4차 저역 통과 버터워스 필터를 적용하는 주된 목적은 고주파 간섭을 제거하면서 인간 움직임의 실제 신호를 보호하여 원시 센서 데이터를 철저히 정리하는 것입니다. 이 처리 단계는 노이즈가 많은 원시 측정값을 분석에 사용되는 정밀한 생체 역학 데이터 세트로 변환하는 데 필수적입니다.
움직임 및 힘 센서에서 얻은 원시 데이터는 환경 및 기계적 간섭으로 인해 초기 상태로는 거의 사용할 수 없습니다. 이 필터는 원시 입력과 실행 가능한 통찰력 사이의 격차를 해소하여 운동 범위 및 각속도와 같은 중요한 지표가 신호 아티팩트가 아닌 생물학적 현실에 기반하도록 보장합니다.
원시 데이터의 과제
신호 간섭의 출처
힘 및 움직임 센서에서 수집된 원시 데이터는 본질적으로 "지저분합니다". 종종 실제 신호를 왜곡하는 고주파 노이즈를 포함합니다.
원인 식별
이 노이즈는 일반적으로 비생물학적 소스에서 생성됩니다. 일반적인 원인에는 전기 신호, 테스트 장비에 내재된 기계적 진동 및 관련 없는 미세 움직임이 포함됩니다.
4차 저역 통과 버터워스 필터를 사용하는 이유
노이즈 제거
이 필터의 "저역 통과" 특성은 위에서 식별된 고주파 노이즈를 구체적으로 대상으로 효과적으로 제거할 수 있도록 합니다. 특정 임계값 이상의 주파수를 차단함으로써 진동 및 전기 간섭으로 인한 불규칙한 데이터 포인트를 제거합니다.
신호 무결성 유지
노이즈를 제거하는 것이 중요하지만, 중요한 데이터를 손상시키지 않고 수행해야 합니다. 이 필터는 중저주파 신호의 무결성을 유지하도록 설계되었습니다. 이러한 주파수에는 의미 있는 인간 움직임 데이터가 포함됩니다.
생체 역학 분석에 미치는 영향
계산 정확도 보장
생체 역학 테스트는 운동 역학 지표와 같은 파생 계산에 의존합니다. 기본 데이터에 노이즈가 있으면 운동 범위(ROM) 및 각속도와 같은 지표에 대한 계산이 부정확해집니다.
제품 성능 평가
이 데이터 처리의 궁극적인 목표는 중요한 평가를 지원하는 것입니다. 신발 제품의 성능 및 안전성을 평가할 때 정확한 데이터는 협상 불가능합니다.
절충점 이해
순수성과 현실의 균형
이 필터의 적용은 데이터 처리에서 필요한 균형을 나타냅니다. 목표는 데이터를 사용할 수 있도록 충분한 노이즈를 제거하는 것이지만, 인간 움직임의 특성을 변경할 정도로 많이 제거하는 것은 아닙니다.
원시 데이터의 위험
이 특정 필터링 프로세스 없이 데이터를 사용하면 오류 위험이 높아집니다. 신체 역학이 아닌 기계의 아티팩트를 분석하게 되어 안전 및 성능 결론이 무효화됩니다.
목표에 맞는 올바른 선택
생체 역학 테스트에서 유효한 결과를 얻으려면 다음을 고려하십시오.
- 주요 초점이 데이터 정확도인 경우: 이 필터를 적용하여 전기 및 기계적 아티팩트를 제거하고 운동 역학 지표가 실제 인간 움직임을 반영하도록 합니다.
- 주요 초점이 제품 평가인 경우: 신발 안전 및 성능에 대한 의미 있는 평가는 이 프로세스에서 유지되는 중저주파 신호의 무결성에 전적으로 달려 있습니다.
깨끗한 데이터는 신뢰할 수 있는 생체 역학 결론을 구축할 수 있는 유일한 기반입니다.
요약 표:
| 특징 | 생체 역학 테스트에서의 목적 |
|---|---|
| 필터 유형 | 4차 저역 통과 버터워스 |
| 주요 목표 | 생물학적 신호를 유지하면서 고주파 노이즈 제거 |
| 노이즈 출처 | 전기 간섭, 기계적 진동, 미세 움직임 |
| 보호되는 주요 지표 | 운동 범위(ROM), 각속도, 운동 역학 지표 |
| 출력 이점 | 신발 안전 및 성능 평가를 위한 깨끗한 데이터 |
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참고문헌
- Xiaohan Xu, Genevieve Williams. Kinematics of balance controls in people with chronic ankle instability during unilateral stance on a moving platform. DOI: 10.1038/s41598-025-85220-x
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