(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
バックグラウンドレベルを有する入力信号に関して第１エラー成分を含む近似ベースラインの精度を改善する方法であって、
前記入力信号を取得する工程と、
前記入力信号から前記近似ベースラインを減算して、ベースライン調整ノイズを有するベースライン調整信号を生成する工程と、
前記ベースライン調整ノイズの範囲を挟む第１及び第２のしきい値を計算し、前記第１及び第２しきい値の間でノイズバンドを画定する工程と、
前記ベースライン調整信号が前記ノイズバンドの範囲内に入る部分について、前記近似ベースラインの代わりに前記入力信号を用いて合成ベースラインを生成する工程と、
前記合成ベースラインを平滑化し、前記第１エラー成分よりも小さい第２エラー成分を有する改善されたベースラインを生成する工程とを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
バックグラウンドレベルを有する入力信号をフィルタリングする方法であって、
前記入力信号を取得する工程と、
前記入力信号を平滑化し、近似ベースラインを生成する工程と、
前記入力信号から前記近似ベースラインを減算して、ベースライン調整ノイズを有するベースライン調整信号を生成する工程と、
前記ベースライン調整ノイズの範囲を挟む第１及び第２のしきい値を計算し、前記第１及び第２しきい値の間でノイズバンドを画定する工程と、
前記ベースライン調整信号が前記ノイズバンドの範囲内に入る部分について、前記近似ベースラインの代わりに前記入力信号を用いて合成ベースラインを生成する工程とを有することを特徴とする方法。
【請求項３】
バックグラウンドレベルを有する入力信号に関して第１エラー成分を有する近似ベースラインの精度を改善する方法ステップを実施するためのコンピュータで実行可能な命令のプログラムを実質的に動作可能にする、コンピュータによって読取り可能なプログラム記憶媒体であって、
前記命令の第１のセグメントは、入力信号から近似ベースラインを減算し、ベースライン調整ノイズを有するベースライン調整信号を生成することを含み、
前記命令の第２のセグメントは、前記ベースライン調整ノイズの範囲を挟む第１及び第２しきい値を計算し、第１及び第２しきい値の間でノイズバンドを画定することを含み、
前記命令の第３のセグメントは、前記ベースライン調整信号が前記ノイズバンドの範囲内に入る部分について、近似ベースラインの代わりに前記入力信号を用いて合成ベースラインを生成することを含み、
前記命令の第４のセグメントは、前記合成ベースラインを平滑化して、前記第１エラー成分より小さい第２エラー成分を有する改善ベースラインを生成すること含むことを特徴とするプログラム記憶媒体。
【請求項４】
バックグラウンドレベルを有する入力信号にフィルタをかける方法ステップを実施するためのコンピュータで実行可能な命令のプログラムを実質的に動作可能にする、コンピュータによって読取り可能なプログラム記憶媒体において、
前記命令の第１のセグメントは、前記入力信号を平滑化して近似ベースラインを生成することを含み、
前記命令の第２のセグメントは、前記入力信号から前記近似ベースラインを減算して、ベースライン調整ノイズを有するベースライン調整信号を生成することを含み、
前記命令の第３のセグメントは、前記ベースライン調整ノイズの範囲を挟む第１及び第２しきい値を計算し、第１及び第２しきい値の間でノイズバンドを画定することを含み、
前記命令の第４のセグメントは、前記ベースライン調整信号が前記ノイズバンドの範囲内に入る部分について、近似ベースラインの代わりに入力信号を用いて合成ベースラインを生成することを含むことを特徴とするプログラム記憶媒体。
【請求項５】
少なくとも１つのピークと、バックグラウンドノイズを含むバックグラウンドレベルとを含む入力信号を受信する入力装置と、該入力装置と通信するプロセッサとを含み、
該プロセッサは、入力信号から近似ベースラインを減算して、ベースライン調整ノイズを有するベースライン調整信号を生成し、前記ベースライン調整ノイズの範囲を挟む第１及び第２しきい値を計算し、よって前記第１及び第２しきい値間にノイズバンドを画定し、前記ベースライン調整信号がノイズバンド内に入る部分について近似ベースラインの代わりに入力信号を用いて合成ベースラインを生成するよう動作することを特徴とするデータ解析システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は一般に二次元信号解析に関し、特に、クロマトグラフ・システム等によって生成されるノイズ及びドリフトを含むバックグラウンドレベルを越えて立ち上がる１または２以上のピークからなる時変信号の積分のための方法、装置及び製造物に関する。
【０００２】
【従来の技術】
典型的なクロマトグラフ分析システムは、試料がその中に注入されて不活性ガス又は液体と混合される注入ポートと、試料に溶けている種々の成分が特定成分の特性に関連した速度でその中を進むカラムと、各成分がカラムを出るとその濃度を測定し且つその濃度に対応する時変信号を発生させる検出器とを包含する。試料の注入と特定成分の検出との間の時間をその成分の保持時間と呼ぶ。その時変信号は、コンピュータプログラムを実行することにより信号を積分する計算装置へ伝送される。該計算装置は、しばしば、クロマトグラムとして当該技術分野で周知の、信号の二次元可視表示をもたらす。そのクロマトグラムのｘ軸は時間を表し、そしてｙ軸は典型的には信号の振幅に対応する。
【０００３】
ガスクロマトグラフで生成される典型的な時変信号101を図１に示す。信号中のピーク102は、化学試料の特定成分のクロマトグラフによる検出に対応するものである。信号のバックグラウンドレベルより上のピークの高さ及びピークの下側とバックグラウンドレベルより上の面積量は、試料中に存在するそれぞれの成分の量に対応する。この情報は、試料中の特定成分の存在をチェックしたり、又は存在しないことを確認したり、又は試料中の成分の固有濃度を確かめたりといった、多くの用途に使うことができる。
【０００４】
コンピュータプログラムは、ピーク群を検出し、それらが生ずる保持時間を決定し、それらの高さと面積を決定する積分方法を包含している。ピークの高さとピークの面積を決定するため、コンピュータは先ず各ピークについてベースラインを定めなければならない。ベースラインは、ピーク群が存在しない時の信号のバックグラウンドレベルに対応する参照レベルである。バックグラウンドレベルは、典型的には、（ピーク群より周波数が高い）ノイズと（ピーク群より周波数が低く；ワンダー(wander)としても知られている）ドリフトを含むことがある非ゼロ信号である。
【０００５】
特定ピークの下に目で見てベースラインを引くクロマトグラファー（クロマトグラフユーザ、chromatographer）は、ドリフトに対応する傾斜をもったピークの両側のノイズの中心から外挿する。しかし、バックグラウンドにノイズとドリフトが存在すると、コンピュータで正確なベースラインを定めることが困難となる。結果として、ノイズとドリフトが存在する際の、従来の積分方法では、クロマトグラファーが信号を目で見ながら引いたであろうものと同じベースラインを引くことはできない。
【０００６】
第１の従来の積分方法は、一度に信号の小領域だけを見てベースラインを設定する。図２に示すように、この方法では、ピークの両側付近の最低点を見つけ、これらの点の間にベースライン201を引くために、ノイズ202がある場合はベースライン201の設定が低すぎることになる。もし、図３に示すように、検出器が２つの大きいピークが互いに接近して存在する場合にバックグラウンド信号の負の外乱302を生ずるなら、この積分方法は、外乱の最低点を使ってベースライン301を設定することになる。また、バックグラウンドノイズを信号群と誤認するのを防ぐために信号検出のしきい値レベルを控え目に設定しなければならないので、有効ピーク群の幾つかが検出されないことがある。この問題は、図４の信号401に対して識別されるピークの欠如で示されるように、信号／雑音比が小さくなるにつれますます悪くなる。
【０００７】
第２の従来の方法は、分析の終端に向かって現れる平均バックグラウンドレベルから時間的に後にベースラインを延長して溶媒のピークを出現させるという効果を補償する。図５に示すように、この方法では、バックグラウンドドリフト504が溶媒ピーク502出現の後で現れる領域でベースライン501の設定が低過ぎる。加えて、バックグラウンドが実行中継続してドリフトする場合、この方法は、ドリフトのこぶ(hump)を疑似ピーク505として誤解することがある。
【０００８】
第３の従来の方法は、曲線のあてはめ技術(curve fitting techniques)を使ってベースラインを確定するものである。しかし、曲線のあてはめの複雑さがベースライン形状の複雑さによって増大され、そのため、信号がノイズとドリフトを含む時は、上述の方法を実行するのが困難となり且つ過度の計算力が必要となる。複雑さを軽減するために、この方法は、代替案として、より単純な、区分曲線あてはめを可能にするべくベースラインを複数セグメントに分割することがある。しかし、この変更は、積分結果の精度に影響する曲線セグメント間の不連続性をまねく。
【０００９】
第４の従来の方法は、フーリェ変換を実行してノイズをろ波するものである。しかし、典型的には、ピーク群とノイズ間には周波数の重複部分が存在するため、ピーク群を歪めることなくノイズを全てフィルタによって取り除くことは困難である。
【００１０】
信号と共に正確なベースラインを表示するクロマトグラムは、熟練したクロマトグラファーには容易に使うことができる。しかし、クロマトグラムは、時として、非クロマトグラファーによって分析されることがあり、彼等にとってベースラインのドリフトとノイズが混乱を引き起こすことがある。非熟練者に対するより良き表示は、ひずみのないピーク群と平坦化されたベースラインのみを残して、ベースラインのノイズとドリフトがそこから既に除去されたクロマトグラムを示すものである。フィルター除去されたクロマトグラムは、簡単な積分方法を使って正確に積分できるであろうし、また、模擬抽出技術(simulated distillation techniques)を使って分析したばあい、より正確な結果をもたらす。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
ノイズ、ドリフト又はその２つの組合せを含むバックグラウンドレベルより上に立ち上がっている１または２以上のピークから成る信号の分析では、正確なピークの高さと面積を計算するために、ピーク群を歪めることなくノイズとドリフトを除去できる正確なベースラインの簡単な決定方法の必要性が現在においても存在している。また、表示、積分又は模擬抽出に先立ち、ノイズ、ドリフト又はその両方を除去できるよう信号にフィルターをかける必要性も関連して存在するのである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は、ピークのひずみをまねくことなく、ノイズとドリフトの原因となる信号のベースラインを最適化する方法として実施してよい。この方法は、過度の複雑性もなく、積分中のピークの高さとピーク面積の正確な測定を助長するものである。あるいは、本発明は、信号にフィルタをかけてノイズ、ドリフト又はその両方を減衰させる簡便な手段として実施してもよい。本発明に従い、フィルタをかけられたクロマトグラムは、非クロマトグラファーに対してより明瞭に情報を伝達し、単純な積分方法で積分させることができ、且つ模擬抽出分析において正確な結果をもたらすものである。本発明は、ベースラインの最適化及び信号のフィルタリングを実行するプログラムコードを含むコンピュータによって読取り可能なプログラム記憶媒体に具現化してよい。また、それは、ベースラインの最適化及び信号のフィルタリングを実行するコンピュータを有する計算装置に具現化してよく、ガスクロマトグラフ装置を計算装置と任意にインタフェースさせてもよい。
【００１３】
本発明の好適な第１の実施例は、近似ベースラインから改善されたベースラインを生成する方法であり、これは、信号から近似ベースラインを差し引き、結果得られた差においてノイズバンドを画定し、その差がノイズバンド内にはいるベースラインのセグメントにおける近似ベースラインデータの代わりに信号データを置換する（従って、信号のピーク群に対応する近似ベースラインのセグメントを不変のまま残す）ことにより合成ベースライン（composite baseline）を生成させ、そしてその合成ベースラインを平滑化して改善されたベースラインを生成する。これらのステップは任意に繰り返すことによってさらにベースラインを改善する。これは、先の繰り返し操作からの改善ベースラインを後続の繰り返し操作の近似ベースラインとして使うことによって実施される。さらに別のオプションは、ピークの高さとピークの面積を得ることができるようその改善ベースラインを使って信号を積分することである。
【００１４】
本発明の好適な第２の実施例は、信号にフィルタをかけ、ドリフトを減衰させる方法であり、これは、信号を平滑化し、近似ベースラインを設定し、その近似ベースラインを信号から減算し、生ずる差でノイズバンドを画定し、その差がノイズバンド内にはいるベースラインのセグメントにおける近似ベースラインデータの代わりに信号データを置換する（従って、信号のピーク群に対応する近似ベースラインのセグメントを不変のまま残す）ことにより合成ベースラインを形成し、その合成ベースラインを平滑化し、そしてその平滑化合成ベースラインを初期信号から差し引くことによって、ドリフトが減衰されたフィルタをかけられた信号を形成する方法である。これらのステップは任意に繰り返すことによってさらにノイズ及びドリフトをフィルタ除去する。これは、先の繰り返し操作からの平滑化された合成ベースラインを後続の繰り返し操作の近似ベースラインとして使うことによって実施される。さらに別のオプションは、簡単な積分アルゴリズムを使ってベースラインが一旦改善されてしまえば、ピークの高さとピークの面積を得るためにフィルタをかけられた信号を積分することである。
【００１５】
本発明の好適な第３の実施例は、信号にフィルタをかけ、ノイズとドリフトの両方を減衰させる方法であり、これは、信号を平滑化し、近似ベースラインを設定し、その近似ベースラインを信号から減算し、生ずる差でノイズバンドを画定し、その差がノイズバンド内にはいるベースラインのセグメントにおける近似ベースラインデータの代わりに信号データを置換する（従って、信号のピーク群に対応する近似ベースラインのセグメントを不変のまま残す）ことにより合成ベースラインを形成し、そしてその合成ベースラインを初期信号から減算してノイズとドリフトが減衰されたフィルタをかけられた信号を形成する方法である。これらのステップは任意に繰り返すことによってノイズを除去する。これは、先の繰り返し操作からの合成ベースラインを平滑化し且つ次いでそれを後続の繰り返し操作の近似ベースラインとして使うことにより実施される。さらに別のオプションは、簡単な積分アルゴリズムを使ってベースラインが一旦改善されてしまえば、ピークの高さとピークの面積を得るためにフィルタをかけられた信号を積分することである。あるいは、そのフィルタをかけられた信号について模擬抽出分析を実行してもよい。
【００１６】
本発明の好適な第４の実施例は、ノイズを減衰させるために信号にフィルタをかける方法であり、これは、信号を平滑化し、近似ベースラインを設定し、その近似ベースラインを信号から減算し、生ずる差でノイズバンドを画定し、その差がノイズバンド内にはいるベースラインのセグメントにおける近似ベースラインデータの代わりに信号データを置換する（従って、信号のピーク群に対応する近似ベースラインのセグメントを不変のまま残す）ことにより平滑化されていない合成ベースラインを形成し、その合成ベースラインを平滑化して平滑化された合成ベースラインを形成し、そして平滑化された合成ベースラインを初期信号に加算しながら、平滑化されていない合成ベースラインを初期信号から減算してノイズが減衰されたフィルタをかけられた信号を形成する方法である。これらのステップは任意に繰り返すことによってさらにノイズのフィルタをかけることができる。これは、先の繰り返し操作からの平滑化されたベースラインを後続の繰り返し操作の近似ベースラインとして使うことによって実施される。
