검색 본문
impulsewave.kr board 노이즈필터 정의, 원리, 효과 (전자파, 방사, 전도) 회로나 장치에 연결되어 특정한 주파수대의 전류를 감쇄시키거나 접지합니다. 2. 노이즈필터의 원리 노이즈필터의 원리는 주파수에 따른 임피던스(저항)의 변화를 이용하는 것입니다. 코일은 주파수가 낮을수록... 2023.08.29 웹문서 검색 더보기 fasystem.tistory.com 공장자동화의 만족스런파트너 OKAYA 노이즈 필터 LINE으로 전달되는 전도노이즈 2종류가 있습니다. 일반적으로 노이즈 필터는 EMC 부품으로 전도 노이즈에 대한 대책부품이라고 할 수 있습니다. 노이즈 필터의 원리 노이즈 필터는 일종의 저감 FILTER이며 또 차단 주파수는 높은 주파수에서 감쇄 효과가 있습니다. 노이즈필터용으로 사용하는 코일은 COMMON MODE CHOCK... 노이즈 필터 2024.05.27 블로그 검색 더보기 sunwoo8665.tistory.com 전자Insights & 생활Hub 노이즈 필터에 대해서... **노이즈 필터의 원리** 노이즈 필터는 전기 신호에서 원치 않는 노이즈를 억제하거나 제거하는 것을 목표로 합니다. 기본 원리는 원하지 않는 주파수를 감쇠하거나 차단하면서 원하는 주파수는 통과할 수 있도록 임피던스 불일치를 생성하는 것입니다. 공통 모드 필터, 차동 모드 필터 등 각각 특정 잡음 유형을 처리하는 다양한 유형의 잡음 필터가 있습니다. **노이즈 필터 사용시 주의 사항** 1,주파수 고려사항: 제거하려는 노이즈의 주파수 범위에 따라 적절한 차단 주파수를 갖는 노이즈 필터를 선택하십시오. 2.적절한 접지: 노이즈 필터의 효율성을... 페라이트란? 페라이트는 산화철과 기타 금속 원소로 구성된 세라믹 재료입니다. 독특한 자기 특성을 갖고 있어 인덕터, 변압기, 페라이트 비드와 같은 전자 부품에 사용하기에 적합합니다. 출처:TDK **페라이트 코어란?** 페라이트 코어는 페라이트 소재로 만들어진 자기 코어입니다. 변압기 및 인덕터와 같은 구성 요소의 자기 결합을 향상시킵니다. 페라이트 비드의 맥락에서 페라이트 코어는 비드의 자기 특성을 담당하는 핵심 부분입니다. 출처:TDK **페라이트 비드란?** 수동 부품: 페라이트 비드는 고주파수에서 높은 임피던스를 나타내는... 3 노이즈 필터는 전기 신호에서 원치 않는 노이즈를 억제하거나 제거하는 것을 목표로 합니다. 기본 원리는 원하지 않는 주파수를 감쇠하거나 차단하면서 원하는 주파수는 통과할 수 있도록 임피던스 불일치를 생성하는 것입니다. 공통 모드 필터, 차동 모드 필터 등 각각 특정 잡음 유형을 처리하는 다양한 유형의 잡음 필터가 있습니다. **노이즈 필터 사용시 주의 사항** 1,주파수 고려사항: 제거하려는 노이즈의 주파수 범위에 따라 적절한 차단 주파수를 갖는 노이즈 필터를 선택하십시오. 2.적절한 접지: 노이즈 필터의 효율성을... 소음 필터 노이즈 전자파 코어 페라이트 2024.01.24 blog.naver.com 저스틴님의블로그 상신전자 테슬라 페라이트 전기차 리액터 전자파제거 EMI 노이즈필터 Ground를 기준 전위로 채택하는 Logic 회로가 내장된 전자기기나 Memory 계통에 에러를 유발 시킬 수 있습니다. - EMI 필터의 원리 AC 라인 노이즈에는 라인간에 발생하는 노멀모드 노이즈(Normal Mode Noise)와 양쪽 전원 라인과 그라운드 사이에서 발생하는 커먼모드 노이즈(Common Mode Noise)가 있습니다. 따라서... 2023.12.09 developer-keep-going.tistory.com 꾸준히개발 Unscented Kalman Filter(무향 칼만 필터)의 원리와 실습 with Simulink 2-1. Unscented Transform 먼저 EKF 포스팅에서 확인한 바와 같이 우리에게 주어진 비선형 시스템의 형태에 대해 다시 살펴봅시다. $$ x_{k+1} = f({x}_{k},u_{k},0) $$ 시스템에 현재 state와 입력을 넣고 노이즈가 없다고 가정하면 다음 state를 구할 수 있습니다. UKF는 EKF처럼 시스템 $f$를 선형화하여 비선형 시스템을 선형 칼만 필터의 공식에 끼워 맞추는 방법을 사용하지 않습니다. UKF를 사용해야 하는 상황은 시스템의 비선형성이 커 EKF의 성능이 좋지 않을 때 이므로 이러한 방법은 효과가 없습니다. 