(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ピーク成分、ベースライン成分、及びノイズ成分の３成分が含まれる測定データからノイズ成分の大きさを表すノイズレベルを推定する方法であって、
a) 前記測定データに対する想定ノイズのみからなる想定ノイズデータについて、所定の周波数未満の低周波成分を低減させるハイパスフィルタを用いて高周波ノイズ成分を抽出し、該高周波ノイズ成分の波形データである第１波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、あるいは該第１波形データにおいて隣接する極大値と極小値の間の領域を１つのセグメントとして、該第１波形データを複数のセグメントに分割して得た該複数のセグメントの幅の分布に基づいてセグメント幅の閾値を求め、
b) 前記ハイパスフィルタを用いて前記測定データから高周波測定成分を抽出し、該高周波測定成分の波形データである第２波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、あるいは該第２波形データにおいて隣接する極大値と極小値の間の領域を１つのセグメントとして、該第２波形データを複数のセグメントに分割し、
c) 前記第２波形データを分割して得た複数のセグメントから、前記閾値を超える幅を有するセグメントを除外して第１セグメント群を作成し、
d) 前記第１セグメント群に含まれる複数のセグメントの高さ又は面積に基づきノイズレベルを求める
ことを特徴とするノイズレベル推定方法。
【請求項２】
e) 前記ノイズレベルと、前記第１セグメント群に含まれる複数のセグメントのそれぞれの高さ又は面積をそれぞれ比較して該高さ又は面積の外れ値を抽出し、
f) 前記外れ値を有するセグメントを前記第１セグメント群の複数のセグメントから除外して第２セグメント群を作成し、
g) 前記第２セグメント群に含まれる複数のセグメントの高さ又は面積に基づいてノイズレベルを求める
ことを特徴とする請求項１に記載のノイズレベル推定方法。
【請求項３】
h) 前記第１セグメント群の複数のセグメントのそれぞれを代表するセグメント位置を決定し、
i) 前記第１セグメント群の複数のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントのセグメント位置から予め決められた範囲内にセグメント位置が存在するセグメントを対象セグメントとして抽出し、
j) 前記当該セグメントと前記対象セグメントの高さ又は面積に基づき、前記当該セグメントのセグメント位置におけるノイズレベルを求める
ことを特徴とする請求項１に記載のノイズレベル推定方法。
【請求項４】
k) 前記当該セグメントと前記対象セグメントの高さ又は面積を比較して該高さ又は面積の外れ値を抽出し、
l) 前記外れ値を有するセグメントを前記当該セグメントあるいは前記対象セグメントから除外して第２セグメント群を作成し、
m) 前記第２セグメント群に含まれるセグメントの高さ又は面積に基づいて、前記当該セグメントのセグメント位置におけるノイズレベルを求める
ことを特徴とする請求項３に記載のノイズレベル推定方法。
【請求項５】
前記第２セグメント群に含まれる複数のセグメントのそれぞれの高さ又は面積の中から外れ値を抽出し、該外れ値に対応するセグメントを除外して新たに第２セグメント群を作成する工程を、外れ値がなくなるまで、あるいは予め決められた回数に達するまで繰り返した後にノイズレベルを求める
ことを特徴とする請求項２又は４に記載のノイズレベル推定方法。
【請求項６】
ピーク成分、ベースライン成分、及びノイズ成分の３成分が含まれる測定データからノイズレベルを推定するために用いられる測定データ処理装置であって、
a) 所定の周波数未満の低周波成分を低減させるハイパスフィルタと、
b) 前記測定データに対する想定ノイズのみからなる想定ノイズデータについて、前記ハイパスフィルタを用いて高周波ノイズ成分を抽出し、該高周波ノイズ成分の波形データである第１波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、あるいは該第１波形データにおいて隣接する極大値と極小値の間の領域を１つのセグメントとして、該第１波形データを複数のセグメントに分割して得た該複数のセグメントの幅の分布に基づいて予め求められたセグメント幅の閾値が保存された記憶部と、
