Herkömmliche mathematische Theorien zur Signalabtastung und Beschreibung behandeln Messdaten als beliebige bandbegrenzte Signale. Handelt es sich jedoch nicht um beliebige Signale, sondern solche, deren Eigenschaften oder Form bekannt sind, können bessere und genauere Modelle gefunden werden.
Die Rekonstruktion von Signalen unter derartigen Vorbedingungen wird derzeit unter den Begriffen Sparse Signal Recovery (SSR) und Compressed Sensing (CS) mathematisch erforscht. Im Bezug auf die Messtechnik in der ZfP ermöglichen diese Modelle beispielsweise, Messdaten ohne Verluste komprimiert aufzunehmen und bisher nicht zu umgehende Auflösungs- und Abtastungsgrenzen zu unterwandern. In Kooperation mit der TU-Ilmenau wird daran geforscht, diese Möglichkeiten für die ZfP zu erschließen. Insbesondere die Verbindung von Techniken wie SSR und CS mit herkömmlichen Methoden wie SAFT liefert vielversprechende Aussichten für neue, praxistaugliche Datenverarbeitungsstrategien.
