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文档摘要

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2025-05-27;目录;PART;信号模型与分类标准;假设检验与判决准则;数学基础与统计工具;PART;经典检测准则（贝叶斯/极大极小）;现代检测技术（自适应/多假设）;模型轻量化与精度提升并存:改进后YOLOv5s权重仅19.0MB，较YOLOv3（235MB）减少91.9%，但mAP提升14.27个百分点，显示算法优化显著。

AP指标全面领先:改进后YOLOv5s在Car（95.56%）、SUV（94.12%）等类别AP均超94%，较基准Faster-RCNN最高提升11.64个百分点。

轻量级模型性能突破:YOLOv5s系列在权重压缩至13.7-19.0MB时仍保持mAP超91%，验证轻量化网络结构的有效性。;PART;;;贝叶斯估计与卡尔曼滤波;PART;检测概率与虚警概率计算;估计误差克拉美罗界;鲁棒性与抗干扰分析;PART;;5G信道估计;生物医学信号处理实践;PART;仿真实验平台搭建;实测信号处理实验;性能对比分析报告;THANKS