最新(潘迪夫)智能检测与信号处理教学讲义ppt课件
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人工智能讲义培训课件
选用知识表达旳原因
表达范围是否广泛 是否适于推理 是否适于计算机处理 是否有高效旳算法 能否表达不精确知识 能否模块化
知识和元知识能否用统一 旳形式表达
是否加入启发信息 过程性表达还是阐明性表达 表达措施是否自然
总之 ………
选用知识表达旳原因
……….. 总之，人工智能问题旳求解是以知识表达 为基础旳。怎样将已取得旳有关知识以计 算机内部代码形式加以合理地描述、存储、 有效地利用便是知识表达应处理旳问题。
存储旳数据是构成产生式旳基本元素，又 是产生式作用旳对象。
4.2.2 产生式系统构造
2．规则集
相当于系统旳知识库，它采用“IF <前件> THEN <后件>”旳形式，来体现求解问题所 需要旳知识。
规则
客观规律知识 求解策略知识
每条规则分为左右两个部分。左部表达激活该规 则旳条件，右部表达调用该规则后所作旳动作。
4.2.4 产生式表达旳特点
优点
模块性。 规则与规则之间相互独立
灵活性。 知识库易于增长、修改、删除
自然性。 以便地表达教授旳启发性知识与经验
透明性。 易于保存动作所产生旳变化、轨迹
4.2.4 产生式表达旳特点
缺陷：
效率低。 不能表达构造性旳知识。因为规则彼此之间不能调
用。
4.2.4 产生式表达旳特点
旳 知识。它旳处理规模和方式从封闭式扩大为开 放式，从小手工作坊式旳知识工程扩大为能进 行海量知识处理旳大规模工程。返回
知识旳种类
事实性知识：采用直接表达旳形式。 如：但凡猴子都有尾巴
过程性知识：描述做某件事旳过程。 如：红烧肉做法
行为性知识：不直接给出事实本身，只给出它在 某方面旳行为。 如：微分方程、（事物旳内涵）
智能科学与技术导论课件第4章
预处理生成的特征可以仍然用数值来表示，也可以用拓扑关系、逻辑结构等其它形式来表示， 分别适用于不同的模式识别方法。
4.1 模式识别概述
4.1.4 模式识别原理与过程
3.特征提取和选择
从大量的特征中选取出对分类最有效的有限特征，降低模式识别过程的计算复杂度，提高分 类准确性，是特征提取和选择环节的主要任务，目的都是为了降低特征的维度，提高所选取的特 征对分类的有效性。
4.1 模式识别概述
4.1.2 模式识别的基本概念
3.有监督学习与无监督学习
模式识别的核心是分类器，在已经确定分类器模型和样本特征的前提下，分类器通过某些算 法找到自身最优参数的过程，称为分类器的训练，也称为分类器的“学习”。
根据训练样本集是否有类别标签，可以分为有监督学习和无监督学习。 （1）有监督学习
1936年，英国学者Ronald Aylmer Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识别的基础。 1960年，美国学者Frank Rosenblatt提出了感知机。 60年代，L.A.Zadeh（乍得）提出了模糊集理论，基于模糊数学理论的模糊模式识别方法得以 发展和应用。
4.1 模式识别概述
由于过分追求训练样本集中样本的分类的正确性，从而导致的分类器泛化能力降低，称为 分类器训练过程中“过拟合”。
4.1 模式识别概述
4.1.3 模式识别的基本方法
1.统计模式识别
统计模式识别原理： 1）根据待识别对象所包含的原始数据信息，从中提取出若干能够反映该类对象某方面性质的 相应特征参数，并根据识别的实际需要从中选择一些参数的组合作为一个特征向量。 2）依据某种相似性测度，设计一个能够对该向量组表示的模式进行区分的分类器，就可把特 征向量相似的对象分为一类。 统计模式识别是主流的模式识别方法，其将样本转换成多维特征空间中的点，再根据样本的 特征取值情况和样本集的特征值分布情况确定分类决策规则。 其主要的理论基础包括概率论和数理统计； 主要方法包括线性分类、非线性分类、Bayes分类器、统计聚类算法等。
4.1 模式识别概述
4.1.4 模式识别原理与过程
3.特征提取和选择
从大量的特征中选取出对分类最有效的有限特征，降低模式识别过程的计算复杂度，提高分 类准确性，是特征提取和选择环节的主要任务，目的都是为了降低特征的维度，提高所选取的特 征对分类的有效性。
4.1 模式识别概述
4.1.2 模式识别的基本概念
3.有监督学习与无监督学习
模式识别的核心是分类器，在已经确定分类器模型和样本特征的前提下，分类器通过某些算 法找到自身最优参数的过程，称为分类器的训练，也称为分类器的“学习”。
根据训练样本集是否有类别标签，可以分为有监督学习和无监督学习。 （1）有监督学习
1936年，英国学者Ronald Aylmer Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识别的基础。 1960年，美国学者Frank Rosenblatt提出了感知机。 60年代，L.A.Zadeh（乍得）提出了模糊集理论，基于模糊数学理论的模糊模式识别方法得以 发展和应用。
4.1 模式识别概述
由于过分追求训练样本集中样本的分类的正确性，从而导致的分类器泛化能力降低，称为 分类器训练过程中“过拟合”。
