(57)【要約】  本発明は、任意に可変な周波数を有する混合ガスの変動流を解析するためのシステム（５０）および方法に関する。このシステムは、変動流中の少なくとも１つの選択されたガス成分の瞬間的な存在および量を決定するために使用することが可能である。このシステムは、少なくとも１つのガス成分の存在および量の少なくとも一方を示す測定信号を生成するようになされた、少なくとも１つの電子センサを使用する。この少なくとも１つの電子センサ（５１）は、変動流の周波数よりも遅い応答速度を有し、測定信号は、少なくとも１つのガス成分の瞬間的な存在および量の少なくとも一方に等しいか、または少なくとも非常に類似する瞬間補正信号を構築するために、補正をかけられる。とりわけ、この補正は、逆フィルタリングおよび移動平均フィルタリングのコンピレーションを含む。
2011522665.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
変動流中の少なくとも１つの選択されたガス成分の瞬間的な存在および／または量を決定するために、任意に可変の周波数を有する混合ガスの前記変動流を解析するためのシステムであって、前記少なくとも１つのガス成分の前記存在および量の少なくとも一方を示す測定信号を生成するようになされ、前記変動流の周波数よりも遅い応答速度を有する、少なくとも１つの電子センサを備え、処理ユニットが、前記少なくとも１つのガス成分の瞬間的な存在および量の少なくとも一方に等しいか、または少なくとも非常に類似する瞬間補正信号を構築するために、前記測定信号に補正をかけるように構成され、前記補正は、逆フィルタリングおよび移動平均フィルタリングを含み、前記処理ユニットは、ルールのセットを適用することにより逆フィルタリング補正応答信号および移動平均応答信号を混合するアルゴリズムを使用するゲインエキスパートフィルタを含む、システム。
【請求項２】
前記ゲインエキスパートフィルタは、前記移動平均信号の導関数および前記補正信号の導関数に基づいて、前記移動平均信号および前記補正信号の相対ゲインを組み合わせるようになされる、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ゲインエキスパートフィルタは、前記移動平均信号の前記導関数および前記補正信号の前記導関数を、予め定められた第１のしきい値と比較することにより、前記移動平均信号の一次導関数の絶対値および前記補正信号の一次導関数の絶対値に基づいて、前記移動平均信号および前記補正信号の相対ゲインを組み合わせる、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
比較的高速の逆フィルタリングステージと、前記ゲインエキスパートフィルタを組み込む平滑化フィルタリングステージとを備える、請求項１、２、または３に記載のシステム。
【請求項５】
前記逆フィルタリングステージは、前記平滑化フィルタリングステージに先行する、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記平滑化ステージは、補正フィルタリングのためのブランチと、移動平均フィルタリングのためのブランチとを備える、請求項４または５に記載のシステム。
【請求項７】
前記平滑化ステージは、ゲインエキスパートフィルタブロックをさらに備え、補正フィルタリングのためのブランチと移動平均フィルタリングのためのブランチとを共通の出力に合流させる、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記ゲインエキスパートフィルタブロックは、前記補正信号の導関数および前記移動平均信号の導関数により制御される、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記ゲインエキスパートフィルタブロックのためのルールが、信号中に見られるようなステップサイズに正規化された振幅を有する前記信号に適用されるしきい値を使用する、請求項７または８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記ステップサイズは、ステップエキスパートサブルーチンによって計算される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記ゲインエキスパートフィルタブロックは、ゲイン値を決定するために、前記移動平均信号および前記補正信号を予め定められたしきい値と比較することを含むルールを使用するようになされる、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記平滑化ステージは、前記逆フィルタリングによりもたらされるリンギング周波数を減衰させるようになされたフィルタブロックを備える、請求項４から１１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記リンギング周波数を減衰させるようになされた前記フィルタブロックは、移動平均フィルタである、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記移動平均の長さが、ある特定の逆補正フィルタについて典型的なリンギングの周波数に調節される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記平滑化ステージは、前記移動平均フィルタブロックの遅延と等しい遅延を有する遅延フィルタブロックをさらに備える、請求項１３または１４に記載のシステム。
【請求項１６】
導関数を決定するための第１のフィルタブロックをさらに備える、請求項１３、１４、または１５に記載のシステム。
【請求項１７】
導関数を決定するための前記第１のフィルタブロックは、前記ゲインエキスパートフィルタブロックを制御するために、前記移動平均フィルタブロックの出力と前記ゲインエキスパートフィルタブロックの入力との間に位置決めされる、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
第２のローパスフィルタブロックが、導関数を決定するための前記第１のフィルタブロックの出力と、前記ゲインエキスパートフィルタブロックの入力との間にさらに含まれる、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記ゲインエキスパートフィルタブロックを制御するための入力として前記補正信号の導関数を生成するための導関数を決定するための第２のフィルタブロックをさらに備える、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
導関数を決定するための前記第２のフィルタブロックの出力と、前記ゲインエキスパートフィルタブロックの入力との間に、第３のローパスフィルタブロックをさらに備える、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
導関数を決定するための前記第１のフィルタブロックと、前記第２のローパスフィルタブロックとの信号遅延を補償するために、前記移動平均フィルタブロックの出力と、前記ゲインエキスパートフィルタブロックの入力との間に、第２の遅延フィルタブロックをさらに備える、請求項１３から１８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２２】
導関数を決定するための前記第２のフィルタブロックと、前記第３のローパスフィルタブロックとの遅延を補償するために、前記第１の遅延フィルタブロックの出力と、前記ゲインエキスパートフィルタブロックの入力との間に、第３の遅延フィルタブロックをさらに備える、請求項１５、１９、または２０に記載のシステム。
【請求項２３】
前記入力信号のステップサイズおよび開始時間を決定するために前記入力信号を解析するための入力ステップエキスパートフィルタをさらに備える、請求項１から２２のいずれかに記載のシステム。
【請求項２４】
逆応答補正フィルタブロックをさらに備える、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記逆応答補正フィルタブロックは、有限インパルス応答フィルタである、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
出力信号の開始時間を決定するために前記出力信号を解析するための出力ステップエキスパートフィルタブロックをさらに備える、請求項１から２５のいずれかに記載のシステム。
【請求項２７】
コネクションが、初期化ファイルから生成されるコネクションマップにしたがって、フィルタブロックの出力および入力をリンクするように規定される、請求項１から２６のいずれかに記載のシステム。
【請求項２８】
流量計、ガス流解析デバイス、および処理ユニットを含む、請求項１から２７のいずれかに記載のシステム。
【請求項２９】
少なくとも１つのガス成分の存在および量の少なくとも一方を示す測定信号を生成するようになされ、変動流の周波数よりも遅い応答速度を有する、少なくとも１つの電子センサを使用して、前記変動流中の前記少なくとも１つの選択されたガス成分の前記存在および量の少なくとも一方を決定するために、任意に可変の周波数を有する混合ガスの前記変動流を解析する方法であって、前記測定信号は、前記少なくとも１つのガス成分の前記瞬間的な存在および量の少なくとも一方に等しいか、または少なくとも非常に類似する瞬間補正信号を構築するために、補正をかけられ、前記補正は、逆フィルタリングおよび移動平均フィルタリングと、ルールのセットを適用することにより逆フィルタリング補正応答信号および移動平均応答信号を混合するアルゴリズムとを含む、方法。
【請求項３０】
前記アルゴリズムは、ゲインエキスパートフィルタにより使用され、前記ゲインエキスパートフィルタは、前記移動平均信号の導関数および前記補正信号の導関数に基づいて、前記移動平均応答信号および前記補正応答信号の相対ゲインを組み合わせる、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記相対ゲインは、前記移動平均信号および前記補正信号について相補的なものであり、合計が１００％になる、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記ゲインエキスパートフィルタは、移動信号の導関数および前記補正信号の前記導関数を、予め定められた第１のしきい値と比較することにより、前記移動平均信号の一次導関数の絶対値および前記補正信号の一次導関数の絶対値に基づいて、前記移動平均信号および前記補正信号の相対ゲインを組み合わせる、請求項３０または３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記変動流は、比例採取される、請求項２９から３２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３４】
変動流中の少なくとも１つの選択されたガス成分の存在および／または量を決定するために、任意に可変の周波数を有する混合ガスの前記変動流を解析するためのシステムであって、前記少なくとも１つのガス成分の前記存在および量の少なくとも一方を示す測定信号を生成するようになされ、前記変動流の周波数よりも実質的に遅い応答速度を有する、少なくとも１つの電子センサを備え、ガスサンプルが、比例ポンプにより、比較的小さな混合チャンバを介して抽出され、前記比例ポンプは、流量センサにより測定されたガス流量に比例するように前記ポンプを介して流量を適合させるために、前記流量センサからの信号によって制御される、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、任意に可変なまたは不変な周波数を有する混合ガスの変動流を解析するためのシステムに関する。しばしば、変動流中の特定のガス成分の瞬間的な存在および／または量を決定するために、かかるガス流を動的に解析することが必要となる。通常は、かかる決定は、関連するガス成分の存在および／または量を示す測定信号を生成するようになされた１つまたは複数の電子センサを使用して、実施される。
【背景技術】
【０００２】
検出または測定すべきある特定のガス成分に応じて、その特定のガス成分の検出または測定に適した電子センサが、変動流の周波数よりも実質的に遅い応答速度を有してよい。逆に、より速いまたはより遅い応答速度を有するセンサという選択肢もあり得るが、変動周波数を上回る、例えば変動周波数の少なくとも２倍の応答速度を有するセンサは、ある特定の用途に対して経済的に実現可能でない場合がある。特に、代謝測定のいくつかの態様は、吸気ガスおよび呼気ガスの流量とガス分率およびガストレースとの正確な決定を要する。第１に、サンプルシステムの影響を排除する必要があり、第２に、流量信号および分率信号を時間的に同期させる必要がある。したがって、混合ガスの変動流の解析において電子センサにより取得される測定値の精度を改善させることが、一般的に必要とされている。
【０００３】
公開された特許出願ＵＳ２００８／０１１９７５３に開示されるような呼吸をモニタリングするための既知のシステムおよび方法は、取得された信号の成分を補正し、プロトコルにしたがって応答時間を改善する。この既知のシステムおよび方法は、以下のステップを実施することにより、測定分率を加速する。
ａ）勾配および体積流量に応じた要素を表す「Ｋ」を生成する
ｂ）新規＝値＋勾配×Ｋ
ｃ）勾配（＝一次導関数）および二次導関数に応じた時間シフト
ｄ）二次補正：新規＝値＋勾配×（Ｋ／２）
ｅ）三次補正：新規＝値＋勾配×（Ｋ／（２∧Ｎ））
ｆ）信号間の相関関係に基づいてＯ２、ＣＯ２（Ｎ２Ｏ）に関する信号の相にアレンジする
ｇ）（パスル効果に基づいて）流量信号の相にアレンジする
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００８／０１１９７５３号明細書
【特許文献２】欧州特許第０３６９５０６号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、本発明の１つの目的は、先行技術の欠点の少なくとも１つを解消または改善することである。また、本発明の１つの目的は、組立および操作における面倒が軽減され、さらに比較的廉価に作製し得る、代替の構造を提供することである。代替的には、本発明の１つの目的は、公衆に対して有用な選択肢を少なくとも提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この目的のために、本発明は、任意に可変な周波数を有する混合ガスの変動流を解析するためのシステムおよび方法を提供する。このシステムは、変動流中の少なくとも１つの選択されたガス成分の瞬間的な存在および量を決定するために使用することが可能である。このシステムは、少なくとも１つのガス成分の存在および量の少なくとも一方を示す測定信号を生成するようになされた、少なくとも１つの電子センサを使用する。この少なくとも１つの電子センサは、変動流の周波数よりも遅い応答速度を有し、測定信号は、少なくとも１つのガス成分の瞬間的な存在および量の少なくとも一方に等しいか、または少なくとも非常に類似する瞬間補正信号を構築するために、補正をかけられる。とりわけ、この補正は、ルールのセットにしたがった逆フィルタリングおよび移動平均フィルタリングのコンピレーションを含む。好ましくは、このシステムにおけるコネクションは、初期化ファイルから生成されるコネクションマップにしたがって、フィルタブロックの出力および入力をリンクするように規定される。任意には、このシステムは、比較的高速の逆フィルタリングステージと、ゲインエキスパートフィルタを組み込む平滑化フィルタリングステージとを備えてもよい。既知の代謝測定デバイスにおいては、経験的な応答補正方法が使用されたが、以下に提案されるより高度な方法は、逆フィルタリング技術に基づく。実証研究は、この逆フィルタ技術により、代謝測定に対する要件を満たすことが可能であることを示している。さらに、分率信号の視覚化が、既存の代謝測定デバイスにおいて使用される方法と比較して、はるかに改善され得る。変動ガス流を解析するための本発明のシステムのさらなる利点は、以前には不可能であった精度でガストレースを解析することが可能であることである。
【０００７】
さらにとりわけ、および米国特許出願公開第２００８／０１１９７５３号明細書の先行技術とは対照的に、本発明は、逆フィルタおよび移動平均フィルタによりガス分率を同時変換することによって機能し、次いで、両方の結果が、エキスパートフィルタにより組み合わされて、両方の信号の導関数に基づき実分率を生成する。重要な違いには、以下のものが含まれる。
（ｉ）逆フィルタが、センサの実測定物理特性に基づく。
（ｉｉ）フィルタリング結果が、測定される可能性のある流量とは無関係である。
（ｉｉｉ）フィルタリング結果が、測定される可能性のある他のガスとは無関係である。
（ｉｖ）測定流における位相差が、別個の遅延測定値により補正される。
【０００８】
本発明のシステムの他の有利な特徴は、比較的高速の逆フィルタリングステージと、平滑化フィルタリングステージとを含む。これに関連して、逆フィルタリングステージが平滑化フィルタリングステージに先行する場合には、有利である。かかるレイアウトに関連して、平滑化ステージは、補正フィルタリングのためのブランチと、移動平均フィルタリングのためのブランチとを備えてよい。さらに、平滑化ステージが、ゲインエキスパートフィルタブロックをさらに備え、補正フィルタリングのためのブランチと移動平均フィルタリングのためのブランチとを共通の出力に合流させる場合には、有利である。このようにして、ゲインエキスパートフィルタブロックは、予め規定されたルールにしたがって、補正信号および移動平均信号を混合する。
【０００９】
