구차니의 잡동사니 모음

2nd order low pass filter 이런 용어가 나오길래 도대체 저 2nd order가 먼지 찾아봄.

필터가 얼마나 샤프하게 자를수 있냐 인데

2. 필터의 차수 (Order)

  ㅇ `가파른 정도(첨예함,steepness)`을 보여줌                   ☞ 롤오프율(Roll-off Factor) 참조
     - 필터 응답의 천이대역 영역에서의 가파른 정도(첨예함,steepness)를 나타냄
        . 차수가 높을수록 이상필터 처럼 더 나은 성능을 보이지만, 구현비용이 더 많이 듬

2차 필터는 L-C 가 2개 있는 필터 라고 보면 되는데

3. 필터의 차수 및 함수의 例

  ㅇ 차수별 특징
     - 1차 필터 : L 또는 C가 1개 만 있는 수동 필터, 롤오프율 ±20 dB/decade, 위상천이 ±90˚
     - 2차 필터 : L 또는 C가 2개 만 있는 수동 필터, 롤오프율 ±40 dB/decade, 위상천이 ±180˚
     - 3차 필터 : L 또는 C가 3개 만 있는 수동 필터, 롤오프율 ±60 dB/decade, 위상천이 ±270˚
     - n차 필터 : L 또는 C가 n개 만 있는 수동 필터, 롤오프율 ±n20 dB/decade, 위상천이 ±n90˚

수식으로는 1차는 말그대로 a1*s+a0 라면

  ㅇ 1차 필터 함수

2차는 a2*s^2 + a1 * s + a0 으로 2차 (n차 다항식 중 2차) 함수로 표현된다.

ㅇ 2차 필터 함수                                                    ☞ 2차 시스템 전달함수 참조

[링크 : http://www.ktword.co.kr/test/view/view.php?m_temp1=3022]

Order (or number of poles) sizes its buffer (i.e. energy storing devices contributing to the process delay, like capacitors for analog filters, or memory vectors for digital filters), and it will account for the roll-off and help to minimize the transition band (Figure 6).

[링크 : https://community.sw.siemens.com/s/article/Acquisition-Filters-and-Overshoot]

말이 거창한데 다르게 보면.. AM demodulation?

3. 다이오드 포락선 검파기(evelope detector) 

[링크 : http://ael.cbnu.ac.kr/lectures/undergraduate/정보통신실험/2019-2/10-진폭복조(Op-Amp)/10주-am-demodulator-theory.htm]

+

저런 회로를 거치면

아래와 같이 AM 모듈레이션 된 신호에 대한 envelope(포락선)을 검출할 수 있나보다.

[링크 : https://en.wikipedia.org/wiki/Envelope_detector]

그래프만 보면

1. 음수값 날리고

2. LPF 필터 적용하면 끝!

[링크 : https://www.dsprelated.com/showarticle/938.php]

인덕턴스

자기장을 유도하는 능력, 단위 H

유도성 리액턴스

DC는 잘 흐르게 하지만 AC는 잘 흐르지 못하게 함

XL(ohm) = 2 * pi * f(Hz) * L(H)

주파수와 인덕터의 H 값에 비례하여 저항이 올라감

간단한(?) low pass filter 역할도 가능할 듯?

[링크 : https://information-factory.tistory.com/249]

직렬로 하면 로우패스

병렬로 하면 하이패스

[링크 : https://m.blog.naver.com/winzone/70170173200]

리액턴스

Z = sqrt ( R ^ 2 + X ^ 2 )

Z - (ohm, 임피던스)

R - (ohm, 저항)

X - (ohm, 리액턴스)

그나저나 임피던스 각은 또 머냐..

[링크 : https://blog.naver.com/applepop/220733037385]

잘 만들면 -3dB의 감쇠만을 가지는 분배기 만들때 들어가는 회로

원형으로 생겼고 끝에는 다시 저항으로 묶여 있는 신기한 구조다.

[링크 : http://www.rfdh.com/bas_rf/begin/coupler.php3]

[링크 : https://en.wikipedia.org/wiki/Wilkinson_power_divider]

RC 스너버 (저항 - 캐피시터)

RCD 스너버 (저항 - 캐패시터 - 다이오드)

그런데 RC랑 RCD랑은 D가 하나 붙었을 뿐인데 직렬과 병렬로 엄청 차이가 생긴다.

신기하네..

