六种判决准则：贝叶斯准则、最小平均错误概率检测准则、最大似然检测准则、极小化极大化检测准则、N-P检测准则、最大后验概率检测准则 仿真六种判决准则，Matlab ，要求，噪声为高斯噪声，信号二元多元都行。画出图，要求能看出判决域变化使判决概率变化。 画出检测模型（相关器和匹配滤波器那块的图）。

文中将认知无线电应用于无线传感器网络中,考虑了传感器节点的能量有限、传输数据量较多、频谱资源受限、次用户如何避免占用主用户信道等情况下,构建一种认知无线传感器系统模型。该系统在对授权用户不造成干扰的前提下提高频谱利用率,解决频谱资源受限的问题,并在此基础上提出了基于贝叶斯准则融合的协作频谱感知方案,同时定量的分析了虚警代价与漏验代价对系统的影响。仿真结果表明,相比传统的或融合、与融合协作频谱感知方案而言,该方案较好的提高了无线传感器网络频谱感知的可靠性和准确性,同时更明确地指出虚警代价相比于漏验代价大时,

【Matlab仿真】基于贝叶斯准则和最小平均错误概率准则的二元信号检测及性能分析，通过观察检测概率和虚警概率随着检测门限的变化而变化

信号检测与估值中的贝叶斯准则仿真，代码自己编写，欢迎下载

与[James V Stone] Bayes' Rule A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis配套的书籍，但只有第一章

二元假设检验及判决准则Matlab实验，有matlab源码和演示结果

基于贝叶斯准则的信号检测，基于最小平均错误概率的信号检测，基于最大后验概率的信号检测，基于极小化极大准则下的信号检测，基于奈曼-皮尔逊准则的信号检测，基于最大似然准则的多元的信号检测，基于经典贝叶斯准侧的信号参量估计，线性最小均方误差估计，最小二乘估计，信号频率的最大似然估计