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신호의 주파수 성분을 분석하는 것은 매우 중요합니다. 왜냐하면 이러한 성분들이 설계 과정에서 노이즈를 유발할 수 있으며, 허용되는 허용 오차를 벗어나면 장치가 고장 나거나 정상적으로 작동하지 않을 수 있기 때문입니다.심한 경우 전압 스파이크가 발생하여 소자가 손상될 수도 있습니다.만약 우리가 설계할 때 적절한 테스트를 진행하지 않는다면, 위와 같은 문제가 발생할 가능성이 매우 높습니다.그렇다면 신호의 주파수 성분을 어떻게 분석할 수 있을까요?아마도 모두가 이 작업은 스펙트럼 분석기만이 할 수 있는 일이라고 생각할 것입니다. 하지만 실제로는 오실로스코프도 부분적으로는 이 역할을 수행할 수 있습니다. 오실로스코프는 시간 영역 분석 외에도 FFT 기능이 있어서, 이 작업에 활용될 수 있습니다.FFT는 빠른 푸리에 변환의 약자입니다.간단히 말해, FFT는 시간 영역의 신호를 분리하는 데 도움을 주는 알고리즘으로, 이렇게 분리된 신호들을 주파수 영역으로 변환합니다. 이때 오실로스코프는 시간 영역에서 주파수 영역으로 전환되어, 신호의 진폭과 주파수 간의 관계를 표시하게 됩니다.아래의 GIF 이미지에서 볼 수 있듯이, 오실로스코프가 어떻게 신호를 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환하는지 명확하게 확인할 수 있습니다. FFT의 시간 영역과 주파수 영역 간 변환에 대해 잘 모른다면, 저희가 이전에 작성한 글인 《오실로스코프의 FFT 빠른 푸리에 변환 기능 및 활용법에 대한 간단한 설명》을 참고해 보시기 바랍니다. FFT 메뉴 바에는 스펙트럼의 형태를 선택할 수 있는 옵션이 있으며, 진폭을 V-Hz나 dB-Hz 단위로 표시하여 오실로스코프 화면에 그래프로 표시할 수도 있습니다.FFT가 켜지면, 수평축의 시간 기준이 시간에서 주파수로 바뀌고, 수직축의 단위는 V나 dB가 됩니다.스펙트럼 유형 아래에는 트리거 소스를 선택하는 항목이 있습니다. 이는 이해하기 쉬운데, 어떤 채널에 FFT 연산을 적용할지에 따라 해당 채널을 소스로 선택하면 됩니다.아래에는 직사각형 윈도우, 해밍 윈도우, 블랙맨 윈도우, 헤닝 윈도우 등 네 가지 다른 FFT 윈도우가 있습니다.그렇다면 왜 FFT에는 다양한 윈도우 선택이 있는 걸까요?FFT 알고리즘이 스펙트럼 신호를 샘플링할 때는 샘플 포인트의 정보만을 얻을 수 있으므로, 무한히 긴 신호를 측정하거나 연산하는 것은 불가능합니다. 대신 유한한 시간 구간만을 가져와 분석하기 때문에, 샘플 간격에 있는 데이터 정보는 무시될 수밖에 없습니다. 이는 피할 수 없는 현상이며, ‘게이트 효과’라고도 불립니다.오실로스코프는 유한한 길이의 시간 기록에 FFT 변환을 적용하는데, FFT 알고리즘은 시간 영역의 파형이 계속 반복된다고 가정합니다.이와 같이 주기가 정수일 때, 시간 영역의 파형은 시작과 끝 부분에서 진폭이 동일하여 파형에 단절이 생기지 않습니다.하지만 시간 영역 파형의 주기가 정수가 아닐 경우, 파형의 시작점과 끝점에서의 진폭이 달라지게 되어, 연결 부위에 고주파 급변 현상이 발생합니다.주파수 영역에서 이러한 효과는 누설이라고 합니다.