微小信号检测论文

微小信号检测论文

信号检测理论的具体应用

信号检测理论的最大特点在于：它提出了信号和噪音的概念，并将两者置于同一维度上组成两个具有重叠部分的分布。所以，信号检测理论不同于“全或无”的其他心理物理学理论，它可以与决策行为相结合，在心理物理与其它心理学领域之间提供联系。信号检测论作为心理学方法论的进步，不仅仅局限于研究阈限，还能够成为研究一般情况下人们对环境事件的决策的有效工具。信号检测理论的应用包括再认记忆的研究、痛觉研究、诊断测验等等。

再认记忆

在心理学研究中，“连续—非连续”的问题始终存在。核心的问题就是：心理过程究竟是在某一个连续体上变化，还是在相互分离的阶梯上变化？多年以来心理学家一直关心学习过程是全或无的还是连续的，学习曲线是否意味着一个个学习中的独立的微小增长，还是代表了整个学习的逐渐连续的增加？再认记忆中也有相似的问题：某事物被再认得条件究竟是其强度超过某一个阈限，而在此阈限下的记忆强度为零？还是其强度要超过记忆强度连续体上的某一个标准？

按照再认记忆的信号检测论假设，新旧项目再记忆强度的连续体上形成两个互相重叠的正态分布。通过在不同的试验中诱导被试变化判断标准，可以得到对应的不同的集中率与虚惊率，并可以根据它们描出类似于ROC曲线的图样，称为MOC（记忆操作特征）曲线。假如信号检测论假设是正确的，那么MOC在以比率为坐标时应该是曲线，而在以z分数为坐标时呈现为直线。在再认记忆的非连续模型中，假定存在一个记忆强度的阈限，阈上项目总有再认反应，而阈下项目只有靠猜测才出现再认。按照这个模型，MOC在以比率为坐标时应当是直线。实验结果显示MOC形态符合再认记忆的信号检测论假设。

信号检测论对再认记忆的良好解释使得此领域中的研究方法有重大进展。运用信号检测论，可以验证各种已知的影响再认记忆的因素，诸如：年龄、脑损伤、药物等，究竟影响了人们对新旧事物进行分辨的能力，还是改变了人们判断新旧的标准。例如：具体的应用发现，大麻能够同时降低再认记忆的分辨力和再认记忆的判断标准。另一个例子是，在临床上抑郁症和老年痴呆患者都会表现出记忆力的衰退。当某位病患表现出记忆衰退的症状，如何诊断其究竟是抑郁症患者还是智力减退呢？运用信号检测论的研究发现，抑郁和痴呆对再认记忆产生影响的方式是不同的。抑郁能够使再认记忆的判断标准升高，这可能是因为抑郁症患者伴随有严重的自信缺乏，因此他们在做出判断时显得过度保守。而老年痴呆患者则是在新旧项目的分辨力上明显低于对照组，由此可见老年痴呆患者有着确实的记忆损伤。信号检测论区分了以上两种疾患对再认记忆产生的影响，从而有可能使以上症状的区别和诊断精度提高。另外，有研究运用信号检测论方法发现，头部外伤引起的脑损伤者在再认记忆中同时具有较低的辨别力和较高的判断标准。研究者对此的解释是：脑损伤会导致记忆功能的衰退，而同时由于患者本身意识到自己在记忆方面的缺陷，他们在判断时会更加谨慎。

疼痛

疼痛是一种通常与组织损伤相伴的不愉快体验，作为一类由刺激引发的经验，它应该是心理物理学的研究对象。但是长久以来对疼痛的研究相对滞后，其中的一个原因在于疼痛并非由单纯刺激引起的简单感觉，它是感觉反应与情绪反应的混合物，因此很难准确地预测某个刺激会引起多大的痛觉。由此导致人们应用信号检测论的方法，去了解影响疼痛判断的各个因素分别作用于疼痛的那一个组成部分，是影响感觉成分的敏感程度，还是影响判断疼痛大小的标准位置。举例来说，用信号检测论方法可以分析镇痛药究竟是抑制了感觉输入，还是影响了情绪唤起，或是两者兼而有之？

