(57)【要約】【課題】ガスセンサの測定精度を向上させることを目的とする。【解決手段】上記目的を達成するために本発明は、特に、ノイズ判定レベル値ｂを用いてｎ番目のデータの値とｎ＋１番目のデータの値との差を比較し、その差がノイズ判定レベル値ｂより大きければ前記任意のデータをノイズとして判定し、そのデータが濃度演算に供せられないようにしているものであり、ガスセンサとしての測定精度が向上するという作用効果を奏するものである。【選択図】  図６
2005017114.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに実行させるガスセンサ用ノイズリダクションプログラムであって、このガスセンサ用ノイズリダクションプログラムは、初期最大値設定ステップと、最大値検出ステップと、初期最小値設定ステップと、最小値検出ステップと、濃度計算ステップと、から少なくともなり、
前記初期最大値設定ステップは、入力ステップと、第一の初期化ステップと、第一の判定ステップと、初期最大値判定ステップと、からなり、
前記入力ステップは、基準用フィルタと所定の測定ガス用フィルタを備えたチョッパの回転動作にほぼ同期して赤外線検出素子からそれぞれ出力されるデータ数Ｎ個のデータを前記コンピュータ中のメモリ部に入力するステップであり、
前記第一の初期化ステップは、前記メモリ部に格納された初期ノイズ判定レベル値ａを用いてノイズ判定レベルｂを前記初期ノイズ判定レベルａに設定するステップであり、
前記第一の判定ステップは、前記初期最大値が確定しておらず規定回数Ｎ−１回に達していない場合前記初期最大値判定ステップに進み、前記初期最大値が確定している場合もしくは規定回数Ｎ−１回に達している場合前記最大値検出ステップに進むステップであり、
前記初期最大値判定ステップは、
ｎ＋１番目のデータ＞ｎ番目のデータという条件を満たし、かつ（ｎ＋１番目のデータ−ｎ番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たす場合ｎ＋１番目のデータを初期最大値として設定し、前記第一の判定ステップに戻る第一の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＞ｎ番目のデータという条件を満たさず、かつ（ｎ番目のデータ−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たす場合ｎ番目のデータを初期最大値として設定し、前記第一の判定ステップに戻る第二の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＞ｎ番目のデータという条件を満たさず、かつ（ｎ番目のデータ−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たさない場合ｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換え、前記第一の判定ステップに戻る第三の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＞ｎ番目のデータという条件を満たし、かつ（ｎ＋１番目のデータ−ｎ番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たさない場合ｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換え、前記第一の判定ステップに戻る第四の演算ステップと、からなり（ただし１≦ｎ≦Ｎ−１）、
前記最大値検出ステップは、第二の判定ステップと、最大値判定ステップと、からなり、
前記第二の判定ステップは、規定回数Ｎ−１回に達していない場合前記最大値判定ステップに進み、規定回数Ｎ−１回に達している場合初期最小値設定ステップに進むステップであり、
前記最大値判定ステップは、前記初期最大値設定ステップで求めた初期最大値を最大値とし、
ｎ＋１番目のデータ＞最大値という条件を満たし、かつ（ｎ＋１番目のデータ−最大値）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たす場合ｎ＋１番目のデータを新たな最大値として設定し、ノイズ判定レベル値ｂを初期ノイズ判定レベル値ａに設定し、前記第二の判定ステップに戻る第五の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＞最大値という条件を満たさず、かつ（最大値−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たす場合ノイズ判定レベル値ｂを初期ノイズ判定レベル値ａに設定し、前記第二の判定ステップに戻る第六の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＞最大値という条件を満たさず、かつ（最大値−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たさない場合ｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換え、ノイズ判定レベル値ｂを初期ノイズ判定レベル値ａに設定し、前記第二の判定ステップに戻る第七の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＞最大値という条件を満たし、かつ（ｎ＋１番目のデータ−最大値）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たさない場合ｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換え、ノイズ判定レベル値ｂをノイズ判定レベル値ｂと初期ノイズ判定レベル値ａとの和に設定し、前記第二の判定ステップに戻る第八の演算ステップと、からなり（ただし１≦ｎ≦Ｎ−１）、
前記初期最小値設定ステップは、第三の判定ステップと、初期最小値判定ステップと、からなり、
前記第三の判定ステップは、前記初期最小値が確定しておらず規定回数Ｎ−１回に達していない場合前記初期最小値判定ステップに進み、前記初期最小値が確定している場合もしくは規定回数Ｎ−１回に達している場合前記最小値検出ステップに進むステップであり、
前記初期最小値判定ステップは、
ｎ＋１番目のデータ＜ｎ番目のデータという条件を満たし、かつ（ｎ番目のデータ−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃという条件を満たす場合ｎ＋１番目のデータを初期最小値として設定し、前記第三の判定ステップに戻る第十二の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＜ｎ番目のデータという条件を満たさず、かつ（ｎ＋１番目のデータ−ｎ番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃという条件を満たす場合ｎ番目のデータを初期最小値として設定し、前記第三の判定ステップに戻る第十三の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＜ｎ番目のデータという条件を満たさず、かつ（ｎ＋１番目のデータ−ｎ番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃという条件を満たさない場合ｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換え、前記第三の判定ステップに戻る第十四の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＜ｎ番目のデータという条件を満たし、かつ（ｎ番目のデータ−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃという条件を満たさない場合ｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換え、前記第三の判定ステップに戻る第十五の演算ステップと、からなり（ただし１≦ｎ≦Ｎ−１）、