【００１７】
本発明のその他の局面及び利点は、発明の原理を例証するつもりで図解した添付図面とそれに関連する以下の詳細説明からさらに明らかとなる。
【００１８】
【実施例】
図解を目的とした図面と以下の詳細説明において述べるように、本発明の方法、装置及び製造物は、ピークより周波数が高いノイズ、ピークより周波数が低いドリフト、又はこれらノイズとドリフトの両方を有するバックグラウンドレベルより振幅が大きい１また２以上のピークから成る電子信号の分析を改善するものである。本発明に従い、これらの信号の積分と模擬抽出（simulated distillation）によってさらに正確な測定値が得られ、解析された信号群のクロマトグラムは、非熟練者にもより容易に理解され得るものである。これらの信号群を解析する従来の方法法は、過度に複雑か又はそれほど正確でない測定値をもたらすものであった。
【００１９】
本発明において使用可能な電子信号群は、様々な装置で生成することができ、種々の物理的、電気的又は化学的諸特性を呈することができるものである。このような装置の例として、ガス及び液体クロマトグラフ装置、スペクトルアナライザー、オシロスコープ及び地震計(seismographs)等がある。幾つかの装置からの信号群は、バックグラウンドレベルのあたりに中心が置かれた正弦波形状のピーク群を有する、一般に二極性(bipolar)のものであってよい。クロマトグラフからの信号は、バックグラウンドレベルの上に立ち上がっているガウス形状のピーク群を有する、一般に単極性(unipolar)である（しかし、しばしば負のバックグラウンド外乱と呼ばれる、バックグラウンドレベルの下に落ちる信号群も同様に生ずることがある）。ガスクロマトグラフは、発明の好ましい実施に従って信号群を発生させ、従って発明の詳細説明は、ガスクロマトグラフの分析システムへ向けられる。しかし、本願明細書における教示は、上述の振幅及び周波数特性を有する任意の電子信号群に適用可能であることは理解されるべきである。
【００２０】
本発明の一実施例に利用できるガスクロマトグラフには、たとえば、ヒューレット・パッカード・カンパニー製の６８９０と５８９０シリーズが含まれ、一方、液体クロマトグラフには、たとえば、ヒューレット・パッカード・カンパニー製の１１００シリーズと１０５０シリーズが含まれる。
【００２１】
システム、装置及びプログラム記憶媒体
図６に示した分析機器システム600の好適な一実施例は、ガスクロマトグラフ610と、信号入力621、プロセッサ622、メモリ623、インタフェース624、入力装置627及び出力装置628を有するコンピュータシステム620とを包含する。試料601のクロマトグラフ分離を実行するには、キャリヤガス流613が供給される注入ポート611を介して、好ましくは加圧キャリヤガスの状態で、試料601を流体の流れの中に注入する。注入ポート611は、試料／キャリヤガスの混合物612の一部分を分離カラム614へ供給する。カラム614は、温度制御された加熱チャンバ、即ちオーブン615の内部に配置する。カラム614中を通過するキャリヤガス／試料の混合612は、オーブン615内のヒータ616の作用で生ずる温度プロファイルに晒されることになる。
【００２２】
（分離された試料成分を含む）キャリヤガスがカラム614を出る際、試料の１また２以上の構成成分の存在を検出器617によって検出する。検出器617は、それが、カラム614を出るキャリヤガスの少なくとも１つの物理化学的特性を決定できる限り、当該技術分野で周知のＧＣ（ガスクロマトグラフ）検出器の何れかであってよい。
【００２３】
このようなＧＣ検出器には、炎イオン化検出器(FID)、光イオン化検出器(PID)、窒素リン検出器(NPD)、炎光光度検出器(FPD)、熱伝導度検出器(TCD)、原子発光検出器(AED)、電解質伝導度検出器(ELCD)、電子捕獲検出器(ECD)等が含まれる。質量スペクトル検出器及び赤外スペクトル検出器も周知である。
【００２４】
検出器の出力信号618は、アナログ又はデジタルの電子形態の何れかであってよい。次いで、検出器出力信号は、プロセッサ622と通信するため信号入力621によって受信される。信号がアナログ形なら、信号入力は、その信号をコンピュータ読取り可能な形態に変換できるようアナログ−デジタル変換器（図示せず）を包含してよい。変換された検出器出力信号は、典型的には、メモリ623に記憶される。好ましくは、検出器出力信号は、それぞれが試料の構成成分の検出に対応した１また２以上のピーク群であって、ノイズ、ドリフト、又はノイズとドリフトの両方を含むバックグラウンド信号レベルの上に立ち上がるピーク（群）を表すデータの形で与えられる。本願発明に従いその信号データに対してコンピュータシステムにより実行される動作を次に説明する。
【００２５】
プロセッサ622は、本発明の実施に適する計算装置、例えば、コンピュータ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、スイッチ、論理ゲート又は以下に述べる計算を実行できる同等の任意の論理デバイスのような１また２以上の計算装置を包含してよい。プロセッサ622は、好ましくは、インタフェース624、入力装置627及び出力装置628と連結する。入力装置は、好ましくは、動作条件パラメータ、システム校正データ等を入力するための１または２以上のキーボード、キーパッド、ポインティングデバイス又はリモートコンピュータ（図示せず）を含む。出力装置は、好ましくは、英数字又はビデオディスプレイ、プリンタ又はリモートコンピュータ（図示せず）を含む。
【００２６】
好適なコンピュータシステム620は、さらに、コンピュータグログラム626、入出力情報、動作条件パラメータ及びシステム情報を記憶や検索可能な、揮発性及び不揮発性デバイスの形態のメモリ623を包含する。意図されるコンピュータプログラム626は、本願発明に係る方法の一実施例を包含するものである。意図されるメモリデバイスは、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フロッピーディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等を含む。動作命令、検出器応答属性、カラム温度プログラム、及びクロマトグラフ分析を実行するのに必要なその他の情報は、入力装置627を経由してプロセッサ622に入力するか又はメモリ623から検索してよい。
【００２７】
信号に関してプロセッサ622で計算されたクロマトグラム、ピークの高さ及びピークの面積は、出力装置628へ伝送しそして表示又はプリントしてよい。インタフェース624は、さらに、制御、処理及びここに記述されたもの以外の通信タスクを実行するためのネットワーク及びバスシステム（入出力即ちＩ／Ｏ）コントローラ、アイソレーションデバイス、クロック及びその他の関連電子部品を包含してもよい。遠隔計算装置（図示せず）は、インタフェース624に接続し、コンピュータシステム620と協働して、クライアント／サーバ・アプリケーションとして本発明を実施することができる。
【００２８】
本発明にかかる方法の一実施例は、システム600に使用でき、メモリ623に格納させることも可能である。
【００２９】
信号データの表示と記憶
ここでは、数学的にs(x)に該当する信号データは、二次元データ用のフォーマットでメモり623に記憶される。従属変数s(x)は、クロマトグラムにおける信号を表し、独立変数xは、時間を表す。xの値が固定時間間隔を表す第１の実施例では、s(x)は、信号データ点の一次元アレイから成るデータ構造で記憶させることができる。xの値が可変時間間隔を表すの第２の実施例では、順序付き対(ordered pairs)(x,s(x))のアレイから成るデータ構造を用いてよい。対応するタイプのデータ構造を用いて、ベースラインb(x)及びベースライン調節信号a(x)等の、詳細説明の残りの部分で開示されるその他の従属変数データを格納してもよい。
