信号检测理论第一章
信号检测与估计理论
平方检测算法是一种简单而有效的信 号检测算法,它通过比较输入信号的 平方和与阈值来判断是否存在信号。
信号估计理论
02
信号估计的基本概念
信号估计
利用观测数据对未知信号或系统状态进行推断或预测 的过程。
信号估计的目的
通过对信号的处理和分析,提取有用的信息,并对未 知量进行估计和预测。
信号估计的应用
在通信、雷达、声呐、图像处理、语音识别等领域有 广泛应用。
阈值设置
03
在信号检测中,阈值是一个关键参数,用于区分信号和噪声。
通过调整阈值,可以控制错误判断的概率。
信号检测的算法
最大后验概率算法
最大后验概率算法是一种常用的信号 检测算法,它基于贝叶斯决策准则, 通过计算后验概率来判断是否存在信 号。
平方检测算法
多重假设检验算法
多重假设检验算法是一种处理多个假 设的信号检测算法,它通过比较不同 假设下的似然比来确定最佳假设。
医学影像信号处理
X光影像处理
通过对X光影像进行去噪、增强、分割等处理,可以提取出 病变组织和器官的形态特征,为医生提供诊断依据。
MRI影像处理
磁共振成像(MRI)是一种无创的医学影像技术,通过对MRI 影像进行三维重建、分割、特征提取等技术处理,可以更准确
地诊断疾病。
超声影像处理
超声影像是一种实时、无创的医学影像技术,通过对超声影像 进行实时采集、动态分析、目标检测等技术处理,可以为临床
03
估计的精度和效率。
深度学习在信号检测与估计中的应用
01
深度学习是人工智能领域的一种重要技术,在信号检
测与估计中信号进行高效的特征
提取和分类,提高信号检测的准确性和稳定性。
第一章信号检测与估计理论ppt课件
对信号的随机特性进行统计描述(概率密度函数 pdf,各阶矩,相关函数,协方差函数,功率谱密度 psd); 基于以上统计特性进行统计判决、信号参数的估 计及线性滤波等; 处理结果的评价,即用相应的统计平均量来度量 判决或估计的性能,如判决概率、平均代价、平 均错误概率、均值、方差等.
1.4 信号检测与估计的基本概念
第一章信号检测与估计理论
学 考
时:32学时 核:研究报告/课后作业/出勤情况 与系统,通信原理
先修课程 :概率论,随机过程,数理统计,信号
参考书:
1.张明友、吕明 《信号检测与估计》, 电子工业出版社 2.田琬逸、张效民 《信号检测与估计》, 西北工业大学出版社 3.李道本 《信号的统计检测与估计理论》, 北京邮电大学出版 社 4.陆根源、陈孝桢 《信号检测与参数估计》, 科学出版社 5.张贤达 《现代信号处理》, 清华大学出版社 6.赵树杰、赵建勋 《信号检测与估计理论》,清华大学出版社
例1:雷达系统工作
N
检测出目标信号;
R
估计目标的有关参数;
H
建立目标的运动轨迹,
预测未来的目标运动状 态(滤波)。
获 得 目 标 (, 通信系统
1 s( ) = s i n ( t ) 1t 1
信源 频率调制
0 s( ) = s i n ( t ) 0t 0 0 t T
信号滤波理论:为改善信号质量,研究在噪声 干扰中所感兴趣的信号波形的 最佳恢复问题,或离散状态下 表征信号在各离散时刻状态的 最佳动态估计问题。 两种滤波: 维纳滤波 卡尔曼滤波
实现技术
采用现代模拟器件为主的模拟处理技术,采用DSP为核心 器件的数字处理技术
1.3 信号的随机特性及其统计处理方法
信号检测与估计理论(复习题解)
H1)
s2 1k
s1k s0k
k 1
k 1
第3章 信号状态的统计检测理论 例题解答
Var(l |1H1) Var(l | H
)
E
N
k 1
nk
s1k
N k 1
nk
s0k
2
N
2
2
s n
1k
k1
N
s2 0k k 1
信号检测与估计理论
内容提要 例题解答
第1章 信号检测与估计概论 信号的随机性及其统计处理方法。
内容提要
第1章 信号检测与估计概论
略
例题解答
第2章 信号检测与估计理论的基础知识 内容提要
一. 离散随机信号
1. 概率密度函数p(x)及特性: 非负,全域积分等于1,落入[a,b]间的概率。
2. 统计平均量:均值,方差。
解:似然函数为
p(x
|
H0
)
1
2
2 n
N
2
exp
N
k 1
( xk
s0k
2
2 n
)2
p(x
|
H1)
1
2
2 n
N
2
exp
N
k 1
(xk s1k
2
2 n
)2
第3章 信号状态的统计检测理论 例题解答
其中,观测噪声n服从对称三角分布,如图3.1(a)所示。
若似然比检测门限 1,求最佳判决式,图示判决域,计算P(H1 | H0 )。
信号检测与估计理论第一章习题讲解
1-9 已知随机变量X 的分布函数为20,0(),011,1X x F x kx x x <⎧⎪=≤≤⎨⎪>⎩求:①系数k ; ②X 落在区间(0.3,0.7)内的概率; ③随机变量X 的概率密度。
