(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析用放射の源（１０）と、調査対象サンプルを通して送られる放射、又はそのサンプルから反射する放射を検出するための検出器（１４）と、調査対象サンプルに関連するスペクトルデータを発生させるために、前記検出器（１４）の出力を処理する処理用装置（１６）とを含んでいる分光計において、
スペクトルデータ中の水蒸気又は二酸化炭素のような必要とされないコンポーネントの影響を抑圧するためにプロセッサが配置され、
該プロセッサは、
・前記必要とされない１つ又は複数のコンポーネントの高精細度スペクトルを表す基準データを取得し、
・該基準データの精細度が分光計の精細度をシミュレートするよう前記基準データを変更し、
・サンプルスペクトル内の摂動影響が許容されるように前記変更された基準データをフィルタし、
・そして前記変更され、フィルタされた基準データを測定されたサンプルスペクトルから差し引いて、補正された出力データを提供し、
前記基準データの変更では、当該基準データを処理し、測定されているサンプルスペクトルデータに整合するようにまで精細度を拡大し、
前記精細度の拡大では、コンボリューション技法が実行され、
該コンボリューション技法においては、前記基準データは分光計に適切な、計算されたライン形状関数でコンボリュートされ、
前記基準データの変更と前記精細度の拡大は、前記必要とされない１つ又は複数のコンポーネントの異なった濃度を表す異なった基準データに関して繰り返される、
ことを特徴とする分光計。
【請求項２】
前記取得された基準データが、複数の温度における前記高い精細度のスペクトルを表している、請求項１記載の分光計。
【請求項３】
温度及び光学的ライン幅における変化を考慮に入れるために、プロセッサが、前記精細度の拡大された基準データの摂動させられたバージョンを発生させるように構成されている、請求項１または２記載の分光計。
【請求項４】
前記必要とされないコンポーネントの、より高い精細度の部分について強調するために、フィルタリングは、スペクトルをフィルタするためのフィルタを生成することを含む、請求項１から３までのいずれか１項記載の分光計。
【請求項５】
フィルタがバンドパスフィルタを含んでいる、請求項４記載の分光計。
【請求項６】
フィルタリングがまた、フィルタされたサンプルスペクトルデータの、フィルタされた前記必要とされないコンポーネントスペクトルへの、最小二乗フィットを実行することを含む、請求項５記載の分光計。
【請求項７】
プロセッサがまた、適合度の低いスペクトルの部分を取り除くために、最小二乗フィットを繰り返すように構成されている、請求項６記載の分光計。
【請求項８】
フィルタされていない必要とされないコンポーネントスペクトルを計算するために、プロセッサは、係数を使用するように構成されている、請求項６または７記載の分光計。
【請求項９】
分析用放射の源（１０）と、調査対象サンプルを通して送られる放射、又は調査対象サンプルから反射される放射を検出するための検出器（１４）と、調査対象サンプルに関連するスペクトルデータを発生させるために、前記検出器（１４）の出力を処理する処理用装置（１６）とを含んでいる分光計を動作させる方法であって、
スペクトルデータ内の水蒸気又は二酸化炭素のような必要とされないコンポーネントの影響を抑圧するように実行される方法において、
・前記必要とされない１つ又は複数のコンポーネントの高精細度スペクトルを表す基準データを取得するステップ、
・前記基準データを、その精細度が分光計の精細度をシミュレートするように変更するステップ、
・サンプルスペクトル内の摂動影響が許容されるよう前記変更されたデータをフィルタするステップ、
・前記変更されフィルタされたデータを測定されたサンプルスペクトルから差し引くことによって、補正された出力データを提供するステップ、
を含んでおり、
前記基準データを変更するステップでは、前記基準データを処理し、測定されたサンプルスペクトルデータに整合する精細度にまで精細度を拡大し、
前記精細度の拡大はコンボリューション技法によって実行され、
該コンボリューション技法においては、前記基準データは分光計に適切な、計算されたライン形状関数でコンボリュートされ、
前記基準データの変更と前記精細度の拡大を、前記必要とされない１つ又は複数のコンポーネントの異なった濃度を表す異なった基準データに関して繰り返す、
分光計を動作させる方法。
【請求項１０】