4.1 模式识别概述
4.1.3 模式识别的基本方法
1.统计模式识别
统计模式识别原理： 1）根据待识别对象所包含的原始数据信息，从中提取出若干能够反映该类对象某方面性质的 相应特征参数，并根据识别的实际需要从中选择一些参数的组合作为一个特征向量。 2）依据某种相似性测度，设计一个能够对该向量组表示的模式进行区分的分类器，就可把特 征向量相似的对象分为一类。 统计模式识别是主流的模式识别方法，其将样本转换成多维特征空间中的点，再根据样本的 特征取值情况和样本集的特征值分布情况确定分类决策规则。 其主要的理论基础包括概率论和数理统计； 主要方法包括线性分类、非线性分类、Bayes分类器、统计聚类算法等。
信号检测论的原理课件
检测问题和信号模型
1 检测问题
检测问题是判断观测到的信号是来自某一特定信号源还是仅由噪声构成的问题。
2 信号模型
信号模型描述了信号的特征和统计分布，用于建立检测准则。
常见的检测准则
最小平均错误概率准则
基于统计模型的测准则，通过最小化平 均错误概率来进行信号检测。
最小平均风险准则
基于统计模型和损失函数的检测准则，通 过最小化平均风险来进行信号检测。
信号检测论的原理课件
本课件将介绍信号检测论的定义、背景以及信号检测问题和模型，还将涉及 常见的检测准则和最佳检测准则。最后，我们将讨论统计信号检测理论的基 本原理，并通过应用示例加深理解。
信号检测论的定义和背景
定义
信号检测论是研究在存在噪声的情况下如何判断信号是否存在的学科。
背景
信号检测论在无线通信、雷达系统和生物医学等领域起着重要的作用。
3
判决规则
判决规则是根据观测到的信号特征进行信号检测的规则。
应用示例
无线通信
雷达系统
信号检测论在无线通信系统 中用于判断信号的存在与否， 以及抵御噪声和干扰。
雷达系统利用信号检测论进 行目标检测和跟踪，以提高 雷达的探测性能。
生物医学
信号检测论在医学图像处理 和生物信号分析中具有广泛 的应用，如疾病诊断和信号 恢复。
结论和要点
1 结论
信号检测论是一门重要的学科，广泛应用于通信、雷达和医学等领域。
2 要点
我们了解了信号检测论的定义、模型、准则和基本原理，以及其在应用中的重要性。
最佳检测准则
1 贝叶斯准则
基于贝叶斯决策理论的最佳检测准则，考虑信号先验概率和误报概率。
2 最大似然准则
智能检测技术.ppt
上课与考试要求：
3
“三心二意”，迈向成功 专心、用心、开心；知晓天意和人意
专心：做每一件事情都要付出百分之百甚至百分之一 百二十的精力。无论你做什么事情，都要全力以赴， 全新投入，心无旁骛。
用心：要会思考，在做每一件事情的时候都要学会问一 个为什么。这样才能加深理解、举一反三。追本溯源才 是学习的真谛。
y1
x2 敏感元件 2
智能体
y2
(推理)
xn 敏感元件 n
(知识库)
ym
7
二、智能检测技术
各种的推理技术 ß 专家系统—故障诊断 ß 人工神经元网络算法 ß 遗传算法 ß 模糊集合理论 ß 多信息融合技术（多传感器，虚拟多传感器信 息融合）
8
二、智能检测技术
应用： 1、难测参数（现有传感器测量误差大；无合适 的传感器） 2、重要的设备和对象
合取（Λ），“与” 原子公式1 Λ原子公式2 析取（V），“或”原子公式1 V原子公式2 非（~），“否” ~原子公式 蕴涵（→），“条件—结论”原子公式1 →原子公式2 等价（↔）
24
（3）量词
全称量词（ ）x “所有” （ x）INDOOR(x,room1)
存在量词（ ） “有”
（ ）INDOORx(x,room1) x
25
(4)合适公式的性质
26
（5）逻辑推理（归结原理）
• 文字：一个原子或原子公式的否定 • 子句：有文字的析取组成的公式
P V Q→T
~P V R→T
Q V R→T
消解原理
27
举例
喜欢《三国演义》者必读《水浒》；若某书与《儒林外史》同类，则一 定不与《水浒》同类；没有人喜欢的书不会和《三国演义》同类；俞平 伯只读与《红楼梦》同类的书。求证：如果《红楼梦》与《儒林外史》 同类，则俞平伯一定不喜欢《三国演义》。
3
“三心二意”，迈向成功 专心、用心、开心；知晓天意和人意
专心：做每一件事情都要付出百分之百甚至百分之一 百二十的精力。无论你做什么事情，都要全力以赴， 全新投入，心无旁骛。
用心：要会思考，在做每一件事情的时候都要学会问一 个为什么。这样才能加深理解、举一反三。追本溯源才 是学习的真谛。
y1
x2 敏感元件 2
智能体
y2
(推理)
xn 敏感元件 n
(知识库)
ym
7
二、智能检测技术
各种的推理技术 ß 专家系统—故障诊断 ß 人工神经元网络算法 ß 遗传算法 ß 模糊集合理论 ß 多信息融合技术（多传感器，虚拟多传感器信 息融合）
8
二、智能检测技术
应用： 1、难测参数（现有传感器测量误差大；无合适 的传感器） 2、重要的设备和对象
合取（Λ），“与” 原子公式1 Λ原子公式2 析取（V），“或”原子公式1 V原子公式2 非（~），“否” ~原子公式 蕴涵（→），“条件—结论”原子公式1 →原子公式2 等价（↔）
24
（3）量词
全称量词（ ）x “所有” （ x）INDOOR(x,room1)
