측정 및 데이터 분석을 위한 LabVIEW

개요

수천 명의 엔지니어와 과학자가 테스트 및 측정, 프로세스 제어 및 자동화, 모니터링 및 시뮬레이션과 같은 다양한 어플리케이션에서 LabVIEW를 신뢰하고 있습니다. LabVIEW를 선택하는 이유는 계측기와의 탁월한 연결성, 강력한 데이터 수집 기능, 자연스러운 데이터 흐름 기반 그래픽 프로그래밍 인터페이스, 확장성, 전반적인 기능의 완성도를 제공하기 때문입니다. 전문 분야가 무엇이든 상관없이 변하지 않는 한 가지 요구 사항은 데이터 및 측정을 조작 가능해야 하고 이를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있어야 한다는 점입니다. 이 문서에서는 LabVIEW를 데이터 및 측정 분석에 적합한 도구로 만드는 기능에 중점을 둡니다.

 

 

소개

사용자는 대개 물리적 프로세스와의 상호 작용이 필요한 태스크를 수행하므로, 일반적으로 어플리케이션이나 프로그램으로 데이터를 수집하는 것으로 작업을 시작합니다. 해당 데이터에서 중요한 정보를 추출하고 프로세스에 대한 의사 결정을 내리고 결과를 얻으려면 데이터를 조작하고 분석해야 합니다. 그러나 분석을 데이터 수집 및 데이터 표현과 결합하는 일이 항상 간단하지만은 않습니다. 어플리케이션 소프트웨어 패키지는 일반적으로 어플리케이션의 한 구성 요소만 다루지만, 완전한 솔루션에 이르기 위해 모든 측면과 필요를 다루는 경우는 거의 없습니다. LabVIEW는 전 과정을 다루는 완벽한 통합 솔루션에 대한 요구 사항을 충족할 수 있도록 설계되었으므로, 고객은 어플리케이션의 모든 단계를 단일 환경에서 빈틈없이 통합할 수 있습니다.

그림 1. LabVIEW 가상 계측기 블록 다이어그램

 

각 요구 사항을 독립적으로 해결하는 많은 도구가 있지만, PC의 기능을 이용하여 그래픽 프로그래밍과 최첨단 데이터 수집 하드웨어를 통합함으로써 어떤 요구 사항이라도 충족할 수 있는 도구는 LabVIEW가 유일합니다. 가상 계측에서는 데이터 수집, 데이터 분석, 결과 표현이 결합되므로 그 힘이 극대화됩니다. 가상 계측기는 강력한 어플리케이션 소프트웨어가 탑재된 산업 표준 컴퓨터 또는 워크스테이션, 플러그인 보드와 같은 비용 효율적인 하드웨어와 드라이버 소프트웨어로 구성되어 기존 계측기의 기능을 함께 수행합니다. 이것이 LabVIEW로 빌드된 어플리케이션과 프로그램을 VI(가상 계측기)라고 하는 이유입니다.

​

LabVIEW는 엔지니어링에 중점을 둔 도구로, 연구원, 과학자 및 엔지니어는 물론 학생과 교육자에게도 유용한 수백 가지 분석 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 어플리케이션에 직접 통합하면 지능적인 측정을 수행하고 결과를 더 빠르게 얻을 수 있습니다.

 

올바른 분석 방법 선택하기

사용자는 다양한 방법으로 어플리케이션과 프로그램에 분석 기능을 통합합니다. 분석 수행 방법을 결정하는 데 도움이 되는 몇몇 고려 사항이 있습니다.

인라인 대 오프라인 분석

인라인 분석은 데이터가 수집된 동일한 어플리케이션 내에서 데이터가 분석됨을 의미합니다. 일반적으로 런타임 중에 의사 결정이 필요하고, 그 결과가 대체로 파라미터 변경 또는 동작 실행을 통해 분석 과정에 직접적인 영향을 미치는 어플리케이션의 경우에 인라인 분석이 사용됩니다. 보통 제어 어플리케이션이 이런 특성을 갖습니다. 인라인 분석을 수행할 때는 데이터를 얼마나 수집할지와 해당 데이터에 대해 수행되는 특정 분석 루틴을 고려하는 것이 중요합니다. 쉽사리 계산 집약적인 상황이 될 수 있고 그로 인해 어플리케이션 성능을 떨어뜨릴 수 있으므로 적절한 균형을 찾아야 합니다.