前記取得された基準データは、複数の温度における前記高い精細度のスペクトルを表す、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
温度及び光学ライン幅における変化を考慮に入れるために、精細度の拡大された基準データの摂動させられたバージョンを発生させることを含む、請求項９または１０記載の方法。
【請求項１２】
前記必要とされないコンポーネントの、より高い精細度の部分について強調するために、フィルタリングステップが、スペクトルをフィルタするためのフィルタを生成させることを含む、請求項９から１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
フィルタが、バンドパスフィルタを含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
フィルタリングステップはまた、フィルタされた前記必要とされないコンポーネントスペクトルへの、フィルタされたサンプルスペクトルデータの最小二乗フィットを実行することを含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
適合度の低いスペクトルの部分を取り除くために、最小二乗フィットを繰り返すことを含む、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
フィルタされていない必要とされないコンポーネントスペクトルを計算するために、係数を使用することを含む、請求項１４または１５記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は分光計に、特に分光計から得られるスペクトル内の望まれないスペクトルコンポーネントの抑圧に関する。本発明は特に、ＦＴ−ＩＲ分光学への適用を考慮しているが、しかし排他的にこれに限定されるものではない。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、ＦＴ−ＩＲ分光計では、赤外線又は近赤外線放射は、放射の源から調査されるサンプルに向けられる。サンプルから送られた、又は反射された放射は、検出器か受信機で受け取られて、そして信号プロセッサがその検出器の出力を処理して、サンプルのスペクトル特性が得られる。測定を実行するには、最初に、バックグラウンド測定として知られている測定を行うことが必要である。すなわちサンプルステーションにサンプルのないバックグラウンドスペクトルを測定することである。次に、サンプルがあるべき位置に置かれた状態で測定が行われて、そしてサンプルが適所にある状態で得られる測定と、バックグラウンド測定との比率から、望ましいサンプルスペクトルが得られる。
【０００３】
中位の赤外線範囲で実行される分光法の著しい割合は、１０の波数において吸収帯域幅を持っている固体と液体のスペクトルに関係がある。結果として、例えば、多くの測定は、４ｃｍ−１か、又は２ｃｍ−１の精細度で行われている。そのような適度の精細度においては０．１ｃｍ−１に近い線幅を持っている水蒸気は、強度にアンダーな精細度であり、そしてそうでなければ１．０以上の良好な吸収で飽和状態にある帯域は、比較的低いピーク吸収を示すポイントにまで広くされる。このアンダーな精細度から、２つの主要な結果が生じる。吸収は、濃度に対して実質的に非線形になる。この濃度は、吸収スペクトル形状を濃度の強力な関数にさせる。さらに、ライン形状は計器型式及びセットアップによって異なるキャラクタを持つスペクトルを作り出す、計器ライン形状関数によって完全に支配されるようになる。計器ライン形状関数は、別のビームされた幾何学的動乱のビネッティングを通して、サンプル及びサンプリングアクセサリーによって、より著しく影響されるため、サンプルスペクトルにおける水蒸気スペクトルはバックグラウンドにおける同様のスペクトルに完全に類似してはいない。すなわち、サンプルスペクトルとバックグラウンドスペクトルが比例している時でも、影響はキャンセルされない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
総合的な結果としては、主要コンポーネント分析のような前進的な統計的方法を用いてさえ、このタイプの分光学で通常使われる線形スペクトル区別のための、なんらかの方法によって水蒸気の影響を一貫して差し引くのは、極度に難しいことである。同様の課題は、二酸化炭素のような、他の好ましくないコンポーネントでも存在する。
【０００５】