信号检测论在痛觉研究中的首次尝试是针对安慰剂的镇痛效果，实验证明服用安慰剂诱导被试的痛觉判断标准上升，而对不同强度刺激的分辨力并未受到影响。因此，尽管在服用安慰剂后被试对痛觉强度的报告变小了，但他们对疼痛的敏感性却没有受到影响。他们的这种报告上的变化可能是由于他们认为别人期望自己少报告一些疼痛。信号检测论的应用还发现镇静剂的镇痛作用和安慰剂一样，它们对疼痛辨别力并没有显著影响；笑气则是恰恰相反的例子，这种常用的麻醉气体可以同时降低疼痛的辨别力并提高疼痛判断的标准。另有人发现，针刺疗法在镇痛上的效果和笑气一致，也能降低疼痛的辨别力。最后，年龄对痛觉也会有影响，运用信号检测论可发现人们对痛的辨别能力岁年龄增长而逐渐衰退，而年长者同时会具有设立较高痛觉判断标准的倾向，这可能是因为他们不愿意时常报告刺激引起了痛觉。

诊断测试

临床诊断所做出的决定是十分重要的，但是这些判断往往并不准确。近来信号检测论的方法被应用于研究医生如何做出有否疾病的判断。研究者比较了诊断乳腺癌和肺结核的两种方法：直接观察x光照片和通过电视观察图像，使用d’作为信号检测论的区分指标。结果显示直接观察x光照片具有更高的辨别力，因此它是一种较好的诊断方法。另一个例子是诊断脑损伤的两种常见方法：计算机层描（CT）和放射性同位素（RN）。在这个研究中，CT和RN专业诊断人员各6名对136名病人做了检查，其中某些病人已知具有脑损伤，而另一些则没有。12名被试对他们每一次判断都在一个五点量表上报告确定程度，由此可以建立两种不同诊断方法的ROC曲线。曲线下的面积代表了对应诊断方法的鉴别能力，从中发现CT的鉴别效果更优于RN。运用信号检测论分析的实验结果还显示，诊断者所采用的诊断标准对诊断结果有显著的影响，这体现在集中率与虚报率的变化上。有研究者运用信号检测论对临床诊断行为中的判断标准最优化做出了解释，认为诊断标准受到疾病发生与不发生概率（信号与噪音的先验概率）以及确诊和误诊带来的利弊（支付阵）的影响。此外，信号检测论研究也运用在帮助人工智能的决策系统在所收集的信息中结合可能方法选择最优化的得决定标准，从而作出最优化的判断。例如NASA在90年代初期就开始将信号检测论分析运用于飞行器的碰撞规避警告系统的设计中。

总结信号检测理论的实际应用价值，在于现实中的许多现象并非简单的存在着某些明显的界限，来区分不同属性的多种状态，例如记得与不记得、痛与不痛、有症状和无症状。当假设这些不同的状态在某个连续维度上有区别，并且不同状态的无数次观察分别形成重叠的正态分布，就可以利用信号检测理论来分离不同状态的差异距离和判断状态变化的标准，进一步也可能利用这些信息做到对状态判别的最优化

生物医学信号处理方法论文

生物医学信号处理方法论文

生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！

摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。

关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理

1 概述

1。1 生物医学信号及其特点

生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。

1。2 生物医学信号分类

按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。

按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。

2 生物医学信号的检测及方法

生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。

①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。

生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。

3 生物医学信号的处理方法

生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。

3。1 频域分析法

信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。

3。2 相干平均分析法

生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。

3。3 小波变换分析法

小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。

3。4 人工神经网络

人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。

参考文献

[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。

[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。

检测与传感技术论文

传感器与检测技术属于自动化专业、电气工程及其自动化专业及过程装备与控制专业的技术基础课程，下面我给大家分享一些检测与传感技术论文，大家快来跟我一起欣赏吧。

传感器与检测技术课程教学探索

摘 要：传感器与检测技术属于自动化专业、电气工程及其自动化专业及过程装备与控制专业的技术基础课程，对学生综合运用所专业学知识有着关键的作用，文中针对课程的特点及现存的问题,对该课程的教学内容调整与 教学 方法 改进进行了有益的探讨，以期获得更好的教学质量与效果。

