Brevet FR2783049A1 — publié le 20000310

La présente invention concerne une spectrométrie à émission, telle que la spectrométrie à émission par décharge luminescente à haute fréquence, un analyseur prévu pour mettre en oeuvre une analyse élémentaire par un traitement de signaux dans le but d'éliminer les composantes de bruit et les composantes d'interférence optiques présentes dans les données d'intensité lumineuse mesurée, et ainsi qu'un procédé de correction pour le traitement de signaux. A titre d'appareil prévu pour effectuer une analyse de composition, il existe un spectromètre à émission qui mesure l'émission de lumière issue des atomes d'un échantillon et effectue une analyse élémentaire en se basant sur l'intensité lumineuse ainsi mesurée. Un spectromètre à émission du type à décharge luminescente haute fréquence constitue une version connue qui utilise une émission basée sur une décharge luminescente. Une décharge luminescente est provoquée si une tension haute fréquence élevée appliquée entre des électrodes dans une atmosphère argon sous basse pression. Les ions argon qui sont générés par la décharge luminescente sont accélérés dans un champ électrique de haute intensité et arrivent sur le côté cathode, de manière à extraire des substances du côté cathode. Des particules (atomes, molécules, ions, etc.), déchargées par cette lumière émise par pulvérisation cathodique et ayant une longueur d'onde propre à chaque élément lorsqu'ils sont excités dans le plasma, sont restaurées à leur état de base. Conformément à la spectrométrie à émission à décharge luminescente haute fréquence, une analyse élémentaire ou analogue est effectuée par séparation de la lumière au moyen d'un spectroscope. Dans cette spectrométrie à émission à décharge luminescente haute fréquence, la surface de l'échantillon est enlevée par pulvérisation cathodique, et l'analyse élémentaire peut être effectuée, dans la direction de la profondeur, en procédant à une mesure du changement de l'intensité lumineuse de chaque élément au fur et à mesure du temps. Dans le spectromètre à émission, comme ceci est généralement connu, la lumière qui est émise par la structure d'un échantillon lui- même interfère avec l'échantillon, si bien que l'on observe un changement de l'intensité lumineuse mesurée. Si un échantillon qui présente un film transparent sur un substrat non transparent est soumis à une spectrométrie à émission à décharge luminescente haute fréquence, par exemple, la lumière réfléchie par la surface de l'échantillon interfère avec la lumière réfléchie par la surface du substrat, si bien que l'intensité lumineuse qui est détectée est soumise à des fluctuations cycliques. Les fluctuations cycliques de l'intensité lumineuse ainsi détectée ne sont pas liées à la concentration en éléments de l'échantillon et provoquent des erreurs imputables aux fluctuations de la concentration en éléments. Classiquement, les fluctuations cycliques de l'intensité lumineuse détectée sont restaurées en un changement d'intensité attribuable aux fluctuations de concentration en éléments, en procédant à un lissage basé sur la moyenne mobile, au moyen d'un filtre passe- bande qui est basé sur une transformation de Fourier à haute vitesse et à court temps, ou par un procédé (tel que décrit dans la demande de brevet japonais publiée sous le No. 6-43100) qui est basé sur les fluctuations cycliques de l'intensité d'une lumière mesurée et de la longueur d'onde de la lumière du milieu, eu égard au temps de pulvérisation cathodique. Dans le cas o un échantillon présente des interfaces de couche, de façon générale, on observe un changement soudain de la forme d'onde au niveau des interfaces des couches. Le procédé de traitement classique ne peut bien couvrir un changement soudain de la forme d'onde au niveau des parties d'extrémité d'une forme d'onde d'interférence correspondant aux interfaces des couches. En conséquence, un traitement de forme d'onde n'est pas pratiqué près de ces parties, ou encore le changement soudain observé dans l'intensité est affaibli lors de l'exécution du traitement. Conformément à la transformation de Fourier à haute vitesse et à court temps, le traitement est effectué sur une section de traitement fixe, si bien que la résolution temporelle dans une plage des hautes fréquences se détériore si la section est réglée en conformité avec une forme dTonde basse fréquence. Si le traitement est effectué sans que la résolution temporelle soit abaissée, d'autre part, cela demande plus de temps. En outre, les sections de traitement sont discontinues. L'objet de la présente invention est de réduire voire d'éliminer les composantes de bruit dans les données de spectrométrie par émission et les composantes de fluctuation attribuables à une interférence optique, ceci de façon précise et en peu de temps dans une spectrométrie à émission, et dTeffectuer de manière automatique le traitement des données. Selon la présente invention, une analyse fréquence- temps est appliquée au traitement des données d'intensité lumineuse mesurée, de manière que les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique attribuables à l'Tinterférence optique puissent être réduites voire éliminées, et que les composantes d'information de concentration concernant les éléments d'un échantillon puissent être extraites et détectées. Dans le cas o l'analyse fréquence-temps est effectuée en se basant sur une transformation par ondelettes o à ondelettes, les données d'intensité lumineuse mesurée en tant qu'objets à traiter sont corrigées, de manière qu'une forme d'onde d'interférence puisse être enlevée de façon précise pour raccourcir le temps de traitement, malgré les soudains changements d'intensité que l'on rencontre aux parties d'extrémité opposées de la forme d'onde d'interférence. Un spectromètre d'émission selon la présente invention est un analyseur destiné à analyser des éléments par une spectrométrie à émission. L'analyseur comprend des moyens de conversion de données pour convertir des données d'intensité lumineuse mesurée en des composantes multirésolution, par une analyse fréquence-temps et des moyens de traitement de signaux pour effectuer un traitement des signaux pour des données de composantes multirésolution spécifiques. Selon le spectromètre à émission de l'invention, les moyens de traitement de signaux appliquent l'analyse fréquence-temps aux données d'intensité lumineuse mesurée qui impliquent des composantes de bruit et des composantes de fluctuation cyclique attribuables à une interférence optique, décomposent les données d'intensité lumineuse mesurée en des composantes multirésolution, et extraient les composante de bruit et les composantes de fluctuation cyclique des données décomposées. Les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique des données décomposées sont réduites voire supprimées, et les données traitées résultantes sont synthétisées. En réduisant voire en supprimant les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique imputables à une interférence optique, la forme d'onde synthétisée peut être débarrassée des composantes de bruit et des fluctuations de forme d'onde et des fluctuations cycliques provoquées par une interférence optique. La transformation par ondelettes peut être utilisée comme analyse fréquence-temps. Dans ce cas, le spectromètre à émission convertit les données d'intensité lumineuse mesurée en des données de bande de fréquences par la transformation par ondelettes, et effectue un traitement des signaux pour les données se trouvant dans une bande de fréquences spécifique. La transformation de Fourier à court temps est connue comme disposition permettant de supprimer des composantes répétitives. Cette transformation de Fourier est une méthode d'analyse à durée fixe, si bien qu'elle peut constituer une approche efficace dans le cas o les fréquences des composantes à supprimer sont connues. Si les composantes à supprimer changent lentement ou bien changent soudainement sur une surface frontière, cependant, ce procédé ne peut pas permettre de supprimer efficacement les composantes. Par ailleurs, le spectromètre à émission selon l'invention peut être utilisé efficacement pour supprimer les composantes qui sont répétitives du fait d'un effet d'interférence. Dans le cas o la transformation par ondelettes est utilisée comme analyse fréquence-temps, en particulier, cet analyseur peut couvrir une large plage de composantes de fréquence, hautes et basses, bien qu'il ne puisse permettre exactement d'obtenir des composantes de fréquence spécifique. En conséquence, l'analyseur de l'invention peut facilement couvrir les fluctuations intervenant avec le temps, produites dans une spectrométrie à émission réelle. Une spectrométrie à émission à décharge luminescente haute fréquence, en particulier, constitue un procédé approprié pour supprimer de façon appropriée les composantes qui sont imputables à une interférence optique ou analogue, dans le cas o la forme d'onde d'interférence varie lorsque le taux de pulvérisation cathodique varie au fur et à mesure du temps et si l'intensité du signal change brusquement avec un changement soudain de matière entre les couches. Selon la transformation par ondelettes, de plus, la reproductibilité de la forme d'onde d'origine est assurée mathématiquement lorsque des formes d'onde décomposées sont synthétisées et reconstruites. Ainsi, les formes d'onde peuvent être reconstruites sans distorsion après avoir supprimé les composantes spécifiques. Selon la transformation par ondelettes, de plus, le travail arithmétique peut être réduit en comparaison de ce que demande une transformation de Fourier à court temps, si bien que le temps de traitement des moyens de traitement de signaux peut être raccourci. Si les caractéristiques de fréquence des composantes de bruit et des composantes de fluctuation cyclique, les temps de montée et de descente des signaux, etc., varient avec chacune des données d'intensité lumineuse mesurée, de plus, le contenu des signaux de données n'a pas à être ajusté manuellement, et les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique peuvent être automatiquement réduites voire supprimées. Les moyens de traitement de signaux convertissent les données d'intensité lumineuse mesurée en des composants multirésolution par l'analyse fréquence-temps, et effectuent un traitement des signaux pour les données de composantes multirésolution spécifiques. Les moyens de traitement spécifiques peuvent être constitués d'un mécanisme de traitement par décomposition, pour décomposer les données d'intensité lumineuse mesurée en des composantes multirésolution, d'un mécanisme de traitement de conversion d'intensité pour convertir l'intensité des composantes multirésolution, et d'un mécanisme de traitement d'opération pour synthétiser les données. Ces mécanismes de traitement peuvent être constitués d'un logiciel pour ces processus. Dans le cas o la transformation par ondelettes est utilisée comme analyse fréquence-temps, les moyens de traitement de signaux peuvent être constitués d'un mécanisme de traitement par décomposition pour extraire des données dans une bande de fréquences spécifique à partir des données d'intensité lumineuse mesurée afin de décomposer les données d'intensité lumineuse mesurée en des données extraites et des données résiduelles, d'un mécanisme de traitement de conversion d'intensité destiné à effectuer une conversion d'intensité incluant l'élimination des données extraites, et d'un mécanisme de traitement arithmétique pour exécuter un traitement de reconstruction qui synthétise les données sujettes à la conversion d'intensité et les données résiduelles. Dans le processus de décomposition, les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique peuvent être extraites en détectant le temps durant lequel des fluctuations cycliques existent dans le temps de la mesure, composantes multirésolution qui impliquent les fluctuations cycliques, et composantes multirésolution qui impliquent des bruits. Dans un premier aspect de l'invention, le spectromètre à émission comprend un dispositif de mesure incluant des moyens photoémetteurs destinés à extraire une composante d'échantillon et à l'induire à émettre de la lumière, et des moyens de détection pour mesurer la lumière issue de la composante d'échantillon afin d'obtenir un signal d'intensité lumineuse. Les moyens de traitement de signal traitent le signal d'intensité lumineuse ainsi détecté. Dans un deuxième aspect de l'invention, le spectromètre à émission comprend des moyens d'affichage qui affichent les données d'intensité lumineuse mesurée, les données extraites, les données résiduelles, et les données synthétisées et reconstruites. Ainsi, l'analyseur peut afficher une information concernant la structure des couches de l'échantillon, contenue dans les composantes de signaux qui sont produites par interférence optique, et l'information concernant l'état de l'émission durant l'extraction et l'excitation en émission de l'échantillon. En outre, les moyens d'affichage affichent les données d'intensité lumineuse mesurée obtenues avant le traitement des signaux, les données soumises au traitement des signaux, les données soumises à la conversion d'intensité, et les données résiduelles, cela indépendamment ou en combinaison. Dans un procédé de correction selon l'invention, des données prétraitées sont corrigées par une transformation par ondelettes, et une forme d'onde d'interférence peut être détectée et supprimée de façon précise, malgré les fluctuations soudaines d'intensité rencontrées sur les parties d'extrémité opposées de la forme d'onde d'interférence. Dans le procédé de correction pour spectrométrie à émission selon l'invention, pour analyser des éléments par une spectrométrie à émission, les données d'intensité lumineuse mesurée sont soumises à une conversion de données se basant sur une transformation par ondelettes, et le traitement du signal est effectué pour les données dans une bande de fréquences spécifique, hors des données d'intensité lumineuse mesurée. La conversion de données est corrigée en modifiant le nombre des données d'intensité lumineuse mesurée (premier processus de correction) et/ou en modifiant la position de l'addition des données additionnelles sur les données mesurées (deuxième processus de correction), cela à titre de prétraitement pour la transformation par ondelettes. Le premier processus de correction est un processus visant à modifier le nombre des données mesurées, de manière que soit modifiée la bande de fréquences spécifique à extraire par la transformation par ondelettes. En modifiant la bande de fréquences spécifique devant être extraite, il est possible de détecter la bande de fréquences spécifique contenant les composantes à supprimer et les zones qui se trouvent à proximité, si bien qu'on peut obtenir une bande de fréquences spécifique optimale. Ce faisant, les composantes à supprimer peuvent être extraites de façon précise, si bien que l'on peut obtenir des données débarrassées des composants à supprimer. Dans un exemple du processus de changement du nombre de données, des données d'interpolation sont obtenues pour des positions qui sont spécifiées en divisant chacun des espaces entre des données mesurées adjacentes en un nombre entier de parties égales, en utilisant les données mesurées adjacentes. Dans ce cas, les données mesurées et les données d'interpolation sont utilisées pour traiter des données pour une transformation par ondelettes. Dans un autre exemple du processus de changement du nombre de données, des données d'interpolation sont obtenues pour des positions qui sont spécifiées en divisant la totalité de la plage de données mesurées en un nombre entier de parties égales, selon des données mesurées proches des positions spécifiques. Dans ce cas, les données d'interpolation sont utilisées pour traiter les données pour une transformation par ondelettes. Le deuxième processus de correction est un processus de changement de la position d'addition des données additionnelles sur les données mesurées dans le traitement de données, de manière que le nombre de données mesurées soit une puissance de 2. Dans ce processus, les parties d'extrémité des données mesurées sont corrigées, et la forme d'onde d'interférence est supprimée de façon précise. Dans la transformation par ondelettes, le nombre de données traité doit être une puissance de 2. Si ce nombre n'est pas une puissance de 2, par conséquent, des données fictives sont ajoutées à titre de données additionnelles pour que le nombre total de données soit une puissance de 2, de manière que la transformation par ondelettes soit effectuée pour des données d'une puissance de 2. Par exemple, des données situées aux parties d'extrémité des données mesurées peuvent être utilisées comme données fictives. Dans le cas o les données fictives sont ajoutées à la tête des données mesurées, les données d'extrémité avant des données mesurées sont utilisées comme données fictives. Dans le cas o les données fictives sont ajoutées à la queue des données mesurées, les données d'extrémité arrière des données mesurées sont utilisées comme données fictives. En variante, des données miroir ou inversées peuvent être utilisées comme données fictives. Ces données miroir sont ajoutées aux parties d'extrémité des données mesurées, d'une manière faisant qu'elles sont agencées dans des directions opposées. Dans ce cas, les données fictives impliquent également une forme d'onde d'interférence. Les données additionnelles sont réparties et ajoutées à la tête et à la queue des données mesurées, si bien que le nombre total des données est une puissance de 2. Les parties d'extrémité des données mesurées peuvent être corrigées de façon optimale en modifiant le nombre des données ajoutées aux extrémités des données mesurées. Les composantes de fluctuation, attribuables à une interférence, peuvent être supprimées de façon optimale en combinant de façon appropriée le changement du nombre de données dans le premier processus de correction et le changement de la position d'addition des données additionnelles dans le deuxième processus de correction. Dans la transformation par ondelettes selon l'invention, les fréquences des signaux extraits ne peuvent pas être déterminées. Si les données extraites sont soumises à une transformation de Fourier, cependant, il est possible d'obtenir leurs composantes de fréquence. Selon la présente invention, le spectromètre à émission du type à décharge luminescence haute fréquence est doté de moyens de traitement de signal pour effectuer une transformation par ondelettes, faisant qu'il peut facilement couvrir une fluctuation, se faisant au fur et à mesure du temps, provoquée par le spectromètre à émission réel. La spectrométrie à émission à décharge luminescente haute fréquence, en particulier, est un procédé permettant de supprimer de façon appropriée des composantes qui sont attribuables à une interférence optique ou analogue, dans le cas o l'interférence varie au fur et à mesure du temps, avec la fluctuation du taux de pulvérisation cathodique en fonction du temps et également avec une fluctuation drastique d'intensité du signal avec un changement soudain de matière entre les couches. Dans la spectrométrie à émission selon l'invention, les composantes de bruit qui sont contenues dans les données de spectrométrie à émission et les composantes de fluctuation attribuables à une interférence optique peuvent être réduites voire supprimées de façon précise en un temps court et un traitement automatique des données peut être automatiquement effectué. L'invention sera mieux comprise et d'autres buts, caractéristiques, détails et avantages de celle-ci apparaîtront plus clairement dans la description explicative qui va suivre faite en référence aux dessins schématiques annexés donnés uniquement à titre d'exemple illustrant des modes de réalisation de l'invention et sur lesquels: la figure 1 est un diagramme permettant d'illustrer l'agencement d'un spectromètre à émission selon l'invention; les figures 2(a) à 2(d) sont des diagrammes de signaux destinés à illustrer un processus à ondelettes; la figure 3 est un ordinogramme destiné à illustrer une analyse fréquence-temps de données d'intensité lumineuse mesurée selon l'invention; la figure 4 représente des exemples de signaux traités basés sur l'analyse fréquence-temps de l'invention; les figures 5(a) à 5(f) représentent individuellement des exemples de signaux traités basés sur l'analyse fréquence-temps de l'invention; la figure 6 est un ordinogramme destiné à illustrer les étapes du processus de détection de la durée d'une fluctuation cyclique de l'invention; la figure 7 est un ordinogramme destiné à illustrer les étapes du processus de calcul d'une plage de niveau de fréquence 'wlev' pour les composantes de fluctuation cyclique de l'invention; la figure 8 est un ordinogramme destiné à illustrer les étapes du processus de calcul d'une plage de niveau de fréquence 'nlev' pour les composantes de bruit de l'invention; la figure 9 est un ordinogramme destiné à illustrer les étapes du processus de suppression ou de réduction des composantes de bruit de l'invention; la figure 10 est un ordinogramme destiné à illustrer les étapes du processus de suppression ou de réduction des composantes de fluctuation cyclique de l'invention; la figure 11 est un ordinogramme destiné à illustrer le calcul des composantes de bruit de l'invention; la figure 12 est un ordinogramme destiné à illustrer le calcul des composantes de fluctuation cyclique de l'invention; les figures 13(a) et 13(b) représentent des formes d'ondes mesurées dans une spectroscopie à émission; les figures 14(a) et 14(b) représentent des formes d'ondes obtenues après la suppression des composantes de bruit et de fluctuations cycliques à partir des données d'intensité lumineuse mesurée; la figure 15 représente la forme d'onde d'un exemple d'une composante de fluctuations cycliques ayant été supprimée ou réduite; la figure 16 représente la forme d'onde d'un exemple d'une composante de bruit supprimée ou réduite; la figure 17 est un diagramme de formé d'onde représentant la forme d'onde de données originelles et d'une forme d'onde épurée, superposées l'une à l'autre; la figure 18 est un diagramme destiné à illustrer un agencement d'un spectromètre à émission utilisant une décharge luminescente haute fréquence; la figure 19 est un ordinogramme destiné à illustrer les étape du processus effectuée par une unité arithmétique selon l'invention; les figures 20(a) à 20(f) représentent des étapes du processus exécutées par l'unité arithmétique de l'invention; les figures 21(a) à 21(d) sont des diagrammes destinés à illustrer un exemple d'un processus d'interpolation; les figures 22(a) à 22(g) sont des diagrammes destinés à illustrer des bandes de fréquences spécifiques extraites lorsque des données d'origine sont soumises à une transformation par ondelettes les figures 23(a) à 23(f) sont des diagrammes destinés à illustrer des bandes de fréquences spécifiques extraites lorsque des données sont sujettes à une transformation par ondelettes après avoir été soumises à une interpolation à deux points; les figures 24(g) à 24(1) sont des diagrammes destinés à illustrer des bandes de fréquences spécifiques extraites lorsque des données sont soumises à une transformation par ondelettes après avoir été soumises à une interpolation à deux points; les figures 25(a) à 25(h) sont des diagrammes destinés à illustrer des bandes de fréquences spécifiques extraites lorsque des données sont soumises à une transformation par ondelettes après avoir été soumises à une interpolation à un point; la figure 26 est un diagramme destiné à illustrer des relations entre les interpolations et les amplifications de fréquence; les figures 27(a) et 27(b) sont des diagrammes destinés à illustrer un autre exemple du processus d'interpolation; la figure 28 est un diagramme destiné à illustrer la relation entre le nombre des données d'origine et le nombre des données additionnelles; les figures 29(a) à 29(e) sont des diagrammes destinés à illustrer l'addition des données additionnelles; les figures 30(a) à 30(c) sont des diagrammes destinés à illustrer l'addition de données à des donnée d'interpolation; la figure 31 est un diagramme destiné à illustrer un exemple d'un processus de correction combinant les premier et deuxième processus de correction; la figure 32 représente un exemple de la forme d'onde de données d'intensité lumineuse mesurée de l'invention; la figure 33 représente un exemple de la forme d'onde de données résiduelles de l'invention; la figure 34 représente un exemple d'une composante d'ondelette de l'invention; la figure 35 représente un exemple de la forme d'onde de données résiduelles de l'invention; la figure 36 représente un exemple d'une composante d'ondelette de l'invention; la figure 37 représente un exemple de la forme d'onde de données résiduelles de l'invention; et la figure 38 est un schéma synoptique représentant un agencement d'un spectromètre à émission du type à décharge luminescente haute fréquence. Un mode de réalisation de la présente invention va à présent être décrit en détail en référence aux dessins annexés. La figure 1 est un diagramme destiné à illustrer un agencement d'un spectromètre à émission selon l'invention. A la figure 1, un dispositif de mesure 2 détecte, par spectrométrie à émission, de la lumière ayant une forme d'onde qui est propre à chaque élément. L'intensité lumineuse de la lumière détectée à l'aide du dispositif de mesure 2 est transmise à une unité arithmétique 1. L'unité arithmétique 1 exécute un traitement des signaux, tel qu'une décomposition ou une reconstruction de forme d'onde, en se basant sur une analyse fréquence-temps et émet des données traitées. Dans la conversion de données basée sur l'Tanalyse fréquence-temps, le traitement des signaux est effectué pour des données se trouvant dans des bandes de fréquences spécifiques parmi d'autres données d'intensité lumineuse mesurée. Le traitement des signaux peut comprendre une décomposition des signaux pour chaque bande de fréquences spécifique, l'extraction ou la suppression des signaux décomposés, la reconstruction de la forme d'onde par synthèse des signaux décomposés, etc.. Dans le traitement des signaux, les données extraites dans les bandes de fréquences spécifiques sont converties en des valeurs d'intensité, et la reconstruction est effectuée par utilisation des données converties en des valeurs d'intensité, pour former une forme d'onde dans laquelle les bandes de fréquences spécifiques sont améliorées. Pour les données extraites dans les bandes de fréquences spécifiques, de plus, l'intensité est discriminée par une valeur de seuil à un niveau fixé, une zone située dans une certaine plage d'intensité est spécifiée et extraite de la forme d'onde, et la forme d'onde est reconstruite par utilisation des données converties en le niveau d'intensité pour la zonespécifiée. Ainsi, la forme d'onde dans laquelle la zone spécifiée est améliorée ou supprimée peut être constituée. Dans une analyse fréquence-temps basée sur une transformation par ondelettes, la forme d'onde peut être formée par reconstruction. Dans une analyse fréquence- temps basée sur une transformation de Fourier à court temps, la reconstruction ne peut pas être effectuée, si bien que la forme d'onde est formée par une amélioration du calcul des données utilisant le résultat de l'analyse. L'unité arithmétique 1 est dotée de moyens de stockage 11 et de moyens de traitement de signaux 12. Les moyens de stockage 11 stockent les données d'intensité lumineuse mesurée (données d'origine) et les données traitées, après le traitement des signaux. Les moyens de traitement de signaux 12 ont différentes fonctions, comprenant une fonction d'analyse fréquence-temps 12a, une fréquence de prétraitement 12b, une fonction de conversion d'intensité 12c et une fonction de reconstruction 12d. Les données d'intensité lumineuse mesurée sont traitées au moyen de ces fonctions, et les données traitées sont fournies aux moyens de stockage 11. Chacune de ces fonctions peut être constituée par un logiciel. La fonction d'analyse fréquence-temps 12a donne une composante multirésolution en décomposant une composante de fréquence en des données d'intensité lumineuse mesurée dans une pluralité de niveaux de fréquence. La composante multirésolution est un signal de série temporel qui représente le changement de la composante de fréquence en fonction du temps. Une composante multirésolution, obtenue par l'analyse fréquence-temps basée sur la transformation par ondelettes, est divisée en une pluralité de niveaux de fréquence discrets. La fonction de prétraitement 12b et la fonction de conversion d'intensité 12c peuvent exécuter un traitement de données d'intensité pour la composante multirésolution, à un niveau de fréquence donné, et réduisent ou suppriment les composantes de bruit et de fluctuations cycliques qui sont impliquées dans les données d'intensité lumineuse mesurée. Lors de la réduction ou de la suppression des composantes de bruit et des composantes de fluctuation cyclique, la fonction de prétraitement 12b exécute une détection de temps de montée de signaux, un calcul de plage de niveaux de fréquence de fluctuations cycliques, et un calcul de niveaux de fréquence de bruit, en obtenant de cette manière la composante multirésolution qui contient les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique. La fonction de conversion d'intensité 12c exécute une conversion d'intensité pour la composante multirésolution obtenue, de manière à réduire ou supprimer les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique. La fonction de reconstruction 12d reconstruit la composante multirésolution décomposée. Dans l'analyse fréquence-temps basée sur la transformation par ondelettes, la décomposition en, et la reconstruction depuis, la composante multirésolution sont effectuées par une décomposition en sous- bande et une reconstruction, en utilisant un filtre, appelé filtre miroir à quadrature (QMF), constitué de quatre types d'éléments filtrants, de manière que l'exécution du calcul puisse être accélérée. La configuration du QMF dépend d'une fonction de base qui est utilisée dans la transformation par ondelettes. La reconstruction complète est assurée lorsqu'une base orthogonale, telle que Haar ou Symlet, est utilisée. En utilisant le filtre QMF basée sur une fonction de base orthogonale, par conséquent, le travail arithmétique peut être réduit et la précision de traitement peut être augmentée. Les moyens de stockage 11 peuvent stocker les données d'intensité lumineuse mesurée issues du dispositif de mesure 2 à titre de données d'origine, stocker les données traitées provenant de la fonction de prétraitement 12b, de la fonction de conversion d'intensité 12c et de la fonction de reconstruction 12d, et fournir les données à un dispositif de sortie/affichage 3. En se référant à présent aux figures 2(a) à 17, on va décrire la réduction et la suppression des composantes de bruit et de fluctuations cycliques exécutées par les moyens de traitement de signaux du spectromètre à émission de l'invention. Dans la description qui va suivre, l'analyse fréquence-temps est supposée être basée sur la transformation par ondelettes ou à ondelettes. La transformation à ondelettes va être décrite en premier. On va donner ci-après une brève description d'une transformation à ondelettes discrète. Un signal fj(x), qui peut être décomposé en composantes d'ondelettes g31(x), gj-2(x),... par une transformation à ondelettes, est donné par fj(x) = gj-(x) + fj-1(x)... (1) En outre, fj (x) et gj(x) sont donnés comme suit: fj(x)= C(J)k (2ix- k). (2) K gj(x) = d'j'ky ( (2ix - k)... (3) K dans lesquels l'entier j est un niveau, C(j)k est un coefficient de composante d'approximation, 4(x) est une fonction de mise à l'échelle, d(Jiy est une transformation à ondelettes (Wxf) (2-Jk, 2-j) et yJ(x) est l'ondelette mère..DTD: d'une fonction f(x). En se basant sur l'expression (1), le signal fj(x) est donné, pour chaque niveau de j, par la somme de la composante d'ondelette gj_(x) et d'un signal fj_(x) sur le niveau inférieur de 1. En se basant sur les expressions (2) et (3), le signal fj1(x) et la composante d'ondelettes gj1(x), du côté droit de l'expression (1), sont données par les puissances de 2 associées au niveau. Ainsi, la composante d'ondelette gj_(x) qui est extraite par la transformation à ondelettes est discrète dans la plage de fréquence et est extraite sous la forme d'une bande de fréquence spécifique, et non pas sous la forme d'une fréquence spécifique. En se référant à présent aux diagrammes de signaux des figures 2(a) à 2(d) pour illustrer un processus à ondelettes, on va décrire des états de conversion de données de signaux basés sur la transformation à ondelettes. Aux figures 2(a) à 2(d), des données discrètes sont représentées par des lignes courbes continues. Un signal représenté à la figure 2(a) est supposé être f0. Si la transformation à ondelettes est appliquée au signal fo sur un niveau 0, l'expression (1) donne f0 = f1 + g-1,...(4) et il est possible d'obtenir une composante d'ondelettes g1 et des données résiduelles f1 au niveau -1, inférieures de 1 en niveau. La figure 2(b) représente les données résiduelles f1 épurées de la composante d'ondelettes g-1. Les composantes f-2 et g2-, au niveau -2, inférieures de 1 en niveau, peuvent en outre être obtenues en traitant f-, de la figure 2(b) de manière analogue. La figure 2(c) représente f-2. En outre, f3 et g-3, au niveau -3, inférieures de 1 encore en niveau, peuvent être obtenues en traitant f-2 de la figure 2(c) de manière analogue. La figure 2(d) représente f-. La comparaison effectuée entre f-, de la figure 2(b), f-2, de la figure 2(c) et f-3 de la figure 2(d) indique qu'une portion de forme d'ondes cyclique, correspondant à une forme d'ondes d'interférence, est éliminée pour f-2 et qu'un signal plat est obtenu pour fi-3. On peut supposer par conséquent qu'il existe une forme d'ondes d'interférence dans la bande de fréquence correspondant à la composante d'ondelettes g-2, au niveau -2. La figure 3 est un ordinogramme destiné à illustrer l'analyse fréquence-temps des données d'intensité lumineuses mesurées, et les figures 4 et 5 représentent des exemples de signaux traités, basés sur l'analyse fréquence-temps. Les moyens 12 de traitement de signaux soumettent la composante multirésolution, décomposée dans l'analyse fréquence-temps de l'étape Si, au prétraitement des étapes S2 et S3, puis éliminent ou réduisent les composantes de bruit et de fluctuation, à l'étape S4, et les reconstruisent à l'étape S5. A l'étape S6, il est de plus, possible d'obtenir les composantes de bruit et de fluctuation cyclique. A l'étape Si1, la fonction d'analyse fréquence-temps 12a soumet les données d'intensité lumineuse mesurée à l'analyse fréquence-temps. Dans la spectrométrie à émission, les atomes de surface d'un échantillon sont excités par le plasma, en produisant de la lumière ayant une forme d'onde qui est propre aux atomes. Le signal monte lorsque commence l'émission lumineuse, et il chute lorsqu'est achevée la coupe de l'échantillon. Ce faisant, la lumière issue de la surface de l'échantillon et la lumière reflétée par la surface d'un substrat entrent mutuellement en interférence. Si la spectrométrie est effectuée durant la découpe de l'échantillon, les données mesurées fluctuent comme la différence de chemin optique attribuable aux changements d'interférence optique. En outre, des bruits irréguliers sont produits en temps plein. Les composantes multirésolution représentées aux figures 4 et 5 sont obtenues par l'analyse fréquence-temps. Les figures 4 et 5 représentent un cas o un signal est décomposé en des composants multirésolution (composantes d'ondelettes g_- à g6) de six niveaux de fréquence, dans la plage allant des hautes fréquences aux basses fréquences. Les bords avant et arrière, le gradient et la fréquence de fluctuation cyclique d'un signal varient avec chacune des données mesurées. Dans chaque composante multirésolution, les composantes de bruit existent de manière irrégulière en temps plein sur tous les niveaux de fréquence du côté des hautes fréquences. D'autres part, les composantes de fluctuation cyclique ont une caractéristique fréquence-temps commune, telles qu'elles existent de façon continue dans une période allant depuis le bord avant du signal jusqu'au bord arrière du signal, pour des niveaux de fréquence qui sont inférieurs à ceux pour lesquels existent les composantes de bruit. Subséquemment, un bord avant (bordl) et un bord arrière (bord2) sont obtenus en utilisant la caractéristique fréquence-temps pour détecter la durée de la fluctuation cyclique à l'étape S2, comme étant l'une des étapes de prétraitement permettant d'enlever ou de réduire les composantes de fluctuation cyclique. En se référant à présent à l'ordinogramme de la figure 6, on va décrire les étapes du processus de détection de la durée d'une fluctuation cyclique. Comme représenté aux figures 4 et 6, chaque composante multirésolution prend ses valeurs minimales et maximales aux bords avant et arrière du signal, respectivement, pour tous les niveaux de fréquence. Pour les amplitudes des valeurs minimales et maximales, l'amplitude de la valeur de la composante de niveau haute fréquence est grande si le gradient du signal est important, et l'amplitude de la valeur de composante de niveau basse fréquence est grande si le gradient de signal est modéré. A l'étape S3l, les valeurs des composantes multirésolution Dj(k) (composantes d'ondelettes gj(k)) sont ajoutées dans la direction du niveau de fréquence, pour toutes les valeurs du temps. A l'étape S12, les bords avant et arrière de chaque signal sont détectés en détectant les moments des valeurs minimales et maximales. Dans l'ordinogramme, k est un suffixe qui représente le temps. Le bord avant ou bordl est détecté par le moment qui représente le minimum de la valeur de sommation, tandis que le bord arrière ou bord2 est détecté par le moment qui représente le maximum de la valeur de sommation. Les composantes de fluctuation cyclique existent dans une section située entre bordl et bord2. Après le processus de l'étape S2, les bandes de fréquence pour les composantes de fluctuation cyclique et les composantes de bruit sont calculées conformément à la caractéristique fréquence-temps que l'on a à l'étape S3. En se référant à présent à 1Tordinogramme de la figure 7, on va décrire les étapes du processus de calcul d'une plage de niveau de fréquence 'wlev' pour les composantes de fluctuation cyclique. A l'étape S21, la fonction d'évaluation EW(j) suivante est calculée pour chacune des composantes multirésolution Dj(k) qui existent dans la section entre bordl et bord2 pour les niveaux de fréquence individuels, j (=-1, -2,...): EW(j) = EDj(k-1) x Dj(k)/norm W(j),... (5) dans laquelle normW(j) est une valeur moyenne au carré des composantes multirésolution Dj(k) dans une section de fluctuation cyclique. Les composantes de fluctuation cyclique dans chaque composante multirésolution D:((k) (gj(k) pour la transformation à ondelettes), qui existent entre bordl et bord2 ont une forme d'onde ayant des amplitudes relativement uniformes pour des vibrations positives et négatives. De manière correspondante, la fonction d'évaluation EW(j) s'approche de -1 si la composante multirésolution inclut des composantes à fluctuation cyclique, et elle s'approche de 0 si la composante multirésolution ne comprend aucune composante de fluctuation cyclique. A l'étape S22, l'un des niveaux de fréquence j auquel la valeur de la fonction d'évaluation EW(j) est la plus proche de -1 est obtenu et fixé comme étant le niveau de fréquence centrale de fluctuation cyclique 'wmidlev'. La figure 5(d) représente le cas d'un niveau de fréquence centrale g4. Ensuite, à l'étape S23 les niveaux de fréquence (niveaux de fréquence g3 et g5 des figures 5(c) et 5(e)) situés au- dessus et au-dessous du niveau de fréquence centrale 'wmidlev' sont fixés comme étant wmidlev1' et 'Twmidlev+1' et calculés comme étant respectivement des niveaux de fréquence 'wlevl' et wlev2', représentant des plages de niveau de fréquence. La figure 5(f) représente une composante multirésolution qui n'inclut aucune composante de fluctuation cyclique. En se référant à présent à la figure 8, on va décrire les étapes du processus de calcul d'une plage de niveau de fréquence Inlev' pour les composantes de bruit. A l'étape S31, la fonction d'évaluation SN(j) suivante est calculée pour chacune des composantes multirésolution Dj(k) (gj(k) pour la transformation à ondelettes) qui existent dans toute la section pour les niveaux de fréquences individuels j (= -1, -2,...): SN(j) = normS(j)/normN(j),...(6) dans laquelle normS(j) est une valeur moyenne au carré des composantes multirésolution Dj(k) (gj(k) pour la transformation à ondelettes) dans une section de signal qui inclut bordl et bord2, et normN(j) est une valeur moyenne carrée des composantes multirésolution Dj(k) hors de la section de signal incluant bordl et bord2. Les composantes de bruit sont réparties sur la totalité du temps. D'autre part, les composantes de fluctuation cyclique sont réparties dans une section de fluctuation cyclique, les composantes de bord avant et de bord arrière du signal sont réparties aux moments bordl et bord2, respectivement, et leurs amplitudes sont supérieures à celles des composantes de fluctuation cyclique. En conséquence, la valeur de la fonction d'évaluation SN(j) s'approche de 1 dans le cas o l'information incluse dans chaque niveau de fréquence j comprend la totalité des bruits, et elle devient supérieure en proportion aux composantes de fluctuation cyclique et aux signaux qui sont inclus dans l'information. Les signaux concernant les composantes de bruit sont supérieurs à ceux concernant les composantes de fluctuation cyclique. Ensuite, à l'étape S32, la fonction d'évaluation SN(j) est obtenue pour chacun des niveaux de fréquence ('wlevl-',... g2, g1) qui sont supérieurs au niveau de fréquence 'wlevl' pour les composantes de fluctuation cyclique calculées, et un niveau de fréquence minimal (niveau haute fréquence) auquel la valeur de SN(j) n'est pas supérieure à une valeur fixée, est calculé et donné comme étant 'nlev'. A la figure 5, les niveaux de fréquence de bruit atteignent le niveau 'nlev' (g2 de la figure 5(b)) et un niveau de fréquence nlev1 (g1 de la figure 5(a)) supérieur à 'nlev'. Les niveaux de fréquence des composantes de bruit et des composantes de fluctuation cyclique peuvent être détectées à l'étape S3 en divisant les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique en des composantes multirésolution basées sur le temps et la fréquence pour toute autre analyse fréquence-temps que celle mentionnée ci-dessus sur la base de la transformation à ondelettes. Après que les niveaux de fréquence des composantes de bruit et des composantes de fluctuation cyclique ont été calculées à l'étape S3, la composante de bruit et les composantes de fluctuation cyclique sont éliminées ou réduites à l'étape S4. En se référant à présent à lTordinogramme de la figure 9, on va décrire les étapes du processus pour éliminer ou réduire les composantes de bruit. A l'étape S41, les composantes respectives (c'est-à-dire, Di (bordl) et Dj(bord2)) des temps bordl et bord2 sont sauvegardées pour les composantes multirésolution des niveaux de fréquence de bruit g-1 à 'nlev'. A l'étape S42, les composantes pour tous les autres moments sont éliminées ou réduites. L'élimination ou la réduction des composantes multirésolution Dj(k) comme composantes de bruit et composantes de fluctuation cyclique peut être atteinte selon l'expression opérationnelle suivante, en utilisant Damp comme taux de réduction (0 taille de chaque composante multirésolution. Dans le cas o les composantes objet ont un caractère tel que la probabilité qu'ils aient des bruits supérieurs en proportion inverse de l'amplitude, par exemple, en S 'avèrant être le reflet du caractère des données mesurées, peut être obtenue par utilisation d'un taux de réduction correspondant à l'amplitude, en se basant sur la fonction de taux de réduction f(x), une fonction à augmentation monotone donnée par f(0) = 0,0 et f(Dmax) = 1,0. Dmax est l'amplitude minimale avec laquelle la réduction peut être évitée. La figure 10 est un ordinogramme