【００３０】
平滑化アルゴリズム
本発明の幾つかの実施例は、信号又はベースラインを平滑化するための方法ステップを包含する。このステップの目的は、低周波（ドリフト）にはほとんどもしくは全く影響させないで、高周波（ノイズとピーク群）を減衰させることである。平滑化は面積を保存する。ピークが平滑化されると、その面積は、より広い範囲にわたって再分布される。視覚的には、ピークは振幅が低くなるが、より広い時間にわたって拡張する。
【００３１】
高周波フィルタリングアルゴリズムを利用して平滑化処理を実行してよい。平滑化に適合する一般的なアプローチは、元のデータ点の各々をそれとそれの最も近い点群(nearest neighbors)との加重平均で置き換えることである。平均された点の数及び各点に適用される加重係数が周波数応答曲線を定める。平滑化アルゴリズムのどれにも１つの厄介な問題がある。データの開始及び終端近くのデータ点は、一方の側に要求される数の最も近い点群を含まず、そのため、それらの平滑化値は通常の方法では計算できない。しばしば、この問題に対する解は、元のデータにあったよりも平滑化データでは少ない点を含むことになる。最初と最後(n-1)/2の点（ここで、nは平均された点の数）は、簡単に見失われる。マルチパス(multi-pass)平滑化が適用される場合、より多くのデータが各後続パスで失われるであろう。
【００３２】
好ましい平滑化アルゴリズムは、加重係数の全てが同一で且つ変数のみが平均された点の数であるところの単純な「ボックスカー(boxcar)」フィルタを使用する。ボックスカーフィルタリングで生じたデータの歪みを緩和するには、比較的少ない点を平均化して第２のパスを実行する。これは、小さい歪み状態で高周波阻止を達成し、且つ等しくない加重係数を用いた平滑化と機能的に等価である。信号又はベースラインの開始及び端部でのデータ損失を避けるため、アルゴリズムは、平滑化に先立ちフィルタリングに含まれる付加データ点を推定する。
【００３３】
等しくない加重係数を有する代替の平滑化の実施例では、Savitzky-Golay（最小２乗）フィルタで使用する。最小２乗平滑化における変数は、平均化された点の数であり、データが適合されることになる方程式の次数である。最小２乗平滑化は、ボックスカー平滑化より複雑であるとはいえ、シングルパスにおける高周波減衰とデータ歪みの間でより良好な妥協点を得ることができる。信号又はベースラインの開始及び端部でのデータ損失は、データの端部に近い各データ点に関して中央の点以外の点における最小２乗値を計算する加重因子を使うことによって避けることができる。
【００３４】
本発明の一実施例で、大きい広いピークを含む信号を平滑化して初期又は近似ベースラインを形成することが要求される場合、比較的正確な初期ベースラインは、その信号がほぼバックグラウンドを表す場合のxの各値での平滑化信号と、信号がほぼピークを表す場合のギャップを埋める平滑化信号の終点間の直線区分とから成る合成体を形成する平滑化後に作図することができる。信号がピークを表すかどうかを決定するため、図７に示し且つ次に説明するように、ベースライン調整信号702を形成してしきい値703を設定し、ノイズを測定するステップを実行してよい。
【００３５】
ノイズ測定アルゴリズム
本発明の幾つかの実施例には、ベースライン調整信号におけるノイズを測定して正と負のしきい値、tPとtNを定める方法ステップが含まれる。ノイズ測定に対する一般的アプローチは、信号をデータ点の小さい連続したグループに残らず分割することと各セグメントでノイズを測定することに関連している。各セグメントにおいては、ノイズは、ピーク対ピーク又はＲＭＳの何れかのノイズとして測定することができる。ピーク対ピークノイズは、そのセグメント内の最大値と最小値の間の差である。ＲＭＳは、グループ内のデータ値全てからの標準偏差である。ピーク対ピークは、測定が比較的速く且つ容易であるが、ＲＭＳは比較的正確である。ピーク対ピークノイズは、同一データに関してＲＭＳノイズよりおおよそ６倍大きい。好ましい実施例ではＲＭＳノイズを測定する。しきい値、tPとtNは、それぞれ、ＲＭＳノイズのプラスマイナス係数倍に設定される。好ましい実施例では、係数2.0を使う。
【００３６】
ノイズ測定の際、そのアルゴリズムは、それがピーク群又はドリフトをノイズと混乱しないことを保証しなければならない。ノイズ測定の好適な一実施例では、入力信号のドリフトはどれもノイズが測定されるベースライン調整信号から予め差し引かれている。ピーク群を除外するために、好適な実施例では、最小の非ゼロノイズを有するようなセグメントが見付け出される（バックグラウンドノイズは、ピーク群よりずっと低いと仮定）。全セグメントについてノイズ測定が実施されれば、その最小値をベースラインノイズとして選択することができる。特定の検出器は、一定の信号レベル以上で飽和し、誤って低いノイズを示すことがあるので、好適な実施例では、ゼロの測定ノイズ値はどれも拒絶し、最小の非ゼロ値をノイズとして選択する。
【００３７】
ノイズ測定アルゴリズムのさらに別の局面は、測定を実行するのにどの点グループを使うかが関連する。グループ分けは、データ点を幾つかのほぼ等しいグループ数（例えば、n/100ずつの100のグループ、ここでnは信号における点群の数）に残らず分割しそして各グループのノイズを計算するのと同様に簡単になることが可能である。より高性能のアプローチでは、100を越えるグループについて但しそれでも各グループのデータ点の1/100を含むグループ、例えば、第１グループが点群1〜100、第２グループが点群51〜150等のグループについてノイズを測定する。好適な一実施例では、開始データ点の１データ点増しの（例えば、点群1〜100、2〜101、3〜102等）データのグループを用いる。
【００３８】
ベースラインの最適化方法
本発明のの好ましい第１の実施例は、信号の積分に使われるベースラインを最適化する新規な方法である。一般的アプローチは、近似的にバックグラウンドドリフトに追従するがエラー成分を有する最初の近似ベースラインを使って開始し、信号のノイズに追従する合成ベースラインを形成してその後ノイズの範囲内にベースラインの中心を合わせるため、合成ベースラインを平滑化することによってこのベースラインの精度を改善することである。この改善ベースラインのエラー成分は、最初のベースラインのそれより小さい。
【００３９】
例として図１の信号データに図７の方法を適用することで説明されるように、第１の実施例は、近似ベースラインb(x)105がそこで生成される最初のステップ701で開始する。近似ベースラインは、信号s(x)を平滑化するか、又は信号のバックグラウンドドリフトに全体的にトラックするベースラインをつくるなど種々の方法によって生成することができる。近似ベースラインは、平滑化アルゴリズムの面積保存に起因して、特に、信号ピーク群と負のバックグラウンドの外乱領域において、不正確さを含む。
【００４０】
近似ベースラインを得ると、次の最適化ステップを１回また２回以上実行してベースラインを最適化することができる。最適化における第１ステップ702は、信号からベースラインを差し引き、図８に示すように、その差がゼロカウントの辺りに中心を置いたベースライン調整信号a(x)801を生成する。ベースライン調整信号は、その信号のベースラインからの偏差（ずれ）を示す。例えば、ベースラインb(x)が信号s(x)と等しくなるxの値では、ベースライン調整信号a(x)がゼロカウントに等しい。前のステップにより平滑化されたベースラインはドリフトにトラックしたので、ドリフトはベースライン調整信号では減衰されることになる。
【００４１】
第２の最適化ステップ703は、ベースライン調整信号a(x)801におけるノイズを計算して、正(tP)802及び負(tN)803のしきい値をノイズの範囲外及びその周りに設定することである。ベースライン調整信号がしきい値で定められたノイズバンド内に入るxのそれぞれの値での信号データs(x)は、ほぼ、信号バックグラウンドを表す。ベースライン調整信号がこのバンドの外にあるxのそれぞれの値での信号データはほぼ信号ピーク群又は負のバックグラウンド外乱を表す。
