信号检测法——有无法的实验报告
实验心理学实验报告-信号检测论evalute method
Experiment ReportName:曾翘楚Major:Psychology No: 2012213970 Report time: 4.28Signal detection theory –evaluate method1.Introduction1.1 Experiment objectiveLearn the signal detection theory and evaluate method which is one of its basic processes by recognize picture.1.2 Experiment contentSignal detection theory is an important branch of information theory. It can measure not only people’s reaction of signal stimulate, but also noise simulate. Thus, it can distinguish sensitivity from criterion of judgment and express them in different data.1.3 Experiment meaningAmerican psychologists W.P.Tanner and J.A.Swets use signal detection theory in the procedure of human’s perception which led psychological physics to a new period. Evaluate method is a basic experiment process. For evaluate method, participants are required to determine whether there is signal or not, at the same time, they have to evaluate their choice according to a certain class, that is how much degree are they sure about their decision.Compared with the other method of signal detection theory, using evaluate method can obtain more information of participant at the same time. We can get more than two criteria, and in that case, we can draw ROC lines after one experiment.2.Method2.1 Subject4 college students of psychology department in Central China Normal University at the age of 19 to 21. All participants are normal intelligence and memory. Two students among them are female.2.2 Equipment or materialTwo sets of pictures and one set includes 60 different pictures which is used as signal; the other set includes 60 different pictures which is similar to the first set is used as noise. Psykey procedure. Keyboards and computers.2.3 DesignThis is with-in subject design. Participants are required to judge the picture displayed on screen had been remember before and then evaluate the convince degree.2.4 Procedure1. The instruction of experiment will show on the screen.2. In the process of remember, 60 signals will be displayed randomly one by one, and participants need toremember these pictures as correct as possible.3. After that, we will enter into the process of judgment. In this part, both signals and noise will be mixedand displayed randomly one by one. Participants are asked to judge that whether the picture is signal or not and how much degree do they certain.4. 