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Mandyam D. Srinath《Introduction to Statistical Signal Processing with Applications》

多元假设检验

迄今为止我们已研究了在两种假设之间的判决问题。但在许多情况下，源有若干个输出，我们必须判决对应于输出的几个假设中，哪一个是正确的。若源有$M$个输出，则在每次试验时总共有$M$个不同的假设可能出现。对于这种问题，可严格地参照二元假设检验问题的做法，应用贝叶斯准则。因此，假定先验概率$P(H_0)$,$P(H_1)$, …,$P(H_{M-1})$已知。若假设$H_j$成立时选择了$H_i$，规定其代价为$C_{ij}$。

平均代价为

$$\overline{C}=\sum _{i=0}^{M-1}\sum _{j=0}^{M-1}{C}_{ij}P(D_i|H_j)P(H_j)\text{\hspace{1em}(1)}$$

式中$P(D_i|H_j)$是假设$H_j$为真时选择$H_i$的概率。我们仍将观测空间$\mathcal{Z}$分成互不相交的子空间${\mathcal{Z}}_0$,${\mathcal{Z}}_1$, …,${\mathcal{Z}}_{M-1}$，并且对每一子空间的点都赋予一个相应的假设。目的是求出使平均代价$\overline{C}$最小的判决面。我们记

$$\mathcal{Z}={\mathcal{Z}}_0+{\mathcal{Z}}_1+\cdots +{\mathcal{Z}}_{M-1}\triangleq {\mathcal{Z}}_0\cup {\mathcal{Z}}_1\cup \cdots \cup {\mathcal{Z}}_{M-1}\text{\hspace{1em}(2)}$$

利用这些判决域，可把概率$P(D_i|H_j)$写成

$$P(D_i|H_j)={\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_j)\mathrm{d}z\text{\hspace{1em}(3)}$$

把式 (3) 代入式 (1)，得

$$\begin{array}{rl}\overline{C}& =\sum _{i=0}^{M-1}\sum _{j=0}^{M-1}{C}_{ij}P(H_j){\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_j)\mathrm{d}z\\ & =\sum _{i=0}^{M-1}{C}_{ii}P(H_i){\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_i)\mathrm{d}z\\ & +\sum _{i=0}^{M-1}\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}{C}_{ij}P(H_j){\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_j)\mathrm{d}z\end{array}\text{\hspace{1em}(4)}$$

考虑到第一个和式的${\mathcal{Z}}_i$可以写成$Z-{\bigcup }_{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}{\mathcal{Z}}_j$，又由于

$${\int }_{Z}p(\mathbf{z}\mid H_i)\mathrm{d}z=1$$

可以把此式写成更简洁的形式

$$\begin{array}{rl}\overline{C}& =\sum _{i=0}^{M-1}{C}_{ii}P(H_i)\\ & +\sum _{i=0}^{M-1}{\int }_{{\mathcal{Z}}_i}\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}P(H_j)(C_{ij}-C_{jj})p(\mathbf{z}\mid H_j)\mathrm{d}z\end{array}\text{\hspace{1em}(5)}$$

同以前一样，第一项代表固定代价，各个积分代表变化的代价，它随判决域的选择而变化。显然，我们应把各观测值$z$分配给这样的区域，使得在该区域中积分值为最小。因此，若令

$$I_i(z)=\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}P(H_j)(C_{ij}-C_{jj})p(\mathbf{z}\mid H_j)\text{\hspace{1em}(6)}$$

则判决规则应是选择使$I_i(z)$为最小的假设为正确的假设。

我们可根据如下定义，利用似然比表示判决规则

$${\Lambda }_i(z)=\frac{p(\mathbf{z}\mid H_i)}{p(\mathbf{z}\mid H_0)},i=1,\cdots ,M-1$$

和

$$J_i(z)=\frac{I_i(z)}{p(\mathbf{z}\mid H_0)}=\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}P(H_j)(C_{ij}-C_{jj}){\Lambda }_j(z)$$

判决规则就是选择使$J_i(z)$为最小的假设。可以看出，判决规则对应于由似然比${\Lambda }_1(z),\cdots ,{\Lambda }_{M-1}(z)$构成的$M-1$维空间中的超平面。

我们最关心的是$i\ne j$时$C_{ij}=1$而$C_{ii}=0$的情况。这种情况下的准则就是最小错误概率准则。这时式 (6) 化为

$$\begin{array}{rl}{I}_i(z)& =\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}P(H_j)p(\mathbf{z}\mid H_j)\\ & =\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}P(H_j|z)p(z)\\ & =[1-P(H_i|z)]p(z)\end{array}\text{\hspace{1em}(9)}$$

因此，对于这种特殊的代价分配而言，使$I_i(z)$最小同使$P(H_i|z)$最大是等价的（最大后验概率准则），$P(H_i|z)$是给定观测值$z$时假设$H_i$的后验概率，故最小错误概率处理机也就是最大后验概率计算机。

上面结果最直接的推广就是所有假设为等可能的情况

$$P(H_1)=P(H_2)=\cdots =P$$

这时可把式 (9) 写成

$$I_i(z)=\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}p(\mathbf{z}\mid H_j)P=p(z)-p(\mathbf{z}\mid H_i)P\text{\hspace{1em}(10)}$$
于是判决规则就是选择使$p(\mathbf{z}\mid H_i)$最大的假设（极大似然准则）。数字通信系统中就有这种例子，该系统中利用$M$个字母作信号，发射每个信号的概率相等。