​

인라인 분석의 다른 예로는 측정 파라미터가 측정된 신호의 특성에 맞게 조정되어야 하는 어플리케이션을 들 수 있습니다. 한 가지 예는 하나 이상의 신호를 기록해야 하지만, 이런 신호가 갑작스러운 고속 활동 버스트를 제외하고는 매우 느리게 변경되는 경우입니다. 기록되는 데이터의 양을 줄이기 위해, 어플리케이션은 샘플링 속도를 높여야 할 필요성을 신속하게 인식하고 급격한 신호 변화가 사라지면 샘플링 속도를 다시 줄여야 합니다. 어플리케이션은 신호의 특정 측면을 측정하고 분석함으로써 상황에 적응하여 적절한 실행 파라미터를 활성화할 수 있습니다. 이것은 하나의 예일 뿐이지만, 수천 종류의 어플리케이션이 지능형 기능(다양한 상황에 따라 판단을 내릴 수 있는 능력)과 적응력을 필요로 합니다. 이러한 기능은 어플리케이션에 분석 알고리즘을 추가해야만 제공 가능합니다.

​

수집된 데이터를 기반으로 한 결정은 항상 자동으로 얻어지는 것은 아닙니다. 프로세스와 관련된 사람들이 실행을 모니터링하고 예상대로 수행되고 있는지 또는 변수를 조정할 필요가 있는지를 결정해야 할 때가 매우 많습니다. 사용자가 데이터를 기록한 뒤 파일이나 데이터베이스에서 추출하고 오프라인으로 분석하여 프로세스를 수정하는 것이 드문 일은 아니지만, 많은 경우 실행 시간 중에 변경이 이루어져야 합니다. 이러한 경우 어플리케이션은 프로세스에서 오는 데이터를 처리한 다음에 조작하고 단순화하고 형식에 맞게 수정하여 사용자에게 가장 유용한 방식으로 표시해야 합니다. 그러면 LabVIEW 사용자가 많은 시각화 객체를 활용하여 해당 데이터를 가장 간결하고 유용한 방식으로 표현할 수 있습니다.

​

LabVIEW는 내장된 데이터 수집 및 디스플레이 기능과 함께 작동하는 분석 및 수학 루틴을 제공하므로, 이를 이용하면 어떤 어플리케이션에라도 해당 기능을 포함시킬 수 있습니다. 또한 LabVIEW는 리얼타임 어플리케이션에서 인라인 분석의 요구를 충족시키기 위해 특별히 설계된 포인트별(point-by-point) 실행을 위한 분석 루틴도 제공합니다. 사용자는 포인트별 루틴이 적절한지 결정할 때 몇 가지 측면을 고려해야 합니다.

​

포인트별 분석은 고속의 결정성 포인트별 데이터 수집을 포함하는 제어 프로세스를 다룰 때 필수적입니다. 리소스가 리얼타임 데이터 수집에 전용으로 사용될 때마다, 수집 속도 및 제어 루프의 크기의 단위가 달라질 정도로 증가하므로 포인트별 분석이 반드시 필요합니다. 포인트별 방식을 사용하면 어플리케이션의 흐름이 모니터링 및 제어하고 있는 실제 프로세스의 자연스러운 흐름과 매우 유사해지므로 설계, 실행 및 테스트 과정이 단순합니다.

 

그림 2. 배열 기반 분석 대 포인트별 분석

 

리얼타임 데이터 수집 및 분석에는 보다 간소하고 안정적인 어플리케이션이 끊임없이 요구됩니다. 포인트별 분석은 수집 및 분석 프로세스에 직접적으로 연결되므로, 간소하고 안정적입니다. 간소하고 안정적인 포인트별 분석을 이용하면 수집 및 분석 프로세스를 FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이) 칩, DSP 칩, 임베디드 컨트롤러, 전용 CPU 및 ASIC의 제어 지점에 더 가깝게 옮길 수 있습니다.