1 represents 0% sure which means totally sure about that they haven ’t seen the picture. 2 means 25% sure;3 means 50% sure;4 means 75% sure and5 represents they totally sure that they have seen the picture. After making a decision, they should press the corresponding numbering key.5. Lead participants read the instruction and make sure that they understand the requirements of theexperiment and correct way to operate the computers. 6. Computers will record the reaction of participants. 7. Collect data and analyze it.3. Results3.1 original tableParticipant 1：1 2 3 4 5 Total SN N6 500 51 14 249 260 60Participant 2:Participant 3:1 2 3 4 5 Total SN N6 557 20 13 244 060 60Tables above described the reaction of each participant in experiment.3.1 sorted table-the number of signal of noise judged by participant under different confidence degree1 2 3 4 5 Total SN N3 374 112 66 045 660 60Participant 1:participant 2:Participant 3:1+2+3+4+5 2+3+4+5 3+4+5 4+5 5 SN N60 6054 547 347 244 0Tables above counted the total reactions of each participant under different internals.3.2 participants ’ judgment to stimulate under four certain levels Participant 1:participant 2:Participant 3C1C2C3C41+2+3+4+5 2+3+4+5 3+4+5 4+5 5 SN N 60 6054 1054 553 449 21+2+3+4+5 2+3+4+5 3+4+5 4+5 5 SN N 60 6057 2353 1251 645 6C1 C2 C3 C4 hit false 0.82 0.030.88 0.070.9 0.170.9 0.17C1 C2 C3 C4 hit false 0.75 0.10.85 0.10.88 0.20.95 0.38hit false 0.730.780.030.780.050.90.08Even under the forth criteria, the false reaction is very low which is only 0.08. It suggests that the criterion of third participant is high. Higher criterion leads him or her to more difficult to make “yes” decision. In that case, he or she has fewer false rates while has lower hit rate either.3.3ANOVAparticipant SS Mean square df D’β F Sig.1 438.325 297.675 119 249.738 .0002 421.967 276.033 119 223.197 .0003 383.592 205.408 119 136.029 .000Compare these three participants’ reaction, we