X2.04.3Signal discriminability under noise设计研究
信号需在嘈杂环境中仍可辨
别名: 信号抗噪性 · 现场可辨认性 · signal-to-noise ratio
概念解释
噪声下信号可辨认性（signal discriminability under noise）是机器人意图提示在背景声、强光、遮挡、振动和其他告警并存时，仍能被察觉并与其他状态区分。这里的噪声包括所有竞争信息，不只声学噪声；实验室中清楚的灯或音型可能在现场完全消失。
机制
察觉取决于信号与背景在强度、频谱、颜色、位置和时间结构上的差异。单纯增大亮度或音量会提高捕获，却可能遮蔽其他告警、引发惊扰并很快适应。利用独特节律、空间方向和跨模态冗余，可以在不无限放大能量的情况下提高信噪比；但多个机器人采用相近模式会产生源混淆。
怎么研究
需在目标场地或可复现的最差背景下测量检测率、辨别矩阵、反应时、定位来源和漏报/误报，而不只测试主观醒目度。可系统操纵距离、视角、背景频谱、照度、并发设备和感官限制。参与者执行真实主任务时的结果比专心寻找信号更有生态效度。
边界
任何单一信号都有失效条件：听力保护装置削弱声音，日照压低投影对比，遮挡切断灯光。提高显著性不能突破注意容量，也不能让所有状态同时成为最高优先级。医院、家庭与夜间场景还受安静和光扰动约束，不能照搬工厂告警强度。
怎么落地
- 先测目标场地的声学频谱、照度、视线遮挡和既有告警，再选择差异最大的通道与节律。
- 对安全信号提供不共享同一失效源的冗余，并让多机信号能定位到具体来源。
- 让参与者在执行主任务、佩戴常用防护或辅助设备时测试；用漏报、误报、来源混淆和反应时判定，而非只问“看见了吗”。