선형 평균 vs 지수 평균(Linear / Exponential Averaging)

 

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선형 평균 vs 지수 평균(Linear / Exponential Averaging)

 

진동(Vibration), 소음(Noise, Sound) 센서 장비를 사용해서 측정 값을 분석기(Analyzer)로 보내면 측정기는 실시간(Live Time) 또는 Post Processing을 통해서 분석합니다. 분석 방법 중에 선형 평균과 지수 평균 방법이 있습니다.

 

선형평균(Linear average)은 모든 데이터에 동일한 가중치(Weight)를 주는 방식으로 일반적으로 알고 있는 평균을 생각하시면 됩니다. 지수 평균(Exponential average)는 과거 데이터 보다 현재 발생하는 데이터에 가중치를 더 주는 방식으로 시간에 따른 데이텅의 흐름을 확인하는 데 유리 합니다.

 

 

 

 

지수 이동 평균(Exponential Moving Averaging, EMA) 적용 방법

EMA, 지수 이동 평균을 적용하기 위해서는 시상수 값(Time constant)가 필요합니다. 이 시상수 값을 Integration Time이라고 합니다. Integration Time을 사용해서 RMS 값을 계산 하는데 Integration Time값이 커지면 RMS값 계산에 시간 범위가 커지므로 변화가 느리게 적용됩니다. 반대로 Integration Time이 작아지면 RMS값 계산 시간 범위가 작아지므로 시간에 따라 빠르게 RMS 값이 변경 됩니다.

 

Integration Time의 종류는 아래와 같고 상세 내용 및 그래프는 아래 링크를 통해 확인할 수 있습니다.

 

• Fast: 0.125초(second)
• Slow: 1초(second)
• Impulse: 0.035초(second)

 

https://famtech.tistory.com/60

[Sound]음향에서 시간 가중(Time Weighting)이란?(Slow, Fast, Impulse)