本発明の別の好ましい実施形態は、そのゲインエキスパートフィルタブロックが、補正信号の導関数および移動平均信号の導関数により制御される。かかるシステムでは、ゲインエキスパートフィルタブロックのためのルールが、信号中に見られるようなステップサイズに正規化された振幅を有する信号に適用されるしきい値を使用してよい。好ましくは、ステップサイズは、ステップエキスパートサブルーチンによって計算され得る。さらに、ゲインエキスパートフィルタブロックのためのルールが、ゲイン値の決定において、移動平均信号および補正信号を第１のしきい値と比較することを含んでよい。
【００１０】
本発明によるシステムの好ましい一構成においては、平滑化ステージは、逆フィルタリングによりもたらされるリンギング周波数を減衰させるようになされたフィルタブロックを備える。より好ましくは、リンギング周波数を減衰させるようになされたフィルタブロックは、移動平均フィルタの形態である。とりわけ、移動平均の長さは、ある特定の逆補正フィルタについて典型的なリンギングの周波数に調節され得る。さらに、平滑化ステージは、移動平均フィルタブロックの遅延と等しい遅延を有する遅延フィルタブロックをさらに備えることが可能である。この遅延は、好ましくは、信号移動平均信号経路および補正信号経路において厳密に同一の遅延を得るために導入される。さらに、導関数を決定するための第１のフィルタブロックが、この好ましいシステムに含まれてよい。これに関連して、導関数を決定するための第１のフィルタブロックが、ゲインエキスパートフィルタブロックを制御するために、移動平均フィルタブロックの出力とゲインエキスパートフィルタブロックの入力との間に位置決めされてもよい。したがって、移動平均信号の導関数は、ゲインエキスパートフィルタブロックを制御する入力の１つであることが可能である。さらに、追加の第２のローパスフィルタブロックが、導関数を決定するための第１のフィルタブロックの出力と、ゲインエキスパートフィルタブロックの入力との間に含まれてもよい。このローパスフィルタは、この周波数帯における信号ノイズがゲインエキスパートを擾乱させるのを防ぐために、移動平均信号の導関数中の比較的高い周波数を減衰させる。
【００１１】
本発明の別の態様によれば、このシステムは、ゲインエキスパートフィルタブロックを制御するための入力として補正信号の導関数を生成するための導関数を決定するための第２のフィルタブロックをさらに備えてよい。この特徴との組合せにおいて、システムは、導関数を決定するための第２のフィルタブロックの出力と、ゲインエキスパートフィルタブロックの入力との間に、第３のローパスフィルタブロックをさらに備えてもよい。次いで、このフィルタは、この周波数帯における信号ノイズがゲインエキスパートフィルタブロックを擾乱させるのを防ぐために、補正信号の導関数中の比較的高い周波数を減衰させる。
【００１２】
有利には、第２の遅延フィルタブロックが、導関数を決定するための第１のフィルタブロックと、第２のローパスフィルタブロックとの信号遅延を補償するために、移動平均フィルタブロックの出力と、ゲインエキスパートフィルタブロックの入力との間に含まれてよい。この遅延は、種々の移動平均信号経路において等しい遅延を得るために導入され得る。また、有利には、第３の遅延フィルタブロックが、導関数を決定するための第２のフィルタブロックと、第３のローパスフィルタブロックとの遅延を補償するために、第１の遅延フィルタブロックの出力と、ゲインエキスパートフィルタブロックの入力との間に含まれてよい。この遅延は、種々の補正信号経路において等しい遅延をやはり得るために導入され得る。
【００１３】
システムが、入力信号のステップサイズおよび開始時間を決定するために入力信号を解析するための入力ステップエキスパートフィルタをさらに備えることが、さらに好ましい。これらの値は、遅延時間の決定およびゲインエキスパートフィルタブロックにとって望ましい。この特徴との組合せにおいて、システムは、有利には有限インパルス応答フィルタであってよい、逆応答補正フィルタブロックをさらに備えてよい。これは、安定性の保証およびＤＣ精度の獲得に役立つ。
【００１４】
一般的には、このシステムが、出力信号の開始時間を決定するために出力信号を解析するための出力ステップエキスパートフィルタブロックを備えることが、さらに好ましい場合がある。これは、フィルタ挙動を適切なものにするために好ましい。さらに、システムコネクションが、初期化ファイルから生成されるコネクションマップにしたがって、フィルタブロックの出力および入力をリンクするように規定されると、さらに好ましい場合がある。
【００１５】
以下、添付の図面を参照として、本発明の上述のおよび他の態様を説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】応答補正を伴うシステムを概略的に示すブロック図である。
【図２】比例ガスアナライザの概略図である。
【図３】逆フィルタリングから得られ得るオーバーシュートを概略的に示す図である。
【図４】本発明による平滑化原理の概略図である。
【図５】応答補正ソフトウェアモジュールに関する図である。
【図６ａ】２つのフィルタブロックを有する単純なフィルタモデルを示す図である。
【図６ｂ】２つのフィルタブロックを有する単純なフィルタモデルを示す図である。
【図７】ステップ検出のための決定ポイントを示す図である。
【図８】既存応答ウィザードのグラフ図である。
【図９】既存応答コネクションマップおよびフィルタモデルを示す図である。
【図１０】還元コネクションマップおよびフィルタモデルを示す図である。
【図１１】高度コネクションマップおよびフィルタモデルを示す図である。
【図１２】計算順序を決定するためのアルゴリズムを説明するためのフィルタモデルおよびコネクションマップを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１は、応答補正を伴うシステム５０を概略的に図示するブロック図である。ガス解析システム５０は、流量計または流量センサ５１と、ガス流解析デバイス５３と、コンピュータ５５などの処理ユニットとを備える。ガス流解析デバイス５３は、例えば代謝測定デバイスであることが可能である。被験者の酸素摂取量（Ｖ’Ｏ２）および二酸化炭素生成量（Ｖ’ＣＯ２）を決定するためには、測定流量信号および測定分率信号を積分しなければならない。代謝測定値の特定化が厳格なものであることにより、流量信号と分率信号との積分は、直接的には行なわれない。分率信号は、ガスを輸送する空気圧系により、およびガスアナライザの応答により、著しく影響される。これらのシステムに関して、影響を補正する必要がある。さらに、流量信号および分率信号を時間的に同期させる必要がある。システム影響の補正と、流量信号および分率信号の同期とは、併せて応答補正と呼ばれる。
【００１８】
代謝デバイスなどの混合ガスの変動流を解析するためのシステムにおいては、流量は、デジタル体積変換器（ＤＶＴ）により測定することが可能である。中でもかかる目的に適する流量計が、欧州特許第０３６９５０６号明細書に開示されている。他の流量センサにおいて直面するノイズの影響を低減させるために、ある特定の体積をある一定の時間間隔にわたって測定することが可能である。この体積は、回転ファンの回転数をカウントすることによって測定される。デジタル測定により、変換器は、著しい時間遅延をもたらさず、流量信号の特徴に影響を及ぼさない。好都合には、ＤＶＴパルスは、第１のレジスタにおいてカウントされ、ＤＶＴパルス時間は、第２のレジスタにおいてカウントされる。
【００１９】
一般的には、ガス流は、流量計から、サンプルチューブを通り、ガスアナライザの入力まで送られる。その後、ガス組成を示すデータが、電気信号に変換される。アナライザへのガスの輸送は、かなりの時間量を比較的要し、流量信号と比較して大幅な時間遅延をもたらす。さらに、チューブを介したガスの輸送は、ガス流の高速変動をフィルタリング除去する。さらに、アナライザの特徴が、やはりサンプル結果に影響を及ぼす。瞬間測定値の取得の観点から、これらの影響を補正することが重要となる。
【００２０】
