Zu den typischen Aufgabenstellungen der Signalverarbeitung gehören z. B. die Komprimierung von Sprach-, Audio- und Bildsignalen, die Signal- bzw. Prozessanalyse und die Datenübertragung. Die dabei angewandten Methoden sind äußerst vielfältig und das Verständnis der Algorithmen erfordert zum Teil weitgehende Kenntnisse der Signaltheorie. Ein wesentlicher Aspekt der Signaltheorie besteht darin, Methoden anzugeben, die besondere Einsichten in die Eigenschaften von Signalen bzw. von stochastischen Prozessen erlauben. Beispiele linearer Transformationen sind dabei die Karhunen-Love-, die Kurzzeit-Fourier- und die Wavelet-Transformation. Bei den nichtlinearen Analysemethoden ist die Wigner-Verteilung hervorzuheben. Hinzu kommen die modellgestützten Detektions- und Schätzverfahren.
Dieses Lehrbuch ermöglicht dem Leser einen systematischen Einstieg in die Signaltheorie und behandelt sowohl die in der Ingenieur-Literatur üblichen Werkzeuge zur Signal- und Systembeschreibung als auch die grundlegenden mathematischen Konzepte zur Interpretation von Signalen als Elemente von Vektorräumen und zur Signal-Approximation. Der Inhalt reicht von klassischen Transformationen über Wavelet-Transformationen und nichtlineare Zeit-Frequenz-Analyseverfahren bis hin zu optimalen Transformationen für zufällige Signale. Die Methoden werden dabei anhand zahlreicher Anwendungsbeispiele aus den Bereichen der Informationsverarbeitung, Signalkompression, Spektralanalyse, Störgeräuschreduktion und Parameterschätzung illustriert.
Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse der Fourier-Transformation, der Beschreibung linearer Systeme und der Matrizenalgebra.
