Signalverarbeitung umfasst Erfassung, Filterung, Transformation, Kompression und Analyse von Messsignalen aus materialwissenschaftlichen Experimenten und Simulationen. Sie reduziert Rauschen, extrahiert Merkmale und ermöglicht Mustererkennung. Verfahren wie Fourier- und Wavelet-Analyse, Deconvolution, multivariate Statistik und maschinelles Lernen sind zentral für die Auswertung spektroskopischer, bildgebender und akustischer Daten.