대신 시스템의 특성 2-2. Prediction state 벡터 크기가 5라면, 지금 우리에게는 11개의 시그마 포인트가 있을 것입니다. 이것들을 시스템에 대입하여 다음 time step의 state들을 구해봅시다. check sign은 선형 칼만필터 때와 같이 보정 전 state임을 나타냅니다. $$ {\check{x}_{k+1}}^{(i)}=f( {\hat{x}_{k}}^{(i)},u_{k},0) $$ 시그마 포인트가 11개라면 결과 $ {\check{x}_{k+1}}^{(i)} $ 또한 11개일 것입니다. 이 새로운 state의 평균과 분산을 구해봅시다. 먼저 평균입니다. 2-3. Measurement Measurement 과정 역시 Prediction과 마찬가지로 비선형 함수를 거쳐야 할 수도 있습니다. UKF에서는 Measurement Matrix 또한 선형이 아닌 비선형임을 가정하고 식을 전개합니다. 그리고 Prediction 과정과 마찬가지로 이 비선형 함수의 평균과 분산을 구하는데 중점을 둡니다. Measurement 수식은 아래와 같습니다. $$ {\hat{y}}^{(i)}=h({\check{x}_k}^{(i)},0) $$ 그리고 Measurement state의 가중 평균과 분산은 아래와 같습니다. 역시 가중치를 곱해 2-4. Correction Correction 과정은 선형 칼만필터와 같이 관측값과 예측값을 칼만 게인으로 Mixing 하는 방식을 사용합니다. 따라서 최종 Correction state를 구하는 수식은 아래와 같이 동일합니다. $$ \hat{x}_k = \check{x}_k + K_k (y_k - \hat{y}_k) $$ UKF의 칼만 게인은 선형 칼만필터와 매우 유사합니다. 선형 칼만필터의 칼만 게인 공식은 아래와 같습니다. $$ K_k = \check{P}_k {H_k}^{T}{(H_k \check{P}_k {H_k}^T + R_k)}^{-1} $$ 선 3-1. 시뮬링크 모델 설계 지금까지 알아본 UKF의 수식들을 시뮬링크 모델로 구현해 봅시다. 타깃 모델은 EKF와 마찬가지로 CTRV 모델입니다. 먼저 Prediction 노이즈와 Measurement 노이즈를 아래와 같이 설정하겠습니다. $$ Q=\begin{bmatrix}(1.0(\Delta t)^2)^2 & 0 & 0 & 0 & 0\\ 0& (1.0( \Delta t )^2)^2& 0& 0& 0\\ 0& 0 & (1.0 \Delta t )^2& 0 & 0 \\ 0& 0& 0& (0.1 \Delta t )^2& 0\\ 0& 0& 0& 7 먼저 EKF 포스팅에서 확인한 바와 같이 우리에게 주어진 비선형 시스템의 형태에 대해 다시 살펴봅시다. $$ x_{k+1} = f({x}_{k},u_{k},0) $$ 시스템에 현재 state와 입력을 넣고 노이즈가 없다고 가정하면 다음 state를 구할 수 있습니다. UKF는 EKF처럼 시스템 $f$를 선형화하여 비선형 시스템을 선형 칼만 필터의 공식에 끼워 맞추는 방법을 사용하지 않습니다. UKF를 사용해야 하는 상황은 시스템의 비선형성이 커 EKF의 성능이 좋지 않을 때 이므로 이러한 방법은 효과가 없습니다. 대신 시스템의 특성 2024.03.24 Kalman Filter(칼만 필터) 원리와 실습 with Simulink 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter) 원리와 실습 with Simulink jgewjsrhdms.tistory.com 공대생 말하는 고구마 #3 노이즈(Noise) 기초 이론 1. 노이즈의 종류 인공 노이즈의 주파수 대역 (1) 노이즈의 형태 용어 모양 내용 서지(Surge)/ESD 수십 us이하의 순간적인 과전압(수 KV이상), 과전류(수 A 이상) 노이즈를 말한다. 정전기에 의한 ESD와 낙뢰 등에 의한 서지 노이즈가 있으며, 이는 EMC 부분에서 다루게 된다. 글리치(Glitch) 순간적으로 생겼다가 사라지는 노이즈로 크르스토크, 반사파, 디지털의 타이밍 미스매치 등 여러 원인에 의해 생길 수 있다.인덕턴스 부하의 역기전력과 같이 순간 노이즈의 크기가 큰 노이즈는 임펄스성 노이즈라 표현하기도 한다. 2. 