Signalprozessing

Signalprozessing, hier als Übernahme des englischen Begriffs signal processing verwendet, bezeichnet die Analyse, Transformation und Interpretation von Signalen, um Informationen zu gewinnen oder deren Eigenschaften zu beeinflussen. Signale können zeitlich variieren, kontinuierlich (analog) oder diskretisiert (digital) vorliegen. Die digitale Signalverarbeitung arbeitet mit Abtastwerten, während die analoge Signalverarbeitung kontinuierliche Größen bearbeitet.

Zentrale Konzepte umfassen die Theorie linearer zeitinvarianter Systeme, Impulsantwort und Konvolution sowie die Darstellung von Signalen im Zeit- und Frequenzbereich mittels Fourier-, Laplace- und Z-Transformationen. Die Abtastung folgt dem Nyquist-Shannon-Abtasttheorem; Quantisierung erzeugt Abtastrundung und Verzerrungen. Weitere Werkzeuge sind Spektralanalysen, Fensterverfahren und systematisches Filterdesign.

Typische Verfahren umfassen Filterung (FIR- und IIR-Filter), Frequenzanalyse, Modulation/Demodulation, Rekonstruktion von Signalen und Datenkompression. Adaptive Filter wie LMS und RLS passen sich an veränderte Signaleigenschaften oder Rauschbedingungen an. Weitere Strategien umfassen Rauschunterdrückung, Entzerrung, Kalman-Filterung und Sensorfusion in Mehrkanalsystemen.

Anwendungen finden sich in der Kommunikations- und Audio-/Sprachverarbeitung, Bild- und Videoprocessing, Medizintechnik (zum Beispiel EKG/EEG-Analysen), Messtechnik, Radar- und Sonarsystemen sowie in der Industrieautomatisierung. Signale können in Echtzeit oder im Batch-Modus verarbeitet werden, je nach Anforderungen an Latenz und Rechenleistung.

Entwicklung und Trends: Der Wandel von analoger zu digitaler Verarbeitung hat sich zu eingebetteten, Echtzeit‑ oder Near‑Real‑Time‑Lösungen verstärkt. Wichtige Themen sind edge Computing, energieeffiziente Hardware, Software- und Hardware-Co-Design sowie der zunehmende Einsatz von maschinellem Lernen zur Mustererkennung und Signalinterpretation.