課題のさらに別の特色は、サンプルスペクトルの特徴と水蒸気スペクトルの特徴とのオーバラップに関連している。現在のサンプリング条件で測定された水蒸気の正確なスペクトルがいくつかの方法によって独自に発生されたときでさえ、特に、自動アルゴリズムのアプローチによって検出されたスペクトルから差し引かれなくてはならない水蒸気スペクトルの割合を正確に評価することは非常に難しい。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、水蒸気及び二酸化炭素から生じるような望ましくない複数コンポーネントを、測定されたサンプルスペクトルから差し引くための、新しい技法を提供する。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明によって分光計が提供される。この分光計は、分析用放射の源と、調査対象サンプルを通して送られる、又はそのサンプルから反射される放射を検出するための検出器と、調査対象サンプルに関連するスペクトルデータを発生させるために検出器の出力を処理するための処理用装置とを、含んでいる。ここにおいて、スペクトルデータにおける水蒸気又は二酸化炭素などの必要とされないコンポーネントの影響を抑圧し、好ましくない１つのコンポーネント又は複数コンポーネントの高い精細度のスペクトルを表す基準データを取得し、その精細度が分光計のそれをシミュレートするように、前述のデータを変更し、前記データをフィルタして、サンプルスペクトルにおける摂動影響を許容し、そして測定されたサンプルスペクトルから結果データを差し引きして正確な出力データを提供するための、プロセッサが配置される。得られたデータは、複数の温度での前述の高い精細度のスペクトルを表していてもよい。変更は、測定されるサンプルのスペクトルデータに整合するまで精細度を広くするような、前述の基準データの処理を含んでいてもよい。広くすることは、基準データがその分光計に適切な、計算されたライン形状の関数にコンボリュートされるような、コンボリューション技法によって実行されてもよい。これらのステップは、好ましくない１つのコンポーネント又は複数のコンポーネントの異なった集中を表す異なった基準データのために繰り返されてもよい。
【０００８】
プロセッサもまた、温度及び光学線幅などの、少なくともいくつかの動作パラメタの変化を考慮に入れるために、広くされた基準データの摂動させられたバージョンを発生させるように配置されていてもよい。
【０００９】
フィルタリングは、必要とされないコンポーネントの、より高い精細度の部分を強調するようにスペクトルをフィルタするためのフィルタを生成することを含んでもよい。このフィルタは、バンドパスフィルタを含んでいてもよい。また、フィルタリングは、フィルタされた好ましくないコンポーネントスペクトルへの、フィルタされたサンプルスペクトルデータの最少平方フィットの実行を含んでいてもよい。さらに、プロセッサは、貧弱なフィットを持っているスペクトルのそれらの部分を取り除くために最少平方フィットを繰り返してもよい。
【００１０】
プロセッサは、フィルタされていない、好ましくないコンポーネントスペクトルを計算するのに、結果的な共通係数を使用するように配置されていてもよい。次にこれは、補正されたサンプルスペクトルを得るために、測定されたサンプルスペクトルから差し引かれる。
【００１１】
【実施例】
本発明はここで、例を通して、そして特に付随する図面を参照しながら説明される。
【００１２】
図面の図１を参照すると、非常に一般的な用語で言えばＦＴ−ＩＲ分光計であるような、単独ビームタイプの赤外分光計が、分析用放射の源１０を含んでいる。これはサンプルステーション１２に分析用放射を向けるために、配置されている。通常、分析用放射の源はマイケルソンタイプの干渉計と関連づけられる。これはサンプルを照射することができる走査ビームを発生させる。サンプルステーション１２からの放射は、検出器又は受信機１４で受け取られる。そして受信機の出力はプロセッサ１６によって処理されて、調査対象サンプルを表しているデータを、又はそのサンプルのスペクトルを提供する。概して、このタイプの分光計は、少なくとも処理のいくつかを実行するための、そしてオペレータが分光計を操作するために適切な指示を出すことを可能にするための関連するＰＣを有している。スペクトルを得るために、図１で示されたタイプの分光計が作動する方法は、当業技術者に知られており、そしてそのため本発明の理解には必要ではないため、さらに詳細には説明されない。
