基于MATLAB的信号检测理论ROC曲线分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供完整的信号检测性能评估工具，支持数据预处理、ROC曲线绘制、关键指标计算（AUC、TPR、FPR）等功能。适用于实验数据分析与模型性能验证，帮助用户快速量化检测系统的准确性。

详 情 说 明

基于信号检测理论的ROC曲线分析系统

项目介绍

本系统是一个基于信号检测理论的完整的信号检测性能评估工具，能够根据输入的信号数据和类别标签生成ROC曲线并计算关键性能指标。系统实现了从数据预处理到性能分析的全流程自动化处理，为用户提供直观的检测性能评估结果。

功能特性

• 数据预处理模块：自动处理输入的二分类预测概率值和真实类别标签
• 模型性能评估模块：精确计算真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)
• 曲线绘制模块：生成高质量的ROC曲线图像，包含对角线参考线
• 性能分析模块：计算AUC值，提供最佳阈值选择建议和详细性能报告
• 灵活参数配置：支持自定义正类标签定义和采样点数量设置

使用方法

1. 准备输入数据：

- 测试样本的二分类预测概率值（N×1数值向量） - 对应的真实类别标签（N×1二值向量，0/1或-1/1）

1. 设置可选参数（如需要）：

- 正类标签定义（默认为1） - 采样点数量（影响ROC曲线的平滑度）

1. 运行系统：系统将自动执行分析流程并输出结果

1. 获取输出结果：

- ROC曲线图像（PNG格式） - AUC数值结果（0-1范围内标量值） - TPR/FPR数值对矩阵 - 最佳阈值点详细信息 - 完整的性能分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱
• 图像处理工具箱（用于高质量图形输出）

文件说明

main.m文件作为系统的核心入口，集中实现了信号检测分析的主要流程控制，包含数据输入验证与格式标准化处理、不同阈值条件下分类性能指标的批量计算、ROC曲线的坐标点生成与图形绘制功能、曲线下面积的数值积分求解、基于约登指数的最优判别阈值自动确定，以及综合性能指标的汇总与报告生成等关键能力。该文件通过模块化设计整合了系统的完整功能链路，确保分析过程的高效性和结果输出的可靠性。