JP5003517B2 - スペクトラムデータ補正装置及び方法 - Google Patents
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Description
例えば、光スペクトラムアナライザでは、入力スペクトラムデータに含まれる白色雑音を移動平均処理によって除去して出力している(特許文献1参照)。この移動平均処理によれば、時系列的に複数取得された入力スペクトラムデータを平均化することによって、値の変動が大きいノイズ成分を相殺し、これによってノイズが除去されたスペクトラムデータを得ることができる。
これに対して、ユーザがノイズの重畳する測定データのみを選択し、この選択された測定データのみに局所的に移動平均処理を行うことにより、スペクトル形状のなまりを防止する方法もあるが、ノイズが重畳しているか否かの判定には人間の判断が介在することとなり、ノイズ除去の自動化ができない。
つまり、本発明によれば、隣り合う測定データの大小関係を示すフラグに基づいて、ノイズが重畳する測定データが自動で選択され、この選択された測定データのみに移動平均処理が行われる。
したがって、本発明によれば、スペクトル形状のなまりを抑止しつつ、入力スペクトラムデータからノイズを自動的に除去することが可能となる。
図1は、本実施形態の光スペクトラムアナライザ100の概略構成を示すブロック図である。本実施形態の光スペクトラムアナライザ100は、主としてレーザ発振器から出射されたレーザ光の波長を分析するものであり、図1に示すように、本実施形態の光スペクトラムアナライザ100は、分光器1、光検出器2、増幅器3、A/D変換器(アナログ/デジタル変換器)4、記憶部5、操作部6、CPU7、及び表示部8を備えている。
光検出器2は、受光面が分光器1と対向するように配置され、分光器1から出射された光を受光して電気信号に変換して出力するものである。この光検出器2としては、例えばフォトダイオードを用いることができる。
増幅器3は、光検出器2から出力された電気信号を増幅して出力するものである。
A/D変換器4は、増幅器3によって増幅された電気信号(アナログ信号)をデジタル信号に変換し、このデジタル信号を測定データとしてCPU7が接続されたバスBに対して出力するものである。
操作部6は、ファンクションキーやテンキー等の各種操作ボタンを備え、ユーザからの操作指示を出力するものであり、バスBを介してCPU7と電気的に接続されている。
表示部8は、上記スペクトラムデータを視覚化して出力するものであり、バスBを介してCPU7と電気的に接続されている。この表示部8は、例えばLCD(液晶表示装置)やCRT(陰極線管)から構成される。
図2は、本実施形態の光スペクトラムアナライザ100におけるスペクトラムデータ補正処理の行うための機能構成を示したブロック図である。この図に示すように、本実施形態の光スペクトラムアナライザ100は、スペクトラム補正処理を行うために、フラグ付加部10、選択部20、実行部30及び出力部40を備えている。
なお、これらのフラグ付加部10、選択部20、実行部30及び出力部40は、上記記憶部5及びCPU7によって具現化される。
なお、入力スペクトラムデータは、CPU7に入力される測定データの値に基づいて得られるスペクトラムデータであり、単位時間における測定データの値(光出力)と波長とを表す関数である。
なお、入力スペクトラムデータを構成する測定データのうち、最も長波長側の測定データは、フラグを付加するための比較対象がないため、便宜的にフラグ「0」を付加しておく。
続いて、選択部20は、ノイズ重畳判別用のスペクトラムデータと、入力スペクトラムデータとを比較し、ノイズ重畳判別用のスペクトラムデータの値と異なっている入力スペクトラムデータの測定データを選択測定データとして出力し、ノイズ重畳判別用のスペクトラムデータの値と同じ入力スペクトラムデータの測定データを非選択測定データとして出力する。
つまり、選択部20は、隣り合うフラグが異なる場合に、これらのフラグが付加された測定データを平均値化した値を、これらのフラグが付加された測定データと置き換えてノイズ重畳判別用のスペクトラムデータの測定データとすることによって元の測定データとの差を発生させる。そして、選択部20は、このノイズ重畳判別用のスペクトラムデータの測定データとの差が存在する入力スペクトラムデータの測定データを選択測定データとする。すなわち、隣りの測定データに付加されたフラグが異なる測定データが選択測定データとされる。
