Signaalherkenning

Signaalherkenning is een vakgebied dat zich bezighoudt met het identificeren en classificeren van patronen in signalen. Het proces omvat doorgaans het extraheren van kenmerken uit een inkomend signaal, gevolgd door het toewijzen van een label aan het signaal op basis van die kenmerken. Het is een multidisciplinair gebied dat elementen uit signaalverwerking, patroonherkenning en machine learning combineert.

In de praktijk bestaan de stappen uit signaalvoorbewerking (ruisreductie, normalisatie), kenmerkextractie (tijd- en freuqndodomein kenmerken, bijvoorbeeld piekwaarden, energie, golfvormeigenschappen of transformcomponenten zoals FFT of wavelets) en classificatie (statistische modellen, SVM, neurale netwerken). De besluitvorming kan probabilistisch of regelgebaseerd zijn, afhankelijk van de toepassing en vereiste betrouwbaarheid. Training gebeurt meestal met gelabelde datasets, waarna het model nieuwe, ongeziene signalen kan toewijzen aan een categorie.

Technieken omvatten onder meer matched filtering, correlatie en template matching voor detectie, en statistische detectors zoals energiedetectie. De keuze van methode hangt af van de aard van het signaal en de gewenste prestaties, zoals gevoeligheid en foutenselectie. Real-time uitvoering vereist vaak efficiënte algoritmen en geschikte hardware.

Toepassingen zijn onder meer communicatie en radar voor detectie van doelen, audio- en spraakherkenning, biomedische signaalanalyse (bijv. ECG), seismische en industriële monitoring, en human-computer interfaces. Uitdagingen zijn onder meer ruis en niet-stationaire signalen, variabiliteit tussen bronnen en de noodzaak van snelle, betrouwbare beslissingen. Signaalherkenning blijft zich ontwikkelen door voortschrijdende AI-technieken en toepassingen in diverse sectoren.