signaalreiniging

Signaalreiniging is het proces waarbij ruis en storingen uit meet- of waargenomen signalen worden verwijderd of verminderd, zodat het onderliggende signaal duidelijker en bruikbaarder wordt. Het doel is het verbeteren van de signaalkwaliteit en de betrouwbaarheid van conclusies of systemen die op het signaal vertrouwen.

In de praktijk maakt signaalreiniging gebruik van verschillende technieken en modellen. Veel voorkomende benaderingen zijn lineaire filters zoals laagdoorlaat-, hoogdoorlaat-, banddoorlaat- en notchfilters, die specifieke frequentiecomponenten onderdrukken of versterken. Daarnaast zijn adaptieve filters populair wanneer ruis niet constant is, bijvoorbeeld LMS- of RLS-algoritmes. Meer geavanceerde denoising-methoden omvatten kalmanfiltering voor dynamische systemen, wavelet-denoising, Wiener-filtering, spectrale subtractie en niet-lineaire technieken zoals median filtering of total variation-denoising. Het kiezen van de juiste methode hangt af van het signaal, de aard van de ruis en real-time vereisten.

Toepassingen van signaalreiniging zijn onder meer audio- en muziekstroom, telecommunicatie, radar en sonar, en biomedische signals zoals ECG en EEG. Secundaire evaluatiemethoden zoals signaal-ruisverhouding (SNR), gemiddelde kwadratische fout (MSE) en gespecialiseerde perceptuele of klinische metrics worden gebruikt om de effectiviteit te beoordelen.

Uitdagingen omvatten niet-stationaire ruis, vervorming van het gewenste signaal bij zware filtering, en beperkingen in rekentijd bij real-time toepassingen.