前記最小値検出ステップは、第四の判定ステップと、最小値判定ステップと、からなり、
前記第四の判定ステップは、規定回数Ｎ−１回に達していない場合前記最小値判定ステップに進み、規定回数Ｎ−１回に達している場合濃度計算ステップに進むステップであり、
前記最小値判定ステップは、前記初期最小値設定ステップで求めた初期最小値を最小値とし、
ｎ＋１番目のデータ＜最小値という条件を満たし、かつ（最小値−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たす場合ｎ＋１番目のデータを新たな最小値として設定し、ノイズ判定レベル値ｂを初期ノイズ判定レベル値ａに設定し、前記第四の判定ステップに戻る第十六の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＜最小値という条件を満たさず、かつ（ｎ＋１番目のデータ−最小値）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たす場合ノイズ判定レベル値ｂを初期ノイズ判定レベル値ａに設定し、前記第四の判定ステップに戻る第十七の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＜最小値という条件を満たさず、かつ（ｎ＋１番目のデータ−最小値）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たさない場合にｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換え、ノイズ判定レベル値ｂを初期ノイズ判定レベル値ａに設定し、前記第四の判定ステップに戻る第十八の演算ステップと、ｎ＋１番目のデータ＜最小値という条件を満たし、かつ（最小値−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たさない場合ｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換え、ノイズ判定レベル値ｂをノイズ判定レベル値ｂと初期ノイズ判定レベル値ａとの和に設定し、前記第四の判定ステップに戻る第十九の演算ステップと、からなり（ただし１≦ｎ≦Ｎ−１）、
前記濃度計算ステップは、前記最大値検出ステップで求めた最大値および前記最小値検出ステップで求めた最小値を用いて濃度計算を行うステップと、からなるガスセンサ用ノイズリダクションプログラム。
【請求項２】
前記最大値検出ステップと前記初期最小値設定ステップとの間に第一の平均化ステップを、また、前記最小値検出ステップと濃度計算ステップとの間に第二の平均化ステップをそれぞれ備え、前記第一の平均化ステップは、前記Ｎ個のデータにおける最大値が１番目のデータである場合１番目〜４番目のデータの平均値を求める第九の演算ステップと、
前記Ｎ個のデータにおける最大値がＮ番目のデータである場合Ｎ−３番目〜Ｎ番目のデータの平均値を求める第十の演算ステップと、
前記Ｎ個のデータにおける最大値がｎ番目（２≦ｎ≦Ｎ−１）のデータである場合ｎ−１番目〜ｎ＋２番目のデータもしくはｎ−２番目〜ｎ＋１番目のデータの平均値を求める第十一の演算ステップと、からなり、
前記第二の平均化ステップは、
前記Ｎ個のデータにおける最小値が１番目のデータである場合１番目〜４番目のデータの平均値を求める第二十の演算ステップと、
前記Ｎ個のデータにおける最小値がＮ番目のデータである場合Ｎ−３番目〜Ｎ番目のデータの平均値を求める第二十一の演算ステップと、
前記Ｎ個のデータにおける最小値がｎ番目（２≦ｎ≦Ｎ−１）のデータである場合ｎ−１番目〜ｎ＋２番目のデータもしくはｎ−２番目〜ｎ＋１番目のデータの平均値を求める第二十二の演算ステップと、からなる請求項１に記載のガスセンサ用ノイズリダクションプログラム。
【請求項３】
請求項１または請求項２のいずれかに記載のガスセンサ用ノイズリダクションプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体。
【請求項４】
請求項１または請求項２のいずれかに記載のガスセンサ用ノイズリダクションプログラムを内蔵したコンピュータを備えたガスセンサ。
【請求項５】
コンピュータに実行させるガスセンサ用ノイズリダクションプログラムであって、このガスセンサ用ノイズリダクションプログラムは、初期最大値設定ステップと、最大値検出ステップと、初期最小値設定ステップと、最小値検出ステップと、濃度計算ステップと、から少なくともなり、
前記初期最大値設定ステップは、入力ステップと、第一の初期化ステップと、第一の判定ステップと、初期最大値判定ステップと、からなり、
前記入力ステップは、基準用フィルタと所定の測定ガス用フィルタを備えたチョッパの回転動作に同期して赤外線検出素子からそれぞれ出力されるデータ数Ｎ個のデータを前記コンピュータ中のメモリ部に入力するステップであり、
前記第一の初期化ステップは、前記メモリ部に格納された初期ノイズ判定レベル値ａを用いてノイズ判定レベルｂを前記初期ノイズ判定レベルａに設定するステップであり、
前記第一の判定ステップは、前記初期最大値が確定しておらず規定回数Ｎ−１回に達していない場合前記初期最大値判定ステップに進み、前記初期最大値が確定している場合もしくは規定回数Ｎ−１回に達している場合前記最大値検出ステップに進むステップであり、
前記初期最大値判定ステップは、
ｎ＋１番目のデータ＞ｎ番目のデータという条件を満たし、かつ（ｎ＋１番目のデータ−ｎ番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たす場合ｎ＋１番目のデータを初期最大値として設定し、前記第一の判定ステップに戻る第一の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＞ｎ番目のデータという条件を満たさず、かつ（ｎ番目のデータ−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たす場合ｎ番目のデータを初期最大値として設定し、前記第一の判定ステップに戻る第二の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＞ｎ番目のデータという条件を満たさず、かつ（ｎ番目のデータ−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たさない場合ｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換え、前記第一の判定ステップに戻る第三の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＞ｎ番目のデータという条件を満たし、かつ（ｎ＋１番目のデータ−ｎ番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たさない場合ｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換え、前記第一の判定ステップに戻る第四の演算ステップと、からなり（ただし１≦ｎ≦Ｎ−１）、
前記最大値検出ステップは、第二の判定ステップと、最大値判定ステップと、からなり、
前記第二の判定ステップは、規定回数Ｎ−１回に達していない場合前記最大値判定ステップに進み、規定回数Ｎ−１回に達している場合初期最小値設定ステップに進むステップであり、
前記最大値判定ステップは、前記初期最大値設定ステップで求めた初期最大値を最大値とし、