c) 前記ハイパスフィルタを用いて前記測定データから高周波測定成分を抽出し、該高周波測定成分の波形データである第２波形データを取得する第２波形データ取得部と、
d) 前記第２波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、あるいは該第２波形データにおいて隣接する極大値と極小値の間の領域を１つのセグメントとして、該第２波形データを複数のセグメントに分割するセグメント分割部と、
e) 前記第２波形データを分割して得た複数のセグメントから、前記閾値を超える幅を有するセグメントを除外して第１セグメント群を作成する第１セグメント群作成部と、
f) 前記第１セグメント群に含まれる複数のセグメントの高さ又は面積に基づきノイズレベルを求めるノイズレベル算出部と
を備えることを特徴とする測定データ処理装置。
【請求項７】
ピーク成分、ベースライン成分、及びノイズ成分の３成分が含まれる測定データからノイズレベルを推定するために用いられるプログラムであって、
所定の周波数未満の低周波成分を低減させるハイパスフィルタと
前記測定データに対する想定ノイズのみからなる想定ノイズデータについて、前記ハイパスフィルタを用いて高周波ノイズ成分を抽出し、該高周波ノイズ成分の波形データである第１波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、あるいは該第１波形データにおいて隣接する極大値と極小値の間の領域を１つのセグメントとして、該第１波形データを複数のセグメントに分割して得た該複数のセグメントの幅の分布に基づいて予め求められたセグメント幅の閾値が保存された記憶部と
を備えた測定データ処理装置において、該測定データ処理装置が有するコンピュータを、
a) 前記ハイパスフィルタを用いて前記測定データから高周波測定成分を抽出し、該高周波測定成分の波形データである第２波形データを取得する第２波形データ取得部と、
b) 前記第２波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、あるいは該第２波形データにおいて隣接する極大値と極小値の間の領域を１つのセグメントとして、該第２波形データを複数のセグメントに分割するセグメント分割部と、
c) 前記第２波形データを分割して得た複数のセグメントから、前記閾値を超える幅を有するセグメントを除外して第１セグメント群を作成する第１セグメント群作成部と、
d) 前記第１セグメント群に含まれる複数のセグメントの高さ又は面積に基づきノイズレベルを求めるノイズレベル算出部
として機能させることを特徴とする測定データ処理用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クロマトグラムやスペクトル等の、ピーク成分、ベースライン成分及びノイズ成分から構成される測定データ中のノイズ成分の大きさ（ノイズレベル）を推定する方法、及びそのような測定データの処理装置、並びに測定データ処理用のプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
液体試料に含まれる成分を分析する装置の１つに液体クロマトグラフがある。液体クロマトグラフでは、液体試料を移動相の流れに乗せてカラムに導入し、カラム内で試料中の各成分を時間的に分離した後、吸光光度計等の検出器で検出してクロマトグラムを作成する。そして、クロマトグラム上のピーク位置から各成分を同定し、ピーク高さや面積から当該成分の濃度を決定する（例えば特許文献１）。【０００３】
一般に、測定により得られるクロマトグラムは、ピーク成分、ベースライン成分、及びノイズ成分の３成分に分けることができる。ピーク成分の大きさは液体試料に含まれる各種成分の溶出に伴い変動し、ベースライン成分の大きさは移動相を送液するポンプの圧力に変化が生じたり周辺の温度が変化したりすることにより変動（ベースラインドリフト）する。通常、ベースライン成分の変動はピーク成分やノイズ成分に比べると緩やかである。これに対し、ノイズ成分の大きさ（ノイズレベル）は様々な要因によって変動し、またその変動幅も大きい。そのため、クロマトグラムからノイズ成分を分離することは難しい。【０００４】
図１に、ピーク成分(a)、ノイズ成分(b)、及びそれらの和(c)の波形（Profile）と、これらをそれぞれフーリエ変換したパワースペクトル（Power Spectrum）の一例を示す。それぞれのパワースペクトルから分かるように、ピーク成分は低周波数帯域に局在し、ノイズ成分は広い周波数帯域に亘り存在する。【０００５】