 

이러한 강력한 알고리즘 및 루틴을 어플리케이션에 추가하면 사용자가 어림짐작할 필요가 없고 런타임 동안 결과를 분석할 수 있는 지능적인 프로세스를 구축하여 효율성을 증대하고, 입력 변수가 실험 또는 프로세스 성능에 얼마나 영향을 미치는지 반복 실행을 통해 분석할 수 있습니다.

 

오프라인 어플리케이션은 일반적으로 프로세스에 대한 의사 결정을 내리기 위해 실시간으로 결과를 얻어야 할 필요가 없습니다. 오프라인 분석 어플리케이션에서는 연산 리소스만 충분하면 됩니다. 이러한 어플리케이션의 주요 목적은 여러 데이터 세트를 상호 연관시켜 프로세스에 영향을 미치는 변수의 인과 관계를 파악하는 것입니다. 이러한 어플리케이션은 일반적으로 사용자 정의된 2진 또는 ASCII 파일과 Oracle, Access 및 기타 QL/ODBC 가능한 데이터베이스와 같은 상용 데이터베이스에서 데이터를 가져와야 합니다. 데이터를 LabVIEW로 가져온 후, 사용자는 여러 개 또는 수백 개의 사용 가능한 분석 루틴을 수행하고 데이터를 조작하며

보고서에 적합하도록 특정 형식으로 배열합니다. LabVIEW는 어떤 유형의 파일 형식 및 데이터베이스에든 접근할 수 있고, NI DIAdem 및 LabVIEW Report Generation Toolkit 등의 강력한 보고 도구에 긴밀하게 연결하며, XML, 웹에서 사용 가능한 데이터 표현, ActiveX 등의 최신 데이터 공유 기술을 실행할 수 있도록 다양한 함수를 제공합니다.

 

프로그램적 분석 대 대화식 분석

LabVIEW를 사용하는 과학자와 엔지니어는 수백 개의 디바이스에서 데이터를 수집할 수 있는 다양한 방법에 매우 익숙합니다. 과학자와 엔지니어는 인라인 분석을 수행하고 어플리케이션이 실행되는 동안 결과를 표시하기 위해 어플리케이션에 지능형 기능을 빌드합니다. 또한 과학자와 엔지니어는 온라인 시각화를 위해 데이터를 수집하고 처리하는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 알고 있습니다. 사용자는 일반적으로 수백 또는 수천 메가바이트의 데이터를 하드 드라이브 및 데이터베이스에 저장합니다. 어플리케이션을 1회에서 수백 회 정도 실행한 후, 사용자는 원하는 결과를 얻을 때까지 의사 결정을 내리고 결과를 비교하며 프로세스를 적절히 변경하기 위해 정보를 추출합니다.

​

너무 많아서 금방 관리가 불가능하게 될 정도의 데이터를 수집하기 십상입니다. 실제로 빠른 데이터 수집 디바이스와 충분한 채널을 사용하면 수천 개의 값을 수집하는 데 몇 밀리초 밖에 안 걸릴 수도 있습니다. 그 모든 데이터를 분석하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 엔지니어와 과학자들은 일반적으로 데이터를 분석하여 보고서를 발표하고 그래프를 작성하며 궁극적으로 모든 평가 및 결론의 근거를 제시해야 합니다. 이는 적합한 도구 없이는 극히 어려운 작업이 되기 쉽고 결국 생산성을 잃을 수 있습니다.

​

측정 분석 프로세스를 단순화하기 위해, LabVIEW 프로그래머는 다른 사용자도 활용할 수 있도록 대화 상자 및 인터페이스를 통해 입력을 받고, 특정 데이터 세트에 대해 특정 분석 루틴을 수행하는 어플리케이션을 구현합니다. 사용자는 이러한 유형의 어플리케이션을 빌드하여 어플리케이션에 어느 정도의 상호 작용성을 빌드합니다. 이를 효율적으로 수행하려면 프로그래머가 정보와 사용자가 관심을 두는 분석 유형에 대한 깊은 지식을 가지고 있어야 합니다.

​

그림 3. 시간-주파수 통합 분석 함수 기반 시간 영역 반사 VI

​

LabVIEW를 사용하면 디스크에 저장하기 전에 데이터를 크게 줄이고 형식을 쉽게 수정할 수 있으므로, 추가 분석을 위해 저장된 데이터를 불러올 때 더 쉽게 처리할 수 있습니다. LabVIEW는 또한 수집된 데이터에서 얻은 결과와 정보를 기반으로 보고서를 생성하는 수백 개의 함수를 제공합니다.

