Entstörung bezeichnet Verfahren zur Reduktion von Messrauschen oder Artefakten in materialwissenschaftlichen Daten, z.B. in Spektren, Mikroskopiebildern oder Sensordaten. Sie umfasst lineare und nichtlineare Filter, Regularisierung, Bayes-Methoden sowie Deep-Learning-Ansätze. Ziel ist die Wiederherstellung physikalisch konsistenter Signale bei Erhalt relevanter Strukturen und statistischer Eigenschaften.