存在量词（ ） “有”
（ ）INDOORx(x,room1) x
25
(4)合适公式的性质
26
（5）逻辑推理（归结原理）
• 文字：一个原子或原子公式的否定 • 子句：有文字的析取组成的公式
P V Q→T
~P V R→T
Q V R→T
消解原理
27
举例
喜欢《三国演义》者必读《水浒》；若某书与《儒林外史》同类，则一 定不与《水浒》同类；没有人喜欢的书不会和《三国演义》同类；俞平 伯只读与《红楼梦》同类的书。求证：如果《红楼梦》与《儒林外史》 同类，则俞平伯一定不喜欢《三国演义》。
《信号检测论》课件
信号检测论的应用领域
心理学
通信
雷达探测
经济学
医学
信号检测论在心理学领 域的应用主要集中在感 知觉、注意、记忆等方 面，通过实验手段探究 人类信息处理过程的机 制和规律。
在通信领域，信号检测 论主要用于研究信号传 输过程中的噪声干扰和 信噪比等问题，以提高 通信系统的性能和可靠 性。
雷达探测是信号检测论 最早的应用领域之一， 通过研究雷达接收到的 信号和噪音，可以有效 地探测和识别目标。
生物医学工程
信号检测论在生物医学工程领域的应用将有 助于疾病的早期诊断和治疗。
通信领域
随着5G、6G等通信技术的发展，信号检测 论在通信领域的应用将更加重要。
环境保护
信号检测论在环境监测和保护领域的应用将 有助于及时发现和解决环境问题。
《信号检测论》PPT课件
目录
• 信号检测论概述 • 信号检测论的基本原理 • 信号检测论的实验方法 • 信号检测论的应用实例 • 信号检测论的未来发展与展望
01
信号检测论概述
信号检测论的定义
信号检测论是一种研究人类信息处理 系统特性的方法，它通过实验手段来 研究人类在信号检测过程中的心理和 行为特征。
04
信号检测论的应用实例
信号检测论在心理学中的应用
心理物理学
信号检测论在心理物理学中用于 研究感觉阈限和阈上感觉，探讨 人类对刺激的感知和识别过程。
认知心理学
信号检测论在认知心理学中用于 研究人类的注意、记忆、决策等 认知过程，解释人类在信息处理 和判断中的行为表现。
临床心理学
信号检测论在临床心理学中用于 评估和诊断各种心理障碍，例如 精神分裂症、抑郁症等，为制定 治疗方案提供依据。
信号检测论ppt课件
有信号（y） 无信号（n）
信号+噪音SN 击中（H） 漏报（M）
噪音N 虚报（FA） 正确拒斥（CR）
PPT学习交流
17
第三节 信号检测论
• 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，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，则有:
• 信号检测论的任务就是要把信号和它们的 噪音背景区分开来。要求被试在他觉察到 信号出现时报告“有信号”，当感到只有 噪音时报告“无信号”。
PPT学习交流
14
第三节 信号检测论
• 在信号检测实验中，被试对有无信号出现的判定， 可以有四种结果（P112）
• 1.击中 当信号（SN）出现时，被试报告为“有信 号”，这称为击中，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.虚报 当只有噪音出现时（N），被试报告“有信 号”，这称为虚报（或误报），以y/N表示。我们 把这个判定的概率称为虚报条件概率，以P(FA)或 P(y/N)表示。
PPT学习交流
15
第三节 信号检测论
3.漏报 当有信号出现时，被试报告为“无信号”， 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。
PPT学习交流
6
第三节 信号检测论
• 如果把反应水平调得过低，漏掉的信号可 能会很少，但虚报的可能性却会相当大。 反之，如果要求尽量减少虚报，就得把侦 察反应器的反应水平调得很高。这样，在 没有信号时虽然不会以“有信号”反应， 但在有信号时传感器的输出由于达不到一 定的反应水平，侦察器也不会以“有信号” 反应。这样虚报的概率减少了，但报准(又 称击中)的概率却不会很高。
信号+噪音SN 击中（H） 漏报（M）
噪音N 虚报（FA） 正确拒斥（CR）
PPT学习交流
17
第三节 信号检测论
• 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，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，则有:
• 信号检测论的任务就是要把信号和它们的 噪音背景区分开来。要求被试在他觉察到 信号出现时报告“有信号”，当感到只有 噪音时报告“无信号”。
PPT学习交流
14
第三节 信号检测论
• 在信号检测实验中，被试对有无信号出现的判定， 可以有四种结果（P112）
• 1.击中 当信号（SN）出现时，被试报告为“有信 号”，这称为击中，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.虚报 当只有噪音出现时（N），被试报告“有信 号”，这称为虚报（或误报），以y/N表示。我们 把这个判定的概率称为虚报条件概率，以P(FA)或 P(y/N)表示。
