少なくとも一つの呼吸活動の信号を取得するステップであって、前記呼吸活動の信号は、一つの呼吸サイクルに対応する基本信号を少なくとも一つ有し、前記呼吸活動の信号の一般的な形はxx0x1cosによって表され、ただし、Φは前記基本信号の位相であるステップと、前記呼吸活動の信号を分析するステップと、を有し、前記呼吸活動の信号を分析するステップは、-前記呼吸活動の信号から、前記基本信号を抽出するステップと、-前記基本信号の位相方程式の表現を決定するステップと、-前記基本信号の位相Φの表現を、以下の式1で定義される関数pcosnおよびpsinnに基づいた、前記基本信号の非調和および形状を計測するパラメータrrkΦ0pkの関数によって決定する、ステップと、を有することを特徴とする、患者の呼吸活動を分析する方法。前記位相方程式は、以下の式2によって表され、ただし、rは[01]の範囲内で変化し、前記基本信号の非調和を計測するパラメータである、請求項1に記載の呼吸活動を分析する方法。前記基本信号は、二つのパラメータrおよびΦ0で以下の式3によって表され、ただし、a1x1cosおよびb1x1sinであり、関数hsinおよびhcosは以下の式4によって定義される、請求項2に記載の呼吸活動を分析する方法。前記位相方程式は、以下の式5によって表され、ただし、PおよびQは三角関数の多項式である、請求項1に記載の呼吸活動を分析する方法。前記位相Φの表現は以下の式6によって決定され、ただし、関数psin1およびpcos1は以下の式7によって定義される、請求項4に記載の呼吸活動を分析する方法。呼吸活動の信号を取得する手段であって、前記呼吸活動の信号は、一つの呼吸サイクルに対応する基本信号を少なくとも一つ有し、前記呼吸活動の信号の一般的な形はxx0x1cosによって表され、ただし、Φは前記基本信号の位相である手段と、前記呼吸活動の信号を分析する手段と、を有し、前記呼吸活動の信号を分析する手段は、-前記呼吸活動の信号から、前記基本信号を抽出する手段と、-前記基本信号の位相方程式の表現を決定する手段と、-前記基本信号の位相Φの表現を、以下の式8で定義される関数pcosnおよびpsinnに基づいた、前記基本信号の非調和および形状を計測するパラメータrrkΦ0pkの関数によって決定する手段と、を有することを特徴とする、患者の呼吸活動を分析するシステム。前記位相方程式を以下の式9によって表す手段であって、ただし、rは[01]の範囲内で変化し、前記基本信号の非調和を計測するパラメータである手段を有する、請求項6に記載の呼吸活動を分析するシステム。前記基本信号を二つのパラメータrおよびΦ0で以下の式10によって表す手段であって、ただし、a1x1cosおよびb1x1sinであり、関数hsinおよびhcosは以下の式11によって定義される手段を有する、請求項7に記載の呼吸活動を分析するシステム。前記位相方程式を以下の式12によって表す手段であって、ただし、PおよびQは三角関数の多項式である手段を有する、請求項8に記載の呼吸活動を分析するシステム。前記位相Φを以下の式13によって表す手段であって、ただし、関数psin1およびpcos1は以下の式14によって定義される手段を有する、請求項9に記載の呼吸活動を分析するシステム。請求項6~10のいずれか一項に記載の呼吸活動を分析するシステムを有する、呼吸補助装置。請求項6~10のいずれか一項に記載の呼吸活動を分析するシステムを有する、呼吸監視装置。本発明は、物理的な意味を持つ少数のパラメータによって呼吸活動の信号の波形を分析し、これらの信号の形を簡潔で明確に記号化することを目的とする。このため、本発明は、前述したタイプの分析方法であって、呼吸活動の信号の分析は、-呼吸活動の信号から、基本信号を抽出するステップと、-基本信号の位相方程式の表現を決定するステップと、-基本信号の位相Φの表現を、以下の式1で定義される関数pcosnおよびpsinnに基づいた、基本信号の非調和および形状を計測するパラメータrrkΦ0pkの関数によって決定するステップと、を有する呼吸活動の信号の分析を特徴とする、分析方法を目的とする。本発明に係る方法は、同様に以下の特徴を別々にまたは組み合わせて有する。-位相方程式は以下の式2で表される。ただし、rは[01]の範囲内で変化し、基本信号の非調和を計測するパラメータである。-基本信号は、二つのパラメータrおよびΦ0によって、以下の式3のように表される。ただしa1x1cosおよびb1x1sinであり、関数hsinおよびhcosは以下の式4のように定義される。-位相方程式は以下の式5で表される。ただし、PおよびQは三角関数の多項式である。-位相Φの表現は以下の式6で決定される。ただし、関数psin1およびpcos1は以下の式7によって定義される。このようにして、本発明に係る方法によれば、技術の状態に応じた周期的な信号の分析方法によって、少数のパラメータで呼吸活動の信号を分析し、これらの信号の特徴を表すことができる。さらに、これらのパラメータは、物理的な意味を有しており、これらの信号の波形の特徴を表す。別の視点から見ると、本発明は患者の呼吸活動の分析システムも同様に目的としている。そのシステムとは、呼吸活動の信号を取得する手段であって、この信号は一つの呼吸サイクルに対応する基本信号を少なくとも一つ有し、この呼吸活動の信号の一般的な形は、xx0x1cosで表され、ただし、Φは基本信号の位相である手段と、呼吸活動の信号を分析する手段と、を有し、この呼吸活動の信号を分析する手段は、-呼吸活動の信号から、基本信号を抽出する手段と、-基本信号の位相方程式の表現を決定する手段と、-基本信号の位相Φの表現を、以下の式8で定義される関数pcosnおよびpsinnに基づいた、基本信号の非調和および形状を計測するパラメータrrkΦ0pkの関数によって決定する手段と、を有する。同様に、本発明に係るシステムは、以下の特徴を別々にもしくは組み合わせて有する。-このシステムは、以下の式9で位相方程式を表す手段を有する。ただし、rは[01]の範囲内で変化し、基本信号の非調和を計測するパラメータである。-このシステムは、以下の式10で二つのパラメータrおよびΦ0によって基本信号を表す手段を有する。ただし、a1x1cosおよびb1x1sinであり、関数hsinおよびhcosは以下の式11で定義される。-このシステムは以下の式12で位相方程式を表す手段を有する。ただし、PおよびQは三角関数の多項式である。-このシステムは以下の式13で位相Φを表す手段を有する。ただし、関数psin1およびpcos1は以下の式14で定義される。他の側面から見ると、本発明は、本発明に係る呼吸活動の分析システムを有する、呼吸補助器具および呼吸活動の分析システムを目的としている。本発明の実施例を参照することによって、本発明への理解が深まるであろう。添付図面を参照しながら以下に本発明の実施例について説明する。図1に、呼吸活動の信号を取得および分析するシステムを示す。このシステムは、呼吸活動の信号の取得手段1と、取得手段1に連結された取得箱3と、例えば処理装置などの、取得箱3に連結された呼吸活動の信号を分析する手段5と、を有する。取得手段1は、呼吸活動の信号を収集するものである。例えば、これらの手段1は、呼吸器自記回転速度計7を有し、この速度計は患者11の鼻および口を覆う呼吸マスク9の出口に設置される。呼吸器自記回転速度計7は、患者11が吸収し排出する空気の流量を連続的に計測するものであり、取得箱3にアナログ電気信号を送る。このアナログ電気信号は、流量の特徴を表す。取得箱3はアナログ/デジタル変換器を有する。このアナログ/デジタル変換器は、呼吸活動の連続信号によって呼び出され、アナログ信号のサンプリングおよび量子化によってアナログ信号をデジタル信号に変換するものである。処理装置5は、呼吸活動のデジタル信号を、この信号の形の特徴を表すパラメータを抽出することによって分析するものである。図2に、呼吸器自記回転速度計7などによって計測される、呼吸活動の信号13の形を表現するグラフを示す。このグラフの横軸は時間を表し、縦軸は外から患者11の呼吸器へと流れる空気の流量を表す。このグラフ上には4つの基本信号15があり、それぞれ呼吸サイクルに対応する。この呼吸サイクルは流量が正の吸収段階16と、流量が負の排出段階17とを有する。図3は、本発明の一実施形態に係る、図1を参照して説明したシステムによる呼吸活動の信号の取得および分析を例示する概略図である。最初の取得ステップ20において、患者11によって吸収し排出された空気の流量は、取得箱3に電気アナログ信号を連続的に送信する呼吸器自記回転速度計7によって計測される。