(57)【要約】第１の平滑化技術にしたがってデータを平滑化し、第２の平滑化技術にしたがって選択的にデータを調整する方法および装置。第１の平滑化されたデータポイントは第１の生データポイントに等しく適切に設定され（ステップ２０２）、システム（１００）は、次の生データポイントに進む（ステップ２０４）。平滑化動作を行う前に、平滑化システムはまずデータポイントにとって平滑化が適切か否かを判定し、適切であれば、データに対して基本的平滑化動作を行う。平滑化システムは閾値比較を行って平滑化が適切か否かを判定する。
2004537102.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを平滑化する方法であって、
選択されたデータに第１の平滑化技術を適用して該選択されたデータの値を調整する工程と、
複数の先行する調整済みデータと複数の先行する生データとを比較して比較結果を生成する工程と、
該比較結果が第１の閾値を満たすか否かに応じて、該選択されたデータに第２の平滑化技術を適用して該選択されたデータの値を調整する工程と、
該選択されたデータの予測値を計算する工程と、
該予測値が第２の閾値を満たすか否かに応じて、該選択されたデータに第３の平滑化技術を適用して該選択されたデータの値を調整する工程と、を包含する方法。
【請求項２】
最初に前記選択されたデータにとって平滑化が適切か否かを判定する工程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記平滑化が適切か否かを判定する工程が、
前記選択されたデータの値と閾値とを比較する工程と、
受け取ったデータの数を判定する工程と、
ある値に対する複数のデータの偏差を判定する工程と、のうちの少なくとも１つを包含する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記平滑化が適切か否かを判定する工程が、
前記選択されたデータの値と先行するデータの調整値との差異を判定する工程と、
該差異と閾値とを比較する工程と、を包含する、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の平滑化技術と前記第２の平滑化技術との少なくとも１方が、
ランダム平滑化と、
ランダムウォーク平滑化と、
移動平均平滑化と、
単純指数平滑化と、
線形指数平滑化と、
周期的指数平滑化と、
指数重み付け移動平均平滑化と、のうちの少なくとも１つを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の平滑化技術と前記第２の平滑化技術との少なくとも１方が、実質的に式Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ１＋Ｓｎ−１に応じて前記選択されたデータの値を調整する工程を包含し、上記式においてＳｎは該選択されたデータの該調整値であり、Ｒｎは該選択されたデータの値であり、Ｓｎ−１は先行するデータの調整値であり、Ｍ１は選択された平滑化係数である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の平滑化技術が、実質的に式Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ１＋Ｓｎ−１に応じて前記選択されたデータの値を調整する工程を包含し、上記式においてＳｎは該選択されたデータの該調整値であり、Ｒｎは該選択されたデータの値であり、Ｓｎ−１は先行するデータの該調整値であり、Ｍ１は第１の選択された平滑化係数であり、
前記第２の平滑化技術が、実質的に式Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ２＋Ｓｎ−１に応じて前記選択されたデータの値を調整する工程を包含し、上記式においてＭ２は第２の選択された平滑化係数であり、Ｍ２はＭ１より大きい、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の先行する調整済みデータと複数の先行する生データとを比較する工程が、
該複数の先行する調整済みデータの各々の調整値と該複数の先行する生データのうちのそれぞれ対応する値とを比較する工程と、
該複数の先行する調整済みデータの該調整値の実質的にすべてが該複数の先行する生データのそれぞれ対応する値と共通の関係を有するか否かに応じて、前記比較結果を生成する工程と、を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記選択されたデータの予測値を計算する工程が、複数の先行するデータに応じた勾配を計算する工程を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記勾配が、