can inform that all p=.000<.05, which means three participants are different from each other significantly.3.5 ROC CurveAccording to the ROC Curve above, we can know that even though three ROC Curve is separate to each other while the tendency of ROC Curve is similar to each other.This is the first participant’s ROC Curve, and we can see that the line is far from upper-left point, which means his or her sensibility is not very good, while this phenomenon is uncommon.This is the second participant’s ROC Curve, and we can inform that his or her sensibility is better than the first one which is on the usual level.This is the third participant’s ROC Curve, and I find it quite different from others. I used the same way to deal with data and draw the picture, while I got different result. I have no idea about it.I tried another way to draw these picture, and I got this.According to the ROC Curve above, we can know that even though three ROC Curve is separate to each other while the tendency of ROC Curve is similar to each other.4.Discussion4.1 Discuss in general.According to all pictures above, we can easily find that lines are smooth and gentle. ROC Curve’s slope is shifting down. With the decreasing of criteria, false rate of participants increase significantly.4.2 Other effect.The real result is different from theory. Maybe that due to some extraneous variables are making difference, such as the position participant were or lasting time and way of stimulate displayed, even environment around participants and emotion would have an effect on result.4.3 Difference between participantsWe can easily inform that different participant has different sensibility. Participants’ own criterions may be the main reason why this happen. Higher criteria lead to lower hit rate and false rate and in reverse.4.5 compared with other methodCompared with the other method of signal detection theory, using evaluate method can obtain more information of participant at the same time. We can get more than two criteria, and in that case, we can draw ROC lines after one experiment.5.ConclusionSignal detection theory –evaluate method is a useful way to measure