동적 기계 테스트 (예: 재료 피로 테스트, 구조 진동 분석) 에서 센서 신호는 회로 열 소음, 환경 전자 간섭, 기계 진동 등의 영향을 받기 쉬워 수집 데이터에 무작위 파동이 발생하여 재료 형태 변화, 응력 변화 등 진실한 특징을 은폐한다.데이터 노이즈 감소는 노이즈 제거와 유효 신호 유지 사이의 균형을 이루어야 합니다. 노이즈 감소가 과도하면 중요한 세부 사항이 손실되고 노이즈 감소가 부족하면 분석 정확성에 영향을 미칩니다.동적 테스트 소프트웨어알고리즘 최적화와 매개변수 조정을 통해 소음을 정확하게 제압하고 데이터의 본질을 복원할 수 있으며, 다음은 실조 지침이다.

1. 소음 식별: 간섭 출처를 정확하게 파악한다

노이즈 감소 전에 소프트웨어 분석 기능을 통해 노이즈 유형을 파악하여 무분별한 처리를 방지해야 합니다.

시역 특징 판단: 소프트웨어에서 원시 데이터 곡선을 보면, 불규칙한 뾰족한 가시 (예: 응력 곡선이 갑자기 ± 5MPa로 점프한 후 빠르게 회복) 가 나타나면 대부분 전자기 펄스 간섭 (예: 계전기 단절로 인한 서지) 이다.만약 곡선이 전체적으로 평온한 파동 (예를 들어 변위 데이터가 지속적으로 상하 부동 0.01mm) 을 나타낸다면, 센서 회로의 열 소음 (온도, 주파수 대역폭과 직결됨) 일 수 있다.

주파수 분석 확인: 소프트웨어 스펙트럼 분석 기능을 사용하여 시간 도메인 데이터를 주파수 도메인 스펙트럼으로 변환합니다.만약 50Hz/60Hz에서 뚜렷한 최고치가 나타난다면 공업주파수전자기교란이다.만약 고주파 대역 (> 1kHz) 의 소음 에너지가 현저하다면, 대부분 기계 진동으로 인한 고주파 간섭이다;저주파 대역(<100Hz)에서 지속적인 노이즈가 발생하면 저항 접촉 노이즈나 트랜지스터 깜박임 노이즈일 수 있습니다.

2. 알고리즘 선택: 장면에 적합한 소음 감소 방안

노이즈 유형 및 테스트 요구 사항에 따라 대응 알고리즘을 선택하는 핵심 시나리오는 다음과 같습니다.

기본 필터: 규칙 노이즈 억제

로우 패스 필터: 기계 진동과 같은 고주파 노이즈에 적합하며, 소프트웨어에서 마감 주파수 (예: 구조 진동 테스트 설정 500Hz) 를 설정하여 해당 주파수보다 높은 노이즈를 필터링하여 재료 공명 피크와 같은 유효 신호가 필터링되지 않도록 합니다.

notch 필터: 목적성 있게 작업 주파수 간섭을 제거하고, 50Hz/60Hz 중심 주파수를 입력하며, 대역폭은 5-10Hz를 설정하여 전력망 간섭을 정확하게 제압할 수 있으며, 기타 주파수 대역 신호에 영향을 주지 않는다.

고급 프로세싱: 복잡한 노이즈 대응

슬라이딩 평균 필터: 무작위 열 노이즈에 대한 효과가 뚜렷하며, 소프트웨어에 창 크기 (예: 10-50개의 데이터 포인트) 를 설정하고, 인접 데이터의 평균 매끄러운 곡선을 통해 창이 대회를 통과하여 신호가 지연됩니다 (예: 피로 테스트 중 변형 피크 지연 출현).

소파 임계값 노이즈 감소: 재료가 끊어지는 순간의 응력 급강하와 같은 돌연변이 신호를 포함하는 장면에 적합하며, 소프트웨어는 자동으로 데이터를 다른 척도의 소파 계수로 분해하고, 노이즈 주도의 계수에 대해 임계값을 0으로 설정하며, 신호 계수 재구성 데이터를 보존하여 전통적인 필터로 인한 신호 왜곡을 피할 수 있다.

3. 매개변수 최적화: 균형 잡음 감소 및 신호 보정

알고리즘이 결정되면 소프트웨어 미리 보기 기능을 통해 효과를 검증하기 위해 매개 변수를 미세 조정해야 합니다.

필터 매개변수 적합: 저통 필터 마감 주파수는 유효 신호 최고 주파수보다 20~30% 높아야 합니다 (예: 재료 충격 테스트에서 유효 신호 최고 주파수 300Hz, 마감 주파수 360Hz).슬라이딩 평균 창 크기는 데이터 샘플링 속도에 따라 조정됩니다 (샘플링 속도 1000Hz일 때 창은 슬라이딩 시간 0.02초에 해당하는 20개의 점을 설정합니다).

임계값 및 반복 제어: 소파 소음 감소에서 고주파 대역 소음에 대해 높은 임계값 (예: 0.1배 최대 계수) 을 설정하고 저주파 대역에 낮은 임계값 (예: 0.05배) 을 설정합니다.소프트웨어의"교체 소음 감소"기능 (2-3회면 됨) 을 켜고, 매번 교체 후 원시 데이터를 비교하여 재료의 굴복점의 미세한 응력 파동과 같은 디테일을 과도하게 매끄럽게 잃어버리는 것을 방지한다.

4. 효과 검증: 소음 감소 품질 계량화 평가

소음 감소 후에는 소프트웨어 지표를 통해 데이터를 신뢰할 수 있도록 검증해야 합니다.

정량지표판단: 소음감소 전후의"신소비(SNR)"를 계산하고 소프트웨어"데이터통계"기능을 통해 자동으로 생성하며 SNR 향상 ≥ 10dB는 효과적인 소음감소이다."균일 방근 오차 (RMSE)"를 보면 표준 신호 (예: 블록 테스트 데이터 교정) 와 비교할 때 RMSE ≤ 5% 가 합격이다.

특징 일치성 검사: 소음 감소 전후의 핵심 매개변수 (예: 피로 테스트의 단열 하중, 진동 테스트의 공명 주파수) 를 비교하고, 편차가 ≤2% 이면 소음 감소가 유효 신호를 잃지 않았다는 것을 설명한다;공명 주파수 오프셋 10Hz와 같은 명백한 편차가 발생하면 필터 매개변수를 재조정해야 합니다.

　　동적 테스트 소프트웨어소음 감소는"식별-선택-최적화-검증"프로세스를 따라야 하며, 정확한 위치 잡음, 적합한 알고리즘과 매개변수 조정을 통해 방해를 효과적으로 제압할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 핵심 특징을 보존할 수 있으며, 재료 성능 평가, 구조 신뢰성 분석에 정확한 데이터 지원을 제공한다.