テスト手法:データの平滑化と平均化

テスト手法:データの平均化と平滑化



■測定値データのスムージングとアベレージング

1.現象(測定信号)の変動
 測定データの変動を時間的な変動(または周波数応答)として観た場合
 1.比較的低速なドリフト
 2.測定系や測定法による、ある周波数帯域での不規則なデータの変動(外乱も含む)
 3.熱的な揺らぎなどによるランダムノイズ
などが考えられます。

2.スムージング:
  移動平均(個々の測定サンプル値を毎回参照せずに過去からの任意の測定期間
  での平均値を順次適用する)を用いることで、周波数応答でのローパスフィルタと
  同様の効果を得ることが出来る。

3.アベレージング:
  測定現象が周期的な場合、ランダムなノイズは同期加算を行うことにより
  加算回数に応じた低減が可能になる。



1.現象(測定信号)の変動



2.スムージング



3.アベレージング



3.1アベレージングの特性

■平均回数を増やせばノイズの影響を下げられるが、測定時間は長くなる。
また外乱を含めて平均すると測定値は安定するが、外乱がランダムでない場合は外乱の平均値の影響を受ける。



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