ｎ＋１番目のデータ＞最大値という条件を満たし、かつ（ｎ＋１番目のデータ−最大値）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たす場合ｎ＋１番目のデータを新たな最大値として設定し、前記第二の判定ステップに戻る第五の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＞最大値という条件を満たさず、かつ（最大値−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たす場合ノイズ判定レベル値ｂを初期ノイズ判定レベル値ａに設定し、前記第二の判定ステップに戻る第六の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＞最大値という条件を満たさず、かつ（最大値−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たさない場合ｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換え、前記第二の判定ステップに戻る第七の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＞最大値という条件を満たし、かつ（ｎ＋１番目のデータ−最大値）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たさない場合ｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換え、前記第二の判定ステップに戻る第八の演算ステップと、からなり（ただし１≦ｎ≦Ｎ−１）、
前記初期最小値設定ステップは、第三の判定ステップと、初期最小値判定ステップと、からなり、
前記第三の判定ステップは、前記初期最小値が確定しておらず規定回数Ｎ−１回に達していない場合前記初期最小値判定ステップに進み、前記初期最小値が確定している場合もしくは規定回数Ｎ−１回に達している場合前記最小値検出ステップに進むステップであり、
前記初期最小値判定ステップは、
ｎ＋１番目のデータ＜ｎ番目のデータという条件を満たし、かつ（ｎ番目のデータ−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃという条件を満たす場合ｎ＋１番目のデータを初期最小値として設定し、前記第三の判定ステップに戻る第十二の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＜ｎ番目のデータという条件を満たさず、かつ（ｎ＋１番目のデータ−ｎ番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たす場合ｎ番目のデータを初期最小値として設定し、前記第三の判定ステップに戻る第十三の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＜ｎ番目のデータという条件を満たさず、かつ（ｎ＋１番目のデータ−ｎ番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たさない場合ｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換え、前記第三の判定ステップに戻る第十四の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＜ｎ番目のデータという条件を満たし、かつ（ｎ番目のデータ−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂという条件を満たさない場合ｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換え、前記第三の判定ステップに戻る第十五の演算ステップと、からなり（ただし１≦ｎ≦Ｎ−１）、
前記最小値検出ステップは、第四の判定ステップと、最小値判定ステップと、からなり、
前記第四の判定ステップは、規定回数Ｎ−１回に達していない場合前記最小値判定ステップに進み、規定回数Ｎ−１回に達している場合濃度計算ステップに進むステップであり、
前記最小値判定ステップは、前記初期最小値設定ステップで求めた初期最小値を最小値とし、
ｎ＋１番目のデータ＜最小値という条件を満たし、かつ（最小値−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃという条件を満たす場合ｎ＋１番目のデータを新たな最小値として設定し、前記第四の判定ステップに戻る第十六の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＜最小値という条件を満たさず、かつ（ｎ＋１番目のデータ−最小値）＜ノイズ判定レベル値ｃという条件を満たす場合にノイズ判定レベル値ｂを初期ノイズ判定レベル値ａに設定し、前記第四の判定ステップに戻る第十七の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＜最小値という条件を満たさず、かつ（ｎ＋１番目のデータ−最小値）＜ノイズ判定レベル値ｃという条件を満たさない場合にｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換え、前記第四の判定ステップに戻る第十八の演算ステップと、
ｎ＋１番目のデータ＜最小値という条件を満たし、かつ（最小値−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃという条件を満たさない場合ｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換え、前記第四の判定ステップに戻る第十九の演算ステップと、からなり（ただし１≦ｎ≦Ｎ−１）、
前記濃度計算ステップは、前記最大値検出ステップで求めた最大値および前記最小値検出ステップで求めた最小値を用いて濃度計算を行うステップと、からなるガスセンサ用ノイズリダクションプログラム。
【請求項６】
前記最大値検出ステップと前記初期最小値設定ステップとの間に第一の平均化ステップを、また、前記最小値検出ステップと濃度計算ステップとの間に第二の平均化ステップをそれぞれ備え、前記第一の平均化ステップは、前記Ｎ個のデータにおける最大値が１番目のデータである場合１番目〜４番目のデータの平均値を求める第九の演算ステップと、
前記Ｎ個のデータにおける最大値がＮ番目のデータである場合Ｎ−３番目〜Ｎ番目のデータの平均値を求める第十の演算ステップと、
前記Ｎ個のデータにおける最大値がｎ番目（ただし２≦ｎ≦Ｎ−１）のデータである場合ｎ−１番目〜ｎ＋２番目のデータもしくはｎ−２番目〜ｎ＋１番目のデータの平均値を求める第十一の演算ステップと、からなり、
前記第二の平均化ステップは、
前記Ｎ個のデータにおける最小値が１番目のデータである場合１番目〜４番目のデータの平均値を求める第二十の演算ステップと、
前記Ｎ個のデータにおける最小値がＮ番目のデータである場合Ｎ−３番目〜Ｎ番目のデータの平均値を求める第二十一の演算ステップと、
前記Ｎ個のデータにおける最小値がｎ番目（２≦ｎ≦Ｎ−１）のデータである場合ｎ−１番目〜ｎ＋２番目のデータもしくはｎ−２番目〜ｎ＋１番目のデータの平均値を求める第二十二の演算ステップと、からなる請求項６に記載のガスセンサ用ノイズリダクションプログラム。
【請求項７】
請求項５または請求項６のいずれかに記載のガスセンサ用ノイズリダクションプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体。
【請求項８】
請求項５または請求項６のいずれかに記載のガスセンサ用ノイズリダクションプログラムを内蔵したコンピュータを備えたガスセンサ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自動車のパワープラントや家庭用コージェネシステムとして期待される燃料電池の改質器等で使用されるガスセンサに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、大気観測や自動車の排気ガスの分析などに用いられる赤外線吸収特性を利用したガス分析装置として図７（ａ）（ｂ）に示す構成がある。
【０００３】
１０１は赤外線を発する光源、１０２はその赤外線を一方向に照射するために設けられたリフレクタ、１０３は試料ガスを導入し、かつガスの赤外線吸収を誘発させるために所定の長さを有したガスセル、１０４ａは前記光源１０１から照射される赤外線を断続させるチョッパ、１０４ｂはチョッパ１０４ａを駆動させるためのモータ、１０５は試料ガスの濃度測定ガスの濃度を検出するためのガスセンサ用検知素子、１０５ａは、赤外線を検出する赤外線検出素子、１０６ａ，１０６ｂは前記赤外線検出素子１０５ａに入射する赤外線の波長帯域を制限するための光学フィルタで前記チョッパ１０４ａに備えられている。１０７は処理回路であり、この処理回路１０７は増幅回路１０８、濃度算出回路１０９を搭載している。
