Signalglättung

Signalglättung bezeichnet das Verfahren zur Reduktion hochfrequenter Anteile in Signalen, um Rauschen zu vermindern und die wesentlichen Strukturen sichtbar zu machen. Sie wird in vielen Bereichen angewandt, darunter Zeitreihen, Audiosignale, Bilder sowie Messdaten. Ziel ist es, Störungen zu verringern, ohne relevante Merkmale zu stark zu verzerren.

Zu den grundlegenden Methoden gehören gleitende Durchschnitte (Moving Average) und Fensterfilter wie Boxcar- oder Gauß-Fenster, die die Daten mit einem festen Gewicht multiplizieren und aufsummieren. Exponentielle Glättung liefert eine gewichtete Vorwärts- oder Rückwärtsschätzung. Fortgeschrittene Techniken umfassen Savitzky-Golay-Filter, Kalman-Filter, Medianfilter oder Wiener-Filter.

Nachteile und Einschränkungen: Glättung entfernt auch feine Signalinformationen und führt zu Verzögerungen, besonders bei zeitdiskreten Filtern. Randprobleme, Abhängigkeit von der Wahl der Fenstergröße oder des Cutoffs sowie die Annahme konstanter Rauschcharakteristiken sollten berücksichtigt werden.

Anwendungen finden sich in der Finanzanalyse (gleitende Durchschnitte), der Audiobearbeitung, der Bild- und Videobearbeitung sowie der Mess- und Sensorik, wo Glättung helfen kann, Trends zu erkennen oder Messrauschen zu reduzieren.

Praxishinweise: Wählen Sie Methode, Parameter und Rauschcharakteristik sorgfältig, prüfen Sie die Auswirkungen auf Signalamplitude und Phasenlage, und dokumentieren Sie die getroffenen Annahmen.