Labview Programming 실습 2 결과보고서 (아주대 기계공학기초실험 실험5)

문서 내 토픽

1. 랩뷰 프로그래밍

이번 실험에서는 랩뷰에 있는 다양한 기능을 DAQ를 이용하여 아날로그, 디지털신호 입출력해보았다. 실습2-1에서는 랩뷰에서 아날로그 신호를 생성한 후 그 신호를 DAQ로 입출력해 보았고 웨이브폼 차트와 엑셀 그래프로 입력한 신호에 맞게 나오는 것을 확인하였다. 실습2-2에서는 노이즈가 있는 데이터를 저주파 통과 필터를 이용하여 알파 값을 변화시키면서 그 결과를 관찰해 보았고 알파값이 커질수록 함수의 그래프는 매끄러워지지만 실제 데이터값에서 점점 멀어지기 때문에 적절한 알파값을 설정해야하는 것을 확인하였다. 실습2-3에서는 랩뷰에서 디지털 신호를 생성하여 DAQ를 통해 오실로스코프로 출력하는 실습을 진행하였다. 주파수를 크게 할수록 함수의 간격이 좁아지는 것을 오실로스코프와 웨이브 폼 차트 모두 확인할 수 있었다. 실습2-4에서는 랩뷰에서 생성한 디지털 신호를 DAQ로 입출력해서 인티케이터를 통해서 확인하는 실습을 하였다. 그 때 주파수가 커질수록 불빛이 깜박이는 속도가 점점 빨라지는 것을 확인할 수 있었고 즉 디지털 신호가 HIGH 상태일 때만 불빛이 켜지는 것을 확인할 수 있었다.
2. DAQ 사용

이번 실험에서는 랩뷰에 있는 다양한 기능을 DAQ를 이용하여 아날로그, 디지털신호 입출력해보았다. 실습2-1에서는 랩뷰에서 아날로그 신호를 생성한 후 그 신호를 DAQ로 입출력해 보았고 웨이브폼 차트와 엑셀 그래프로 입력한 신호에 맞게 나오는 것을 확인하였다. 실습2-3에서는 랩뷰에서 디지털 신호를 생성하여 DAQ를 통해 오실로스코프로 출력하는 실습을 진행하였다. 실습2-4에서는 랩뷰에서 생성한 디지털 신호를 DAQ로 입출력해서 인티케이터를 통해서 확인하는 실습을 하였다.
3. 저주파 통과 필터

실습2-2에서는 노이즈가 있는 데이터를 저주파 통과 필터를 이용하여 알파 값을 변화시키면서 그 결과를 관찰해 보았고 알파값이 커질수록 함수의 그래프는 매끄러워지지만 실제 데이터값에서 점점 멀어지기 때문에 적절한 알파값을 설정해야하는 것을 확인하였다.
4. 아날로그 신호 처리

실습2-1에서는 랩뷰에서 아날로그 신호를 생성한 후 그 신호를 DAQ로 입출력해 보았고 웨이브폼 차트와 엑셀 그래프로 입력한 신호에 맞게 나오는 것을 확인하였다. 주파수와 진폭을 변경하면서 입출력 파형을 비교해보았다.
5. 디지털 신호 처리

실습2-3에서는 랩뷰에서 디지털 신호를 생성하여 DAQ를 통해 오실로스코프로 출력하는 실습을 진행하였다. 주파수를 크게 할수록 함수의 간격이 좁아지는 것을 오실로스코프와 웨이브 폼 차트 모두 확인할 수 있었다. 실습2-4에서는 랩뷰에서 생성한 디지털 신호를 DAQ로 입출력해서 인티케이터를 통해서 확인하는 실습을 하였다. 주파수가 커질수록 불빛이 깜박이는 속도가 점점 빨라지는 것을 확인할 수 있었고 디지털 신호가 HIGH 상태일 때만 불빛이 켜지는 것을 확인할 수 있었다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 랩뷰 프로그래밍

랩뷰 프로그래밍은 데이터 수집 및 분석, 자동화 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 강력한 도구입니다. 그래픽 프로그래밍 방식을 통해 복잡한 시스템을 직관적으로 구현할 수 있으며, 다양한 하드웨어와의 연동이 용이합니다. 또한 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 분석 기능을 제공하여 효율적인 데이터 처리가 가능합니다. 랩뷰는 엔지니어링 및 과학 분야에서 필수적인 도구로 자리잡고 있으며, 지속적인 발전을 통해 더욱 다양한 기능을 제공할 것으로 기대됩니다.
2. DAQ 사용

DAQ(Data Acquisition) 시스템은 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 컴퓨터에서 처리할 수 있게 해주는 중요한 도구입니다. 다양한 센서와 연결되어 실시간 데이터 수집이 가능하며, 이를 통해 복잡한 시스템을 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 또한 DAQ 시스템은 신호 증폭, 필터링, 샘플링 등의 기능을 제공하여 정확하고 신뢰성 있는 데이터 획득이 가능합니다. 최근에는 컴팩트한 크기와 높은 성능, 사용자 편의성 등이 향상되어 다양한 분야에서 활용도가 높아지고 있습니다. 향후 DAQ 기술의 발전은 실험, 측정, 모니터링 분야에서 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
3. 저주파 통과 필터

저주파 통과 필터는 아날로그 신호 처리에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이 필터는 고주파 성분을 제거하여 원하는 저주파 신호만을 선별할 수 있습니다. 이를 통해 노이즈 제거, 신호 평활화, 주파수 대역 제한 등의 효과를 얻을 수 있습니다. 저주파 통과 필터는 다양한 구현 방식(RC, LC, 능동 필터 등)이 있으며, 각각의 장단점이 있습니다. 필터 설계 시 차단 주파수, 감쇠 특성, 위상 특성 등을 고려해야 하며, 이는 응용 분야에 따라 달라질 수 있습니다. 저주파 통과 필터는 생체 신호 처리, 음향 신호 처리, 전력 전자 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 앞으로도 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
4. 아날로그 신호 처리

아날로그 신호 처리는 실제 물리량을 측정하고 분석하는 데 있어 필수적입니다. 센서로부터 얻은 아날로그 신호는 증폭, 필터링, 변환 등의 과정을 거쳐 디지털 신호로 변환되며, 이를 통해 다양한 분석 및 제어 작업이 가능해집니다. 아날로그 신호 처리 기술은 전자, 전기, 기계, 화학 등 다양한 공학 분야에서 활용되며, 정확성, 안정성, 효율성 등이 중요한 요소입니다. 최근에는 아날로그-디지털 변환 기술의 발전으로 더욱 정밀한 신호 처리가 가능해졌으며, 이를 통해 측정, 모니터링, 제어 등의 응용 분야가 확대되고 있습니다. 앞으로도 아날로그 신호 처리 기술은 다양한 산업 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 예상됩니다.
5. 디지털 신호 처리

디지털 신호 처리는 아날로그 신호를 디지털 형태로 변환하여 다양한 연산과 분석을 수행하는 기술입니다. 디지털 신호 처리는 정확성, 안정성, 유연성 등의 장점으로 인해 음성, 영상, 통신, 제어 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 디지털 신호 처리 기술의 발전으로 실시간 처리, 복잡한 알고리즘 구현, 고성능 하드웨어 활용 등이 가능해졌습니다. 또한 최근 AI 및 머신러닝 기술과의 융합으로 더욱 강력한 신호 처리 기능을 제공할 수 있게 되었습니다. 향후 디지털 신호 처리 기술은 스마트 기기, 자율 주행, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

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