Теория обнаружения
-
Основы теории обнаружения сигналов
- Теория обнаружения сигналов (ТОС) изучает, как наблюдатели реагируют на сигналы в условиях неопределенности.
- Наблюдатели могут реагировать на сигналы, соответствующие гипотезам H1 и H2, с разной степенью уверенности.
-
Критерии принятия решений
- Критерии Байеса и Неймана-Пирсона используются для выбора между гипотезами на основе вероятности и ожидаемой полезности.
- Критерии учитывают априорные вероятности гипотез и вероятности ошибок при принятии решений.
-
Применение теории
- ТОС применяется в различных областях, включая радиолокацию, медицину и распознавание образов.
- В радиолокации, например, ТОС используется для определения местоположения целей и классификации сигналов.
-
Методы оптимизации
- Методы оптимизации, такие как максимизация ожидаемой полезности, используются для выбора оптимальных стратегий принятия решений.
- Расширение области наблюдения может максимизировать ожидаемую полезность, если это выгодно.
-
Модели нормального распределения
- Дас и Гейслер расширили теорию для нормальных распределений, разработав методы вычисления ошибок и матриц путаницы.
-
Дополнительные темы
- В статье также упоминаются другие связанные темы, такие как бинарная классификация, постоянная частота ложных тревог и теория оценки.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.
Полный текст статьи: