achtergrondsignalering

Achtergrondsignalering is het proces van het identificeren en analyseren van achtergrondsignalen in een systeem of dataset met als doel relevante signalen van ruis of achtergrond te onderscheiden. Het begrip wordt in verschillende vakgebieden toegepast, bijvoorbeeld in signaalverwerking, metingen en monitoring, maar ook in de analyse van biologische of sociale systemen.

In signaalverwerking en sensorische monitoring wordt achtergrondsignalering gebruikt om een baseline of referentiesignaal vast te stellen, zodat afwijkingen of gebeurtenissen beter detecteerbaar zijn. In de geneeskunde kan achtergrondactiviteit in EEG of ECG als referentiesignaal dienen, waarna afwijkingen opgespoord kunnen worden. In natuur- en milieustudies kan achtergrondgeluid of achtergrondstraling worden gemeten om storingen te kunnen verwijderen.

Methoden omvatten baseline- en trendschatting, ruisonderdrukking, filtering (passieve en adaptieve filters), spectrale analyse en machine learning voor achtergrondonderscheiding. Vaak worden data gereedgemaakt via normalisatie en kalibratie, of door achtergrondsubstractie toe te passen.

Uitdagingen omvatten veranderende omgevingen en niet-stationaire achtergrond, drift in sensoren en kalibratieproblemen, evenals het vinden van representatieve baselines. Onjuiste achtergrondmodellering kan leiden tot verlies van relevante signalen of tot fout-positieven.

Toepassingen: verbetering van detectie van gebeurtenissen in industriële monitoring, kwaliteitscontrole, medische diagnostiek, astronomie, seismologie en milieumeting.

Zie ook: ruisonderdrukking, achtergrondsubstractie, baseline estimation, signaal-ruisverhouding.