Файл: Институт непрерывного и дистанционного образования кафедра радиотехнических систем.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 23.11.2023
Просмотров: 17
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ»
ИНСТИТУТ НЕПРЕРЫВНОГО И ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ
| КАФЕДРА РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ |
ОЦЕНКА
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ
| Доктор технических наук, профессор | | | | В.Ю. Волков |
| должность, уч. степень, звание | | подпись, дата | | инициалы, фамилия |
| Лабораторная работа 2 Тема: Обнаружение сигнала на шумовом поле |
| |
| по дисциплине: Основы искусственного интеллекта в радиотехнических системах |
РАБОТУ ВЫПОЛНИЛ
| СТУДЕНТ ГР. № | | | | | |
| | номер группы | | подпись, дата | | инициалы, фамилия |
| Студенческий билет № | | | | | |
| Шифр ИНДО | 11.03.01 |
Санкт-Петербург 2023
1.Цель работы
2. Постановка задачи
3. Теоретическое исследование
4.Результаты моделирования.
5.Выводы.
1.Цель работы
В лабораторной работе рассматривается случай обнаружения локального сигнала, занимающего один элемент (пиксел) или группу смежных элементов на изображении. Обычно появление сигнала связано с увеличением интенсивности (яркости) в этих элементах изображения по отношению к случайной яркости фона. Для сигнала, занимающего один элемент, его обнаружение на шумовом фоне может осуществляться путем сравнения каждого значения поля с порогом. Если сигнал занимает группу элементов, то формирование решающей статистики осуществляется в процессе группирования соответствующих элементов изображения. При известных характеристиках сигнала и шумового поля порог является постоянным и может быть рассчитан заранее исходя из выбранного критерия обнаружения. В данной работе применяется критерий Неймана-Пирсона, который обеспечивает наибольшую вероятность правильного обнаружения при фиксированной вероятности ложной тревоги. Задача обнаружения формулируется как задача проверки гипотезы H0: сигнала нет, против гипотезы (альтернативы) H1: сигнал есть.
Наблюдения зависят от вида излучения, формы полезного сигнала, типа помехи и вида ее взаимодействия с сигналом, а также от структуры предварительной обработки. Решения d0 и d1, принимаемые в пользу H0 и H1, зависят как от самих событий (появление сигналов в отдельных элементах), так и от наблюдений и способа обработки, т.е. от вида радиотехнической системы и алгоритма обнаружения.
2. Постановка задачи
1. Смоделировать:
- Гипотеза H0 – нет сигнала
- Гипотеза H1 – есть сигнал
2. Оценить и рассчитать порог обнаружения
3. Теоретическое исследование
Критерий Неймана-Пирсона - это статистический критерий для принятия решений в задаче гипотезного тестирования. Он основан на разделении возможных исходов на две категории: "отклонение" и "не отклонение". Этот критерий применяется для задачи бинарной классификации, когда нужно отличить один класс объектов от другого.
Для того, чтобы использовать критерий Неймана-Пирсона для практической работы, необходимо выполнить следующие шаги:
1. Формулируем нулевую и альтернативную гипотезы. Нулевая гипотеза говорит о том, что классифицируемый объект не принадлежит целевому классу, а альтернативная гипотеза - о том, что объект принадлежит целевому классу.
2. Задаем уровень значимости, который определяет вероятность ошибки первого рода (принять альтернативную гипотезу, когда на самом деле верна нулевая).
3. Рассчитываем статистику критерия, которая показывает, насколько вероятность нулевой гипотезы меньше вероятности альтернативной. При этом используется функция правдоподобия, которая описывает, как написаны данные в зависимости от гипотез.
4. Сравниваем значение статистики с пороговым значением, которое зависит от уровня значимости и определяет, какую гипотезу мы будем выбирать. Если значение статистики больше порогового значения, мы принимаем альтернативную гипотезу и считаем, что объект принадлежит целевому классу. Если значение статистики меньше порогового значения, мы принимаем нулевую гипотезу и считаем, что объект не принадлежит целевому классу.
5. Проверяем качество работы критерия с помощью метрик точности, полноты и F-меры.
Для применения критерия Неймана-Пирсона в практической работе необходимо выбрать подходящую функцию правдоподобия, чтобы учитывать специфику задачи. Также нужно выбрать уровень значимости и пороговое значение для достижения оптимальной точности и полноты классификации.
4.Результаты моделирования
Рис 1. Двоичное изображение прямоугольного сигнала
Рис 2. Вывод обычного изображения
Рис 3. Нормальный уровень шума Z0
Рис 4. Нормальный уровень шума ZD
Рис 5. Нормальный сигнал плюс шум
Рис 6. Наблюдение сигнала плюс шум
Рис 7. Постоянный порог ложной тревоги
Рис 8. Правильная константа обнаружения
Рис 9. Определение постоянного порога
Рис 10. Определяет постоянный порог по Отсу
Рис 11. Ложный сигнал тревоги Отсу
Рис 12. Определение постоянного поля сигнала Отсу
5. Вывод.
Обнаружение сигнала на шумовом поле является одной из основных задач в радиотехнике и связано с идентификацией сигнала, который передается в шумовой среде. Шум может возникать на любых этапах передачи, от генерации сигнала до его приема на удаленном конце канала связи. Наличие шума может затруднить обнаружение сигнала, поэтому для решения этой задачи используют различные методы и технологии.
Кроме этого, использование более современных технологий и алгоритмов компьютерного зрения, машинного обучения и искусственного интеллекта позволяет снизить уровень шума и повысить точность обнаружения сигналов в сложных условиях.
В данной работе мы рассмотрели процесс обнаружения сигнала в изображении с помощью пороговых методов: на основе модели сигнала и шумов, использование константного порога и метод Оцу.
Мы смоделировали каждый этап процесса обнаружения сигнала с помощью визуализации результатов каждой операции на различных изображениях. Данная работа может быть полезна для понимания и выбора наилучшего метода обнаружения сигнала в соответствии с условиями.