【０００４】
次に、動作について説明する。ここで濃度測定ガスをＣＯとする。
【０００５】
図７において前記光源１０１から照射された赤外線は、前記ガスセル１０３を通り、前記チョッパ１０４ａによって断続光となって前記赤外線検出素子１０５ａに入射する。前記光学フィルタ１０６ａは、前記ガスセル１０３内を流れる試料ガスの赤外線吸収の少ない波長帯域のみを透過するよう設定される基準用フィルタであり、この基準用フィルタ１０６ａが光路に入った場合前記赤外線検出素子１０５ａは試料ガスによる影響を受けることのない一定の基準信号を得る。また、前記光学フィルタ１０６ｂは、前記ガスセル１０３内を流れる試料ガス中のＣＯガスの赤外線吸収波長帯域を狙ってその波長帯域のみを透過するように設定されたＣＯ用光学フィルタであり、このＣＯ用光学フィルタ１０６ｂが光路に入った場合前記赤外線検出素子１０５ａはＣＯガスの赤外線吸収による出力信号を得る。そして、前記赤外線検出素子１０５ａによって得られた前記基準信号および前記出力信号は増幅回路１０８で増幅され、濃度演算回路１０９で演算処理され、試料ガス中のＣＯガスの濃度を得ることができる。
【０００６】
なお、この出願の発明に関連する先行技術文献情報としては、例えば、特許文献１が知られている。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００２−２２８５８５号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
前記増幅回路１０８により前記基準信号および前記出力信号は増幅されるがそれらの信号に含まれるノイズもまた同様に増幅されて演算処理に供せられる。その結果、ガスセンサとしての測定精度を著しく低下させるという問題があった。
【０００９】
そこで本発明は、ガスセンサの測定精度を向上させることを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するために本発明の請求項１に記載の発明は、特に、ノイズ判定レベル値を用いて任意のデータの値とその一つ前に得たデータの値との差を比較し、その差がノイズ判定レベル値より大きければ前記任意のデータをノイズとして判定しそのデータが濃度演算に供せられないようにしているものであり、ガスセンサとしての測定精度が向上するという作用効果を奏する。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、特に、前記最大値検出ステップと前記初期最小値設定ステップとの間に第一の平均化ステップを、また、前記最小値検出ステップと濃度計算ステップとの間に第二の平均化ステップをそれぞれ備えたものであり、ガスセンサとしての測定精度がさらに向上するという作用効果を奏する。
【００１２】
すなわち、ノイズとして判定されないデータであっても各データにはノイズが含まれている場合があり、最大値もしくは最小値のデータに隣接するデータを含めたその平均値をとることにより濃度演算の結果に対しさらにノイズの影響を低減することができ、その結果、ガスセンサとしての測定精度をさらに向上させることができる。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２のいずれかに記載のガスセンサ用ノイズリダクションプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体であり、この記録媒体を介し同様のガスセンサに対しても測定精度を向上させることができるという作用効果を奏する。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、請求項１または請求項２のいずれかに記載のガスセンサ用ノイズリダクションプログラムを内蔵したコンピュータを備えたガスセンサであり、ガスセンサとしての測定精度が向上するという作用効果を奏する。
【００１５】
請求項５に記載の発明は、特に、ノイズ判定レベル値を用いて任意のデータの値とその一つ前に得たデータの値との差を比較し、その差がノイズ判定レベル値より大きければ前記任意のデータをノイズとして判定しそのデータが濃度計算に供せられないようにしているものであり、ガスセンサとしての測定精度が向上するという作用効果を奏する。
【００１６】
請求項６に記載の発明は、特に、前記最大値検出ステップと前記初期最小値設定ステップとの間に第一の平均化ステップを、また、前記最小値検出ステップと濃度計算ステップとの間に第二の平均化ステップをそれぞれ備えたものであり、請求項２と同様の作用効果を奏する。
【００１７】
請求項７に記載の発明は、請求項５または請求項６のいずれかに記載のガスセンサ用ノイズリダクションプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体であり、請求項３と同様の作用効果を奏する。
【００１８】
請求項８に記載の発明は、請求項５または請求項６のいずれかに記載のガスセンサ用ノイズリダクションプログラムを内蔵したコンピュータを備えたガスセンサであり、請求項４と同様の作用効果を奏する。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下実施の形態および図面を用いて本発明のガスセンサ用ノイズリダクションプログラム、このプログラムを記録した記録媒体およびこのプログラムを用いたガスセンサについて説明する。なお、濃度測定ガスをＣＯとした。
【００２０】
（実施の形態１）
本実施の形態１および図１〜図６を用いて請求項１〜４に記載の発明を説明する。
【００２１】
図１は本発明におけるＣＯ濃度測定用ガスセンサの構成図である。
【００２２】
まず、センサの構成について説明する。
【００２３】
１は赤外線を発する光源、２はその赤外線を一方向に照射するために設けられたリフレクタ、３は試料ガスを導入し、かつガスの赤外線吸収を誘発させるために所定の長さを有したガスセル、４ａは前記光源１から照射される赤外線を断続させるチョッパ、４ｂはチョッパ４ａを駆動させるためのモータ、５はＣＯ濃度を検出するためのガスセンサ用検知素子、５ａは赤外線を検出する赤外線検出素子、６ａ，６ｂは前記赤外線検出素子５ａに入射する赤外線の波長帯域を制限するための光学フィルタで前記チョッパ４ａに備えられている。
【００２４】
７は処理回路であり、この処理回路７は増幅回路８、コンピュータ９を搭載している。
【００２５】
図２〜図５は、本発明におけるＣＯ濃度検出用ガスセンサの最大値最小値検出および濃度計算プログラムの処理手順を示す流れ図である。以下この流れ図の構成について説明する。
【００２６】
２１は赤外線検出素子５ａからの出力をチョッパ４ａの動きとほぼ同期して得るデータ数Ｎ個のデータをコンピュータ９のメモリ部（図示せず）に入力する第一の入力ステップ、２２は
ノイズ判定レベル値ｂ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
と設定する第一の初期化ステップ、２３は初期最大値が確定しているかどうかまたは規定回数Ｎ−１回に達しているかどうかを判定する第一の判定ステップであり、これらいずれにも該当する場合いいえとなり、それ以外ははいへ進む。
【００２７】
ここで規定回数について説明する。規定回数はコンピュータ９のメモリー部に入力される、前記赤外線検出素子５ａから出力された信号のデータ数から１を引いた値を示している。例えば、データ数が８個であれば規定回数は７である。そして、この規定回数とは、入力されたＮ個のデータを最初から順に比較する回数を意味している。例えば、データ数が３個であれば、１番目のデータと２番目のデータを比較し、次に、２番目のデータと３番目のデータを比較するので、比較回数は２回となる。
【００２８】
この比較回数は、プログラムの処理手順で示す前記第一の判定ステップ２３と以下に述べる初期最大値判定ステップ２０２とのルーチン回数を示している。例えば、規定回数が２の場合前記第一の判定ステップ２３と初期最大値判定ステップ２０２のルーチン回数は２回ということになる。
【００２９】
次に初期最大値判定ステップ２０２を説明する。