sensibility and distinguish sensibility from threshod.6.ReferenceBoming Yang, 心理实验纲要，P42-617.Appendix（可将原始数据单附于页面后）＝＝＝＝＝结果分数＝＝＝＝＝----------------------------------类型１２３４５合计----------------------------------信号 6 0 1 4 49 60噪音50 5 1 2 2 60----------------------------------＝＝＝＝＝备注＝＝＝＝＝测验耗时：691秒[参数表]图片评价时间(毫秒)=5000图片呈现时间(毫秒)=2000图片间隔时间(毫秒)=1000＝＝＝＝＝详细反应＝＝＝＝＝图片名称类型判断噪音 1噪音 1噪音 2信号 5噪音 1噪音 1信号 5信号 5噪音 1噪音 1信号 5信号 5噪音 1信号 5噪音 1噪音 2 噪音 1 信号 5 噪音 1 信号 1 噪音 1 信号 5 信号 5 噪音 1 噪音 1 信号 5 噪音 1 噪音 1 噪音 1 噪音 1 噪音 1 信号 5 噪音 1 信号 5 信号 4 噪音 1 信号 5 信号 5 噪音 1 噪音 1 噪音 1 噪音 5 信号 5 噪音 1 信号 5 信号 5 信号 1 噪音 1 噪音 1 噪音 1 噪音 1 信号 1 信号 5 信号 5 噪音 1 噪音 2 信号 5 信号 5 信号 5 信号 4 信号 5 噪音 1 噪音 1 信号 5 信号 4 信号 5 信号 5 信号 5 噪音 1 噪音 1信号 5 信号 5 信号 4 噪音 1 噪音 1 噪音 2 噪音 1 信号 5 噪音 1 信号 5 信号 1 信号 5 信号 5 信号 5 噪音 1 噪音 1 信号 5 噪音 1 信号 5 噪音 4 噪音 1 信号 5 信号 1 噪音 1 信号 5 信号 5 噪音 3 信号 5 噪音 5 信号 5 噪音 1 噪音 2 噪音 1 信号 5 信号 5 信号 5 噪音 4 信号 5 噪音 1 噪音 1 信号 3 信号 5 噪音 1 信号 1 信号 5 信号 5 信号 5 噪音 1＝＝＝＝＝结果分数＝＝＝＝＝（男）----------------------------------类型１２３４５合计----------------------------------信号 3 4 2 6 45 60噪音37 11 6 0 6 60----------------------------------＝＝＝＝＝备注＝＝＝＝＝测验耗时：593秒[参数表]图片评价时间(毫秒)=5000图片呈现时间(毫秒)=2000图片间隔时间(毫秒)=1000＝＝＝＝＝详细反应＝＝＝＝＝图片名称类型判断信号 5噪音 1噪音 2噪音 1信号 5信号 5噪音 1信号 5噪音 1噪音 1信号 5噪音 3噪音 1噪音 5信号 5信号 5 噪音 5 信号 5 噪音 1 信号 5 噪音 2 噪音 1 噪音 1 噪音 5 信号 5 信号 5 信号 5 信号 5 信号 5 信号 5 信号 5 噪音 2 信号 1 噪音 1 信号 5 噪音 1 信号 4 信号 4 信号 3 噪音 5 噪音 1 信号 5 信号 4 信号 4 信号 5 噪音 2 信号 5 信号 2 噪音 1 信号 5 噪音 2 信号 5 信号 5 噪音 1 信号 5 噪音 3 噪音 2 信号 1 信号 5 噪音 2 信号 5 噪音 5 信号 5 信号 4 噪音 2 噪音 1 噪音 1 信号 5 噪音 2 噪音 1噪音 1 信号 5 信号 2 信号 5 噪音 2 噪音 1 信号 5 噪音 3 信号 1 信号 3 噪音 3 噪音 1 信号 2 信号 5 噪音 2 信号 2 噪音 1 噪音 1 信号 5 信号 5 噪音 1 信号 4 信号 5 噪音 1 噪音 1 噪音 1 信号 5 信号 5 噪音 1 信号 5 噪音 1 噪音 1 信号 5 噪音 1 信号 5 信号 5 噪音 1 噪音 1 信号 5 信号 5 信号 5 噪音 3 噪音 1 噪音 1 噪音 3 噪音 1 噪音 1 信号 5＝＝＝＝＝结果分数＝＝＝＝＝----------------------------------类型１２３４５合计----------------------------------信号 6 7 0 3 44 60噪音55 2 1 2 0 60----------------------------------＝＝＝＝＝备注＝＝＝＝＝测验耗时：656秒[参数表]图片评价时间(毫秒)=5000图片呈现时间(毫秒)=2000图片间隔时间(毫秒)=1000＝＝＝＝＝详细反应＝＝＝＝＝图片名称类型判断信号 5噪音 1信号 5噪音 1噪音 1噪音 1噪音 4信号 2噪音 1噪音 1信号 5噪音 1噪音 1信号 5噪音 4噪音 3 信号 5 噪音 1 噪音 1 噪音 1 信号 5 信号 2 信号 5 信号 5 噪音 1 信号 2 信号 5 信号 5 信号 5 信号 5 噪音 1 信号 5 噪音 1 噪音 1 噪音 1 噪音 1 信号 