そこで、クロマトグラムからノイズ成分を取り出すために、所定の周波数未満の低周波成分を低減させるハイパスフィルタが用いられている。これにより、低周波数帯域に局在するピーク成分の大半をクロマトグラムから除去することができる。ハイパスフィルタとしては、例えば２階差分フィルタが用いられる。ハイパスフィルタとして２階差分フィルタを用いると、クロマトグラムを２次微分した波形に類似した形状の信号が得られる。なお、図１には示していないが、ベースライン成分も通常は低周波数帯域に局在するため、ピーク成分と同様にハイパスフィルタでその大半が除去される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平７−９８２７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述のとおり、ハイパスフィルタを用いることによりピーク成分やベースライン成分の多くをクロマトグラムから除去してノイズ成分を分離することができるものの、両者を完全に分離することはできない。そのため、ハイパスフィルタを用いるだけではクロマトグラム中のノイズレベルを高い精度で推定することが難しい、という問題があった。この問題は、特にクロマトグラムのピーク強度が大きい場合やピーク数が多い場合などに顕著に現れる。【０００８】
ここではクロマトグラムを例に説明したが、その他、分光測定において得られるスペクトルのように、ピーク成分、ベースライン成分、及びノイズ成分を含む種々の測定データにおいても同様の問題があった。【０００９】
本発明が解決しようとする課題は、ピーク成分、ベースライン成分、及びノイズ成分の３成分が含まれる測定データに含まれるノイズ成分を確実に分離し、高い精度でノイズレベルを推定することができるノイズレベル推定方法、及び測定データ処理装置、並びに測定データ処理用プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために成された本発明の第１の態様は、ピーク成分、ベースライン成分、及びノイズ成分の３成分が含まれる測定データからノイズ成分の大きさを表すノイズレベルを推定する方法であって、
a) 前記測定データに対する想定ノイズのみからなる想定ノイズデータについて、所定の周波数未満の低周波成分を低減させるハイパスフィルタを用いて高周波ノイズ成分を抽出し、該高周波ノイズ成分の波形データである第１波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、あるいは該第１波形データにおいて隣接する極大値と極小値の間の領域を１つのセグメントとして、該第１波形データを複数のセグメントに分割して得た該複数のセグメントの幅の分布に基づいてセグメント幅の閾値を求め、
b) 前記ハイパスフィルタを用いて前記測定データから高周波測定成分を抽出し、該高周波測定成分の波形データである第２波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、あるいは該第２波形データにおいて隣接する極大値と極小値の間の領域を１つのセグメントとして、該第２波形データを複数のセグメントに分割し、
c) 前記第２波形データを分割して得た複数のセグメントから、前記閾値を超える幅を有するセグメントを除外して残るセグメントを第１セグメント群として作成し、
d) 前記第１セグメント群に含まれる複数のセグメントの高さ又は面積に基づきノイズレベルを求める
ことを特徴とする。
【００１１】
上記想定ノイズデータとしては、例えばパワースペクトルの大きさが周波数に依存せず一定であるホワイトノイズ、パワースペクトルの大きさが周波数に反比例するピンクノイズ、パワースペクトルの大きさが周波数の二乗に反比例するブラウンノイズ等のカラードノイズのみで構成したデータや、実測したノイズから作成されたデータを用いることができる。
上記複数のセグメント幅の閾値は、例えば上記第１波形データを分割して得た複数のセグメントの幅の分布の上限の値としたり、該複数のセグメントのうちの所定の割合（例えば９０％）のセグメントが属する分布の上限値としたりすることができる。
上記第１セグメント群に含まれる複数のセグメントの高さ又は面積に基づくノイズレベルの推定は、例えば該複数のセグメントのそれぞれの高さ又は面積の平均値や中央値を計算することにより行うことができる。【００１２】