この図に示すように、入力スペクトラムデータは、急峻なスペクトルピークPを有しており、白色雑音が重畳している。そして、レーザ光の入力スペクトラムデータは、急峻なスペクトルピークPを有しているため、スペクトルピークPの近傍の光出力の高い領域においては光出力の変化率が大きく白色雑音の影響が小さく、スペクトルピークPから離れた光出力の低い領域において白色雑音の影響が大きくなる。
このような入力スペクトラムデータに対して、上述のようにフラグ付加部10にて測定データに対してフラグを付加すると、スペクトルピークPの近傍の光出力の高い領域においては、白色雑音の影響が小さく、隣り合う測定データの変化率が大きいため、同じフラグが連続する。また、スペクトルピークPから離れた光出力の低い領域においては、白色雑音の影響が大きく、測定データの増減がランダムに発生するため、フラグが頻繁に変化する。
そして、選択部20においては、隣り合うフラグが異なる場合に、当該フラグが付加された測定データが選択測定データとされる。したがって、白色雑音の影響の大きい領域の測定データが選択測定データとされ、白色雑音の影響の小さい領域の測定データが非選択測定データとされる。
特に入力スペクトラムデータが急峻なスペクトルピークである場合には、分解能及びダイナミックレンジの低下を低減させるために、スペクトルピークPの測定データは移動平均処理しないことが好ましい。したがって、本実施形態の光スペクトラムアナライザ100において選択部20は、スペクトルピークPの測定データ(入力スペクトラムデータの頂点を示す測定データ)を特異点測定データとして抽出し、当該特異点測定データを選択測定データとして選択しないこととしている。すなわち、選択部20は、特異点測定データを非選択測定データとする。このように本実施形態において選択部20は、本発明の抽出手段としての機能を有している。
なお、フラグ連続領域を決定するために必要とするフラグの個数は、白色雑音の影響が大きな領域においてフラグが連続すると推測される最大個数にマージンを持たせた個数とする。これによって、確実に特異点測定データを抽出することができる。
また、特異点測定データに限らずフラグ連続領域の測定データについても、白色雑音の影響が少ないため、後に移動平均処理を行う必要はない。したがって、本実施形態の光スペクトラムアナライザ100において選択部20は、フラグ連続領域の測定データを、特異点測定データと同様に非選択測定データとする。
具体的には、実行部30は、下式(1)に基づいて、選択測定データに移動平均処理を行い、移動平均処理された測定データである移動平均処理測定データを出力する。
なお、式(1)において、g(i)がノイズ除去スペクトラムデータ(最終的に白色雑音が除去されたスペクトラムデータ)のi番目の測定データの値を示し、f(i)が入力スペクトラムデータのi番目の測定データの値を示し、mが予め定められた前後の移動平均ポイント数を示している。また、g(i)においてiは、m+1からn(入力スペクトラムデータを構成する測定データの総数)−mまでとされる。
そして、実行部30によって、ノイズ除去スペクトラムデータのうち移動平均処理によって白色雑音が除去された測定データが算出される。
なお、選択部20から出力される非選択測定データは、式(1)に倣うと、式(2)となる。
この際、フラグ付加部10は、長波長側の測定データが短波長側の測定データより小さい場合には短波長側の測定データにフラグ「1」を付加し、長波長側の測定データが短波長側の測定データと同じあるいは大きい場合には短波長側の測定データにフラグ「0」を付加する。
そして、フラグ付加部10は、フラグを付加した入力スペクトラムデータをフラグ付スペクトラムデータとして出力する。
具体的には、選択部20は、測定データの平均値化の処理回数Kが予め定められた所定のループ回数行われているかを判定(ステップS4)し、行われていない場合には、処理回数Kがループ回数に到達するまで繰り返し、平均値化の処理(ステップS5)を行う。この結果、ノイズ重畳判別用のスペクトラムデータf’(i)が生成される。
また、選択部20は、入力スペクトラムデータf(i)における値とノイズ重畳判別用のスペクトラムデータf’(i)との値が異なる測定データ(すなわちノイズ重畳判別用のスペクトラムデータの測定データとの差が存在する入力スペクトラムデータの測定データ)を選択測定データとして出力する。
なお、特異点測定データ及びフラグ連続領域の測定データは、ステップS3において抽出されて値を固定されているため、ステップS6にて非選択測定データとなり、移動平均処理されることなく出力される。
つまり、本実施形態の光スペクトラムアナライザ100によれば、隣り合う測定データの大小関係を示すフラグに基づいて、ノイズが重畳する(ノイズの影響が大きな)測定データが自動で選択され、この選択された測定データのみに移動平均処理が行われる。
