Signalverbesserung

Signalverbesserung bezeichnet Verfahren zur Steigerung der Qualität oder Verständlichkeit von Signalen in unterschiedlichen Bereichen wie Audio, Bild, Messdaten oder Kommunikationskanälen. Ziel ist es, Störungen, Rauschen oder Verzerrungen zu reduzieren und relevante Merkmale hervorzuheben. Je nach Kontext kann die Verbesserung für den menschlichen Zuhörer oder Betrachter optimiert sein oder automatische Erkennungssysteme unterstützen. Oft basiert sie auf Modellannahmen über Signal und Störung.

Zentrale Techniken umfassen Filterung und Rauschunterdrückung, Entstörung, Deconvolution und entstörte Entfaltung. Dazu gehören adaptive Filter (z. B. LMS, RLS), Wiener-Filter, spektrale Subtraktion, Wavelet- oder nichtlineares Denoising. Bei Bild- und Videodaten kommen Deblurring, Superauflösung, Interpolations- und Kompressionstechniken zum Einsatz, oft auch maschinelles Lernen.

Anwendungsgebiete reichen von Telekommunikation und Rundfunk über Audio-Wiedergabe, Sprachkommunikation bis hin zu medizinischen Signalen wie ECG/EEG, sowie Radar-, Satelliten- und Überwachungssysteme. In der Praxis wird oft eine mehrschichtige Verarbeitung genutzt, die Vorverarbeitung, Rauschunterdrückung und ggf. finale Nachbearbeitung kombiniert.

Der Begriff wird häufig von Signalrestoration unterschieden: Enhancement zielt auf die Verbesserung der Nutzbarkeit oder Wahrnehmung, während Restoration versucht, das ursprüngliche, von Verzerrungen möglichst weit entfernte Signal zu rekonstruieren. Bewertungen erfolgen mit Referenzgrößen oder nichtreferenzbasierten Metriken wie SNR, PSNR, SSIM (Bild), PESQ oder STOI (Sprache).