解:第①问 利用()X F x 右连续的性质 k =1 第②问{}{}{}()()0.30.70.30.70.70.30.7P X P X F P X F =<<=<≤-=-第③问 201()()0X X xx d F x f x elsedx ≤<⎧==⎨⎩1-10已知随机变量X 的概率密度为()()xX f x ke x -=-∞<<+∞(拉普拉斯分布),求:①系数k ②X 落在区间(0,1)内的概率 ③随机变量X 的分布函数 解: 第①问()112f xd x k ∞-∞==⎰ 第②问 {}()()()211221x x P x X xF x F xfx d x<≤=-=⎰ 随机变量X 落在区间12(,]x x 的概率12{}P x X x <≤就是曲线()y f x =下的曲边梯形的面积。
{}{}()()1010101112P X P X f x dxe -<<=<≤==-⎰第③问()102102xx e x f x e x -⎧≤⎪⎪=⎨⎪>⎪⎩()00()110022111010222xx xxx x x x F x f x dxe dx x ex e dx e dxx e x -∞-∞---∞=⎧⎧≤≤⎪⎪⎪⎪==⎨⎨⎪⎪+>->⎪⎪⎩⎩⎰⎰⎰⎰1-11 某繁忙的汽车站,每天有大量的汽车进出。
设每辆汽车在一天内出事故的概率为0.0001,若每天有1000辆汽车进出汽车站,问汽车站出事故的次数不小于2的概率是多少?,(01)p q λ→∞→→∞→−−−−−−−−→−−−−−−−−→−−−−−−−−→n=1n ,p 0,np=n 成立,0不成立-分布二项分布泊松分布高斯分布汽车站出事故的次数不小于2的概率()()P(2)101k P k P k ≥=-=-= 答案0.1P(2)1 1.1k e -≥=-100.1n p ≥≤实际计算中,只需满足,二项分布就趋近于泊松分布()np!k e P X k k λλλ-===1-12 已知随机变量(,)X Y 的概率密度为(34)0,0(,)0x y XY kex y f x y -+⎧>>⎪=⎨⎪⎩,,其它求:①系数k ?②(,)X Y 的分布函数?③{01,02}P X X <≤<≤?第③问 方法一:联合分布函数(,)XY F x y 性质:若任意四个实数1212,,,a a b b ,满足1212,a a b b ≤≤,则121222111221{,}(,)(,)(,)(,)XY XY XY XY P a X a b Y b F a b F a b F a b F a b <≤<≤=+--{01,02}(1,2)(0,0)(1,0)(0,2)XY XY XY XY P X Y F F F F ⇒<≤<≤=+--方法二:利用(){(,)},XY DP x y D f u v dudv∈∈⎰⎰)(210{01,02},XY P X Y f x y dxdy <≤<≤=⎰⎰1-13 已知随机变量(,)X Y 的概率密度为101,(,)0x y xf x y ⎧<<<=⎨⎩,,其它 ①求条件概率密度(|)X f x y 和(|)Y f y x ?②判断X 和Y 是否独立?给出理由。
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
信号检测论摘要 本实验运用信号检测论检测被试的判断标准并通过ROC 曲线测出被试对信号和噪音的感受性水平。
关键词:信号检测论,感受性水平,判断标准,ROC 曲线 前言信号检测论(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。
这个理论是1954年由坦纳与斯维茨引进到心理学实验当中的,在对感受性的测量上获得了成功。
至今已形成了一些基本方法,如有无法、评价法及迫选法等等。
它不仅在感受性的测量上,而且在记忆等研究中也起到了作用。
信号检测论(SDT )用于实验时,把正确的反应分为“击中”、“正确否定”,把错误反应分为“漏报”、”虚报“。
对击中率P (y/SN )、虚报率P (y/N )的计算公式如下:反 应Y N刺SN激NP(y/SN) = f1/(f1+f2) P(y/N) = f3/(f3+f4)击中率和漏报率之间是有固定关系的。
我们可以通过已知的数据去推测判断标准。
在信号检测论中,判断标准β是由下面的公式来计算的:[ β = 击中率的纵坐标/虚报率的纵坐标 ]信号检测论中感受性的高低是如何表示的呢?由于信号检测论实验不仅测被试对信号刺激的反应,而且也测被试对噪音刺激的反应。
如果被试的感受性高即分辨能力强,实验结果会得到两个相距较远的正态曲线。
如果被试的感受性低,实验就会得到两个相距较近的正态曲线。
因此,我们可以用两个正态曲线的距离即两个正态分配的平均数之间的距离来作为感受性的指标。
