通常在運動控制中,很多情形只能抓取位置訊號,由位置訊號可以推估速度,在圖中這個案例最上面的曲線為rpm也就是轉速, 它從零開始增加轉速,是一個加速的過程,但是當想要知道相應的加速度的時候,直覺而言就是對速度微分即可得加速度值, 圖中的工具具有微分的功能,即紅色的曲線,但該紅色的曲線因為由rpm訊號微分的結果,卻很毛,可以看到上上下下的值,跳動得蠻劇烈的,這樣子的值其實不能拿來參考,會導致加速度值的失真。此時需要對這個跳動劇烈的訊號加以處理，例如施加移動平均的處理，或者還有一個方式就是施加低通濾波(Low Pass Filter, LPF)，如圖中藍色的曲線就是將紅色線低通濾波後的,而低通濾波有一個截止頻率的參數,以本例子可以給定約50Hz，也就是說高於50Hz的訊號成分都濾除,如此就得到藍色的波型,可以看出來加速度最大值大約300rad/s^2。
如果使用紅色的震盪的曲線來評估加速度的值，就會得到比較不正確的加速度了。
範例中的這個工具，可以讓使用者對於訊號實施微分，積分，數學運算，濾波功能，提供了使用者探索運動控制過程中的一些方便的功能。