AVT Statistical filtering algorithm とは

AVT統計フィルタリングアルゴリズムは、さまざまなソースから収集された生データの品質を向上させるアプローチです。帯域外ノイズが存在する場合に最も効果的です。そのような場合、AVTはデータのフィルタリング、バンドパスフィルタ、またはそのバリエーションに基づく任意のデジタルフィルタリングで優れています。
従来のフィルタリングは、信号/データがノイズと異なる周波数を有し、信号/データがノイズの周波数弁別によって分離/フィルタリングされる場合に有用である。周波数弁別フィルタリングは、ローパス、ハイパス、およびバンドパスフィルタリングを使用して行われ、このフィルタリングは、そのような構成の相対周波数フィルタリング基準ターゲットを参照します。これらのフィルタはパッシブコンポーネントとアクティブコンポーネントを使用して作成され、FFTに基づくソフトウェアアルゴリズムを使用して実装されることがあります。
AVTフィルタリングはソフトウェアで実装され、内部処理は生データの統計分析に基づいています。
信号周波数/(有用なデータ分配周波数)がノイズ周波数/(ノイズの多いデータ分配周波数)と一致するとき、我々は帯域内雑音を有する。この状況では、ノイズと有用な信号が区別できず、AVTが優れているため、周波数弁別フィルタリングは機能しません。このような条件でフィルタリングを達成するために、以下に簡単に説明するいくつかの方法/アルゴリズムが利用可能である。