件概率是这两个条件概率的补数，即知道其中一个数，就可求出互补的另一个数：P（H）=1-P（M）P（FA）=1-P（CR）因此，被试的判定，虽然有四种结果，但判定的条件概率一般只用击中的条件概率和虚惊的条件概率两种，即P（M）和P（FA）。
以上这四种判定结果，往往用一矩阵表示，见表1。
表1 两择一判决矩阵强。
公式为d＇=Z 击中—Z虚惊似然比β：定义为区分信号与噪音反应的心理感受水平Xc所对应的信号分布纵轴与噪音分布纵轴之比。
一般认为，β>1说明被试掌握的标准较严。
公式为β= O击中/O虚惊根据前人的研究，ROC 曲线为一条减速曲线；ROC 曲线离对角线越远，表示被试辨别力越强。
假设本实验被试的辨别力存在个体差异，但同一被试在不同先定概率下的辨别力保持相同；相同先定概率下，不同被试的判断标准存在个体差异；各被试的 ROC 曲线符合前人的研究结果，为一条减速曲线。
方法1 被试选择广东第二师范学院教育学院心理学系应用心理学专业两名大二学生作为被试，年龄20岁，身体健康。
2 仪器EPT512重量鉴别器，其中100克，92克各一个。
EPT713迷宫（作为挡板）3 程序首先应该采用传统心理物理法进行预备实验，但由于实验环境的限制，时间不足，所以在实验室老师的指导和建议下按照通常情况直接采用92克重量鉴别器为噪音，100克作为信号刺激。
主试按照下列三种不同的SN和N出现的先定概率安排实验顺序，另外三种是为消除空间效应。
(1) (2) (3) （4）（5）（6）P(SN) 50% 20% 80% 80% 20% 50%P(N) 50% 80% 20% 20% 80% 50% 每种先定概率做100次（分两轮，每轮50次）。
指导语是：实验开始时请你用优势手绕过迷宫挡板，手心向上。
每次实验我会放一个小盒子在你手上。
请你根据盒子重量的感觉告诉我是信号还是噪音。
每50次实验前我会多次在你手上试放，并告诉你那个是信号那个是噪音，你要记住它们的区别。
同时我还会告诉你下面这50次实验中信号出现的概率。
实验要做很多遍，你要认真判断。
每50次实验开始前，主试都要让被试熟悉信号（sn）和噪音（n）的区别，同样告诉被试这50次中信号出现的概率。
接着实验开始，主试给被试重量刺激。
距离：记录表中第一大列0.50概率。
若主试呈现信号时：被试回答“噪音”，则在信号一栏记录“-”；若被试回答“信号”，则在信号一栏记录“+”。
若主试呈现噪音时：被试回答“噪音”，则在噪音一栏记录“-”；若被试回答“信号”，则在噪音一栏记录“+”。
主试按照随机原则呈现信号和噪音，只要信号的呈现次数满足先定概率即可以。
每做完50次，休息3分钟，然后告诉被试下面要做实验的先定概率及让其在此熟悉信号和噪音的区别。
之后重复上述方法测试，直到做完600次为止。
两次呈现刺激时间间隔应大于3秒。
被试有优势手绕过迷宫的挡板，接受刺激，被试提举重量时，提的高低，快慢要前后一致，并根据自己的判断报告“信号”或“噪音”。
结果一、数据整理1、A同学的信号检测论矩阵(以下表格左边均为按0.5-0.2-0.8的顺序，右边均为按0.8-0.2-0.5的顺序)表2 先定概率P(SN)=0.5的矩阵列表【左为（1）右为（6）】的击中概率P(Y/SN)=0.64，虚报概率P(Y/N)=0.38；总的击中概率P(Y/SN)=0.68，虚报概率P(Y/N)=0.32。
表3 先定概率P(SN)=0.2的矩阵列表【左为（2）右为（5）】由上表知，先定概率为0.2时，左边的击中概率P(Y/SN)=0.4，虚报概率P(Y/N)=0.125；右边的击中概率P(Y/SN)=0.45，虚报概率P(Y/N)=0.1625；总的击中概率P(Y/SN)=0.425，虚报概率P(Y/N)=0.14375。