最小二乗フィットスルー技術と、
直線回帰技術と、
Ｎ点中心技術と、のうち少なくとも１つを用いて計算される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記第２の閾値が、前記選択されたデータの前記調整値と該選択されたデータの前記予測値との差異に対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記第３の平滑化技術が、実質的に式Ｓｎ＝（Ｓｎ−ｐｒｅｄ−Ｓｎ）＊Ｍ３＋Ｓｎに応じて選択されたデータの値を調整する工程を包含し、上記式においてＳｎは該選択されたデータの該調整値であり、Ｓｎ−ｐｒｅｄは該選択されたデータの前記予測値であり、Ｍ３は平滑化係数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第２の平滑化技術と前記第３の平滑化技術との少なくとも１方が、前記選択されたデータの前記調整値の、選択された生データに対するトラッキングを向上させるように構成されている、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記第２の平滑化技術と前記第３の平滑化技術との少なくとも１方が、データの平滑化を向上させるように構成されている、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記データが自動テスト装置テストデータと金融データとの少なくとも１方を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
データを平滑化するコンピュータ読取り可能プログラムであって、コンピュータに、
選択されたデータに第１の平滑化技術を適用して該選択されたデータの値を調整する工程と、
複数の先行する調整済みデータと複数の先行する生データとを比較して比較結果を生成する工程と、
該比較結果が第１の閾値を満たすか否かに応じて、該選択されたデータに第２の平滑化技術を適用して該選択されたデータの値を調整する工程と、
該選択されたデータの予測値を計算する工程と、
該予測値が第２の閾値を満たすか否かに応じて、該選択されたデータに第３の平滑化技術を適用して該選択されたデータの値を調整する工程と、を行わせるように構成されたコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項１７】
最初に前記選択されたデータにとって平滑化が適切か否かを判定する工程をさらに包含する、請求項１６に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項１８】
前記平滑化が適切か否かを判定する工程が、
前記選択されたデータの値と閾値とを比較する工程と、
受け取ったデータの数を判定する工程と、
ある値に対する複数のデータの偏差を判定する工程と、のうちの少なくとも１つを包含する、請求項１７に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項１９】
前記平滑化が適切か否かを判定する工程が、
前記選択されたデータの値と先行するデータの調整値との差異を判定する工程と、
該差異と閾値とを比較する工程と、を包含する、請求項１７に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項２０】
前記第１の平滑化技術と前記第２の平滑化技術との少なくとも１方が、
ランダム平滑化と、
ランダムウォーク平滑化と、
移動平均平滑化と、
単純指数平滑化と、
線形指数平滑化と、
周期的指数平滑化と、
指数重み付け移動平均平滑化と、のうちの少なくとも１つを包含する、請求項１６に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項２１】
前記第１の平滑化技術と前記第２の平滑化技術との少なくとも１方が、実質的に式Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ１＋Ｓｎ−１に応じて前記選択されたデータの値を調整する工程を包含し、上記式においてＳｎは該選択されたデータの該調整値であり、Ｒｎは該選択されたデータの値であり、Ｓｎ−１は先行するデータの調整値であり、Ｍ１は選択された平滑化係数である、請求項１６に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項２２】