【００３０】
２４は
ｎ＋１番目のデータ＞ｎ番目のデータ
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合はいとなり、条件を満足しない場合いいえとなるステップ、２５は
（ｎ＋１番目のデータ−ｎ番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂ
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合ははい、条件を満足しない場合いいえとなるステップ、２６はｎ＋１番目のデータを初期最大値に設定するステップであり、その後前記第一の判定ステップ２３に戻る。この一連の手順を第一の演算ステップと定義する。
【００３１】
２８はｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換えるステップであり、その後前記第一の判定ステップ２３に戻る。ここでステップ２４，２５，２８から前記第一の判定ステップ２３に戻る一連の手順を第四の演算ステップと定義する。
【００３２】
３０は
（ｎ番目のデータ−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂ
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合ははい、条件を満足しない場合いいえとなるステップ、３１はｎ番目のデータを初期最大値に設定するステップであり、その後前記第一の判定ステップ２３に戻る。ここでステップ２４，３０，３１から前記第一の判定ステップ２３に戻る一連の手順を第二の演算ステップと定義する。
【００３３】
３３はｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換えるステップであり、その後前記第一の判定ステップ２３に戻る。ここでステップ２４，３０，３３から前記第一の判定ステップ２３に戻る一連の手順を第三の演算ステップと定義する。
【００３４】
次に図３を用いて最大値検出ステップ２０３を説明する。この最大値検出ステップ２０３は、第二の判定ステップ３６と、最大値判定ステップ２０４とからなり、第二の判定ステップ３６は規定回数Ｎ−１回に到達した場合はいとなり、到達していない場合いいえとなるステップである。次に最大値判定ステップ２０４を説明する。
【００３５】
３７は
ｎ＋１番目のデータ＞最大値
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合はいとなり、条件を満足しない場合いいえとなるステップ、３８は
（ｎ＋１番目のデータ−最大値）＜ノイズ判定レベル値ｂ
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合ははい、条件を満足しない場合いいえとなるステップ、３９はｎ＋１番目のデータを最大値に設定するステップ、４０は
ノイズ判定レベル値ｂ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
に設定するステップであり、その後前記第二の判定ステップ３６に戻る。ここでステップ３７，３８，３９から前記第二の判定ステップ３６に戻る一連の手順を第五の演算ステップと定義する。
【００３６】
４１はｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換えるステップ、４２は
ノイズ判定レベル値ｂ＝ノイズ判定レベル値ｂ＋初期ノイズ判定レベル値ａ
と設定するステップであり、その後前記第二の判定ステップ３６に戻る。ここで前記ステップ３７，３８，４１，４２から前記第二の判定ステップ３６に戻る一連の手順を第八の演算ステップと定義する。
【００３７】
４３は
（最大値−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂ
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合ははい、条件を満足しない場合いいえとなるステップ、４４は
ノイズ判定レベル値ｂ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
に設定するステップであり、その後前記第二の判定ステップ３６に戻る。ここで前記ステップ３７，４３，４４から前記第二の判定ステップ３６に戻る一連の手順を第六の演算ステップと定義する。
【００３８】
４５はｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換えるステップ、４６は
ノイズ判定レベル値ｂ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
に設定するステップであり、その後前記第二の判定ステップ３６に戻る。ここで前記ステップ３７，４３，４５，４６から前記第二の判定ステップ３６に戻る一連の手順を第七の演算ステップと定義する。
【００３９】
次に第一の平均化ステップ４７について説明する。
【００４０】
この第一の平均化ステップ４７は前記最大値検出ステップ２０３で検出した最大値が前記コンピュータのメモリ部に格納されたデータの１番目からＮ番目までのＮ個のデータの１番目のデータの場合、１番目〜４番目のデータを平均化したものを最大値と設定する演算ステップと、最大値検出ステップ２０３で検出した最大値がメモリ部に格納されたデータの１番目からＮ番目までのＮ個のデータのＮ番目のデータの場合、Ｎ−３番目〜Ｎ番目のデータを平均化したものを最大値と設定する演算ステップと、最大値検出ステップ２０３で検出した最大値がメモリ部に格納されたデータの１番目からＮ番目までのＮ個のデータのｎ番目（２≦ｎ≦Ｎ−１）のデータの場合、ｎ−１番目〜ｎ＋２番目のデータもしくはｎ−２番目〜ｎ＋１番目のデータを平均化したものを最大値と設定する演算ステップからなるものである。
【００４１】
次に図４を用いて初期最小値設定ステップ２０５を説明する。この初期最小値設定ステップ２０５は、第三の判定ステップ５３と、初期最小値判定ステップ２０６とからなる。前記第三の判定ステップ５３は初期最小値が確定しているかどうかまたは規定回数Ｎ−１回に達しているかどうかを判定するステップであり、これらいずれにも該当する場合いいえとなり、それ以外ははいへ進む。次に前記初期最小値判定ステップ２０６について説明する。
【００４２】
５４は
ｎ＋１番目のデータ＜ｎ番目のデータ
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合はいとなり、条件を満足しない場合いいえとなるステップ、５５は
（ｎ番目のデータ−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃ
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合ははい、条件を満足しない場合いいえとなるステップ、５６はｎ＋１番目のデータを初期最小値に設定するステップ、５８はｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換えるステップ、６０は
（ｎ＋１番目のデータ−ｎ番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃ
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合ははい、条件を満足しない場合はいいえとなるステップ、６１はｎ番目のデータを初期最小値に設定するステップ、６３はｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換えるステップである。
【００４３】
次に図５を用いて最大値検出ステップについて説明する。この最大値検出ステップ２０７は、第四の判定ステップ６６と、初期最小値判定ステップ２０８とからなり、前記第四の判定ステップ６６は規定回数Ｎ−１に到達した場合はいとなり、到達していない場合いいえとなるステップである。次に前記初期最小値判定ステップ２０８について説明する。
【００４４】
６７は
ｎ＋１番目のデータ＜最小値
