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In signal processing, multidimensional signal processing covers all signal processing done using multidimensional signals and systems. While multidimensional signal processing is a subset of signal processing, it is unique in the sense that it deals specifically with data that can only be adequately detailed using more than one dimension. In m-D digital signal processing, useful data is sampled in more than one dimension. Examples of this are image processing and multi-sensor radar detection. Both of these examples use multiple sensors to sample signals and form images based on the manipulation of these multiple signals.Processing in multi-dimension (m-D) requires more complex algorithms, compared to the 1-D case, to handle calculations such as the fast Fourier transform due to more degree El procesamiento de señales multidimensionales es una parte específica de la técnica del procesamiento de señales, dedicada específicamente al tratamiento de datos que solo pueden detallarse adecuadamente utilizando más de una dimensión. En el procesamiento de señales digitales multidimnesionales, los datos útiles se muestrean en más de una dimensión. Ejemplos de esto son el procesamiento digital de imágenes y la detección de radar multisensor. Ambos ejemplos usan múltiples sensores para recibir señales y formar imágenes basadas en la manipulación de estas señales múltiples.
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In signal processing, multidimensional signal processing covers all signal processing done using multidimensional signals and systems. While multidimensional signal processing is a subset of signal processing, it is unique in the sense that it deals specifically with data that can only be adequately detailed using more than one dimension. In m-D digital signal processing, useful data is sampled in more than one dimension. Examples of this are image processing and multi-sensor radar detection. Both of these examples use multiple sensors to sample signals and form images based on the manipulation of these multiple signals.Processing in multi-dimension (m-D) requires more complex algorithms, compared to the 1-D case, to handle calculations such as the fast Fourier transform due to more degrees of freedom. In some cases, m-D signals and systems can be simplified into single dimension signal processing methods, if the considered systems are separable. Typically, multidimensional signal processing is directly associated with digital signal processing because its complexity warrants the use of computer modelling and computation. A multidimensional signal is similar to a single dimensional signal as far as manipulations that can be performed, such as sampling, Fourier analysis, and filtering. The actual computations of these manipulations grow with the number of dimensions. El procesamiento de señales multidimensionales es una parte específica de la técnica del procesamiento de señales, dedicada específicamente al tratamiento de datos que solo pueden detallarse adecuadamente utilizando más de una dimensión. En el procesamiento de señales digitales multidimnesionales, los datos útiles se muestrean en más de una dimensión. Ejemplos de esto son el procesamiento digital de imágenes y la detección de radar multisensor. Ambos ejemplos usan múltiples sensores para recibir señales y formar imágenes basadas en la manipulación de estas señales múltiples. Requiere algoritmos más complejos que cuando se trabaja con señales unidimensionales, y se suelen utilizar herramientas como la transformada rápida de Fourier debido al mayor número de grados de libertad del sistema.​ En algunos casos, las señales y los sistemas multidimensionales pueden simplificarse utilizando métodos de procesamiento de señales de una sola dimensión, si los sistemas considerados son separables. Por lo general, el procesamiento de señales multidimensionales se asocia directamente con el procesamiento digital de señales porque su complejidad justifica el uso de modelado y cálculo por computadora.​ Una señal multidimensional es similar a una señal unidimensional en cuanto a las manipulaciones que se pueden realizar, como muestreo, análisis de Fourier y . El volumen de los cálculos a realizar con estas manipulaciones crece con el número de dimensiones.
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