【００４２】
第３ステップ704は、信号s(x)からのデータを、ベースライン調整信号a(x)がしきい値で定められたノイズバンド内に入るxのそれぞれの値でのベースラインb(x)に置換する。このステップの実行後、図９のベースライン901は、信号がほぼバックグラウンドから成るxのそれぞれの値での信号データ902と、信号がほぼピーク群又は負のバックグラウンド外乱から成るxのそれぞれの値での先のベースライン903との合成となる。図９を図１と比較すれば明らかになるように、合成ベースライン901が信号101のデータを近似し、ノイズバンド外のピーク群102と外乱106はクリップされる。ベースラインデータb(x)を信号データs(x)に置き換えることは、平滑化701の後でベースライン105に含まれるピーク面積の多くを合成ベースライン901から除去する効果がある。
【００４３】
第４ステップは、合成ベースライン901を平滑化して、エラー成分が低減された改善ベースライン1001を生成させることである。しきい値外のピーク群と外乱を表す信号データが合成ベースライン901から既に除去されているので、それらは平滑化ステップ705から生ずる図１０の第一パス改善ベースライン1001を歪めることはない。第一パス改善ベースライン1001は、最初のベースライン1002よりノイズとドリフトによって中心調整されたベースラインに近く、且つクロマトグラムを観察しているクロマトグラファーが引いたであろうベースラインにより近いものである。
【００４４】
先の最適化ステップ702、703、704及び705は、ベースラインをさらに改善し、先の繰り返し操作で作られた改善ベースラインを次の繰り返し操作の近似ベースラインとして置き換えて、繰り返し実行してよい706。第一パス改善ベースライン1001は最初のベースライン1002より正確であるため、図１１の第２パスベースライン調整信号1101におけるゼロからのズレはさらに低減され、第２パスしきい値tP 1102及びtN 1103を第１パスしきい値tP 802及びtN 803に関してより厳密に設定させることができる。第２の反復は、図１０の第２パス改善ベースライン1003を生ずる。小さいピーク群と外乱群を有するかなり単純な信号に対しては、１または２回の繰り返し操作のあと、良好な結果が可能だが、より一般的なケースを扱うには、好ましい実施例では８回の繰り返し操作を繰り返す。最適化ステップの付加的反復操作によって、処理時間の増大を犠牲にして、さらなる改善がもたらされる。
【００４５】
ベースラインが最適化された後、各ピークの開始及び終点ベースライン点として使えるように時間と信号レベルを定めるのにこの最適化ベースラインを使用する従来の積分アルゴリズムを介してその信号を積分してピークの高さと面積をより正確に計算できるようにしてもよい。
【００４６】
ドリフトを減衰させる信号フィルタリング方法
例として図５の信号データに図１２の方法を適用することで説明されるように、本願発明の好ましい第２の実施例は、信号503をろ波してバックグラウンドドリフト504を減衰させるという新規な方法である。第２実施例に用いられる一般的アプローチは、信号ドリフトにトラックする平滑化合成ベースラインを作り、次いで、信号からベースラインを引いてドリフトを減衰させるものである。この方法とベースライン最適化法との類似性は、熟練した当業者には明らかである。
【００４７】
この実施例は、信号s(x)を平滑化することにより最初のベースラインb(x)が生成されるステップ1201で開始する。平滑化操作によって、バックグラウンドドリフトのような低周波現象にはほぼトラックするがバックグラウンドノイズ及びピーク群のような比較的高い高周波現象にはトラックしないベースラインが生成される。
【００４８】
第２ステップ1202は、信号s(x) 503からベースラインb(x)を差し引き、その差がゼロカウントの辺りに中心を置いたベースライン調整信号a(x)を生成するようにすることである。平滑化ベースラインb(x)は、信号におけるドリフトにはトラックするがピーク群又はノイズにはトラックしないので、ベースライン調整信号a(x)におけるドリフトは減衰され、一方、ピーク群とノイズはそのまま残ることは、理解される。
【００４９】
第３ステップ1203は、ベースライン調整信号a(x)におけるノイズを計算して、正(tP)及び負(tN)のしきい値をノイズの範囲外及びその周りに設定することである。ベースライン調整信号がしきい値で定められたノイズバンド内に入るxのそれぞれの値での信号データはほぼ信号バックグラウンドを表す。ベースライン調整信号がこのバンドの外にあるxのそれぞれの値での信号データはほぼ信号ピーク群を表す。
【００５０】
第４ステップ1204は、信号s(x)からのデータを、ベースライン調整信号a(x)がしきい値で定められたノイズバンド内に入るxの値でのベースラインb(x)へ置換することである。このステップを実行した後、ベースラインは、信号がほぼバックグラウンドから成るxのそれぞれの値での信号データと、信号がほぼピーク群から成るxのそれぞれの値での先のベースラインとの合成となる。合成ベースラインが信号データを近似し、ノイズバンド外のピーク群はどれもクリップされる。信号データをベースラインに代入することで、合成ベースラインが信号におけるドリフトとノイズにほぼトラックすることが理解される。
【００５１】
第５ステップ1205は、合成ベースラインb(x)を平滑化することである。平滑化操作によって、依然としてバックグラウンドドリフトにほぼトラックするベースラインb(x)となるが、ノイズの影響は完全に平滑化され且つ減衰されることになる。
【００５２】
先の第２、第３、第４及び第５ステップ1202、1203、1204、1205は、先の繰り返し操作で生じた平滑化合成ベースラインを次の繰り返し操作の近似ベースラインとして使うことにより、ベースラインb(x)が如何にうまくバックグラウンドドリフトにトラックするかを改善できるよう、繰り返し実行してよい（繰り返し操作1207）。小さいピーク群と外乱群を有するかなり単純な信号に対しては、１または２回の繰り返し操作後、良好な結果が可能だが、より一般的なケースを扱うには、好ましい実施例は、８回の繰り返し操作を繰り返す。このような付加的繰り返し操作により、処理時間の増大を犠牲にするが、ドリフトをさらに減衰させる。
【００５３】
最後の繰り返し操作が実行された後、最終ステップ1206は、信号s(x)からベースラインb(x)を差し引き、図１３に示すようにろ波済み信号1301を生成させることである。これによりバックグラウンドドリフトは減衰されるがバックグラウンドドリフトは未だされていないゼロカウントの辺りに中心を置いた信号1301となる。ピーク1302の高さは、ピーク群506との比較で分かるように、ドリフトを補償するように調整されている。ピーク面積は保存される。
【００５４】
ろ波済み信号（フィルタをかけられた信号）はさらにクロマトグラムとして表示させるか、もしくは、ピークの高さ及び面積を計算するために従来の積分アルゴリズムを介して積分してもよい。ドリフトは信号から既にろ波されているので、積分は全てのピーク群に対する開始及び終点ベースライン点としてゼロカウントの信号レベルを使うことができるので、単純化される。加えて、疑似ピーク505に関して図１３における欠如で分かるように、ドリフトによる疑似ピークは排除される。
【００５５】
ノイズとドリフトを減衰させる信号フィルタリング方法
一例として図５の信号データに図１４の方法を適用することで説明されるように、本願発明の好ましい第３の実施例は、信号503をろ波してノイズ507とドリフト504を減衰させるという新規な方法である。一般的アプローチは、信号ドリフトにトラックする平滑化ベースラインを作り、次いで、信号ノイズにトラックする合成ベースラインを作りだし、そして最後に信号からその複合ベースラインを引いてドリフトとノイズを減衰させるものである。この方法と前述のドリフトを減衰させるための信号フィルタリング方法との類似性は、熟練した当業者には明らかになろう。
