Signaaloptimalisatie

Signaaloptimalisatie is een vakgebied binnen signaalverwerking dat gericht is op het verbeteren van de bruikbaarheid en kwaliteit van signalen voor overdracht, detectie en analyse. Doel is om ruis en distortie te verminderen, informatie te behouden, en tegelijkertijd te voldoen aan randvoorwaarden zoals bandbreedte, latency en energieverbruik.

Belangrijke concepten en methoden zijn onder meer filtering, denoising, compressie en resampling. Bij filtering worden ruis en ongewenste frequenties weggenomen via lineaire of adaptieve filters. Denoising omvat technieken zoals spectrale ruisonderdrukking en wavelet-denoising. Optimalisatie speelt een rol bij het kiezen van parameters die de fout tussen het signaal en een referentie minimaliseren, vaak uitgedrukt in meetbare criteria zoals MSE of perceptuele kwaliteit. Geavanceerdere benaderingen omvatten Kalman- en Wiener-filtering, adaptieve filters (LMS, RLS), en convex- of sparsiteitsgestuurde methoden, waaronder compressesie en signaalreconstructie uit beperkte data.

Toepassingsgebieden zijn onder meer communicatietechnologie, audio- en beeldverwerking, medische signalen (zoals ECG-ruisreductie), radar en sonar, en sensor-netwerken. Bij elke toepassing spelen real-time verwerking, robuustheid tegen modelfouten en rekening houden met fysieke beperkingen (bandbreedte, jitter, energie) een cruciale rol.

Uitdagingen omvatten niet-stationaire ruis, nietlineaire verschijnselen, causale beperkingen, en de aantasting door modellassen. Belangrijke historische mijlpalen zijn onder meer de Wiener-filter en de Kalman-filter, die de basis legden voor modern signaaloptimalisatie en adaptieve benaderingen.