前記第１の平滑化技術が、実質的に式Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ１＋Ｓｎ−１に応じて前記選択されたデータの値を調整する工程を包含し、上記式においてＳｎは該選択されたデータの該調整値であり、Ｒｎは該選択されたデータの値であり、Ｓｎ−１は先行するデータの調整値であり、Ｍ１は第１の選択された平滑化係数であり、
前記第２の平滑化技術が、実質的に式Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ２＋Ｓｎ−１に応じて前記選択されたデータの値を調整する工程を包含し、上記式においてＭ２は第２の選択された平滑化係数であり、Ｍ２はＭ１より大きい、請求項１６に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項２３】
前記複数の先行する調整済みデータと複数の先行する生データとを比較する工程が、
該複数の先行する調整済みデータの各々の調整値と該複数の先行する生データのそれぞれ対応する値とを比較する工程と、
該複数の先行する調整済みデータの該調整値の実質的にすべてが該複数の先行する生データのそれぞれ対応する値と共通の関係を有するか否かに応じて、前記比較結果を生成する工程と、を包含する、請求項１６に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項２４】
前記選択されたデータの予測値を計算する工程が、複数の先行するデータに応じた勾配を計算する工程を包含する、請求項１６に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項２５】
前記勾配が、
最小二乗フィットスルー技術と、
直線回帰技術と、
Ｎ点中心技術と、のうち少なくとも１つを用いて計算される、請求項２４に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項２６】
前記第２の閾値が、前記選択されたデータの前記調整値と該選択されたデータの前記予測値との差異に対応する、請求項１６に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項２７】
前記第３の平滑化技術が、実質的に式Ｓｎ＝（Ｓｎ−ｐｒｅｄ−Ｓｎ）＊Ｍ３＋Ｓｎに応じて前記選択されたデータの値を調整する工程を包含し、上記式においてＳｎは該選択されたデータの該調整値であり、Ｓｎ−ｐｒｅｄは該選択されたデータの前記予測値であり、Ｍ３は平滑化係数である、請求項１６に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項２８】
前記第２の平滑化技術と前記第３の平滑化技術との少なくとも１方が、前記選択されたデータの前記調整値の、選択された生データに対するトラッキングを向上させるように構成されている、請求項１６に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項２９】
前記第２の平滑化技術と前記第３の平滑化技術との少なくとも１方が、データの平滑化を向上させるように構成されている、請求項１６に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項３０】
前記データが自動テスト装置テストデータと金融データの少なくとも１方を含む、請求項１６に記載のコンピュータ読取り可能プログラム。
【請求項３１】
データを平滑化する方法であって、
第１の平滑化技術にしたがって選択されたデータの初期値を初期調整する工程と、
該初期値と該初期調整値の少なくとも１方が閾値を満たした場合、第２の平滑化技術にしたがって該値を補足的に調整する工程と、
を包含する方法。
【請求項３２】
前記選択されたデータの前記初期値と、前記初期調整値と、前記補足的に調整された値の少なくとも１つが第２の閾値を満たした場合、該選択されたデータの該初期値と、該初期調整値と、該補足的に調整された値の少なくとも１つを調整する工程をさらに包含する、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記第２の閾値が、前記初期値と、前記初期調整値と、前記補足的に調整された値の前記少なくとも１つと、該初期値と、該初期調整値と、該補足的に調整された値の該少なくとも１つの予測値との差異に対応する、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
最初に前記選択されたデータにとって平滑化が適切か否かを判定する工程をさらに包含する、請求項３１に記載の方法。
【請求項３５】
前記平滑化が適切か否かを判定する工程が、
前記初期値と閾値とを比較する工程と、
受け取ったデータの数を判定する工程と、