本発明の別の態様によれば、このサンプリングシステムの影響は、比例採取法を用いることにより除去されてもよい。低ベンチレーション部においては、平均サンプル流量は、非常に低い。これは、低速応答時間および大きな遅延時間をもたらす。高ベンチレーションでは、最大ポンプ容量が使用されて、高サンプル流量、高速応答時間、および短い遅延時間をもたらす。したがって、比率が一定ではなくベンチレーションにより左右される場合に、利点が存在し得ることが認められた。この状況は、より低いコストにてより良好な性能をもたらし得る。比例採取法においては、ガスサンプルは、比例ポンプにより、比較的小さな混合チャンバを介して抽出される。比例ポンプは、ＤＶＴセンサにより測定されたガス流量に比例するようにポンプを介して流量を適合させるために、ＤＶＴセンサからの信号によって直接的にまたは間接的に制御される。連続的な平均サンプル流量の取得のために比例ポンプの最大流量を制御することにより、ガスアナライザの応答時間を、流量変動に左右されないようにすることが可能である。比例ガスアナライザ１０１が、図２に概略的に示され、ここで、１０３は、ＤＶＴセンサなどの流量センサである。混合チャンバ１０５およびガスアナライザ１０７が、体積センサと比例ポンプ１０９との間に位置決めされる。ガスサンプルは、比例ポンプ１０９により吸引される。このポンプ１０９は、サンプリングされるガス流量に比例する流量をポンプ１０９を介して得るように、流量センサ１０３から得られた信号によって制御される。好ましくは、比例制御範囲は、調節可能である。ポンプ１０９の容量は、必要とされるサンプルの最大流量に応じて選択される。好ましくは、最大ポンプ流量は、低周波数および高周波数について実質的に同一である平均サンプル流量が得られるように制御される。これにより、比較的小さな混合チャンバ１０５の応答時間は、流量周波数とは動的に無関係となる。この効果は、流量周波数の速度に応じて変化する体積を有する混合チャンバに匹敵する。したがって、比例ポンプ１０９および体積センサ１０３の動作範囲は、互いに匹敵するものとなるように選択される。また、ポンプ１０９の応答性は、高く、かつ体積センサ１０３の応答性に匹敵するものである必要がある。比較的小さな混合チャンバ１０５の適用により、ガス流は、比較的一定である組成を有することとなり、これにより、全てのガス分率およびガストレースが、比較的一定となる。その結果、ガスアナライザ１０７において使用されるガスセンサの応答性は、重要ではなくなり、遅いことが可能となる。比例採取法は、応答補正フィルタリングが所望の結果をもたらさない場合に用いることが可能である。とりわけ、比例採取法は、ガスアナライザの応答が、０．５秒（５００ミリ秒）を超過するなど極端に遅い場合に用いることが可能である。
【００２１】
この提案される比例採取法の解決策は、以下の問題を解消する。
１．低ベンチレーションでは、ポンプ流量が、高ピーク流量に倣うのには十分ではない。この場合、サンプリングされる体積が、過度に小さく、濃度が、実値に比例しない。これは、高ベンチレーションでのこの「クリッピング」により引き起こされる誤差を減じるために、サンプリング方法の補償を要する。ある一定の許容範囲を設けることにより、クリッピングの数を低減させることが可能である。
２．解析の際には、ベンチレーション（流量）が変化し、その結果、比率Ｒを適合化しなければならない。比率Ｒの変化は、平均濃度において瞬間的差異を生じさせる。
【００２２】
誤差の規模を推定すべきであり、この誤差の規模は、比率Ｒにおける最大変化を限定することによって低減させることが可能である。３０秒間の最大ピーク流量と、同一期間の平均ベンチレーションとに基づいて、望ましい比率Ｒを推定した。ポンプのクリッピングを回避するために必要とされる許容範囲（望ましいポンプ流量が最大ポンプ流量よりも高い場合に）は、低ベンチレーションでは比較的大きなものであるべきであり、高ベンチレーションでは小さいことが可能である。Ｖ’ｅと比率Ｒとの間の関係は、以下の通りに定義される。
Ｒ＝Ｒｍａｘ・［（Ｖ’ｅ−Ｖ’ｅ，ｍｉｎ）＋Ｍ・（Ｖ’ｅ，ｍａｘ−Ｖ’ｅ）・Ｖ’ｅ，ｍｉｎ／Ｖ’ｅ，ｍａｘ］／（Ｖ’ｅ，ｍａｘ−Ｖ’ｅ，ｍｉｎ）
ここで、
Ｒｍａｘ＝最大比率（ＰＦ＝１２ｌ／秒またはＶ’ｅ＝１８０ｌ／分での）（−）
Ｒ＝使用される比率（−）
Ｖ’ｅ  ｍｉｎ＝最小ベンチレーション（ｌ／分）
Ｖ’ｅ  ｍａｘ＝最大ベンチレーション（ｌ／分）
Ｖ’ｅ＝測定ベンチレーション（ｌ／分）
Ｍ＝最小ベンチレーションでの許容範囲（−）
である。
Ｖ’ｅ  ｍｉｎ＝２４ｌ／分、Ｖ’ｅ  ｍａｘ＝１８０ｌ／分、およびＭ＝１．５では、これは、
Ｒ＝Ｒｍａｘ・（Ｖ’ｅ＋１５）／１９５
となる。
【００２３】
計算される比率Ｒをより安定的なものにするためには、平均化法を用いることが推奨される。さらに、この方法は、比率Ｒの変動における変化を限定すべきである。なぜならば、比率Ｒの変動における変化は、平均化された濃度において誤差をもたらし得るためである。３０秒を超える平均化が、負荷およびベンチレーションにおける高速変化に適合するのに十分な速さのものであり、大きな誤差を生じさせないことが、明らかになった。Ｖ’Ｏ２における瞬間的誤差は、３０秒の平均化期間以内においてゼロに低減される。結論として、３０秒の平均化期間を利用して、Ｖ’ｅにおける変化が１５〜３０％未満である（１８０ｒｅｓｐ２４ｌ／分のＶ’ｅレベル）場合には、Ｖ’Ｏ２における瞬間的誤差は、３％未満となる。限定要素は、比率Ｒの十分な適合化を可能にするように、Ｖ’ｅが３０秒当たり２４ｌ／分よりも高速で変化し得ないことである。したがって、予想最大ピーク流量とポンプ容量との間の１．５の許容範囲が、十分なものとなり、無視し得る誤差しか生じさせないことが、推奨される。
【００２４】
しかし、本発明の一次態様によれば、流量信号およびガス分率信号は、補正フィルタリングを用いて時間的に同期される。以前には逆フィルタリングが用いられてきたが、推定インパルス応答Ｓ’に基づく逆フィルタは、図３に図示されるようなオーバーシュートを含み得る総システム応答をもたらす。概略的な構成において、図３は、入力信号１５１、信号１５１を捕捉するための測定システム１５３、および、測定システム１５３により再生されるような応答信号１５５を示す。入力信号１５１を表す出力信号を再生するためには、逆補正フィルタ１５７を設けて、出力信号１５９を生成する。出力信号１５９は、「オーバーシュート」と呼ばれる歪み１５９Ａを有する。本発明は、オーバーシュートが発生する理由は、かかるフィルタの設計が時間領域解析の代わりに周波数領域解析にのみ基づいている点にあると認識している。例えば、インパルス応答の周波数スペクトルの整合は、周波数依存位相ずれをもたらす。さらに、フィルタをデジタル式に実現することにより、連続スペクトルの代わりに離散周波数スペクトルがもたらされる。これらの態様は、時間領域におけるフィルタ応答の形状に影響を及ぼす。応答補正フィルタについては、これらのサイト効果を最小限に抑えることによる元の入力サンプルの形状の復元が重要となる。オーバーシュートを最小限に抑えるためには、複数の標準的な技術が利用可能である。しかし、オーバーシュートの最小化または除去は、しばしば、信号の立ち上がり時間および／または遅延時間に影響を及ぼす。本適用例については、立ち上がり時間は、影響を被らない場合があり、総遅延時間が、制限されなければならない。したがって、信号の立ち上がり時間および遅延時間を擾乱することなくオーバーシュートを最小限に抑えるための平滑化技術が開発されてきた。この結果として得られた平滑化アルゴリズムを次のセクションで原則的に説明する。
【００２５】
図４は、平滑化技術を原則的に示す。図３の出力信号１５９が、さらなるフィルタリングを受けて、元の入力信号（図３の１５１）と同等の、または少なくとも類似する補正信号１６１に達する。補正信号１６１は、移動平均フィルタリングを単に適用することにより得られる補正（１６３として示される）を上回る改善を示す。補正システム応答（信号１５９）は、リンギングとして知られているオーバーシュート（１５９Ａ）を含む可能性がある。このオーバーシュートは、主に、ガス信号の応答時間を高めるために使用される逆フィルタリング技術によって引き起こされる。リンギング周波数が一貫的なものであることにより、この周波数は、フィルタリングされた応答に対して移動平均フィルタを適用することによって、抑制することが可能である。しかし、移動平均フィルタの適用は、信号の立ち上がり時間を再度低減させることになる。本平滑化技術の原則は、「高速」逆フィルタリング応答と「平滑」移動平均応答との「最善」部分を組み合わせることである（図４）。平滑化アルゴリズムを実装するために我々が用いる技術は、エキスパートシステムに基づく。ゲインエキスパートシステムが、ルールのセットを適用することによって、逆フィルタリング応答および移動平均応答を混合する。図４において完全に示される曲線は、結果的に得られる出力信号を示す。
【００２６】
平滑化フィルタリングの設計は、平滑化フィルタの調整と、前置フィルタリングとを含む。補正されたＯ２応答およびＣＯ２応答の場合における平均リンギング周波数は、それぞれ７．７Ｈｚおよび１１．１Ｈｚであることが可能である。移動平均フィルタの長さは、それぞれ１３０ミリ秒および９０ミリ秒である、Ｏ２応答およびＣＯ２応答のリンギング期間と整合しなければならない。「高速」逆フィルタリング応答と「平滑」移動平均応答との「最善」部分の組合せは、逆フィルタリング応答と移動平均応答との一次導関数の比較によりなされる。ゲインエキスパートのためのルールは、逆フィルタリング応答の一次導関数と、移動平均応答の一次導関数との特性に基づく。これらのしきい値の値は、試行錯誤により決定され、正規化されたステップに対して指定される。これは、これらの値が、実際には、実ステップ値により乗算される必要があることを意味する。前置フィルタリングについては、Ｏ２前置フィルタおよびＣＯ２前置フィルタは、ハミングフィルタである。これは、フィルタの係数が、線形位相特徴を有するＦＩＲフィルタをもたらすハミング窓を用いて決定されることを意味する。−３ｄＢ周波数は、１９Ｈｚであり、スペクトルの臨界点（５Ｈｚ）でのフィルタのゲイン係数は、０．９８である。
