信号检测理论基础分析

实验题目评价法－信号侦察论实验课程实验心理学实验指导老师刘海涛学生姓名吴楚楚1208300045 试验班级心理121实验简介：信号检测论是人们在对刺激做判断时，对不确定的情况做出某种决定的理论。

信号检测论最早应用在雷达和通讯技术中，用来解决信号接受的正确概率问题。

后来信号检测论被广泛应用到感知觉过程的研究中。

通过信号检测论的实验方法可以对被试的感受性和反应倾向性进行有效的测量，克服被试的主观因素和噪音干扰对感受性的影响。

信号检测论不仅能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。

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。

其中，评价法可以在相同的时间内获得被试更多的信息。

在评价法中，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出评价，即说明每次判断的把握有多大。

这样，被试就有了几个判断标准，因而用一轮实验的结果就可以绘制出ROC曲线。

实验目的：通过图片再认，学习信号侦察论及其基础程序评价法。

实验器材：PsyKey心理教学系统实验被试：大学生一名，年龄21岁，性别女。

实验过程：本实验采用图片再认作为评价法的实验。

刺激共有两套：一套是识记过的图片，共60张（每个图片内容不同）作为信号SN；另一套是没有识记过的图片，共60张（每个图片也不同，但与相应的第一套相似），作为噪音N。

第一步，先让被试识记第一套图片，计算机屏幕随机呈现每张图片，60张图片连续呈现；第二步，把这60张识记过的图片与第二套60张图片混合在一起，仍按上述的方法呈现给被试，让被试判断是否是刚才识记过的，并按照规定的等级按键作出评价。

采用五等级评价的方法，其中1—0%，2—25%，3—50%，4—75%，5—100%。

让被试直接点击对应的数字按钮来进行反应。

实验结果：＝＝＝＝＝结果分数＝＝＝＝＝----------------------------------类型１２３４５合计----------------------------------信号 3 1 9 10 37 60噪音24 6 16 6 8 60----------------------------------计算各标准下的击中率,虚报率,以及d和β判断标准C4 C3 C2 C1P(y/N) 0.61 0.78 0.93 0.94P(y/N) 0.13 0.23 0.50 0.60Z/SN -1.530 -0.261 0.858 0.933Z/N -0.614 -0.352 0.352 0.6140.124 0.386 0.276 0.259击中率的纵坐标0.331 0.375 0.375 0.331虚报率的纵坐标d 0.916 0.095 0.506 0.319β0.37 1.03 0.74 0.78 可对此表进一步处理，画出ROC曲线.实验结果分析：1.由数据可知，被试的感受性d值约为0.46。

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。

信号检测论--有无法摘要本次实验采用信号检测论中的有无法，检验了甲，乙两名女性被试在呈现信号和噪音的先定概率发生变化时，其辨别力和判定标准是否都受到影响。

结果发现，随着先定概率的减小，两被试判断标准渐渐变的严格,被试的辨别能力大体上渐渐也在提高。

关键词信号检测论有无法ROC曲线辨别力判断标准本次实验尝试用信号检测论—有无法，来检验当呈现信号和噪音的先定概率发生变化时,对被试的辨别力和判定标准是否都有影响，并绘制ROC曲线。

本次实验假设，随着先定概率的减小,两被试判断标准渐渐变的严格,被试的辨别能力则保持不变。

2 方法2。

1 被试两名被试，被试甲和被试乙,女，年龄均为20岁；2。

2 实验设计本次实验使用先定概率为自变量，被试辨别力和判定标准是因变量。

2。

3 实验材料信号及噪音卡片，每张卡片正面写有1位和2位的数字，范围是8-24，背面分为SN和N（SN 和N都呈正态分布)；2.4 实验程序2.4。

1 确定五种SN呈现的先定概率，本次实验按照实验手册中表6-2的标准进行；2。

4。

2 主试按照P（SN）=0。

9, P(N)=0。

1分别从总体SN和N中随机抽样，形成一个n=50的样本。

数据记入表格6-3；2。

4.3 将SN和N的数字分布表给被试看，指导语为:“下面给你看一系列的数字卡片，你根据给你呈现的数字分布表来判断该数字为信号还是噪音,并口头报告."2.4。

4 将每张卡片呈现给被试并让其判断，被试报告“信号”,主试就在记录表相应的空格内记下“+”,若被试判断为“噪音”，主试就在相应的空格内记下“-”。

每做完50次休息2分钟；2。

4。

5 实验结束后询问被试，在不同的情况下她是如何进行判断的,并将被试的回答记录在下面的“讨论”中；2.4.6 换被试重复上述过程.3 结果3.1 从PZO转换表中分别查出的与5对P（y/SN）,P（y/N)相应的Z和O值，以及五种先定概率的dˊ和β：被试甲如下：被试乙如下:3.2 绘制ROC曲线:被试甲：被试乙：3。

