Модель обнаружения сигналов

Экспериментальные методы. Теория обнаружения сигналов была впервые применена в так называемых да—нет экспериментах. Наблюдателю предъявляется образец, который является либо сигналом с шумом, либо чистым шумом, а он относит образец к той либо другой категории. Наблюдатель знает априорные вероятности каждого класса стимулов, а также выигрыши для правильных ответов и проигрыши для неправильных ответов. Один эксперимент при определенной совокупности условий дает одну точку на графике СОХ. Нет необходимости в предположении о том, применяется ли модель обнаружения сигналов, но если это так, то СОХ может быть построена с помощью ряда да—нет экспериментов, имеющих различные матрицы выигрышей или априорные вероятности. [c.334]

Модель обнаружения сигналов, в которой ответы выбираются путем оптимальных решений, основанных на отношении правдоподобия, может быть применена к поведению человека несколькими способами 1) она может быть использована просто как эталон, с которым сравнивается поведение человека, 2) действия человека могут моделироваться оптимальным наблюдателем или оптимальным наблюдателем с подходящими дополнительными условиями или ограничениями и, наконец, субоптимальным наблюдателем, характеризующимся аналогичными действиями, либо [c.336]

Эта редкая согласованность результатов, полученных различными экспериментальными методами, является одной из важнейших причин использования модели обнаружения сигналов. [c.339]

В терминах СОХ это означает, что коэффициент попадания Ра (5/г 1 5 ) будет линейно связан с коэффициентом ложной тревоги зп 1 М). Экспериментально определенные СОХ, как правило, показывают, что невозможно достигнуть нулевого коэффициента ложных тревог без одновременного уменьшения коэффициента попадания до нуля, как это показано на рис. 19.13. Этот факт, а также возможность учесть в моделях обнаружения сигналов априорные вероятности и величины выигрышей и проигрышей делают такие модели очень полезными в психофизике. [c.342]

В части III мы рассмотрим задачи и модели принятия решений приблизительно в порядке возрастания их сложности, но ограничимся теми задачами, которые связаны с изучением систем человек—машина, или имеют особое значение для инженеров, занимающихся деятельностью человека. Сначала мы исследуем полезность и принятие решений в условиях определенности. Затем рассмотрим риск, при котором известны вероятности следствий. В этой связи мы рассмотрим некоторые исследования, касающиеся индивидуальных различий, особенно тех, которые связаны с антипатией к риску или склонностью к нему. В одной из наиболее важных моделей предполагается, что человек стремится максимизировать свою субъективно ожидаемую полезность, и хорошим примером ее применения является обнаружение сигналов на фоне шума (см. гл. 19). Затем мы рассмотрим осложнения, которые возникают при последовательном динамическом принятии решений, в котором выборы делаются на основе данных, получаемых до принятия окончательного решения. В заключение излагаются способы использования игр для моделирования совместного поведения операторов, но представляется только образец приложений в этой области, поскольку большинство таких приложений лежит за пределами содержания этой книги. [c.290]

Непрерывный случай. Модели процесса обнаружения сигналов наиболее часто применяются в задачах, в которых наблюдения представляют собой непрерывные, а не дискретные переменные. В таких случаях отношение правдоподобия, как правило, будет непрерывно распределено между кривыми, соответствующими гипотезам сигнал плюс шум и только шум . Результирующая кривая СОХ будет непрерывной и дифференцируемой, если указанные исходные распределения являются достаточно гладкими. Это иллюстрируется рис. 19.6, а, на котором показаны функции плотности распределения условных вероятностей отношений правдоподобия f L N) и f L SN), аналогичные дискретным распределениям на рис. 19.4. Если обозначенное на графике значение L используется в качестве решающего критерия, то площади под кривыми по обе стороны от этого значения дают вероятности различных исходов и могут быть использованы для построения кривой СОХ. Та же информация может быть представлена в компактной форме на графике функций распределения F (L N)vi F L SN), как это показано на рис. 19.6, б. Результирующая кривая СОХ показана на рис. 19.6, в. Очевидно, что любая монотонная функция отношения правдоподобия, как, например, его логарифм, может [c.331]