为了便于在不同条件下进行比较,这个距离是以标准差为单位来表示的,长称d ’。
公式如下[ d ’ = Z N - Z SN ] 当判断标准发生变化时,击中率和虚报率都相应的发生变化,但分辨能力d ’保持不变,操作者特征曲线(ROC 曲线)又叫等感受性曲线。
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
微弱信号检测
第一章绪论1.1弱信号检测的发展随着科学技术的发展,被噪声掩盖的各种微弱信号的检测(如弱光小位移微振动微应变微温差低电平电压等)越来越受到人们的重视,因而逐渐形成微弱信号检测(Weak Signal Detection,简称WSD)这门新兴的分支技术学科,应用范围遍及光电磁声热生物力学地质环保医学激光材料等领域。
近30年来在研究宏观和微观世界的过程中,科学工作者们不断开发出能把淹没在噪声中的大量有用信息检测出来的理论和方法,通过不断的系统化完整化,从而形成了一门新的微弱信号检测的学科分支,其仪器已成为现在科学研究中不可缺少的设备。
1.2弱信号检测的意思目的与意义微弱信号检测技术是采用电子学信息论计算机及物理学的方法,分析噪声产生的原因和规律,研究被测信号的特点与相关性,检测被噪声淹没的微弱有用信号。
微弱信号检测的目的是从强噪声中提取有用的信号,或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。
对微弱信号检测理论的研究。
探索新的微弱信号检测方法,研制新的微弱信号检测设备是目前检测技术领域的一个热点。
微弱信号检测技术在许多领域具有广泛的应用,例如物理学、化学、电化学、生物医学、天文学、地学、磁学等。
微弱信号检测所针对的检测对象,是用常规和传统方法不能检测到的微弱量,例如弱光、弱磁、弱声、小位移、微流量、微振动、微温差、微压差以及微电导、微电流、微电压等。
随着科学技术的发展,对微弱信号进行检测的需要日益迫切,可以说,微弱信号检测是发展高新技术,探索及发现新的自然规律的重要手段,对推动相关领域的发展具有重要意义。
1.3提高信号检测灵敏度的两种基本方法检测有用微弱信号的困难并不在于信号的微笑,而主要在于信号的不干净,被噪声污染了淹没了。
所以,将有用信号从强背景噪声下检测出来的关键是设法抑制噪声。
提高信号检测灵敏度或抑制或降低噪声的基本方法有以下两种:一是从传感器及放大器入手,降低它们的固有噪声水平,研制和设计低噪声放大器,例如,对直流信号采用斩波稳零运算放大器(如F7650),对交流信号采用OP系列运算放大器等:二是分析噪声产生的原因和规律,以及被测信号的特征,采用适当的技术手段和方法,把有用信号从噪声中提取出来,即研究其检测方法。
信号检测与估计理论
第2章 信号检测与估计理论的基础知识 内容提要
三. 离散随机信号的函数
1.一维雅可比特变别换是, 简单线性 的函 变数 。 换时 2. N维雅可比变换。
四. 连续随机信号
1任 .tk 时 意刻采 x (tk) 样 (x k ; tk)所 k ( 1 ,2 , 得 ,N )的 样 概 本 率 函数描述。
平均似然 广 比 义 检 似 验 然 ,比-检 皮验 尔和 逊奈 检曼 验的基
和方法。
第3章 信号状态的统计检测理论 例题解答
例3.1 设二元信号检测的模信型号为
H 0: x1n H1: x2n
其中 观,测n噪 服声 从对称三 如3 角 图 .1(a)分 所布 。 示,
若似然 1 ,求 比最 检 图 佳 测 示 判 门 计 判 P ( 决 H 限 算 1|H 0 决 )。 式域
也相互统计独立。
七. 信号模型及统计特性
确知信号 (未和 )知 参随 量机 ; 信 随号 机参量信性 号描 的述 统
第2章 信号检测与估计理论的基础知识 例题解答
例 2.1设离散x随 服机 从信 对号 称 其 三 概 角 率 分 密 布 度 , 函
p(x)
11|x| a a2
axa (a0)
0
其他
第3章 信号状态的统计检测理论 内容提要
一.信号状态统计检测 的理 基论 本概念
信号状态观 的测 假信 设号 , 的数 概合 ,率理 密判 判 度决 决 函,结果 与判决概最 率佳 , 判决的概 。念
二.二元信号状态统计 的检 三测 个准则
贝叶斯最 检小 测平 准均 则准 错 , 奈 则 误 曼 , 皮 概尔 率逊 检 测准则的概 检 念 验 、 判 似 决 然 为 式 比 最 、简 化判 简决 能 式
信号检验论
讨论总结:1,传统的阈限理论与信号检测论有什么区别?传统的阈限理论认为:作用于感受器的一个刺激,引起一系列的冲动,在大脑中枢发生了一种效应。
这种中枢效应的大小随着刺激的强度、感受器的感受性、传导通路的效率和中枢的活动水平背景而发生变化。
