(57)【要約】【課題】計測信号に含まれる微量成分に係る信号を高精度に検出可能とする新たな技術を提案すること。【解決手段】計測信号取得部２０が、高割合成分の信号である第１信号と微量成分の信号である第２信号とを含む所定の計測対象物を計測した計測信号を取得する。そして、第１の目的成分信号検出部３１６或いは第２の目的成分信号検出部３２２が、計測対象物に含まれる各成分の信号を表すベクトルが互いに直交しているベクトル空間において、前記計測信号を前記第１信号に直交する所定の直交部分空間に射影する射影演算を行う。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
高割合成分の信号である第１信号と微量成分の信号である第２信号とを含む所定の計測対象物を計測した計測信号を取得することと、
各成分の信号を表すベクトルが互いに直交しているベクトル空間において、前記計測信号を前記第１信号に直交する所定の直交部分空間に射影する射影演算を行うことと、
を含む信号検出方法。
【請求項２】
前記射影演算を行うことは、前記第２信号のベクトルによって張られる部分空間を前記直交部分空間として射影演算を行うことである、
請求項１に記載の信号検出方法。
【請求項３】
前記計測信号に占める割合は、前記第２信号が前記第１信号の１／１００以下である、
請求項１又は２に記載の信号検出方法。
【請求項４】
前記射影演算を行うことは、前記第１信号に係る成分を含み、前記第２信号に係る成分を含まない所定の試料を計測した試料計測信号を多変量解析分析することで得られた信号を用いて、前記射影演算を行うことを含む、
請求項１〜３の何れか一項に記載の信号検出方法。
【請求項５】
前記計測対象物の前記高割合成分は水であり、
前記計測信号を取得することは、前記計測信号をスペクトルデータとして取得することを含む、
請求項１〜４の何れか一項に記載の信号検出方法。
【請求項６】
前記スペクトルデータを取得することは、異なる温度における前記計測対象物のスペクトルデータを取得することを含む、
請求項５に記載の信号検出方法。
【請求項７】
前記第２信号に係る成分濃度が異なる複数の前記計測対象物について、請求項１〜６の何れか一項に記載の信号検出方法を実行し、前記第２信号に係る成分濃度に対する検量線を作成する検量線作成方法。
【請求項８】
前記第２信号に係る成分濃度が未知の前記計測対象物について、請求項１〜６の何れか一項に記載の信号検出方法を実行し、検出された信号と、請求項７に記載の検量線作成方法を実行することによって作成された検量線とを用いて、前記未知の成分濃度を測定する濃度測定方法。
【請求項９】
高割合成分の信号である第１信号と微量成分の信号である第２信号とを含む所定の計測対象物を計測した計測信号を取得する取得部と、
各成分の信号を表すベクトルが互いに直交しているベクトル空間において、前記計測信号を前記第１信号に直交する所定の直交部分空間に射影する射影演算を行う演算処理部と、
を備えた信号検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計測信号に含まれる所定成分の信号を検出する信号検出方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
計測信号に含まれる所定成分の信号を分析する技術として種々の技術が知られている。中でも代表的な技術の１つとして独立成分分析（或いは独立成分解析とも呼ばれる）が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、計測信号である観測信号について独立成分分析を行い、算出された独立成分を基本関数として、観測信号を基本関数の線形和で表すことで、観測信号に含まれる目的成分の濃度などを解析する技術が開示されている。
また、特許文献２には、計測信号である観測データについて独立成分分析を行い、観測データに含まれる目的成分に対する混合係数を求め、元の観測データの目的成分の含有量と混合係数とから検量線を求める技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−４４１０４号公報
【特許文献２】特開２０１３−３６９７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
理想的には、独立成分に係る信号は、唯一固有の成分の信号であるため、他成分の影響が無く、他成分に対して“独立”である。しかしながら、現実には、独立成分分析によって混合成分から抽出された独立成分１つ１つは、完全に“独立”とは言えない場合があった。具体的には、例えば、計測対象物に含まれる０．０１％以下の僅かな微量成分の濃度を精度よく検出しようとする場合、計測対象物を対象に独立成分分析を行っても、微量成分の濃度を精度よく検出することは困難であった。
【０００６】
