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Spline-like function spaces with applications to scattered data approximations

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Signalen einen Sinn geben

Wir leben in einer Welt, in der wir einer Vielzahl von Signalen ausgesetzt sind, akustischen wie optischen, die oftmals keinen Sinn ergeben. Mithilfe der modernen Mathematik können wir diese Signale nun analysieren und sie zum Nutzen neuer Technologien anwenden.

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Unregelmäßige Signale treffen aus allen Richtungen auf uns. Hierbei kann es sich um Audiosignale, Funksignale, Lichtsignale, Bildsignale, seismische Signale oder sogar um Signale handel, die über Raum oder Zeit definiert werden. Die Quantifizierung und Analyse dieser Signale hilft uns die Welt zu verstehen, in der wir leben, hierdurch eröffnet sich zudem eine Vielzahl von Anwendungen. Dies erfordert jedoch ausgeklügelte mathematische Berechnungen und Algorithmen. Obwohl eine gewöhnliche Person wohl nichts über diese Wissensdisziplin weiß, so gibt es dennoch Wissenschaftler und Mathematiker, die unbeachtet von der Öffentlichkeit daran arbeiten, die "signalerfüllte" Welt, in der wir leben, zu verstehen. Die EU übernahm die vollständige Finanzierung des SFSASDA-Projekts, um zum Verstehen dieser Signale beizutragen, genauere Modelle zu erstellen und um den Signalen einen größeren Sinn zu verleihen. Vom SFSASDA-Projekt wurde zur Untersuchung dieser Signale ein komplexes Verfahren verwendet, die sogenannte Approximationsmethode für gestreute Daten. Diese Methode fand bisher unter anderem Anwendung zur Rekonstruktion von unebenen Oberflächen, zur Modellierung von Geländen, zur Definition der Wechselwirkungen von Fluiden und zur Abschätzung von Parametern. Die Herausforderung des Projekts bestand darin, sie auf die Signalverarbeitung anzuwenden, einer eigenen Disziplin, die sich im Spannungsfeld des Maschinenbaus und der Mathematik befindet. Die Approximation von gestreuten Daten hat sich als ideal für die Berechnung von undefinierten Phänomenen in der Biologie, der Ingenieurgeologie und der Mathematik herausgestellt, um nur einige zu nennen. Theoretisch sollte diese Methode bei der Definierung und Approximation der unregelmäßigen Daten, welche Signale aussenden, hervorragend funktionieren. Nach umfangreichen Testreihen verschiedener mathematischer Modelle konnten von den Projektteilnehmern erfolgreich Wege entwickelt werden, um die Signalanalyse im Bereich der Geophysik, der drahtlosen Kommunikation und der bildgebenden medizinischen Verfahren anzuwenden. Die neuen Ergebnisse helfen zudem beim Herausfiltern von Rauschen und bei der Verbesserung der Akustik. In naher Zukunft, wenn genauere Karten, bessere medizinische Ausrüstung, fortschrittlichere Hörapparate und hochwertigere Soundsysteme entwickelt werden, könnte ein Teil dieser "verborgenen" Berechnungen und Technologien dabei Anwendung finden.

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