destiné à illustrer les étapes du processus d'élimination ou de réduction des composantes de fluctuation cyclique. A l'étape S51, d'autres composantes que les temps k = bordl et k = bord2 sont sauvegardées pour les composantes multirésolution des niveaux de fréquence de fluctuation cyclique 'wlevl' à wlev2'. A l'étape S52, les composantes de fluctuation cyclique (composantes aux moments bordl et bord2, ne comprenant pas Dj (bordl) et Dj (bord2)) sont éliminées ou réduites. Comme dans le cas des composantes de bruit, les composantes multirésolution Dj (k) peuvent être éliminées ou réduites conformément aux expressions (7) et (8). A l'étape S5, les données sont reconstruites en utilisant les composantes multirésolution qui sont obtenues en éliminant ou en réduisant les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique à l'étape S4. Suite à cela, les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique peuvent être éliminées ou réduites pour obtenir une forme d'onde avec les composantes de signal contenues dans les données mesurées d'origine maintenues. En outre, l'élimination ou la réduction des composantes de bruit et des composantes de fluctuation cyclique peut être obtenue à l'étape S6. Dans le cas dans lequel l'analyse fréquence-temps est basée sur la transformation à ondelettes, les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique peuvent être obtenues par une reconstruction des composantes multirésolution éliminées ou réduites. Les figures 11 et 12 sont des ordinogrammes destinés à illustrer le calcul des composantes de bruit et de fluctuation cyclique. Dans les composantes multirésolution des niveaux de fréquence de bruit g_ à 'nlev', hors des composantes qui existent aux moments bordl et bord2, celles qui sont éliminées ou réduites sont les composantes de bruit. Si la valeur réduite Dresj(k) est donnée par l'expression (7), par conséquent, les composantes de bruit éliminées dans le processus de réduction sont calculées à l'étape S61, comme suit: Dsubj(k) = Dj(k) x (1.0 - Damp)... (9) Si la valeur réduite Dresj(k) est donné par l'expression (8), d'autre part, les composantes de bruits éliminées dans le processus de réduction sont Dsubj(k) = Dj(k) x (1.0 - f(1Dj (k)).... (10) Dans les composantes multi-résolutions, aux niveaux de fréquences de fluctuations Twlevl' à 'wlev2', de plus, hors des composantes qui existent durant l'intervalle entre les temps bordl et bord2 (ne comprenant pas les temps bordl et bord2), celles qui sont éliminées ou réduites sont les composantes de fluctuation cyclique. Si la valeur réduite Dresj(k) est donnée par l'expression (7), par conséquent, les composantes de fluctuation cyclique éliminées dans le processus de réduction sont données par l'expression (9) à l'étape S71. Si la valeur Dresj(k) est donnée par l'expression (8), d'autre part, les composantes de fluctuation cyclique éliminées dans le processus de réduction sont données par l'expression (10). Si les données sont reconstruites en utilisant les composantes de bruits calculés et les composantes de fluctuation cyclique Dsubj(k), il est possible d'obtenir des formes d'ondes de bruit et des formes d'ondes de fluctuations cycliques qui sont éliminées ou réduites. Les figures 13(a) à 17 représentent des exemples de données, obtenues au moyen d'un spectromètre à émission selon la présente invention. Les figures 13(a) et 14(a) représentent des formes d'ondes mesurées par une spectroscopie à émission. Les figures 13(b) et 14(b) représentent des formes d'ondes obtenues après l'élimination des bruits et des fluctuations cycliques. En outre, les figures 15 et 16 représentent respectivement des exemples des composantes de fluctuation cyclique et des composantes de bruit éliminées ou réduites. Le spectromètre à émission selon l'invention peut simplement afficher les formes d'ondes des figures 13(a) à 16. Comme représenté à la figure 17, de plus, l'analyseur peut superposer la forme d'onde des données d'origine et une forme d'onde débarrassée des bruits et des fluctuations, et il peut également superposer une pluralité de formes d'ondes. En se référant à présent aux figures 18 à 37, on va décrire un autre agencement du spectromètre à émission selon l'invention, qui utilise une décharge lumineuse haute fréquence et un processus de correction pour la spectrométrie à émission. La figure 18 est un diagramme permettant d'illustrer la variante d'agencement du spectromètre à émission du type à décharge lumineuse haute fréquence. Dans ce cas, la conversion des données est corrigée en modifiant le nombre des données d'intensité lumineuse mesurée (premier processus de correction) et/ou en changeant la position de l'addition des données additionnelles aux données mesurées (deuxième processus de correction), à titre de prétraitement pour la transformation à ondelettes. Le dispositif de mesure 2 représenté à la figure 18 extrait des composantes d'échantillons et excite les atomes de l'échantillon au moyen d'un plasma, qui est généré par la décharge lumineuse haute fréquence, et il détecte la lumière ayant la longueur d'onde propre à chaque élément. L'intensité lumineuse de la lumière détectée au moyen du dispositif de mesure 2 est envoyée à l'unité arithmétique 1, et il est effectué un traitement de signaux, telle qu'une décomposition ou une reconstruction, basé sur la transformation à ondelettes. Ensuite, l'intensité lumineuse est fournie au dispositif de sortie/affichage 3. L'unité arithmétique 1 est équipé de moyens de stockage 11 et de moyens 12 de traitement de signaux 1. Les moyens de stockage 11 stockent l'intensité lumineuse (données d'intensité lumineuse mesurée) de la lumière détectée, fournie depuis le dispositif de mesure 2, et les données ayant été traitées par le processus à ondelettes. Les moyens 12 de traitement de signaux 12 sont des moyens de traitement qui comprennent une fonction pour la transformation à ondelettes. Comme dans l'agencement représenté à la figure 1, la conversion des données est effectuée après que les données d'intensité lumineuse mesurée ont été prétraitées par des moyens d'interpolation 13 et des moyens d'addition de données 14. Les moyens d'interpolation 13 servent à interpoler des données entre les données d'intensité mesurées, de manière à modifier le nombre des données. Ils modifient, dans la pratique, la bande de fréquence spécifique pour la transformation à ondelettes. Les moyens d'addition de données 14 sont des moyens permettant d'ajouter des données fictives aux données d'intensité lumineuse mesurée ou aux données interpolées. Le nombre des données à appliquer à la transformation à ondelettes est une puissance de 2. Un signal, traité par les moyens 12 de traitement de signaux, peut être stocké à titre de données traitées dans les moyens de stockage 11 et affiché sur le dispositif de sortie/ affichage 3. Les valeurs fixées pour l'unité arithmétique 1, tel que le degré d'interpolation et la position de l'addition des données additionnelles, peuvent être introduites par un dispositif d'entrée 4. En se référant à l'ordinogramme de la figure 19, et au diagramme de signaux des figures 20(a) à 20(f), on va décrire les étapes du processus exécuté par l'unité arithmétique 1 selon l'invention. L'unité arithmétique 1 extrait les données d'intensité lumineuse mesurée, qui ont été mesurées par le dispositif de mesure 2, et les fournit au moyen de stockage 11 (étape S81). La figure 20(a) représente l'intensité lumineuse détectée par le dispositif de mesure 2, et la figure 20(b) représente des ddnnées d'intensité lumineuse mesurée obtenues en échantillonnant l'intensité lumineuse à chaque période prédéterminée. Les moyens de stockage 11 stockent les données discrètes représentées à la figure 20(b). Les moyens d'interpolation 13 exécute une interpolation, en utilisant les données d'intensité lumineuse mesurée extraites, et ils modifient nettement la bande de fréquence spécifique pour la transformation à ondelettes. En modifiant le degré d'interpolation, le nombre de données peut être modifié et le changement de la bande de données spécifiques peut être régulé. La figure 20(c) représente des données interpolées. Un processus d'interpolation va être décrit ci-après (étape S82). Dans la transformation à ondelettes discrète, le nombre de données à convertir est une puissance de 2. Normalement, le nombre de données d'intensité lumineuse mesurée ou de données interpolées n'est pas toujours une puissance de 2. Par conséquent, les moyens d'addition de données 14 ajoutent des données fictives (données additionnelles) de manière que le nombre total de données soit une puissance de 2 (étape S83). Dans le processus d'interpolation des étapes S82 et S83, les données sontsoumises à une conversion basée sur la transformation à ondelettes, les signaux se trouvant dans la bande de fréquence spécifique sont décomposés, et les signaux décomposés sont extraits, éliminés ou synthétisés. Comme pour les données d'intensité lumineuse mesurée, détectées par la spectrométrie à émission à décharge lumineuse haute fréquence, elles sont décomposées dans la bande de fréquence spécifique qui correspond aux composantes de fluctuation cyclique. Ensuite, différentes étapes de traitement de signaux peuvent être exécutées incluant l'élimination des composantes de fluctuation cyclique, l'extraction des signaux associés au concentration d'éléments en réponse aux signaux débarrassés des composantes de fluctuation cyclique, la génération de signaux qui ne contiennent pas de fluctuations cycliques sur la base de la synthèse de signaux débarrassés des composantes de fluctuation cyclique, etc. Comme mentionné ci-dessus, de plus, l'intensité des données prévues dans la bande de fréquence spécifique extraite peut être modifiée, et une forme d'onde peut être formée en améliorant la bande de fréquence spécifique en se basant sur ces données, ou sur les données épurées. En outre, les données se trouvant dans la bande de fréquence spécifique extraite, sont soumises à un traitement de signaux, tel que l'extraction d'un zone spécifique, par utilisation d'une valeur de seuil, formation d'une forme d'onde pour laquelle la zone spécifique est améliorée ou supprimée, etc. Après le traitement des signaux, son résultat est évalué. Si un meilleur résultat est souhaité (étape S85), un processus de correction est exécuté. Dans le processus de correction, il est possible de modifier le nombre des données du processus d'interpolation et/ou la position de l'addition des données additionnelles dans le processus d'addition des données. Une meilleure correction peut être obtenue en modifiant à la fois le nombre des données et la position de l'addition. Les moyens 12 de traitement de signaux soumettent les données représentées à la figure 20(d) à une conversion de données basée sur la transformation à ondelettes. La figure 20(e) représente un signal dans la bande de fréquence spécifique, extrait par la transformation à ondelettes, et la figure 20(f) représente des données résiduelles obtenues en éliminant le signal, se trouvant dans la bande de fréquence spécifique extraite, vis à vis des données