微弱信号检测的基本理论和技术微弱信号检测技术是采用电子学、信息论、计算机和物理学的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点和相关性，检测被噪声淹没的微弱有用信号。

微弱信号检测的宗旨是研究如何从强噪声中提取有用信号，任务是研究微弱信号检测的理论、探索新方法和新技术，从而将其应用于各个学科领域当中。

在微弱信号检测中，总是伴随着噪声，噪声属于电路中的随机扰动，它可能来自电路中元器件中的电子热运动，或者是半导体器件中载流子的不规则运动。

噪声是限制信号检测系统性能的决定性因素，因此它是信号检测中的不利因素。

对于微弱信号检测来说，如能有效克服噪声，就可以提高信号检测的灵敏度。

电路中噪声是一种连续型随机变量，即它在某一时刻可能出现各种可能数值。

电路处于稳定状态时，噪声的方差和数学期望一般不再随时间变化，这时噪声电压称为广义平稳随机过程。

若噪声的概率分布密度不随时间变化，则称为狭义平稳随机过程(或严格平稳随机过程>。

显然，一个严格平稳随机过程一定为广义平稳随机过程，反之则不然。

1.滤波器被噪声污染的信号波形恢复称为滤波。

这是信号处理中经常采用的主要方法之一，具有十分重要的应用价值。

现在，在各种信号检测仪器中均离不开各种滤波器，它起到了排除干扰，分出信号的功能。

常用的滤波器是采用电感、电容等分立元件构成(例如，RC低通滤波器、LC谐振回路等>，它对于滤去某些干扰谱线(例如，电源50Mz滤波，收音机、电视机中干扰的滤波>，有较好的效果。

对于混在随机信号中的噪声滤波，这种简单的滤波器就不是最佳的滤波电路。

这是因为信号与噪声均可能具有连续的功率谱。

因此需要寻找一种使误差最小的最佳滤波方法，有称为最小最佳滤波准则。

维纳线性滤波理论就是一种在最小均方误差准则下的最佳线性滤波方法。

出于维纳滤波器电路实现上的困难，在维纳滤波基础上发展了一种基于状态空间方法的最佳线性递推滤波方法，称为卡尔曼滤波。

这种滤波器特别适用于对离散时间序列的实时滤波。

微弱信号特征提取方法第一部分信号检测理论基础 (2)第二部分噪声背景下的特征识别 (4)第三部分时频域分析方法应用 (7)第四部分自适应滤波器设计 (11)第五部分非线性信号处理技术 (14)第六部分特征提取算法比较 (18)第七部分信号分类与模式识别 (23)第八部分特征提取的实验验证 (26)第一部分信号检测理论基础# 微弱信号特征提取方法## 信号检测理论基础### 引言在现代通信与信息处理领域，微弱信号的特征提取是至关重要的环节。

由于微弱信号往往淹没在噪声之中，其有效识别与分析对于提高系统性能具有显著意义。

本文将探讨信号检测理论的基础知识，为后续的特征提取方法提供理论支撑。

### 信号与噪声的基本概念#### 信号定义信号可以定义为携带信息的物理量，它通常以时间函数的形式存在，如电压、电流或声波等。

根据其统计特性，信号可以分为确定性和随机两大类。

确定性信号具有固定的数学表达式，而随机信号则表现为一系列不确定的样本值。

#### 噪声定义噪声是指那些对信号传输和处理产生干扰的无用信息。

从统计角度来看，噪声通常被建模为随机过程，它的存在增加了信号处理的难度。

### 信号检测模型#### 假设检验信号检测理论基于统计学中的假设检验原理。

假设检验是一种统计推断方法，用于判断一个样本集是否来自于已知分布的总体。

在信号检测的背景下，我们通常有两个相互竞争的假设：-**H0**（Null hypothesis）: 无信号存在，仅有噪声；-**H1**（Alternative hypothesis）: 有信号存在，信号叠加在噪声之上。

#### 判决准则信号检测的任务是在给定观测数据的情况下，决定应该接受哪个假设。

这通常涉及到设定一个决策阈值，当观测值超过这个阈值时，就认为信号存在。

这种决策规则被称为“判决准则”。

### 信号检测性能指标#### 正确率与错误率在信号检测过程中，正确地检测到信号的存在称为“击中”（H i t），而错误地将噪声误判为信号称为“虚警”（False Alarm）。