NI는 LabVIEW와 고도로 통합되고 협업 엔지니어링을 향상하도록 설계된 도구들을 추가로 제공합니다. NI DIAdem은 그러한 도구 중 하나입니다. 강력한 기술 데이터 관리 기능을 포함하여 대화식 수집 후 분석 및 보고서 생성을 위해 사용하기 쉬운 환경을 제공합니다.

 

분석 범주

LabVIEW는 수집된 데이터에서 정보를 추출하는 다양한 영역과 방법을 다루는 수백 개의 내장 분석 함수를 제공합니다. 이러한 함수는 있는 그대로 사용하거나 특정 요구에 맞게 수정, 맞춤화, 확장할 수 있습니다. 함수 범주는 측정, 신호 처리, 수학, 이미지 처리, 제어, 시뮬레이션, 응용 분야로 분류됩니다.

​

측정

진폭 및 레벨

주파수(스펙트럼) 분석

노이즈 및 왜곡

펄스 및 전이

신호 및 웨이브폼 생성

시간 영역 분석

톤 측정

​

신호 처리

디지털 필터

합성곱과 상관관계

주파수 영역

시간-주파수 통합 분석(LabVIEW Advanced Signal Processing Toolkit)

샘플링/리샘플링

신호 생성

초해상도 스펙트럼 분석(LabVIEW Advanced Signal Processing Toolkit)

변환

시간 영역

웨이블릿 및 필터 뱅크 설계(LabVIEW Advanced Signal Processing Toolkit)

윈도잉

​

수학

기본 수학

커브 피팅 및 데이터 모델링

미분 방정식

보간 및 외삽

선형 대수

비선형 시스템

최적화

근 구하기

특수 함수

통계 및 무작위 프로세스

​

이미지 처리

블롭(Blob) 분석 및 형태학

컬러 패턴 매칭

필터

고수준 머신 비전 도구

고속 회색조 패턴 매칭

이미지 분석

이미지 및 픽셀 조작

이미지 처리

광학 문자 인식

관심 영역 도구

​

컨트롤

PID 및 퍼지 제어

​

시뮬레이션

시뮬레이션 인터페이스(Simulation Interface Toolkit)

​

응용 분야

머신 상태 모니터링(주문 분석 도구 세트)

머신 비전(IMAQ, Vision Builder)

모션 컨트롤

사운드 및 진동(LabVIEW Sound and Vibration Toolkit)

​

 

LabVIEW에는 어떤 분석 도구가 제공됩니까?

LabVIEW는 이미 강력한 분석 도구 세트를 포함합니다. 이러한 도구에는 분석을 위해 특별히 설계된 내장 라이브러리 및 함수 세트가 포함되며, 이를 통해 사용자는 다양한 어플리케이션을 다룰 수 있습니다.

LabVIEW 분석 도구는 광범위한 응용 분야에 사용될 수 있습니다. 고급 분석 기능을 사용하면 총 하모닉 왜곡(THD), 임펄스 응답, 주파수 응답 및 크로스 파워 스펙트럼과 같은 신호 특성을 측정할 수 있습니다. 과학자와 엔지니어는 또한 미분 방정식, 최적화, 근 구하기 및 기타 수학 문제 해결 등을 위해 어플리케이션에 수학 또는 수치 분석 기능을 통합할 수 있습니다.

사용자가 이러한 기능을 직접 개발할 수도 있지만, 내장 기능을 사용하면 도구 개발에 시간을 쓰는 대신 빠르게 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 내장 기능을 사용하면 이런 알고리즘을 개발하는 데 필요한 기본 이론을 이해할 필요가 없다는 장점도 있습니다.

​그림 4. 사운드 및 진동 분석 도구 세트 기반 소음계 어플리케이션

 

분석용 애드온 도구

사용자는 특수한 어플리케이션 개발 시간을 단축하기 위해 기본 제공 분석 라이브러리 외에도 애드온 도구와 모듈을 사용합니다. 도구 세트 구성 요소를 맞춤형 어플리케이션에 통합함으로써, 수직적 어플리케이션에서 주로 필요한 고급 디지털 신호 처리, 사운드 및 진동 측정, 차수 분석, 이미지 처리, PID 제어, 시뮬레이션과 같은 전문성에 대한 필요를 줄일 수 있습니다.