d'intensité lumineuse mesurée. Dans le cas o le signal de la figure 20(e) correspond aux composantes de fluctuation cyclique, les données résiduelles de la figure 20(f) sont un signal qui ne comprend pas de composante de fluctuation cyclique et qui sert de données associées aux concentrations en éléments. La transformation à ondelettes peut être exécutée de la manière décrite en référence aux figures 2(a) à 2(d). La figure 2(a) représente les données additionnelles. En se référant à présent aux figures 21(a) à 26, on va décrire le processus d'interpolation ou premier processus de correction. Le processus d'interpolation est un processus pour modifier le nombre des données dans le but d'obtenir une interpolation des données entre les données mesurées, de manière à pratiquement modifier la bande de fréquence spécifique pour la transformation à ondelettes. Les figures 21(a) à 21(d) représentent un exemple du processus d'interpolation dans lequel des valeurs de données adjacentes sont divisées à des intervalles réguliers, la valeur de la position de chaque division étant calculée pour chaque paire de données adjacentes. La figure 20(a) représente un cas o un nombre N de données dTorigine (points noirs) existe dans un espace L donné. Dans ce cas la distance entre chaque paire de données adjacentes est L/N. La figure 21(b) représente le cas o les données d'origine sont soumises à une "interpolation à un point". Dans l'interpolation à un point, une médiane, entre chaque paire de valeurs de données adjacentes, est interpolé dans une position intermédiaire entre les valeurs. Par cette interpolation, le nombre de données est doublé, c'est-à- dire augmenté à 2N. Si l'espace pour toutes les données est fixé à L, par conséquent, la distance entre chaque paire de donnée adjacente est L/2N. La figure 21(c) représente un cas o les données d'origine sont soumises à une "interpolation à deux points". Dans l'interpolation à deux points, la valeur entre chaque paire de valeurs de données adjacentes est découpée en trois parties égales pour procéder à une interpolation au niveau de chaque position trisectée entre ces valeurs de données. Par cette interpolation, le nombre des données est triplé, c'est-à-dire augmenté à 3N. Si l'espace pour toutes les données est fixé à L, par conséquent, la distance entre chaque paire de données adjacentes est L/3N. De même, la figure 21(d) représente le cas d'une "interpolation à trois points". Par cette interpolation, le nombre des données est quadruplé, c'est-à-dire.augmenté à 4N. Si l'espace pour toutes les données est fixé à L, par conséquent, la distance entre chaque paire de données adjacente est L/4N. En se référant à présent aux figures 22(a) à 25(h), on va décrire la manière selon laquelle la bande de fréquence spécifique extraite par la transformation à ondelettes est modifiée par le processus d'interpolation. Dans ces dessins, les courbes en pointillés représentent les caractéristiques de fréquence des données d'intensité lumineuse mesurée, et les lignes en trait plein désignent des composantes de fréquence extraites par la transformation à ondelettes. Comme indiqué par les expressions (2) et (3), les composantes à ondelettes g et les données résiduelles f sont données pour chaque puissance de 2-. Aux figures 22(a) à 25(h), par conséquent, chaque composante de fréquence est représentée avec une certaine fréquence f comme fréquence de référence. Les figures 22(a) à 22(g) représentent la composante à ondelettes g, extraite pour chaque niveau, lorsque les données d'origine non corrigées sont soumises à la transformation à ondelettes, ainsi que les composantes de fréquence des données résiduelles f. Comme représenté à la figure 22(a), les composantes de fréquence des données d'origine f0, au niveau 0, sont f. f/2, f/4, f/8, f/16,... Si les données d'origine f0 sont soumises à la transformation à ondelettes, il est possible d'obtenir la composante d'ondelette g.1 et les données résiduelles f1, au niveau -1, comme représenté aux figures 22(b) et 22(c), et la fréquence f peut être extraite. De même, si les données résiduelles f_ sont soumises à la transformation à ondelettes, il est possible d'obtenir la composante d'ondelette g-2 et les données résiduelles f-2, au niveau -2, comme représenté aux figures 22(d) et 22(e), et la fréquence f/2 peut être extraite. Si les données résiduelles f_ sont soumises à la transformation à ondelettes, de plus, il est possible d'obtenir la composante d'ondelette g3 et les données résiduelles f3, sur un niveau -3, comme représenté aux figures 22(f) et 22(g), et la fréquence f/4 peut être extraite. Dans chacun des cas représentés aux figures 22(a) à 22(g), la position de la fréquence extraite est déviée du pic de la caractéristique de fréquence représentée en pointillé, si bien que le pic ne peut pas être extrait. Le processus d'interpolation sert en grande partie à décaler la bande de fréquence pour l'extraction, de manière que les composantes de fréquence proches du pic puissent être extraites. Les figures 23(a) à 24(1) représentent les composantes d'ondelette g, extraites pour chaque niveau, lorsque des données sont soumises à la transformation à ondelettes après avoir été soumises à l'interpolation à deux points, et les composantes de fréquence des données résiduelles f. Si les données d'origine f0 de la figure 23(a) sont soumises à l'interpolation à deux points, la fréquence des données résultantes f2 (figure 23(b)) est triplée et les composantes de fréquence, au niveau 2, sont 3f, 3f/2, 3f/4,... Si les données f2 sont soumises à la transformation à ondelettes, il est possible d'obtenir une composante d'ondelette g1 et des données résiduelles fi, à un niveau 1 comme représenté aux figures 23(c) et 23(d), et la fréquence 3f peut être extraite. De même, si les données résiduelles f1 sont soumises à la transformation à ondelettes, il est possible d'obtenir une composante à ondelettes go et des données résiduelles f0, au niveau 0, comme représenté aux figures 23(e) et 23(f), et la fréquence 3f/2 peut être extraite. De même, si les données résiduelles f1 sont soumises à la transformation à ondelettes, il est possible d'obtenir la composante à ondelettes g_ et les données résiduelles f-1, au niveau -1, comme représenté aux figures 24(g) et 24(h), et la fréquence 3f/4 peut être extraite. * Si les données résiduelles f1 sont soumises à la transformation à ondelettes, de plus, il est possible d'obtenir la composante à ondelettes g2 et les données résiduelles f0, sur le niveau -2, comme représenté aux figures 24(i) et 24(j), et une fréquence 3f/8 peut être extraite. Si les données résiduelles f-2 sont soumises à la transformation à ondelettes, il est possible d'obtenir la composante d'ondelette g3 et les données résiduelles f3, au niveau -3, comme représenté aux figures 24(k) et 24(1), et une fréquence 3f/16 peut être extraite. Si la fréquence 3f/16 présente un pic, la bande de fréquences peut être nettement décalée en soumettant les données interpolées à la transformation à ondelettes, de sorte que la bande de fréquences spécifique peut être extraite. La bande de fréquences extraite peut être réglée à la bande de fréquences spécifique prise comme cible, en changeant, par interpolation, le nombre des données. Le changement de bande de fréquences, basé sur le processus d'interpolation, varie selon le degré d'interpolation. Dans certains cas, la bande de fréquences est la même bande de fréquences spécifique pour tout autre type d'interpolation. Dans l'interpolation à un point, par exemple, le même processus est exécuté, sauf que la longueur des données est doublée et que le niveau de la transformation à ondelettes est augmenté d'un degré. Les figures 25(a) à 25(h) représentent le cas o les données sont soumises à la transformation à ondelettes, après avoir été soumises à l'interpolation à un point. Si les données d'origine f0 de la figure 25(a) sont soumises à l'interpolation à un point, la fréquence des données résultantes f1 (figure 25(b)) est doublée, et les composantes de fréquence, au niveau 1, sont 2f, f, f/2, f/4, f/8, f/16,... Si les données résiduelles f1 sont soumises à la transformation à ondelettes, il est possible d'obtenir la composante d'ondelette go et les données résiduelles f0, au niveau 0, comme représenté aux figures 25(c) et 25(d), et une fréquence 2f peut être extraite. Les données résiduelles f0, au niveau 0, basé sur l'interpolation à un point, sont identiques aux données d'origine non interpolées (figure 25(a)). Dans les processus subséquents, les mêmes résultats que ceux de la figure 22 sont obtenus, sauf en ce qui concerne le niveau. Le Tableau 1 représente la longueur des données et les augmentations de fréquence à différents niveaux pour chaque degré d'interpolation. [TABLEAU 1] INTERPO- LONGUEUR NIVEAU NIVEAU NIVEAU NIVEAU LATION DES SUPERIEUR SUPERIEUR SUPERIEUR SUPERIEUR DONNEES DE 1 DE 2 DE 3 DE 4 1 2 1 0,5 2 3 1,5 0,75 3 4 2 1 0,5 4 5 2,5 1,25 0,65 6 3 1,5 0,75 6 7 3,5 1,75 0,875 7 8 4 2 1 0,5 8 9 4,5 2,25 1,125 0,5625 9 10 5 2,5 1,25 0,625 11 5,5 2,75 1,375 0,6875 il 12 6 3 1,5 0,75 12 13 6,5 3,25 1,625 0,8125 13 14 7 3,5 1,75 0,875 14 15 7,5 3,75 1,875 0,9375 Dans une interpolation à un point, une interpolation à trois points, une interpolation à sept points, une interpolation à quinze points,..., comme représenté au Tableau 1, par exemple, la longueur des données est respectivement double, quadruple, octuple et multipliée par seize,.... Mais la longueur de données serait la même au niveau supérieur de 1, 2, 3, 4,..., dans la transformation à ondelettes. Ainsi le résultat du traitement sera le même. Dans l'interpolation à deux points, la longueur des données est triple, et la fréquence est de 1,5 fois à un niveau supérieur de 1. Dans une interpolation à quatre points, la longueur des données est quintuple, et la fréquence est de 1,5 fois à un niveau supérieur de 2. Dans l'interpolation à cinq points, la longueur des données est sextuple, et la fréquence est aussi élevée que celle de l'interpolation à deux points sur le niveau supérieur de 1 degré. Dans l'interpolation à six points, la longueur des données est septuple, et la fréquence est de 1,75 fois à un niveau supérieur de 2. Dans l'interpolation à huit points, la longueur de données est nonuple, et la fréquence est de 1,125 fois à un niveau supérieur de 2. Dans l'interpolation à neuf points, la longueur de données est décuple, et la fréquence est aussi élevée que celle de l'interpolation à quatre points à un niveau supérieur de 1. Dans l'interpolation à dix points, la longueur des données est de onze fois, et la fréquence est de 1,375 fois à un niveau supérieur de 3. Dans l'interpolation à onze points, la longueur des données est de douze fois, et la fréquence est aussi haute que celle de l'interpolation à deux points à niveau supérieur de 2. Dans l'interpolation à douze points, la longueur des données est de treize fois, et la fréquence est de 1,625 fois à un niveau supérieur de 2. Dans l'interpolation à treize points, la longueur des données est de quinze fois, et la fréquence est aussi élevée que celle de l'interpolation