【００５６】
この実施例は、信号s(x)503を平滑化することにより最初の近似ベースラインb(x)が生成されるステップ1401で開始する。平滑化操作によって、ドリフトのような低周波現象にはほぼトラックするがノイズ及びピーク群のような比較的高い高周波現象にはトラックしないベースラインが生成される。
【００５７】
第２ステップ1402は、信号s(x) 503からベースラインb(x)を差し引き、その差がゼロカウントの辺りに中心を置いたベースライン調整信号a(x)を生成するようにすることである。平滑化ベースラインb(x)は、信号におけるドリフトにはトラックするがピーク群又はノイズにはトラックしないので、ベースライン調整信号a(x)におけるドリフトは減衰され、一方、ピーク群とノイズはそのまま残ることは、理解される。
【００５８】
第３ステップ1403は、ベースライン調整信号a(x)におけるノイズを計算して、正(tP)及び負(tN)のしきい値をノイズの範囲外及びその周りに設定することである。ベースライン調整信号がしきい値で定められたノイズバンド内に入るxのそれぞれの値での信号データはほぼバックグラウンドを表す。ベースライン調整信号がこのバンドの外にあるxのそれぞれの値での信号データはほぼピーク群を表す。
【００５９】
第４ステップ1404は、信号s(x)からのデータを、ベースライン調整信号a(x)がしきい値によって画定されたノイズバンド内に入るxの値でのベースラインb(x)に置換する。このステップを実行した後、ベースラインは、信号がほぼバックグラウンドから成るxのそれぞれの値での信号データと、信号がほぼピーク群から成るxのそれぞれの値での先のベースラインとの合成となる。合成ベースラインが信号データを近似し、ノイズバンド外のピーク群はどれもクリップされる。信号データをベースラインに代入することで、合成ベースラインが信号におけるドリフトとノイズにほぼトラックすることが理解されるであろう。
【００６０】
先の第２、第３、第４、第５ステップは、合成ベースラインが如何にうまくバックグラウンドのドリフトとノイズにトラックするかをさらに改善するため、繰り返し実行してよい（繰り返し操作1407）。その方法が繰り返し実行されると、先の繰り返し操作の第４ステップ1404で作られた合成ベースラインb(x)は、平滑化され1405、次いで次の繰り返し操作の引き算ステップ1402を実行するのに使われる近似ベースラインに置き換わることになる。小さいピーク群と外乱群を有するかなり単純な信号に対しては、１回または２回のの繰り返し操作の後、良好な結果が可能だが、より一般的なケースを扱うには、好ましい実施例は、８回の繰り返し操作を繰り返す。この付加的繰り返し操作によって、処理時間の増大を犠牲にして、ドリフトとノイズがさらに減衰される。図１５は、最終の繰り返し操作で生成された合成ベースライン1501を、信号1502に貼り付けた状態で示す（簡略化のため、ベースラインは、多少下方に離して示す）。そのベースラインは、ピーク群が存在する部分を除くあらゆるところで信号に密接してトラックしているのは明らかである。
【００６１】
繰り返し操作が完了し、最終合成ベースラインb(x)が得られると、その合成ベースラインが信号s(x)から差し引かれる（ステップ1407）。図１６に示すように、バックグラウンドのドリフトとノイズは減衰される。実際、十分な繰り返し操作の後、得られる信号s(x)1601は、ピーク群1602が存在する部分を除くあらゆるところでゼロカウントになる。ベースラインの上のピーク群1602の高さは、ピーク群506との比較から分かるように、変化せず、ピーク面積が保存される。加えて、ドリフトに起因する疑似ピーク群は、疑似ピーク505に関して図１６における欠如で分かるように、排除される。
【００６２】
ドリフト調整済み信号は、さらに、単純なクロマトグラムとして表示させるか、もしくは、ピークの高さ及び面積を計算するために従来の積分アルゴリズムを介して積分してもよい。ドリフトとノイズは信号から既にフィルタをかけられているので、積分は単純化される。全てのピーク群に対する開始及び終点ベースライン点としてゼロカウントの信号レベルが使われ、ゼロカウントからの正の偏差はどれもピークを表すため、簡単なピーク検出器で十分である。加えて、疑似ピーク505に関して図１６における欠如で分かるように、ドリフトによる疑似ピークは排除される。
【００６３】
このフィルタリング方法の別の応用は、積分を伴わない、模擬抽出(simulated distillation)である。模擬抽出では、信号は、面積スライス(area slices)と呼ばれる小さいセグメントに残らず分割される。各面積スライスは、炭化水素混合物の一定の沸点範囲に対応する。スライスにおけるピーク群は全てほぼ同一の沸点を有するため、どのピーク群がスライス内の面積を満たすかは重要ではなく、むしろ、測定されるのは、各スライスのピーク下の全面積である。ノイズとドリフトがその信号に関して著しい時は、顕著なエラーが模擬抽出から生ずる。しかし、このフィルタリング方法を使って模擬抽出操作の前に信号からドリフトとノイズを除去することで、その面積スライスは、ピーク群の面積を含むに過ぎない。この技術は、より低い沸点の混合物におけるように、離散ピーク群が存在する場合に適用できるだけである。より高い沸点範囲は、強度に合併されたピーク群の"こぶ"を作る傾向があり、従ってフィルタリング方法は、そのこぶをドリフトとして扱い、それらの面積の多くが完全に差し引かれる。
【００６４】
信号を減衰させる信号フィルタリング
例として図５の信号データに図１７の方法を適用することで説明されるように、本発明の好ましい第４の実施例は、信号503にフィルタをかけてノイズ507を減衰させるという新規な方法である。その一般的アプローチは、ノイズとドリフトにトラックする合成ベースラインを作り、次いで、その合成ベースラインを平滑化してドリフトだけにトラックする中間ベースラインを生成させ、信号から合成ベースラインを引いてノイズとドリフトの両方を減衰させ、最後に、ドリフトを再構成させるように中間ベースラインを再び加える。この方法は、上述の２つの信号フィルタリング方法の要素を結合するものであることは、熟練した当業者には理解される。
【００６５】
この実施例は、信号s(x)を平滑化することにより最初のベースラインb(x)が生成されるステップ1701で開始する。平滑化操作によって、ドリフトのような低周波現象にはトラックするがノイズ及びピーク群のような比較的高い高周波現象にはトラックしないベースラインが生成される。
【００６６】
第２ステップ1702は、信号s(x)からベースラインb(x)を差し引き、その差がゼロカウントの辺りに中心を置いたベースライン調整信号a(x)を生成する。平滑化ベースラインb(x)は、信号におけるドリフトにはトラックするがピーク群又はノイズにはトラックしないので、ベースライン調整信号a(x)におけるドリフトは減衰され、一方、ピーク群とノイズはそのまま残ることは、理解される。
【００６７】
第３ステップ1703は、ベースライン調整信号a(x)におけるノイズを計算して、正(tP)及び負(tN)のしきい値をノイズの範囲外及びその周りに設定することである。ベースライン調整信号がしきい値で定められたノイズバンド内に入るxのそれぞれの値での信号データはほぼバックグラウンドを表す。ベースライン調整信号がこのバンドの外にあるxのそれぞれの値での信号データはほぼ信号ピーク群を表す。
【００６８】
第４ステップ1704は、信号s(x)からのデータを、ベースライン調整信号a(x)がしきい値で定められたノイズバンド内に入るxの値でのベースラインb(x)に置換する。このステップを実行した後、ベースラインは、信号がほぼバックグラウンドから成るxのそれぞれの値での信号データと、信号がほぼピーク群から成るxのそれぞれの値での先のベースラインとの合成となる。合成ベースラインが信号データを近似し、ノイズバンド外のピーク群はどれもクリップされる。信号データをベースラインに代入することで、合成ベースラインが信号におけるバックグラウンドのドリフトとノイズにほぼトラックすることが理解される。
