Die Grundlage der Signalerkennungstheorie ist, dass sich praktisch alle Überlegungen und Entscheidungen um einen Aspekt der Unsicherheit drehen. Es untersucht die Sinnesorgane eines Organismus, um genaue Quellen zu entschlüsseln und zu definieren, wie Lebewesen Signale wahrnehmen. Der Ansatz der Signalerkennungstheorie besteht darin, die Fähigkeit zu quantifizieren, zwischen informationsbasierten Mustern und chaotischen Mustern zu unterscheiden, die von der Information ablenken.
Nach der Signalerkennungstheorie gibt es mehrere Determinanten dafür, wie ein Organismus ein Signal erkennt und wo seine Schwellenwerte liegen. Die Signalerkennungstheorie bietet eine spezifische Sprache und grafische Notation für die Analyse der Entscheidungsfindung angesichts von Unsicherheit. Die Theorie erklärt, wie Organismen Signale erkennen, die ihre Ohren, Augen, Nase, Haut und andere Sinnesorgane beeinflussen.
Die Signalerkennungstheorie ist ein statistisches Maß, das entwickelt wurde, um ein Signal vor einem Hintergrundrauschen zu lokalisieren. Die Theorie hat direkte Anwendungen in Bezug auf sensorische Analysen oder Experimente sowie ein Mittel zur Analyse verschiedener Arten von Entscheidungsproblemen.
Im Kern analysiert die Signalerkennungstheorie zwei mögliche Zustände für ein Signal: abwesend oder vorhanden. Diese Zustände werden durch die Stimulationsquelle, den Detektor und den Hintergrundgeräuschpegel beeinflusst. Geräusche in einem leeren Raum zu erkennen ist beispielsweise einfacher als Geräusche in einem überfüllten Restaurant zu erkennen.