【００２７】
ソフトウェア実装は、Ｏ２およびＣＯ２のための別個の応答フィルタを有するフレキシブルフィルタモデルとなるように、応答補正のためのソフトウェアモジュールを設計することによって、達成される。各応答フィルタは、特定の機能性を有するフィルタブロック（例えばＦＩＲまたはＩＩＲフィルタ）の集合体としてモデル化される。特定のコネクションマップにしたがって種々のフィルタブロックを接続することにより、応答フィルタ全体が構築される。
【００２８】
応答補正ソフトウェアモジュールのクラス図が、図５に示される。クラスが、連続線で描かれ、クラスインスタンス（＝オブジェクト）が、破線で描かれる。太線は、静的クラスを示す。クラスの全体像は、フィルタモデル２０１、フィルタブロック２０３、コネクション２０５、コネクションマップ２０７、線形フィルタ２０９、ステップエキスパート２１１、既存応答ウィザード２１３、ゲインエキスパート２１５、フィルタプール２１７、既存応答コネクションマップ２１９、還元マップ２２１、および高度マップ２２３を含む。
【００２９】
フィルタモデル２０１は、以降においてより詳細に説明されるような複数のフィルタブロックを含んでよい。フィルタブロックは、フィルタモデルの構造から決定される計算優先順位を有する。フィルタモデルの構造は、種々のフィルタブロック間のコネクションによって規定される。コネクションは、２つのフィルタブロックの入力と出力との間のリンクとして定義される。フィルタモデルは、まさに、１つの外部入力および１つの外部出力を有する。外部入力は、フィルタモデルにデータをインポートするために使用され、外部出力は、フィルタモデルからデータをエクスポートするために使用される。代謝測定デバイスは、Ｏ２応答補正のための１つのフィルタモデルと、ＣＯ２応答補正のための１つのフィルタモデルとを有する。この２つのモデルは、構造上において同一であり、これにより、同一のフィルタブロックを備え、同一の入力／出力コネクションを有し得ることとなる。
【００３０】
各フィルタブロック２０３は、フィルタモデル内に固有の識別子を有する。１つのフィルタブロックが、ある特定の機能性を実装し、これは、代謝測定デバイスについては、以下のタイプ、すなわち線形フィルタ、ステップエキスパート、応答エキスパート、およびゲインエキスパートの中の１つであることが可能である。各フィルタブロックは、固定数の入力および出力を有する。代謝測定デバイスについては、線形フィルタブロックのみをファイルから初期化することが可能である。
【００３１】
コネクション２０５は、まさに２つのフィルタブロック間のリンクとして定義される。さらに、コネクションは、適切なフィルタブロックに外部入力および外部出力をマッピングするために使用することも可能である。外部入力および外部出力についての識別子は、−１として定義される。最適化のために、入力および出力は、０から始めて番号付けされる。図６ａおよび図６ｂは、２つのフィルタブロック２５１、２５２からなる単純なフィルタモデルを示す。上方の図６ａは、２つのフィルタブロックの開ループコネクションを示し、下方の図６ｂは、閉ループの均等物を示す。
【００３２】
以下の３つのコネクションは、図６ａにおいて特定することが可能である。
Ｃ１：  ｛１，０，−１，０｝／／ブロック２５１の入力０は外部入力である
Ｃ２：  ｛２，０，１，０｝／／ブロック２５２の入力０はブロック２５１の出力０を指す
Ｃ３：  ｛−１，０，２，０｝／／ブロック２５２の出力０は外部出力である
図６ｂを考慮すると、以下のコネクションを追加することが可能である。
Ｃ４：  ｛１，１，２，０｝／／ブロック２５１の入力１はブロック２５２の出力０を指す
【００３３】
コネクションマップ２０７は、種々のフィルタブロック間に複数のリンク（コネクション）を備えてよい。ある特定のフィルタブロックの入力と、別のフィルタブロックの出力とが、リンクを規定する。さらに、コネクションマップは、外部入力を規定する１つのエントリーと、外部出力を規定する１つのエントリーとを含むことも可能である。代謝測定デバイスについては、コネクションマップは、固定され、応答、還元、および高度のタイプからなるものであることが可能である。適切なコネクションマップの選択は、初期化ファイルからのフィルタモデルの構築の際に、自動的になされる。選択規準は、実装チャプタにおいて論じられる。図６ｂについての可能な１つのコネクションマップは、以下の通りであることが可能である。
例示マップ＝｛／／入力，出力
Ｃ１：  ｛１，０，−１，０｝／／ブロック２５１の入力０は外部入力である
Ｃ２：  ｛２，０，１，０｝／／ブロック２５２の入力０はブロック２５１の出力０を指す
Ｃ３：  ｛１，１，２，０｝／／ブロック２５１の入力１はブロック２５２の出力０を指す
Ｃ４：  ｛−１，０，２，０｝／／ブロック２５２の出力０は外部出力である｝
【００３４】
線形フィルタ２０９は、古典的なデジタルフィルタを表す。デジタルフィルタのための伝達関数は、２つの多項式、すなわちＡＭ＝［１，ａ１，．．．，ａＭ］およびＢＮ＝［ｂ０，ｂ１，．．．，ｂＮ］によって規定されて、フィルタの出力は、
【００３５】
【数１】
2011522665.tif 000003
【００３６】
によって与えられる。ここで、
ｘｎ＝入力信号の非フィルタリングサンプル
ｙｎ＝フィルタリング出力サンプルのフィードバック
である。
【００３７】
両方の多項式ＡＭおよびＢＮが、非ゼロである場合には、フィルタは、無限インパルス応答（ＩＩＲ）を有する。ＡＭが、ゼロである場合には、フィルタは、有限インパルス応答（ＦＩＲ）を有する。初めにファイルから線形フィルタを初期化するためには、係数の番号が宣言されなければならない。これは、番号符号「＃」の後に、後に続く係数の番号が続くことによって、なされる。次いで、各フィルタ係数が、指標と、付随するＡｎ値およびＢｎ値とによって規定される。ＦＩＲフィルタを規定するためには、Ａｎエントリーについて“……“宣言を確実に使用することが推奨され、これは、フィルタを初期化する際にメモリをセーブする。全てのゼロ係数は、ファイルから初期化されるが、計算の際にスキップされる。以下に、出力等式、ｙｋ＝−０．００８７ｘｋ＋０．２５１８ｘｋ−２＋０．５１３８ｘｋ−３＋０．２５１８ｘｋ−４−０．００８７ｘｋ−６を有するローパスＦＩＲフィルタのための規定の一例が提示される。
【００３８】
【表１】
2011522665.tif 000004
【００３９】
ステップエキスパート２１１は、その入力データストリーム上のステップを検出するために使用されるルールのセットを備えてよい。ステップが、特定のデータ特性に関する試験可能コンストリクションのセットとして予め定義される必要がある。各条件が、受容ルーチンおよび廃棄ルーチンを規定することによってルールに変換される。ステップエキスパートは、受信データがステップを含み得るか否かについて結論を下すために、これらのルールを実行する。ステップエキスパートは、１つの入力および１つの出力を有する。代謝測定デバイスについては、ステップエキスパートは、１呼吸ごとのデータの解析により決定されるルールの固定セットを有する。図７は、ステップ検出のための決定ポイントを示す。ステップエキスパートルールの規定においては、ステップエキスパートのためのルールは、１呼吸ごとの測定の際のガス分率のいくつかの重要な特性に基づく。
・  分率信号は、連続信号である（不連続セクションではない）。
・  発生し得るアーチファクトは、明確に定義される。
・  アップステップの特性は、ダウンステップの特性と同一である。
・  種々のステップ間の変動は、限定される。
【００４０】
既知の代謝測定デバイスとの比較のために、既存応答エキスパートまたは既存応答ウィザードを確立するフィルタモデルを展開した。既存応答エキスパート２１３は、既存代謝測定ファミリーのデバイス（応答ウィザード）中のアルゴリズムにしたがって応答を補正するために使用されるルールのセットから構成されてよい。このアルゴリズムは、指定されたデータ特性に関する試験可能コンストリクションにおいて定義される必要がある。各条件が、受容ルーチンおよび廃棄ルーチンを規定することによってルールに変換される。既存応答エキスパートは、受信データを所要の応答に補正するために、これらのルールを実行する。既存応答エキスパートは、１つの入力および１つの出力を有する。代謝測定デバイスについては、既存応答エキスパートは、既存アルゴリズムの解析によって決定されるルールの固定セットを有する。１０ミリ秒データについて適合化された既存応答補正ウィザードのグラフ図である図８を参照とする。既存応答エキスパートルールの規定においては、既存応答エキスパートのためのルールは、入力ステップエキスパートのいくつかの特性に基づく。
