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J-GLOBAL ID：201002221717029576   整理番号：10A0869049

制約Bayesフレームワークにおける雑音付加検出

NOISE ENHANCED DETECTION IN THE RESTRICTED BAYESIAN FRAMEWORK

著者 (3件)： BAYRAM Suat (Bilkent Univ., Ankara, TUR) ,  GEZICI Sinan (Bilkent Univ., Ankara, TUR) ,  POOR H. Vincent (Princeton Univ., New Jersey, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.5  ページ： 3778-3781  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 若干の劣最適検出器の性能は観測データに独立雑音を加えると改善できるが,確率的信号の付加による改善は確率共鳴のフレームワークで考察できる。加法性雑音が検出性能に及ぼす影響は,Neyman-Pearsonのフレームワークで研究され,最適加法性雑音は高々2個の異なる信号値のランダム化により表現できることが知られている。本論文は,事前情報は若干の不確実性を伴うことが一般的であるという観点から,制約Bayesフレームワークにより雑音付加検出を研究した。この問題を仮説検定問題として定式化し,最適加法性雑音の統計量を求めた。検出器の性能が,どのような場合に加法性雑音により改善できるかを示す十分条件を,制約Bayesフレームワークにおいて導出した。仮説検定問題の事例により,理論検討の結果を研究した。

シソーラス用語： *信号検出 ,  不規則雑音 ,  共鳴 ,  性能分析 ,  最適化 ,  不確実性 ,  知識 ,  *Bayes推定 ,  制約条件 ,  仮説検定 ,  統計量 ,  信号検出器 ,  十分条件
準シソーラス用語： *確率共鳴 ,  事前情報

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約 ,  フレームワーク ,  雑音