PPT学习交流
15
第三节 信号检测论
3.漏报 当有信号出现时，被试报告为“无信号”， 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。
PPT学习交流
6
第三节 信号检测论
• 如果把反应水平调得过低，漏掉的信号可 能会很少，但虚报的可能性却会相当大。 反之，如果要求尽量减少虚报，就得把侦 察反应器的反应水平调得很高。这样，在 没有信号时虽然不会以“有信号”反应， 但在有信号时传感器的输出由于达不到一 定的反应水平，侦察器也不会以“有信号” 反应。这样虚报的概率减少了，但报准(又 称击中)的概率却不会很高。
智能检测处理与控制课件
主要内容
• • • • • • 课程设立说明 关于智能检测处理与控制 关于控制科学与工程基本内容的掌握 关于一个实际过程控制系统 介绍几本书和课件 多传感器数据融合技术、控制系统故障诊断、 数据挖掘的粗糙集方法、数字超声成像技 术 —— 简介
课程设立说明
• 从信号检测、信息处理、系统控制的角度，了 解控制科学与工程及相关学科的发展动态； • 分析控制科学与工程当前研究的热点问题，便 于博士们结合自己的课题背景，对寻找解决问 题的途径或方法，提供一点帮助； • 提供部分寻找方法的资料和信息； • 介绍部分我们熟知的、与智能检测处理与控制 有关的内容。
研究一些实际问题理论研究要搞但那应该是少数人的事多数应该结合工程实践另外不能一窝蜂赶时髦要结合有特点有积累的工程实际去创新应用研究研究方向定位确定应用背景如航空航天工业过程社会经济金融等找到该领域需要解决的实际问题打好基础选择背景找到问题及突破点与相关学科的交叉性研究要不断向信息计算机通讯生物医疗等领域扩张发挥多学科交叉优势
关于智能检测处理与控制
2。智能检测处理与控制的基本内容 ：
（1）概念与系统思想： 信息(Information)：自然界广泛存在的传递事物或事态的媒体。它是个抽象而 复杂的概念，通常认为用文字、符号、手势、语言、数字、音符、图像等能 被人们感觉器官所感知的形式，也就是把客观世界的运动状态和主观思维活 动状态表达出来的那个媒体，就是信息。比较直观的定义：关于事物运动的 千差万别的状态和方式的知识，或传递与表达的媒体。 信号(Signal)：用来传递信息的机械动作、光、电、声或其他物质运动的一种形 式。为了有效地传输信息，必须对信息进行加工处理，把它变换成适合某种 信道传输的物理量——信号，如以电波为载体的有线与无线电信号，以声、 光为载体的声、光信号，以压缩空气或液体为载体的气动或液动信号，以及 生物信号等。 信号通常是时间的一维函数，如语音X(t)；也可以是时间与空间的多维函数，如 电视图像X(x0,y0,t)；还可以是非时间变量的函数，如平面图像X(x0,y0)。 信号往往不是孤立的，是与系统及物理形式和数学表达紧密相连。
• • • • • • 课程设立说明 关于智能检测处理与控制 关于控制科学与工程基本内容的掌握 关于一个实际过程控制系统 介绍几本书和课件 多传感器数据融合技术、控制系统故障诊断、 数据挖掘的粗糙集方法、数字超声成像技 术 —— 简介
课程设立说明
• 从信号检测、信息处理、系统控制的角度，了 解控制科学与工程及相关学科的发展动态； • 分析控制科学与工程当前研究的热点问题，便 于博士们结合自己的课题背景，对寻找解决问 题的途径或方法，提供一点帮助； • 提供部分寻找方法的资料和信息； • 介绍部分我们熟知的、与智能检测处理与控制 有关的内容。
研究一些实际问题理论研究要搞但那应该是少数人的事多数应该结合工程实践另外不能一窝蜂赶时髦要结合有特点有积累的工程实际去创新应用研究研究方向定位确定应用背景如航空航天工业过程社会经济金融等找到该领域需要解决的实际问题打好基础选择背景找到问题及突破点与相关学科的交叉性研究要不断向信息计算机通讯生物医疗等领域扩张发挥多学科交叉优势
关于智能检测处理与控制
2。智能检测处理与控制的基本内容 ：
（1）概念与系统思想： 信息(Information)：自然界广泛存在的传递事物或事态的媒体。它是个抽象而 复杂的概念，通常认为用文字、符号、手势、语言、数字、音符、图像等能 被人们感觉器官所感知的形式，也就是把客观世界的运动状态和主观思维活 动状态表达出来的那个媒体，就是信息。比较直观的定义：关于事物运动的 千差万别的状态和方式的知识，或传递与表达的媒体。 信号(Signal)：用来传递信息的机械动作、光、电、声或其他物质运动的一种形 式。为了有效地传输信息，必须对信息进行加工处理，把它变换成适合某种 信道传输的物理量——信号，如以电波为载体的有线与无线电信号，以声、 光为载体的声、光信号，以压缩空气或液体为载体的气动或液动信号，以及 生物信号等。 信号通常是时间的一维函数，如语音X(t)；也可以是时间与空间的多维函数，如 电视图像X(x0,y0,t)；还可以是非时间变量的函数，如平面图像X(x0,y0)。 信号往往不是孤立的，是与系统及物理形式和数学表达紧密相连。
智能检测技术ch1 PPT课件
2019年10月17日星期 四
第1章 测试技术概述
智能检测技术
