Signaalinkäsittelymenetelmät

Signaalinkäsittelymenetelmät viittaavat erilaisiin tekniikoihin ja algoritmeihin, joita käytetään signaalien analysointiin, muokkaamiseen ja tulkintaan. Signaalit voivat olla analogisia, kuten ääni tai jännite, tai digitaalisia, kuten data tietokoneessa. Näiden menetelmien tavoitteena on usein parantaa signaalin laatua, poistaa kohinaa, eristää tiettyjä osia tai tunnistaa niistä hyödyllistä tietoa.

Yksi perustavanlaatuisimmista menetelmistä on suodatus, joka poistaa tai vaimentaa tiettyjä taajuuksia signaalista. Esimerkiksi matalapäästösuodatin päästää läpi matalat taajuudet ja vaimentaa korkeita. Spektrianalyysi on toinen tärkeä menetelmä, joka tutkii signaalin taajuuskomponentteja. Fourier-muunnos on keskeinen työkalu spektrianalyysissä, ja se muuntaa signaalin aikatasosta taajuustasoon.

Signaalinkäsittelyyn kuuluu myös näytteenotto ja kvantisointi, jotka ovat välttämättömiä analogisten signaalien muuntamiseksi digitaaliseen muotoon. Näytteenotossa signaalia mitataan tietyin väliajoin, ja kvantisoinnissa näiden mittausten arvot esitetään rajallisella määrällä bittejä.

Lisäksi käytetään monenlaisia algoritmia, kuten kompressiota tiedon tallentamisen tai siirtämisen tehostamiseksi, modulaatiota tiedon siirtämiseksi kantoaallon avulla ja signaalinkorjausta virheiden havaitsemiseksi ja korjaamiseksi. Nämä menetelmät ovat keskeisiä monilla teknologian aloilla, kuten tietoliikenteessä, lääketieteellisessä kuvantamisessa, äänitekniikassa ja automaatiojärjestelmissä.