signaalmethoden

Signaalmethoden omvatten een verzameling technieken voor het analyseren, verwerken en interpreteren van signalen. Het doel is het extraheren van relevante informatie uit een signaal of het verbeteren van de kwaliteit ervan door ruis of distortie te verminderen.

In de praktijk worden signaalmethoden meestal ingedeeld in twee hoofdgroepen: tijdsdomein en frequentiedomein. In het tijdsdomein worden operaties zoals filtering, deterministische reconstructie en modulatie toegepast. In het frequentiedomein worden spectra, frequentiecomponenten en filterontwerpen geanalyseerd met instrumenten als de Fouriertransformatie of een spectrogram.

Daarnaast nemen statistische en adaptieve methoden een belangrijke plaats in voor signalen met onzekerheid of veranderende omstandigheden. Voor detectie en estimatie worden onder meer matched filters, Wiener-filters en Kalman-filters gebruikt. Adaptieve methoden zoals LMS en RLS passen hun karakteristieken aan op basis van de voorbije samples om ruis te onderdrukken of signaalvariaties bij te houden.

Reconstructie en sampling vormen eveneens kernonderdelen. De Nyquist-Shannon-stelling geeft vereisten voor sampling, en reconstructie van continue-signalen uit discrete samples gebeurt via interpolatie en digitale filters. Datareductie en compressie maken ook deel uit van signaalmethoden, bijvoorbeeld met DCT, wavelets of andere transform-gebaseerde technieken.

Toepassingen van signaalmethoden variëren van communicatie en audio- en beeldbewerking tot medische beeldvorming, radar- en sonar-systemen en seismische analyse. Belangrijke uitdagingen zijn real-time verwerking, onzekerheid in het model en de balans tussen nauwkeurigheid en rekenefficiëntie.