【００１３】
本発明による実施例は、プロセッサによって動作されるルーチンに関係がある。これは、測定されるサンプルスペクトル内の水の蒸気又は二酸化炭素などのような、望ましくない複数コンポーネントの影響を抑圧するか、または相殺する。その分光計の処理用装置がそのルーチンを実行するのに関わるソフトウェアを稼動させるのに十分な能力を有するようであれば、広レンジの分光計は、その様なルーチンで作動できると考えられる。ここで与えられる説明は、主として本発明がＦＴ−ＩＲ分光学において実現される方法に向けられる。
【００１４】
初めに、本方法の概説が与えられ、続いて、より特定の場合の実行方法が説明される。この説明は水の蒸気の影響を取り除くことについて行われるが、しかしこの技法が、二酸化炭素などの他の望ましくない複数コンポーネントの抑制にも等しく適用できることは理解されるべきである。
【００１５】
非常に一般的な言い方をすれば、プロセッサは、以下のステップによって、スペクトルにおけるどのような水の蒸気成分の影響も取り除くか、又は抑圧するために配置される。
【００１６】
１．好ましくないコンポーネントに関して近似的に代表しているスペクトルの組の、適切に広くされたスペクトルを発生させる。この好ましくないコンポーネントは計器内で予期される非線形の特性の範囲にわたっている。
【００１７】
２．ライン形状パラメタの可変性の程度を考慮に入れるために、摂動させたスペクトルを発生させ、
３．フィルタリング技法の組み合わせを使用してフィッティングを繰り返す。
【００１８】
この方法における初期のステップは、水の蒸気に関連する蓄積されている高い精細度のスペクトルデータを取得することである。これは、固有なライン形状を正確に特徴付けることができるくらいの十分な精細度を有するべきである。ピーク吸収の増加としてバンドの振舞いが適切に表わされ、そしてトランスミッション値の非直線性が著しくなるのは、ライン形状が適切に分解される時だけである。そのようなデータは商業的に利用できて、使用することができる１つの例としては、（ＨＩＴＲＡＮ）として知られている１組のピークテーブルである。そのようなスペクトルデータの重要なパラメタは、大気圧である。大気圧は平常の環境の下で線を広くする原因となる。そして、現在の場合では１気圧であることが理解され、そして代表的なガス温度は現在の場合では２３℃であり、これは標準的実験室環境である。
【００１９】
この単一のスペクトルから始めて、この方法は水の３つの異なった濃度に関するスペクトルを、実際に遭遇する、例えば２５ｃｍであるような実際のパス長の標準的なパス長において発生させる。選択される濃度は２５％相対的湿度（ＲＨ）、５０％ＲＨおよび１００％ＲＨであり、その結果、実際に通常遭遇する濃度の範囲にわたっている。これらのスペクトルを得る簡単な方法は、ベースとなる２５％ＲＨスペクトルの伝達スペクトルを平方して、５０％ＲＨスペクトルを得て、そして次にその処理を繰り返して１００％ＲＨスペクトルを得ることである。これを行うための代替の方法は、従来の対数のスケーリング技法を使用することである。
【００２０】
そして、これらの３つの主要なスペクトルが、伝達において広くされ、分光計自体において生じる広くすることを近似的にシミュレートする。現在の場合、すなわち、フーリエ変換分光計の場合、においては、スペクトルは、ＦＴライン形状関数を用いてリニア波数の横座標上で広くされる。ＦＴライン形状関数は計器で使用されている干渉写真走査の長さと、使われているアポジゼーション関数との組み合わせから生じるものである。コンボリューションを持つスペクトルスペースか、又はエンベロープ関数を乗じた干渉写真スペースのいずれかによって、広くすることを実行できる。本実施例では、この動作はスペクトルスペースで実行される。次のステップでは、完全に振る舞っている円形のヤクイノットストップと関連づけられる長方形のライン形状関数を使用して、スペクトルは対数波数の横座標上で広くされる。このヤクイノットストップは、分光計の干渉計を通り抜ける光線の発散を制御して、そして有効にその精細度を制御する。関連する線幅は、波の番号と比例しており、そしてそのため対数のスケール上では一定の幅を持つように見える。この計算を実行することができる多くの方法が存在する。この場合では、それは、可変的な線幅を使用して、スペクトルの下のエリアから線幅にわって平均値を計算することによって、達成される。また、ヤクイノットストップがスペクトルシフトを導入することができることも理解されるべきである。この場合では、これは既にセンターを広くする関数を使用して実質的に校正されている。