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合はいとなり、条件を満足しない場合いいえとなるステップ、６８は
（最小値−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃ
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合はい、条件を満足しない場合いいえとなるステップ、６９はｎ＋１番目のデータを最小値に設定するステップ、７０は
ノイズ判定レベル値ｃ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
に設定するステップであり、その後前記第四の判定ステップ６６に戻る。ここで前記ステップ６７，６８，６９，７０から前記第四の判定ステップ６６に戻る一連の手順を第十七の演算ステップと定義する。
【００４５】
７１はｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換えるステップ、７２は
ノイズ判定レベル値ｃ＝ノイズ判定レベル値ｃ＋初期ノイズ判定レベル値ａ
と設定するステップであり、その後前記第四の判定ステップ６６に戻る。ここで前記ステップ６７，６８，７１，７２から前記第四の判定ステップ６６に戻る一連の手順を第二十の演算ステップと定義する。
【００４６】
７３は
（ｎ＋１番目のデータ−最小値）＜ノイズ判定レベル値ｃ
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合ははい、条件を満足しない場合いいえとなるステップ、７４は
ノイズ判定レベル値ｃ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
に設定するステップで、その後前記第四の判定ステップ６６に戻る。ここで前記ステップ６７，７３，７４から前記第四の判定ステップ６６に戻る一連の手順を第十八の演算ステップと定義する。
【００４７】
７５はｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換えるステップ、７６は
ノイズ判定レベル値ｃ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
に設定するステップで、その後前記第四の判定ステップ６６に戻る。ここで前記ステップ６７，７３，７５，７６から前記第四の判定ステップ６６に戻る一連の手順を第十九の演算ステップと定義する。
【００４８】
次に第二の平均化ステップ７７について説明する。この平均化ステップ７７は前記最小値検出ステップ２０７で検出した最小値が、前記コンピュータのメモリ部に格納されたデータの１番目からＮ番目までのＮ個のデータの１番目のデータの場合、１番目〜４番目のデータを平均化したものを最小値と設定する演算ステップと、最小値検出ステップ２０７で検出した最小値が、メモリ部に格納されたデータの１番目からＮ番目までのＮ個のデータのＮ番目のデータの場合、Ｎ−３番目〜Ｎ番目のデータを平均化したものを最小値と設定する演算ステップと、最小値検出ステップ２０７で検出した最小値がメモリ部に格納されたデータの１番目からＮ番目までのＮ個のデータのｎ番目（２≦ｎ≦Ｎ−１）のデータの場合、ｎ−１番目〜ｎ＋２番目のデータもしくはｎ−２番目〜ｎ＋１番目のデータを平均化したものを最小値と設定する演算ステップからなるものである。
【００４９】
８１は、前記第一の平均化ステップ４７で求めた最大値および最大ＣＯ値、前記第二の平均化ステップ７７で求めた最小値および最小ＣＯ値を用いて濃度計算をするステップである。なお、ここでいう最大値、最小値とは前記基準用フィルタ６ａにより得たデータのそれを示し、最大ＣＯ値、最小ＣＯ値とは前記ＣＯ用光学フィルタ６ｂにより得たデータのそれを示している。
【００５０】
次に、動作について説明する。
【００５１】
前記光源１から照射された赤外線は、前記ガスセル３を通り、前記チョッパ４ａによって断続光となって前記赤外線検出素子５ａに入射する。チョッパ４ａに備えられている前記ガスセル３内を流れる試料ガスの赤外線吸収の少ない波長帯域のみを透過するよう設定された基準用フィルタ６ａが光路に入った場合、前記赤外線検出素子５ａは試料ガスによる影響を受けることのない一定の基準信号を得る。また、チョッパ４ａに備えられている前記ガスセル３内を流れる試料ガスのＣＯガスの赤外線吸収波長帯域を狙ってその波長帯域のみを透過するように設定されたＣＯ用光学フィルタ６ｂが光路に入った場合、前記赤外線検出素子５ａはＣＯガスの赤外線吸収による出力信号を得る。そして、前記赤外線検出素子５ａによって得られた信号は増幅回路８でそれぞれ増幅され、コンピュータ９でノイズ低減、平均化、濃度演算処理され、前記試料ガスのＣＯ濃度が得られる。
【００５２】
前記ステップ２１〜ステップ８１の手順は前記コンピュータ９により実行される。赤外線検出素子５ａによって得られた出力信号を増幅回路８で増幅し、この増幅した出力信号をステップ２１でチョッパ４ａにほぼ同期してデータ数Ｎ個のデータをメモリ部に入力し、ステップ２２で、メモリ部に予め格納された所定の初期ノイズ判定レベル値ａを用いて
ノイズ判定レベル値ｂ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
と設定することによりノイズ判定に用いるノイズ判定レベル値ｂを初期状態にし、ステップ２３で、初期最大値が確定しているかまたは規定回数に到達している場合はいとなり、図３のステップ３６に進み、初期最大値が確定しておらずかつ規定回数に到達していない場合いいえとなりステップ２４に進む。このステップ２４では、ｎ＋１番目のデータとｎ番目のデータを用いて
ｎ＋１番目のデータ＞ｎ番目のデータ
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合はいとなり、ステップ２５に進み、条件を満足しない場合いいえとなりステップ３０へ進む。前記ステップ２５では、ｎ＋１番目のデータとｎ番目のデータとの差がノイズ判定レベル値ｂを超えているかどうかの判定のため
（ｎ＋１番目のデータ−ｎ番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂ
の演算を行い、条件を満足する場合はいとなりステップ２６に進み、条件を満足しない場合いいえとなりステップ２８に進む。
【００５３】
前記ステップ２６で初期最大値にｎ＋１番目のデータを設定し、前記ステップ２３に戻る。
【００５４】
また、前記ステップ２５でいいえとなる場合に進む前記ステップ２８で、ｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換え、前記ステップ２３に戻る。すなわち、前記ステップ２６では、ノイズではないという判定がなされたｎ＋１番目のデータを初期最大値として設定し、一方、前記ステップ２８では、ノイズと判定されたｎ＋１番目のデータはｎ番目のデータに置き換えられる。これにより、ノイズと判定されたデータが濃度計算に供せられないようにしているため、ガスセンサとしての測定精度を向上させることができる。前記ステップ２４でいいえとなる場合に進む前記ステップ３０では、ｎ＋１番目のデータとｎ番目のデータとの差がノイズ判定レベル値ｂを超えているかどうかを判定するため
（ｎ番目のデータ−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂ
の演算を行い、条件を満足する場合ははいとなりステップ３１に進み、条件を満足しない場合いいえとなりステップ３３に進む。
【００５５】
前記ステップ３１で初期最大値にｎ番目のデータを設定し、前記ステップ２３に戻る。
【００５６】
また、前記ステップ３０でいいえとなる場合に進む前記ステップ３３で、ｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換え、前記ステップ２３に戻る。
【００５７】
ステップ３６で規定回数に到達していない場合いいえとなりステップ３７に進み、規定回数に到達している場合はいとなりステップ４７に進む。前記ステップ３７では、最大値＝前記初期最大値設定ステップ２０１で設定された初期最大値とし前記初期最大値設定ステップ２０１で初期最大値として設定されたｎ番目のデータの次のデータをｎ＋１番目のデータとして用い、
