Digitale Signalverarbeitung (DSP) für Audio und Sensordaten

Die digitale Signalverarbeitung (DSP) spielt eine entscheidende Rolle bei der Analyse, Modifikation und Verbesserung von Signalen, die von verschiedenen Quellen wie Audioaufnahmen und Sensoren stammen. Durch die Anwendung von Algorithmen und mathematischen Techniken können DSP-Systeme Signale in einer Weise verarbeiten, die mit analogen Methoden nicht möglich ist.

Anwendungsbereiche

• Audioverarbeitung: Verbesserung der Klangqualität, Rauschunterdrückung, Echokompensation und mehr.
• Sensordatenverarbeitung: Filterung und Interpretation von Daten aus Sensoren für Bewegungserkennung, Umweltüberwachung und andere Anwendungen.

Verwendete Techniken

FFT (Fast Fourier Transform)

Die FFT ist eine effiziente Methode zur Berechnung der Diskreten Fourier-Transformation (DFT) eines Signals. Sie ermöglicht die Analyse von Frequenzkomponenten innerhalb eines Signals und wird häufig in der Audioverarbeitung zur Spektralanalyse und Filterung eingesetzt.

Wavelet-Transformation

Die Wavelet-Transformation bietet eine alternative Methode zur Frequenzanalyse und ist besonders nützlich für die Verarbeitung von Signalen mit nicht-stationären Eigenschaften. Im Gegensatz zur FFT, die eine gleichmäßige Auflösung über alle Frequenzen bietet, ermöglichen Wavelets eine variablere Auflösung, die sich besser für die Analyse von Signalen mit kurzfristigen hochfrequenten Komponenten eignet.