接受者操作特征
接受者操作特征(ROC)曲线呈现图形摘要检测器的性能。您可以生成使用ROC曲线rocpfa和rocsnr功能。
如果你有兴趣研究的影响不同的虚警概率的概率为一个固定的信噪比检测,您可以使用rocsnr。例如,Neyman-Pearson探测器的阈值信噪比单个样品的实值高斯噪声为13.5 dB。使用rocsnr情节的概率检测虚警率的函数变化信噪比。
T = npwgnthresh (1 e-6 1“真实”的);rocsnr (T)“SignalType”,“真实”的)
ROC曲线可以很容易读出检测给定虚警率的概率。
您可以使用rocsnr检查检测器性能不同的接收信号类型在一个固定的信噪比。
信噪比= 13.54;[Pd_real, Pfa_real] = rocsnr(信噪比,“SignalType”,“真实”的,…“MinPfa”1 e-8);[Pd_coh, Pfa_coh] = rocsnr(信噪比,…“SignalType”,“NonfluctuatingCoherent”,…“MinPfa”1 e-8);[Pd_noncoh, Pfa_noncoh] = rocsnr(信噪比,“SignalType”,…“NonfluctuatingNoncoherent”,“MinPfa”1 e-8);semilogx (Pfa_real Pd_real)在网格在semilogx (Pfa_coh Pd_coh,“r”)semilogx (Pfa_noncoh Pd_noncoh,“k”)包含(“虚警概率”)ylabel (检测的概率)传说(“真实”的,“连贯”,“非相干”,“位置”,“东南”)标题(“ROC曲线比较Nonfluctuating RCS目标”)举行从
ROC曲线清晰地描绘出优越的概率相干和非相干检测器的检测性能实值的情况。
的rocsnr函数接受一个信噪比向量输入让您快速检查ROC曲线。
信噪比= (6:2:12);rocsnr(信噪比,“SignalType”,“NonfluctuatingNoncoherent”)
图表显示,随着信噪比的增加,空下的概率分布的支持和替代假说越来越脱节。金宝app因此,对于一个给定的虚警概率,检测的概率增加。
您可以检查的概率检测虚警概率作为一个固定的信噪比的函数rocpfa。获得ROC曲线Swerling我目标模型的虚警概率(1 e-6 1的军医,1依照1 e 1),使用
Pfa = [1 e-6军医1依照1 e 1];rocpfa (Pfa,“SignalType”,“Swerling1”)
使用rocpfa检查的影响信噪比使用非相干检测器的检测概率与虚警概率的集成1的军医。假设目标nonfluctuating RCS和集成了5个脉冲。
(Pd,信噪比)= rocpfa(1的军医,…“SignalType”,“NonfluctuatingNoncoherent”,…“NumPulses”5);图;情节(信噪比、Pd);包含(“信噪比(dB)”);ylabel (检测的概率);网格在;标题(“Nonfluctuating非相干检测器(5)脉冲的);