ｎ＋１番目のデータ＞最大値
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合はいとなり、ステップ３８に進み、一方条件を満足しない場合いいえとなりステップ４３へ進む。前記ステップ３８では、ｎ＋１番目のデータと前記最大値とノイズ判定レベル値ｂを用いてｎ＋１番目のデータと前記最大値の差がノイズ判定レベル値ｂを超えているかどうかの判定のため
（ｎ＋１番目のデータ−最大値）＜ノイズ判定レベル値ｂ
の演算を行い、条件を満足する場合ははいとなりステップ３９に進み、一方条件を満足しない場合いいえとなりステップ４１に進む。
【００５８】
前記ステップ３９で最大値にｎ＋１番目のデータを設定し、前記ステップ４０では、前記メモリ部に予め格納された所定の初期ノイズ判定レベル値ａを用いて
ノイズ判定レベル値ｂ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
としてノイズ判定レベル値ｂを初期状態に設定し、その後前記ステップ３６に戻る。
【００５９】
また、前記ステップ３８でいいえとなる場合に進む前記ステップ４１で、後のステップ４７で行う平均化における誤差を抑制するためｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換え、ステップ４２では、
ノイズ判定レベル値ｂ＝ノイズ判定レベル値ｂ＋初期ノイズ判定レベル値ａ
と設定し、前記ステップ３６に戻る。ここで、
ノイズ判定レベル値ｂ＝ノイズ判定レベル値ｂ＋初期ノイズ判定レベル値ａ
と設定するのは、図６（ａ）に示すような初期ノイズ判定レベル値ａを超えるような急激な増加をしている場合、ノイズ判定レベル値ｂが初期ノイズ判定レベル値ａから変化しなければノイズを含んでいないデータにもかかわらずノイズとして判定されてしまうが、ノイズと判定した次のノイズ判定においてノイズ判定レベル値ｂを
ノイズ判定レベル値ｂ＝ノイズ判定レベル値ｂ＋初期ノイズ判定レベル値ａ
と設定することによりノイズと判定されてしまうデータを正規の（ノイズではない）データとして認識させるためである。前記ノイズ判定レベル値ｂへの設定は、最大値が確定されるか、ｎ＋１番目のデータがｎ番目のデータより小さい場合まで行われて終了し、初期状態の初期ノイズ判定レベル値ａに設定される。
【００６０】
前記ステップ３７でいいえとなる場合に進む前記ステップ４３では、ｎ＋１番目のデータと最大値とノイズ判定レベル値ｂを用いてｎ＋１番目のデータと最大値の差がノイズ判定レベル値ｂを超えているかの判定のため
（最大値−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｂ
の演算を行い、条件を満足する場合ははいとなりステップ４４に進み、条件を満足しない場合いいえとなりステップ４５に進む。
【００６１】
前記ステップ４４では、所定の初期ノイズ判定レベル値ａを用いて
ノイズ判定レベル値ｂ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
として前記ノイズ判定レベル値ｂを初期状態に設定し、前記ステップ３６に戻る。
【００６２】
また、前記ステップ４３でいいえとなる場合に進む前記ステップ４５で、後のステップ４７で行う平均化における誤差を抑制するためｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換え、ステップ４６では、ｎ＋１番目のデータがｎ番目のデータより小さいので、メモリ部に予め格納された所定の初期ノイズ判定レベル値ａを用いて
ノイズ判定レベル値ｂ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
と前記ノイズ判定レベル値ｂを初期状態に設定し、前記ステップ３６に戻る。
【００６３】
前記第一の平均化ステップ４７では、以下の場合に応じて最大値を設定する。前記最大値検出ステップ２０３で検出した最大値が、メモリ部に格納されたデータの１番目からＮ番目までのＮ個のデータの１番目のデータの場合１番目のデータと２番目のデータと３番目のデータと４番目のデータを平均化したものを最大値と設定し、前記最大値検出ステップ２０３で検出した最大値が、メモリ部に格納されたデータの１番目からＮ番目までのＮ個のデータのＮ番目のデータの場合Ｎ−３番目のデータとＮ−２番目のデータとＮ−１番目のデータとＮ番目のデータを平均化したものを最大値と設定し、前記最大値検出ステップ２０３で検出した最大値がメモリ部に格納されたデータの１番目からＮ番目までのＮ個のデータのｎ番目（２≦ｎ≦Ｎ−１）のデータの場合ｎ−１番目のデータとｎ番目のデータとｎ＋１番目のデータとｎ＋２番目のデータの平均化したもの、もしくはｎ−２番目のデータとｎ−１番目のデータとｎ番目のデータとｎ＋１番目のデータを平均化したものを最大値と設定する。
【００６４】
以下に最小値を求める手順を説明する。前記第一の平均化ステップ４７の後ステップ５３で初期最小値が確定しているかまたは規定回数に到達している場合はいとなり図５のステップ６６に進み、初期最小値が確定しておらずかつ規定回数に到達していない場合いいえとなりステップ５４に進む。前記ステップ５４では、ｎ＋１番目のデータとｎ番目のデータを用いて
ｎ＋１番目のデータ＜ｎ番目のデータ
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合はいとなりステップ５５に進み、条件を満足しない場合いいえとなりステップ６０へ進む。前記ステップ５５では、ｎ＋１番目のデータとｎ番目のデータとノイズ判定レベル値ｃを用いてｎ番目のデータとｎ＋１番目のデータの差がノイズ判定レベル値ｂを超えているかの判定のため
（ｎ番目のデータ−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃ
の演算を行い、条件を満足する場合ははいとなりステップ５６に進み、条件を満足しない場合いいえとなりステップ５８に進む。
【００６５】
前記ステップ５６で初期最小値にｎ＋１番目のデータを設定し、前記ステップ５３に戻る。
【００６６】
また、前記ステップ５５でいいえとなる場合に進む前記ステップ５８で、後のステップ７７で行う平均化における誤差を抑制するためｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換え、前記ステップ５３に戻る。
【００６７】
前記ステップ５４でいいえとなる場合に進む前記ステップ６０では、ｎ＋１番目のデータとｎ番目のデータとノイズ判定レベル値ｃを用いてｎ＋１番目のデータとｎ番目のデータの差がノイズ判定レベル値ｃを超えているかの判定のため
（ｎ＋１番目のデータ−ｎ番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃ
の演算を行い、条件を満足する場合ははいとなりステップ６１に進み、条件を満足しない場合いいえとなりステップ６３に進む。
【００６８】
前記ステップ６１で初期最小値にｎ番目のデータを設定し、前記ステップ５３に戻る。
【００６９】
また、前記ステップ６０でいいえとなる場合に進む前記ステップ６３で、後のステップ７７で行う平均化における誤差を抑制するためｎ番目のデータをｎ＋１番目のデータに置き換え、前記ステップ５３に戻る。
【００７０】
図５のステップ６６で規定回数に到達していない場合いいえとなりステップ６７に進み、一方規定回数に到達した場合はいとなり第二の平均化ステップ７７に進む。前記ステップ６７では、最小値＝前記初期最小値設定ステップ２０５で設定された初期最小値とし前記初期最小値設定ステップ２０５で初期最小値として設定されたｎ番目のデータの次のデータをｎ＋１番目のデータとして用い、
ｎ＋１番目のデータ＞最小値
であるかを判定するための演算を行い、条件を満足する場合はいとなり、ステップ６８に進み、一方条件を満足しない場合いいえとなりステップ７３へ進む。前記ステップ６８では、ｎ＋１番目のデータと前記最小値とノイズ判定レベル値ｃを用いて最小値とｎ＋１番目のデータの差がノイズ判定レベル値ｃを超えているかの判定のため