1.2 信号分析基础
1.2.1 信号的定义与分类 3、能量信号与功率信号
1）能量信号 在分析区间（-∞，∞）内能量为有限值的信号称
为能量（有限）信号，满足条件：
x2 (t )dt
一般持续时间有限的瞬态信号是能量信号
2019年10月17日星期 四
入到其它信息处理装置、控制系统。
2019年10月17日星期 四
第1章 测试技术概述 1.1 测试技术基本概念
1.1.2 一个测试过程如何进行？
智能检测技术
温度如何测出来？
被测对象
观察者
2019年10月17日星期 四
第1章 测试技术概述 1.1 测试技术基本概念
1.1.2 一个测试过程如何进行？
智能检测技术
第1章 测试技术概述 第2章 数字信号处理技术 第3章 智能传感器 第4章 虚拟仪器 第5章 图像检测技术
2019年10月17日星期 四
智能检测技术
第1章 测试技术概述
1.1 测试技术基本概念 1.2 信号分析基础
1.3 测试装置基本特性 1.4 智能检测技术的概况
2019年10月17日星期 四
第1章 测试技术概述
1.1.6 测量误差
什么是测量误差？
智能检测技术
测量误差=测量结果–真值
2019年10月17日星期 四
第1章 测试技术概述 1.1 测试技术基本概念
1.1.6 测量误差
智能检测技术
测量误差分类
系统误差
随机误差
粗大误差
2019年10月17日星期 四
第1章 测试技术概述 1.1 测试技术基本概念
第1章 测试技术概述
智能检测技术
1.2 信号分析基础
1.2.1 信号的定义与分类 3、能量信号与功率信号
1）能量信号 在分析区间（-∞，∞）内能量为有限值的信号称
为能量（有限）信号，满足条件：
x2 (t )dt
一般持续时间有限的瞬态信号是能量信号
2019年10月17日星期 四
入到其它信息处理装置、控制系统。
2019年10月17日星期 四
第1章 测试技术概述 1.1 测试技术基本概念
1.1.2 一个测试过程如何进行？
智能检测技术
温度如何测出来？
被测对象
观察者
2019年10月17日星期 四
第1章 测试技术概述 1.1 测试技术基本概念
1.1.2 一个测试过程如何进行？
智能检测技术
第1章 测试技术概述 第2章 数字信号处理技术 第3章 智能传感器 第4章 虚拟仪器 第5章 图像检测技术
2019年10月17日星期 四
智能检测技术
第1章 测试技术概述
1.1 测试技术基本概念 1.2 信号分析基础
1.3 测试装置基本特性 1.4 智能检测技术的概况
2019年10月17日星期 四
第1章 测试技术概述
1.1.6 测量误差
什么是测量误差？
智能检测技术
测量误差=测量结果–真值
2019年10月17日星期 四
第1章 测试技术概述 1.1 测试技术基本概念
1.1.6 测量误差
智能检测技术
测量误差分类
系统误差
随机误差
粗大误差
2019年10月17日星期 四
第1章 测试技术概述 1.1 测试技术基本概念
信号检测论的原理PPT课件
第三节 信号检测论
问题：非感觉的因素对阈限的影响：如最小变化法中的期望和 习惯误差；恒定刺激法测差别阈限时的自信心 ——如何把反 应倾向从阈限测定中分离出来？
检测器对光电传感器输出信号的判断：噪音，信号，反应标准， 虚报，漏报；击中概率会随反应标准而变化，但电子侦察系 统的辨别能力不变。
.
1
一、信号检测论概述
精神分裂症患者16名；32Hz信号，42Hz噪音；1600次； 指导语1：“见到闪光就报告” ——促进性指导语 指导语2：“确实有把握见到闪光再报告” ——抑制性指导语 恒定刺激法结果：促进条件 36Hz； 抑制条件 33.3Hz 信号检测论结果：促进条件 d’1.2 β1.3; 抑制条件 d’1.2 β2.1
总点数T “0”的次数 “3”的次数
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1 0 0 0 根据“次数” 0 0 0 1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1 形成分布
“0”的概率f(0) 100 100 100 80 71 67 56 44 33 29 20 0 0 0
（一）似然比（β） 1.似然比的含义：似然比是信号检测论中用以表示反应偏向的一个指标，是指信号
加噪音引起的特定感觉的条件概率与噪音引起的条件概率的比值。具体表示为 在特定的刺激值（XC）上，信号分布的纵轴与噪音分布的纵轴之比。 公式为：
β = 纵轴击中 / 纵轴虚报=O击中 / O虚报 2.似然比的影响因素： （1）先定概率的影响；（2）奖惩办法或支付矩阵的影响。支付矩阵是指在一定的
数） 3.似然比的意义： β越大，被试的判断越谨慎，判定标准越高，即在没有足够信
息时，不轻易以“有信号”作出反应； β越小，被试把反应标准放宽，判定标准
问题：非感觉的因素对阈限的影响：如最小变化法中的期望和 习惯误差；恒定刺激法测差别阈限时的自信心 ——如何把反 应倾向从阈限测定中分离出来？
检测器对光电传感器输出信号的判断：噪音，信号，反应标准， 虚报，漏报；击中概率会随反应标准而变化，但电子侦察系 统的辨别能力不变。
.
