LabVIEW Digital Filter란? 쉽게 이해하는 디지털 필터

LabVIEW를 활용하다 보면 측정 신호나 데이터에서 노이즈를 제거하거나 원하는 주파수 성분만 남기기 위해 Digital Filter(디지털 필터)를 자주 사용하게 됩니다.

이번 글에서는 LabVIEW Digital Filter에 대해 쉽게 설명하고, 실제 사용 예제까지 함께 소개하겠습니다.

Digital Filter란 무엇인가?

디지털 필터는 신호 처리 기술 중 하나로, 수치 연산을 통해 입력 신호를 조작하여 원하는 신호 특성만 남기거나 불필요한 성분(주로 노이즈)을 제거하는 장치입니다.

Digital Filter의 주요 목적

• 노이즈 제거 : 고주파 잡음을 없애 데이터 품질을 향상시킵니다.
• 신호 분리 : 특정 주파수 대역만 통과시키거나 차단합니다.
• 특성 보정 : 시스템 응답을 안정화하거나 왜곡을 보정합니다.

Digital Filter의 기본 종류

• Low-pass Filter (저역 통과 필터): 낮은 주파수만 통과, 고주파 제거
• High-pass Filter (고역 통과 필터): 높은 주파수만 통과, 저주파 제거
• Band-pass Filter (대역 통과 필터): 특정 주파수 범위만 통과
• Band-stop Filter (대역 제거 필터): 특정 주파수 범위만 차단

LabVIEW에서 Digital Filter 사용하기

LabVIEW는 디지털 필터를 쉽게 설계하고 적용할 수 있도록 다양한 VI(Virtual Instrument)를 제공합니다.

1. Digital Filter Design Toolkit

LabVIEW에는 Digital Filter Design Toolkit이 있어, 복잡한 수식을 몰라도 그래픽 기반으로 필터를 설계할 수 있습니다.

2. 주요 VI 예시

• Filter Design Express VI : 저역, 고역, 대역 통과, 대역 제거 필터를 손쉽게 생성
• Filter.vi : 이미 설계된 필터를 적용해 신호를 필터링
• Butterworth, Chebyshev, Elliptic 필터 : 다양한 필터 종류 선택 가능

3. 기본 Workflow

• 필터 종류 선택 (예: 저역 통과 필터)
• 컷오프 주파수(cutoff frequency) 설정
• 필터 차수(order) 설정
• 필터 적용(Filter Signal)

LabVIEW Digital Filter 실제 사용 예시

다음은 LabVIEW 블록 다이어그램 상에서 Low-pass Filter를 적용하는 간단한 예제입니다.

1. While Loop 생성
2. DAQ로부터 신호 읽기(Read from DAQ)
3. Filter Design Express VI 배치
4. 설정:
    - Filter Type: Low-pass
    - Cutoff Frequency: 50 Hz
    - Filter Order: 4
5. Filter.vi로 신호 필터링
6. 결과를 그래프에 표시

블록 다이어그램 개요

• Start → While Loop 실행 → 신호 획득 → 필터 설계 → 신호 필터링 → 결과 출력 → 반복

TIP! : 필터 차수가 높아질수록 노이즈 제거 성능은 좋아지지만, 신호 지연(phase delay)이 커질 수 있습니다. 적절한 타협이 필요합니다.

LabVIEW Digital Filter 설계 팁

• Sampling Rate를 충분히 높게 설정하세요. 필터링할 주파수의 최소 10배 이상이 추천됩니다.
• 필터 차수를 너무 높이면 오히려 신호 왜곡이 심해질 수 있습니다.
• 실시간 처리가 필요한 경우, IIR(Infinite Impulse Response) 필터를 사용하면 계산량이 적습니다.
• FIR(Finite Impulse Response) 필터는 위상 왜곡이 적어 정밀한 필터링에 유리합니다.

LabVIEW에서 IIR과 FIR 필터 차이점

LabVIEW에서 디지털 필터를 설계할 때 가장 중요한 결정 중 하나가 IIR 필터를 사용할지 FIR 필터를 사용할지입니다.

IIR (Infinite Impulse Response) 필터

• 과거 출력과 현재 입력 모두를 사용해 계산합니다.
• 필터 차수가 낮아도 높은 성능을 낼 수 있습니다.
• 계산량이 적어 실시간 처리가 빠릅니다.
• 하지만, 위상 왜곡(Phase distortion)이 발생할 수 있습니다.
• Butterworth, Chebyshev 필터는 모두 IIR 계열입니다.

FIR (Finite Impulse Response) 필터

• 오직 과거 입력만 사용하여 출력을 계산합니다.
• 본질적으로 안정적이며 위상 왜곡이 없습니다.
• 매우 정확한 필터링이 가능하지만, 같은 성능을 내려면 차수가 높아져 계산량이 많아집니다.
• Linear Phase 특성이 필요한 경우에 주로 사용합니다.

IIR vs FIR 선택 기준

비교 항목	IIR 필터	FIR 필터
계산량	적음	많음
위상 특성	왜곡 있음	왜곡 없음
안정성	설계 주의 필요	본질적으로 안정적
적용 예시	일반적인 실시간 필터링	정밀 측정, 통신 신호 처리

LabVIEW 실제 측정 데이터 예시

아래는 DAQ로 측정한 가속도계 신호(노이즈 포함)를 LabVIEW에서 필터링한 예시입니다.

1. 원본 데이터

• Sampling rate : 1kHz
• 신호 주파수 : 10Hz
• 고주파 노이즈 포함

2. Low-pass Filter 적용

• Filter Type : Low-pass (Butterworth)
• Cutoff Frequency : 30Hz
• Order : 4

3. 필터링 결과

• 10Hz 신호가 깨끗하게 남고, 고주파 노이즈가 대부분 제거되었습니다.
• Signal-to-Noise Ratio(SNR)가 약 20dB 이상 개선되었습니다.

Tip! : 필터 전/후 결과를 그래프 비교하면 필터링 효과를 쉽게 시각적으로 확인할 수 있습니다.

결론

LabVIEW Digital Filter를 사용하면 복잡한 수학 없이도 실시간 데이터 필터링을 쉽게 적용할 수 있습니다.
처음에는 기본 필터부터 적용해보고, 점점 설계/튜닝 스킬을 늘려나가면서 자신만의 최적 필터를 만드는 걸 추천드립니다!

LabVIEW 도움말 메뉴(Help > Find Examples > Digital Filtering)에서 다양한 예제 프로젝트도 제공하니 꼭 참고해보세요!