노이즈 경로에 의한 구분 (1) 전도성 노이즈 전도성(Conductive)노이즈는 외부와 연결되는 전원선, 통신선 등의 도전성 경로를 통해 직접적으로 전달되어 영향을 주는 노이즈로 직접 결합이라고도 한다. (2) 유도성 노이즈 용량 결합(Capacitance Coupling)과 자기 결합(Inductance Coupling)에 의한 유도(Inductive) 노이즈는 결합 노이즈, 커플링(Coupling)노이즈라고도 하는데, 주변 소자, 주변 패턴 등에 생성되는 의도치 않은 기생/부유 커패시턴스에 의한 용량 결합과 상호 인덕턴스의 자기장에 의한 유도 결합 또 3. 노이즈의 방향에 따른 분류 노이즈 전류의 방향에 따라, 노멀 모드(Normal Mode, 차동 모드) 노이즈와 코몬 모드(Common Mode, 공통모드)노이즈로 구분되며, 이 노이즈의 방향에 따라 대응하는 방법이 달라진다. (1) 노멀 모드 모이즈(Normal Mode Noise) Normal Mode 노이즈는 시스템 내의 그라운드와 전원 또는 신호 사이에 전위 차이가 발생하는 선간 노이즈를 말한다. 그라운드와의 전위차로 나타나므로 차동(Differential) 노이즈라고도 한다. 전자 시스템 자체에서 발생하는 대부분의 노이즈는 노멀 노이즈라 할 수 있으며 4. 접지(Grounding) 노이즈에 대한 대책은 앞에서 많이 소개되었는데 그 중 특히 RC필터, LC필터, 바이패스 커패시터 등과 같이 노이즈를 시스템 그라운드로 바이패스 시켜 노이즈를 분리시키는 방법이 많이 사용된다. 접지는 Grounding이라고도 하며, 안전 또는 신호의 안정화를 목적으로 시스템의 그라운드를 대지와 같은 더 큰 그라운드로 연결시켜 노이즈에 대한 바이패스 경로를 확보하는 것을 의미한다. 이런 목적의 접지 회로의 핵심은 접지 회로의 임피던스를 작게 하고, 그라운드 루프를 형성하지 않도록 해야 한다. (1) 그라운드에 대해 전압은... 5. 링잉 노이즈의 해석 링잉(Ringing)이란 위 그림처럼 계단(Step)입력에 대한 응답으로 오버슈트 이후 진동하는 출력 신호를 말한다. RLC 물리량들의 구성인 전기/전자 시스템 선로에서의 오버슈트와 링잉의 원인은 시스템에 생성되는 실제 소자 또는 기생 인덕턴스(L)와 커패시턴스(C)에 의한 LC공진이 원인이 된다. 링잉은 전압/전류의 흔들림, 변화를 의미하여 근처 채널에 전자기장 결합으로 인한 CdV/dt, LdI/dt 크기의 간섭 노이즈를 유기할 수 있고 신호 지연 및 EMI방사를 야기, 전력 손실로 인한 전송 효율 하락, 큰 링잉시 시스템 성능 6. 부하의 종류와 노이즈 전기/전자 시스템에서 시스템의 전기 신호를 받아 전력을 소비하는 회로 또는 소자를 부하(Load)라고 한다. (1) 저항성 부하 저항성 부하(Resistive Load)는 전류의 소비만 있을 뿐 AC 전압/전류에도 위상 변이가 없는 부하를 의미하므로, 링잉 노이즈가 없는 것이 특징이다. 고속 제어에서는 기생 커패시턴스/인덕턴스 성분을 고려해야 하지만, 저주파에서는 아주 작은 기생 성분으로 무시할 수 있으므로 순수 저항성 부하로 간주해 소자의 정격전압/전류/전력만 고려하여 선정할 수 있다. (2) 인덕턴스 부하 인덕턴스 부하(Indu 117 노이즈에 대한 대책은 앞에서 많이 소개되었는데 그 중 특히 RC필터, LC필터, 바이패스 커패시터 등과 같이 노이즈를 시스템 그라운드로 바이패스 시켜 노이즈를 분리시키는 방법이 많이 사용된다. 접지는 Grounding이라고도 하며, 안전 또는 신호의 안정화를 목적으로 시스템의 그라운드를 대지와 같은 더 큰 그라운드로 연결시켜 노이즈에 대한 바이패스 경로를 확보하는 것을 의미한다. 이런 목적의 접지 회로의 핵심은 접지 회로의 임피던스를 작게 하고, 그라운드 루프를 형성하지 않도록 해야 한다. (1) 그라운드에 대해 전압은... 노이즈 포토 커플러 오토 커플러 Common mode noise Normal mode noise 2024.04.02 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 developer-keep-going.tistory.com 꾸준히개발 Kalman Filter(칼만 필터) 원리와 실습 with Simulink 2-1. 칼만필터가 필요한 이유 먼저 시스템의 입력과 출력에 대하여 생각해 봅시다. 우리 눈 앞에 장난감 자동차가 있습니다. 