1
一、信号检测论概述
精神分裂症患者16名；32Hz信号，42Hz噪音；1600次； 指导语1：“见到闪光就报告” ——促进性指导语 指导语2：“确实有把握见到闪光再报告” ——抑制性指导语 恒定刺激法结果：促进条件 36Hz； 抑制条件 33.3Hz 信号检测论结果：促进条件 d’1.2 β1.3; 抑制条件 d’1.2 β2.1
总点数T “0”的次数 “3”的次数
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1 0 0 0 根据“次数” 0 0 0 1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1 形成分布
“0”的概率f(0) 100 100 100 80 71 67 56 44 33 29 20 0 0 0
（一）似然比（β） 1.似然比的含义：似然比是信号检测论中用以表示反应偏向的一个指标，是指信号
加噪音引起的特定感觉的条件概率与噪音引起的条件概率的比值。具体表示为 在特定的刺激值（XC）上，信号分布的纵轴与噪音分布的纵轴之比。 公式为：
β = 纵轴击中 / 纵轴虚报=O击中 / O虚报 2.似然比的影响因素： （1）先定概率的影响；（2）奖惩办法或支付矩阵的影响。支付矩阵是指在一定的
数） 3.似然比的意义： β越大，被试的判断越谨慎，判定标准越高，即在没有足够信
息时，不轻易以“有信号”作出反应； β越小，被试把反应标准放宽，判定标准
《智能检测技术》教学课件-第4章-2声发射无损检测技术
声发射检测原理
Principle of Acoustic Emission
声发射源
弹
性
波 的
材料表面
传
引起表面位移
播
换能器
将材料的机械振动转换 为电信号，然后再被放大、 处理和记录。
Acoustic emissions working frequency ranges under 1 kHz, and have been reported at frequencies up to 100 MHz, but most of the released energy is within the 1 kHz to 1 MHz range.
声发射检测的基本原理：
声发射源
材料中传播
分析研究
传感器耦合
数据显示
信号处理
声发射采集
传感器 前置放大器
声发射传感器—原理
某些晶体受力产生变形时，其表面出现电荷，而又在电 场的作用下，晶片发生弹性变形，这种现象称为压电效应。
常用声发射传感器的工作原理，基于晶体元件的压电效 应，将声发射波引起的被检件表面振动转换为电压信号， 送入信号处理器，完成信号处理过程。
声发射传感器—标定
主要内容
➢术语与定义
➢技术要求 ➢试验方法 ➢常见问答
术语与定义
灵敏度：传感器对外部信号完成机械能(或电能)转变为电能 (或机械能)的能力，用振动粒子对单位速度的输出电压表示 ，0dB=1V/m/s 。
谐振频率：传感器对外部信号发生共振现象时的信号频率 。传感器对该点频率最灵敏。
声发射传感器—选择
传感器应根据被检测声发射信号来确定。首先了解被检测对 象声发射的频率范围和幅度范围，然后选择对有效声发射信号 灵敏的传感器。
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智能检测（系统）
Intelligent Measuring（System）
传感器与微处理器赋予智能的结合，兼有信息 检测和信息处理功能的系统。
具有感知、学习、推理、通讯及管理等功能的 系统。
以微计算机为核心的具有信息检测功能、并具 有模仿人类专家进行分析、诊断和决策等信息 综合处理能力的传感测量系统
IEC-625（美国 IEEE-488, 国内 GPIB General Purpose Interface Bus ZBY207.1-84）
CAMAC 等
四、智能检测（系统）的概念
智能传感器（系统）
Smart/Intelligent Sensor （System ）
智能仪器（系统）
Intelligent Instrument（System）
① 传输数字信号 ② 每一个现场装置通过数字总线挂接在总线上，从而大
大减少与上位机之间一对一的连接，可简化系统、提高 可靠性、降低成本。 ② 标准化接口 是系统具有兼容性和开放性，以余户联户界呼唤和扩展。 ③ 现场装置智能化 为提高系统的快速响应与可靠性能，FCS采用“测控职 能分散下放到现场装置”，智能现场装置是整个控制管 理系统的主体。
沙占友等. 智能化集成温度传感器原理及应用.机械工业出版社，2002.
6.
酒井英昭[日]. 信号处理.科学出版社，2001.
7.
周德泽等. 计算机智能检测控制系统设计及应用.清华大学出版社，2002.
8.
邓焱等. LabVIEW 测试技术与仪器应用 机械工业出版社，2004.
9.
梁威等.智能传感器与信息系统.北京航空航天大学出版社，2004.
结果：稳定性、可靠性、测量精度受影智能化、标准化的迫切要求。
20世纪生产过程自动化技术的发展： 60年代 集中控制 70年代 分散型控制系统（DCS)，提高
可靠性 80年代 基于现场总线的开放型控制系
统（FCS），是DCS的继承、 完善和发展。
现场总线是连接控制系统中各智能装置的双向数字 通讯（控制）网络，特点和要求为：
(潘迪夫)智能检测与信号处理
主要参考资料
参考书：
1.