【００２１】
この段階においては、処理は様々な濃度における、３つの主要な広くされたスペクトルを生み出している。次のステップは、３つの付加的な小さなコンポーネントを発生させることである。そのコンポーネントは、計算されたスペクトルからの変化を可能とする。第１のものは、５０％ＲＨにおける、同様に広くされたスペクトルであるが、しかし、温度変化を許容するよう、１０℃だけ、より高い温度におけるものである。第２は、不完全な光学を考慮して、わずかに小さいヤクイノットストップ関数で広くされた、標準的な温度における、５０％ＲＨにおけるものである。３番目は、校正エラーを許容できるよう、小さな定数によって波の数だけシフトされたスペクトルである。各場合においては、その後の処理で実際に使われる小さなコンポーネントは、摂動させられたスペクトルと主要な５０％ＲＨのコンポーネントとの間の差異である。
【００２２】
大部分の場合では、それは６つのコンポーネント、すなわち３つの主要なコンポーネントと３つの小さなコンポーネント、は本発明による技法を実現するのに十分であるべきである。しかしながら必要ならば、一旦パラメータに関する評価が、例えば温度及びパス長のようなフィットコンポーネントから行われているならば、より適切なスターティングパラメータを使用してフィットを繰り返すことは可能である。いくつかの場合では、特に初期値パラメータ評価をリファインする繰り返しのアプローチが採用されるならば、６つ未満のコンポーネントで作動することも可能である。繰り返しのアプローチは、単一のビームスペクトルに関して最もよく働く。ここにおいては、水の蒸気中の小さい差異だけが存在している比率スペクトルと対照的に、水の蒸気スペクトルが直接表わされる。一旦、単一のビームからのパラメータをリファインしたならば、比率自体が水の蒸気の影響の重要な部分を排除するので、水の蒸気の影響の引き続く排除は比率スペクトル上で実行されることが最も良い。
【００２３】
期待される水の蒸気の伝達スペクトルを正確に再構成するのに使用することができるコンポーネントを確立した後は、例えば、サンプルのスペクトルから生じるデータ内に未知の、及び潜在的に重要な決定要素が存在する場合においてもフィットために適切な係数を決定することが必要である。これらは、水の蒸気のスペクトルよりも何倍も強いことがある。実際には、水の蒸気スペクトル自体の構造が非線形の課題である時でさえ、水の蒸気を差し引く課題は吸収においては線形のままであることが発見された。したがってこの例では、次の動作の前に、スペクトルは吸収に変えられる。
【００２４】
サンプルスペクトルからの干渉を抑えることにおける第１ステップは、すべてのデータをフィルタすることである。すなわちそれは、より高い、そして特により低い精細度におけるデータを拒絶しながら、約ｌＯｃｍ−１精細度の中心にあるデータを受け入れるバンドパスフィルタを用いて、計算されたコンポーネントスペクトルとサンプルスペクトルである。このフィルタのパラメータは、関連するアプリケーションで通常測定される固体及び液体の赤外線スペクトルの一般的な特性に基づいている。基本的な原理は、マッチドフィルタのものである。
【００２５】
そのようなフィルタを作成するために、市販ライブラリから得られる標準的サンプルスペクトルは、フーリエ変換され、そして計算された実数及び虚数コンポーネントの平方の平方根和とされて、精細度の範囲にわたって存在する情報の配分の観念を与える。この場合には、これは１０ｃｍ−１よりも良い精細度におけるデータの量が比較的小さいことを示している。水の蒸気に関する同様の計算は、それがガスであるという、かなりの情報がスペクトルの精細度限界にまで存在していることを示している。水の蒸気に関するデータと、ライブラリデータとの比率は、ｌＯｃｍ−１を中心に広いピークを示している。このピークの形状は、ガウスに近似しており、この関数はマッチドフィルタの基礎を形成し、そして両方の変換空間では分析的である。
【００２６】
フィルタのマッチングは特に重要ではなく、そして良い結果は簡単な第１派生フィルタを使用して得られることは注目されるべきである。しかしながら、ガウスの関数は一般的な場合の理想に密接に近似している。
【００２７】
上に説明された精細フィルタリングが、水の蒸気の最少平方フィットへの干渉の影響を、かなり減少させる。しかしながら、多くの状況において満足できる結果を生むのには、まだ十分ではない。これを達成するために、スペクトルドメインにおけるフィットの重み付けを繰り返す付加的ステップが実行される。