[링크 : https://m.blog.naver.com/ludvik_lab/222266163190]

[링크 : https://www.wassada.com/bbs_detail.php?bbs_num=109982&tb=board_hifi&id=&num=&pg=]

억제하는 것을 스너버라고 하는 듯

[링크 : https://en.wikipedia.org/wiki/Snubber]

[링크 : https://english.dict.naver.com/english-dictionary/#/entry/enen/fa3998f5d7ec46e6b58cbbaebea702ec]

SMPS 사용품이라 노이즈 생각을 안했었는데

부하가 걸린 채로 측정하니 생각외로 노이즈가 심하다.

물론 디지털에서는 상관없다고는 하지만 아날로그 회로라면 꽤나 치명적인 듯

그래서 발열이 심하지만 레귤레이터를 쓰는구나 싶다.

회사에서 사용중인 제품의 스위칭 파워 노이즈

스위칭 주파수를 제외하고도 스위칭에 의한 노이즈가 생겨난다고 한다.

즉 위의 그림에서 크게 튀는것은 스위칭 노이즈고 델타 x는 스위칭 주기로 보면 될 듯.

[링크 : https://techweb.rohm.co.kr/know-how/nowisee/7121/]

결국은 얘도 opamp가 들어가는 녀석이구나..

공식 유도에서 Go는 아마도 Gain 인 것 같은데

Go = R3 / 2*R1

즉, R3와 R1의 비율로 주파수가 달라지게 되는 듯.

[링크 : http://www.chungpaemt.co.kr/ebook/AReS_EO_HTML2/HTMLContents/part9/experiment9_3_ko.html]

LPF 통과 이후 HPF 통과 시키면 BPF!

[링크 : https://eunkyovely.tistory.com/52]

R/L/C 로만 구성하기

[링크 : https://m.blog.naver.com/cj3024/221127859638]

c로 쓸만한게 안보이네..

[링크 : https://kiritchatterjee.wordpress.com/2014/11/10/a-simple-digital-low-pass-filter-in-c/]

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/27106205/low-pass-filter-in-c]

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/13882038/implementing-simple-high-and-low-pass-filters-in-c]

BPFI = N/2 * F * ( 1 + B / P * cos theta)

BPFO = N/2 * F * ( 1 - B / P * cos theta)

FTF = F / 2 * ( 1 - B / P * cos theta)

BSF = P / 2B * F * [ 1 - (B / P * cos theta)^2 ]

[링크 : https://da-nika.tistory.com/89]

BPFO(Ball Pass Frequency Outer race, 외륜결함)
BPFI(Ball Pass Frequency Inner race, 내륜결함)
BSF(Ball Spin Frequency, 구름 요소 결함)
FTF(Fundamental Train Frequency, 케이지 결함)

[링크 : https://velog.io/@workhard/BPFI-BPFO에-대하여]

crest factor = peak / rms

[링크 : https://www.maintenance.org/fileSendAction/fcType/0/fcOid/399590942964051870/filePointer/399590942964815739/fodoid/399590942964815737/Crest_Factor.pdf]

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kurtosis - peakiness 의 통계값. 값이 높을 수록 뾰족하다

crest factor - 실제 현실 입력값과 진동장비 시험 입력 값을 비교하기 위해 사용(무슨 의미이려나?)

                    kurtosis가 증가시 crest factor도 증가

[링크 : https://scribblinganything.tistory.com/184]

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23.04.04

[링크 : https://kr.mathworks.com/help/predmaint/ug/Rolling-Element-Bearing-Fault-Diagnosis.html]

[링크 : https://blog.kubwa.co.kr/진동센서-데이터-푸리에변환-fft-을-이용한-신호처리-및-고장-예측-모델-986f89e8eb8c]

skewness / 왜도

중립 -0.5 < x < 0.5

[링크 : https://dining-developer.tistory.com/17]

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23.04.07

kurtosis는 0 근처 값이면 정상으로 판독이 가능 하다는 의미이려나?

[링크 : https://hyunhp.tistory.com/184]

skewness(왜도)와 kurtosis(첨도)는 모집단 평균을 알아야 구함

[링크 : https://m.blog.naver.com/istech7/50154573592]

파이썬 계산 예제

[링크 : https://gooopy.tistory.com/120]

노이즈 제거 방법으로 슬라이딩 윈도우 처럼 평균내면 어떨까 생각한적은 있는데

그게 바로 이동평균(Moving Average)라는 기법

[링크 : https://en.m.wikipedia.org/wiki/Moving_average]