ある値に対する複数のデータの偏差を判定する工程と、のうちの少なくとも１つを包含する、請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
前記平滑化が適切か否かを判定する工程が、
前記選択されたデータの前記初期値と先行するデータの調整値との差異を判定する工程と、
該差異と閾値とを比較する工程と、を包含する、請求項３３に記載の方法。
【請求項３７】
前記第１の平滑化技術と前記第２との平滑化技術の少なくとも１方が、
ランダム平滑化と、
ランダムウォーク平滑化と、
移動平均平滑化と、
単純指数平滑化と、
線形指数平滑化と、
周期的指数平滑化と、
指数重み付け移動平均平滑化と、のうちの少なくとも１つを包含する、請求項３１に記載の方法。
【請求項３８】
前記第１の平滑化技術が、実質的に式Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ１＋Ｓｎ−１に応じて前記選択されたデータの前記初期値を初期調整する工程を包含し、上記式においてＳｎは該選択されたデータの該初期調整値であり、Ｒｎは該選択されたデータの初期値であり、Ｓｎ−１は先行するデータの調整値であり、Ｍ１は選択された平滑化係数である、請求項３１に記載の方法。
【請求項３９】
前記第２の平滑化技術が、実質的に式Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ２＋Ｓｎ−１に応じて前記選択されたデータの前記初期値を補足的に調整する工程を包含し、上記式においてＭ２は第２の選択された平滑化係数であり、Ｍ２はＭ１より大きい、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記データが、自動テスト装置テストデータと金融データとの少なくとも１方を含む、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ平滑化に関する。
【背景技術】
【０００２】
データ平滑化技術は、ノイズがあるデータまたは首尾一貫していないデータから傾向を導き出すために用いられる。データは、任意の種類のデータを含み得る。例えば、データは、経時的に捕らえるデータポイントのシリーズであってもよい。例えば、半導体エッチングシステムからのスペクトル解析（ｓｐｅｃｔｒｏａｎａｌｙｓｉｓ）データ、半導体テストシステムからの出力テストデータ、時間と共に変動する価格または為替レートに関する金融データなどである。データは、変動するが、概括的な傾向またはパターンを含むデータの任意のストリームまたはアレイを含み得る。
【０００３】
幅広い種類のデータ平滑化技術が、データに存在し得る傾向およびパターンの識別に役立てるために考案されてきた。例えば、データ平滑化技術は、ランダム、ランダムウォーク、移動平均、単純指数平滑化、線形指数平滑化、周期的指数平滑化、指数関数重み付け移動平均平滑化を含む。これらのさまざまなタイプのデータ平滑化技術の全ては、データの平滑化に役立てられ得るが、データを効率的に平滑化することとデータ内の情報の正確な反映を維持することとの間のさまざまなトレードオフを含み得る。
【０００４】
例えば、指数平滑化技術は、ノイズを除去するために、データ内の極端な変動を消去するように構成される。指数平滑化の効果は、信号における大幅な変動を除去するが、依然としてデータ内の全体的な変化について行くことである。しかし、係数が低すぎる場合、指数関数的に平滑化されたデータは、生データに比較的急な変化が起きた場合、有効に生データと一致しない。他方、係数が高すぎる場合、平滑化関数は、より多くのノイズが元のデータに戻るので、値を失う。多くの他のデータ平滑化システムにおいて、トレードオフは、平滑化を妨害することなく、感度を最適化する場合に発生する。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のさまざまな局面による、データを平滑化する方法および装置は、第１の平滑化技術に従ってデータを調整する工程と、第２の平滑化技術に従ってデータを選択的に調整する工程とを含む。ある実施形態において、この方法および装置は、第１の平滑化技術を選択されたデータに適用して、選択されたデータの値を調整する。この方法および装置はまた、上記の調整されたデータを、上記の生データと比較して、比較結果を生成する。システムは、第２の平滑化技術を、選択されたデータに適用して、比較結果が第１の閾値を満たすか否かに従って、選択されたデータの値を調整する。さらに、この方法および装置は、選択されたデータの予測される値を計算し、第３の平滑化技術を適用して、予測される値が第２の閾値を満たすか否かに従って、選択されたデータの値を調整する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
