Signalauswertung

Signalauswertung bezeichnet die Gewinnung von Informationen aus messbaren Signalen durch systematische Verarbeitung und Analyse. Ziel ist es, Merkmale, Muster oder Zustände aus der Datenmenge abzuleiten, um Aussagen über das System oder den Prozess zu ermöglichen, der das Signal erzeugt hat. Sie spielt in vielen Bereichen der Technik, Wissenschaft und Industrie eine zentrale Rolle.

Zu den zentralen Methoden der Signalauswertung gehören die Analyse im Zeitbereich, im Frequenzbereich sowie zeit–frequenzliche Ansätze. Zeitbereichsanalysen betrachten Kennzahlen wie Mittelwert, Trend, Varianz oder Autokorrelation. Frequenzbereichsanalysen nutzen Transformationsverfahren wie die Diskrete Fourier-Transformation, Spektralabschätzung oder Power-Spectral-Density-Analysen, um periodische Strukturen und Rauschanteile zu identifizieren. Zeit-Frequenz-Methoden wie Short-Time Fourier Transform oder Wavelets ermöglichen die Untersuchung von Signalen, deren Eigenschaften sich im Lauf der Zeit ändern. Filtration, Rauschunterdrückung und Trendglättung erfolgen häufig über digitale Filter, adaptive Verfahren oder Denoising-Techniken.

Wichtige Werkzeuge sind Sampling und Abtastrate im Zusammenhang mit dem Nyquist-Theorem, Digitale Signalverarbeitung, FFT, Kreuz- und Autokorrelation, Spektral- und Mustererkennung sowie Hilbert-Transformation oder Wavelet-Analysen. Die Signalauswertung erfordert oft Vorverarbeitung wie Detrending, Normalisierung oder fehlende Wertebehandlung, gefolgt von Merkmalextraktion und Interpretation der Ergebnisse.

Anwendungsfelder reichen von Telekommunikation, Audio- und Sprachverarbeitung über Biomedizinische Signale (ECG, EEG) bis hin zu industrieller Mess- und Regelungstechnik, Seismik oder Radar. Typische Herausforderungen sind Rauschen, Nicht-Stetigkeit, Nichtlinearität, Aliasing sowie Kalibrierungs- und Messfehler, die sorgfältige Methodenauswahl und Validierung erfordern.