고급 신호처리 및 분석 도구


MALMIJAL은 MATLAB 스크립트 작성 없이 사용할 수 있는 종합 신호처리 및 주파수 영역 분석 소프트웨어입니다. 전처리, 통계, 디지털 필터링, 주파수분석 등 다양한 고급 분석 기능을 제공하여 복잡한 신호 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.

모델링 모드 

(Modeling Mode)


신호처리 입출력, 프로세스, 디스플레이 노드와 다양한 파라미터 설정을 활용하여 비주얼 기반 신호처리 파이프라인을 설계할 수 있습니다. 생성한 모델은 저장, 불러오기가 가능하며, 일관되고 재현 가능한 분석 결과를 제공합니다.


FFT 기반 주파수 분석, 옥타브 밴드 분석 (Spectral Analysis)


FFT, STFT, PSD, FRF, Coherence, 옥타브 밴드 및 차수 분석 등 다양한 주파수 영역 분석 기능을 지원합니다. 윈도우 함수, 오버랩(Overlap), 주파수 해상도(Resolution) 등을 파라미터 설정 또는 확인할 수 있고, MATLAB과 비교 가능한 수준의 정확한 분석 결과를 제공합니다.

데이터 수정 및 통계 분석 

(Data Modification)


데이터에서 RMS, 최소값(Min), 최대값(Max), 평균(Mean), 기울기 추정(Slope Estimation), 신호 구간 분할(Signal Segmentation) 등 다양한 통계 분석을 직접 수행할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 모드에서는 마우스를 이용하여 인터랙티브하게  데이터를 Crop/Cut 등으로 수정하고 Export 할 수 있습니다.

디지털 필터링 기능

 (MA / EMA / FIR / IIR)


이동 평균(MA), 지수 이동 평균(EMA), FIR, IIR 필터 등 다양한 디지털 필터링 기법을 지원합니다. 필터 차수(Order)와 차단주파수(Cutoff Frequency)를 조정하여 신호 특성에 맞는 정밀한 노이즈 제거 및 신호 개선이 가능합니다. 또한 시간 영역(Time Domain)과 주파수 영역(Frequency Domain)에서 필터링 효과를 동시에 분석할 수 있습니다.

전처리 및 통계 분석 

(Preprocessing & Statistics)


피크 검출(Peak Detection), 경향제거(Detrending), 리샘플링(Resampling), 산술 연산(Arithmetic Operation), Curve Fitting, Envelop Curve 등 다양한 신호 전처리 기능을 제공합니다. 또한 상관관계 분석(Correlation Analysis)과 이상치 탐지(Outlier Detection)를 통해 실험 데이터 검증 및 신뢰성 있는 분석 결과를 도출할 수 있습니다.

다채널 모델링 

(Multi-Channel Modeling)


단일 파일 또는 다중 파일 데이터셋을 기반으로 다채널 입력/출력(Multi-Channel I/O) 모델링을 수행할 수 있습니다. 여러 채널을 동시에 비교 분석하고, 다중 계측 지점에서의 시스템 응답(System Response)을 정밀하게 해석할 수 있어 진동 해석 및 주파수 응답 분석에 최적화되어 있습니다.


MALMIJAL 주요 기능


MALMIJAL은 전처리, Correlation, Outlier Detection 관련 통계처리, 이동평균, 지수평균, FIR/IIR 디지털 필터링 및 FFT, STFT, PSD, FRF, Coherence, Octave Band, Order 분석을 포함한 고급 신호처리 기능을 지원하는 전문 신호처리 소프트웨어입니다.

엔지니어와 연구자를 위해 설계되어 정밀한 주파수 분석, 진동 시험(Vibration Testing), 실시간 데이터에 대한 후처리 기능을 제공하며, 산업 및 연구 환경에서 요구되는 전문 엔지니어링 분석을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

신호 전처리 기능 (Preprocess)

신호 전처리는 신호 분석 전에 데이터를 정리하고 변환하여 분석 정확도와 품질을 향상시키는 과정입니다.
노이즈 제거, 신호 정렬, 정규화, 그리고 다양한 신호 변환을 통해 보다 신뢰성 있는 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

디트렌드 (Detrend)
디트렌드 (Detrend)
지수 피팅 (Exponential Fit)
지수 피팅 (Exponential Fit)
적분 (Integration)
적분 (Integration)
엔벨로프 곡선 (Envelope Curve)
엔벨로프 곡선 (Envelope Curve)
리샘플링 (Resampling)
리샘플링 (Resampling)
산술 연산 (Arithmetic Operations)
산술 연산 (Arithmetic Operations)
피크 탐지 (Peak Finding)
피크 탐지 (Peak Finding)
RPM 추출 (RPM Extraction)
RPM 추출 (RPM Extraction)
다항식 피팅 (Polynomial Fit)
다항식 피팅 (Polynomial Fit)
미분 (Differentiation)
미분 (Differentiation)
컨볼루션 (Convolution)
컨볼루션 (Convolution)
통계 분석 (Statistics)

통계 분석은 신호 및 데이터의 분포, 변동성, 패턴을 정량적으로 평가하는 분석 방법입니다.
신호 처리와 데이터 분석에서 이상치 탐지, 데이터 특성 파악, 그리고 신뢰성 있는 분석 결과 도출을 위해 사용됩니다.