【００６９】
第５ステップ1705は、合成ベースラインb(x)を平滑化して、バックグラウンドドリフトには依然としてほぼトラックするが、平滑操作の影響に起因するバックグラウンドノイズにもはやトラックしない中間ベースラインb2(x)を生成させることである。
【００７０】
先の第２、第３、第４、第５ステップは、合成ベースラインb(x)と中間ベースラインb2(x)が如何にうまくバックグラウンドにトラックするかをさらに改善できるように、繰り返し実行してよい（繰り返し操作1706）。その方法が繰り返し実行されると、先の繰り返し操作の第４ステップ1705で作られた中間ベースラインb2(x)は、次の繰り返し操作の引き算ステップ1702を実行するのに使われるベースラインに置き換わることになる。小さいピーク群と外乱群を有するかなり単純な信号に対しては、１回または２回の繰り返し操作後良好な結果が可能だが、より一般的なケースを扱うには、好ましい実施例は、８回の繰り返し操作を繰り返す。この付加的繰り返し操作により、処理時間の増大を犠牲にして、ノイズがさらに減衰される。
【００７１】
反復が完結して最終的合成ベースラインb(x)と中間ベースラインb2(x)が得られると、その複合ベースラインが信号s(x)から差し引かれ（ステップ1708）、バックグラウンドのドリフトとノイズを減衰させ、そして中間ベースラインb2(x)が信号s(x)に加えられて（ステップ1708）、バックグラウンドドリフトを再び加える。図１８に示すように、バックグラウンドノイズは減衰され、一方、ドリフト1803は、全体的に影響されない。結果として、ピーク群1802の振幅は実質的に元の信号503におけるピーク506と同じになる。バックグラウンドドリフトが追加されるため、生ずる信号s(x)1801は、ゼロカウントの辺りに中心が置かれず、バックグラウンドドリフト1803のレベルの辺りに置かれることになる。
【００７２】
ドリフト調整済み信号は、さらに、ノイズ効果を遮蔽しない状態での信号のドリフトを示すところのクロマトグラムとして表示させてよい。信号は、ピークの高さ及び面積を計算するために従来の積分アルゴリズムを介して積分してもよい。
【００７３】
結論
以上、詳述するように、本発明はノイズとドリフトの効果、及び後続の処理操作を実施する以前に信号からドリフト、ノイズ、又はその両方に対してフィルタをかけることの効果に適切に対処するように、信号のベースラインを最適化する新規で有益な方法を提供するものである。正確なベースラインによって適切なピーク認識が保証され、ピークの高さ及びピーク面積に対する正確な積分結果がもたらされる。ドリフトとノイズを取り除くための信号の事前フィルタリングは、目で見てより綺麗な表示を実現し、比較的簡単で且つ高速のアルゴリズムによって積分を実施させ、そして正確な模擬抽出を実行させ得るものである。
【００７４】
以上、本発明の実施例について詳述したが、以下、本発明の各実施態様の例を示す。
（実施態様１）次の（イ）から（ニ）のステップを含むバックグラウンドレベルを有する入力信号を解析するための信号解析方法。
（イ）入力信号を取得し、
（ロ）前記入力信号から第１エラー成分を有する近似ベースラインを減算して、ベースライン調整ノイズを有するベースライン調整信号を生成し、
（ハ）前記ベースライン調整ノイズの範囲を囲む第１及び第２のしきい値を計算し、前記第１及び第２しきい値の間でノイズバンドを画定し、
（ニ）前記ベースライン調整信号が前記ノイズバンドの範囲内に入る部分を近似ベースラインの代わりに入力信号を置き換え、合成ベースラインを生成する。
（実施態様２）さらに、入力信号を平滑化し、近似ベースラインを生成するステップを含む前項(1)記載の信号解析方法。
（実施態様３）バックグラウンドレベルが第１ドリフト成分を含むばあい、合成ベースラインを平滑化し、改善ベースラインを生成するステップと、改善ベースラインを入力信号から減算して、第２ドリフト成分が第１ドリフト成分に比較して減衰されているフィルタをかけられた信号を生成するステップと含む前項(1)記載の信号解析方法。
（実施態様４）さらに、近似ベースラインを改善ベースラインに置き換える方法ステップを含み、近似ベースラインを減算し、第１及び第２しきい値を計算し、入力信号を近似ベースラインに代入し、合成ベースラインを平滑化し、そして近似ベースラインを置き換える方法ステップを繰り返し実行し、よって、第２ドリフト成分を各反復操作でさらに減衰させることを特徴とする前項(3)記載の信号解析方法。
（実施態様５）バックグラウンドレベルが第１ドリフト成分と第１ノイズ成分を含み、さらに、入力信号から合成ベースラインを減算し、第２ドリフト成分が第１ドリフト成分に比較して減衰され、第２ノイズ成分が第１ノイズ成分に比較して減衰されているフィルタをかけられた信号を生成する方法ステップを含むことを特徴とする前項(1)記載の信号解析方法。
（実施態様６）さらに、合成ベースラインを平滑化し、改善ベースラインを生成するステップと近似ベースラインを改善ベースラインで置き換えるステップとを含み、近似ベースラインを減算し、第１及び第２しきい値を計算し、入力信号を近似ベースラインに代入し、合成ベースラインを平滑化し、そして近似ベースラインを置き換える方法ステップを繰り返し実行して、よって、第２ドリフト成分と第２ノイズ成分を各反復操作でさらに減衰させることを特徴とする前項(5)記載の信号解析方法。
（実施態様７）入力信号がクロマトグラフデータである場合であって、さらに、フィルタをかけられた信号に対して模擬抽出計算を実行するステップを含む前項(5)記載の信号解析方法。
（実施態様８）バックグラウンドレベルが第１ノイズ成分を含んでいるばあいであって、さらに、合成ベースラインを平滑化して中間ベースラインを生成するステップと、入力信号から合成ベースラインを減算し、中間ベースラインを入力信号に加えることによって、第２ノイズ成分が第１ノイズ成分に比較して減衰されているフィルタをかけられた信号を生成するステップとを含むことを特徴とする前項(1)記載の信号解析方法。
（実施態様９）さらに、近似ベースラインを中間ベースラインに置き換える方法ステップを包含し、近似ベースラインを減算し、第１及び第２しきい値を計算し、入力信号を近似ベースラインに代入し、合成ベースラインを平滑化し、そして近似ベースラインを置き換える方法ステップを繰り返し実行して、よって、第２ノイズ成分を各反復操作でさらに減衰させることを特徴とする前項(8)記載の信号解析方法。
（実施態様１０）さらに、合成ベースラインを平滑化して、第１エラー成分より小さい第２エラー成分を有する改善ベースラインを生成するステップを含む前項(1)記載の信号解析方法。
（実施態様１１）さらに、近似ベースラインを改善ベースラインに置き換える方法ステップを包含し、近似ベースラインを減算し、第１及び第２しきい値を計算し、入力信号を近似ベースラインに代入し、合成ベースラインを平滑化し、そして近似ベースラインを置き換える方法ステップを繰り返し実行して、よって、第２エラー成分を各反復操作でさらに減衰させることを特徴とする前項(10)記載の信号解析方法。
（実施態様１２）入力信号がクロマトグラフのデータである前項(1)記載の信号解析方法。
（実施態様１３）さらに、改善ベースラインを使って入力信号を積分する方法ステップを含むことを特徴とする前項(10)記載の信号解析方法。
（実施態様１４）近似ベースラインがさらにデータ構造b(x)を含み、入力信号がさらにデータ構造s(x)を含み、ベースライン調整信号がさらにデータ構造a(x)を含み、近似ベースラインの代わりに入力信号を置き換える方法ステップが、さらに、a(x)がノイズバンドの範囲に入るxの全ての値でのs(x)の値をb(x)に代入するステップを含むことを特徴とする前項(10)記載の信号解析方法。