如果在一次实验中,中枢效应的大一定的最小量,中枢将发生冲动,产生一个“我感受到了”,引起在这个最小效应的刺激,就是这一次实验中的刺激阈限。
阈限可以分为绝对阈限和差别阈限。
绝对阈限指刚好能够引起心理感受的刺激大小,差别阈限指刚好能引起差别感受的刺激变化量。
信号检测论认为:被试觉察信号有一个中枢神经效应,这种效应随着每次刺激呈现,时刻都在变化。
信号总是在噪音的背景上产生,信号的影响和噪音的影响都被假定为正态分布,这两种分布由于信号比噪音微弱增强,故有一定的重叠,而使信号和噪音都可能引起同一程度的感觉。
人类觉察是建立在统计决策论的基础上,就是说被试选择一个标准,当给定的刺激超过这个标准时,被试就反应“有”,否则则说“无”,而这个反应标准的选择由很多因素(如感受性、利益得失、动机、态度、情绪、意志等)决定。
这个反应标准就是阈限,而不是感觉本身的东西,它包括两个独立的指标:一个是反应偏向,可用似然比(B)或报告标准(C)来表示,它包括利益得失、动机、态度等因素;另一个感觉辨别力指标(d’),表示感知能力。
2,两者在测定阈限的方法上有什么不同?(1)传统心理物理学测定阈限的方法① 极限法:它是一种测定阈限的直接方法,又称最小可觉差法、序列探索法,极限法的特点是:将刺激按递增或递减系列的方式,以间隔相等的小步变化,寻求从一种反应到另一种反应的瞬时转换点或阈限的位置。
极限法适用于测定绝对绝对阈限和差别阈限。
极限法测定绝对阈限和差别阈限时需要注意:递增、递减系列要保持数量一致,以抵消习惯误差和期望误差;每一系列的起始位置要随机变化,以防止被试形成预测;递增递减系列交替排列,以平衡练习误差和疲劳误差。
SignalDetectionTheory:信号检测理论
miss
criterion
hit
no yes Magnitude of sensory response
noise signal + noise
19!
Magnitude of sensory response
20!
Magnitude of sensory response
"yes"
person's response
13!
Signal Detection Theory (SDT)!
Each observation (e.g., bag screening) is either a case of just noise or a signal plus noise
14!
signal +
noise
S response
- detecting faint sounds (e.g., murmur heard through stethoscope)! - interpreting blips on a radar screen (plane vs flock of birds! - stock market transactions (buy or sell?)! - jury decision (innocent vs guilty)! - deciding whether or not two lines are identical in length! - diagnosing X-ray images (e.g., is it a tumor?)! - detecting weapons in screened luggage!
Patients condition no tumor tumor
FPGA数字信号处理原理及实现
摘自:北京化工大学 何宾 《FPGA数字信号处理原理及实现》本文只包括“信号检测理论” “噪声及其处理” “数字信号及处理”3小节,全本请参见:/html/10‐04/4155221103381dfe.shtml第1节 信号检测理论1.1 信号检测理论事件A不会发生的概率是P(A)=0,时间B一定发生的概率是P(B)=1。
因此,概率0是不发生,概率1是一定发生。
任何事件的发生可用概率0到1来表示,如:扔一枚硬币,出现正面的概率和出现反面的概率P(H)=0.5,P(T)=0.5。
1.1.1 概率的柱状图表示柱状图表示信号发生的概率。
为数字信号生成直方图,可以打乱全部信号的采样值。
如从最小值到最大值分成许多等间隔小格子,把信号放入其中并计算输出信号在不同格子的数目或信号范围。
图8.1给出了随时间变化的信号用柱状图的表示。
对随机信号的45个采样值,通过计算以下区间{–3→–2},{–2→–1},{–1→0},{0→1},{1→2},{2→3}内的个数来产生信号在柱状图上的分布,这个信号是不确定的,但可以从直方图中获得平均(或典型)样本值信号的一些信息。
例如:选一样本x,在{‐1→1}的概率是50%,因而概率P(.)可以用下式表示为:使用信号的更多采样值,则柱状图更接近信号的概率密度函数(PDF)。
