Wavelet-Transformation als Methode zur Analyse von Signalen wird zurzeit immer öfter in eingebetteten Systemen verwendet, da hohe Rechenleistung auch in kleineren Systemen zur Verfügung steht. In den frühen 1980-er Jahren wurde die Wavelet-Transformation von Morlet und Grossman postuliert. Nach Jahrzehnten der Weiterentwicklung findet diese Methode in Forschung und Technik breite Verwendung. Das Ziel der vorliegenden Forschungsarbeit ist die Verbesserung des Kunststoff-Spritzgießens. Akustische Sensorelemente innerhalb des Werkzeugs werden verwendet, die von der Schmelze aktiviert werden. Sie erzeugen Körperschall, der mit Vibrationssensoren aufgenommen und durch einen Mikroprozessor in Echtzeit verarbeitet wird. Der Zweck der Analyse sind die Erkennung des Zeitpunkts und die Zuordnung zur Schallquelle, um den Füllgrad der Kavitäten zu erkennen. Diese Information kann zur Prozesssteuerung verwendet werden, um die Füllzeiten zu optimieren. Zur Analyse der Signale und Identifikation der Schallquelle wird die Wavelet-Transformation verwendet. Als Hardware-Plattform wird das BeagleBoard verwendet, weil es ein preiswertes, ARM-basierendes Single-Board-System ist, das Audio-Signale verarbeiten kann. Als Software wird Matlab/Simulink verwendet. Das Konzept des „Targetings“ erlaubt die automatische Code-Erzeugung für das Zielsystem. Versuche haben ergeben, dass das System die Analyse in Echtzeit schnell genug durchführen kann, um in einer geschlossenen Schleife den Fertigungsprozess zu verbessern.