关键词：传感器与检测技术;教学改革;教学方法

中图分类号：G71 文献标识码：A

文章 编号：1009-0118(2012)05-0132-02

传感器与检测技术是自动化专业、电气工程及其自动化专业及过程装备与控制专业的技术基础课程，主要研究自动检测系统中的信息提取、信息转换及信息处理的理论与技术为主要内容的一门应用技术课程。传感技术是自动检测系统，更是控制系统的前哨，它广泛的应用于各个领域，在在促进生产发展和现代科技进步方面发挥着重要作用。学生学好这门课程不仅能为后续课程打下好的基础，也对学生综合运用所专业学知识有着关键的作用，自从2005年课程教学大纲调整以后，在教学中出现了一些新的问题，原有的传统教学模式很难获得良好的教学质量与效果。

一、课程教学现存的问题

自2005年起我校重新制定了自动化专业的教学大纲，其中将传感器与检测技术由考试课调整为考查课，并将课时由64学时更改为32课时，通过几年的 教学 总结 出该课程在教学中存在的一些困难：

(一)教学内容多而散

课程内容多且散，涉及知识面广，有物理学，化学，电子学，力学等等，属于多学科渗透的一门课程，学生学习有难度，特别是对于一些基础不太好的同学更是有困难。

(二)典型应用性

传感器与检测技术属于典型的应用课程，要学习各种传感器的原理，并掌握它的使用，在此基础上掌握搭建检测系统的方法，单靠理论的学习必定是有差距的。而实验课时不充裕，实验条件也有限。

(三)学时越来越少

学校目前对学生的定位是“培养优秀的工程应用型人才”，为了加大实践环节的因此对课程设置与课时作了调整，本课程课时被缩减至32课时。

(四)学生的学习主动性差

由于本课程被定为考查课，所以有相当一部份同学从 学习态度 上不太重视，没有投入必要的精力和时间，学习主动性差，直接影响教学效果。

二、教学内容与教学方法的探索

(一)教学内容的调整

目前大部分的传感器与检测技术的教材多侧重于传感器的工作原理、测量线路及信息处理等方面，而对具体应用涉及较少，针对课程的内容多课时少的情况，教学时无法做到面面俱到，教学内容必须做适当调整。根据学校对工科本科生工程应用型人才的定位，教学内容的调整遵循以下原则：

1、避免繁琐的理论推导过程，以避繁就简的方式向学生讲解传感器的工作原理。例如：用幻灯片演示使用酒精灯分别燃烧热电偶的两端，在两端存在温差的时候两电极间即出现电势差，无温差时电势差消失，通过这个实例讲解电势差之所以存在的原因，可以配以大家能够理解的简单的公式推导，而不把重心放在构成热电偶的温差电动势和接触电动势形成的公式推导上。

2、重点讲述传感器的实物应用。增加实际案例是学生能够对传感器的应用有更感性的认识。

3、适当补充传感器与系统互联的方法。在先期几种传感器的应用中加入传感器接入控制器的方式介绍，使其思考所学课程之间的关联，对所学专业课程之间的联系能更加深入的认识，建立起系统的概念。

