application of Bayes detector and NP detector examples with matlab

资 源 简 介

application of Bayes detector and NP detector examples with matlab

详 情 说 明

贝叶斯检测器与NP检测器是统计信号处理中的经典方法，常用于噪声环境下的信号检测问题。其核心思想是通过概率模型对观测数据做出最优决策。

贝叶斯检测器基于最小化平均代价的准则，需已知先验概率和代价函数。它通过比较似然比与阈值（由先验信息计算得出）来判决目标是否存在。其优势是兼顾了不同错误类型（如虚警与漏检）的代价平衡，适用于先验知识明确的场景，例如通信系统中的符号检测。

NP（Neyman-Pearson）检测器则聚焦于在固定虚警概率下最大化检测概率。它不依赖先验概率，仅通过似然比与阈值（由给定的虚警概率确定）进行判决，适用于雷达或医学诊断等对虚警率有严格要求的领域。

MATLAB实现通常涉及以下步骤： 构建信号模型（如高斯白噪声中的直流信号）； 计算似然比或检验统计量； 根据准则设定阈值； 通过蒙特卡洛仿真评估性能（如绘制ROC曲线）。

扩展方向可包括非高斯噪声下的鲁棒检测，或结合机器学习优化阈值策略。