데이터 분석

ObserVIEW는 시간 파형 데이터를 분석하는 소프트웨어입니다. 일반적인 분석 작업 및 관련 주제는 다음과 같습니다.

• 샘플링
• 고속 푸리에 변환(FFT)
• 통계분석
• 자기상관
• 상호 상관
• 자동 스펙트럼 밀도(ASD/PSD)
• 교차 스펙트럼 밀도(CSD)

데이터 분리(분석)

영어 단어 분석은 그리스어 ἀvάλυσις에서 유래되었으며, 이는 무언가를 부분으로 분리한다는 의미입니다. 다음을 포함하여 분석 방법은 무제한입니다.

• 샘플링: 데이터를 샘플로 분리
• 푸리에 분석: 데이터를 정현파로 분해
• 웨이블릿 분석: 데이터를 웨이블릿으로 분리
• 통계 분석: 데이터를 통계적 속성으로 분리

데이터 다시 합치기(합성)

해석을 통해 무언가를 분해한 후 엔지니어는 근사치를 통해 다시 조립하거나 합성을 통해 완벽하게 다시 조립하고 싶어하는 경우가 많습니다.

재구성은 분석된 구성 요소를 다시 결합하는 작업입니다.

진정한 합성(즉, 완벽한 재구성)이 가능합니까? 대답은 '예'입니다. 그러나 이상적인 저역 통과 필터가 있는 경우에만 가능합니다. 거의 이상적인 필터를 사용하면 거의 완벽한 합성이 가능해집니다.

대체 도메인

획득 장치는 시간 영역에서 데이터를 수집하고 엔지니어는 해당 영역에서 이를 분석할 수 있습니다. 그러나 분석을 위해 데이터를 다른 영역에 투영하려면 수학적 변환을 사용하는 것이 더 편리한 경우가 많습니다. 시간 영역에서는 명확하지 않았던 패턴이 다른 영역에서는 쉽게 드러날 수 있습니다.

주파수 영역은 엔지니어링 응용 분야에서 가장 일반적인 대체 영역입니다. 연속 데이터의 경우 엔지니어는 푸리에 변환을 사용하여 데이터를 이 영역에 투영합니다.

이산 시간 데이터의 경우 이산 시간 푸리에 변환, 이산 푸리에 변환(DFT) 또는 고속 푸리에 변환(FFT)을 사용하여 투영이 달성됩니다. 이산시간 데이터는 아날로그-디지털 변환기(ADC)의 도움으로 수집된 디지털 데이터입니다.

기지

모든 도메인은 베이시스, 더 일반적으로는 프레임이라는 기반 위에 구축됩니다. 예를 들어, 주파수 영역에서 기본은 사인 및 코사인 파형으로 구성됩니다. 그런 다음 각 도메인의 데이터를 이러한 파형에 투영하여 구성 요소로 분석할 수 있습니다.

주어진 파형에 대한 이러한 구성 요소 집합을 일반적으로 변환이라고 합니다. 변환의 예로는 푸리에 변환, FFT, DFT, 코사인 다항식, 체비쇼프 다항식 및 다양한 웨이블릿 변환이 있습니다.