(二)教学方法的改革

为了克服课程教学中客观存在的困难，获得良好的教学效果，在课堂教学使用多种教学方法和手段，力求将教学内容讲解得更加生动、具体。

1、采用多媒体技术，使用现代化的教学手段来提升教学效果和教学质量

采用多媒体课件教学，一方面可以省去教师用于黑板板书的大量时间，克服课时减少的问题;另一方面，以动画的形式生动形象的演示传感器的工作原理，展示所学传感器的各种照片、复杂检测系统的原理图或线路图，使学生能够直观地认识传感器，更容易理解传感器的工作原理和应用。例如，学习光栅传感器时，使用传统的教学手段，很难使同学们理解莫尔条文的形成及其移动过程，使用对媒体课件就可以以动画的形式使同学们直观的明暗相间的莫尔条纹是什么样子，还可以以不同的速度使指示光栅在标尺光栅上进行移动，清晰的看出条纹移动的方向与光栅夹角及指示光栅移动方向的关系。学习增量式光电编码器时，很多同学很难理解编码器的辨向问题，通过使用幻灯片展示编码器的内部结构，直接了解光栏板上刻缝、码盘及光电元件的位置关系后，同学们就能更容易的理解辨向码道、增量码道与零位码道形成脉冲的相位关系，佐以简单的辨向电路就可以使同学们更高效的学习该传感器的工作原理及应用方法。

总而言之，利用多媒体技术使学生能够获取更多的信息，增强学习的趣味性和生动性。

2、重视绪论，提升学生的学习主动性

很多教材的绪论写的比较简略，但我个人认为这不代表它不重要，特别是面对学生主观上不重视课程的情况下，更要下大力气上好绪论这第一次课，吸引学生的注意力，激发学习兴趣，使学生认识到这门课程的实用价值。通过幻灯片演示传感器与检测技术在国民经济中的地位和作用，使同学们了解到小到日常生活，大到航空航天、海洋预测等方面都有着传感器与检测技术的应用，更根据各种行业背景中需要检测的物理量，自动控制理论在实现过程中传感器与检测技术的关键作用，使学生认识该课程的重要性。另一方面，我校长年开展本科生科研实训项目，在开设本课程时已有部分同学成功申请实训课题，一般本专业的同学还是围绕专业应用领域申请课题，其中大部分会涉及传感器与检测技术的内容，所以也就他们正在进行的课题中使用传感器解决的具体问题进行讨论，更加直接的体会到本课程的关键作用，从而提升学生学习的兴趣，增强主动性，克服考查课为本课程教学带来的部分阴影。

3、加大案例教学比重、侧重应用

根据培养工程应用型人才的目标，本课程教学的首要目的是使学生能够合理选择传感器，对传感器技术问题有一定的分析和处理能力，知晓传感器的工程设计方法和实验研究方法。所以在教学中注意分析各类传感器的区别与联系，利用大量的具体案例分析传感器的应用特点。

例如，教材中在介绍电阻应变式传感器是，主要是从传感器的结构、工作原理及测量电路几个方面进行分析介绍的，缺乏实际应用案例。在教学中用幻灯片展示不同应用的实物图，譬如轮辐式的地中衡的称重传感器，日常生活中常见的悬臂梁式的电子秤、人体称、扭力扳手等。用生动的动画显示不同应用下的传感器的反应，例如，进行常用传感器热电偶的学习时，展示各种类型热电偶的实物照片，补充热电偶安装的方式，以换热站控制系统为案例，分析热电偶在温度测量上的应用，重点讲解传感器的输出信号及与控制系统互连问题。在介绍光电池传感器时补充用于控制的干手器、用于检测的光电式数字转速表及照度表的应用案例，通过案例是同学们对传感器应用的认识更加深入。

4、利用学校的科研实训提升学生的学习兴趣、加强学生的实践能力

我校学生自二年级起可以开始申请科研实训项目，指导老师指导，学生负责，本课程在学生三年级第一学期开设，在此之前已有部分同学参加了科研实训项目，在这些项目中，譬如智能车项目、数据采集系统实现等实训项目中都包含传感器与检测技术的应用，上课前教师了解这些项目，就可以就实际问题提出问题，让学生带着问题来学习，提升学习的兴趣。另外可以在学习的同时启发同学们集思广益，与实验中心老师联系，联合二年级同学进行传感器的设计制作，或者进入专业实验室进行传感器应用方面的实训实验，鼓励同学申报的科研实训项目，提高学生的实践能力。