本発明のより完全な理解は、必ずしも縮尺どおりではない、図示している図面とともに、詳細な説明を参照することによって、得られることができる。同一の参照符号は、図面を通じて、同様の要素を指す。
【０００７】
図面における要素は、簡略および明瞭にするために示され、必ずしも、縮尺どおりに描かれる必要はない。例えば、図面における要素の一部によって行われる接続および工程は、本発明の実施形態の理解の向上を助けるため、他の要素に対して、強調または消去され得る。
【０００８】
本発明は、本明細書中、機能ブロックコンポーネント、ソフトウェア実行、および各種のプロセス工程に関して説明され得る。このようなブロック、実行、および工程は、指定された機能を行うように構成された任意の数のハードウェアまたはソフトウェアコンポーネントによって実現され得る。例えば、本発明は、各種のマシン、プロセッサ、格納システム、プロセス、および集積回路コンポーネント、例えば、論理演算装置、メモリ素子、信号処理素子、論理素子、ルックアップテーブルなどを採用し得る。これらは、１つ以上のマイクロプロセッサ、コントローラ、または他のコントロールデバイスの制御のもとで各種の機能を実行し得る。さらに、本発明は、任意の数の環境に関連して実行され得、本明細書に記載のシステムは、本発明の例示的な実施形態のうちの１つに過ぎない。例えば、本発明の各種の実施形態および局面は、ソフトウェアまたはハードウェアを用いて部分的にまたは完全に実現され得、より大きなシステムに集積されるか、または他のシステムに分離され得る。さらに、本発明は、データ解析、データ処理、Ｉ／Ｏ転送などの任意の数の従来の技術を採用し得る。
【０００９】
図１を参照すると、本発明の各種の局面による、平滑化方法および装置１００は、例えば、プロセッサおよびメモリを含むコンピュータ１０２を動作させるプログラムとして適切に実現される。コンピュータ１０２は、生データを提供するデータソース１０４と通信する。平滑化システム１００はまた、平滑化されたデータを送信するなど、データを送信する出力１０６を適切に含む。平滑化システム１００は、各種の基準に従って、データを平滑化する複数の段階を適切に含む。第１の段階は、基本的な平滑化プロセスを含み得る。補助的段階は、生データの改善されたトラッキングおよび／またはさらなる平滑化を条件付きで提供する。
【００１０】
システム１００は、第１の平滑化技術に従って選択されたデータの初期値を初期的に調整し、初期値および初期的に調整値の少なくとも１つが閾値を満たす場合、第２の平滑化技術に従って、値を補助的に調整することによって、適切に動作する。初期値は、生データ値を適切に含むが、システムによって演算される任意の他の値、例えば、処理された信号、アナログからデジタル形式に変換されたデータ、または任意のおよび他の値を含んでもよい。第１の平滑化技術がデータを平滑化する傾向がある。第２の平滑化技術も、データを平滑化し、かつ／またはデータのトラッキングを改善する傾向があるが、第１の平滑化技術とは異なる様態である。さらに、閾値は、補助的平滑化を適用するか否かを判定する、任意の適切な基準を含み得る。ある実施形態において、方法および装置は、選択されたデータに第１の平滑化技術を適用して、選択されたデータの値を調整する。システム１００は、複数の上述したデータを、複数の上述した生データと比較して、比較結果を生成し、第２の平滑化技術を選択されたデータに適用して、比較結果が第１の閾値を満たすか否かに従って、選択されたデータの値を調整する。さらに、システム１００は、選択されたデータの予測値を適切に計算し、第３の平滑化技術を選択されたデータに適用して、予測値が第２の閾値を満たすか否かに従って選択されたデータの値を調整し得る。
【００１１】
図２を参照すると、第１の平滑化されたデータポイントは、第１の生データポイントに等しくなるように適切に設定され（工程２０２）、システム１００は、次の生データポイントに進む（工程２０４）。平滑化動作を行う前に、平滑化システム１００は、データポイントについて、平滑化が適切であるか否か、初期的に判定し、適切である場合、データについて基本的な平滑化動作を行う。任意の基準が適用されて、例えば、受信したデータポイントの数、データポイント値の選択された値からのずれ、各データポイント値の閾値との比較に従って、平滑化が適切であるか否かを判定する。この実施形態において、平滑化システムは、閾値比較を行う。閾値比較は、データ平滑化が適切であるか否かを判定する。適切である場合、初期平滑化プロセスは、データの初期平滑化を進めるように適切に構成される。
【００１２】
