统计信号处理基础——检测理论
目录
检测问题
定义
例子
•二元假设检验：
•多元假设检验：
检测问题的数学模型
Monte Carlo 性能评估
M如何取值？
Neyman-Pearson Theorem
定义
定理内容
例子
另外的一些说明
一个NP条件复杂的例子：
检测问题
定义
例子
•二元假设检验：
•多元假设检验：
检测问题的数学模型
Monte Carlo 性能评估
对于一个随机事件，要求它发生的概率。
如果已知某个随机变量的分布，要求这个随机变量取值于某个范围的概率理论上是容易的。然而实际情况不会这么理想，大多数时候，我们可能对随机事件一无所知，这个时候，Monte Carlo 方法为概率的估计提供了方法
记随机变量为x,对应某个事件为T,估计T发生的概率P的Monte Carlo算法如下：
1.做实验，产生M个独立同分布（服从随机变量x的分布）的随机变量，统计其取值；
2.用上述实验中事件T发生的频率P0作为概率的估计。
M如何取值？
结论：
其它：
Neyman-Pearson Theorem
定义
P(FA）为虚警概率（实际上没有发生却警报的概率)；
P(D)为检测概率(实际上发生并警报的概率）。
定理内容
例子
另外的一些说明
一个NP条件复杂的例子：
PDF:probability density function 概率密度函数
参考文献：统计信号处理基础——检测理论 [美] Steven M. Kay
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