三、结束语

通过几年的教学与总结，对教学内容、教学方法进行了分析研究，作了适当的改革。调整的教学内容重点更突出，侧重应用，补充了丰富的案例，激发了学生的学习兴趣，多媒体的教学方法增强了教学的生动性，与科研实训的相结合，对课堂教学进行拓展，加强了学习的主动性，提升了实践能力。从近几年的网上评教结果来看，所做的教学调整与改革受学生的欢迎和好评，取得了较好的教学效果。

参考文献：

[1]袁向荣.“传感器与检测技术”课程教学方法探索与实践[J].中国电力 教育 ,2010,(21):85-86.

[2]陈静.感器与检测技术教学改革探索[J].现代教育装备,2011,(15):94-95.

[3]周祥才,孟飞.检测技术课程教学改革研究[J].常州工学院学报,2010,(12):91-92.

[4]张齐,华亮,吴晓.“传感器与检测技术”课程教学改革研究[J].中国教育技术装备,2009,(27):42-43.

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铁路信号技术论文(2)

　　铁路信号技术论文篇二
　　浅谈铁路信号问题

　　【摘　要】铁路信号是保证铁路运输基本设备。对铁路网上各种行车的设备状况、信息传输、调度指令控制起着重要的作用。本文通过对铁路信号存在问题的分析，提出了解决问题的对策，指出了我国铁路信息的发展方向。

　　【关键词】铁路信息;信息化;网络化

　　1.铁路信号的含义

　　所谓铁路信号是用特定的、有标志性的物体、仪表或音响设备等向铁路行车人员传达相关的信号，包括车辆运行状况，行驶条件，铁路的状况等等。近年来，随着铁路信号的广泛应用和铁路信号技术的不断发展，使铁路信号也变成了增加铁路运输线路，改善铁路员工劳动条件提高车站和铁路区间的通过能力等等有效手段。

　　2.铁路信号的现状

　　2.1铁路信号的安全性能不够高

　　由于自动化程度的限制，我国的调度指挥仍旧依赖于人工作业，采用落后的一张图、一支笔、一部电话的调度指挥模式。对地面信号的观察与判断，也仍旧于依赖司机。随着列车的提速和密度的不断增加，行车调度的指挥工作将会越来越繁忙，调度员在长时间的工作中也难免出现疏略，这样不仅会降低工作效率，更会影响到列车的安全运行。并且当车速达到一定的程度的时候，单单依靠司机的视力根本无法保证列车的行车安全。另外由于列车运行中的变化因素过多，一次性按照计划运行图来指挥列车运行的可能性较小，因此，在我国铁路推广使用调度集中装置是还办不到的。

　　2.2管理方面出现纰漏

　　重点表现于管理分散和管理水平的落后。铁路系统基本上是一个整体，在不同的时间和地区的情况差异性较大。现在的铁路虽然安装了微机监测系统，但是由于通信手段的落后，处理信息的速度较慢，致使安装的系统无法真正的发挥作用，无法在整体上将资料进行整合。从管理水平来看，铁路系统一直掌控在政府部门的手里，并且现行的管理机制使系统人员臃肿，营销手段落后，资源不能得到合理的利用。在市场经济的引导下，铁路系统应当由企业统一整个管理，来作为物流环节中的重要部分，从而提高效率，增加效益。