本発明は、上述した事情に鑑みて考案されたものであり、その目的とするところは、計測信号に含まれる微量成分に係る信号を高精度に検出可能とする新たな技術を提案することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以上の課題を解決するための第１の発明は、高割合成分の信号である第１信号と微量成分の信号である第２信号とを含む所定の計測対象物を計測した計測信号を取得することと、各成分の信号を表すベクトルが互いに直交しているベクトル空間において、前記計測信号を前記第１信号に直交する所定の直交部分空間に射影する射影演算を行うことと、を含む信号検出方法である。
【０００８】
第１の発明によれば、各成分の信号を表すベクトルが互いに直交しているベクトル空間において、高割合成分の信号である第１信号に直交する直交部分空間に計測信号を射影する射影演算を行うことで、高割合成分を取り除いた信号を得ることが可能となる。高割合成分の信号が取り除かれるため、計測信号においては微量成分であった第２信号を高精度に検出することが可能となる。
【０００９】
第２の発明は、第１の発明において、前記射影演算を行うことは、前記第２信号のベクトルによって張られる部分空間を前記直交部分空間として射影演算を行うことである、信号検出方法である。
【００１０】
この第２の発明によれば、射影演算を行うことで、第２信号のベクトルによって張られる部分空間に計測信号が射影されるため、第２信号を直接検出することが可能となる。
【００１１】
第３の発明は、第１又は第２の発明において、前記計測信号に占める割合は、前記第２信号が前記第１信号の１／１００以下である、信号検出方法である。
【００１２】
この第３の発明によれば、第２信号が第１信号の１／１００以下の割合で僅かに計測信号に含まれている場合であっても、第１又は第２の発明の作用効果を発揮し得る。
【００１３】
第４の発明は、第１〜第３の何れかの発明において、前記射影演算を行うことは、前記第１信号に係る成分を含み、前記第２信号に係る成分を含まない所定の試料を計測した試料計測信号を多変量解析分析することで得られた信号を用いて、前記射影演算を行うことを含む、信号検出方法である。
【００１４】
この第４の発明によれば、第１信号に係る成分を含み、第２信号に係る成分を含まない所定の試料を計測した試料計測信号を多変量解析分析することで得られた信号を用いて射影演算を行うことができるため、第１信号に係る成分を効果的に除去することができる。多変量解析分析としては独立成分分析や主成分分析などの各種解析手法を用いることができる。微量成分に係る信号を高精度に検出するためには、これらの内、独立性が一番強い独立成分分析を多変量解析分析として使用するのが好適である。
【００１５】
第５の発明は、第１〜第４の何れかの発明において、前記計測対象物の前記高割合成分は水であり、前記計測信号を取得することは、前記計測信号をスペクトルデータとして取得することを含む、信号検出方法である。
【００１６】
この第５の発明によれば、高割合成分が水である計測対象物の計測信号をスペクトルデータとして取得することができる。
【００１７】
第６の発明は、第５の発明において、前記スペクトルデータを取得することは、異なる温度における前記計測対象物のスペクトルデータを取得することを含む、信号検出方法である。
【００１８】
この第６の発明によれば、例えば、水のスペクトルデータ（または特徴量の構成比）には温度特性があるため、温度特性を考慮して第２信号を検出することができる。
【００１９】
第７の発明は、前記第２信号に係る成分濃度が異なる複数の前記計測対象物について、第１〜第６の何れかの発明の信号検出方法を実行し、前記第２信号に係る成分濃度に対する検量線を作成する検量線作成方法である。
【００２０】
この第７の発明によれば、計測対象物に含まれる第２信号に係る成分濃度の検量線を作成することができる。
【００２１】
第８の発明は、前記第２信号に係る成分濃度が未知の前記計測対象物について、第１〜第６の何れかの発明の信号検出方法を実行し、検出された信号と、第７の発明の検量線作成方法を実行することによって作成された検量線とを用いて、前記未知の成分濃度を測定する濃度測定方法である。
【００２２】
この第８の発明によれば、第７の発明によって作成された検量線を用いることで、計測対象物に含まれる第２信号に係る成分濃度を精度良く求めることが可能となる。
【００２３】
第９の発明は、高割合成分の信号である第１信号と微量成分の信号である第２信号とを含む所定の計測対象物を計測した計測信号を取得する取得部と、各成分の信号を表すベクトルが互いに直交しているベクトル空間において、前記計測信号を前記第１信号に直交する所定の直交部分空間に射影する射影演算を行う演算処理部と、を備えた信号検出装置である。
【００２４】
この第９の発明によれば、第１の発明と同様の作用効果を発揮する信号検出装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本実施形態の原理を説明するための図。
【図２】濃度測定装置の機能ブロック図。
【図３】検量線作成処理の流れを示すフローチャート。
【図４】妨害成分特徴抽出処理の流れを示すフローチャート。
【図５】妨害成分試料の計測信号（吸光度スペクトル）を独立成分分析した独立成分スペクトルの一例を示す図。
【図６】複数の濃度認知試料の計測信号（吸光度スペクトル）を重ねて描画した図。
【図７】射影されて直交処理され、更に独立成分分析された目的成分の独立成分スペクトルの一例を示す図。
【図８】作成された検量線の一例を示す図。
【図９】濃度認知試料の計測信号（吸光度スペクトル）を独立成分分析した独立成分スペクトルの一例を示す図。
【図１０】検量線の比較例を示す図。
【図１１】濃度測定処理の流れを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本発明を適用した実施形態の一例を説明するが、本発明を適用可能な形態は以下に限られるものではない。まず、実施形態の原理について説明し、次いで実施形態の具体例として幾つかの実施例を説明する。
【００２７】
〔原理〕
本実施形態において、計測対象の物理量は、各成分の物理量の線形和で表される物理量とする。すなわち、本実施形態において計測対象物を計測した計測信号には１以上の成分が含まれ、各成分の信号の線形和でもって当該計測信号を表すことができるものとする。例えば、電気信号や音声信号、電磁波信号を計測対象物として、これらに含まれる特定の信号成分を計測する場合や、気体や液体等の物質を計測対象物として、これらに含まれる特定成分の濃度や質量を計測する場合が該当する。また、後述する２つの実施例では成分の一例として濃度を用いて説明しているが、本実施形態において、成分とは、濃度に限らず変動パラメータ全般（例えば濃度、温度、気圧など）を含んでいる。
【００２８】
また、各成分の信号の線形和でもって計測信号を表すことができるため、各成分の信号をベクトルで表せば、互いの成分を表すベクトルが直交したベクトル空間を定義することができ、計測信号ベクトルは、このベクトル空間上に定義することができる。なお、ベクトル空間の次元は、計測信号に含まれる成分の数となる。
【００２９】
図１に、簡略化したベクトル空間と計測信号ベクトルとの概念図を示す。図１は、計測対象物に、２つの高割合成分と、１つの微量成分とが含まれる場合のベクトル空間と計測信号ベクトルＭとの関係の例を示す図である。
【００３０】
図１において、計測対象物に含まれる成分は計３つであるため、計測信号ベクトルＭが定義されるベクトル空間は直交３次元空間として表すことができる。すなわち、第１高割合成分のベクトルＪＣ１と、第２高割合成分のベクトルＪＣ２と、微量成分のベクトルＭ０との線形和が、計測信号ベクトルＭを示す。
【００３１】
本実施形態は、微量成分を「目的成分」とし、計測信号の中から微量成分に係る信号を正確に検出することを目的としている。したがって、計測信号ベクトルＭのうち、微量成分のベクトルＭ０を検出することが目的となる。対して、高割合成分は、計測信号の中から微量成分に係る信号を検出することを阻害する成分といえるため、以下では適宜「妨害成分」と呼ぶ。
【００３２】
ところで、各成分がどのくらい含有されているかを分析する信号処理の手法として、独立成分分析が知られている。独立成分分析を用いて計測対象物に含まれる特定成分の量（割合或いは濃度でもよい）を測定しようとする場合、問題が生じる場合がある。具体的には、計測対象物に占める特定成分の割合が、他成分の割合に比べて極端に小さい微量成分の場合は、独立成分分析では、その微量成分の含有量（割合或いは濃度でもよい）を精確に判定することが困難であるという問題である。独立成分分析は、確率変数を用いた統計的手法により含有成分の数およびその量を推定する技術である。そのため、１つの独立成分が、他の独立成分に対して１／１００以下等の極端に小さな割合の微量成分であった場合には、その微量成分を正確に“独立”に判断できる可能性が低い。
【００３３】
図１のベクトル空間で説明する。２つの高割合成分および１つの微量成分それぞれを正確に“独立”に判断できた場合には、第１高割合成分のベクトルＪＣ１と、第２高割合成分のベクトルＪＣ２と、微量成分のベクトルＭ０とは互いに直交する。すなわち、各成分の量を、その大小に関わらず正確に“独立”に判断できる。しかし、独立成分分析では、２つの高割合成分および１つの微量成分それぞれを正確に“独立”と判断できず、僅かに誤差を含む状態で“独立”と判断する。いわば各成分を推測で判別している状態である。確率変数を用いた統計的手法だからである。
【００３４】