如图8.2所示:可以归一化这个直方图,图8.2(b)是规模直方图,为了产生一个真正的概率密度,一个区间的宽度是1,如8.2(c)图所示,在图8.2(b)的1000个样本中,有8个区间,则下一个样本在区间‐2到2的概率可用下式表示为:式中:在x=‐2(1),…,2,步长为1,从‐2开始求和的值,如‐2,‐1,0等。
.1.1.2 概率密度函数1.1.2.1高斯概率密度函数高斯概率密度函数(PDF)是众所周知的钟形曲线,如图8.3所示。
其概率密度函数用下式表示为:高斯曲线能用它的特征来表示:均值μ和方差σ2。
从高斯概率密度函数PDF可以看出,大多数值在期望值附近。
1信号检测与估计理论打印版
第1章 信号检测与估计概论信号检测与估计概论教 材:信号检测与估计(张立毅) 信号检测与估计理论(赵树杰 ) 清华大学出版社引言 信号处理发展概况 信号的随机性及其统计处理方法 信号检测与估计理论概述 内容编排和建议一种抓彩的游戏:四种颜色的彩色玻璃球,如黄、红、黑、白,每 种五粒,四种二十粒。
把二十粒球放到一个口袋里,游玩者信手去 抓十粒。
如果你抓出来的玻璃球四种颜色的比例是5500,你将得到重奖; 如果你抓出来的玻璃球四种颜色的比例是5410或5320,奖品可观; 如果你抓出来的玻璃球四种颜色的比例是4411,是小奖品; 如果你抓出来的玻璃球四种颜色的比例是4321,罚一元人民币; 如果你抓出来的玻璃球四种颜色的比例是3322,罚五元人民币。
乍一看,得奖的机会似乎比受罚的机会更多; 结果是:十个人里至少有七个人抓出来的是3322,可能有一两个人 是4321,至于得重奖的,理论上是可能的,实际上却几乎是不可能。
其实,这只是一个最简单的概率或者叫做几率的问题,能够算得出 来,很精确的。
四种颜色的球的数量不会相差太远。
1.1 引言信号检测与估计的概念、理论和方法是 随机信号统计处理的理论基础; 本节主要内容:发展概况、待处理信号 的随机性及其统计处理方法的含义 统计信号处理的理论基础:信号的统计 检测理论、估计理论、滤波理论等1.2 信号处理发展概况 理论• 检测 • 估计 • 滤波 • 多维阵列信号处理 • 自适应信号处理 • 自适应滤波1.2 信号处理发展概况面临很多新的应用问题。
如我国载人航空航天中的应用 (原位探测、信息处理,对我国 科技工作者而言,将是全新的 领域;火星探测、嫦娥工程、 夸父计划)应用• 电子信息 • 自动化工程 • 模式识别 • 生物医学工程 • 航空航天 • 地球物理1.2 信号处理发展概况类别 比较 时域背景特性 平稳随机过程、高斯分布 平稳、非平稳随机过程; 高斯、非高斯分布 频域背景特性 均匀功率谱、高斯功率谱 信号特性 系统特性 数学工具 实现技术 简单信号,编码信号 均匀、非均匀功率谱; 高斯、非高斯功率谱 编码信号,扩频信号, 线性、非线性调频信号 线性时不变最小相位系统 线性时不变,时变系统, 非线性时变、非最小相位系统 随机过程、傅立叶变换 随机过程、傅立叶变换、高阶谱高 阶累积量、时频分析、小波变换 统计信号处理基础 现代信号处理1.2 信号处理发展概况统计信号处理基础所研究的内容是现代信号处理必备的理论 基础知识,二者没有严格的界限 信号统计理论研究的日益进步和完善,以及信号处理技术应 用领域的不断深入和扩展,使信号处理,特别是随机信号处 理得到人们十分广泛的重视 随机信号属于随机过程,应采用数学上的统计方法进行处理 因此,从事信号处理的科技工作者应有的素质: • • • • 建立随机信号统计处理方法的基本概念 掌握扎实的统计信号处理的理论基础 具有运用统计的方法研究分析随机信号处理问题的能力 具有运用统计的方法解决工程技术问题的能力1.3 信号的随机性及统计处理方法采用现代模拟器件为主的模拟处理技术 采用DSP为核心器件的数字处理技术图1.1 无线通信系统原理框图11.3 信号的随机性及统计处理方法一般来说,信息系统的主要工作是信号的产生、发射、传 输、接收和处理,以实现信息传输的目的,这样的系统通 常称为电子信息系统 对于电子信息系统,最主要的要求是高速率和高准确性 前者要求系统传输信号的效率尽可能高,主要决定于信号 的波形设计和频率选择 后者要求系统在传输信息过程中,尽可能少出错,减小信 号波形的失真度,这就是系统的抗干扰能力问题。
信号检测理论
非周期信号的傅里叶变换:
常用的傅里叶变换:
窄带的实信号x(t)可以表示为: x(t)=a(t)cos(ω0t+φ(t))
任意一个实信号x(t)的解析信号Sa(t)定义为:
•白噪声下的最优线性处理–处理模型:
最优处理标准:
优化准则:用线性滤波器滤除干扰,使某一时刻t0的输出信噪比最大,以便最好地判决信号有无——线性处理下的最大信噪比优化准则(North滤波问题)