Если испытуемый знает, что в действительности сигнал имел место, то у него может возникнуть неосознанная склонность давать положительный ответ, даже когда он не распознает сигнала, так как порог на какой-то промежуток времени становится слишком высоким. Чтобы устранить такое угадывание и в то же время оценить его пределы, обычно используются так называемые ложные предъявления, которые не содержат стимула. При наличии таких предъявлений пороговый эксперимент фактически превращается в эксперимент обнаружения сигналов типа да—нет , и может быть определена СОХ, обусловленная простой пороговой моделью. [c.341]

Обслуживание включает множество функций, которые длительное время были вотчиной прикладной психологии, включая моделирование возможностей различных органов чувств к распознаванию образов, обнаружение сигналов на фоне шума и т. д. Как и при диагностике неисправностей, здесь применимы процедуры байесовского принятия решений, а также другие методы, разработанные специалистами по программированию для шахматных и подобных им программ. Модели ремонта и модели акта манипулирования, выполняемого человеком или машиной, до сих пор отсутствуют. [c.395]

Для определения числа компонентов в сложном сигнале могут быть использованы, в частности, алгоритмы обнаружения по производным [типа (2.15), (2.16)], но при условии построения соответствующих функционалов для наборов Рк, описывающих среднюю и крайние части пика Qл и Qn Определение максимумов в Qл и Q вблизи максимумов Q позволяет выявить наложившиеся пики. В области производных можно, как уже упоминалось в разделе 2.5, в ряде случаев получить удовлетворительные начальные оценки параметров модели сигнала. [c.116]

Теоретически предсказанное поведение наблюдателей, которые являются оптимальными, за исключением невозможности для них использовать всю доступную информацию, или имеют собственный внутренний шум, во многих отношениях согласуется с экспериментальными данными для обнаружения простых звуковых сигналов. Предположительно определено было поведение для наблюдателей, которые ожидают вместо единственного конкретного сигнала один из М ортогональных сигналов, которые имеют только статистические сведения о сигнале или которые знают только энергию сигнала. Общепринятой наилучшей модели не существует, однако, кажется, что должно быть достигнуто соглашение относительно неопределенности, связанной с сигналом, и внутреннего шума или затухания, которое увеличивается с увеличением внешнего возбуждения. [c.340]

Обнаружение сигналов и пороговые значения. Предсказания традиционной пороговой теории противоречат данным большинства экспериментов, связанных с обнаружением сигналов человеком-наблюдателем. Но эти данные согласуются с моделью обнаружения сигналов, показывая тем самым, что она является более эффективным способом описания для такого психофизического поведения. Теория порогов в своей простейшей форме утверждает, что существует уровень стимула, при превышении которого обна- [c.340]

Сендерс не сообщает ни точности реакций испытуемых, ни времен наблюдения, так что часть характеристик модели осталась непроверенной. Однако существуют данные, что сканирование при обнаружении сигналов с группы циферблатов необязательно приводит к увеличению нагрузки на оператора, обусловленной [c.138]

При этом следует учитывать, что полиномиальные фильтры эффективны (близки к согласованному), если сигнал в окне фильтра хорошо описывается первыми членами разложения Тейлора. В случае сигналов с моделями (1.3), (1.4) это справедливо при М 5[i [25]. Снижение q на выходе фильтра по сравнению с <7макс при этом составляет 5—10% при M/ji ж Ai 0,6-4-0,7 (L = 0) M/(i = 1,1-М,4 (L = 2) и М/ц = = 1,7-Ь 2,2 ( = 4) [первые значения для модели (1.3), вторые— для (1.4)]. По той же причине повторное сглаживание иногда существенно повышает q например, при L = О повторная фильтрация эквивалентна фильтру с функцией треугольной формы, что лучше соответствует сигналу. Однако по соображениям простоты реализации часто ограничиваются фильтрами (1,46) к тому же он имеет меньше боковых окон прозрачности, что повышает надежность обнаружения компонент сигнала [25]. [c.33]