그리고 손가락으로 1N(뉴턴) 만큼의 힘을 줘 자동차를 민다고 합시다. 그러면 장난감 자동차의 무게와 초기 속도를 알고 있다면 뉴턴 법칙으로 1초 후의 자동차의 위치를 쉽게 계산할 수 있을 것입니다. 1초 후의 위치값을 계산을 통해 10cm라고 구했습니다. 그런데 이 값이 정확할까요? 아마 그렇지 않을 것입니다. 우리가 미처 고려하지 못한 마찰력이나 바람의 간섭이 있을 수 있고, 우리가 알고 있는 장난감 무게에 오차가 있을 수도... 2-2. 칼만필터 공식 유도 2-2-1. 예측(Prediction)과 관측(Measurement) 우리를 시스템의 상태를 정확히 Tracking 해야하는 엔지니어라고 합시다. 그리고 우리에게는 현재 아래의 정보들이 주어져 있습니다. $x_k$ : k 번째 이산 시간에서의 state $F$ : System Matrix. System은 선형 시불변(Linear Time-invariant) 임 $G$ : Input Matrix. 입력이 System의 어느 state에 어떻게 영향을 미칠지 결정함 $u_k$ : k 번째 이산 시간에서의 Input. 위의 예시에서 손가 3-1. 플랜트 설정 먼저 환경설정부터 해보겠습니다. 우리는 가상의 플랜트와 입력값을 설정하고, Prediction Noise와 Measurement Noise로 가우시안 노이즈를 추가할 것입니다. state의 수는 3개로 설정하겠습니다. 먼저 플랜트입니다. $$ F=\begin{bmatrix} 0.8& 0.2& 0.1\\ -0.4& 0.7& 0.1\\ 0& 0& 0.9\\ \end{bmatrix} \; G=\begin{bmatrix} 0 \\ 0 \\ 0.1\end{bmatrix}$$ 이 플랜트 값은 별다른 수학적 의미 없이 임의로 3-2. 칼만필터 설계 이제 시뮬링크 환경에서 플랜트 모델과 칼만필터 모델을 만들어 참값과 Prediction, Measurement 값, 그리고 칼만필터를 거친 값의 차이점을 확인해 보겠습니다. 저는 아래와 같이 세 개의 Matlab Function Block이 예과 관측, 필터링을 수행하도록 했습니다. 그리고 "Band-Limited White Noise" 블록을 더해줘 가우시안 노이즈를 추가하였습니다. 그리고 Prediction, Measurement, 칼만필터의 출력값과 true state의 출력값을 비교하는 scope를 달았습니다. 칼만필터 시뮬 3-3. 성능 평가 과연 우리가 만든 칼만필터가 효과적으로 작동할까요? Prediction과 Measurement state보다 더 적은 오차를 보여야만 필터링을 하는 의미가 있을 것입니다. 시뮬링크 모델을 이산시간에서 0.01초 time step으로 작동하도록 설정하고, 10초간의 시뮬레이션을 진행해 봅시다. Scope 블록의 결는 아래와 같이 나타납니다. 시뮬레이션 결과 우리는 위에서 Prediction Noise를 Measurement Noise보다 더 크게 설정하였습니다. 따라서 Prediction의 오차가 Measurement에 비해 더욱 큰 5 이제 시뮬링크 환경에서 플랜트 모델과 칼만필터 모델을 만들어 참값과 Prediction, Measurement 값, 그리고 칼만필터를 거친 값의 차이점을 확인해 보겠습니다. 저는 아래와 같이 세 개의 Matlab Function Block이 예과 관측, 필터링을 수행하도록 했습니다. 그리고 "Band-Limited White Noise" 블록을 더해줘 가우시안 노이즈를 추가하였습니다. 그리고 Prediction, Measurement, 칼만필터의 출력값과 true state의 출력값을 비교하는 scope를 달았습니다. 칼만필터 시뮬 Kalman Filter 칼만필터 State Estimation 상태 추정 2024.03.17 티스토리 검색 더보기 brunch.co.kr Matthew Min 민연기 레이싱 드론 영상에 노이즈를 잡아보자 7 FPV 드론에 대한 것을 공부하다 보면 영상 송신기의 노이즈를 제거해준다는 LC Filter를 듣게 됩니다. 그런데 이 노이즈 필터라는 것이 어떤 조건에서 어떻게...Inductor의 L과(잉? 왜 L이냐) Capacitor의 C의 조합으로 만들어진 필터입니다. 원리는 생각보다 간단합니다. 일종의 코일인 Inductor는 고주파는 잘 흐르지... 레이싱 노이즈 드론 2016.07.28 브런치스토리 검색 더보기