滕召胜等. 智能检测与数据融合.机械工业出版社，2000.
2.
刘君华. 智能传感器系统.西安电子科技大学出版社，2000.
3.
赵茂泰. 智能仪器原理及应用.电子工业出版社，1999.
4.
李海青等. 软测量技术及应用.化学工业出版社，2000.
5.
1.2 智能检测系统的特征与一般组成结构
一、特征
1. 测量过程软件控制
2.
硬件功能软件化；通过软件实现自动稳零放大、极性判断、量程
切换、报警、过载保护、非线性补偿、多功能测试和自动巡回检测
等。
2. 智能数据处理
测量数据线性化处理、平均值处理，频域分析，相关分析，数据融 合计算等。
3. 高度的灵活性（功能柔性化）
3. 结构集成化、微型化，功能模块化
4. 智能化信息处理技术广泛应用
5. FFT、小波分析、数字滤波、非线性补偿、自适应补偿、 ANN、Fuzzy算法、信息融合技术等。
5. 通用化、标准化接口技术普遍应用
串行标准接口
RS-232、485
HP-IL I²C（Inner Integrate Circuit Bus,Philip二线通讯） CAN（控制局域网现场总线Control Area Network）； 并行标准接口
1
传感器
1
1/1000 1 / 10 1/ 3
传统的传感器技术
➢ 在过去的几十年里取得了巨大进步，但已达到技 术极限，难于取得性能价格比的突破。
➢ 手工艺品式的制作过程以及多品种、高性能要 求 —— 导致成品率低、高成本、高价格。
➢ 存在的缺陷：
① 结构尺寸大，动态性能差； ② 输入/输出非线性，且随时间漂移； ③ 环境敏感性，且随时间漂移； ④ 抗干扰性能差，性噪比低； ⑤ 交叉灵敏度影响，选择性、分辨率不高；
三、检测系统技术发展现状与特点
1. 传感技术与微电子技术，特别是微处理器技术 完美结合，密不可分
任何一种智能检测系统必然是上述两者的结合。
传感技术—半导体技术、光电子技术、生物技术等 微处理器—单片微机由4位、8位、16位到32位；专用
或通用型芯片，DSP、FFT以及ANN芯片等
2. 传感器智能化技术—智能传感器系统 （Intelligent Sensor System）
2. 硬件组成结构
Bus Local Unit n
Master PC Interface
Communication Interface
A/D
Signal Conditioner
7.
测量选择功能（如量程转换、采样通道和方式选择等），故障
诊断功能，人机对话、控制输出等
7. 具有高的可靠稳定性、满足系统要求的高 精度和自适应能力
二、系统一般组成结构
1. 系统组成
硬件：传感器、信号调理电路、A/D、I/O、 微处理器、通讯接口及总线等； 软件：检测、控制、诊断、数据处理以及界 面生成等程序等。
重要性在20世纪70年代末凸现，80年代之后 “传感器热”。
日本：列为80年代十大技术之首； 美国：列为90年代22项关键技术之一； 欧洲：80-90年代传感器销售增长20多倍。
控制系统三种主要功能模块价格性能比 发展变化情况
功能模块 上世纪70年代 上世纪90年代
计算机
1
执行器
（以电机为例）
10.
杨万海. 多传感器数据融合及其应用 西安电子科技大学出版社，2006.
学术期刊：
仪器仪表学报、传感器技术、电子测量技术、测控技术等。 哈工大、清华、国防科大学报等。
Chapter 1 概论
1.1 智能检测系统概述 一、传感测量（检测）技术的作用与发展
信息技术三大支柱（测控、通信、计算机） 之一，位于信息技术的前端，是获得信息的 基础技术。应用十分普遍广泛。
以软件为核心，功能和性能指标修改、扩展容易方便。
4. 多参数检测和数据融合
通过多个高速数据通道，在进行多参数检测的基础上， 依据各路信息的相关特性，可实现系统多传感器信息融 合，提高检测系统的准确度、可靠性和容错性。
5. 测量速度快
6. 通过高速数据采样和实时在线的高速数据处理实现。
6. 智能化功能强
Intelligent Measuring（System）
传感器与微处理器赋予智能的结合，兼有信息 检测和信息处理功能的系统。
具有感知、学习、推理、通讯及管理等功能的 系统。
以微计算机为核心的具有信息检测功能、并具 有模仿人类专家进行分析、诊断和决策等信息 综合处理能力的传感测量系统
IEC-625（美国 IEEE-488, 国内 GPIB General Purpose Interface Bus ZBY207.1-84）
CAMAC 等
四、智能检测（系统）的概念
智能传感器（系统）
Smart/Intelligent Sensor （System ）
智能仪器（系统）
Intelligent Instrument（System）
① 传输数字信号 ② 每一个现场装置通过数字总线挂接在总线上，从而大
大减少与上位机之间一对一的连接，可简化系统、提高 可靠性、降低成本。 ② 标准化接口 是系统具有兼容性和开放性，以余户联户界呼唤和扩展。 ③ 现场装置智能化 为提高系统的快速响应与可靠性能，FCS采用“测控职 能分散下放到现场装置”，智能现场装置是整个控制管 理系统的主体。
沙占友等. 智能化集成温度传感器原理及应用.机械工业出版社，2002.
