Signaalpatroon

Signaalpatroon is een kenmerkende structuur of regelmaat in een signaal die informatie kan bevatten over een systeem, gebeurtenis of toestand. Een patroon kan zich voordoen in de tijd (bijvoorbeeld opeenvolgende pieken), in het frequentiedomein (bijvoorbeeld karakteristieke spectrale pieken) of in ruimtelijke meetpunten. Het begrip wordt gebruikt in diverse vakgebieden, waaronder signaalverwerking, telecommunicatie, meet- en regelsystemen en data-analyse.

Detectie en herkenning van signaalpatronen vindt plaats door patroonherkenning en signaalanalyse. Technieken omvatten filtering en zowel tijd- als frequentiedomeinanalyse zoals Fourier-transformatie en Wavelet-transformatie, evenals autocorrelatie en cross-correlatie, en matched filtering. Met de opkomst van kunstmatige intelligentie worden ook machine learning- en deep-learningbenaderingen toegepast voor patroonklassificatie en anomaliedetectie.

Toepassingen van signaalpatronen zijn onder meer telecommunicatie en radar, waar patronen worden gebruikt voor demodulatie en detectie; seismologie en aardobservatie, waar patronen duiden op gebeurtenissen zoals aardbevingen; medische signalen zoals ECG en EEG, waar patronen helpen bij diagnose en monitoring; en industriële sectoren voor condition-based monitoring en preventief onderhoud.

Uitdagingen bij signaalpatroondetectie zijn onder meer variabiliteit van patronen tussen individuen en omstandigheden, ruis, artefacten en ontbrekende data. Robuuste detectie vereist adaptieve methoden, zorgvuldige kwaliteitscontrole van data en duidelijke evaluatiecriteria. Het veld evolueert door grotere datasets en bredere toepassing van machine learning, waardoor signaalpatroon een centraal concept blijft in signaalanalyse en patroonherkenning.