各成分を正確に“独立”と判断できていないことは、各成分のベクトル同士の軸の直交度に表れる。例えば１／１００程度の僅かな直交度の誤差であったとしても、微量成分に対する影響は大きく表れる。直交であれば各成分の量は大小に関わらず“独立”である。しかし、ベクトル同士が直交していないため（すなわち成分を正確に“独立”と判断できていないため）に、高割合成分と推測した成分の量が、微量成分のベクトルＭ０の大きさ（量）に影響を与えることになる。微量成分であるため、少しの量の変化であったとしても、微量成分にとっては大きな変化となるのである。したがって、微量成分の量（割合或いは濃度でもよい）の判断手法として、独立成分分析は不適であると言える。
【００３５】
そこで、本実施形態では、信号処理の一手法である射影（本実施形態では「射影演算」ともいう）を用いて、微量成分の信号を検出する。具体的には、高割合成分の信号を表すベクトルに直交する直交部分空間に計測信号ベクトルＭを射影することで、微量成分の信号を検出する。
【００３６】
ここで、高割合成分の信号は、計測信号に多分に含まれている妨害成分である。高割合成分は、成分量が多く、計測信号の大部分の割合（例えば９０％以上）を占めるため、独立成分分析が有効に働く。そこで、計測対象物のうちの微量成分を含まない試料を用意し、この試料の計測信号を独立成分分析で分析することで、試料に含まれる高割合成分それぞれの信号（ベクトル）を計測することができる。そして、高割合成分それぞれの信号を行列要素とする行列Ｐを妨害成分に係る信号（ベクトル）として定めることで、目的成分である微量成分の信号（ベクトル）を次の（１）式から求める。
【００３７】
目的成分ベクトルＭ０＝（Ｅ−Ｐ・Ｐ＋）・計測信号ベクトルＭ    ・・・（１）
ここで、Ｅは単位行列であり、Ｐ＋は行列Ｐの擬似逆行列である。（Ｅ−Ｐ・Ｐ＋）が、妨害成分の信号を表すベクトルに直交する直交部分空間を表す。ここで、直交部分空間は、微量成分のベクトルによって張られる部分空間である。
【００３８】
（１）式は、各成分の信号を表すベクトルが互いに直交しているベクトル空間において、妨害成分の信号に直交する直交部分空間に、計測信号を射影することを表す。射影することで、妨害成分を取り除いた微量成分の信号を検出することができる。これが本実施形態の基本的な原理である。
【００３９】
〔第１実施例〕
次いで、本実施形態を適用した第１実施例として、濃度測定装置の実施例を説明する。第１実施例の濃度測定装置では、グルコースが水に溶解したグルコース水溶液のグルコース濃度を測定することとする。計測対象物のグルコース水溶液は、グルコース濃度を１％以下とし、高割合成分である水の割合の１／１００以下とする。従って、目的成分であるグルコースは微量成分である。
【００４０】
図２は、第１実施例に係る濃度測定装置２の機能構成を説明するための図である。
濃度測定装置２は、信号検出装置および検量線作成装置の機能を内包しているため、信号検出装置或いは検量線作成装置ということもできる。また、濃度測定装置２は、吸光度計測装置６と別体に構成することとして説明するが、濃度測定装置２が吸光度計測装置６を具備する構成としてもよい。
【００４１】
濃度測定装置２は、処理部１０と、記憶部５０と、操作部７０と、表示部８０と、通信部９０とを備えた一種のコンピューターシステムである。処理部１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphic Processor Unit）等のマイクロプロセッサーや、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＩＣ（Integrated Circuit）メモリーなどの電子部品によって実現される。そして、処理部１０は、各機能部との間でデータの入出力制御を行い、所定のプログラムやデータ、操作部７０からの操作入力信号、吸光度計測装置６の計測結果等に基づいて各種の演算処理を実行して計測対象物に含まれる微量成分である目的成分の濃度を算出する。本実施例では、グルコース水溶液に含まれるグルコースの濃度を算出する。
【００４２】
処理部１０は、計測信号取得部２０と、演算処理部３０とを有する。
計測信号取得部２０は、吸光度計測装置６との間で所定通信を行うことで吸光度計測装置６を制御し、吸光度計測装置６で計測された結果を計測信号として取得する。計測信号はアナログ信号であってもよいが、その場合は計測信号取得部２０によってデジタル信号である計測信号データに変換されるものとする。吸光度計測装置６は、計測対象物に対して、波長の異なる様々な光を入射し、計測対象物を透過した透過光を受光して各光の波長に対する吸光度を表した吸光度スペクトルを計測する装置である。すなわち、計測信号は吸光度スペクトルとして表される。
【００４３】
吸光度計測装置６の計測対象物には、目的成分を含まない妨害成分の試料である妨害成分試料と、目的成分の濃度が既知或いは別途の計測で判定される試料である濃度認知試料と、目的成分の濃度が未知であり、濃度を測定する対象となる濃度測定対象物との３つがある。計測された吸光度スペクトルは、計測信号取得部２０によって、それぞれ、妨害成分試料計測信号データ５３１、濃度認知試料計測信号データ５３２、濃度測定対象物計測信号データ５３３として記憶部５０に記憶される。