本発明に係るノイズレベル推定方法では、ハイパスフィルタを用いて高周波測定成分を抽出して得た第２波形データを複数のセグメントに分割する。そして、想定ノイズデータから求められたセグメントの幅の閾値よりも幅が広いセグメントを、ノイズ成分以外の成分由来のもの、即ちピーク成分やベースライン成分由来のものとして除外する。そのため、ピーク成分やベースライン成分の一部がハイパスフィルタを通過しても、その成分に対応するセグメントはこの段階で除外される。従って、測定データからノイズ成分を確実に分離してノイズレベルを高い精度で推定することができる。
【００１３】
本発明に係るノイズレベル推定方法では、さらに、
e) 前記推定によって得られたノイズレベルと、前記第１セグメント群に含まれる複数のセグメントのそれぞれの高さ又は面積をそれぞれ比較して該高さ又は面積の外れ値を抽出し、
f) 前記外れ値を有するセグメントを前記第１セグメント群の複数のセグメントから除外して第２セグメント群を作成し、
g) 前記第２セグメント群に含まれる複数のセグメントの高さ又は面積に基づいてノイズレベルを求める
ことが望ましい。【００１４】
このように、セグメントの高さ又は面積の外れ値を除外してノイズレベルを推定することにより、幅の比較のみでは除外されなかったノイズ以外の成分由来のセグメントを除外して、より高精度でノイズレベルを推定することができる。また、外れ値を有するセグメントの除外とノイズレベルの推定を、ノイズレベルの外れ値がなくなるまで繰り返す、あるいは予め決められた回数に達するまで繰り返すことにより、ノイズレベルの推定精度を更に高めることもできる。【００１５】
また、本発明に係るノイズレベル推定方法において、
h) 前記第１セグメント群の複数のセグメントのそれぞれを代表するセグメント位置を決定し、
i) 前記第１セグメント群の複数のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントのセグメント位置から予め決められた範囲内にセグメント位置が存在するセグメントを対象セグメントとして抽出し、
j) 前記当該セグメントと前記対象セグメントの高さ又は面積に基づき、前記当該セグメントのセグメント位置におけるノイズレベルを求める
ように構成することができる。
【００１６】
このように、高周波測定データの複数のセグメントのそれぞれについて、各セグメントから予め決められた範囲内にあるセグメントを対象としてノイズレベルを推定すると、各セグメントのセグメント位置における局所的なノイズレベルを求めることができる。
例えば、測定条件を時間的に変化させるグラジエント分析などでは、ノイズレベルが時間的に変化することがある。上記のように複数のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントのセグメント位置におけるノイズレベルを推定すると、ノイズレベルが時間的に変化する場合でも該ノイズレベルを高い精度で推定することができる。
また、各セグメントのセグメント位置におけるノイズレベルを求める場合にも、上述したように外れ値を有するセグメントを除外してノイズレベルの推定精度を高めることができる。さらに、外れ値を有するセグメントの除外とノイズレベルの推定を、ノイズレベルの外れ値がなくなるまで繰り返したり、予め決められた回数に達するまで繰り返したりして、ノイズレベルの推定精度を更に高めることもできる。【００１７】
上記課題を解決するために成された本発明の第２の態様は、ピーク成分、ベースライン成分、及びノイズ成分の３成分が含まれる測定データからノイズレベルを推定するために用いられる測定データ処理装置であって、
a) 所定の周波数未満の低周波成分を低減させるハイパスフィルタと、
b) 前記測定データに対する想定ノイズのみからなる想定ノイズデータについて、前記ハイパスフィルタを用いて高周波ノイズ成分を抽出し、該高周波ノイズ成分の波形データである第１波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、あるいは該第１波形データにおいて隣接する極大値と極小値の間の領域を１つのセグメントとして、該第１波形データを複数のセグメントに分割して得た該複数のセグメントの幅の分布に基づいて予め求められたセグメント幅の閾値が保存された記憶部と、
c) 前記ハイパスフィルタを用いて前記測定データから高周波測定成分を抽出し、該高周波測定成分の波形データである第２波形データを取得する第２波形データ取得部と、
