데이터 평균 처리 방식(계측기 노이즈 제거)

아래의 표가 중요할 듯..()안의 숫자는 PLC 입력값 0번 채널은 시간병균 0001을 넣고 샘플링처리면 평균처리 byte에 0000을 넣어 준다. 

 

계측기에서 평균값을 처리하는 방법에 따라 각 방식의 특징이 달라. 아래는 이미지에 있는 각 평균값 처리 방식의 특징을 정리한 내용이야.

---

1. 샘플링 처리 (0000)

• 개별 데이터 포인트를 일정한 주기로 샘플링하여 저장
• 평균값을 내지 않고 원본 데이터를 그대로 사용
• 특징: 순간적인 값의 변화를 그대로 반영하여 실시간 반응이 가능하지만, 데이터 노이즈가 많을 수 있음

---

2. 시간 평균 (0001)

• 일정 시간 동안 측정된 데이터를 평균하여 출력
• 예: 10초 동안의 데이터를 수집한 후 평균을 계산
• 특징: 노이즈를 줄이지만, 반응 속도가 느려질 수 있음

---

3. 횟수 평균 (0010)

• 지정된 횟수만큼 데이터를 샘플링한 후 평균을 계산하여 출력
• 예: 5회의 측정값을 평균하여 최종 값으로 사용
• 특징: 단기적인 변동을 제거하지만, 샘플링 횟수 설정이 중요함

---

4. 이동 평균 (0011)

• 최근 일정 개수의 데이터(윈도우 크기)를 사용하여 평균값을 지속적으로 갱신
• 예: 최근 10개 샘플의 평균을 계산하여 출력
• 특징: 데이터의 변화를 부드럽게 하지만, 급격한 변화에 대한 반응이 늦어질 수 있음

---

5. 가중 평균 (0100)

• 최근 측정값에 더 높은 가중치를 부여하여 평균을 계산
• 예: 최근 값이 과거 값보다 더 중요한 경우 적용 (지수 가중 이동 평균 등)
• 특징: 최신 데이터의 영향을 크게 반영하면서도 변동을 완화함

---

각 평균 처리 방식의 선택 기준

평균 방식노이즈 제거반응 속도데이터 안정성

샘플링 처리	낮음	빠름	불안정
시간 평균	높음	느림	안정적
횟수 평균	보통	보통	보통
이동 평균	높음	보통	부드러움
가중 평균	높음	빠름	최신 데이터 반영

---

📌 결론

• 빠른 반응이 필요한 경우: 샘플링 처리
• 데이터 변동이 클 때 안정화: 시간 평균, 이동 평균
• 일정한 횟수만큼 평균을 내고 싶을 때: 횟수 평균
• 최신 데이터의 영향을 강조하면서 변화를 완화하고 싶을 때: 가중 평균