したがって、本実施形態の光スペクトラムアナライザ100、スペクトル形状のなまりを抑止しつつ、入力スペクトラムデータからノイズを自動的に除去することが可能となる。
このため、特異点測定データが移動平均処理されることを防止し、分解能及びダイナミックレンジの低下を抑止することが可能となる。
次に、本発明の第2実施形態について説明する。なお、本第2実施形態の説明において、上記第1実施形態と同様の部分については、その説明を省略あるいは簡略化する。
この図に示すように、本実施形態の光スペクトラムアナライザでは、ステップS6において、選択部20は、入力スペクトラムデータf(i)における測定データの値とノイズ重畳判別用のスペクトラムデータf’(i)における測定データの値との差の絶対値を算出する。なお、ノイズ重畳判別用のスペクトラムデータf’(i)は、大小関係が比較された測定データの値の平均値であるため、上記絶対値は、入力スペクトラムデータf(i)における測定データの値と大小関係が比較された測定データの値の平均値との差を示す。
そして、選択部20は、上記絶対値が0である場合には、非選択測定データとして測定データを出力する。また、選択部20は上記絶対値が0でない場合には、選択測定データとして測定データを上記絶対値と共に出力する。
より詳細には、実行部30は、絶対値の値が相対的に大きい場合には、移動平均処理のポイント数を増加させ、絶対値の値が相対的に小さい場合には、移動平均処理のポイント数を減少させる。
上記絶対値は、白色雑音の量に比例する。このため、本実施形態の光スペクトラムアナライザ100によれば、入力スペクトラムデータf(i)から効率的に白色雑音を除去することができる。また、白色雑音の重畳量が多い測定データでは、よりポイント数の多い移動平均処理が行われ、より確実に白色雑音が除去されるため、移動平均処理した測定データと、移動平均処理をしていない測定データとの連続性を高め、ノイズ除去スペクトラムデータg(i)の連続性を向上させることが可能となる。
しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、入力スペクトラムデータの値とノイズ重畳判別用のスペクトラムデータの値との差の絶対値が、予め定めた閾値以下のものを非選択測定データとし、上記閾値以上のものを選択測定データとしても良い。
しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、レーザ光以外の光や電気信号を測定対象とし、波長を含む周波数を変数とするスペクトラムアナライザ全般に本発明を適用することもできる。
Claims (4)
- 入力スペクトラムデータを構成する測定データのうち周波数軸にて隣り合う測定データを比較し、比較した測定データの大小関係を示すフラグを付加するフラグ付加手段と、
該フラグ付加手段にて付加されたフラグに基づいて、前記入力スペクトラムデータを構成する測定データのうち移動平均処理を行う測定データを選択する選択手段と、
該選択手段にて選択された測定データに対して移動平均処理を実行する実行手段と、
該実行手段にて移動平均処理された測定データと前記選択手段にて選択されなかった測定データを合成してノイズ除去スペクトラムデータとして出力する出力手段と
を有することを特徴とするスペクトラムデータ補正装置。 - 前記選択手段による処理の前にて前記入力スペクトラムデータの頂点を示す測定データを抽出する抽出手段を有し、前記選択手段は、前記抽出手段にて抽出された測定データを選択しないことを特徴とする請求項1記載のスペクトラムデータ補正装置。
- 前記選択手段が、選択された測定データの値と、該測定データの値及び該測定データと大小関係が比較された測定データの値の平均値との差を算出し、
前記実行手段が、前記選択手段によって算出された差に基づいて、移動平均処理のポイント数を変化させる
ことを特徴とする請求項1または2記載のスペクトラムデータ補正装置。 - 入力スペクトラムデータを構成する測定データのうち周波数軸にて隣り合う測定データを比較し、比較した測定データの大小関係を示すフラグを付加し、
付加されたフラグに基づいて、前記入力スペクトラムデータを構成する測定データのうち移動平均処理を行う測定データを選択し、
選択された測定データに対して移動平均処理を実行し、
移動平均処理された測定データと選択されなかった測定データを合成してノイズ除去スペクトラムデータとして出力する
ことを特徴とするスペクトラムデータ補正方法。
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