d) 前記第２波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、あるいは該第２波形データにおいて隣接する極大値と極小値の間の領域を１つのセグメントとして、該第２波形データを複数のセグメントに分割するセグメント分割部と、
e) 前記第２波形データを分割して得た複数のセグメントから、前記閾値を超える幅を有するセグメントを除外して第１セグメント群を作成する第１セグメント群作成部と、
f) 前記第１セグメント群に含まれる複数のセグメントの高さ又は面積に基づきノイズレベルを求めるノイズレベル算出部と
を備えることを特徴とする。
【００１８】
上記課題を解決するために成された本発明の第３の態様は、ピーク成分、ベースライン成分、及びノイズ成分の３成分が含まれる測定データからノイズレベルを推定するために用いられる測定データ処理用プログラムであって、
所定の周波数未満の低周波成分を低減させるハイパスフィルタと
前記測定データに対する想定ノイズのみからなる想定ノイズデータについて、前記ハイパスフィルタを用いて高周波ノイズ成分を抽出し、該高周波ノイズ成分の波形データである第１波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、あるいは該第１波形データにおいて隣接する極大値と極小値の間の領域を１つのセグメントとして、該第１波形データを複数のセグメントに分割して得た該複数のセグメントの幅の分布に基づいて予め求められたセグメント幅の閾値が保存された記憶部と
を備えた測定データ処理装置において、該測定データ処理装置が有するコンピュータを、
a) 前記ハイパスフィルタを用いて前記測定データから高周波測定成分を抽出し、該高周波測定成分の波形データである第２波形データを取得する第２波形データ取得部と、
b) 前記第２波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、あるいは該第２波形データにおいて隣接する極大値と極小値の間の領域を１つのセグメントとして、該第２波形データを複数のセグメントに分割するセグメント分割部と、
c) 前記第２波形データを分割して得た複数のセグメントから、前記閾値を超える幅を有するセグメントを除外して第１セグメント群を作成する第１セグメント群作成部と、
d) 前記第１セグメント群に含まれる複数のセグメントの高さ又は面積に基づきノイズレベルを求めるノイズレベル算出部
として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明に係るノイズレベル推定方法、測定データ処理装置、あるいは測定データ処理用プログラムを用いることにより、ピーク成分、ベースライン成分、及びノイズ成分の３成分が含まれる測定データに含まれるノイズ成分を確実に分離し、高い精度でノイズレベルを推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】ピーク成分、ノイズ成分、及びそれらの和の波形とそれらのパワースペクトル。
【図２】実施例１に係る測定データ処理装置の構成図。
【図３】実施例１に係るノイズレベル推定方法におけるフローチャート。
【図４】正規ホワイトノイズの２階差分後のセグメント幅の分布。
【図５】実施例１における測定データ(a)及び第１波形データ(b)。
【図６】実施例１におけるセグメントの分割(a)とセグメントの除外(b)を説明する図。
【図７】実施例２に係る測定データ処理装置の構成図。
【図８】実施例２に係るノイズレベル推定方法におけるフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明に係るノイズレベル推定方法、測定データ処理装置、及び測定データ処理用プログラムの実施例について、以下、図面を参照して説明する。以下の各実施例では、液体クロマトグラフを用いて取得したクロマトグラムに含まれるノイズ成分の大きさであるノイズレベルを推定する。
【実施例１】
【００２２】
図２に実施例１に係る測定データ処理装置１０の構成を示す。測定データ処理装置１０の実体は、汎用のパーソナルコンピュータであり、中央演算装置（ＣＰＵ）１１、メモリ１２、表示部（モニタ）１３、入力部１４、ハイパスフィルタ１５、ハードディスク等の大容量記憶装置からなる記憶部１６、及び通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）１７等を備えている。測定データ処理装置１０は、通信Ｉ／Ｆ１７を通じて図示しない液体クロマトグラフに接続される。【００２３】