•假设检验
–处理模型和假设:
P(H0)、P(H1)是在统计检验前就已经知道,称为先验概率。
最大后验概率准则:
定义:
若观测信号的采样或它的似然比处于R1范围内,则判决信号存在,以D1 表示。
若观测信号的采样或它的似然比处于R0范围内,则判决信号不存在,以D0 表示。
第一类错误:信号不存在时(H0条件下),判为信号存在(D1),在雷达信号检测中,这种错误为虚警,用虚警概率Pf或α度量
第二类错误:信号存在时(H1条件下),判为信号不存在(D0),在雷达信号检测中,这种错误为漏警,用漏警概率度量
1.虚警
2.漏警
3.发现概率
平均错误概率:
• 1.贝叶斯准则-最小平均风险准则
2.最小错误概率准则
3.聂曼-皮尔逊准则
原理:对于给定的虚警概率:a=Pf=P(D1|H0),求得聂曼门限lNP,使得检测概率PD=P(D1|H1)最大
• 4.极小极大准则
•使用极小极大准则的前提条件:
此时贝叶斯总平均风险最大
离散形式的似然比:
连续形式的似然比
用匹配滤波器实现最优化处理器
相干相移键控。
%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E7%94%9F%E7%89%A9%E5%8C%BB%E5%AD%A6%E4%BF%A1%E5%8F%B7%E6%A3%80%E6%B5%
•
图1-1 生物换能器的原理图 • • 按所使用敏感基元的不同,生物换能器可分为酶
传感器、微生物传感器、组织传感器、细胞传感 器和免疫传感器等。 生物换能器中所使用的能量转换器与传统的转 换器并没有本质的区别。 此外,按输出电信号的不同,生物换能器还 可分为电位型生物换能器、电流型生物换能器和 伏安型生物换能器。
第一节 生物医学传感器简介
• (Introduction to Biomedical transducer) transducer)
• 人体的生物电信号如脑电和心电等可以通过电极采用一定
•
的导联方式获取,非电量生物医学信号则必须使用各种换 能器将其变换为电信号后方可获取。不对人体施加任何刺 激,获取到的信号是自发信号;施加一定刺激后,得到的 是诱发信号。 非电量生理信号按其能量方式,可以分为:①机械量 信号,如脉搏和心音是振动信号,血压是压力信号等;② 热学量信号,如体温等;③化学量信号,如血液的pH值等; 热学量信号,如体温等;③化学量信号,如血液的pH值等; pH ④光学量信号,如血氧饱和度等。对不同类型的信号,所 用换能器的换能原理不同,一般医学换能器的换能方式有 压电效应、热效应、光电效应及阻抗变化和电化学效应等。 换能器的主要性能指标有:安全性、线性、频响或传递函 数、精度(幅度分辨率)、准确度(测量误差范围)和稳 定性等,生物医学换能器是生物医学工程中的一个专门研 究领域,有许多专著对此有详细介绍。常用生物医学换能 器按使用方式分有以下几类。
如果放大器的输入阻抗不够高(与源阻抗相比),则造 成信号的低频分量的幅度减小,产生低频失真。电极阻抗还 随电极中电流密度的大小而变化。小面积电极(如脑电测量 的头皮电极,眼电测量的接触电极)在信号幅度变化时,电 极电流密度变化比较明显,相应的电极阻抗会随信号幅度的 变化而不同,即低幅度信号的电流密度小,电极阻抗大。如 果人体是在运动的情况下,电极和皮肤接触压力有变化,人 体组织液和导电膏中的离子浓度也有变化,都会导致电信号 在放大器输入端产生极大的干扰。表1 在放大器输入端产生极大的干扰。表1-1是部分生物电放大器 的输入阻抗指标。 用于细胞电位测量的微电极放大器的输入阻抗高达109 用于细胞电位测量的微电极放大器的输入阻抗高达109 量级。此外,放大器高输入阻抗也是高共模抑制比的必要条 件。 表1-1 部分生物电放大器的输入阻抗指标
信号检测论贝塔值越高
信号检测论贝塔值越高摘要:一、信号检测论概述二、贝塔值的含义与作用三、贝塔值越高的影响四、结论正文: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。
这一理论主要关注观察者对刺激的辨别力和判断标准。
在信号检测论中,辨别力指标d"是观察者对刺激的感受性的度量,而判断标准则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。
二、贝塔值的含义与作用贝塔值(β)是信号检测论中的一个重要参数,它表示观察者对某一刺激的判断标准。
贝塔值越高,观察者对刺激的反应偏向程度就越大,即更倾向于认为刺激是信号而非噪声。
贝塔值的作用主要体现在以下几个方面:1.衡量观察者的判断偏向:贝塔值越高,观察者越倾向于认为刺激是信号,这种偏向有助于提高信号检测的准确性。
2.影响信号检测的灵敏度:贝塔值越高,观察者对信号的判断灵敏度就越高,可以更快地识别出信号。