　　2.3铁路信号系统的自动化水平较为低下

　　在新中国成立以来，继电技术得到了不断的发展，但是继电技术采用的设备体积大，对于实现联网集中监测和智能的控制还是有一定难度的。特别是微电子技术的发展后，在一些工业控制行业，这类技术已经趋于淘汰的趋势了，取而代之的是一些智能控制技术。在铁路系统方面，虽然也开始采用了智能控制技术，但是大范围内仍旧采用的是继电控制技术，发展的速度较为缓慢，优化资源和提高效率方面还是相对于落后的。

　　2.4现代铁路信号设备中存在的若干问题

　　随着经济、信息技术的不断发展，铁路信号系统作为保证铁路安全运行的部分，虽然铁路设备信号的要求也在不断的增高，但是从某些信号设备来看仍旧存在着一些安全隐患。

　　2.4.1枢纽调度监督设备

　　这个设备是一个发展较快的设备，是使枢纽内的调度更加准确直观，保证枢纽的畅通。但是枢纽内的作业模式是采取分散作业，这样一来必定影响了总体的发挥，并且降低了运输的效率。因此，在货运量加大，或者大面积提速时，信号技术装备如何保证枢纽内的畅通就是一个很大的问题。

　　2.4.2车站联锁设备

　　这种设备也是目前铁路系统中常见的设备之一。这种设备在列车提速后出现了许多问题。例如，战线和列车基本等长，并且在进出站口处没有过走保护区段，不利于列车的速度控制。另外，信号机间的安全距离是不够的，没有能够提供安全距离的信息，对列车的运行控制都带来了安全的隐患。

　　2.4.3列车运行控制与机车装置

　　今年来，新安装的运行监控器代替了自动停车装置(即安全性能差，随安全防护器辅助作用的装置)。并且采用了模式曲线的方式来监控车速，对超速进行保护。但是由于形成的是速度模式曲线，依靠的是事先储存的线路数据以及人工输入的数据，没有考虑故障-安全原则，无法保证安全。

　　2.4.4信号显示制式

　　铁路现实信号中，除了红灯有确定的定义之外，其他的显示信号都没有明确的速度值，在不同的地区，显示为不同的含义，主要依靠司机的自行判断，因此指挥能力较差，在提速之后无法满足需要，安全性能较差。

　　2.4.5区间信号

　　单线区段来看，采用的是办理效率较高的继电半自动的装置，看起来是能够满足提速后的行车需要的。但是却存在着一个有待改进的安全性隐患，即并没有设置区间的检查设备。这不能满足行车的安全性。

　　3.增强铁路信号的对策研究

　　3.1通信、信号一体化

　　当代铁路的高速发展，铁路通信、信号系统等都必须不断的加强。铁路通信、信号技术的相互融合，以及调度指挥自动化等等技术，打破了控制分散、功能单一、通信信号相对独立的传统技术理念，推动了铁路通信、信号技术向数字化、智能化、网络化和一体化的方向发展。组建一个以铁路局为主要单位的电务设备动态检测中心，装备一台动态的检测车，按一定时间对自动闭塞的机车信号或地面信号，无线列调等设备进行动态的检测，实现了移动体对地面静态设备的检测。

　　3.2制定发展规划

　　在建设新的线路时，起点必须要高。铁路建设的投资额较大应该考虑到今后的发展。虽然现有铁路信号设备、调度手段等都较为安全，但是当提速的时候都没法达到要求。因此在建设时要考虑到未来的发展，提高建设标准，采用新技术。借鉴国外的闭环计算机控制系统。这样为以后的竞争做好准备，也为以后铁路信号的建设提供经验。根据我国铁路的运输特点，实现以铁路调度管理信息系统作为基础，以指挥自动化为目标，来构建现代铁路化的运输调度指挥管理系统。实现全路运输的集中管理，提高效率。

　　3.3铁路无线数字通信技术的应用

　　在铁路提速，重载不断发展的今天，以分立元器件与模拟信号处理技术为基础的传统铁路信号设备已经满足不了安全的要求。然而数字信号处理技术很好的解决了铁路信息信号产生的问题。数字信号处理的频域分析的优点是运算精度高和抗干扰性能好，具有相对实用性和可靠性。因此，全面应用数据处理的新技术，利用计算机的高速分析和计算等功能，来提高信号设备的技术水平。

