Um die Signalverarbeitung zu verstehen, müssen die Grundprinzipien und Schritte der Signalmanipulation verstanden werden, in der Regel mit dem Ziel, aussagekräftige Informationen zu extrahieren oder die Signalqualität zu verbessern. Der Signalverarbeitungsprozess beginnt mit der Erfassung von Rohsignalen, die aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Kommunikationskanälen oder Radarsystemen stammen können. Diese Signale werden dann zur Verarbeitung durch Analog-Digital-Umwandlung digitalisiert, sodass sie mithilfe mathematischer Algorithmen und Techniken manipuliert und analysiert werden können. Die Signalverarbeitung umfasst Aufgaben wie Filterung zur Entfernung von Rauschen oder unerwünschten Komponenten, Modulation und Demodulation für Kommunikationssysteme sowie Transformationsmethoden wie die Fourier-Analyse zur Konvertierung von Signalen zwischen Signalbereichen, Zeit und Frequenz. Letztendlich zielt die Signalverarbeitung darauf ab, in Signalen eingebettete Informationen zu extrahieren, zu verbessern oder zu interpretieren, um Aufgaben zu erleichtern, die von der Kommunikation und Datenanalyse bis hin zu Bildverarbeitungs- und Steuerungssystemen reichen.
Bei der Signalverarbeitung handelt es sich um einen systematischen Ansatz zur Analyse und Manipulation von Signalen, um nützliche Informationen zu extrahieren oder gewünschte Ergebnisse zu erzielen. Der Prozess beginnt mit der Erfassung von Signalen, bei denen es sich um analoge oder digitale Darstellungen physikalischer Phänomene wie Schallwellen, elektrische Signale oder Datenströme handeln kann. Nach der Erfassung durchlaufen die Signale Vorverarbeitungsschritte wie Filterung zur Entfernung von Rauschen, Verstärkung zur Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses oder Digitalisierung zur Umwandlung analoger Signale in digitale Formate, die für die rechnerische Analyse geeignet sind. Verarbeitungsalgorithmen manipulieren diese Signale dann je nach spezifischen Anwendungsanforderungen mithilfe mathematischer Operationen wie Faltung, Korrelation oder Spektralanalyse. Die verarbeiteten Signale werden dann interpretiert oder für Aufgaben wie Kommunikation, Datenkomprimierung, Mustererkennung oder Steuerungssysteme verwendet. Das Prinzip der Signalverarbeitung dreht sich daher um die Transformation und Analyse von Signalen, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren, die Signalqualität zu verbessern oder bestimmte Ziele in verschiedenen Bereichen zu erreichen, darunter Telekommunikation, Biomedizintechnik und Multimedia.