Otherwise, the detector chooses s2(

Otherwise, the detector chooses s2(t). A detector that minimizes the error probability (for the case where the signal classes are equally likely) is also known as a
maximum likelihood detector.
Figure 3.2 illustrates that Equation (3 .33 ) is just a "common sense'' way to
make a decision when there exists statistical knowledge of the classes. Given the
detector output value zaCT), we see in Figure 3.2 that za(T) intersects the likelihood of s1(t) at a value e1, and it intersects the likelihood of s2(t) at a value f2• What
is the most reasonable decision for the detector to make? For this example, choosing class s1(t). which has the greater likelil10od, is the most sensible choice. If this
was an M-ary instead of a binary e xample, there would be a total of M likelihood
functions representing theM signal classes to which a received signal might belong.
The maximum likelihood decision would then be to choose the class that had the
greatest likelihood of all M likelihoods. (Refer to Appendix 8 for a review of decision theory fundamentals.)

Kết quả (Việt) 1:

Nếu không, các máy dò lựa chọn s2(t). Một phát hiện giảm thiểu xác suất lỗi (đối với trường hợp các lớp học tín hiệu đều có khả năng) cũng được gọi là mộtphát hiện khả năng tối đa.Hình 3.2 minh hoạ rằng phương trình (3 33) chỉ là một cách "thông thường '' đểlàm cho một quyết định khi có thống kê kiến thức của các lớp học. Đưa ra cácphát hiện ra giá trị zaCT), chúng ta thấy trong hình 3.2 za(T) cắt khả năng s1(t) lúc e1 giá trị, và nó cắt khả năng s2(t) lúc f2• giá trị những gìlà các quyết định hợp lý nhất cho các máy dò để thực hiện? Ví dụ này, việc lựa chọn lớp s1(t). mà có nhiều hơn likelil10od, là sự lựa chọn hợp lý nhất. Nếu điều nàylà một M-ary thay vì một xample nhị phân tử, sẽ có tổng cộng khả năng Mchức năng đại diện cho họ tín hiệu lớp mà nhận được tín hiệu có thể thuộc về.Quyết định tối đa khả năng sau đó sẽ lựa chọn các lớp học có cáckhả năng lớn nhất của tất cả M likelihoods. (Tham khảo phụ lục 8 cho xem xét lại quyết định lý thuyết cơ bản.)

Kết quả (Việt) 2:

Nếu không, các máy dò chọn s2 (t). Một phát hiện giảm thiểu xác suất lỗi (đối với trường hợp các lớp tín hiệu là đều có khả năng) cũng được biết đến như một
máy dò khả năng tối đa.
Hình 3.2 minh họa rằng phương trình (3 .33) chỉ là một "ý thức chung '' cách để
làm cho một quyết định khi có tồn tại kiến thức thống kê của các lớp học. với những
phát hiện giá trị sản lượng zaCT), chúng ta thấy trong hình 3.2 mà za (T) giao với khả năng của s1 (t) tại một e1 giá trị, và nó giao với khả năng của s2 (t ) tại một f2 giá trị • Điều gì
quyết định hợp lý nhất cho các máy dò để thực hiện? Ví dụ này là, chọn lớp s1 (t). trong đó có các likelil10od lớn hơn, là sự lựa chọn hợp lý nhất. Nếu đây
là một M-ary thay vì một e xample nhị phân, sẽ có tổng cộng khả năng M
chức năng đại diện cho họ tín hiệu lớp học mà một tín hiệu nhận được có thể thuộc về.
các quyết định khả năng tối đa sau đó sẽ được chọn lớp mà có
khả năng lớn nhất của tất cả các khả năng M. (Tham khảo Phụ lục 8 để xem xét lại các nguyên tắc cơ bản lý thuyết quyết định.)