В этом пункте объясняется, почему полезный сигнал трудно выделить среди случайных помех, и формулируется исследовательский вопрос: какое правило позволяет принимать решение с меньшим риском ошибки. Здесь задаются цель, задачи, объект и предмет проекта, а также кратко описывается практический эксперимент с искусственными данными. Введение связывает физический смысл темы с математическим способом проверки гипотез.

Раздел вводит основные понятия, необходимые для дальнейших расчётов: полезный сигнал, помеха, наблюдение и шум. Описываются две гипотезы — отсутствие сигнала и его наличие, а также возможные исходы решения: правильное обнаружение, правильное отклонение, пропуск и ложная тревога. Эти определения помогают не путать физические данные с выводом алгоритма и задают основу для оценки его качества.

В этом пункте рассматривается, как описать наблюдения математически при разных предположениях о наличии сигнала. Объясняется роль случайной величины, распределения шума и вероятности получить конкретные данные при каждой гипотезе. Для простого примера используется добавление шума к известному сигналу; отдельно оговаривается, что выводы модели зависят от принятых допущений.

Раздел знакомит с отношением правдоподобия — сравнением того, насколько вероятны наблюдаемые данные при двух конкурирующих гипотезах. Рассматривается порог принятия решения и объясняется, как выбор порога связан с ценой пропуска и ложной тревоги. Упоминаются байесовский подход и критерий Неймана—Пирсона, чтобы показать, что оптимальность зависит от заранее заданного условия или стоимости ошибок.

Здесь определяются вероятность обнаружения, вероятность пропуска и вероятность ложной тревоги, а также объясняется, как их оценивать по серии испытаний. На примере изменения порога показывается, почему невозможно безусловно уменьшить все виды ошибок одновременно. Вводится ROC-кривая как способ сравнить результаты для разных порогов и условий, не ограничиваясь одним числом точности.

В практической части задаются форма и амплитуда искусственного сигнала, способ генерации шума и правило, по которому создаётся выборка наблюдений. Затем для нескольких значений порога выполняются повторные испытания и фиксируются решения алгоритма. Такой эксперимент наглядно показывает, как случайные данные влияют на обнаружение и почему отдельный пример не заменяет оценку по множеству наблюдений.

Пункт описывает последовательность вычислений: сформировать наблюдение, вычислить выбранную характеристику, сравнить её с порогом и зарегистрировать решение. Алгоритм можно реализовать в электронной таблице или простой программе; отдельно указываются входные параметры и правила подсчёта ошибок. В тексте поясняется, какие действия выполняет человек, а какие автоматизированы, чтобы результат можно было воспроизвести.

В этом разделе результаты испытаний сводятся в таблицу и представляются графически, в том числе в виде зависимости вероятности обнаружения от вероятности ложной тревоги. Сравниваются варианты с разными уровнями шума и порогами; наблюдаемые изменения объясняются через модель и критерий принятия решения. Также обсуждаются ограничения эксперимента: искусственные данные не полностью повторяют условия реальной связи или измерительного прибора.

В заключении кратко сопоставляются результаты проекта с поставленными задачами и формулируется, в каких условиях использованный метод обнаружения оказался эффективным. Отдельно отмечаются выявленный компромисс между пропуском и ложной тревогой и влияние уровня шума. Здесь также указываются ограничения простой модели и возможные направления продолжения исследования, например проверка других видов шума или неизвестной формы сигнала.

В список включаются учебники и справочные материалы по теории вероятностей, радиотехнике и обработке сигналов, а также надёжные образовательные или научные источники. Для каждой позиции указываются автор или организация, название, год издания и, если использован интернет-ресурс, ссылка и дата обращения. Перечень позволяет проверить определения и формулы, а также отделить сведения из источников от результатов собственного эксперимента.