à six points à un niveau supérieur de 1. Dans l'Tinterpolation à quatorze points, la longueur des données est de quinze fois, et la fréquence est de 1,875 fois à un niveau supérieur de 3. La figure 26 représente la relation d'interpolation exprimée en termes d'augmentation des fréquences. Dans la plage située entre une et deux fois la fréquence, un agrandissement de fréquence peut être obtenu à chaque division de 0,125 fois. Cette fréquence à une fois, représentée sur la figure 26, peut être obtenue à partir des données d'origine, la fréquence à 1,125 fois étant issue des données basées sur l'interpolation à huit points, la fréquence à 1,25 fois étant issue des données basées sur l'interpolation à quatre points, la fréquence à 1, 375 fois étant issue des données basées sur l'interpolation à dix points et la fréquence à 1,5 fois étant issue des données basées sur l'interpolation à deux points. En outre, la fréquence à 1,625 fois peut être obtenue à partir des données basées sur l'interpolation à douze points, la fréquence à 1,75 fois étant issue des données basées sur l'interpolation à six points, et la fréquence à 1, 875 fois étant issue des données basées sur l'interpolation à quatorze points. Les interpolations ne sont pas limitées aux interpolations allant de un à quatorze points et tout nombre souhaité peut être adopté pour les interpolations. Selon les interpolations allant de un à quatorze points, il est pratiquement possible d'obtenir tous les agrandissements de fréquence prédéterminés. Selon chaque donnée d'interpolation individuelle, une composante de fréquence peut être obtenue pour chaque agrandissement de fréquence. Le Tableau 2 représente les composants de fréquence pour les interpolations allant de 1 à 8 points. TABLEAU 2 INTER- COMPOSANTE DE FREQUENCE POLATION 2 1 1/4 1/8 1/16 I I I I I '1 1 2 1 1/2 1/4 1/8 1/16 2 3 3/2 3/4 3/8 3/16 4/2 4/4 4/8 4/16 3 4 =2 =1 =1/2 =1/4 4 5 5/2 5/4 5/8 5/16 5/32 6/2 6/4= 6/8= 6/16 6/32= =3 3/2 3/4 =3/8 3/16 6 7 7/2 7/4 7/8 7/16 7/32 7/64 7 8/2 8/4 8/8 8/16 8/32 =4 =2 =1 =1/2 1/4 8 9 9/2 9/4 9/8 9/16 9/32 9/64 Les composantes de fréquence de 1, 1/2, 1/4, 1/8, 1/16,... peuvent être obtenues dans l'interpolation à un point (ou une interpolation à trois ou à sept points), par exemple. Les composantes de fréquence de 3/2, 3/4, 3/8, 3/16,... peuvent être obtenues dans l'interpolation à deux points (ou une interpolation à cinq points). Les composantes de fréquence de 5/4, 5/8, 5/16, 5/32,... peuvent être obtenues dans l'Tinterpolation à cinq points. Les composantes de fréquence de 7/8, 7/16, 7/32, 7/64,... peuvent être obtenues dans l'interpolation à six points. Les composantes de fréquence de 9/8, 9/16, 9/32, 9/64,... peuvent être obtenues dans l'interpolation à huit points. Ainsi, en sélectionnant l'une des interpolations, la transformation à ondelettes peut être effectuée de manière que soit extraite une composante de fréquence, proche des fréquences se trouvant dans les données d'intensité lumineuse mesurée. Dans le processus d'interpolation précité, les données adjacentes sont divisées à des intervalles réguliers. Dans ce cas, les données d'origine peuvent être divisées en tout nombre souhaité de divisions égales dans tout l'espace des données. Les figures 27(a) et 27(b) sont des diagrammes destinés à illustrer un autre exemple du processus d'interpolation. La figure 27(a) représente un cas o le nombre N de données existe dans l'espace de données L. Le processus d'interpolation, avec le nombre souhaité de divisions, peut être exécuté après avoir obtenu des données (N + p) à des intervalles réguliers dans le même espace de données L. Dans ce processus d'interpolation, on obtient les données d'origine (espace de données L/N) proches de la position d'un espace de données L/(N + p), par exemple, et la valeur des données de la position de l'espace de données L/(N + p) est estimée à partir des données proches. En se référant à présent aux figures 28 à 30(c), on va décrire le deuxième processus de correction ou le processus destiné à changer la position d'addition des données additionnelles. Le processus d'addition des données est un processus destiné à régler le nombre de données à une puissance de 2 pour assurer la transformation à ondelettes. Dans ce processus, les parties d'extrémité peuvent être corrigées en modifiant la position de l'addition des données additionnelles aux données d'origine. La figure 28 est un diagramme destiné à illustrer la relation intervenant entre le nombre de données d'origine et le nombre de données additionnelles. Si le nombre de données d'origine N change, passant de 2m à 2m+1, comme représenté à la figure 28, des données additionnelles q sont ajoutées pour la transformation à ondelettes, de sorte que le nombre total de données est 2m+' (= N + q). Les données additionnelles peuvent être ajoutées de façon répartie à l'extrémité avant, à l'extrémité arrière ou aux deux extrémités des données d'origine. Dans le cas o chacune des données additionnelles est ajoutée à l'extrémité avant des données d'origine, une valeur de données à l'extrémité arrière des données d'origine peut être utilisée comme sa valeur. Dans le cas o chaque donnée additionnelle est ajoutée à l'extrémité arrière des données d'origine, une valeur de données à l'extrémité arrière des données d'origine peut être utilisée comme sa valeur. Les figures 29(a) à 29(e) sont des diagrammes destinés à illustrer l'addition des données additionnelles. Dans les exemples représentés aux figures 29(a) à 29(e), le nombre de données d'origine est de 400. Etant donné que le nombre d'une puissance de 2, supérieur à et le plus proche du nombre de données, 4000, est de 29 (512), le nombre de données additionnelles est de 112. La figure 29(a) représente le cas o les données additionnelles sont ajoutées à l'extrémité arrière des données d'origine, et la figure 29(e) représente le cas o les données additionnelles sont ajoutées à l'extrémité avant des données dTorigine. Une valeur à l'extrémité arrière des données d'origine (figure 29(a)) ou à l'extrémité avant des données d'origine (figure 29(b)) est utilisée pour chacune de ces données additionnelles. Les figures 29(b) à 29(d) représentent le cas o les données additionnelles sont réparties de manière que certaines d'entre elles soient ajoutées à l'extrémité arrière des données d'origine, et que les autres soient ajoutées à l'extrémité avant des données d'origine. Dans ce cas, les données additionnelles sont ajoutées d'une manière faisant que leur nombre de répartition varie de façon successive. Une valeur de données à l'extrémité arrière des données d'origine est utilisée pour chacune des données additionnelles ajoutées à l'extrémité arrière, et une valeur de données à l'extrémité avant des données d'origine est utilisée pour chacune des données additionnelles ajoutées à l'extrémité avant. Si les données d'origine sont données par {nl, n2,...n400}, les données additionnelles devant être ajoutées à l'Textrémité avant peuvent être exprimées comme {..., n3, n2, nl}, tandis que les données additionnelles devant être ajoutées à l'extrémité arrière peuvent être exprimées comme {n400, n399, n398...}. Les formes des parties dTextrémité d'un signal obtenu après la transformation à ondelettes changent selon la position de l'addition des données additionnelles. Conformément à la présente invention, la position de l'addition des données additionnelles est sélectionnée pour que la distorsion de forme de chaque partie d'extrémité soit minimale. Ainsi, la correction est effectuée pour un traitement de fréquence optimale. Dans une analyse à film en couche, l'intensité du signal peut parfois radicalement changer lorsqu'il existe un changement soudain de matière entre les couches. Dans ce cas, les parties dTextrémité de la forme d'onde mesurée sont sujettes à un changement soudain. Selon l'invention, l'aptitude envers l'ondelette mère peut être modifiée en modifiant la position de l'addition des données additionnelles. Le soudain changement des parties d'extrémité peut être extrait, si bien que l'on peut éliminer de façon correcte les formes d'ondes d'interférence. L'addition des données et le changement de la position de l'addition des données additionnelles peuvent être appliqués aux données interpolées, ainsi qu'aux données d'origine. Les figures 30(a) à 30(c) sont des diagrammes destinés à illustrer l'addition de données aux données d'interpolation. La figure 30(a) représente un cas o des données sont ajoutées aux données d'origine et les figures 30(b) et 30(c) représentent des cas o des données sont ajoutées aux données d'interpolation. Dans l'exemple représenté à la figure 30(a), comme dans les exemples représentés aux figures 29(a) à 29(e), 112 données sont ajoutées à 400 données d"origine, si bien que le nombre total des données est une puissance de 2, soit 29 (= 512). Dans l'exemple représenté à la figure 30(b), les données d'origine sont soumises à l'interpolation à deux points, de manière que leur nombre de données est triplé, soit 1200, et 848 données sont ajoutées aux 1200 données d'interpolation, si bien que le nombre total des données est une puissance de 2, soit 21l (= 2048) En général, la valeur 2rn, qui est la plus petite puissance de 2 qui est supérieure à (N + p), est sélectionnée pour des données ayant un nombre d'interpolations (N + p), obtenues par une interpolation avec un nombre N des données d'origine, et la différence résultante q (= 2m - (N + p)) est utilisée comme données additionnelles. Le processus d'interpolation, c'est-à-dire le premier processus de correction, et le processus de changement de la position de l'addition des données additionnelles, c'est-à-dire le deuxième processus de correction, peuvent être exécutés comme processus indépendants ou être combinés en un processus de correction unique. La figure 31 représente un exemple du processus de correction qui combine les premier et deuxième processus de correction. A la figure 31, l'axe des abscisses représente le degré d'interpolation en se basant sur le premier processus de correction et l'axe des ordonnées représente la position des données additionnelles en se basant sur le deuxième processus de correction. Ainsi, les premier et deuxième processus de correction sont affichés de façon bidimensionnelle. Les données de correction, qui sont traitées de la façon la plus précise qui soit, sont sélectionnées à partir des données basées sur les processus de correction affichés de façon bidimensionnelle. Les données traitées et sélectionnées sont destinées, par les processus de correction, à inclure les données additionnelles, outre les données d'origine. Par conséquent, les données fictives, qui sont ajoutées dans le deuxième processus de correction, et les données d'interpolation, qui sont interpolées dans le premier processus de correction, sont supprimées de manière que le nombre de données soit rendu égal au nombre des données d'origine. Si aucune valeur ne se trouve à la position des données d'origine dans les processus de correction, une valeur est obtenue, par correction, à la position des données d' origine. En