この回転速度計の瞬間の振幅は計測された流量に比例する。このアナログ信号は、ステップ22において、取得箱3のアナログ/デジタル変換器を用いて、サンプリングおよび量子化によってデジタル化される。このようにしてデジタル化された信号、すなわち呼吸活動の信号は、処理装置5へ送信される。この呼吸活動の信号13は、それぞれ呼吸サイクルに対応する連続した基本信号15を有する。しかし、呼吸活動の信号13は厳密には周期的でない。なぜなら、呼吸の頻度およびそれぞれのサイクルにおいて吸収し排出される空気の流量が変動するからである。よって、瞬間の呼吸期間は、呼吸サイクルの開始と前の呼吸サイクルの開始との間の期間と定義する。この呼吸サイクルの開始は、吸収段階の開始である。ステップ24において、処理装置は、呼吸活動の信号13を基本信号15に分解する。この分解は、例えば信号が負の値から正の値に移行する瞬間を検出することによって実現される。この瞬間は、1つのサイクルの排出段階から次のサイクルの吸収段階への移行に対応する。このようにしてステップ24において、処理装置は患者の瞬間の呼吸頻度とその変動を決定する。次に、処理装置5は、ステップ26において、この分解から得られた基本信号15をそれぞれ分析する。それぞれの基本信号xは非調和の信号であり、以下の式15で表される。ただし、全ての時間への依存は位相関数Φに含まれる。この基本信号xは、周期Tの周期信号とみなされる。Tは、瞬間の呼吸頻度の逆数に等しい。ところで、非調和の信号において、非調和の主な原因は、位相の変動の対称性の亀裂に由来する。よって、関連する変動情報は、全て位相の変動によって表される。信号xの分析の際には、この位相Φ、特に関数Fによって表される位相の変動を調べなければならない。この関数Fは、以下の式16のように時間tに関する関数Φによって導かれる。このようにして、信号xの形状は、Fを知ることによって完全に定義される。よって、本発明に係る方法の分析ステップ26は、この関数Fを少数のパラメータで表すことを有する。少数のパラメータによって、フーリエ級数で同関数の展開に必要なパラメータ数に応じて低減された多数のパラメータを、同等の精度をもって理解するであろう。このように、この分析ステップ26は、位相Φを表す第一ステップを有する。また、特に時間に関するΦから導出される関数Fを表す。最も単純なケースにおいて、期間2πの信号を仮定した時、位相の変動は以下の式17で表される。上の式17は位相方程式と呼ばれる。この場合関数Fは、軸Φ0に関する対称性を表す。この位相の変動を表す表現にはパラメータは一つしか含まれない。このパラメータは[01]の範囲内で変化するrである。r0に限りなく近づくと調和信号に対応し、r1に限りなく近づくと無限の非調和信号に対応する。信号xは、以下の式18で表される。ただし、Φ0は位相の初項であり、展開して書き直すとパラメータrおよびΦ0を用いた以下の式19になる。ここで、a1x1cos、b1x1sinとすると、hcosおよびhsinは、以下の式20のように定義される。このようにして、信号xの分解は、2つのパラメータrおよびΦ0の介入のみ必要とする。非調和のパラメータと呼ばれるrは、信号の非調和性を計測する。r0に限りなく近づくと調和の信号に対応し、r1に限りなく近づくと無限の非調和信号に対応する。ところで、2つの関数hcosおよびhsinにおいて信号の構成を定義するパラメータΦ0は、位相の変動の対称性の角度に対応する形状のパラメータである。一般的な場合、すなわちいくらか周期的な信号の場合、位相方程式は以下の式21で表される。ただし、PnおよびQmは、それぞれ角度nおよびmの三角関数の多項式である。角度nの一般的な三角関数の多項式の式22は以下の通りである。よって信号xの分析は、少数のパラメータを介入させることによってΦの表現を決定することを有する。この分析によって、これらのパラメータの関数として信号xの表現を決定することもできる。また、利点として、ステップ2の方程式は以下の式23に書き直すことができる。多項式Pnを因数分解することによってを単項式に変換することができる。これによって位相方程式を以下の式24に書き直すことができる。ただし、パラメータrkは0と1との間で信号xの非調和性を計測し、パラメータpkはその形状の特徴を表す。