より具体的には、この実施形態において、プロセスは、初期生データポイントＲ０で開始する。このデータポイントはまた、第１の平滑化された初期生データＳ０として指定される。さらなるデータポイントが受信され、解析されるので、各生データポイント（Ｒｎ）とその前の平滑化されたデータポイント（Ｓｎ−１）との差が計算され、閾値（Ｔ１）と比較される（工程２０６）。各生データポイントＲｎとその前の平滑化されたデータポイントＳｎ−１との差が閾値Ｔ１を超える場合、閾値を超えることは、平滑化されたデータから大きく離れていることに対応し、データにおけるシフトを表す。従って、現在の平滑化されたデータポイントＳｎは、生データポイントＲｎに等しくなるように設定される（工程２０８）。平滑化は行われず、プロセスは次の生データポイントに進む。
【００１３】
生データポイントとその前の平滑化されたデータポイントとの差が閾値Ｔ１を超えない場合、プロセスは、初期平滑化プロセスに関連して現在の平滑化されたデータポイントＳｎを計算する（工程２１０）。初期平滑化プロセスは、データの基本的な平滑化を提供する。例えば、この実施形態において、基本的な平滑化プロセスは、以下の式に従うプロセスのような従来の指数関数的な平滑化プロセスを含む。
【００１４】
Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ１＋Ｓｎ−１
ただし、Ｍ１は選択された平滑化係数、例えば、０．２または０．３である。初期平滑化プロセスは、比較的に低い係数Ｍ１を適切に用いて、かなりの量のデータの平滑化を提供する。
【００１５】
初期平滑化プロセスは、任意の基準に従って、選択され、任意の様態で構成され得るが、平滑化システムの用途、処理されるデータ、平滑化システムの要件および能力、ならびに／あるいは任意の他の基準に従う。例えば、初期平滑化プロセスは、データを初期的に平滑化するため、ランダム、ランダムウォーク、移動平均、単純指数、線形指数、周期的指数、指数重み付け移動平均平滑化、または任意の他の適切なタイプの平滑化を採用し得る。
【００１６】
データは、平滑化のため、さらに解析され、かつ／または平滑化で処理され得る。補助的な平滑化が、データに対して行われて、データの平滑化を改善し、かつ／または、平滑化されたデータの生データに対するトラッキングを改善し得る。補助的平滑化の複数の段階がまた、考慮され、適切である場合、適用され得る。各種の段階は、独立していてもよいし、相互に依存していてもよいし、相補的であってもよい。さらに、データは、補助的に平滑化が適切であるか否かを判定するために、解析され得る。
【００１７】
この実施形態において、データは、平滑化の１つ以上のさらなる段階を行うか否かを判定するために解析される。データは、補助的に平滑化が適用され得るか否かを判定するために、任意の適切な基準に従って解析される（工程２１２）。例えば、システム１００は、複数の調整されたデータポイントと前のデータの生データポイントとを比較し、実質的に全ての前の調整されたデータが、実質的に全ての対応する生データと、共通の関係（例えば、より小さい、より大きい、または等しいなど）を共有するか否かに従って、比較結果を生成する。この実施形態の平滑化システム１００は、選択された数Ｐ２の生データポイントを、等しい数の平滑化されたデータポイントと比較する。Ｐ２の生データポイントの全ての値が、対応する平滑化されたデータポイントを超える（または等しい）場合、あるいは、全ての生データポイントが対応する平滑化されたデータポイントよりも小さい（または等しい）場合、平滑化システムは、データがある傾向を表し、より厳密にトラックされる必要があると判定し得る。従って、データに適用される平滑化は、補助的平滑化を適用することによって変化され得る。一方、これらの基準がいずれも満たされない場合、現在の平滑化されたデータポイントは、もともと計算されたとおりままであり、関連する補助的データ平滑化は適用されない。
【００１８】
この実施形態において、平滑化されたデータがそこから遅れ得るデータにおける傾向を特定するため、生データに対して平滑化されたデータを比較する基準が選択される。従って、ポイントＰ２の数は、生データにおける傾向を変化させる、システムの所望の感度に従って選択され得る。
【００１９】
補助的平滑化は、データ解析に従って、全体の平滑化の効果を変化させる。任意の適切な補助的平滑化が、より効率的にデータを平滑化するか、またはデータにおける傾向をトラックするため、データに対して適用され得る。例えば、この実施形態において、データ解析が、より厳密にトラックされる必要があるデータにおける傾向を示す場合、平滑化されたデータが生データをより厳密にトラックするように、平滑化の度合いを低減する、補助的平滑化が適用され得る（工程２１４）。