【００２８】
使用される初期の重み付け関数は、測定された伝達スペクトル自体である。
【００２９】
この理由は、低い伝達の領域が貧弱な雑音対信号比を持っていて、このためこれらの領域では良いフィットを期待することができないからである。フィルタされたデータの重み付けされたは最少平方フィットが計算されて、そして残りのスペクトルが計算される。重み付けされた二乗平均平方根の残りの値が計算され、次に、残りが二乗平均平方根値の４倍を超えるスペクトルのそれらの部分に関する重み付け関数は、ゼロの重み付けをセットするように変更される。これは、フィットが特に悪いスペクトルの領域を効果的にブランクアウト処理する。フィットが繰り返されて、フィットが十分改善されるまで、処理が繰り返される。繰り返しの数とブランキングの重大度との間には、妥協が存在するかも知れない。そして実際には、最終的な結果は、より厳しくないブランキングと、より多くの繰り返しとによって、より良好になることが発見されている。
【００３０】
フィルタされたデータを使用して、フィットの最も良いパラメータを計算すれば、この処理はフィルタされていないデータと同じフィットパラメータを使用して、完全な水の蒸気スペクトルを再構成できる。測定されたサンプルスペクトルは、次に、水の蒸気成分を排除するために水の蒸気スペクトルによって伝達において分割される。
【００３１】
上の説明から、かなり有能なコンピュータプログラマは、説明された処理を実行するためのプログラムを実現可能であると信じられる。
【００３２】
この点で助けを与えるために、図２〜４のフローチャートと関連した以下の説明は、本発明によって好ましくないコンポーネントを排除するための、特定の実施例を含んでいる。
【００３３】
このプログラムには、効果的な２つの入力が存在しており、それらは以下の通りである。
【００３４】
１．第１は、サンプルのターゲットスペクトル又は測定されるスペクトルである。そこから水の蒸気成分が差し引かれる。通常、スペクトルは伝達において約４ｃｍ−１精細度で測定される低い精細度のスペクトルである。それは約２ｘのオーバーサンプリングを用いて、一定の波数のインターバルでデジタル化される。それはｌｃｍ−１インターバルとなっている。
【００３５】
２．これは２つの異なる温度における水の蒸気の高い精細度の基準スペクトルである。これらのスペクトルは通常、ターゲットスペクトルの測定条件の下で水の蒸気の固有の線幅、すなわち標準の圧力に関して約Ｏ．ｌｃｍ−１で分解し、そして伝達器内に、１／６４ｃｍ−ｌのインターバルで蓄積される。２つの温度が、ターゲットスペクトルの温度のいずれの側にも存在しているべきで、そして水の蒸気の濃度は、ターゲットスペクトルのパス長において約２５％ＲＨに設定されるべきである。
【００３６】
図２〜４を参照すると、２０において説明されている第１ステップは、目標スペクトルの読みであり、これはすなわち、分光計によって測定されたスペクトルである。２１で説明されている次のステップは、下側の温度の基準スペクトルを読むことであり、すなわち上で言及した２番目の入力に相当する。
【００３７】
ブロック２２に示される次のステップは、ターゲットスペクトルが発生されたフーリエ変換に対応するライン形状を計算することである。このライン形状は、ターゲットスペクトルが発生した干渉写真に適用されたアポジゼーション関数のフーリエ変換を計算することによって、分析的に、又は数値的に、のいずれかによって、計算される。アポジゼーションがない場合では、ライン形状は適切な幅の正弦関数になるであろう。
【００３８】
ブロック２３に示される次のステップは、計算されたライン形状にコンボリュートすることによって、ターゲットスペクトルと同じ公称精細度にまで基準スペクトルを広くすることである。コンボリュートすることは、短いライン関数によって基準スペクトルの第１の部分を乗算し、その積を合計することを伴っている。次に、２つのスペクトルの整列は、１ポイントだけシフトされて、その処理が繰り返される。この合計は新しいスペクトルを形成する。この新しいスペクトルは、オリジナルのスペクトルの、ライン形状関数とのコンボリューションである。
【００３９】
次のステップは、データポイントをドロッピングすることによって、ターゲットスペクトルと同じインターバルまで広くされた基準スペクトルのサンプリングを減少させることである。一旦ライン形状が広くされたならば、情報の消失なしでデータポイントを捨てることができることは、注意されるべきである。