　　3.4采用计算机网络技术

　　由于网络技术的快速发展，网络化管理已成为实现管理的客观要求和必然趋势。铁路信号系统的网络化是实现铁路运输系统内部各功能单元之间的信息交换。在网络化的基础上实现全面、准确获得线路上的信息，保证列车的安全运行，从而实现系统的智能化与控制设备的智能化管理。因此有效的采用计算机技术是解决铁路信号系统若干问题的途径。

　　4.结论

　　随着铁路运输提速、重载的发展，基于分立元器件和模拟信号处理技术的传统铁路信号设备越来越满足不了铁路运输安全性和实时性的要求。因此，全面引进计算机技术，利用计算机的高速分析计算功能，来提高信号设备的技术水平已非常紧迫。数字信号处理技术的出现为铁路信号信息处理提供了很好的解决方法。铁路信号按其作用可分为指挥列车运行的行车信号和指挥调车作业的调车信号;按信号设置的处所可分为车站信号、区间信号，以及行车指挥和列车运行自动化等;按信号显示制式可分为选路制信号和速差制信号;按结构可分为臂板信号、色灯信号、灯列信号(中国大陆不采用)以及机车信号机。铁路信号在元部件制造方面正向着小型化、固态化和高可靠性发展;在设计方面向着故障自动检测、自动诊断、高可用度、与计算机或微处理机相结合的方面发展;在安装施工方面正向着模块化和工厂施工化的方向发展;在使用方面正向着无维修或少维修、高度自动化或智能化的方向发展。

　　【参考文献】

　　[1]林瑜筠.铁路信号新技术概论[M].北京：中国铁道出版社，2005.

　　[2]铁道部.铁路电务管理信息化规划[M].北京：中国铁道出版社，2006.

　　
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你这个问题太复杂了噢 下面这个试验来自与北师大的考研模拟题 你先参考一下 是信号检测论的

设计一个“信号检测论”的心理学实验

一、实验背景 用有无法(Yse—NoMethod)测定被试的辨别力和判断标准时，用两种刺激——信号(SN)和噪音(N)，信号和噪音的差别要足够小(一般接近被试的辨别阈限，可用传统心理物理法进行预备实验来确定)，且信号和噪音的呈现顺序应为完全随机呈现。为了保证结果的稳定性，可选取有经验的被试或在实验过程中给被试以反馈(“对”或“错”)。实验后求出辨别力(d')和判断标准(β)，并绘制等感受性曲线(ROC曲线)。ROC曲线是在d'不变和β值不等的条件下绘制的。d'和β的求法如下： d'=ZSN—ZN一β=OSN／ON 其中ZN和ZSN是根据信号分配的平均数(MSN)和噪音分配的平均数(MN)转换的标准分数。OSN和ON分别为ZSN和ZN在正态曲线上对应的概率密度值。 在用有无法测定被试的辨别力(d')和判断标准(β)时，首先要选择符合被试的信号(SN)和噪音（N）。如果选择的SN和N的差别太大，被试能够完全区分出来，就会夸大被试的辨别力，影响被试判断标准。所以，在正式实验前，一般要进行预备实验，选择出适合被试的信号和噪音，一般以接近被试的差别阈限(50％能正确判断)为宜或略大于差别阈限(80％能正确判断)。在正式实验时，主试随机呈现所有的信号和噪音(SN在先和N在先的次数各半，以排除顺序误差的影响)。此外，为了保证小组被试间的辨别力和判断标准具有可比性，一组被试可以只作一个预备实验，选择一组信号和噪音进行实验。一般一组实验至少要做100~200次以上。 在实验条件相同的情况下，不同被试的d'和β可能会有所不同，d'大的被试表明其辨别力较高，d'小的则表明其辨别力较低。β值高的被试在判断“是信号”时较为慎重。只有在有十分把握时才判断“是”信号，而β值低的被试则倾向于更多地将刺激判断为信号。被试的判断力(d')不受信号和噪音的先验概率(P(SN)和P(N))的影响，而判断标准(β)则随P(SN)、和P(N)的变化而变化。