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Comments（To 廖老师）

1 极大似然估计的公式原著和译本都错了

公式 (10)的极大似然估计，原著中错了。

廖老师改的是对的，Srinath 译书中确实错了。我猜测译者应该是发现原著中错了（说明那个年代译者还纠错，现在的译者只管翻译，懂不懂都很难说，翻译完全不说人话），但是又改错了，去掉中括号就对了，利用全概率公式很容易推导出。

2 关于准则函数

首先，如果只是比较准则函数，没有必要将$C_{ii}$有关项单独提取出来，用条件风险即可，不必$I_i(z)$；而且作者在判决准则中提到了另一种解释。条件风险这样的解释更有物理意义，且计算直观、简单。

其次，我认为作者表示$I_i(z)$的目的是为了$J_i(z)$（不知道廖老师是否看到这个$J_i(z)$），与似然比建立联系，而不是单单为了$I_i(z)$。但是，我认为表示这样的似然比没有意义，因为多类问题需要比较所有值，两个数的比值没有意义，还增加计算量。

所以，我想这就是现在的教材使用条件风险作为准则的原因。$I_i(z)$、$J_i(z)$都能作为准则，但是啰嗦。

3 从式 (4)到式 (5)的推导

这里的推导，我认为这样的逻辑更加好理解。
$$\begin{array}{rl}\overline{C}& =\sum _{i=0}^{M-1}\sum _{j=0}^{M-1}{C}_{ij}P(H_j){\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_j)\mathrm{d}z\\ & =\sum _{i=0}^{M-1}{C}_{ii}P(H_i){\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_i)\mathrm{d}z\\ & +\sum _{i=0}^{M-1}\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}{C}_{ij}P(H_j){\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_j)\mathrm{d}z\end{array}\text{\hspace{1em}(4)}$$
由于
$${\mathcal{Z}}_i=\mathcal{Z}-\bigcup _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}{\mathcal{Z}}_j,{\int }_{Z}p(\mathbf{z}\mid H_i)\mathrm{d}z=1$$
式（4）可写为
$$\overline{C}=\sum _{i=0}^{M-1}{C}_{ii}P(H_i)\left[1-\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}{\int }_{{\mathcal{Z}}_j}p(\mathbf{z}\mid H_i)\right]\mathrm{d}\mathbf{z}+\sum _{i=0}^{M-1}\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}{C}_{ij}P(H_j){\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_j)\mathrm{d}\mathbf{z}$$
展开
$$\overline{C}=\sum _{i=0}^{M-1}{C}_{ii}P(H_i)-\sum _{i=0}^{M-1}\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}{C}_{ii}P(H_i){\int }_{{\mathcal{Z}}_j}p(\mathbf{z}\mid H_i)\mathrm{d}\mathbf{z}+\sum _{i=0}^{M-1}\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}{C}_{ij}P(H_j){\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_j)\mathrm{d}\mathbf{z}$$

交换第二项的求和下标号：$j\to i$，$i\to j$；
$$\overline{C}=\sum _{i=0}^{M-1}{C}_{ii}P(H_i)-\sum _{j=0}^{M-1}\sum _{\begin{array}{c}i=0\\ i\ne j\end{array}}^{M-1}{C}_{jj}P(H_j){\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_j)\mathrm{d}\mathbf{z}+\sum _{i=0}^{M-1}\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}{C}_{ij}P(H_j){\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_j)\mathrm{d}\mathbf{z}$$

${\sum }_{i=0}^{M-1}{\sum }_{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}{a}_{ij}={\sum }_{j=0}^{M-1}{\sum }_{\begin{array}{c}i=0\\ i\ne j\end{array}}^{M-1}{a}_{ij}$（$a_{ij}$求和，除去对角项），改变第二项的求和次序。

$$\overline{C}=\sum _{i=0}^{M-1}{C}_{ii}P(H_i)-\sum _{i=0}^{M-1}\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}{C}_{jj}P(H_j){\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_j)\mathrm{d}\mathbf{z}+\sum _{i=0}^{M-1}\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}{C}_{ij}P(H_j){\int }_{{\mathcal{Z}}_i}p(\mathbf{z}\mid H_j)\mathrm{d}\mathbf{z}$$

然后，将后两项合并。

$$\overline{C}=\sum _{i=0}^{M-1}{C}_{ii}P(H_i)+\sum _{i=0}^{M-1}{\int }_{{\mathcal{Z}}_i}\left[\sum _{\begin{array}{c}j=0\\ j\ne i\end{array}}^{M-1}(C_{ij}-C_{jj})P(H_j)p(\mathbf{z}\mid H_j)\right]\mathrm{d}\mathbf{z}\text{\hspace{1em}(5)}$$

式中第一项为固定代价，而第二项随观测空间$\mathcal{Z}$的划分而变化。

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写在后面的话

这是很早的一本书，79年英文版，作者是1935年的，今年90了。82年中译本，那个年代的人比较弱，翻译中有些地方不说人话，好在认真，所以也能懂。

Introduction to statistical signal processing with applications November 1995
Authors:
M. D. Srinath,
P. K. Rajasekaran,
R. Viswanathan
Publisher:
Prentice-Hall, Inc.
Division of Simon and Schuster One Lake Street Upper Saddle River, NJ
United States
ISBN:978-0-13-125295-0

译本

还好守着国家图书馆，否则这么久远的书哪里找去。