【００４１】
ゲインエキスパート２１５は、受信データストリームに対する適切なゲインを計算するために使用されるルールのセットを備えてよい。ゲイン計算は、指定されたデータ特性に関する試験可能コンストリクションのセットとして予め定義される必要がある。各条件が、受容ルーチンおよび廃棄ルーチンを規定することによってルールに変換される。ゲインエキスパートは、受信データに対して適切なゲインを計算するために、これらのルールを実行する。ゲインエキスパートは、４つの入力および１つの出力を有する。代謝測定デバイスについては、ゲインエキスパートは、ルールの固定セットを有してよい。ゲインエキスパートルールの規定においては、ゲインエキスパートのためのルールは、逆フィルタリング応答および移動平均応答の一次導関数の特性に基づく。
【００４２】
フィルタプール２１７は、Ｏ２応答補正およびＣＯ２応答補正のために使用されるフィルタブロックを含むことが可能である。代謝測定デバイスについては、各フィルタプールは、以下に挙げられる固定数のフィルタブロックから構成されてよい。フィルタブロックは、通常応答マップ、還元マップ、および高度マップのタイプのものであることが可能な予め規定されたコネクションマップを使用して接続される。
【００４３】
【表２Ａ】
2011522665.tif 000005
【００４４】
【表２Ｂ】
2011522665.tif 000006
【００４５】
既存応答コネクションマップ２１９は、既存代謝測定デバイスの応答補正を模倣するフィルタモデルを構築するようなコネクションから構成されてよい。既存応答コネクションマップにしたがったフィルタブロックの接続により、図９に示されるようないわゆる「既存応答フィルタモデル」が得られる。図９は、対応するフィルタモデル３０３および計算順序３０５を有する既存応答コネクションマップ３０１を示す。コネクションマップは、
｛０，０，−１，０｝
｛１，０，３，０｝
｛２，０，０，０｝
｛３，０，２，０｝
｛−１，０，１，０｝
によって表される。フィルタモデルは、入力３１５と出力３１７との間に配置される、入力ステップエキスパート（０）３０７、補正フィルタ（２）３０９、既存応答エキスパート（３）３１１、および出力ステップエキスパート（１）３１３を含む。計算順序３０５は、｛０，２，３，１｝である。
【００４６】
還元マップ２２１は、既存応答補正を線形フィルタの均等物で置換するフィルタモデルを構築するようなコネクションを備えてよい。還元マップにしたがったフィルタブロックのコネクションにより、図１０に示されるようないわゆる「還元フィルタモデル」が得られる。図１０は、対応するフィルタモデル４０３および計算順序４０５を有する還元コネクションマップ４０１を示す。還元フィルタモデルは、
｛０，０，−１，０｝
｛１，０，３，０｝
｛２，０，０，０｝
｛４，０，２，０｝
｛−１，０，１，０｝
として表される還元コネクションマップ４０１を含む。フィルタモデル４０３は、入力４１５と出力４１７との間に、入力ステップエキスパート（０）４０７、補正フィルタ（２）４０９、ローパスフィルタ（４）４１１、および出力ステップエキスパート（１）４１３を含む。計算順序４０５は、｛０，２，４，１｝である。
【００４７】
高度マップ２２３は、既存応答補正を非線形均等物で置換するフィルタモデルを構築するようなコネクションを備えてよい。
【００４８】
列挙されたコネクションにしたがってフィルタブロックを接続することにより、図１１に示されるような高度フィルタモデル５０１が得られる。さらに、図１１は、計算順序５０３を示す。図１１の高度フィルタモデル５０１は、
｛０，０，−１，０｝
｛１，０，１４，０｝
｛１５，０，０，０｝
｛２，０，１５，０｝
｛４，０，２，０｝
｛５，０，４，０｝
｛６，０，４，０｝
｛７，０，５，０｝
｛８，０，７，０｝
｛９，０，６，０｝
｛１０，０，９，０｝
｛１１，０，５，０｝
｛１２，０，６，０｝
｛１３，０，１１，０｝
｛１３，１，８，０｝
｛１３，２，１０，０｝
｛１３，３，１２，０｝
｛１４，０，１３，０｝
｛−１，０，１，０｝
として表される高度コネクションマップを含む。高度フィルタモデル５０１は、入力５０５から始まり、入力ステップエキスパート（０）５０７、ローパス前置フィルタ（１５）５１１、補正フィルタ（２）５１３、および第１のローパスフィルタ（４）５１５を含む、高速フィルタのアレイを有する。この高速フィルタのアレイの後には、平滑化フィルタのセクションが続き、このセクションは、補正フィルタリングのためのブランチ５１７と、移動平均フィルタリングのためのブランチ５１９とを形成し、ゲインエキスパート（１３）５２１で終端する。補正フィルタリングブランチ５１７は、第１の遅延３フィルタ（６）５２３が先頭に位置し、第１の遅延３フィルタ（６）５２３は、導関数６フィルタ（９）５２５および第３の遅延９フィルタ（１２）５２７に分岐する。第２の導関数６フィルタ（９）５２５の後には、第３のローパス７フィルタ（１０）５２９が続き、この第３のローパス７フィルタ（１０）５２９は、ゲインエキスパート（１３）５２１に至る。第３の遅延９フィルタ（１２）５２７は、ゲインエキスパート（１３）５２１に直接的に接続される。移動平均フィルタリングブランチ５１９は、移動平均フィルタ（５）５３１で始まり、この移動平均フィルタ（５）５３１は、第２の遅延８フィルタ（１１）５３３および導関数４フィルタ（７）５３５に分岐する。導関数４フィルタ（７）５３５の後には、第２のローパス５フィルタ（８）５３７が続き、次いで、ゲインエキスパート（１３）５２１に接続する。遅延８フィルタ（１１）５３３は、ゲインエキスパート（１３）５２１に直接的に至る。ゲインエキスパート（１３）５２１は、第４のローパス１０フィルタ（１４）５４１および出力ステップエキスパート（１）５０９を介して出力５３９に至る。計算順序は、｛０，１５，２，４，５，７，１１，８，６，１２，９，１０，１３，１４，１｝によって表される。
これらのフィルタブロックは、以下の通りに説明することが可能である。
５０７：  入力ステップエキスパート（０）
入力ステップエキスパートは、入力信号のステップサイズおよび開始時間を決定するために、入力信号を解析する。これらの値は、遅延時間決定およびゲインエキスパートのために必要となる。
５１１：  ローパス前置フィルタ（１５）
このフィルタは、入力信号の比較的高い周波数を減衰させて、これらの高周波数に対する補正フィルタの予期し得ない挙動を回避する。
５１３：  補正フィルタ（２）
これは、実応答補正フィルタ（逆フィルタ１／Ｓ）である。これは、安定性を保証し、ＤＣ精度を得るために、ＦＩＲフィルタとして実装される。
５１５：  ローパスフィルタ（４）
このフィルタは、補正フィルタによりもたらされるおよび／または増幅される比較的高い周波数を減衰させる。
５３１：  移動平均フィルタ（５）
このフィルタは、補正フィルタによりもたらされるリンギング周波数を減衰させる。移動平均の長さは、ある特定の補正フィルタについて非常に典型的なリンギングの周波数に調節される。
５２３：  遅延３フィルタ（６）
これは、移動平均（ＭＡ）フィルタの遅延に等しい遅延である。この遅延は、信号ＭＡ信号経路および補正（ＣＯＲＲ）信号経路において厳密に同一の遅延を得るために導入される。
５３５：  導関数４フィルタ（７）
ＭＡ信号の導関数は、ゲインエキスパートを制御する入力の中の１つである。
５３７：  ローパス５フィルタ（８）
このフィルタは、ＭＡ信号の導関数における比較的高い周波数を減衰させて、この周波数帯における信号ノイズがゲインエキスパートを擾乱させるのを防ぐ。
５２５：  導関数６フィルタ（９）
ＣＯＲＲ信号の導関数は、ゲインエキスパートを制御する入力の中の１つである。
５２９：  ローパス７フィルタ（１０）
このフィルタは、ＣＯＲＲ信号の導関数における比較的高い周波数を減衰させて、この周波数帯における信号ノイズがゲインエキスパートを擾乱させるのを防ぐ。
５３３：  遅延８フィルタ（１１）
これは、導関数４フィルタおよびローパス５フィルタの遅延を補償する遅延である。この遅延は、ＭＡ信号経路およびＭＡ’信号経路において等しい遅延を得るために導入される。
５２７：  遅延９フィルタ（１２）
これは、導関数６フィルタおよびローパス７フィルタの遅延を補償する遅延である。この遅延は、ＣＯＲＲ信号経路およびＣＯＲＲ’信号経路において等しい遅延を得るために導入される。
５２１：  ゲインエキスパート（１３）
このブロックは、ＣＯＲＲ信号とＭＡ信号とを混合する。ゲインエキスパートは、ＣＯＲＲ信号（ＣＯＲＲ’）の導関数と、ＭＡ信号（ＭＡ’）の導関数とによって制御される。ゲインエキスパートのためのルールにおいて使用されるしきい値は、この信号において見受けられるようなステップサイズに正規化された振幅を有する信号に適用されなければならない。ステップサイズは、ステップエキスパートによって計算される。