記憶部１６には、ＯＳ（Operating System）のほかに、測定データ処理用プログラム１８が保存されており、該測定データ処理用プログラム１８を起動することにより、ＣＰＵ１１が、後述する想定ノイズデータ作成部１８ａ、第１波形データ作成部１８ｂ、セグメント分割部１８ｃ、閾値設定部１８ｄ、第２波形データ作成部１８ｅ、第１セグメント群作成部１８ｆ、第２セグメント群作成部１８ｇ、及びノイズレベル算出部１８ｈとして機能する。【００２４】
以下、本実施例の測定データ処理装置１０を用いたノイズレベル推定方法について、図３のフローチャートを参照して説明する。【００２５】
まず、使用者の入力に基づき、想定ノイズデータ作成部１８ａが、測定データに対する想定ノイズのみからなる想定ノイズデータを作成する（ステップＳ１）。本実施例における想定ノイズは正規ホワイトノイズである。正規ホワイトノイズは、全周波数において同じ強度であるホワイトノイズとガウスノイズ（正規分布のノイズ）の両方の特徴を有するノイズである。また、第１波形データ作成部１８ｂが、ハイパスフィルタ１５を用いて想定ノイズデータから低周波成分を低減させた高周波ノイズ成分の波形データである第１波形データを作成する（ステップＳ２）。本実施例のハイパスフィルタ１５は２階差分フィルタである。なお、想定ノイズデータとして、正規ホワイトノイズから作成されたもののほか、ピンクノイズやブラウンノイズ等のカラードノイズから作成されたデータや実測のノイズデータなどを用いることもできる。
【００２６】
第１波形データが作成されると、セグメント分割部１８ｃが、該第１波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、該第１波形データを複数のセグメントに分割する（ステップＳ３）。そして、閾値設定部１８ｄが、それら複数のセグメントの幅の分布を作成し（図４）、該分布に基づきセグメント幅の閾値を設定する（ステップＳ４）。本実施例では、セグメント幅の分布の最大値である「６」（時間軸方向の任意単位）を閾値に設定するとともに記憶部１６にその値を保存する。なお、ステップＳ１からＳ４により設定される閾値は複数のクロマトグラムデータに対して使用可能である。従って、予め閾値を設定し記憶部１６に保存しておけば、以下説明するステップＳ６以降のみを実施することにより複数のクロマトグラムデータからそれぞれノイズ成分を推定することができる。【００２７】
続いて、第２波形データ作成部１８ｅが、記憶部１６に予め保存されたクロマトグラムの測定データを読み出し（図５(a)）、ハイパスフィルタ１５を用いて高周波測定成分の波形データである第２波形データを作成する（ステップＳ５、図５(b)）。第２波形データが作成されると、セグメント分割部１８ｃが、該第２波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域をそれぞれ１つのセグメントとして、該第２波形データを複数のセグメントに分割する（ステップＳ６、図６(a)）。そして、第１セグメント群作成部１８ｆが、第２波形データの複数のセグメントのそれぞれの幅を、第１波形データから設定されるセグメントの幅の閾値と比較し、該閾値を超える幅を有するセグメントを除外した第１セグメント群を作成する（ステップＳ７、図６(b)）。ステップＳ７は、ハイパスフィルタを通過したピーク成分やベースライン成分に対応するセグメントの幅がノイズに起因するセグメントの幅よりも大きいことに基づき、ピーク成分やベースライン成分を除外する工程である。【００２８】
第１セグメント群が作成されると、ノイズレベル算出部１８ｈが、該第１セグメント群に含まれる複数のセグメントのそれぞれの面積を求め、その平均値をセグメント面積基準値に設定する。そして、第２セグメント群作成部１８ｇが、セグメント面積基準値と、第１セグメント群の各セグメントの面積を比較し、面積基準値との差が大きい順に全セグメント数の一定割合（例えば５％）を外れ値として抽出して該外れ値に対応するセグメントを除外し（ステップＳ８）、第２セグメント群を作成する（ステップＳ９）。外れ値の抽出は、例えば各セグメントのセグメント面積の平均値＋Ｎσ（Ｎは正の整数、σは不偏標準偏差）よりも大きい値を外れ値と見なすことにより行うことができる。Ｎは、セグメント面積値の分布を考慮して、各測定データに適した値を用いればよい。【００２９】
