اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تشخیص سیگنال و مدیریت خطای مثبت کاذب؛ از مبانی احتمال تا طراحی سامانه‌های دقیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص سیگنال و مدیریت خطای مثبت کاذب؛ از مبانی احتمال تا طراحی سامانه‌های دقیق

موضوع کلی: تحلیل داده و پردازش سیگنال

موضوع میانی: نظریه آشکارسازی سیگنال و تحلیل خطاهای تشخیص

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظریه آشکارسازی سیگنال
• 2. مفهوم سیگنال، نویز و تصمیم‌گیری
• 3. ساختار مسئله تشخیص سیگنال
• 4. مدل‌سازی آماری سیگنال و نویز
• 5. متغیر تصادفی و توزیع احتمال در تشخیص
• 6. تابع چگالی احتمال و تابع توزیع تجمعی
• 7. آستانه تصمیم‌گیری و نقش آن در تشخیص
• 8. تعریف مثبت کاذب و منفی کاذب
• 9. تفاوت مثبت واقعی، مثبت کاذب، منفی واقعی و منفی کاذب
• 10. ماتریس درهم‌ریختگی در سامانه‌های تشخیص
• 11. احتمال خطای تشخیص
• 12. احتمال هشدار کاذب
• 13. احتمال کشف سیگنال
• 14. نرخ مثبت کاذب و نحوه محاسبه آن
• 15. رابطه آستانه و نرخ مثبت کاذب
• 16. موازنه میان کشف سیگنال و هشدار کاذب
• 17. نمودار ROC و تحلیل عملکرد آشکارساز
• 18. مساحت زیر منحنی ROC و تفسیر آن
• 19. منحنی Precision-Recall در شرایط نامتوازن
• 20. انتخاب معیار مناسب برای ارزیابی آشکارساز
• 21. تأثیر توزیع نویز بر نرخ خطای تشخیص
• 22. نویز گاوسی و مدل‌سازی مثبت کاذب
• 23. نویز غیرگاوسی و چالش‌های تشخیص
• 24. تأثیر تغییرپذیری نویز بر آستانه تصمیم
• 25. آستانه ثابت و آستانه تطبیقی
• 26. تنظیم آستانه بر اساس احتمال خطای هدف
• 27. آستانه‌گذاری بر مبنای نسبت درست‌نمایی
• 28. آزمون فرض آماری در تشخیص سیگنال
• 29. فرض صفر و فرض جایگزین در آشکارسازی
• 30. خطای نوع اول و ارتباط آن با مثبت کاذب
• 31. خطای نوع دوم و ارتباط آن با منفی کاذب
• 32. سطح معناداری و کنترل هشدارهای کاذب
• 33. توان آزمون و احتمال کشف
• 34. نسبت درست‌نمایی و قاعده تصمیم‌گیری
• 35. آشکارساز بهینه بر اساس معیار بیزی
• 36. احتمال‌های پیشین و پسین در تصمیم‌گیری
• 37. هزینه خطای مثبت کاذب و منفی کاذب
• 38. تابع زیان و تصمیم‌گیری هزینه‌محور
• 39. انتخاب آستانه بر اساس هزینه‌های عملیاتی
• 40. تأثیر نرخ پایه بر احتمال مثبت کاذب
• 41. پارادوکس نرخ پایه در سامانه‌های تشخیص
• 42. مثبت کاذب در داده‌های نامتوازن
• 43. اثر افزایش حجم آزمون بر تعداد هشدارهای کاذب
• 44. مسئله آزمون‌های متعدد و افزایش خطای نوع اول
• 45. کنترل نرخ خطای خانوادگی
• 46. کنترل False Discovery Rate
• 47. تعدیل سطح معناداری در آزمون‌های متعدد
• 48. مثبت کاذب در تشخیص چندمرحله‌ای
• 49. اثر وابستگی میان آزمون‌ها بر خطاهای تشخیص
• 50. فیلتر کردن نویز پیش از مرحله آشکارسازی
• 51. نقش پیش‌پردازش در کاهش مثبت کاذب
• 52. استخراج ویژگی برای تفکیک سیگنال از نویز
• 53. انتخاب ویژگی‌های مقاوم در برابر نویز
• 54. آشکارسازی مبتنی بر همبستگی
• 55. Matched Filter و کاربرد آن در آشکارسازی
• 56. آشکارسازی انرژی و محدودیت‌های آن
• 57. آشکارسازی تطبیقی در محیط‌های متغیر
• 58. تأثیر تخمین پارامترهای نویز بر عملکرد آشکارساز
• 59. کالیبراسیون آستانه و اندازه‌گیری نرخ هشدار کاذب
• 60. طراحی آزمایش برای برآورد مثبت کاذب
• 61. تخمین تجربی احتمال مثبت کاذب
• 62. فاصله اطمینان برای نرخ مثبت کاذب
• 63. تحلیل عدم قطعیت در اندازه‌گیری خطای تشخیص
• 64. تشخیص مثبت کاذب در داده‌های زمانی
• 65. اثر همبستگی زمانی بر هشدارهای کاذب
• 66. مدیریت هشدارهای تکراری و رویدادهای وابسته
• 67. تشخیص مثبت کاذب در سامانه‌های چندحسگری
• 68. ترکیب خروجی چند آشکارساز
• 69. Voting و تصمیم‌گیری چندحسگری
• 70. Fusion داده‌ها برای کاهش هشدار کاذب
• 71. تحلیل Trade-off میان حساسیت و ویژگی
• 72. ویژگی اختصاصی و ارتباط آن با مثبت کاذب
• 73. تحلیل Precision، Recall و Specificity
• 74. کالیبراسیون احتمال خروجی مدل‌های تشخیص
• 75. مثبت کاذب در سامانه‌های یادگیری ماشین
• 76. تأثیر عدم توازن کلاس‌ها بر مثبت کاذب
• 77. تنظیم Threshold در مدل‌های طبقه‌بندی
• 78. تحلیل خطا پس از استقرار سامانه تشخیص
• 79. مانیتورینگ نرخ هشدار کاذب در محیط واقعی
• 80. تشخیص تغییر توزیع داده و Drift
• 81. بازتنظیم آشکارساز در شرایط عملیاتی جدید
• 82. طراحی سامانه هشدار با نرخ مثبت کاذب کنترل‌شده
• 83. ارزیابی نهایی و بهینه‌سازی عملکرد آشکارساز