應用多重假設測試於訊號偵測

Abstract

本計劃中, 我們提出偵測感應器陣列訊號的新方法. 以可能性比例測試 (likelihood ratio test) 為基礎, 我們將決定訊號數目的問題描述成多重假設測試 (multiple hypothesis test). 在測試中, 我們考慮的是由 Benjamini 和Hochberg 最 近提出的錯誤發現率 (FDR: false discovery rate), 而不是傳統的族群錯誤率 (FWE: familywise error rate). 比起 FEW, 使用FDR 可以得到較高的發現率. 因 此我們預期使用FDR 可克服低估訊號數目的問題. 另外, 我們也將探討計算複 雜度的問題. 由於測試程序需要作大量的計算, 我們希望經由期望及最大化 (EM: expectation and maximization ) 類型或是隨機近似 (stochastic approximation) 的數值方法降低計算時間. 最後, 我們會把提出的新方法應用在模擬以及實驗數 據上.