【００４０】
２５に説明される次のステップは、オリジナルの低温の基準スペクトルを二乗して、５０％ＲＨスペクトルを生産することであり、これは初期の基準データに関して説明されたのと同様の方法で広くされる。
【００４１】
ブロック２６を参照すると、これは次に１００％ＲＨの広くされた基準スペクトルを与えるために、繰り返される。この段階では、ターゲットスペクトルの濃度範囲を覆う３つのスペクトルが存在する。５０％ＲＨスペクトルは、主要コンポーネントと呼ばれる。
【００４２】
２７に説明される次のステップは、より高い温度の基準スペクトルにおいて読み取ることである。これは、広くされた５０％ＲＨの、より高い温度の、４番目のコンポーネントを与えるために既に説明されたのと同様の方法で二乗され、そして広くされる。これは、ターゲットスペクトルにおける、どんな温度変化も考慮するために、後で使用される。４つのコンポーネントそれぞれが次に、長方形の形の関数によってさらに広くされる。この長方形の形の関数は分光計の光学絞りの理想的な効果を表している。この長方形の関数は理論上の断片的な光学周波数幅ｄｎｕ／ｎｕ＝ｌ−ｃｏｓ（シータ）を有しており、ここにおいてはコリメータ用鏡におけるヤクイノットストップ絞りによって境界を示される、準角度である。
【００４３】
シータ＝ａｒｃｔａｎ（ヤクイノットストップ直径／２＊焦点距離）である。コンボリューションは、オペランドスペクトルに乗算されて、この長方形の下のエリアの数値積分法によって直接計算される。
【００４４】
この段階においては、処理は６つの必要なコンポーネントスペクトルのうち４つを計算した。次のステップは、同様の方法で、しかし１０％だけ、より狭い長方形の関数を用いて主要コンポーネントの広くされたバージョンのヤクイノットストップを発生させることである。これは光学線幅の何らかの経験的可変性を許容する。
【００４５】
次に、主要コンポーネントは、光学周波数に比例した小さい波数のシフトを持つ６番目のコンポーネントを発生させるように補間される。これはターゲットの周波数校正における何らかの許容差を考慮したものである。
【００４６】
次に、ブロック３０に示されるように６つのコンポーネントのすべてが吸収に変換される。そして主要なコンポーネントが、最後の３つから差し引かれて、その結果、この処理は温度、ヤクイノットストップ及びシフトで発生した、小さい摂動だけを扱うことになる。
【００４７】
３１に示される次のステップでは、０．２５のナイキスト周波数の幅（１／ｅ）の、そして０．２５のナイキスト周波数に中心のあるガウス形バンドパスデジタルフィルタ関数を生成する。このフィルタは、分析的に生成することができ、そして水の蒸気スペクトルに独特な高い精細度情報を強調するように働くことができる。次のステップ３２では、このフィルタはすべてのコンポーネントと、そしてターゲットスペクトルをもコンボリュートしている。次に、ガウス形フィルタが計算される。このガウス形フィルタはゼロ周波数（３３）に中心のある同様の幅を有している。このフィルタは、フィルタされていない主要なコンポーネントをコンボリュートさせて、重み付けスペクトル（３４）を発生させる。そのように有効に生成されたフィルタは、水の蒸気スペクトルの吸収ピークをなだらかにして、ピークのエンベロープに類似している関数を発生させる。重み付け関数はさらに、フィルタされていない伝達ターゲットスペクトルによって乗算される。
【００４８】
３５に説明される次のステップは、重み付けを使用して、フィルタされたターゲットデータに対して、６つのフィルタされたコンポーネントのフィットを最少二乗することである。この合成重み付け関数は、どこでも水の蒸気が最も出過ぎた傾向のあるところでは、フィットの密接さを確実にする。
【００４９】
ブロック３６によって示される次のステップは、重み付けスペクトルが乗算される残りのスペクトルの平方を計算することである。残りのスペクトルは、ターゲットとフィットされたスペクトルとの間の差異である。フィットされたスペクトルは、最少二乗フィット処理において導き出された係数によってスケーリングされたコンポーネントスペクトルを合計することによって、計算される。
【００５０】
ブロック３７を参照すると、次のステップは重み付けされた平均平方の残りの根を計算することである。この数は、非重み付けフィットにおけるｎｎｓの残りのアナログ値である。
【００５１】