기술 통계 (Descriptive Statistics)
기술 통계 (Descriptive Statistics)
IQR (사분위 범위, Interquartile Range)
IQR (사분위 범위, Interquartile Range)
자기상관 분석 (Auto-Correlation)
자기상관 분석 (Auto-Correlation)
Z-score
Z-score
상호상관 분석 (Cross-Correlation)
상호상관 분석 (Cross-Correlation)
PCA (주성분 분석, Principal Component Analysis)
PCA (주성분 분석, Principal Component Analysis)
필터링 (Filtering)

필터링은 신호에서 특정 주파수 성분을 선택적으로 통과시키거나 제거하여 신호 품질을 개선하는 신호 처리 기법입니다.
주로 노이즈 제거, 데이터 정제, 그리고 원하는 신호 성분 추출을 위해 사용됩니다.

MA (이동 평균, Moving Average)
MA (이동 평균, Moving Average)
EMA (지수 이동 평균, Exponential Moving Average)
EMA (지수 이동 평균, Exponential Moving Average)
FIR (유한 임펄스 응답, Finite Impulse Response)
FIR (유한 임펄스 응답, Finite Impulse Response)
IIR (무한 임펄스 응답, Infinite Impulse Response)
IIR (무한 임펄스 응답, Infinite Impulse Response)
스펙트럼 분석 (Spectra)

스펙트럼 분석은 신호를 주파수 영역으로 변환하여 주파수 성분과 에너지 분포를 분석하는 신호 처리 방법입니다.
진동 및 음향 분석에서 주파수 특성 평가, 이상 진단, 그리고 신호 특성 파악에 널리 사용됩니다.

FFT (고속 푸리에 변환, Fast Fourier Transform)
FFT (고속 푸리에 변환, Fast Fourier Transform)
STFT (Short-Time Fourier Transform)
STFT (Short-Time Fourier Transform)
Power Spectrum (파워 스펙트럼)
Power Spectrum (파워 스펙트럼)
Cross Spectrum (교차 스펙트럼)
Cross Spectrum (교차 스펙트럼)
PSD (전력 스펙트럼 밀도, Power Spectral Density)
PSD (전력 스펙트럼 밀도, Power Spectral Density)
CSD (교차 스펙트럼 밀도, Cross Spectral Density)
CSD (교차 스펙트럼 밀도, Cross Spectral Density)
FRF (주파수 응답 함수, Frequency Response Function)
FRF (주파수 응답 함수, Frequency Response Function)
Coherence (코히런스)
Coherence (코히런스)
Octave Band Analysis (옥타브 밴드 분석)
Octave Band Analysis (옥타브 밴드 분석)
Order Spectrum (오더 스펙트럼)
Order Spectrum (오더 스펙트럼)

노코드 신호 처리 워크플로우

원시 데이터부터 검증된 주파수 영역 결과까지 — MATLAB 스크립트를 작성하지 않고 처리할 수 있습니다.
MALMIJAL은 분석 정확도를 갖춘 구조화된 모델 기반 신호 처리 워크플로우를 제공합니다.

1. 신호 데이터 생성 또는 가져오기

테스트 신호(사인파, 임펄스, 스텝, Chirp, 펄스, 백색잡음 등)를 생성하거나 엑셀, 텍스트파일, MATLAB MAT-file 또는 소리 데이터(XLSX, CSV, TXT, WAV, MAT 등)를 가져올 수 있습니다.
전처리, 통계, 필터링, 주파수 분석 등을 수행하기 위한 데이터 준비 단계입니다.

2. 모델 구성 (Build a Model)

입력(DATA), 출력(DISPLAY), 그리고 프로세스(PROCESS) 노드를 연결하여 시각적인 신호 처리 모델을 구성합니다.


전처리, 통계, 필터링, 스펙트럼 분석 등의 분석 파라미터를 설정할 수 있습니다.

3. 결과 분석 (Analyze Results)

입/출력 데이터, 전처리, 통계, 필터링 및 FFT, PSD, STFT, FRF, Coherence, Octave Band, Order Spectrum 등 데이터  분석을 수행합니다.

결과를 가시화할 수 있으며 논문 및 보고서에 사용할 수 있는 그래프 출력 및 데이터 Export가 가능합니다.