【００４４】
演算処理部３０は、計測信号取得部２０によって取得された計測信号に対して種々のデジタル信号処理を行う処理部であり、一種の信号処理部と言える。演算処理部３０は、検量線作成部３１０と、濃度測定部３２０とを有する。
【００４５】
検量線作成部３１０は、記憶部５０に記憶された検量線作成プログラム５１０に従って検量線作成処理（図３参照）を実行する機能部であり、第１実施例においてはグルコース水溶液のグルコース濃度を算出するための検量線を作成する。検量線作成部３１０は、妨害成分特徴抽出部３１２と、成分分析部３１４と、第１の目的成分信号検出部３１６とを有する。
【００４６】
図３に示す検量線作成処理のフローチャートに沿って、検量線作成部３１０について詳細に説明する。検量線作成部３１０が作成する検量線は、目的成分の濃度を測定するための検量線であり、濃度測定部３２０による濃度測定の実行前に予め作成しておく必要がある。もし、検量線が予め作成されており、検量線データ５４５として記憶部５０に記憶されている場合には、検量線作成処理の実行を省略することができる。
【００４７】
検量線作成処理では、妨害成分特徴量データ５４１が生成されている必要がある。妨害成分特徴量データ５４１が記憶部５０に記憶されていなければ（ステップＡ２：ＹＥＳ）、妨害成分特徴抽出処理（ステップＡ４；図４参照）を実行して妨害成分特徴量データ５４１を生成する。
【００４８】
妨害成分特徴抽出処理は、検量線作成プログラム５１０に含まれるサブルーチンプログラムである妨害成分特徴抽出プログラム５１２を実行することで実現される。妨害成分特徴抽出処理を司る機能部が、妨害成分特徴抽出部３１２である。
【００４９】
妨害成分特徴抽出処理とは、目的成分を含まず、妨害成分を含んだ妨害成分試料の吸光度スペクトルから、妨害成分の特徴量を抽出する処理である。特徴量は、成分分析部３１４による成分分析（多変量解析分析）によって得られる。本実施例では、妨害成分試料は、目的成分であるグルコース以外の成分、すなわち高割合成分である水である。妨害成分試料の吸光度スペクトルは、計測信号取得部２０を介して吸光度計測装置６から取得され、記憶部５０に妨害成分試料計測信号データ５３１として記憶される。
【００５０】
図４に、妨害成分特徴抽出処理のフローチャートを示す。このフローチャートに沿って、妨害成分特徴抽出処理を説明すると、まず、妨害成分試料の吸光度スペクトル（計測信号）を吸光度計測装置６で計測し、計測信号取得部２０に妨害成分試料計測信号データ５３１を取得させる（ステップＢ２）。これを、妨害成分試料全てについて実行する（ステップＢ４：ＮＯ〜ステップＢ２）。
【００５１】
妨害成分試料は水である。水は、温度に応じてスペクトルデータ（または特徴量の構成比）が変化するため、妨害成分試料としては、温度を変えた多数の水を用意し、それぞれの吸光度スペクトルを計測することで妨害成分試料計測信号データ５３１を取得する。
【００５２】
全ての妨害成分試料について妨害成分試料計測信号データ５３１を取得した場合には（ステップＢ４：ＹＥＳ）、妨害成分試料計測信号データ５３１に対する成分分析部３１４による成分分析を行う（ステップＢ６：ＹＥＳ）。
成分分析部３１４は、所与の吸光度スペクトルのデータに対して成分分析処理（多変量解析処理）を施す機能部である。多変量解析処理としては独立成分分析処理や主成分分析処理などの各種解析処理を用いることができる。これらの内でも、独立性が一番強い独立成分分析処理を多変量解析処理として使用するのが、微量成分に係る信号を高精度に検出する上で、より好適である。成分分析部３１４は、所与の吸光度スペクトルに含まれる独立成分や主成分を分析し、分析された独立成分毎に、或いは、主成分毎に、各波長に対するスペクトル強度を示した独立成分スペクトルや主成分スペクトルのデータを算出する。この独立成分スペクトルや主成分スペクトルが、当該成分の特徴量に相当する。本実施例では、成分分析の好適例として独立成分分析を適用している。
【００５３】
ここで、妨害成分である水の独立成分スペクトルの一例を図５に示す。異なる温度の水の吸光度スペクトルを吸光度計測装置６で計測することで妨害成分試料計測信号データ５３１が得られる。そして、妨害成分試料計測信号データ５３１について、独立成分分析を行った結果が図５である。図５において、水に含まれる独立成分として３つの成分が抽出された。これは、同じ水でありながら、水素結合のパターンが異なる３つの成分（ＩＣ１〜３）として抽出されたことを意味している。妨害成分特徴量データ５４１には、各成分（ＩＣ１〜３）それぞれについて、各波長毎のスペクトル強度が格納される。
【００５４】
独立成分分析で分析された妨害成分の独立成分スペクトルは、妨害成分特徴量データ５４１として記憶部５０に記憶される。
【００５５】