次に、処理はブロック３８で説明されるように重み付けされた残りのスペクトルを計算して、次に、重み付けされた残りのスペクトルにおけるデータポイントを識別する。この重み付けされた残りのスペクトルは、重み付けされた平均二乗の残の根の４ｘよりも大きく、そして重み付けされたスペクトル内の対応するゼロよりも大きい。この処理は３９に説明されるように、許容できる範囲を越える、ターゲット内のデータポイントを識別して、それらを廃棄する。
【００５２】
処理は次に、フィットをリファインするために、そして容認できないデータの大部分が除去されることを確実にするために、最少平方フィットステップから標準的には６回、繰り返す（４０）ことである。
【００５３】
次に、処理は、最終的な繰り返しで生成されたフィット係数を使用して、重み付けされていない、フィルタされていないコンポーネントから、フィットされたスペクトルの等価を計算する。（ブロック４１を参照）。
【００５４】
この再構成された水の蒸気スペクトルは次に、フィルタされていないターゲットスペクトルから差し引かれる（４２）。再構成されたスペクトルは、ターゲットスペクトル内の水の蒸気コンポーネントに正確に整合すべきである。このターゲットスペクトルは次に、明瞭に差し引かれるべきである。結果は、水の蒸気成分のないサンプルスペクトルである。
【００５５】
一般的なコメントをするならば、例えば、約１６００ｃｍ−１を中心とした領域及び約３７００ｃｍ−１の領域のような、良く分離されたスペクトル領域においては、水の蒸気の影響が最も顕著である。理論上、これらは同じ水の蒸気スペクトルのすべての部分であるので、１組のフィットパラメータは、すべての領域に対して十分である。しかしながら、これらスペクトルのモデル化は、必ずしも正確ではなく、そのため独自的に領域を扱うことが必要であることもある。
【００５６】
より高い光学周波数では、計器ライン形状関数は、ビームパスにおける幾何学そして光学要素によって、ますます支配されるようになる。上で説明された方法は、ヤクイノットストップが長方形のライン形状をもたらすと想定されるので、その基礎スペクトルに関しては、理想的な特性への納得できる程度に接近した近似に依存している。ＦＴライン形状によってほとんどの部分に関して優位を占めている、このライン形状の正確な詳細にフィットが特に敏感でないとしても、いくつかの状況において、ヤクイノットストップの効果に関する代替の広くする関数を使用するのは望ましい。
【００５７】
最少平方フィットのパラメータは、計器性能に関する診断情報をもたらすことができる。例えば、バックグラウンドスペクトルの水の帯域の総合的な強度は、計器の浄化の状態を表示するのに使用することができ、フィットに使用されているシフトされたスペクトルの量は、横座標校正のチェックとして使われることができる。原則的には、これは完全に望ましいものとは言い難いとしても、一次の横座標校正としては使用されることができる。
【００５８】
上で説明された方法は、水の蒸気成分の抑圧に関連するものである。説明された原理は、二酸化炭素のコンポーネントの除去にも等しく適用することができる。しかしながら、スペクトル及び精細度の分配の差異から起こる違いに配慮する必要性はある。二酸化炭素はより規則的な帯域強度構造を有しており、これはアンダーな精細度によって容易にあいまいにされる。しかし、他方では、それは特に、２３５０ｃｍ−１帯域において、標準的サンプルスペクトルとの、より少ないオーバラップを持っている。これは、スペクトル重み付けに、より多くの強調を置く傾向があり、同時に精細度のフィルタリングには、それほどの強調を加えない傾向がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本技法を実現することができる赤外分光計の概要を描いている図である。
【図２】本発明によって作動するために配置されたプロセッサによって実行さけるステップのシーケンスを説明するフロー図である。
【図３】本発明によって作動するために配置されたプロセッサによって実行さけるステップのシーケンスを説明するフロー図である。
【図４】本発明によって作動するために配置されたプロセッサによって実行さけるステップのシーケンスを説明するフロー図である。
【符号の説明】
１０  分析用放射の源
１２  サンプルステーション
１４  検出器又は受信機
１６  プロセッサ
【図１】
0004510175.tif 000002
【図２】
0004510175.tif 000003
【図３】
0004510175.tif 000004
【図４】
0004510175.tif 000005