5 信号 1 噪音 1 噪音 1 信号 5 信号 5 信号 1 噪音 1 噪音 1 信号 1 信号 5 信号 1 信号 4 信号 5 信号 5 信号 4 信号 5 噪音 1 信号 5 噪音 1 噪音 1 噪音 1 信号 5 噪音 1 噪音 1 噪音 1 信号 5 噪音 1 噪音 1 信号 5 噪音 1 噪音 1 信号 5 噪音 1噪音 1 噪音 1 信号 2 噪音 1 噪音 1 噪音 1 信号 5 信号 5 噪音 1 信号 5 噪音 1 信号 5 噪音 1 噪音 1 信号 5 噪音 1 信号 5 噪音 1 信号 5 信号 5 噪音 1 信号 5 噪音 2 噪音 1 信号 2 信号 2 信号 5 信号 5 信号 5 信号 5 信号 1 噪音 1 噪音 1 噪音 1 信号 5 信号 5 噪音 1 信号 1 噪音 1 信号 5 信号 4 信号 5 信号 5 噪音 2 噪音 1 信号 5 噪音 1 噪音 1。
信号检测论_实验报告
一、实验目的1. 理解信号检测论的基本原理和概念。
2. 掌握信号检测论实验方法，包括实验设计、数据收集和分析。
3. 分析信号检测论在心理学研究中的应用，探讨其在不同领域中的价值。
二、实验背景信号检测论（Signal Detection Theory，简称SDT）是心理学中一种重要的理论和方法，主要研究个体在感知和判断过程中的心理机制。
该理论认为，人们在感知外界刺激时，总是受到噪声的干扰，而信号检测论旨在研究个体在噪声中如何识别和判断信号。
三、实验方法1. 实验设计实验采用2（刺激类型：信号与噪音）× 2（判断标准：接受信号、拒绝信号）的混合设计。
2. 实验材料实验材料包括信号、噪音、判断标准等。
3. 实验程序（1）被试随机分为两组，每组10人。
（2）实验开始前，主试向被试讲解实验目的、实验流程及注意事项。
（3）被试依次进行信号和噪音的判断，主试记录被试的判断结果。
（4）实验结束后，主试向被试表示感谢。
四、实验结果1. 数据收集根据实验记录，统计被试对信号和噪音的判断次数。
2. 数据分析（1）计算被试的辨别力指数（d'）：d' = Z(SN) - Z(N)，其中Z(SN)为信号判断的Z得分，Z(N)为噪音判断的Z得分。
（2）计算被试的判断标准（C）：C = Z(SN) - Z(N)，其中Z(SN)为信号判断的Z 得分，Z(N)为噪音判断的Z得分。
五、讨论1. 实验结果分析根据实验结果，我们可以发现：（1）被试在信号和噪音的判断上存在差异，表明信号检测论在心理学研究中的应用具有一定的价值。
（2）被试的辨别力指数和判断标准在不同刺激类型和判断标准下存在差异，表明信号检测论可以揭示个体在感知和判断过程中的心理机制。
2. 信号检测论的应用信号检测论在心理学研究中具有广泛的应用，例如：（1）认知心理学：研究个体在感知、记忆、思维等认知过程中的心理机制。
（2）临床心理学：评估个体的认知功能，为心理疾病的诊断和治疗提供依据。
信号检验论实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景信号检测论（Signal Detection Theory，SDT）是心理学中用于研究个体在噪声环境中对信号的识别和判断的理论。
该理论强调个体在感知和决策过程中的主观因素，并通过对信号和噪声的辨别能力进行量化分析，揭示个体在感知过程中的心理机制。
本次实验旨在探讨信号检测论在心理学研究中的应用，通过模拟信号和噪声环境，考察被试在不同条件下的信号识别能力和决策倾向。
二、实验目的1. 了解信号检测论的基本原理和实验方法。
2. 探讨信号和噪声对被试识别能力的影响。
3. 分析被试在不同先验概率下的决策倾向。
三、实验方法1. 实验设计本实验采用2（信号与噪声）× 2（先验概率）的混合实验设计，即信号与噪声两个因素各分为两个水平，先验概率因素也分为两个水平。
实验流程如下：（1）向被试介绍实验目的和规则；（2）展示信号和噪声样本，并要求被试判断样本是否为信号；（3）记录被试的判断结果，包括击中、虚报、漏报和正确否定。
2. 实验材料（1）信号样本：随机生成的具有一定频率和振幅的正弦波；（2）噪声样本：随机生成的白噪声；（3）先验概率：信号出现的概率和噪声出现的概率。
3. 被试招募20名年龄在18-25岁之间的志愿者，男女比例均衡。
四、实验结果1. 信号检测指标（1）击中率（Hit Rate）：被试正确识别信号的概率；（2）虚报率（False Alarm Rate）：被试错误地将噪声识别为信号的概率；（3）漏报率（Miss Rate）：被试错误地将信号识别为噪声的概率；（4）正确否定率（Correct Rejection Rate）：被试正确否定噪声的概率；（5）似然比（Likelihood Ratio）：信号与噪声的似然比，用于衡量被试对信号的识别能力。
2. 先验概率对信号检测指标的影响结果表明，先验概率对被试的信号检测指标有显著影响。
当信号先验概率较高时，被试的击中率和正确否定率显著提高，虚报率和漏报率显著降低；当信号先验概率较低时，被试的击中率和正确否定率显著降低，虚报率和漏报率显著提高。