セグメント面積値は、各セグメントのセグメント面積の分布の中央値としてもよい。この場合には、外れ値の抽出を、例えば各セグメントの面積の中央値＋Ｍ×ＭＡＤ（Median Absolute Deviation）（Ｍは正の整数）よりも大きい値を外れ値と見なすことにより行うことができる。【００３０】
外れ値の抽出は、その他、面積基準値との差が予め設定された値よりも大きいものを抽出するなど、種々の方法により行うことができる。【００３１】
ステップＳ８からＳ９は、測定時の突発的な要因で発生した特異な大きさのノイズ成分の影響を排除する工程である。特異な大きさのノイズ成分の影響を排除する際に、極端に小さいセグメントの面積値も外れ値として取り扱うようにしてもよく、その場合には、セグメントの面積の平均値±Ｎσ、あるいはセグメントの面積の中央値±Ｍ×ＭＡＤの範囲外の値を外れ値とすればよい。
また、これらのステップにより、幅の閾値を用いた処理では除外されなかったピーク由来のセグメントやベースライン由来のセグメントが除去される。
【００３２】
第２セグメント群が作成されると、再びノイズレベル算出部１８ｈが、該第２セグメント群に含まれる各セグメントの面積を求め、その平均値をセグメント面積基準値に設定する（ステップＳ１０）。そして、セグメント面積基準値に基づき、各セグメントの面積値の中に外れ値が存在するか否かを確認し、外れ値が存在しなければ（ステップＳ１１でＹＥＳ）、今回設定したセグメント面積基準値からノイズレベルを算出する。一方、外れ値が存在する場合は（ステップＳ１１でＮＯ）、再び第２セグメント群作成部１８ｇによる外れ値の抽出及びセグメントの除外（ステップＳ８）、第２セグメント群の作成（ステップＳ９）、及びセグメント面積基準値の設定を（ステップＳ１０）を、外れ値がなくなるまで繰り返し、ノイズレベルを算出する。
【００３３】
上述した外れ値の抽出に用いる境界値の計算式に含まれるＮあるいはＭの値を小さく設定すると、上記ステップＳ８からＳ１０を繰り返しても外れ値がなくならない場合が考えられる。こうした場合には、ステップＳ８からＳ１０の繰り返し回数が予め決められた回数（例えば５回）に達すると、外れ値の有無に関わらずノイズレベルを算出するように構成することができる。【００３４】
なお、上記ステップＳ８からＳ１１は高精度でノイズレベルを算出するための工程であり、本発明に必須の工程ではない。即ち、第１セグメント群のセグメントの面積から、そのままノイズレベルを算出してもよい。【００３５】
このように、実施例１に係るノイズレベル推定方法、測定データ処理装置、あるいは測定データ処理用プログラムを用いると、ピーク成分やベースライン成分の一部がハイパスフィルタを通過しても、その成分に対応するセグメントが除外されるため、測定データからノイズ成分を確実に分離してノイズレベルを高い精度で推定することができる。また、実施例１では、セグメントの面積の外れ値を除外してノイズレベルを推定することにより、幅の比較のみでは除外されなかったノイズ以外の成分由来のセグメントを除外して、より高精度でノイズレベルを推定することができる。なお、上記例ではセグメントの面積値に基づいてセグメント（面積）基準値やノイズレベルを求めたが、セグメントの高さからセグメント（高さ）基準値やノイズレベルを求めることもできる。
【実施例２】
【００３６】
実施例２に係る測定データ処理装置１０ａの構成を図７に示す。実施例１と同一の構成要素については同一の符号を付して説明を省略する。実施例２では、記憶部１６に保存された測定データ処理用プログラム１８１を起動することにより、ＣＰＵ１１が、後述する想定ノイズデータ作成部１８ａ、第１波形データ作成部１８ｂ、セグメント分割部１８ｃ、閾値設定部１８ｄ、第２波形データ作成部１８ｅ、第１セグメント群作成部１８ｆ、セグメント位置決定部１８ｊ、対象セグメント抽出部１８ｋ、及びノイズレベル算出部１８ｈとして機能する。【００３７】
以下、本実施例の測定データ処理装置１０aを用いたノイズレベル推定方法について、図８のフローチャートを参照して説明する。ここで、実施例１と同一の工程には同一の符号を付して説明を省略する。
【００３８】
想定ノイズデータを用いたセグメント幅の閾値の設定（ステップＳ１からＳ４）、及び高周波測定成分の波形データである第１セグメント群の作成（ステップＳ５からステップＳ７）までは実施例１と同じであり、以降のステップＳ２１からＳ２７が実施例２の特徴的な工程である。【００３９】
