Rauschkomponente

Rauschkomponente bezeichnet in der Signalverarbeitung den stochastischen Anteil eines gemessenen Signals, der zufällige Fluktuationen darstellt und das informative Muster überlagert. In vielen Modellen wird das beobachtete Signal y(t) als Summe aus einem Signalanteil s(t) und einer Rauschkomponente n(t) beschrieben: y(t) = s(t) + n(t). Die Rauschkomponente wird als Prozess modelliert, üblicherweise mit Erwartungswert null und einer bestimmten spektralen Dichte. Sie kann weißes Rauschen (über Frequenzen hinweg gleich verteilte Leistung) oder farblich gefärbtes Rauschen (Pink/1/f, Brownian) sein. Häufig geht man davon aus, dass n unabhängig von s ist und dass n stationär ist, was in der Praxis nicht immer gilt.

Ziel der Analyse ist oft, s aus y zu schätzen oder n zu charakterisieren, um das Signal zu bereinigen. Verfahrensweisen umfassen Filter (Wiener-Filter, Kalman-Filter), Denoising-Verfahren (spektrale Subtraktion, Wavelet-Denoising) sowie Ansätze der Schätztheorie. In der Praxis gelingt die Trennung selten perfekt; die Rauschkomponente bleibt eine Unsicherheit. Die Qualität der Schätzung wird üblicherweise anhand des Signal-Rausch-Verhältnisses, des RMSE oder der spektralen Abbildung bewertet.

Anwendungen finden sich in der Mess- und Regelungstechnik, Telekommunikation, Bild- und Tonverarbeitung sowie in der Biomedizin (z. B. EEG/ECG) und der Fernerkundung. Wichtige Herausforderungen entstehen durch nicht-stationäres oder multiplikatives Rauschen, nicht-lineare Mischformen oder Abhängigkeiten zwischen Signal und Rauschen.