signalbehandlingsalgoritmer

Signalbehandlingsalgoritmer betegner beregningsmetoder til at analysere, ændre eller fortolke digitale signaler med formålet at udtrække information, reducere støj eller forbedre signalets egenskaber. De anvendes i kommunikation, lyd- og billedbehandling, medicinske apparater, seismiske instrumenter og mange sensoriske systemer. Algoritmerne bygger typisk på tids- eller frekvensdomæne repræsentationer og tager hensyn til digital sampling, kvantisering og realtidskrav.

Overordnede typer omfatter filtrering, transformation og estimations- eller rekonstruktionsopgaver. Filtrering gælder fysiske eller kognitive filtre, der reducerer uønskede komponenter eller udglatter signalet og omfatter FIR- og IIR-filtre. Transformationer som Fourier-, DCT- og wavelet-transformer omdanner signalet mellem domæner for analyse eller kodning. Konvolution og korrelation bruges til at sammenligne og tilpasse signaler. Adaptive teknikker som LMS og RLS tilpasser filtre efter ændringer i støjniveau eller signalets karakter. Spektral estimering, f.eks. periodogram eller Welch-metoden, giver indsigt i signalets frekvensindhold. Kalman-filtre og andre tilstandsestimeringsmetoder anvendes til tilstandsrekonstruktion og filtrering i tilstedeværelse af støj.

Implementeringen vurderes ud fra præcision, robusthed og beregningsmæssig kompleksitet samt latens. Vigtige designhensyn inkluderer realtidskrav, numerisk stabilitet, kvantisering og hardware- eller softwarekrav. Typiske arbejdsgange består i modellering af signalet, diskretisering, valg af algoritme, implementering og evaluering ved hjælp af målinger som SNR, MSE eller bitfejlrate.