Моторная деятельность, вызванная акустическим раздражением, будучи выражением принятия решения и одновременно положительным подкреплением в определенных условиях, может стать помехой восприятию. При рассмотрении восприятия звуковой речи такой постоянной помехой является воспроизведение речи одновременно с прослушиванием акустических сигналов, требующих обнаружения и идентификации. Механизмы настройки слуха и речи в процессе одновременного использования почти неизвестны. Особый случай представляет собой патология различных отделов слуховой системы — как дорецепторного, так и рецепторного аппаратов. Патология как модель сенсорной недостаточности является также вариантом помехи восприятия, требующей специальной коррекции. Некоторые виды патологии сопровождаются резким ухудшением восприятия сигнала в шуме и таким уменьшением соотношения сигнал/шум, что коррекция недостатка становится весьма затруднительной, а иногда и безуспешной. По-видимому, изучение помехоустойчивости слуха при разных формах патологии не только будет способствовать развитию методов протезирования, но и поможет вскрыть важнейшие физиологические причины и механизмы обеспечения помехоустойчивости. [c.600]

С позиций решения классической пробле.мы обнаружения сигнала одиночной цели на фоне чисто случайных шумов с известным законом распределения, тактико-технические характеристики ГАС, полученные к 70-м гг., можно считать почти идеальными. В этих условиях достижение заданных параметров ограничивалось только возможностями апертур по пространству, времени, частоте и характеристиками среды. Однако, как только чувствительность обнаружения слабых сигналов повысилась, простая модель, описывающая поле шумов, стала неудовлетворительной. [c.22]

В такой постановке задачи авторами работы [60] были выполнены экспериментальные исследования по физическому моделированию наблюдений по технологии ЗВ ВСП с целью изучения трещиноватости. Исследование методом ВСП, выполняемое вокруг скважины, обычно характеризуется хорошим охватом по азимуту и по удалению в зоне излучения, что обеспечивает идеальные условия для обнаружения трещиноватости и нарушений. В связи с этим была создана физическая модель, воспроизводящая среду с трещиноватостью. Модель была собрана из нескольких маленьких блоков фенолита, имитирующих среду с плотным распределением вертикальных трещин (НТ1-тип). С учетом перемасштабирования трещиноватая модель соответствовала зоне трещиноватости мощностью несколько сотен метров с плотным распределением трещин. Бьши смоделированы толщи, аналогичные песчанику и трещиноватому известняку. Анализируя использование таких сейсмических показателей, как амплитуда, скорость и частота для выявления трещин, авторы [60] отдали предпочтение использованию амплитуд сейсмических сигналов. Для обнаружения трещин рекомендовано примерное соотношение максимальных удалений и глубины исследования 1 1, что обеспечивает максимальную чувствительность всех указанных параметров. По данной модели приведены примеры выделения и определения плотности и ориентации трещин по данным многоазимутальных наблюдений. [c.44]

Например, если проводится серия экспериментов да—нет , в которых ставится задача обнаружить слабый чистый звук на фоне шума, и если выигрыш систематически меняется, то для опытных наблюдателей отношение между ложными тревогами и правильными обнаружениями будет меняться с изменением выигрыша таким образом, что образуется кривая СОХ с монотонным уменьшением наклона, которая остается воспроизводимой для каждого испытуемого. Операционная точка может изменяться даже при простом указании испытуемому применять более или менее строгий критерий. Более того, при том же самом выигрыше изменения в относительной частоте предъявления 8М также приводят к систематическому изменению операционной точки в направлении, которое может быть предсказано. По мере увеличения отношения сигнал — шум чувствительность улучшается, кривая СОХ все ближе подходит к точке (О, 1). На рис. 19.8 показан типичный пример СОХ, определенной опытным путем из экспериментов по обнаружению звуковых сигналов, который указывает на то, что одна и та же СОХ получается в результате да—нет процедуры и когда меняется априорная вероятность, и когда меняются выигрыши, хотя изменчивость в первом случае меньше. Результаты оценочных и 2АВВ экспериментов также согласуются с моделью принятия решений. Почти во всех случаях оценивание приводит по существу к той же самой СОХ, что и метод экспериментов да— нет , как это показывают кривые СОХ в 2-координатах на рис. 19.9, Более того, значение (1 вычисленное по процентному отношению правильных ответов в экспериментах 2АВВ, очень хорошо согласуется со значением й , которое определено по СОХ, [c.338]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...