図３に戻り、妨害成分特徴量データ５４１が生成された後は（ステップＡ２：ＹＥＳ）、目的成分の信号を検出する目的成分信号検出処理を行う（ステップＡ６〜Ａ１０）。具体的には、目的成分の濃度が異なる複数の濃度認知試料の吸光度スペクトル（計測信号）を吸光度計測装置６で計測し、計測信号取得部２０に濃度認知試料計測信号データ５３２を取得させる（ステップＡ６）。これを、濃度認知試料全てについて実行する（ステップＡ８：ＮＯ〜Ａ６）。
【００５６】
妨害成分である水は、温度に応じてスペクトルデータ（または特徴量の構成比）が変化するため、濃度認知試料として、濃度が異なる試料の他、温度をも変えた複数の試料を用意し、各試料の吸光度スペクトルを計測することで濃度認知試料計測信号データ５３２を取得する。ただし、目的成分は濃度１％以下の微量成分であるため、何れの濃度認知試料も、グルコース濃度を１％以下とする。
【００５７】
全ての濃度認知試料について濃度認知試料計測信号データ５３２を取得した場合には（ステップＡ８：ＹＥＳ）、濃度認知試料の計測信号を、妨害成分である水の信号に直交する直交部分空間に射影する射影演算を行う（ステップＡ１０）。
【００５８】
ここで、濃度認知試料の計測信号の一例を図６に示す。図６は、濃度や温度が異なる複数のグルコース水溶液の吸光度を吸光度計測装置６で計測した吸光度スペクトルを重ねて描画した図である。試料のグルコース濃度は何れも１％以下である。この吸光度スペクトルが、濃度認知試料計測信号データ５３２として記憶部５０に格納される。
【００５９】
ステップＡ１０の射影演算は、図５に示した妨害成分の独立成分スペクトル（特徴量）を行列Ｐ、図６に示した濃度認知試料の吸光度スペクトルをベクトルＭとして、（１）式に従った演算を行うことで実現される。
【００６０】
より具体的には、図５に示した妨害成分に含まれる独立成分ＩＣ１〜３それぞれのスペクトルを列、各波長のスペクトル強度を行とした行列Ｐ＝［ＩＣ１のスペクトル，ＩＣ２のスペクトル，ＩＣ３のスペクトル］を定める。独立成分ＩＣ１〜３のスペクトルは、独立成分ＩＣ１〜３それぞれの信号を表すベクトルとも言える。次いで、行列Ｐの擬似逆行列Ｐ＋を求める。また、同じく、図６に示した吸光度スペクトルを行列Ｍとして定める。そして、（１）式に従った演算を行うことで、妨害成分（第１実施例では水）の信号を表すベクトルに直交する直交部分空間に、濃度認知試料計測信号のベクトルＭを射影する演算を行う。
【００６１】
目的成分であるグルコースは、妨害成分である水の独立成分ＩＣ１〜３それぞれとは独立しているため、目的成分の信号（スペクトルのこと。ベクトルとも言える。）は妨害成分の信号に対しても直交している。また、濃度認知試料の成分は、水以外は目的成分のみである。よって、妨害成分（高割合成分である水）の信号を表すベクトルに直交する直交部分空間とは、目的成分（微量成分であるグルコース）の信号を表すベクトルによって張られる部分空間であり、射影演算によって求められたベクトルは、目的成分のベクトルを示すこととなる。すなわち、計測信号から目的成分の信号が検出されることとなる。なお、ここで算出される目的成分のベクトルは、波長毎の強度を示すスペクトルのデータとなる。また、射影演算で得られるスペクトルの数は、濃度認知試料の吸光度スペクトルの数となる。
【００６２】
検量線作成部３１０は、ステップＡ６〜Ａ１０の目的成分信号検出処理を司る機能部として、第１の目的成分信号検出部３１６を有する。第１の目的成分信号検出部３１６は、検量線作成プログラム５１０のサブルーチンプログラムである目的成分信号検出プログラム５１４によって実現される。
【００６３】
次に、検量線作成部３１０は、射影演算によって検出された目的成分の信号（スペクトル）を、成分分析部３１４に分析させる（ステップＡ１２）。成分分析部３１４による成分分析処理には、前述の如く、各種の多変量解析処理を適用できるが、本実施例では、独立成分分析を利用している。この分析結果である目的成分の独立成分スペクトル（特徴量）の一例を図７に示す。目的成分は１つであるため、独立成分分析によって抽出される成分も１つである。分析結果は、目的成分特徴量データ５４３として記憶部５０に記憶される。
【００６４】
検量線作成部３１０は、目的成分特徴量データ５４３に格納された目的成分の独立成分スペクトルを行列Ｉ、濃度認知試料計測信号データ５３２に格納された濃度認知試料の吸光度スペクトルを行列Ｍとし、濃度や温度の異なる濃度認知試料ごとに、Ｉ・Ｍの内積計算を行う（ステップＡ１４）。そして、Ｉ・Ｍ＝ａ・ｃ＋ｂの一次式を満たす定数ａ，ｂを、最小二乗法や回帰計算を用いて求める（ステップＡ１６）。なお、ｃは濃度を示す変数である。この一次式が検量線となる。
【００６５】
図８は、検量線作成部３１０によって作成された検量線の一例を示す図である。濃度や温度の異なる濃度認知試料ごとの内積値を、該当する濃度に対応付けてプロットして示している。図８に示すように、作成された検量線は直線であり、極めて高精度な検量線が得られたことが分かる。
【００６６】