第１セグメント群が作成されると、セグメント位置決定部１８ｊが、該第１セグメント群の複数のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントの中央位置をセグメント位置に決定する（ステップＳ２１）。続いて、対象セグメント抽出部１８ｋが、そのうちの１つのセグメント（これを着目セグメントと呼ぶ。）について、着目セグメントのセグメント位置から予め設定された範囲内にセグメント位置が存在するセグメントを対象セグメントとして抽出する（ステップＳ２２）。そして、ノイズレベル算出部１８ｈが、着目セグメント、及び対象セグメントの面積（あるいは高さ）の平均値（あるいは中央値等）に基づき、着目セグメントのセグメント位置におけるノイズレベルを算出する（ステップＳ２５）。
【００４０】
上記ステップＳ２２からステップＳ２５は、第１セグメント群の全てのセグメントについて行う。全てのセグメントについて当該セグメントのセグメント位置におけるノイズレベルを算出すると（ステップＳ２６でＹＥＳ）、第１セグメント群の作成時に除外したセグメント（即ち、ピーク成分やベースライン成分に由来するセグメント）のセグメント位置におけるノイズレベルを補完する（ステップＳ２７）。ノイズレベルの補完は、線形補完やスプライン補完等、ノイズレベルの変化の形態に合わせて適宜の方法を用いて行えばよい。【００４１】
このように、実施例２に係るノイズレベル推定方法、測定データ処理装置、あるいは測定データ処理用プログラムを用いた場合には、ピーク成分やベースライン成分を確実に除外し、かつクロマトグラムの各位置におけるノイズレベルを算出することができる。従って、測定系に起因してノイズレベルが変動する場合、例えばグラジエント分析により取得したクロマトグラムでは、ベースライン成分が変動しやすく、それに伴ってノイズレベルが変動しやすいため、本実施例２の方法や装置を好適に用いることができる。
【００４２】
上記実施例１及び実施例２はいずれも一例であって、本発明の趣旨に沿って適宜に変更することができる。
上記実施例では、それぞれ特徴的な構成及びステップを説明するために２つの実施例に分割したが、実施例１及び２の両方の構成及びステップを備えるように構成してもよい。これにより、クロマトグラムの各位置におけるノイズレベルを決定し、かつその精度を高めることができる。
また、上記実施例では、液体クロマトグラフにより取得したクロマトグラムを処理する例を説明したが、液体クロマトグラフやガスクロマトグラフを用いて取得したクロマトグラム以外にも、分光測定により取得したスペクトルなどの種々の測定データのノイズレベルを決定するために用いることができる。【００４３】
上記実施例では２階差分フィルタを用いて高周波成分を抽出した波形データにおいて正の値が連続する領域及び負の値が連続する領域を１つのセグメントとしたが、その他、他のハイパスフィルタを用いて高周波成分を抽出しても良い。なお、ｎ階差分フィルタ（ｎは２以上の整数）を用いて抽出した高周波成分の波形データにおいて正の値が連続する領域（あるいは負の値が連続する領域）は、ｎ＋１階差分フィルタを用いて抽出した高周波成分の波形データにおいて隣接する極大値と極小値で挟まれた領域となる。つまり、正の値が連続する領域（あるいは負の値が連続する領域）を１つのセグメントとする代わりに隣接する極大値と極小値で挟まれた領域を１つのセグメントとして波形データを分割しても上記同様に測定データを処理することができる。
【符号の説明】
【００４４】
１０、１０ａ…測定データ処理装置
１１…ＣＰＵ
１２…メモリ
１３…表示部
１４…入力部
１５…ハイパスフィルタ
１６…記憶部
１８、１８１…測定データ処理用プログラム
１８ａ…想定ノイズデータ作成部
１８ｂ…第１波形データ作成部
１８ｃ…セグメント分割部
１８ｄ…閾値設定部
１８ｅ…第２波形データ作成部
１８ｆ…第１セグメント群作成部
１８ｇ…第２セグメント群作成部
１８ｈ…ノイズレベル算出部
１８ｊ…セグメント位置決定部
１８ｋ…対象セグメント抽出部
１７…通信Ｉ／Ｆ
【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】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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