微弱信号检测
微弱信号检测电路实验报告课程名称：微弱信号检测电路专业名称：电子与通信工程＿＿＿年级：＿＿＿＿＿＿＿学生姓名：＿＿＿＿＿＿学号：＿＿＿＿＿任课教师：＿＿＿＿＿＿＿微弱信号检测装置摘要:本系统是基于锁相放大器的微弱信号检测装置，用来检测在强噪声背景下，识别出已知频率的微弱正弦波信号，并将其放大。
该系统由加法器、纯电阻分压网络、微弱信号检测电路组成.其中加法器和纯电阻分压网络生成微小信号，微弱信号检测电路完成微小信号的检测.本系统是以相敏检波器为核心，将参考信号经过移相器后，接着通过比较器产生方波去驱动开关乘法器CD4066,最后通过低通滤波器输出直流信号检测出微弱信号。
经最终的测试，本系统能较好地完成微小信号的检测。
关键词：微弱信号检测锁相放大器相敏检测强噪声1系统设计1.1设计要求设计并制作一套微弱信号检测装置，用以检测在强噪声背景下已知频率的微弱正弦波信号的幅度值。
整个系统的示意图如图1所示。
正弦波信号源可以由函数信号发生器来代替。
噪声源采用给定的标准噪声（wav文件）来产生，通过PC 机的音频播放器或MP3播放噪声文件，从音频输出端口获得噪声源，噪声幅度通过调节播放器的音量来进行控制。
图中A、B、C、D和E分别为五个测试端点.图1 微弱信号检测装置示意(1）基本要求①噪声源输出V N的均方根电压值固定为1V±0。
1V；加法器的输出V C =V S+V N，带宽大于1MHz；纯电阻分压网络的衰减系数不低于100。
②微弱信号检测电路的输入阻抗R i≥1 MΩ。
③当输入正弦波信号V S 的频率为1 kHz、幅度峰峰值在200mV ~ 2V范围内时,检测并显示正弦波信号的幅度值,要求误差不超过5%。
（2）发挥部分①当输入正弦波信号V S 的幅度峰峰值在20mV ~ 2V范围内时, 检测并显示正弦波信号的幅度值，要求误差不超过5%。
②扩展被测信号V S的频率范围,当信号的频率在500Hz ～2kHz范围内，检测并显示正弦波信号的幅度值，要求误差不超过5%。
心理学实验报告之信号检测论(用于再认实验)
心理学实验报告实验组次执笔者时间成绩
分析与讨论
接受者操作特征曲线〔ROC曲线〕，又称等感受性曲线〔本实验由于精度误差不能完全做到理想上的等感受性〕，即在以虚报率为横轴、击中率为纵轴所组成的坐标图中，由被试在特定刺激条件下〔如不同的先定概率〕由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
本实验中即采用不同的先定概率作为不同的刺激条件，从图中可看出：〔1〕随着先定概率的增加，被试〔同一人〕的判断标准ββ值很大〕，这与理论不完全相符，这可能是由于实验的随机误差和实验所使用材料的限制；〔2〕曲线倾斜度和位置大体符合理论预期，说明被试参与性及其自身练习、疲劳等干扰因子控制较好，但并未以大致P=0.5的感受性曲线为距离随机斜线最远的重心形成对称分布，这同样可能是本实验使用材料上的随机误差所致；〔3〕本实验中的区分力指数d’并不完全恒定，而是随着先定概率的增加，被试的区分力指数呈微减趋势，除去随机误差的影响，这可能是因为为随着先定概率的增加，被试的记忆任务越来越重因而影响了其判断力〔疲劳、压力等〕，但作为实验条件下的曲线分布其大致符合了等感受性曲线的分。
微弱信号检测实验报告
微弱信号检测实验报告微弱信号检测实验报告引言在科学研究和工程应用中，微弱信号的检测是一项具有重要意义的任务。
微弱信号的检测可以帮助我们探测宇宙中的奥秘、改善通信系统的性能、提高医学影像的分辨率等。
本实验旨在探索微弱信号检测的原理和方法，并通过实验验证其可行性。
实验装置本实验使用了一套精密的实验装置，包括信号源、放大器、滤波器、检测器和示波器等。
信号源产生微弱信号，放大器将信号放大到可以被检测器检测的范围内，滤波器用于去除噪声和干扰，检测器将信号转换为电压信号，示波器用于显示信号的波形和幅值。
实验步骤1. 首先，将信号源连接到放大器的输入端，并将放大器的输出端连接到滤波器的输入端。
2. 调节信号源的频率和幅值，使其产生一个微弱的正弦信号。
3. 调节放大器的增益，使信号的幅值适合检测器的输入范围。
4. 将滤波器的输出端连接到检测器的输入端。
5. 调节检测器的灵敏度，使其能够检测到微弱信号。
6. 将检测器的输出端连接到示波器的输入端。
7. 调节示波器的触发模式和时间基准，使其能够显示信号的波形和幅值。
实验结果经过一系列的调节和优化，我们成功地检测到了微弱信号，并通过示波器观察到了信号的波形和幅值。
实验结果表明，我们设计的实验装置能够有效地检测微弱信号，并具有较高的灵敏度和准确性。
讨论与分析在实验过程中，我们发现调节放大器的增益是关键步骤之一。
如果增益过低，信号将被放大得不够，无法被检测器检测到；如果增益过高，放大器可能会引入噪声和干扰，影响信号的检测结果。
因此，需要根据实际情况选择适当的增益值。
另外，滤波器的选择和调节也对信号的检测结果有重要影响。
滤波器可以去除噪声和干扰，提高信号与噪声的信噪比。
在实验中，我们使用了带通滤波器，将信号源产生的特定频率范围内的信号通过，而去除其他频率的信号。
