신호처리1 Ch2.8 Bayesian decision theory - Error Bounds for Normal Densities 2020-2학기 서강대 김경환 교수님 강의 내용 및 패턴인식 교재를 바탕으로 본 글을 작성하였습니다. 2.6 Error Bounds for Normal Densities 이번 절에서는 "신호 검출 이론과 동작 특성"을 활용하여 class 판정을 했을 때, error에 대한 문제 발생될 Issue를 살펴보고자 한다. 두 가우시안 분포 간 거리에 대한 또 다른 척도는 실험적 심리학, 레이더 감지, 기타 분야에서 널리 사용된다. 흐릿한 섬광이나 약한 레이더 반사 같은 하나의 약한 펄스를 검출하는 데 관심이 있다고 하자. 그러면 우리의 모델은, 검출기의 어떤 점에서, 외부 신호(펄스)가 있을 때는 그 값이 평균 $\mu_2$를 가지며 없을 때는 평균 $\mu_1$을 가지는 내부 신호(전압 같은)가 있다고 것이다.. 2020. 9. 17. 이전 1 다음