3.影响信号检测的特异性:贝塔值越高,观察者对信号的判断特异性就越高,能够有效地区分信号和噪声。
三、贝塔值越高的影响当贝塔值越高时,观察者对信号的判断能力更强,可以更快、更准确地识别出信号。
在实际应用中,这有助于提高各种检测系统的性能,例如雷达、生物传感器等。
同时,贝塔值越高,观察者对噪声的干扰能力也越强,可以有效地降低噪声对信号检测的影响,提高信号检测的信噪比。
然而,贝塔值过高也可能导致一些负面影响。
例如,过高的贝塔值可能导致观察者对信号的判断过于严格,从而降低信号检测的灵敏度。
此外,过高的贝塔值还可能导致观察者对噪声过度敏感,容易出现误判,影响信号检测的准确性。
四、结论总之,贝塔值是信号检测论中一个重要的参数,它反映了观察者对刺激的判断偏向程度。
贝塔值越高,观察者对信号的判断能力越强,信号检测的灵敏度和特异性也越高。
然而,过高的贝塔值可能导致一些负面影响,如降低信号检测的灵敏度或影响判断的准确性。
信号检测的基本理论
固定阈值
固定阈值是指设定一个固定的值作为信号检测的阈值。这种方法简单易行,但可能不适用于所有情况,因为不同情况下信号和噪声的分布可能会有所不同。
自适应阈值
自适应阈值是指根据信号和噪声的分布自动调整阈值。这种方法能够更好地适应不同情况,提高信号检测的准确性和可靠性。
信号检测的阈值
灵敏度是指信号检测器能够正确识别有效信号的能力。高灵敏度意味着检测器能够准确地捕捉到较弱的信号。
在信号检测过程中,似然比是指对于给定的观察结果,某个假设(例如信号存在或不存在)成立的概率。通过比较不同假设下的似然比,可以判断哪个假设更有可能为真。
详细描述
信号检测的似然比原理
总结词
贝叶斯决策理论基于贝叶斯定理,通过计算信号存在的先验概率和观察结果的概率,来决定是否接受或拒绝信号存在的假设。
详细描述
信号检测的基本理论
目 录
CONTENCT
信号检测理论概述 信号检测理论的基本概念 信号检测理论的基本原理 信号检测理论的参数估计 信号检测理论的性能评价 信号检测理论的应用实例
01
信号检测理论概述
信号检测理论是一种统计决策理论,用于描述和预测观察者对信号的检测行为。它基于观察者对信号的存在与否做出判断,并考虑了观察者的判断标准和心理因素对判断结果的影响。
通信工程
03
在通信工程领域,信号检测理论用于研究信号处理和通信系统中的噪声抑制和信号提取问题,以提高通信系统的性能和可靠性。
信号检测理论的应用领域
20世纪40年代
20世纪50年代
20世纪60年代至今
信号检测理论最初由美国心理学家J.A.Swets等人提出,旨在解决军事侦察和雷达探测中的信号检测问题。
通信信号检测
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1.4 信号通过线性系统
则为IIR滤波器,此时(1.14)可写为 IIR 滤波器存在反馈
1.4 信号通过线性系统
例 算术平均器。 设FIR滤波器的冲激响应为h(r),考察其传递函数和频谱响应。
h(r ) 1 ,0 r N 1 N
(1.17)
n时刻的输出y(n),除与当前输入x(n)及过去M个时刻的输入x(nr), r=1,2,...,M有关外,还与过去N 个时刻的输出y(n k),k=1,2,...,N 有关。 传递函数 (1.16) 易得
它意味着自相关函数 rxx ( ) 与 里叶变换对。
X ( )
2
是一个傅
信号检测理论
信号检测理论
8
1.3 信号的相关分析
令τ=0,则存在Plancheral等式
1.4 信号通过线性系统
rxx (0)
X (t ) dt
2
1 2 X ( ) d 2π
y (t ) x(t ) * h(t ) x(k )h(t k )dk
1.3 信号的相关分析
将Parserval 定理与自相关的定义相结合:
rxx ( ) 1 * j X ( ) X ( )e d 2π 1 2 j X ( ) e d 2π
x (t ) y* (t )dt
1 * X ( )Y ( )d 2 π
常用LP变换对应关系
信号检测理论
信号检测理论
9
1.4 信号通过线性系统
1.4 信号通过线性系统
线性常系统差分方程的一般形式为:
a0 y (n) a1 y (n 1) aN y (n N ) b0 x(n) b1 x( n 1) bM x(n M )
能量信号 功率信号 信号检测理论
1.2信号的类型
• D. 周期信号
– 按一定时间间隔周而复始,且无始无终的信号
x(t ) x(t nT )
nZ
– 满足上式的最小T称为信号x(t)的周期 … … …
信号检测理论
1.2 信号的类型
• D. 非周期信号
– 在时间上既非周而复始又不是无始无终的信号 – 非周期信号又被称为脉冲信号或有限长信号.
