检测器总结
检测器总结
11.1引言对于一个特定的领域，要选择一个好的检测器取决于许多因素，首先关心的是最佳准则的选择以及描述数据的统计特性。，最佳准则通常取决于问题的目标，但是可以由一些实际的因素加以修正；类似地，数据模型要描述实际的数据特征是相当复杂的。掌握各种检测方法的一些知识以及应用条件是十分关键的
11.1引言 对于一个特定的领域，要选择一个好的检测器 取决于许多因素，首先关心的是最佳准则的选 择以及描述数据的统计特性。 最佳准则通常取决于问题的目标，但是可以由 一些实际的因素加以修正；类似地，数据模型 要描述实际的数据特征是相当复杂的。 掌握各种检测方法的一些知识以及应用条件是 十分关键的
11.2检测方法检测方法
11.2 检测方法 检测方法
简单二元假设检验简单二元假设检验（无未知参数）希望根据观测(x[0],x[1],·,x[n-1]}在假设H,H,之间进行判决。1.Neyman-Pearson (NP)a.数据模型/假设PDFp(x;H。),p(x;H)假定是已知的。b.检测器如果L(x)=P(x;H),则判H,p(x; H)其中门限由约束条件求出，约束条件是虚警概率P,应该满足：Pr=Pr(L(x)>;H。}=α
简单二元假设检验 (无未知参数 ) 0 1 1 1 0 0 { [0], [1], , [ 1]} ( ; ), ( ; ) . (; ) , , (; ) Pr{ ( ) ; } FA FA x x xn PDFp H p H b p H H p H P PL H γ γ γ α − > > = 希望根据观测 " 在假设H ,H 之间进行判决。 0 1 1.Neyman-Pearson(NP) a.数据模型/假设 x x 假定是已知的。 检测器 x 如果L(x)= 则判 x 其中门限 由约束条件求出，约束条件是虚警概率 应该满足： ＝ x 简单二元假设检验
简单二元假设检验简单二元假设检验（无未知参数）希望根据观测(x[O],x[1],..,x[n-1]}在假设H。,H,之间进行判决。1. Neyman-Pearson(NP)c.最佳准则对于给定的P=α，使检测概率P,=Pr(L(x)>;H}最大。d.性能没有一般的结果。e.说明检验统计量L(x)称为似然比，检测器称为似然比检验
简单二元假设检验 (无未知参数 ) 1 { [0], [1], , [ 1]} . Pr{ ( ) ; } . . FA D x x xn c P P L H d e α γ − = > 希望根据观测 " 在假设H ,H 之间进行判决。 0 1 1.Neyman-Pearson(NP) 最佳准则 对于给定的 ，使检测概率 ＝ x 最大。 性能 没有一般的结果。 说明 检验统计量L(x)称为似然比，检测器称为似然比检验。 简单二元假设检验