这样可以有效地提高信号的检测灵敏度。
此外，检测器的灵敏度也是影响信号检测结果的重要因素。
较高的灵敏度意味着检测器能够检测到较小幅值的信号，但也可能引入更多的噪声。
信号检测实验报告
信号检测实验报告题目：匹配滤波器及应用院（系）专业学生学号班级日期一、实验目的进一步了解匹配滤波器的原理，加深对匹配滤波器性质的理解，掌握设计匹配滤波器的一般方法。
对矩形脉冲信号进行线性调频产生的信号，验证其通过匹配滤波器后输出信号带宽增加。
二、实验原理在白噪声背景下，采用最大输出信噪比准则的匹配滤波器的形式为：h mτ=cu∗t0−τ输入混合信号经过匹配滤波器后，输出信号可以在t=t0处出现最大值，且其它点的函数值远小于此时刻的值，即匹配滤波器能给出最大输出信噪比，最有利于信号的检测。
三、编程实现匹配滤波器程序function matchfilter%产生信号，噪声及信号加噪声波形clcclose allt=-10:0.02:10;width=10;k=1;s=rectpuls(t,width);sig=s.*sin(2*pi*k*t);noise=randn(size(t));r=sig+noise;figuresubplot(311)plot(t,sig)xlabel('t')ylabel('sigal(t)')title('信号波形')subplot(312)plot(t,noise)xlabel('t')ylabel('noise(t)')title('噪声波形')subplot(313)plot(t,r)xlabel('t')ylabel('r(t)')title('信号加噪声波形')%对信号加噪声波形进行匹配滤波f=fft(r);fc=conj(f);sc=ifft(fc);N=size(sc,2);for n=1:Nh(n+N-1)=sc(n);endhm=h(1,N:N*2-1);%匹配滤波器实现y=conv(hm,r);tt=linspace(-10,10,size(y,2));figureplot(tt,y);xlabel('t')ylabel('y(t)')title('匹配滤波器输出')验证线性调频后可使匹配滤波器输出带宽增加的程序function pulsecompressclcclose allt=-10:0.01:10;width=10;k=1;s1=rectpuls(t,width);s2=s1.*sin(pi*k*t.^2);figuresubplot(211)xlabel('t')ylabel('s1(t)')title('矩形脉冲');axis([-10,10,0,2]);subplot(212)plot(t,s2)axis([-10,10,0,2]);xlabel('t')ylabel('s2(t)')title('线形调频脉冲')f1=fft(s1);f1c=conj(f1);s1c=ifft(f1c);f2=fft(s2);f2c=conj(f2);s2c=ifft(f2c);N=size(s1c,2);for n=1:Nh1(n+N-1)=s1c(n);h2(n+N-1)=s2c(n);endhm1=h1(1,N:N*2-1);hm2=h2(1,N:N*2-1);y1=conv(hm1,s1);y2=conv(hm2,s2);tt=linspace(-10,10,size(y1,2)); figuresubplot(211)plot(tt,y1);xlabel('t')ylabel('y1(t)')title('矩形脉冲的匹配滤波器输出') subplot(212)xlabel('t')ylabel('y2(t)')title('线性调频脉冲的匹配滤波器输出')Fw1=fft(s1,550);Fw1=fftshift(Fw1);Fw2=fft(y1,550);Fw2=fftshift(Fw2);figurew1=linspace(-pi,pi,size(Fw1,2));subplot(211)plot(w1,abs(Fw1));xlabel('w')ylabel('幅度');title('矩形脉冲的频谱');w2=linspace(-pi,pi,size(Fw2,2));subplot(212)plot(w2,abs(Fw2));xlabel('w')ylabel('幅度');title('矩形脉冲的匹配滤波器输出的频谱');Fw3=fft(s2,512);Fw3=fftshift(Fw3);Fw4=fft(y2,512);Fw4=fftshift(Fw4);figurew3=linspace(-pi,pi,size(Fw3,2));subplot(211)plot(w3,abs(Fw3));xlabel('w')ylabel('幅度');title('线性调频脉冲的频谱');w4=linspace(-pi,pi,size(Fw4,2));plot(w4,abs(Fw4)); xlabel('w') ylabel('幅度');title('线性调频脉冲的匹配滤波器输出的频谱');四、 实验结果与分析如下所示，图1,2为第一个程序的结果，图3-图6为第二个程序的结果。
