W książce Zastosowanie przetwarzania sygnałów w fuzji danych strumieniowych przedstawiono zagadnienia dotyczące fuzji danych strumieniowych zarówno od strony teoretycznej, jak i praktycznej. Pojęcie fuzji danych strumieniowych obejmuje teorie, metody, techniki i narzędzia wykorzystywane do łączenia danych pochodzących z różnych źródeł (np. czujników pomiarowych) w celu uzyskania lepszego opisu obserwowanego obiektu w porównaniu z opisem uzyskanym z wykorzystaniem tradycyjnych podejść, w których dane z wielu źródeł przetwarzane są oddzielnie.
Konstruowane algorytmy fuzji danych strumieniowych można traktować jako zestaw odpowiednio dobranych i przystosowanych metod, które zaczerpnięto z innych obszarów, takich jak np. przetwarzanie sygnałów, teoria estymacji stanu, rozpoznawanie obrazów, identyfikacja systemów czy podejmowanie decyzji. W monografii omówiono więc zagadnienia związane m.in. z filtrem Kalmana, algorytmami klasyfikacji, a także z metodami wstępnego przetwarzania sygnałów. Szczególną uwagę zwrócono na algorytmy, w których wykorzystuje się różne metody reprezentacji sygnałów, w tym metody oparte na reprezentacjach czasowo-częstotliwościowych oraz rzadkich.
W części książki dotyczącej praktycznych aspektów fuzji danych strumieniowych skupiono się na zagadnieniach związanych z analizą ruchu człowieka. Zamieszczono również wiele przykładów wykorzystania metod i algorytmów fuzji danych strumieniowych w zadaniach śledzenia oraz rozpoznawania aktywności fizycznej osób. W monografii zaprezentowano także możliwości wykorzystania fuzji danych w problemie kinematycznej analizy układu ruchu człowieka.
Aktualność przedstawionej w monografii problematyki sprawia, że może być ona traktowana jako spójne podejście do konstrukcji algorytmów przetwarzania danych pochodzących z różnych źródeł w nowoczesnych systemach informatycznych.