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3.2 MessverfahrenmitproblemspezifischenFiltern FolgendemathematischenVerfahrenwerdenalsFilterdesignvorschriften vorgeschlagen: • Hauptkomponentenanalyse[Nel98,Med05] • Hauptkomponentenregression[Myr02] • LineareRegression[Pra99,Dai07] • LineareDiskriminanzanalyse[Bro10] • Optimalfilter(engl.matchedfilter) [Mor77] • NormierterKreuzkorrelationskoeffizient[Tap12d] • OrthogonaleFilterbezüglichStörsubstanzen[Bia86] BisaufdenFilteransatzdesnormiertenKreuzkorrelationskoeffizientenerge- bensichfüralleanderenaufgelistetenVerfahrenaufgrundderRechenvor- schriftenFiltercharakteristikenmitpositivenundnegativenWerten.Tech- nischkönnendiesedurchzweiFilterundzweiKameras realisiertwerden. JederFiltersetztdabeientwedernurdiepositivenodernegativenTransmissio- nenum.AnschließendwirdmittelsSignalverarbeitungeineSubtraktionder gemessenenKameraintensitätswertedurchgeführt [Med05].DiesesProblem kannaberauchdurcheinenals InterferenzfilterausgeführtenStrahlteiler gelöstwerden, indemdiepositivenFilterkoeffizienteninTransmissionund dieNegativen inReflektion realisiertwerden [Myr01]. BesondershervorzuhebenisteinefrüheArbeit [Mor77],dieeineOptimalität aufBasisderTheoriedesKleinste-Quadrate-Schätzersentwickelt.ZurBe- wertungdiesesVerfahrenswurdemehrfachgezeigt,dassdasSignal-Rausch- VerhältnisgegenübereinemklassischenSpektrometeransatzgesteigertwer- den kann [Hai04, Boy08]. 3.2.2 SpektralkodierteMesssignale UnterAusnutzungunterschiedlichsterphysikalischerEffekteistesmöglich, interessierendenMessgrößeneincharakterisierendesSpektrumzuzuordnen. Darauf basierendkönnenz.B. Sensoren zurTemperaturmessung [Rus98], zur Konzentrationsmessung [Fon95], Stromstärkesensoren [Jon98], 17