 

고급 신호 처리

신호 처리 도구 세트는 고급 디지털 신호 처리(DSP)를 위해 특별히 설계된 기능을 제공합니다. 포함된 기능은 시간-주파수 통합 분석, 웨이블릿 분석 및 초해상도 스펙트럼 분석의 세 범주로 나뉩니다. 또한 도구 세트는 디지털 필터를 대화식으로 설계할 수 있는 그래픽 유틸리티도 제공합니다.

 

시간-주파수 통합 분석

기존 분석 기술과 다르게 JTFA(시간-주파수 통합 분석) 루틴은 시간과 주파수 영역의 신호를 동시에 분석합니다. JTFA는 생체 의학 신호, 레이더 이미지 처리, 진동 분석, 기계 테스트, 동적 신호 분석과 같이 FFT가 사용되는 거의 모든 어플리케이션에 적용될 수 있습니다. 그러나 JTFA를 이용하면 시간 및 주파수 영역을 동시에 분석하여 더 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.

 

전통적인 푸리에 분석과 마찬가지로, JTFA는 선형 및 2차의 두 가지 주요 방법으로 구성됩니다. 선형 알고리즘에는 STFT(국소 푸리에 변환) 및 Gabor 확장(역 국소 푸리에 변환)이 포함됩니다. LabVIEW 사용자는 이러한 선형 변환을 활용하여 신호를 시간 영역에서 시간-주파수 통합 영역으로 또는 그 반대로 변환할 수 있습니다. 이 루틴은 매우 강력한 노이즈 감소 기능을 제공합니다. 2차 방식은 적응형 스펙트로그램, Choi-Williams 분포, 원뿔 모양 분포, Gabor 확장 기반 스펙트로그램(Gabor 스펙트로그램), STFT 기반 스펙트로그램 및 Wigner-Ville 분포를 포함합니다. 2차 변환을 적용하면 신호의 전력 스펙트럼이 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 쉽게 확인할 수 있습니다. Gabor 스펙트로그램은 고해상도 및 교차 간섭 간에 최상의 절충안을 제공합니다.

 

웨이블릿

웨이블릿은 비교적 새로운 신호 처리 방법입니다. 웨이블릿 변환은 거의 항상 신호를 여러 신호 대역으로 분해하는 필터 뱅크로 구현됩니다. 이는 이런 여러 하위 대역 중 하나 또는 몇 개에서 신호 특징을 분리하여 유지합니다. 따라서 웨이블릿 변환을 사용하는 가장 큰 장점 중 하나는 신호 특징을 쉽게 추출할 수 있다는 점입니다. 대부분의 경우 웨이블릿 변환은 FFT보다 뛰어난 특징 추출 및 노이즈 감소 기능을 제공합니다. 신호 기능 추출 기능 덕분에, 웨이블릿 변환은 데이터 압축, 반향 감지, 패턴 인식, 경계 감지, 제거, 음성 인식, 텍스처 분석 및 이미지 압축 등 많은 분야에서 사용됩니다.

 

모델 기반 스펙트럼 분석

스펙트럼 분석을 위한 기본 도구는 FFT(고속 푸리에 변환)입니다. 고해상도 스펙트럼의 경우, FFT 기반 방식에서는 많은 수의 샘플이 필요합니다. 그러나 많은 경우 실제로 데이터가 부족하거나 데이터를 기록하는 동안 신호의 스펙트럼 특성이 변하지 않게 유지해야 하므로 데이터 양이 적습니다. 데이터 샘플 수가 제한적인 경우, LabVIEW 사용자는 모델 기반 분석을 사용하여 스펙트럼 특성을 결정할 수 있습니다. 이 기술을 사용할 때, 사용자는 적절한 신호 모델을 가정하고 모델의 계수를 결정합니다. 이 모델을 기반으로 하는 어플리케이션은 주어진 유한한 데이터 세트에서 누락된 데이터를 예측하여 고해상도 스펙트럼을 얻을 수 있습니다. 또한 모델 기반 방법을 사용하면 감쇠 사인파의 진폭, 위상, 감쇠 계수 및 주파수를 추정할 수도 있습니다. 초해상도 스펙트럼 분석은 생의학 연구, 경제학, 지구 물리학, 소음, 진동 및 음성 분석을 포함한 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다.