（実施態様１５）バックグラウンドレベルを有する入力信号に関して第１エラー成分を有する近似ベースラインの精度を改善する方法ステップを実施するコンピュータで実行可能な命令のプログラムを実質的に具現化され、コンピュータによって読取り可能なプログラム記憶媒体において、前記方法ステップは、入力信号から近似ベースラインを減算し、ベースライン調整ノイズを有するベースライン調整信号を生成するステップと、前記ベースライン調整ノイズの範囲を囲む第１及び第２しきい値を計算し、第１及び第２しきい値の間でノイズバンドを画定するステップと、前記ベースライン調整信号が前記ノイズバンドの範囲内に入る部分は近似ベースラインの代わりに前記入力信号を置き換えて、合成ベースラインを生成するステップと、合成ベースラインを平滑化して、第１エラー成分より小さい第２エラー成分を有する改善ベースラインを生成するステップとを包含することを特徴とするプログラム記憶媒体。
（実施態様１６）バックグラウンドレベルを有する入力信号にフィルタをかける方法ステップを実施するため、コンピュータで実行可能な命令のプログラムを実質的に具現化する、コンピュータによって読取り可能なプログラム記憶媒体において、方法ステップは、入力信号を平滑化して近似ベースラインを生成するステップと、入力信号から近似ベースラインを減算して、ベースライン調整ノイズを有するベースライン調整信号を生成するステップと、ベースライン調整ノイズの範囲を囲む第１及び第２しきい値を計算し、第１及び第２しきい値の間でノイズバンドを画定するステップと、ベースライン調整信号がノイズバンドの範囲内に入る部分を近似ベースラインの代わりに入力信号を置き換えて、合成ベースラインを生成するステップとを含むことを特徴とするコンピュータによって読取り可能なプログラム記憶媒体。
（実施態様１７）バックグラウンドレベルが第１ドリフト成分を含むばあいであって、さらに、合成ベースラインを平滑化して、改善ベースラインを生成するステップと、入力信号から改善ベースラインを減算して、第２ドリフト成分が第１ドリフト成分に比較して減衰されているフィルタをかけられた信号を生成するステップとを包含することを特徴とする前項(16)記載のプログラム記憶媒体。
（実施態様１８）バックグラウンドレベルが第１ドリフト成分と第１ノイズ成分を含むばあいであって、さらに、入力信号から合成ベースラインを減算し、第２ドリフト成分が第１ドリフト成分に比較して減衰されていて、第２ノイズ成分が第１ノイズ成分に比較して減衰されているフィルタをかけられた信号を生成する方法ステップを含むことを特徴とする前項(16)記載のプログラム記憶媒体。
（実施態様１９）バックグラウンドレベルが第１ノイズ成分を含む場合であって、さらに、
合成ベースラインを平滑化して、中間ベースラインを生成するステップと、入力信号から合成ベースラインを減算し、入力信号に中間ベースラインを加えることにより、第２ノイズ成分が第１ノイズ成分に比較して減衰されているフィルタをかけられた信号を生成するステップとを含むことを特徴とする前項(16)記載のプログラム記憶媒体。
（実施態様２０）少なくとも１つのピークとバックグラウンドノイズを含むバックグラウンドレベルとをさらに有する入力信号を受信する入力装置と、前記入力装置と通信するプロセッサとを含み、前記プロセッサは、入力信号から近似ベースラインを減算して、ベースライン調整ノイズを有するベースライン調整信号を生成し、前記ベースライン調整ノイズの範囲を囲む第１及び第２しきい値を計算し、よって前記第１及び第２しきい値間にノイズバンドを画定し、前記ベースライン調整信号がノイズバンド内に入る部分に近似ベースラインの代わりに入力信号を置き換えて、合成ベースラインを生成することを特徴とするデータ解析システム。
（実施態様２１）さらに、入力装置に接続されたクロマトグラフと、１または２以上の成分を含む化学試料を取り扱うクロマトグラフと、化学試料をその成分群に分離するためのカラムと入力信号を発生するようにその成分群に応答する検出器をさらに備えたクロマトグラフとを包含することを特徴とする前項(20)記載のデータ解析システム。
（実施態様２２）さらに出力装置を含み、プロセッサはさらに合成ベースラインを平滑化して、改善ベースラインを生成し、改善ベースラインを使って入力信号を積分し、その積分信号を出力装置に伝送することを特徴とする前項(20)記載のデータ解析システム。
【００７５】
本発明に関する幾つかの特定実施例をガスクロマトグラフィーの領域において記述し、そして、図解したが、本発明は、そのように記述且つ図解された部品の特定の形、方法又は配置に限定されるものではない。例えば、本願明細書で説明された諸実施例は、スペクトルアナライザ及び地震計等のその他の電子測定器で生成される信号にも効力を発揮し得るものである。したがって、本発明は、特許請求の範囲の記述のとおりである。
【図面の簡単な説明】
【図１】ピーク群とノイズを含むクロマトグラフ信号と近似ベースラインを示す典型的なクロマトグラムを示す図。
【図２】バックグラウンドノイズを有するクロマトグラフ信号と、従来の積分方法を使って得られた不正確なベースラインを示す典型的なクロマトグラムを示す図。
【図３】負のバックグラウンド外乱を有するクロマトグラフ信号と、従来の積分方法を使って得られた不正確なベースラインを示す典型的なクロマトグラムを示す図。
【図４】従来の積分方法ではピーク群が検出されない場合の低い信号対雑音比を有するクロマトグラフ信号を示す典型的なクロマトグラムを示す図。
【図５】ピーク群、ノイズ及びドリフトを含むクロマトグラフ信号を示す典型的なクロマトグラムを示す図。ここで、従来の積分方法を使って得られた不正確なベースラインと疑似ピークが示される。
【図６】本発明の一実施例に適するガスクロマトグラフ計測システムのブロック図。
【図７】本発明に従ってベースラインの最適化を実行するためのアルゴリズムを示す図。
【図８】図１の信号から近似ベースラインを引くことにより生成されたベースライン調整信号を示す典型的なクロマトグラムであって、その信号のノイズバンドを定めるしきい値を示す図。
【図９】図１の信号に作用するベースライン最適化アルゴリズムの第１の繰り返し操作によって生成された（平滑化前の）合成ベースラインを示す典型的なクロマトグラムを示す図。
【図１０】図１に関する初期の近似ベースラインと、図１の信号に作用するベースライン最適化アルゴリズムによって生成された第１パスの改善ベースライン及び第２パス改善ベースラインを示す典型的なクロマトグラムを示す図。
【図１１】ベースライン最適化アルゴリズムの第２の繰り返し操作の後の、ベースライン調整信号と図１の信号に対するノイズバンドを定めるしきい値とを示す典型的なクロマトグラムを示す図。
【図１２】本発明に従ってドリフトを減衰させるべく信号のフィルタリングを実行するためのアルゴリズムを示す図。
【図１３】図５の信号に図１２の信号フィルタリング方法を適用することで得られるフィルタを掛けられた信号を示す典型的なクロマトグラムを示す図。
【図１４】本発明に従ってドリフトとノイズを減衰させるべく信号のフィルタリングを実行するためのアルゴリズムを示す図。
【図１５】図５の信号に図１４の信号フィルタリング法を適用することで得た合成ベースラインを示す典型的なクロマトグラムを示す図。
【図１６】図５の信号に図１４の信号フィルタリング法を適用することで得られるフィルタをかけられた信号を示す典型的なクロマトグラムを示す図。
【図１７】本発明に従ってノイズを減衰させるべく信号のフィルタリングを実行するためのアルゴリズムを示す図。
【図１８】図５の信号に図１７の信号フィルタリング法を適用することで得られるフィルタをかけられた信号を示す典型的なクロマトグラムを示す図。
【符号の説明】
600:分析機器システム
610:ガスクロマトグラフ
611:注入ポート
615:オーブン
614:カラム
617:検出器
620:コンピュータシステム
622:プロセッサ
623:メモリ
【図１】
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【図２】
0004176203.tif 000003
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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