５４１：  ローパス１０フィルタ（１４）
このフィルタは、ゲインエキスパートにおける信号の混合によりもたらされる比較的高い周波数を減衰させる。
５０９：  出力ステップエキスパート（１）
出力ステップエキスパートは、フィルタ挙動を適切なものにするために必要な出力信号の開始時間を決定するために、出力信号を解析する。
この実施形態においては、フィルタブロック５は、移動平均フィルタとして実装されるが、補正フィルタリングによりもたらされるリンギング周波数を減衰させるのに適した任意のフィルタタイプであることが可能である。
ゲインエキスパート（１５）は、以下のルールに支配される。
【００４９】
Ｉｆ（Ａｂｓ（ｍａ’）＞Ｇ１Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）  ＡＮＤ  （Ａｂｓ（ｃｏｒｒ’）＞Ｇ１Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）  ＡＮＤ
（ｓｉｇｎ（ｍａ’）  ！＝  ｓｉｇｎ（ｃｏｒｒ’））  Ｔｈｅｎ
Ｇａｉｎ＝Ａｂｓ（ｍａ’）／Ｇ１Ｆａｃｔｏｒ
Ｅｌｓｅ
Ｉｆ  Ａｂｓ（ｍａ’）＞Ｇ２Ｔｈｅｓｈｏｌｄｈｉｇｈ  Ｔｈｅｎ
Ｇａｉｎ  ＝  １
Ｅｌｓｅ
Ｉｆ  Ａｂｓ（ｍａ’）＜Ｇ２ＴｈｒｅｓｈｏｌｄＬｏｗ  Ｔｈｅｎ
Ｇａｉｎ  ＝  ０
Ｅｌｓｅ
Ｇａｉｎ  ＝  （Ａｂｓ（ｍａ’）  −  Ｇ２ＴｈｒｅｓｈｏｌｄＬｏｗ）／（Ｇ２ＴｈｒｅｓｈｏｌｄＨｉｇｈ−
Ｇ２ＴｈｒｅｓｈｏｌｄＬｏｗ）
／／注：導関数ではなく実際の信号が混合される
Ｏｕｔｐｕｔ  ＝  Ｇａｉｎ＊ｃｏｒｒ  ＋  （１−Ｇａｉｎ）＊ｍａ
Ｇ１Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  ＝  ０．００１
Ｇ１Ｆａｃｔｏｒ  ＝  ０．０５
Ｇ２Ｔｈｅｓｈｏｌｄｈｉｇｈ  ＝  ０．０３
Ｇ２ＴｈｒｅｓｈｏｌｄＬｏｗ  ＝  ０．０１
【００５０】
したがって、ゲインエキスパート（１５）は、ＭＡ信号の一次導関数の（絶対）値と、ＣＯＲＲ信号の一次導関数の（絶対）値とに基づいて、ＭＡ信号およびＣＯＲＲ信号の相対ゲインを組み合わせる。この例における相対ゲインは、これらがＭＡ信号およびＣＯＲＲ信号について相補的なものとなるような、すなわち、ＭＡ信号に対するゲインとＣＯＲＲ信号に対するゲインとの合計が１００％になるようなものである。
【００５１】
より具体的には、ゲインエキスパート（１５）は、ＭＡ信号の導関数およびＣＯＲＲ信号の導関数を、本明細書において予め定められた第１のしきい値（Ｇ１Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）と比較することにより、ＭＡ信号の一次導関数の（絶対）値と、ＣＯＲＲ信号の一次導関数の（絶対）値とに基づいて、ＭＡ信号およびＣＯＲＲ信号の相対ゲインを組み合わせる。
【００５２】
この例においては、ゲインエキスパート（１５）は、組合せにおいて、ＭＡ信号の一次導関数の絶対値が第１のしきい値を超過するか否か、ＣＯＲＲ信号の一次導関数の絶対値が第１のしきい値を超過するか否か、および、ＣＯＲＲ信号の導関数の符号がＭＡ信号の導関数の符号と同等でないか否かを決定するように構成される。肯定の場合には、ゲインエキスパートは、ＭＡ信号の一次導関数の絶対値に基づいて相対ゲインを計算する。否定の場合には、ゲインエキスパートは、ＭＡ信号の一次導関数の絶対値が第２の高いしきい値（Ｇ２Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｈｉｇｈ）を超過するか否かを決定する。肯定の場合には、ゲインエキスパートは、ＣＯＲＲ信号のみにその出力信号の根拠を置く。否定の場合には、ゲインエキスパートは、ＭＡ信号の一次導関数の絶対値が第３の低いしきい値（Ｇ２Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｌｏｗ）よりも低いか否かを決定するように進む。肯定の場合には、ゲインエキスパートは、ＭＡ信号のみにその出力信号の根拠を置く。否定の場合には、ゲインエキスパートは、第２のしきい値と第３のしきい値との間のＭＡ信号の一次導関数の絶対値の相対位置に相対ゲインの根拠を置く。
【００５３】
クラス応答およびフィルタは、ＣＯ２フィルタプールおよびＯ２フィルタプールと、ＣＯ２フィルタモデルおよびＯ２フィルタモデルとを含むことが可能である。これらのフィルタモデルは、アクティブなコネクションマップに対応するプールからのフィルタを接続することによって、構築される。
【００５４】
オペレーションは、計算順序の決定を含む。対処すべき１つの重要な課題は、種々のフィルタブロックをどのような順序で計算する必要があるかということである。一例として、図６ａおよび図６ｂに示されるような、２つのフィルタブロックから構成され得るフィルタモデルを再度参照する。図６ａにおいては、フィルタブロック２の出力を計算することが可能となる前に、フィルタブロック１の出力を計算する必要があることが明らかである。しかし、図６ｂを見ると、フィルタブロック１はフィルタブロック２の出力を要するが、フィルタブロック２はフィルタブロック１の出力を要することが分かる。いずれを先に実施するかを見極めるためには、フィードバックループの目的を考慮に入れることが必要である。制御工学においては、図６ｂにおけるようなフィードバックループは、図６ａに示されるような２つのフィルタブロックの開ループコネクション中において生じる誤差を補正するために主に使用される。この観点から、フィードバックループは、両方のフィルタブロックにより処理されるデータを含み得る場合にのみ有用となる。したがって、図６ｂにおいても、計算順序は、図６ａにおけるものと同一となる。フィードバックループを見出すことは、自明なことと思われるであろうが、これは、フィードバックループが、視覚的に示されるからにすぎない。実際には、フィルタモデルは、複数のフィルタブロックと、複数のコネクションとを有するにすぎない。したがって、フィルタモデルは、このモデル中を何らかの形で「ウォークスルー」することにより、フィードバックループを検出しなければならない。フィードバックループが検出されると、計算順序も判明することとなる。
【００５５】
かかるアルゴリズムは、外部入力を受領するフィルタブロックの検出で始まる。このいわゆるルートフィルタは、計算すべき第１のフィルタブロックとなる。このアルゴリズムは、引き続き、ルートフィルタの入力に接続されるフィルタブロックを検出するために逆方向検索を開始する。あるフィルタブロックが、検出され、以前には検出されなかった場合には、アルゴリズムは、この新しいフィルタブロックについて新たな検索を開始する。このフィルタブロックが、既に検出されたものであるが、フィルタ順序にはまだ含まれていなかった場合には、この検出されたフィルタブロックは、計算順序に関して次のフィルタブロックとなる。この再帰的逆方向検索は、未検出のフィルタブロックが見つけられなくなるまで、継続される。次いで、アルゴリズムは、ルートフィルタの出力に接続されるフィルタブロックを検出するために、順方向検索を開始する。やはり、あるフィルタブロックが、検出され、以前には検出されなかった場合には、アルゴリズムは、この検出されたフィルタブロックについて最初からやり直す。このフィルタブロックが、既に検出されたものである場合には、順方向検索が開始されたこのフィルタブロックは、計算順序に追加される。図１２は、計算順序決定アルゴリズムを例示するための、フィルタモデルおよび対応するコネクションマップの一例を示す。コネクションが、Ｃ＝｛入力フィルタＩＤ、入力番号、出力フィルタＩＤ、出力番号｝として定義されることに留意されたい。フィルタブロック６は、フィードバックループ中に存在し、したがってブロック２およびブロック３が計算された後に、計算されることが必要となる。さらに、ブロック５は、ブロック４の前に計算される必要がある。フィルタブロック１〜６は、図１２に示されるように、外部入力と外部出力との間に配置される。このコネクションマップは、以下の通りとなる。
ｃ１＝｛１，０，−１，０｝
ｃ２＝｛２，１，１，０｝
ｃ３＝｛３，０，２，０｝
ｃ４＝｛４，０，３，０｝
ｃ５＝｛５，０，１，０｝
ｃ６＝｛４，１，５，０｝
ｃ７＝｛６，０，３，０｝
ｃ８＝｛２，０，６，０｝
ｃ９＝｛−１，０，４，０｝
初めに、このアルゴリズムは、−１について第３の列を走査することにより、外部入力を検出する。この結果、コネクションｃ１が得られる。対応するルートフィルタは、フィルタブロック１であり、計算順序において第１のブロックとなる。アルゴリズムは、フィルタブロック１について逆方向検索を開始する（１について第１の列を走査し、０について第２の列を走査する）。新たなブロックは検出されない。順方向検索が開始される（１について第３の列を走査し、０について第４の列を走査する）。この結果、コネクションｃ２が得られる。対応するフィルタブロックは、２である。ブロック２は、以前には検出されなかったため、アルゴリズムは、ブロック２に関して再帰的に開始し、等々となる。以下のセクションにおいては、アルゴリズムフローは、フィルタブロックが検出されたものとして印されるポイントと、フィルタブロックが計算順序に追加されるポイントと共に、列挙される。この計算順序の結果が、一番右の列である。