（最小値−ｎ＋１番目のデータ）＜ノイズ判定レベル値ｃ
の演算を行い、条件を満足する場合ははいとなりステップ６９に進み、一方条件を満足しない場合いいえとなりステップ７１に進む。
【００７１】
前記ステップ６９で最小値にｎ＋１番目のデータを設定し、ステップ７０では、メモリ部に予め格納された所定の初期ノイズ判定レベル値ａを用いて
ノイズ判定レベル値ｃ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
として前記ノイズ判定レベル値ｃを初期状態に設定し、前記ステップ６６に戻る。
【００７２】
また、前記ステップ６８でいいえとなる場合に進む前記ステップ７１で、ノイズ判定レベル値ｃを超えるデータを置き換える。すなわちステップ７７で行う平均化における誤差を抑制するためｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換え、ステップ７２では
ノイズ判定レベル値ｃ＝ノイズ判定レベル値ｃ＋初期ノイズ判定レベル値ａ
と設定する。その後前記ステップ６６に戻る。ここで
ノイズ判定レベル値ｃ＝ノイズ判定レベル値ｃ＋初期ノイズ判定レベル値ａ
と設定するのは、図６（ｂ）に示すような初期ノイズ判定レベル値ａを超えるような急激な減少をしている場合、ノイズ判定レベル値ｃが初期ノイズ判定レベル値ａから変化しなければノイズを含んでいないデータにもかかわらずノイズとして判定されてしまうが、ノイズと判定した次のノイズ判定においてノイズ判定レベル値ｃを
ノイズ判定レベル値ｃ＝ノイズ判定レベル値ｃ＋初期ノイズ判定レベル値ａ
と設定することによりノイズと判定されてしまうデータを正規（ノイズではない）データとして認識させるためである。前記ノイズ判定レベル値ｃの設定は、最小値が確定されるか、ｎ＋１番目のデータがｎ番目のデータより大きい場合まで行われて終了し、初期状態の初期ノイズ判定レベル値ａに設定される。
【００７３】
前記ステップ６７でいいえとなる場合に進む前記ステップ７３では、ｎ＋１番目のデータと最小値とノイズ判定レベル値ｃを用いてｎ＋１番目のデータと最小値の差がノイズ判定レベル値ｃを超えているかの判定のため
（ｎ＋１番目のデータ−最小値）＜ノイズ判定レベル値ｃ
の演算を行い、条件を満足する場合ははいとなりステップ７４に進み、条件を満足しない場合いいえとなりステップ７５に進む。
【００７４】
前記ステップ７４では、所定の初期ノイズ判定レベル値ａを用いて
ノイズ判定レベル値ｃ＝初期ノイズ判定レベル値ａと前記ノイズ判定レベル値ｃ
を初期状態に設定し、前記ステップ６６に戻る。
【００７５】
また、前記ステップ７３でいいえとなる場合に進む前記ステップ７５で、ノイズ判定レベル値ｂを超えるデータを置き換える。すなわちステップ７７で行う平均化における誤差を抑制するためｎ＋１番目のデータをｎ番目のデータに置き換える。次に、ステップ７６では、ｎ＋１番目のデータがｎ番目のデータより大きいので、メモリ部に予め格納された所定の初期ノイズ判定レベル値ａを用いて
ノイズ判定レベル値ｃ＝初期ノイズ判定レベル値ａ
と前記ノイズ判定レベル値ｃを初期状態に設定し、前記ステップ６６に戻る。
【００７６】
ステップ７７では、以下の場合に応じて最小値を設定する。前記最小値検出ステップ２０７で検出した最小値が、メモリ部に格納されたデータの１番目からＮ番目までのＮ個のデータの１番目のデータの場合１番目のデータと２番目のデータと３番目のデータと４番目のデータを平均化したものを最小値と設定する。また、前記最小値検出ステップ２０７で検出した最小値がメモリ部に格納されたデータの１番目からＮ番目までのＮ個のデータのＮ番目のデータの場合、Ｎ−３番目のデータとＮ−２番目のデータとＮ−１番目のデータとＮ番目のデータを平均化したものを最小値と設定する。また、前記最小値検出ステップ２０７で検出した最小値がメモリ部に格納されたデータの１番目からＮ番目までのＮ個のデータのｎ番目（２≦ｎ≦Ｎ−１）のデータの場合ｎ−１番目のデータとｎ番目のデータとｎ＋１番目のデータとｎ＋２番目のデータ、もしくはｎ−２番目のデータとｎ−１番目のデータとｎ番目のデータとｎ＋１番目のデータを平均化したものを最小値と設定する。
【００７７】
この平均化ステップ７７および前記第一の平均化ステップ４７は必要に応じて設けることができ、これにより、ガスセンサとしての測定精度をさらに向上させることができる。４つのデータを用いる理由は、コンピュータでの計算は２進法のため２のｎ乗であればより速く計算することができるためである。また、ノイズの影響を低減するという目的を考慮し、４つのデータを用いることとした。
【００７８】
ステップ８１では、基準用フィルタ６ａとＣＯ用光学フィルタ６ｂを透過し赤外線検出素子５ａからそれぞれ出力されるデータを前記ステップ２１〜７７を用いて処理してそれぞれ求めた最大値、最小値から濃度計算を行い、予め定義したノイズ判定レベル値以下にノイズが低減されたＣＯ濃度が出力される。
【００７９】
以上のように本実施の形態１におけるプログラム、それを記録した記録媒体及びそのプログラムを用いたガスセンサは、予め定義したノイズ判定レベル以下にノイズを低減することを実現している。また、ノイズ除去、平均化、濃度計算をコンピュータ９内で一連のステップとして行っており応答性の向上も可能となった。
【００８０】
（実施の形態２）
本実施の形態２を用いて本発明の請求項５〜８に記載の発明を説明する。
【００８１】
本実施の形態２が実施の形態１と異なる点は、ステップ２１でチョッパ４ａに完全同期させる点であり、これにより実施の形態１におけるステップ４０，４２，４４，４６，７０，７２，７４，７６が不要となる。
【００８２】
すなわち、赤外線検出素子５ａから出力されるデータはノイズ判定レベル値ｃを超えるようなものがなくなるため、図６（ａ）（ｂ）に示すようなデータの急激な変化に対応する必要がなくなる。
【００８３】
したがって、ノイズ判定レベル値ｃの初期化ステップおよび加算ステップを設けなくても予め定義したノイズ判定レベル以下にノイズを低減することができるものである。
【００８４】
上記以外は実施の形態１と同様である。
【００８５】
なお、前記実施の形態１、２では濃度測定ガスとしてＣＯを用いたがこれに限定されるものではなく、ＣＯ２等他のガスを測定する場合も同様に用いることができる。その場合チョッパ４ａに備えたＣＯ用光学フィルタを他のガス用の光学フィルタに変えればよい。
【００８６】
また、一つの赤外線検出素子５ａで二種類の二つの光学フィルタ６ａ，６ｂがチョッパ４ａに備えられた構成となっているがこれに限定されるものではなく、二つ以上の赤外線検出素子、三つ以上の光学フィルタが備えられた構成でも構わない。
【００８７】
【発明の効果】
以上のように本発明は、特に、ノイズ判定レベル値を用いて任意のデータの値とその一つ前に得たデータの値との差を比較し、その差がノイズ判定レベル値より大きければ前記任意のデータをノイズとして判定しそのデータが濃度計算に供せられないようにしているものであり、ガスセンサとしての測定精度が向上するという作用効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】（ａ）本発明の一実施の形態におけるガスセンサの構成図
（ｂ）同要部拡大正面図
【図２】本発明の一実施の形態におけるプログラムの流れ図
【図３】同流れ図
【図４】同流れ図
【図５】同流れ図
【図６】本発明の一実施の形態におけるガスセンサの出力波形と出力データ取得範囲を示す図
【図７】（ａ）従来のガスセンサの構成図
（ｂ）同要部拡大正面図
【符号の説明】
１  光源
２  リフレクタ
３  ガスセル
４ａ  チョッパ
４ｂ  モータ
５  ガスセンサ用検知素子
５ａ  赤外線検出素子
６ａ，６ｂ  光学フィルタ
７  処理回路
８  増幅回路
９  コンピュータ
【図１】
2005017114.tif 000003
【図２】
2005017114.tif 000004
【図３】
2005017114.tif 000005
【図４】
2005017114.tif 000006
【図５】
2005017114.tif 000007
【図６】
2005017114.tif 000008
【図７】
2005017114.tif 000009