lim | H (e j ) | N sin( ) 1 2 | lim | 0 N sin( ) 2 N N cos( ) 1 2 lim | 2 | 1 0 N 1 cos( ) 2 2
Amplitude
1 1 H ( z) 1 az 1 z a
H (s) Y ( s) 1 1 ( LP )1 e h(t ) X ( s ) RCS 1 RC
t RC
H(ω)的低通特性,说明RC滤 波电路的本质:限制高频通过 低频。而h(t)是一个指数衰减
t 1 k 1 e k ks 1
,t 0
函数,则说明了电容器的充放 电过程。
e
j
N 1 2
N
2
位于z=1处的零极点抵消。 最终,H(z)的零点:
)
| H (e j ) |
j 2π k N
ze
信号检测理论
, k 1, 2, , N 1
k0
N sin( ) 1 2 | | N sin( ) 2
信号检测理论
1.4 信号通过线性系统
不难看出,
r 0
线性非时变(离散)系统的数学描述
br a0
(1.14)
n时刻的输出y(n) 实际上是当前时刻的输入x(n) 及过去M 个时刻的输 入x(n1), x(n 2),, x(n M)的加权平均. h(r)是数字滤波器的冲激响应,且只有有限个非零值,故称为FIR滤波器。 信号检测理论 信号检测理论
– 将信号x(t)看作是作用在单位电阻上的电流,在 所分析的时间区间-T≤t≤T内,其消耗的能量
1.2信号的类型
• C. 功率信号
– 信号的平均功率定义为
W lim x 2 (t )dt
T T
T
G lim
T
1 2T
T
T
x 2 (t )dt
– 若能量W为有限值,即 0 < E < 则称该信号为 能量有限信号,简称能量信号。
1.2 信号的类型
• E. 奇异信号
– 信号本身具有不连续点,或其导数与积分有不 连续点,这种信号称之为奇异信号。 – 冲击信号和阶跃信号就是两种最常用的奇异信 号. …
信号检测理论
信号检测理论
6
1.3 信号的相关分析
• 1.3.1 相关定义(definition)
1.3 信号的相关分析
x(t)与y(t)的波型很近 似,只不过前者相对 后者延迟了一段时间τ x(t) = y(t+T) y(t) = x(t T)
信号检测理论
信号检测理论
1.3 信号的相关分析
推广与联想: 傅立叶变换与相关
1.3 信号的相关分析
相关的性质
它衡量了信号x(t)与核函数 ejఠ௧ 之间的相似程度 对于拉普拉斯 变换,小波变换等各类变换而言, 他们均是分析被测函数与核函数(族)的相似程度, 并将其表示成为核函数的线性组合。
信号检测理论 信号检测理论
2π | H (e j ) | =0 k , k 1, 2, 处, N
1.4 信号通过线性系统
例 一阶IIR滤波器。
y ( n) ay ( n 1) x (n) y ( n) ay (n 1) x(n)
=0时,依据极限定理
0
1
传递函数
0.8 0.6
信号检测理论
1.1 信号的定义
广义的说,任何带有信息的事物,如振动、光 强、温度、压力、电压、电流乃至语音、图像 等各种物理量,均可称为信号。描述信号的基 本方法是其对应的数学表达式。表达式是时间 的函数,此时间函数的图形便是信号的波形。 不同波形的信号具有不同的特点,因而在不同 的研究领域和场合,对信号也就有着不同的分 类。
2
(a)
0
3
t
−3π −2π −π 0 (b) π 2π 3π t
信号检测理论
信号检测理论
4
1.2 信号的类型
• B. 确定信号
– 任意时刻的信号取值都是确定的信号; – 可以用明确的数学表达式表示的信号。 – 例如:指数信号、矩形脉冲信号等。
s1 ( t ) s 2 (t )
1.2 信号的类型
信号检测理论
1.2 信号的类型
• A. 连续信号
– 自变量(时间)的整个连续区间内都有定义的信号; – 例如:指数信号、矩形脉冲信号等。 – 连续信号与模拟信号的区别(时间与幅度)。
f(t) 1
f (t ) 1
1.2 信号的类型
• A. 离散信号
– 离散时间上的信号序列; – 可以通过对连续信号的采样获得。 – 例如:股票每天的点数等。
rxx ( ) rxx ( )
显然,互相关函数也是周期的且其周期为T0
信号检测理论
信号检测理论
1.3 信号的相关分析
• 1.3.2 相关定理(Parserval 定理)
假定函数x(t)和y(t)的傅里叶变为X (ω)和Y(ω), 根据傅里叶变换的定义可得:Parserval 定理:
傅 里 叶
1807,研究 太阳黑子等 活动周期
傅里叶变换 的离散形式
1965,库利、 图基,基2快 速傅里叶变 换
各类快速算 法,分裂基、 Winograd算 法等
FFT West,一 套以C语言为 基础的FFT计 算软件包
傅里叶变换
拉格朗日
拉普拉斯
让·巴普蒂斯·约瑟夫·傅立叶
考试方式
成绩 = 考试(70%)+平时(30%) 考试类型: 笔试,闭卷 填空、问答、计算 考试只是手段,并非目的。
y ( n)
1 N 1 x (n r ) N r 0
(1.18)
输出是将n时刻及以前(n-1)个时刻的输入的算术平均。 传递函数
1 N 1 r 1 1 z N z . N r 0 N 1 z 1
除Z=0外,FIR滤波器没有其他极点,故FIR滤波器又被称为全 零点滤波器。 信号检测理论 信号检测理论
N j N j N j
, k 0,1, 2, , N 1
H(z)的极点:
1 z 1 0 z 1 e j0
所以
y ( n) 1 j ) H ( z ) |z e j
(1.17)
(1.18) 所以
0.2
RC滤波电路
y (t ) Y ( s ) dy sY ( s ) dt 2 d y s 2Y ( s ) dt 2
0
0
2
4
(Hz)
6
8
10
et
1 s 1
H ( ) arctan( RC )
对传递函数H(s)做拉普拉斯反变 换可得到系统的冲激响应函数h(t)
• B. 随机信号
– 给定某一时刻,无法确定该时刻信号的取值; – 无法用确定函数表示的信号,但信号有一定的统计规 律。换言之,带有信息的信号都是随机的。 – 例如:语音信号、图像信号、电路噪声、地震波等。
s3 (t )
O
O
t
t
O
t
你 信号检测理论 信号检测理论
好
1.2 信号的类型
• C. 能量信号
它说明 X ( ) 2 描述了信号能量在频域内的分布。
线性非时变(模拟)系统的数学描述