계측 신호는 종종 소음 및 편류에 영향을 미치며 측정 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 분석 및 완화하는 방법을 이해하는 것은 신뢰할 수있는 데이터 수집에 필수적입니다. 이 문서는 장비 신호에서 소음 및 편류를 해결하는 실용적인 솔루션 및 계산을 제공합니다.

소음과 드리프트 이해

소음은 전자 부품, 환경 요인, 또는 다른 근원에 기인한 신호에 있는 무작위 동요를 나타납니다. 편류는 온도 변이 또는 노후화 성분 때문에 시간, 수시로 신호에 있는 느린 변화입니다. 둘 다 제대로 관리하지 않는 경우에 측정을 찡그림할 수 있습니다.

흡진 소음

소음을 분석하기 위해, 신호의 표준 편차 또는 뿌리 평균 사각형 (RMS) 가치를 계산하는 통계 방법은 사용됩니다. 이 미터는 변동의 규모를 정량화하고 신호 대폭 비율 (SNR)을 결정하는 데 도움이됩니다.

예를 들어, RMS 소음은 다음과 같이 계산될 수 있습니다.

RMS 노이즈 = √ (1/N) Σ (xi - μ)]2]]]]

연락처

드리프트는 시간 이상 신호를 기록하여 선형 회귀와 같은 추세선을 맞출 수 있습니다. 이 선의 사면은 측정에 대해 보상 할 수있는 무인비의 비율을 나타냅니다.

편류 비율을 계산하는 것은 단위 시간 당 신호에 있는 변화를 결정합니다:

디프턴 비율 = ΔSignal / ΔTime]

Practical Solutions의 특징

필터링 기법을 구현하여 저하수도 필터와 같은 고주파 소음을 줄일 수 있습니다. 일반 교정 및 온도 보상은 무해한 효과를 최소화할 수 있습니다. 차별 측정 방법을 사용하여 일반적인 모드 소음을 취소하여 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

또한, 여러 번의 독서를 평균적으로 측정하는 소음의 영향을 줄일 수 있습니다.