Signal: definition inom kommunikation, signalbehandling och elektroteknik

Typer av signaler

• Analoga signaler: kontinuerliga i tid och amplitud, t.ex. sinusvågor, ljud i luften, analoga spänningsnivåer.
• Digitala signaler: diskreta i tid och/eller amplitud, t.ex. bitsekvenser i datakommunikation.
• Deterministiska signaler: helt bestämda av en formel eller modell (t.ex. periodiska vågor).
• Slumpmässiga (stokastiska) signaler: innehåller osäkerhet och måste beskrivas statistiskt (t.ex. brus, mätstörningar).
• En- och flerdimensionella signaler: tidsserier, bilder (2D), video (3D: tid + 2D) eller flerkanaliga system.

Representation och analys

• Tidsdomän: signalens värde som funktion av tiden (eller provindex för diskreta signaler).
• Frekvensdomän: beskriver hur olika frekvenskomponenter bidrar (Fouriertransform, spektrum). Viktigt för att analysera bandbredd och filtrering.
• Laplace- och z-transformer: används för analys av system och signaler i komplexa variabler (stabilitet, poles/nollställen).
• Diskretisering och sampling: teoremet om sampling (Nyquist–Shannon) bestämmer vilken provtagningsfrekvens som krävs för att återge en analog signal utan aliasing.

Viktiga egenskaper

• Bandbredd: det frekvensområde där signalens energi eller information är koncentrerad.
• Energi och effekt: signaler kan klassificeras som energi- eller effektsignaler beroende på om total energi är ändlig eller ej.
• Signal-brus-förhållande (SNR): mått på signalens styrka i förhållande till brus—viktig för kommunikationskvalitet.
• Periodisk vs. aperiodisk: upprepar sig signalen regelbundet eller inte.

Vanliga operationer i signalbehandling

• Filtrering: ta bort oönskade frekvenser (brusreducering, bandpass, lowpass).
• Modulering och demodulering: flytta informationsinnehåll till andra frekvensband för överföring (AM, FM, QAM).
• Kodning och kompression: minska erforderlig bandbredd eller lagringsutrymme (t.ex. ljud-/videokomprimering).
• Sampling och kvantisering: omvandling mellan analogt och digitalt (ADC/DAC) och relaterade felkällor (kvantiseringsbrus).
• Spektralanalys och detektion: identifiera närvaro av signaler i brus, mäta frekvensinnehåll.

Praktiska exempel och tillämpningar

• Elektriska kretsar: spänning och ström som signaler i sensorer och kommunikationslänkar.
• Trådlös kommunikation: radio-, mobil- och satellitsignaler som bär tal, data och video.
• Bild- och ljudbehandling: digital bildfiltrering, taligenkänning och ljudrestaurering.
• Medicinsk signalbehandling: EKG, EEG och andra biologiska mätningar som analyseras för diagnos.
• Industri och mätteknik: vibrations- och tryckmätningar, styrsignaler i reglerteknik.

Avslutande kommentarer

Begreppet signal är alltså både praktiskt och teoretiskt centralt inom många tekniska och naturvetenskapliga fält. Valet av representation (tid, frekvens, statistisk modell) och metod (filtrering, transform, modulering) beror på vilken typ av signal det är och vad man vill göra med informationen den bär.