信号检测中的概率曲线分析

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这篇博客介绍了信号检测理论在通信、雷达和生物医学等领域的应用,并着重讲解了如何利用Matlab分析漏检概率和虚警概率。通过代码示例展示了如何计算不同信噪比和检测时间下的概率,并绘制相关曲线,帮助读者理解如何权衡漏检和虚警,以确定最佳信号检测方案。

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信号检测中的概率曲线分析

信号检测理论是一种用于描述随机变量之间关系的数学工具,在通信、雷达、生物医学等领域都有广泛应用。在进行信号检测时,我们需要考虑两个重要的概率:漏检概率和虚警概率。

漏检概率指的是,实际上存在信号,但是我们没有检测到的概率。虚警概率则是指,实际上不存在信号,但是我们检测到了的概率。在进行信号检测时,我们需要在这两个概率之间进行权衡,以便选择最佳的检测方案。

下面我们来演示如何使用 Matlab 绘制信号检测的概率曲线。

首先,我们需要确定信噪比和检测时间对漏检概率和虚警概率的影响。我们可以通过以下代码生成一些不同信噪比和检测时间的数据点:

clear all;
snr = [-10:0.5:10<
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