二、实验目的 1．通过测定和比较不同被试的重量辨别能力和判定标准，学习信号检测论有无法。考察不同的先验概率下被试的辨别力和判断标准。 2．掌握信号检测论有无法的实验设计过程。

三、实验方法 （一）被试 全班同学，4人一组。 （二）实验仪器与实验材料 计算机的内部扬声器能够发出0-65535Hz频率的声音，采用700Hz频率的声音为信号，691Hz、692Hz、694Hz、696Hz、697Hz、698Hz的声音为噪音。如果不做预备实验，可以直接选择700Hz为信号(SN)，697Hz为噪音(N)。 （三）实验设计与实验过程控制 1．预备实验 用700Hz的刺激分别与其他六个刺激比较。比较时按随机顺序呈现SN和N，且SN和N在前和在后的次数各五次。选出80%以上正确分辨率且声音差别最小的一组刺激。 2．让被试熟悉信号和噪音 当主试呈现刺激之后，让被试判定所呈现的刺激中有无信号，被试的反应很简单。“有”记为“+”，“无”汇为“-”。 3．正式实验 指导语：“这个实验是要测试你对声音差别的辨别能力，先呈现一个700Hz的声音刺激，记住这个信号的强弱。以下呈现的声音刺激没有一定规律，你认为是信号的就记下„+‟，认为不是信号的就记下„—‟，这50个刺激中，其中信号„25‟次，噪音„25‟次（如果信号的先验概率不等，则对被试说出信号与噪音出现的概论）。对于你的判定结果我们不做任何奖惩办法。请你认真如实的做完实验。” 以700Hz的刺激为信号(SN)，较弱的声音为噪音(N)，每个先验概率下刺激的呈现是完全随机的，而且SN和N在前和在后的次数相等。信号呈现的先验概论P（SN）为0.20、0.50和0.80。每个先验概率下做100次，总共做300次。因先验概率有三种，因此每小组的人数至少应为三人或三人的倍数。为了平衡练习或疲劳效应，不同先验概论的刺激呈现按如下顺序进行：0.20、0.50、0.80、0.80、0.50、0.20，并每种先验概论下的100次实验分为两个50次进行。为了平衡先验概率出现先后顺序对实验结果的影响，小组被试分为三组，每组的刺激呈现的顺序如下表18-1： 表18-1 刺激呈现顺序表 呈现顺序 呈现的刺激 被试反应(“+”或“－”) 1 SN 2 N 3 N ┆ ┆ n SN 第一组：0.20、0.50、0.80、0.80、0.50、0.20 第二组：0.50、0.80、0.20、0.20、0.80、0.50 第三组：0.80、0.20、0.50、0.50、0.20、0.80 4．每个被试要重复6个单元的实验(每个单元50次) 5．每次呈现时间为1000毫秒，两次间隔为2000毫秒，做50次休息1min。 6．换另一个被试，用同样的信号和噪音进行实验。

四、结果分析 1．分别统计小组几个被试的击中次数和虚报次数。 2．从转换表中查出与实验结果相应的Z与O值，并计算出不同先验概率下d‟和β值，填入表18-2中。 表18-2 三种先验概率P(SN)下被试的d‟和β P(SN) 0.20 0.50 0.70 P(y/SN) P(y/N) ZSN ZN ZSN纵坐标 ZN纵坐标 d‟ β

五、问题与讨论 1．比较被试的d‟和β值，并说明不同先验概率下被试的声音差别能力和判定标准有什么差异？ 2．画出等感受性曲线。