信号の期間Tは、この式を0と2πとの間のΦを用いて代入することで、以下の式25のように求められる。以上の結果、および、期間が2πに等しく係数rkが全てゼロのとき信号が調和するという条件より、位相方程式は以下の式26のようにも表される。ただし、方程式Dkは以下の式27ように定義される。ゆえに、関数polycosをpcosn、関数polysinをpsinnと示すと、これらの関数の定義は、以下の式29に表される。そして互いに次の特性を持つ。これにより、位相方程式は以下の式31に書き表される。この方程式を解くと、以下の式32のようなtの分析的表現が導かれる。よって時間tは、位相Φの関数として表される。また双対的に、位相Φは、時間tの関数として表される。その際には明確に定義された、非調和を計測するパラメータrもしくはrk、および、形状を計測するパラメータΦ0もしくはpkなどの独立パラメータを用いる。このようにして、分析ステップ26において処理装置5は、少数のパラメータを用いてそれぞれの基本信号xを符号化する。ある実施形態によれば、それぞれの基本信号xは、振幅、調和性rおよび形状Φ0によってほぼ正確に表される。他の実施形態によれば、それぞれの基本信号xは、それぞれ加重された2組のパラメータおよびによりさらに正確に表される。それぞれの基本信号、つまりそれぞれの呼吸サイクルは、数に限りのあるパラメータによって特徴が表される。これらのパラメータは物理的な意味を持つ。なぜなら、この信号の非線形性および形状を表すからである。そして、ステップ28において、処理装置は、それぞれの基本信号に対して決定されたパラメータの値と予め登録されたパラメータの表の値とを比較することによって、起こりうる呼吸異常を検出する。これらの決定されたパラメータは、瞬間の呼吸頻度、振幅並びに信号の形状および調和性などのパラメータである。このように、本発明に係る方法によれば、呼吸活動の分析と、少数のパラメータによる呼吸活動の信号を抽出することとができる。同時に、この信号の波形をコンパクトで的確に表すことと、起こりうる呼吸異常の精密な検出が可能である。ステップ20、ステップ22、ステップ24、ステップ26およびステップ28を段階的に実現することによって、呼吸活動の信号を取得して患者の呼吸活動を連続的に監視することができる。他の実施形態によれば、本発明に係るシステムおよび方法は、人工呼吸器において実施可能である。人工呼吸器とは、患者の呼吸障害を取り除くことを目的とした器具である。人工呼吸器は、送風器のように、マスクを通じて患者の肺に向かって空気を送り込む。この送風が効果的となるために、患者の吸い込む努力と送風器の排出が同期しなければならない。つまり、空気は患者の呼吸サイクルの吸収段階の間においてのみ送り込まれなければならない。患者によって排出し吸収された空気の流量を計測することで、この吸収段階の始めと終わりを検出することができる。またこのようにして送風器の働きを患者の呼吸サイクルと同期させることができる。一般的に、この検出は空気の流量または圧力に2つの閾値を設定することによって実現される。送風器は患者によって吸入される空気の流量または圧力が最初の閾値を越えた瞬間に始動し、この流量または圧力が2番目の閾値の下に来る瞬間に停止する。この検出法は、特に呼吸サイクルが変動するため設定された流量の閾値とこれらの呼吸サイクルとの間で不適切となり、非効率的であると証明されうる。この不適切さの為に送風器と患者との間で同期が上手くとれなかったり、同様に送風器が始動しなかったりする。このように、本発明の実施形態によれば、本発明に係る呼吸活動の分析方法は、呼吸器の使用に先立って、呼吸器の最適な動作に最も適合する呼吸パラメータの閾値を決定するよう実施される。同様に、この分析は、これらの閾値を患者の呼吸に適合させるために、呼吸器が作動している間連続的に実施される。他の実施形態によれば、本発明に係るシステムおよび方法は、断面デンシトメトリ画像TMDで実施できる。呼吸活動の信号の分析によって、特に肺の画像の、呼吸運動によるアーティファクトを修正することができる。いずれにせよ、以上に紹介した実施形態の例に限定されないと理解しなければならない。特に、呼吸活動の信号は、必ずしも排出または吸収された空気の流量にのみ関連するのではない。