 

사운드 및 진동 분석

NI 분석 소프트웨어는 오디오 테스트, 음향 측정, 환경 소음 테스트, 진동 분석, NVH 측정을 포함한 많은 일반적인 사운드 및 진동 분석 어플리케이션을 지원합니다. 전문적 분석 기능으로는 ANSI 및 IEC 준수 옥타브 부분 분석 및 줌 파워 스펙트럼이 있습니다. 또한 Sound and Vibration Measurement Suite에는 게인, 위상, THD, IMD, 동적 범위, 위상 선형성 및 스윕 사인 분석과 같은 오디오 측정을 위한 다양한 기능이 포함되어 있습니다.

전체, 1/3, 1/6, 1/12 및 1/24 옥타브, 맞춤 샘플링 주파수, 맞춤 밴드 수, 시간 영역에서의 A, B, C 가중, 표준 준수, 지수 평균(느림, 빠름 및 맞춤 시간 상수), 교차 전력 스펙트럼, 주파수 응답(H1, H2 및 H3), 간섭성, 일관적 출력 전력 등의 기능이 포함됩니다. 또한 도구 세트는 LabVIEW 어플리케이션의 프런트패널에 쉽게 포함될 수 있는 폭포 그래프, 컬러맵 그래프, 옥타브 막대 그래프 및 옥타브 선 그래프와 같은 시각화 도구를 추가적으로 제공합니다.

 

차수 분석

NI Sound and Vibration Measurement Suite는 차수 추적, 차수 추출 및 회전속도계 신호 처리를 위한 차수 분석 기능을 갖춘 맞춤형 LabVIEW 기반 측정 및 자동화 어플리케이션 개발용 라이브러리를 제공합니다.

LabVIEW의 Gabor 차수 추적 알고리즘을 사용하면 회전 또는 왕복하는 부품이 있는 기계 시스템의 사운드, 진동 및 기타 동적 신호를 분석할 수 있습니다. 시간-주파수 통합 영역에서의 유연한 차수 에너지 선택 기능도 제공합니다. 추가 도구에는 개별 차수 대 시간 또는 rpm 그래프, 차수별 신호 요소를 획득한 신호와 분리하기 위한 차수 추출 도구, 가장 중요한 차수를 찾아서 지정하는 자동 차수 선택 도구와 분석을 위한 맞춤 차수 선택이 포함됩니다.

 

결론

오늘날 컴퓨터의 강력한 기능과 유연성 덕분에 엔지니어와 과학자는 어떤 프로세스라도 측정, 제어, 모니터링, 진단, 자동화, 테스트, 특성화할 수 있는 전례 없는 능력을 갖게 되었습니다. 그러나 데이터를 보고 유용한 정보를 추출할 수 없으면 이런 능력을 활용할 수 없습니다.

NI의 LabVIEW 및 포함된 분석 기능은 엔지니어와 과학자를 위해 특별히 설계된 강력한 그래픽 어플리케이션 개발 환경을 제공합니다. LabVIEW는 설계 및 검증에서 생산에 이르기까지 산업 또는 전문 영역에 상관없이 엔지니어링 프로세스를 다루는 솔루션을 제공합니다.

또한 LabVIEW는 데이터 수집을 위한 플러그인 DAQ 디바이스 및 독립형 계측기에 대한 탁월한 연결성을 제공합니다. LabVIEW는 범용 어플리케이션뿐만 아니라 더 많은 수직적 요구 사항에도 적합한 기본 수학부터 고급 신호 처리에 이르는 강력한 분석 라이브러리, 루틴 및 알고리즘을 제공하며, 이는 LabVIEW의 다른 모든 기능과 완벽하게 통합될 수 있습니다. 이러한 기능은 강력한 데이터 시각화 기능과 결합되어 LabVIEW를 어떤 어플리케이션에도 이상적인 도구로 만들어 줍니다.

https://www.ni.com/ko-kr/innovations/white-papers/06/labview-for-measurement-and-data-analysis.html