比較例として、図６に示した濃度認知試料の吸光度スペクトルをそのまま成分分析部３１４で独立成分分析の手法を用いて分析した結果を図９に示す。ＩＣ１１〜ＩＣ１４の４つの成分が抽出され、各成分のスペクトルが算出されている。ＩＣ１１〜ＩＣ１４のうち、目的成分であるグルコースに近い波形を示した成分ＩＣ１２のスペクトルを目的成分特徴量データと仮定し、検量線を作成するための内積値を算出してプロットした図が図１０である。濃度や温度の異なる濃度認知試料ごとの内積値をプロットで示しているが、この図１０では、プロットを通る直線を描けず、検量線の作成は不可能である。これは、独立成分分析では、微量成分を“独立”に判別できていないことを示している。
【００６７】
図２に戻り、演算処理部３０は、濃度測定部３２０を有する。濃度測定部３２０は、濃度測定プログラム５２０に従って濃度測定処理（図１１参照）を実行する機能部である。具体的には、検量線作成部３１０によって作成された検量線を用いて、濃度測定対象物に含まれる目的成分の濃度を測定する。第１実施例では、グルコース濃度が未知の水溶液のグルコース濃度を測定する。
【００６８】
図１１に示す濃度測定処理のフローチャートに沿って、濃度測定部３２０について詳細に説明する。濃度測定処理では、まず、濃度測定対象物の計測信号から目的成分の信号を検出する目的成分信号検出処理を行う（ステップＣ２〜Ｃ４）。具体的には、濃度測定対象物の吸光度スペクトル（計測信号）を吸光度計測装置６で計測し、計測信号取得部２０に濃度測定対象物計測信号データ５３３を取得させる（ステップＣ２）。次いで、濃度測定対象物の計測信号を、妨害成分である水の信号に直交する直交部分空間に射影する射影演算を行う（ステップＣ４）。
【００６９】
具体的には、図５に示した妨害成分の独立成分スペクトル（特徴量）を行列Ｐ、ステップＣ２で得られた濃度測定対象物の吸光度スペクトルをベクトルＭとして、（１）式に従った演算を行うことで実現される。ベクトルＭの要素が異なる以外、図３のステップＡ１０に示した射影演算と同じである。
【００７０】
この射影演算によって求められたベクトルは、妨害成分に直交するベクトル、すなわち目的成分のベクトルを示す。すなわち、濃度測定対象物の計測信号から目的成分の信号が検出されたこととなる。なお、ここで算出される目的成分のベクトルは、波長毎の強度を示すスペクトルのデータとなる。濃度測定対象物は１つであるため、射影演算によって算出されるスペクトルも１つである。
【００７１】
濃度測定部３２０は、ステップＣ２〜Ｃ４の目的成分信号検出処理を司る機能部として、第２の目的成分信号検出部３２２を有する。第２の目的成分信号検出部３２２は、濃度測定プログラム５２０のサブルーチンプログラムである目的成分信号検出プログラム５２２によって実現される。
【００７２】
次に、濃度測定部３２０は、目的成分特徴量データ５４３に格納された目的成分の独立成分スペクトルを行列Ｉ、ステップＣ４の射影演算によって算出されたスペクトルを行列Ｍとして、Ｉ・Ｍの内積計算を行う（ステップＣ６）。そして、得られた内積値に対応する濃度ｃを、検量線データ５４５から判定する（ステップＣ８）。この濃度ｃが計測対象物の目的成分の濃度、すなわちグルコース濃度である。
【００７３】
以上、計測信号取得部２０および演算処理部３０について説明したが、計測信号取得部２０および演算処理部３０は、上述のようにプログラムを実行することによって実現されるソフトウェア的な機能部としてではなく、信号処理を行う電子回路で構成することとしてもよいのは勿論である。また、第１の目的成分信号検出部３１６と、第２の目的成分信号検出部３２２とを別々の機能部として説明したが、計測信号の取得と、射影演算とを行う機能部という点で共通するため、共用の機能部として設計してもよい。
【００７４】
図２に戻る。濃度測定装置２が備える記憶部５０は、ＩＣメモリーやハードディスク、光学ディスクなどの記憶媒体により実現され、各種プログラムや、処理部１０の演算過程のデータなどの各種データを記憶する。処理部１０と記憶部５０の接続は、装置内の内部バス回路による接続に限らず、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットなどの通信回線で実現しても良い。その場合、記憶部５０は濃度測定装置２とは別の外部記憶装置により実現されるとしてもよい。
【００７５】
そして、記憶部５０は、図２に示すように、検量線作成プログラム５１０と、濃度測定プログラム５２０と、妨害成分試料計測信号データ５３１と、濃度認知試料計測信号データ５３２と、濃度測定対象物計測信号データ５３３と、妨害成分特徴量データ５４１と、目的成分特徴量データ５４３と、検量線データ５４５とを記憶する。勿論、これら以外にも検量線作成処理や濃度測定処理の実行時に算出される一時データなどを適宜記憶することができる。
【００７６】
操作部７０は、ユーザーによる各種操作入力を受け付け、操作入力に応じた操作入力信号を処理部１０へ出力する。操作部７０は、例えば、ボタンスイッチやレバースイッチ、ダイヤルスイッチ、トラックパッド、マウス、キーボード、タッチパネルなどにより実現できる。