따라서 누설이 발생하지 않도록, 원래의 파형에 윈도우 함수를 곱하여 시작점과 종료점의 값이 0이 되도록 강제합니다.그리고 서로 다른 윈도우 함수는 각기 다른 알고리즘을 사용하며, 상황에 따라 각자의 장점이 있습니다.윈도우 함수는 주파수 영역의 파형을 변화시켜 스펙트럼이 우리가 관찰하기 쉬운 형태로 나타나도록 합니다. 하지만 본질적으로는 스펙트럼 누설을 없애주지는 않습니다. 각각의 윈도우 함수는 고유한 특성을 가지고 있으므로, 측정에 필요에 따라 적절한 것을 선택하면 됩니다. 창 함수 효과 적용: 직사각형 창(Rectangular)은 매우 유사한 값의 주파수들을 구분하는 데 가장 적합한 창 유형입니다. 하지만 이 유형은 해당 주파수들의 진폭을 정확하게 측정할 때는 가장 부적절합니다.비반복 신호의 스펙트럼을 측정하고 직류에 가까운 주파수 성분을 측정하는 것이 가장 좋습니다.이 창은 거의 동일한 이벤트가 발생하기 전후의 과도 현상이나 급격한 변화에 대한 신호 레벨을 나타내는 데 사용됩니다. 해밍 창(Hamming)은 거의 동일한 값에 대한 분해 주파수에서 최적의 창 유형이며, 직사각형 창에 비해 진폭 정확도도 약간 향상됩니다.해밍 윈도우의 주파수 해상도는 헤닝 윈도우보다 약간 더 높습니다.사인파, 주기적 잡음, 그리고 좁은 대역의 무작위 잡음을 측정합니다.이 창은 신호 레벨에 큰 차이가 있는 이벤트 전후의 순간적인 변화나 급격한 변동을 나타내는 데 사용됩니다. 해닝 창(Hanning)은 진폭 측정의 정확도가 매우 뛰어나지만, 주파수 분해 능력은 다소 부족합니다.해밍 창과 마찬가지로 블랙맨-해리스(Blackman-Harris)는 주파수 진폭을 측정하는 데 가장 적합하지만, 주파수 해상도를 측정하는 데는 가장 부적절합니다.Blackman-Harris 측정을 사용하여 고차 고조파의 주요 단일 신호 주파수 파형을 찾습니다. 동시에 측정할 때는 다음 몇 가지 사항에 주의해야 합니다: 1. FFT는 수학적 함수이므로, 수학적 함수의 경우 처리하는 데이터가 많을수록 더욱 정확해집니다.따라서 측정할 때는 저장 깊이를 크게 하고, 타임베이스도 가능한 한 크게 설정해야만 주파수 해상도가 더 높아집니다.아래 두 그림은 각각 타임베이스를 200μs와 2ms로 설정했을 때의 비교인데, 2ms의 타임베이스에서 FFT 성능이 훨씬 더 좋다는 것을 명확하게 알 수 있습니다.하지만 시간 영역 신호의 길이가 길수록 좋은 것은 아니라는 점에도 주의해야 합니다. 오실로스코프의 저장 용량에는 한계가 있기 때문에, 파형을 기록하는 시간이 길어질수록 샘플링 속도가 낮아져 원본 파형이 왜곡될 수 있습니다.일반적으로, 시간 영역 그래프상에서 최소 4~8개의 파형 주기가 나타나는 파형의 길이가 적당합니다. 2. 직류 성분이나 편차가 있는 신호는 FFT 파형의 성분에 오류나 편차를 유발할 수 있으며, 직류 성분을 줄이기 위해 교류 결합 방식을 선택할 수 있습니다. 3. 주기적 신호를 획득할 때는 신호의 노이즈를 줄이기 위해 평균 샘플링 모드를 사용해야 합니다.평균값은 16 이상이어야 합니다.FFT는 전자 측정에서 노이즈 간섭원을 찾거나, 필터와 시스템의 펄스 응답을 테스트하고, 드리프트 분석, 고조파 전력 분석, 전자기 간섭 분석, 주파수 응답 분석 등을 수행하는 데 도움을 줍니다.