exécutant les processus décrits ci-dessus, le nombre et la position des données de correction peuvent être rendus égaux à ceux des données d'origine, si bien que les données peuvent être comparées à d'autres données d'intensité lumineuse mesurée. Si le nombre de données varie dans l'affichage bidimensionnel représenté à la figure 31, l'échelle est comprimée et affichée comme étant apparemment de la même longueur que celle des données d'origine. Si une dispersion est provoquée par la position des données additionnelles, la comparaison peut être facilitée en décalant la position d'affichage pour procéder à l'affichage, à la même position que celle des données d'origine. Les figures 32 à 37 représentent des exemples des résultats du traitement à ondelettes pour les données d'intensité lumineuse mesurée dans la spectrométrie à émission à décharge lumineuse haute fréquence. Dans ces exemples, le nombre de données est 512, Symlet et base N = 5 sont utilisés comme ondelette mère. La figure 33 représente les données résiduelles de niveau 4 supprimées des composantes d'ondelette sur les niveaux 1 à 4. Les figures 34, 35, 36 et 37 représentent respectivement une composante d'ondelette de niveau 5, des données résiduelles de niveau 5, la composante d'ondelette de niveau 6 et des données résiduelles de niveau 6. Les figures 32, 33, 35 et 37 correspondent respectivement aux diagrammes des signaux de traitement par ondelettes des figures 2(a), 2(b), 2(c) et 2(d). La forme d'onde de la figure 33 implique un changement cyclique provoqué par une composante de fluctuation cyclique attribuable à une interférence, et la forme d'onde de la figure 35 ne contient pas de changement cyclique. Ainsi, la forme d'onde de la figure 34 peut être supposée correspondre à une composante de fluctuation cyclique. La figure 38 est un schéma synoptique représentant un agencement d'un spectromètre à émission, du type à décharge lumineuse haute fréquence, et auquel la présente invention est applicable Dans le spectromètre à émission à décharge lumineuse haute fréquence 2, représenté à la figure 38, une électrode creuse à décharge 22 et un échantillon S sont mutuellement opposés. De l'argon gazeux est amené à l'analyseur 2 lorsque l'analyseur 2 est mis sous vide, de manière à maintenir à l'intérieur de celui-ci une atmosphère de faible pression. La puissance haute fréquence est fournie à l'échantillon S, de manière qu'un plasma à décharge lumineuse stable d'argon soit formé entre l'échantillon S et l'électrode 22. La puissance haute fréquence peut être fournie au moyen d'une source de puissance haute fréquence 23 et d'un circuit d'adaptation 24. La surface de l'échantillon S est exposée à une pulvérisation par des ions positifs issus du plasma et coupés à une vitesse de l'ordre de 10 nm/sec. Les atomes soumis à la pulvérisation de l'échantillon S sont excités dans le plasma et émettent une lumière particulière à chaque élément. Dans le spectromètre à émission à décharge lumineuse haute fréquence 2, la lumière est soumise à un spectroscope 23 et est détectée au moyen de photodétecteurs 21c. Les numéros 21a et 21b désignent respectivement une fente et un spectroscope, tel qu'un réseau de diffraction. Normalement, le spectromètre à émission à décharge lumineuse haute fréquence 2, ayant la structure décrite ci- dessus, mesure la répartition, dans la direction de la profondeur, des éléments se trouvant dans l'échantillon S, en déterminant les fluctuations d'émission en fonction du temps. Dans la spectrométrie à émission à décharge lumineuse haute fréquence selon la présente invention, l'intensité lumineuse est détectée pour chaque forme d'onde au moyen du spectromètre à émission à décharge lumineuse haute fréquence 2, et les compositions des éléments contenus sont obtenues en corrigeant l'intensité lumineuse mesurée de la manière mentionnée ci-dessus. Dans la détection des temps de montée et de descente, selon un procédé classique faisant utilisation d'un filtre à détection de bord, les gradients de signaux détectables sont limités par la taille du filtre. Par conséquent, la détection s'avère difficile si les gradients varient avec les données mesurées, comme dans le cas d'une mesure spectroscopique à émission. Conformément à l'analyse fréquence- temps, par ailleurs, le temps de montée et de descente peut être détecté à titre d'information de répartition temps-haute fréquence (les composantes multirésolution haute fréquence dans le cas de la transformation à ondelettes), si le gradient du signal est important. Si le gradient du signal est modéré, par ailleurs, les temps de montée et de descente peuvent être détectés à titre dTinformation de répartition temps-basse fréquence (les composantes multirésolution basse fréquence dans le cas d'une transformation à ondelettes). Ainsi, les temps de montée et de descente peuvent être détectés dans chaque cas. Dans une analyse de fréquence telle qu'une transformation de Fourier, les fréquences respectives des composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique ne peuvent pas être aisément spécifiées, du fait de la rareté des données. Cependant, l'analyse fréquence-temps peut être conduite en utilisant les caractéristiques fréquence-temps des données. Ainsi, l'information de répartition fréquence-temps, concernant les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique, peut être obtenue, si bien que les composantes de bruit et les composantes de fluctuation cyclique peuvent être automatiquement réduites ou éliminées, et cela avec une haute précision. Principalement, dans l'analyse fréquence-temps basée sur la transformation à ondelettes, la résolution est, de plus, plus élevée que dans le procédé basé sur la transformation de Fourier à temps court ou analogue, si bien que les caractéristiques fréquence-temps des données peuvent être analysées plus précisément, en assurant des résultats de haute précision. Dans l'analyse fréquence-temps basée sur la transformation de Fourier à temps court ou analogue, en outre, les données ne peuvent pas être reconstruites bien qu'elles aient été analysées, si bien qu'une nouvelle opération, destinée à une amélioration des données, doit être effectuée en fonction du résultat de l'analyse. Selon la transformation à ondelettes, par ailleurs, le travail arithmétique nécessaire pour procéder à la reconstruction est, à l'origine, petit, et les données d'origine peuvent être reconstruites directement à partir des composantes multirésolution, en se basant sur le résultat de l'analyse. Ainsi, le travail arithmétique peut être nettement réduit. A l'aide de la fonction dTaffichage des données, de plus, les données sont affichées avant et après le traitement des données et les formes d'ondes des composantes de bruit et de fluctuations cycliques qui ont été réduites ou éliminées sont également affichées, de sorte que le traitement peut être indiqué et confirmé visuellement. REVENDICATIONS: 1. Spectromètre à émission pour analyser des éléments par spectrométrie à émission, caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens (11) de conversion de données pour convertir des données d'intensité lumineuse mesurée en des composantes multirésolution par une analyse fréquence- temps; et des moyens de traitement de signaux (12, 12a, 12b) pour effectuer un traitement de signaux pour des données de composante multirésolution spécifiques, converties par les moyens (11) de conversion de données. 2. Spectromètre à émission selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdits moyens de traitement de signaux (12, 12a, 12b, 12c, 12d) comprennent des moyens de décomposition (12a) pour extraire les composantes multirésolution spécifiques issues des composantes multirésolution ayant été converties par les moyens (11) de conversion de données, de manière à séparer les données extraites des données résiduelles, des moyens (12c) de conversion d'intensité de données extraites pour convertir l'intensité des données extraites par les moyens de décomposition (12a), et des moyens de reconstruction (12d) pour synthétiser les données, soumises à la conversion d'intensité, par les moyens de conversion d'intensité de données extraites et les données résiduelles n'ayant pas été extraites par les moyens de décomposition (12a). 3. Spectromètre à émission selon la revendication 2, caractérisé en ce que lesdits moyens de décomposition (12a) extraient les bruits sous forme de données résiduelles, à partir des données soumises à l'analyse fréquence-temps, en utilisant les caractéristiques fréquence-temps des bruits, et lesdits moyens (12c) de conversion d'intensité de données extraites supprimant les composantes à fluctuation cyclique des données débarrassées des bruits, en utilisant les caractéristiques fréquence-temps de la fluctuation cyclique. 4. Spectromètre à émission selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite conversion effectuée par lesdits moyens (12c) de conversion d'intensité de données extraites comprend l'élimination des données extraites. par les moyens de décomposition (12a). 5. Spectromètre à émission selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite analyse fréquence-temps effectuée par lesdits moyens de conversion (12c) de données est une conversion de données basée sur une transformation par ondelettes ou à ondelettes. 6. Spectromètre à émission selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens d'affichage (3) pour afficher les donnés d'intensité lumineuse mesurée, obtenues avant que l'opération de traitement de signaux soit effectuée par les moyens de traitement de signaux (12, 12a, 12b, 12c, 12d) et/ou les données d'intensité lumineuse mesurée soumises au traitement de signaux par les moyens de traitement de signaux (12, 12a, 12b, 12c, 12d). 7. Spectromètre à émission selon la revendication 6, caractérisé en ce que lesdits moyens d'affichage (3) affichent, indépendamment ou en toute combinaison souhaitée, les données d'intensité lumineuse mesurée, obtenues avant que l'opération de traitement de signaux soit effectuée par les moyens de traitement de signaux (12, 12a, 12b, 12c, 12d), les données d'intensité lumineuse mesurée soumises au traitement de signaux par les moyens de traitement de signaux (12, 12a, 12b, 12c, 12d), les données soumises à la conversion d'intensité par les moyens (12) de conversion d'intensité de données extraites et les données résiduelles n'ayant pas été extraites par les moyens de décomposition (12a). 8. Procédé de spectrométrie à émission pour analyser des éléments par une spectrométrie à émission, caractérisé en ce qu'il comprend les opérations consistant à: soumettre des données d'intensité lumineuse mesurée à une conversion de données basée sur une transformation par ondelettes, et exécuter un traitement de signaux pour les données se trouvant dans une bande de fréquence spécifique, hors des données d'intensité lumineuses mesurées; et corriger la conversion de données par une modification du nombre de données dans la transformation par ondelettes ou à ondelettes et/ou de la position d'addition de données additionnelles aux données d'intensité lumineuse mesurée.