[인하대학교 기기분석실험] Signal Processing Techniques_결과보고서

목차

1. 실험 일자
2. 실험 제목
3. 실험 목적
4. 실험 결과
5. 고찰

본문내용

1. 실험 일자: 2021. 03. 11
2. 실험 제목: An introduction to signal processing techniques
3. 실험 목적: Ensemble, Boxcar, moving-window averaging 을 이용한 digital filtering 과 Fourier transform 을 이용한 Digital filtering 을 적용하여 신호 대 잡음 비 값을 향상시킨다.
4. 실험 결과
1) Ensemble averaging, Boxcar averaging, Moving-window averaging
(1) Ensemble averaging

-> Ensemble averaging 을 각각 3, 5, 10, 15, 20 회의 평균을 사용하여 실시한 결과는 위의 표와 같다. 평균내는 횟수가 많아질수록 RMS noise 값은 작아지고, S/N ratio 는 좋아짐을 알 수 있다.

<중 략>

5. 고찰
이번 실험에서는 Ensemble averaging, Boxcar averaging, moving-window averaging 을 이용한 digital filtering 과 Fourier transform 을 이용한 Digital filtering 을 적용하여 임의의 데이터의 신호 대 잡음 비 값을 향상시켜 보았다.
기기신호에는 신호와 잡음이 섞여 있는데, 이때 신호(signal)는 화학자가 관심을 가지고 있는 분석물에 관한 정보이고, 잡음(noise)은 분석결과의 정확도와 정밀도를 감소시키는 원치 않는 여분의 정보이다. 잡음이 없는 데이터를 얻는 것은 사실상 불가능하므로, 여러 가지 도구를 이용하여 실험 결과를 보정하게 된다. 이때 사용하는 방법이 digital filtering 이고, 이의 도구로서 여러 컴퓨터 프로그램을 사용한다. 대부분의 측정에서 잡음신호 N 의 평균 세기는 전체 신호 S 의 크기에 무관하고 일정하다. 따라서 측정의 상대 오차에 미치는 잡음의 효과는 측정하는 양의 크기가 감소함에 따라 점점 더 커진다. 이러한 이유로 신호 대 잡음비는 분석방법의 성질 또는 기기의 성능을 설명하는 데 있어 잡음만의 것보다 더 좋은 성능계수가 된다.

참고 자료

없음