现代信号检测实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 掌握现代信号检测理论的基本原理和方法。
2. 学习利用现代信号处理技术对信号进行检测和分析。
3. 熟悉相关实验设备和软件的使用。
二、实验原理现代信号检测理论是研究信号在噪声干扰下如何进行有效检测的一门学科。
其主要内容包括：信号模型、噪声模型、检测准则、检测性能分析等。
本实验主要针对以下内容进行实验：1. 信号模型：研究正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型。
2. 噪声模型：研究高斯白噪声、有色噪声等噪声模型。
3. 检测准则：研究最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则。
4. 检测性能分析：研究误检率、漏检率等检测性能指标。
三、实验设备与软件1. 实验设备：示波器、信号发生器、频谱分析仪等。
2. 实验软件：MATLAB、LabVIEW等。
四、实验内容1. 信号模型实验：通过实验观察正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型的波形、频谱特性。
2. 噪声模型实验：通过实验观察高斯白噪声、有色噪声等噪声模型的波形、频谱特性。
3. 检测准则实验：通过实验比较最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则的性能。
4. 检测性能分析实验：通过实验分析误检率、漏检率等检测性能指标。
五、实验步骤1. 信号模型实验：（1）打开信号发生器，设置信号参数（频率、幅度等）。
（2）使用示波器观察信号波形。
（3）使用频谱分析仪观察信号频谱特性。
2. 噪声模型实验：（1）打开信号发生器，设置噪声参数（方差、功率谱密度等）。
（2）使用示波器观察噪声波形。
（3）使用频谱分析仪观察噪声频谱特性。
3. 检测准则实验：（1）根据信号模型和噪声模型，设计实验方案。
（2）使用MATLAB或LabVIEW等软件实现检测算法。
（3）对比分析最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则的性能。
4. 检测性能分析实验：（1）根据实验方案，设置检测参数。
（2）使用MATLAB或LabVIEW等软件进行实验。
（3）分析误检率、漏检率等检测性能指标。
六、实验结果与分析1. 信号模型实验：通过实验观察到了正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型的波形、频谱特性，验证了信号模型的理论。
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信号检测法——有无法的实验报告实验报告：信号检测法——有无法
一、实验目的
本实验旨在通过信号检测法，研究有无法对信号检测结果的影响。
信号检测法是一种常用的实验方法，用于研究人类对信号的感知和判断。
本实验将通过比较有无法下的信号检测结果，分析有无法对信号检测结果的影响。
二、实验原理
信号检测法是一种基于概率的实验方法，通过比较不同条件下的信号检测结果，评估信号检测的准确性。
本实验将采用有无法，即实验者被告知信号出现或未出现的概率。
根据有无法原理，实验者将根据信号的出现概率做出决策，以最大化期望收益。
三、实验步骤
1.准备实验材料：信号发生器、记录表、计算机等。
2.选择合适的信号检测指标，如灵敏度、特异度等。
3.设定信号出现概率和信号未出现概率，以及相应的奖励和惩罚。
4.随机选择实验者，并进行实验前的培训和指导。
5.在实验过程中，记录实验者的决策和信号真实情况，并计算相应的灵敏度和
特异度等指标。
6.分析实验结果，评估有无法对信号检测结果的影响。
四、实验结果及分析
实验数据如下表所示：
根据实验数据，我们可以看到在有法条件下，实验者的灵敏度、特异度和准确率都较高，分别为0.80、0.90和0.85。
而在无法条件下，实验者的灵敏度、特异度和准确率都较低，分别为0.60、0.70和0.65。
这表明在有法条件下，实验者能够更加准确地检测到信号；而在无法条件下，实验者的检测准确性下降。
进一步分析发现，有法条件下的高准确率主要得益于实验者对信号的灵敏度和特异度都较高。
这表明在有法条件下，实验者能够更加准确地感知和判断信号的出现与否。
而无法条件下的低准确率则主要是由于实验者的灵敏度和特异度较低所致。
这可能是由于在无法条件下，实验者缺乏关于信号出现与否的先验知识，导致其判断准确性下降。
五、结论
本实验通过比较有无法下的信号检测结果，发现有法条件下的信号检测准确性高于无法条件。
这表明在有法条件下，人类对信号的感知和判断更加准确。
这一结果对于深入理解人类在有无法条件下的信号检测行为具有一定的指导意义。
同时，本实验结果也可以为实际应用中的信号检测提供参考，如在雷达、声呐、医学诊断等领域中提高信号检测的准确性。