【００７７】
表示部８０は、処理部１０による演算結果の表示や、操作手順を示すガイダンス表示などを表示する。表示部８０は、例えば、液晶ディスプレイやタッチパネルなどにより実現できる。
【００７８】
通信部９０は、濃度測定装置２を外部装置と接続して互いにデータをやり取りするための通信機能を実現する。通信形態は有線であってもよいし、無線であってもよい。また、インターネット回線や公衆通信網に接続可能な構成としてもよい。
【００７９】
以上、第１実施例の濃度測定装置２によれば、計測対象物に含まれる微量成分であるグルコースに係る信号を、計測対象物を計測した信号から正確に検出することができる。また、目的成分信号の検出を利用して、検量線を正確に作成することができる。このため、微量成分の濃度を正確に測定することが可能となる。
【００８０】
〔第２実施例〕
次に、本実施形態を適用した第２実施例について説明する。第２実施例の濃度測定装置の構成は第１実施例と同じであり、用途が異なる。
【００８１】
すなわち、第２実施例では、人間の体液を測定対象物とし、体液中の特定の微量成分の濃度を測定する。体液としては、例えば、血液、リンパ液、組織液、汗、尿などとすることができる。濃度の測定対象となる微量成分（目的成分）としては、血液であれば血糖やコレステロール、中性脂肪とすることができ、尿であれば尿酸や糖などとすることができる。
【００８２】
第２実施例においても、妨害成分は水とすることができる。よって、妨害成分試料は水である。また、濃度認知試料は、濃度の測定対象となる微量成分の濃度が異なる複数の試料である必要がある。そこで、日常生活における様々な時間・場所・体調において採取された体液を濃度認知試料とする。また、体液に含まれる高割合成分である水は温度によってスペクトルデータ（または特徴量の構成比）が変化する特性を有するため、採取された体液の温度を変化させた複数の濃度認知試料を更に用意するとよい。例えば、体液を血液、目的成分を血糖とするのであれば、食事の前後や運動の前後、就寝の前後などの血液を採取し、血糖を別の測定装置で測定することで濃度認知試料とすることができる。
【００８３】
なお、第２実施例において、濃度認知試料を、実際に採取した体液としたが、体液を模擬した試料を作成して、これを利用することとしてもよい。
【００８４】
〔変形例〕
以上、２つの実施例について説明したが、本実施形態を適用可能な例はこの２つの実施例に限られるものではない。例えば、医薬品の原薬に含まれ得る微量成分である不純物質の濃度或いは量を測定する実施例や、電波の中に含まれ得る振幅が微小な周波数信号を検出する実施例、地磁気等の妨害成分の磁気がある環境下で微量成分である人の心磁を検出する実施例、血液の脈波信号に埋もれた微小な異常振幅信号を検出する実施例、などにも適用することができる。また、ディスプレイの検査装置として不良画素を検出する際に、画面全体の表示（妨害成分）の中から、不良画素の信号を検出する方法にも適用することができる。また、沢山の指紋の中から特定人物の指紋を検出するアルゴリズムにも適用することができる。
【００８５】
また、上述の実施例では、射影演算の例として（１）式を挙げたが、他の射影演算を用いて直交処理を行ってもよい。
【００８６】
また、濃度測定装置２の検量線作成部３１０は、独立成分分析を行う成分分析部３１４を有することとして説明したが、独立成分分析以外の多変量解析、例えば主成分分析やＰＬＳ（Partial Least Squares）等の手法を用いて独立成分の信号（実施例における独立成分スペクトル）を抽出することとしてもよい。
【符号の説明】
【００８７】
２…濃度測定装置、６…吸光度計測装置、１０…処理部、２０…計測信号取得部、３０…演算処理部（信号処理部）、３１０…検量線作成部、３２０…濃度測定部、５０…記憶部、５１０…検量線作成プログラム、５２０…濃度測定プログラム、５３１…妨害成分試料計測信号データ、５３２…濃度認知試料計測信号データ、５３３…濃度測定対象物計測信号データ、５４１…妨害成分特徴量データ、５４３…目的成分特徴量データ、５４５…検量線データ
【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１１】
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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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【図９】
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【図１０】
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