1. はじめに

計測器から得られるデータには、製品開発や品質管理において重要な情報が含まれています。

一方で、記録されたデータは本来の信号をそのまま記録したものではなく、測定条件や記録設定、各種信号処理の影響を受けることに留意する必要があります。

本稿では、信号の記録および処理について簡単に解説し、測定データを正しく理解し活用するための注意点を紹介します。

2. どのような信号を観測したいか

測定を行う際には、まず観測したい信号を明確にする必要があります。 例えば、図1のような信号が得られる系では、どのような方法でデータを記録するのが最適でしょうか。
図1の例では、オーバーシュート成分としてステップ周期の10倍の周波数を有するAC信号を重畳しています。

・過渡応答を詳細に観測したい場合
この場合は、過渡応答部分を十分な点数で記録できるよう、サンプリング間隔を細かく設定する必要があります。

・各ステップの高さを観測したい場合
この場合は、立ち上がり部分のデータを評価対象に含めるか、あるいは除外するかを事前に検討する必要があります。

・ノイズを除去したい場合
この場合は、本来の波形に含まれる重要な成分を損なわないよう配慮しながら、適切な信号処理を実施する必要があります。

3. データ記録におけるポイント

適切な測定結果を得るためには、信号をどのような条件で記録するかが重要です。

3-1. サンプリング間隔をどこまで細かくするか

信号をデジタルデータとして記録する際には、十分なサンプリング点数が必要です。

サンプリング点数が不足すると、図2の赤線で示すように波形の詳細情報が失われることがわかります。

このような問題を防ぐために、サンプリング定理が用いられます。サンプリング定理では、観測したい信号を正しく記録するためには、対象信号に含まれる最も高い周波数成分の2倍以上のサンプリング周波数で記録する必要があるとされています。

そのため、変化の少ない安定領域では比較的少ない点数での記録でも問題ありませんが、変化の速い部分についてはより細かいサンプリングが必要です。

3-2. 平均値設定について

平均値で記録する機能は、ノイズ低減に有効な手法の一つです。

図3では、元データに対して100点の移動平均を適用した結果を赤線で示しています。平均化処理により、周期的なノイズ成分が抑制され、より滑らかな波形となっていることがわかります。

一方で、瞬間的に変化する信号では、平均化処置によって本来の波形に含まれる急峻な変化も平滑化され、信号の特徴が失われる場合があります。その部分には平均化処理を適用しない方が適切なこともあります。

3-3. フィルタ機能について

測定器によっては、ノイズ除去を目的としたフィルタ機能が搭載されています。

例えばローパスフィルタは、高周波成分を除去して信号を滑らかにする効果があります。その一方で、ステップ応答の立ち上がり部分に含まれる高周波成分も減衰してしまいます。

その結果、図4の赤線で示すように、本来の波形と比較して立ち上がり時間が長くなる場合があります。

なお、ここで示したものはデータ処理の一例です。実際には、サンプリング条件や平均化処理、フィルタ処理などを適切に組み合わせることで、観測目的に応じたデータ取得ができます。

4. まとめ

信号の本質を正しく捉えるためには、測定器が記録するデータはサンプリングや平均化・フィルタ処理などの影響を受けた結果であることを理解し、観測対象となる物理現象を意識して適切なデータ処理を行うことが重要です。

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