【００５６】
オペレーションの一部は、次に説明する高度フィルタモデルおよび方法についての、ファイルからの初期化である。さらなる検出に対して応答補正を容易に適合化させることを可能にするためには、ドライバコードの再コンパイルの必要を伴うことなく、記述ファイルから対応するフィルタモデルを初期化することが可能でなければならない。したがって、各フィルタブロックは、それを実行時に構築し得るテキスト記述を有さなければならない。高度フィルタ方法について、初期化ファイルは、「高度」フィルタモデルに関して初期化ファイル中に示される。
【００５７】
【表３】
2011522665.tif 000007
【００５８】
【表４】
2011522665.tif 000008
【００５９】
【表５Ａ】
2011522665.tif 000009
【００６０】
【表５Ｂ】
2011522665.tif 000010
【００６１】
【表５Ｃ】
2011522665.tif 000011
【００６２】
【表６Ａ】
2011522665.tif 000012
【００６３】
【表６Ｂ】
2011522665.tif 000013
【００６４】
【表６Ｃ】
2011522665.tif 000014
【００６５】
【表７】
2011522665.tif 000015
【００６６】
【表８Ａ】
2011522665.tif 000016
【００６７】
【表８Ｂ】
2011522665.tif 000017
【００６８】
【表９】
2011522665.tif 000018
【００６９】
【表１０Ａ】
2011522665.tif 000019
【００７０】
【表１０Ｂ】
2011522665.tif 000020
【００７１】
【表１１】
2011522665.tif 000021
【００７２】
【表１２】
2011522665.tif 000022
【００７３】
【表１３】
2011522665.tif 000023
【００７４】
【表１４】
2011522665.tif 000024
【００７５】
【表１５】
2011522665.tif 000025
【００７６】
さらに、オペレーションは、フィルタブロックの接続を含む。上記において指摘したように、フィルタモデルは、コネクションの特定のセットを有する複数のフィルタブロックとして定義される。結果的に得られるモデルの出力の計算は、複数の方式で実施し得る。
【００７７】
１つは、計算順序により決定された通りに第１のフィルタブロックの出力を計算し、それを計算順序の次のフィルタブロックに回し、これを計算し、等々を、全てのフィルタブロックが計算されるまで行なうことである。しかし、この計算方式は、フィルタブロックからフィルタモデルに、および逆方向にデータを転送する際に、多大なオーバーヘッドを要する。モデルが構築されると、コネクションは、モデルの存続時間にわたってほぼ固定される。したがって、フィルタモデルの出力のよりいっそう効率的な計算方式は、モデルの介入を伴わずに、各フィルタブロックが各々の入力を得るようにすることである。これを可能にするためには、各フィルタブロックの入力が、別のフィルタブロックの出力に接続されなければならない。
【００７８】
したがって、本発明の実施および実装は、前述の記載から明らかになると考えられる。本発明は、本明細書に記載されるいずれの実施形態にも限定されず、当業者の認識し得る範囲内において修正が可能であり、それらの修正は、添付の特許請求の範囲内に含まれると見なされるべきである。同様に、あらゆる運動学的反転が、本来的に開示され、本発明の範囲内に含まれると見なされる。「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、この説明または添付の特許請求の範囲内において用いられる場合に、排他的または完全な意味において解釈されるべきではなく、包括的な意味において解釈すべきである。「・・・のための手段（ｍｅａｎｓ  ｆｏｒ）」などの表現は、「・・・のために構成された構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ  ｆｏｒ）」または「・・・のために構築された部材（ｍｅｍｂｅｒ  ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ  ｔｏ）」として読解されるべきであり、開示される構造の均等物を含むように解釈されるべきである。「不可欠な（ｃｒｉｔｉｃａｌ）」、「好ましい（ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ）」、「特に好ましい（ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ  ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ）」、等々の表現の使用は、本発明を限定するようには意図されない。具体的にまたは明示的に説明または特許請求されない特徴が、本発明の範囲から逸脱することなく、本発明による構造に追加的に含まれ得る。
【符号の説明】
【００７９】
５０  ガス解析システム
５１  流量センサ
５３  ガス流解析デバイス
５５  コンピュータ
１０１  比例ガスアナライザ
１０３  流量センサ
１０５  混合チャンバ
１０７  ガスアナライザ
１０９  比例ポンプ
１５１  入力信号
１５３  測定システム
１５５  応答信号
１５７  逆補正フィルタ
１５９  出力信号
１５９Ａ  歪み
１６１  補正信号
１６３  補正
２０１  フィルタモデル
２０３  フィルタブロック
２０５  コネクション
２０７  コネクションマップ
２０９  線形フィルタ
２１１  ステップエキスパート
２１３  既存応答エキスパート
２１５  ゲインエキスパート
２１７  フィルタプール
２１９  既存応答コネクションマップ
２２１  還元マップ
２２３  高度マップ
２５１  フィルタブロック
２５２  フィルタブロック
３０１  既存応答コネクションマップ
３０３  フィルタモデル
３０５  計算順序
３０７  入力ステップエキスパート（０）
３０９  補正フィルタ（２）
３１１  既存応答エキスパート（３）
３１３  出力ステップエキスパート（１）
３１５  入力
３１７  出力
４０１  還元コネクションマップ
４０３  フィルタモデル
４０５  計算順序
４０７  入力ステップエキスパート（０）
４０９  補正フィルタ（２）
４１１  ローパスフィルタ（４）
４１３  出力ステップエキスパート（１）
４１５  入力
４１７  出力
５０１  高度フィルタモデル
５０３  計算順序
５０５  入力
５０７  入力ステップエキスパート（０）
５０９  出力ステップエキスパート（１）
５１１  ローパス前置フィルタ（１５）
５１３  補正フィルタ（２）
５１５  第１のローパスフィルタ（４）
５１７  ブランチ
５１９  ブランチ
５２１  ゲインエキスパート（１３）
５２３  第１の遅延３フィルタ（６）
５２５  導関数６フィルタ（９）
５２７  第３の遅延９フィルタ（１２）
５２９  第３のローパス７フィルタ（１０）
５３１  移動平均フィルタ（５）
５３３  第２の遅延８フィルタ（１１）
５３５  導関数４フィルタ（７）
５３７  第２のローパス５フィルタ（８）
５３９  出力
５４１  第４のローパス１０フィルタ（１４）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2011522665.tif 000030
【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図７】
2011522665.tif 000033
【図８】
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【図９】
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【図１０】
2011522665.tif 000036
【図１１】
2011522665.tif 000037
【図１２】
2011522665.tif 000038
【国際調査報告】
2011522665.tif 000039
2011522665.tif 000040
2011522665.tif 000041
2011522665.tif 000042
2011522665.tif 000043