6.
酒井英昭[日]. 信号处理.科学出版社，2001.
7.
周德泽等. 计算机智能检测控制系统设计及应用.清华大学出版社，2002.
8.
邓焱等. LabVIEW 测试技术与仪器应用 机械工业出版社，2004.
9.
梁威等.智能传感器与信息系统.北京航空航天大学出版社，2004.
结果：稳定性、可靠性、测量精度受影智能化、标准化的迫切要求。
20世纪生产过程自动化技术的发展： 60年代 集中控制 70年代 分散型控制系统（DCS)，提高
可靠性 80年代 基于现场总线的开放型控制系
统（FCS），是DCS的继承、 完善和发展。
现场总线是连接控制系统中各智能装置的双向数字 通讯（控制）网络，特点和要求为：
(潘迪夫)智能检测与信号处理
主要参考资料
参考书：
1.
滕召胜等. 智能检测与数据融合.机械工业出版社，2000.
2.
刘君华. 智能传感器系统.西安电子科技大学出版社，2000.
3.
赵茂泰. 智能仪器原理及应用.电子工业出版社，1999.
4.
李海青等. 软测量技术及应用.化学工业出版社，2000.
5.
1.2 智能检测系统的特征与一般组成结构
一、特征
1. 测量过程软件控制
2.
硬件功能软件化；通过软件实现自动稳零放大、极性判断、量程
切换、报警、过载保护、非线性补偿、多功能测试和自动巡回检测
等。
2. 智能数据处理
测量数据线性化处理、平均值处理，频域分析，相关分析，数据融 合计算等。
3. 高度的灵活性（功能柔性化）
3. 结构集成化、微型化，功能模块化
4. 智能化信息处理技术广泛应用
5. FFT、小波分析、数字滤波、非线性补偿、自适应补偿、 ANN、Fuzzy算法、信息融合技术等。
5. 通用化、标准化接口技术普遍应用
串行标准接口
RS-232、485
HP-IL I²C（Inner Integrate Circuit Bus,Philip二线通讯） CAN（控制局域网现场总线Control Area Network）； 并行标准接口
1
传感器
1
1/1000 1 / 10 1/ 3
传统的传感器技术
➢ 在过去的几十年里取得了巨大进步，但已达到技 术极限，难于取得性能价格比的突破。
➢ 手工艺品式的制作过程以及多品种、高性能要 求 —— 导致成品率低、高成本、高价格。
➢ 存在的缺陷：
① 结构尺寸大，动态性能差； ② 输入/输出非线性，且随时间漂移； ③ 环境敏感性，且随时间漂移； ④ 抗干扰性能差，性噪比低； ⑤ 交叉灵敏度影响，选择性、分辨率不高；
三、检测系统技术发展现状与特点
1. 传感技术与微电子技术，特别是微处理器技术 完美结合，密不可分
任何一种智能检测系统必然是上述两者的结合。
传感技术—半导体技术、光电子技术、生物技术等 微处理器—单片微机由4位、8位、16位到32位；专用
或通用型芯片，DSP、FFT以及ANN芯片等
2. 传感器智能化技术—智能传感器系统 （Intelligent Sensor System）
2. 硬件组成结构
Bus Local Unit n
Master PC Interface
Communication Interface
A/D
Signal Conditioner
7.
测量选择功能（如量程转换、采样通道和方式选择等），故障
诊断功能，人机对话、控制输出等
7. 具有高的可靠稳定性、满足系统要求的高 精度和自适应能力
二、系统一般组成结构
1. 系统组成
硬件：传感器、信号调理电路、A/D、I/O、 微处理器、通讯接口及总线等； 软件：检测、控制、诊断、数据处理以及界 面生成等程序等。
重要性在20世纪70年代末凸现，80年代之后 “传感器热”。
日本：列为80年代十大技术之首； 美国：列为90年代22项关键技术之一； 欧洲：80-90年代传感器销售增长20多倍。
控制系统三种主要功能模块价格性能比 发展变化情况
功能模块 上世纪70年代 上世纪90年代
计算机
1
执行器
（以电机为例）
10.
杨万海. 多传感器数据融合及其应用 西安电子科技大学出版社，2006.
学术期刊：
仪器仪表学报、传感器技术、电子测量技术、测控技术等。 哈工大、清华、国防科大学报等。
Chapter 1 概论
1.1 智能检测系统概述 一、传感测量（检测）技术的作用与发展
信息技术三大支柱（测控、通信、计算机） 之一，位于信息技术的前端，是获得信息的 基础技术。应用十分普遍广泛。
以软件为核心，功能和性能指标修改、扩展容易方便。
4. 多参数检测和数据融合
通过多个高速数据通道，在进行多参数检测的基础上， 依据各路信息的相关特性，可实现系统多传感器信息融 合，提高检测系统的准确度、可靠性和容错性。
5. 测量速度快
6. 通过高速数据采样和实时在线的高速数据处理实现。
6. 智能化功能强