【００２０】
この実施形態において、平滑化の度合いは、平滑化の低減された値を用いて、現在の平滑化されたデータポイントの値を再計算することによって、低減される。任意の適切な平滑化システムが、より効率的にデータをトラックするため、そうでない場合には、データ解析の結果に応答するために用いられ得る。この実施形態において、他の従来の指数関数的平滑化プロセスは、より高い係数Ｍ２を用いて、データに適用される：
Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ２＋Ｓｎ−１
係数Ｍ１およびＭ２は、生データにおける傾向がない場合（Ｍ１）、およびある場合（Ｍ２）の両方において、システムの所望の感度に従って、選択され得る。各種の適用例において、例えば、Ｍ１の値は、Ｍ２の値よりも高くなり得る。
【００２１】
補助的データ平滑化は、さらなる段階を含んでもよい。データ平滑化のさらなる段階は、さらなるデータ平滑化が適用される必要があるか否かを判定するために、何らかの様態で同様に解析され得る。データ平滑化の任意の数の段階およびタイプは、データ解析に従って、適用または考慮され得る。
【００２２】
例えば、この実施形態において、データは解析され得、場合によっては、平滑化されたデータの勾配に基づいて、予測プロセスを用いて平滑化される。プロセスは、任意の適切なプロセス、例えば、直線回帰、Ｎ点中心（Ｎ−ｐｏｉｎｔ  ｃｅｎｔｅｒｅｄ）などに従って、現在のデータポイントの前の選択された数Ｐ３の平滑化されたデータポイントの勾配を計算する（工程２１６）。この実施形態において、データ平滑化システムは、「最小二乗フィットスルー（ｆｉｔ−ｔｈｒｏｕｇｈ）」プロセスを用いて、前のＰ３の平滑化されたデータポイントの勾配を確立する。
【００２３】
平滑化システムは、計算された勾配にしたがって、現在の平滑化されたデータポイントの値を予測する。その後、システムは、現在の平滑化されたデータポイント（Ｓｎ）について前に計算された値と、現在の平滑化されたデータポイントについて予測値との差を範囲の数（Ｒ３）と比較する（工程２１８）。差が範囲Ｒ３よりも大きい場合、現在の平滑化されたデータポイントは調整されていない。差が範囲Ｒ３内である場合、現在の平滑化されたデータポイントは、計算された現在の平滑化されたデータポイント（Ｓｎ）と、第３の乗数Ｍ３が乗算された現在の平滑化されたデータポイント（Ｓｎ−ｐｒｅｄ）について予測値との差に等しくなるように設定され、現在の平滑化されたデータポイントの元の値に加算される（工程２２０）。式は以下の通りである：
Ｓｎ＝（Ｓｎ−ｐｒｅｄ−Ｓｎ）＊Ｍ３＋Ｓｎ
従って、現在の平滑化されたデータポイントは、元の平滑化されたデータポイントと予測された平滑化されたデータポイントとの間の変更された差に従って、設定されるが、（Ｍ３が１未満の場合）ある量だけ低減される。予測平滑化を適用することは、信号の比較的平坦な（または、傾向がない）部分の間、ポイントツーポイントノイズ感度を低減させる傾向がある。予測平滑化プロセスの平滑化されたデータポイントに対する制限された適用は、勾配に基づいて計算された平均が、生データにおいて大幅な変化が発生する場合、すなわち、生データ信号が比較的平坦でない場合、平滑化されたデータに影響しないことを確実にする。
【００２４】
本明細書中、示され、説明されてきた特定のインプリメンテーションは、本発明の例示に過ぎず、最良の実施形態は、いかなる面においても本発明の範囲を限定することが意図されない。実際、簡略にするため、従来の信号処理、データ送信、およびシステムの他の機能的な局面（ならびに、システムの個々の動作コンポーネント）は、本明細書中、詳細に説明されない。さらに、本明細書に含まれる各図面において示される接続線は、各素子間の例示的な機能的関係および／または物理的連結を表すことが意図される。多くの代替的またはさらなる機能的関係または物理的接続が、実際のテストシステムには存在し得る。
【００２５】
本発明は、好適な実施形態を参照しながら説明されてきた。しかし、本発明の範囲から逸脱することなく、変化および変更が為され得る。これらのまたは他の変化または変更は本発明の範囲内に含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】図１は、本発明のさまざまな局面による、データ平滑化システムのブロック図である。
【図２】図２は、本発明のさまざまな局面による、例示的なデータ平滑化システムの動作のフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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