JPS62291562A - クロマトグラフのデ−タ処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明はクロマトグラフに係り、特にクロマトグラフの
データに含まれる周期性ノイズの除去に好適なデータ処
理方法に関する。

〔従来の技術〕

従来のクロマトグラフのデータ処理は、特願昭５９−２
６７８７５に記載されているように、信号ピークの検出
については詳細に述べられているが、信号データ中に含
まれるノイズについては述べられていなかった。

〔発明が解決しようとする問題点〕

′従来より、クロマトグラフの出力データには。

種々の原因による微小ノイズが含まれており、特にイオ
ンクロマト分析などにおいては、圧力ポンプの周期的な
圧力変動に起因する周期性ノイズの存在が無視できなか
った。

従来、ノイズ除去にはＣＲによるアナログ的な低域フィ
ルタや、ディジタル的なデータ処理であるディジタルフ
ィルタが知られていたが、これ等は予め定まった条件の
み作動し、データ中の周期性ノイズ自体の周波数の変動
に自動的に対処する様には作られていなかった。更に、
後者は全データに対し２回のウィンドウ処理（アポダイ
ゼーション）と２回のフーリエ変換を必要とし、高速フ
ーリエ変換（ＦＦＴ）を使用しても、比較的長い時間を
要していた。

本発明の目的は、かかる従来技術の不足を補い。

クロマトグラフのデータ中に含まれる周期性ノイズを自
動判定して効率良く除去する方法の堤供にある。

〔問題点を解決するための手段〕

上記目的は５周期性ノイズの１周期の時間幅の移動平均
を全データに施すことにより、達成される。

その為、周期性ノイズの周期が固定しているか。

又は１周期が一定の時間間隔Δもの整数倍に限定して変
化する時は、１周期もしくはその整数倍の固定の時間幅
の移動平均を行うことができる。

一方、周期性ノイズの周期が一定しない時は、一定時間
間隔Δを毎に抽出されたディジタルデータを用いて、適
宜そのパワースペクトルを計算し、スペクトル中に現わ
れるノイズピーク周波数を検出して、最適の時間隔の移
動平均を全データに施すことができる。

〔作用〕

今、周期性ノイズの１周期がデータ抽出時間間隔Δｔの
偶数倍ＭΔｔであるとすると、抽出されたディジタルデ
ータの中の任意の連続するＭ＋１−個のデータには、１
周期の正弦波を含むことになり、連続するＭ個のデータ
合計における正弦波成分は打消し合って零となり、デー
タ中の周期性ノイズは完全に除去される。

実際には、データＲ（ｉ）に対し、時間幅Ｔの移動平均
を行うため作業点ｉを中心とするＭ＋１個のデータを用
いるから、両端のデータＲ（ｉ−Ｍ／２）。

Ｒ（ｉ＋Ｍ／２）を夫々１／２にし、積算した結果を偶
数Ｍで割ればよい。

更に、１周期Ｔの整数倍の時間幅ｋＴの移動平均を行っ
ても、周期性ノイズが全く同様に除去されるが、この時
はより低い周波数の信号も平滑されるから、時間幅ｋＴ
を大きくする事はできない。

信号の歪を最小にするためには、移動平均の時間幅は小
さく程良く、丁度１周期の時間幅の移動平均が最も望ま
しい。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を第１図により説明する。

クロマトグラフからのイ、１号１は、クロック発生器１
５からの一定時間間隔でＡ／Ｄ変換器１ｏでディジタル
量とかり、一時記憶器２０に記憶される。記憶データ２
は、最初フーリエパワー変換回路３２でパワースペクト
ルを計算し、ノイズ検出回路でノイズ周期が計算され、
周期信号５となって移動平均回路３５の時間幅条件を定
める。次に記憶データ２は、移動平均回路３５に入力し
、ノイズ成分が平滑された信号３となって出力表示装置
４０に供給される。ここで、フーリエパワー変換回路３
２．ノイズ検出回路３３．移動平均回路３５は、一つの
演算処理器３０によって構成され、図示を省略した処理
プムグラムにより機能を達成できる。

又、第２図は本発明の別の実施例であって、同じ構成部
分は第１図と同一の符号を付している。

ノイズ検出回路３３で計算された最適抽出間隔信号６と
なって、クロック発生器１５のクロック条件を定め、以
後のデータはノイズ１周期の偶数分の１の新しい抽出間
隔でディジタル化されて処理される。従って、移動平均
回路３５は固定条件で動作させる事ができる。本実施例
においても、各回路３２，３３．３５は一つの演算処理
器３゜で達成する事ができ、移動平均演算を二度以上行
う事も容易である。又、第１図、第２図を同時に行う事
も当然可能である。

第３図（ａ）は、周期性ノイズの例として正弦波形５５
を示したもので、時間軸５０の正側に存在する時間５６
と、負側に存在する時間５７の大きさは等しく、正弦波
形５５の１周期Ｔの積分はＯとなる。ディジタル・デン
タの場合、第３図の例の様に８抽出間隔の９個のデータ
を全て積算すれば両端のデータが２倍になるので、同図
（ｂ）の様に両端のデータを１／２にして積算し、合計
を８で割れば、着目点ｉを中心として区間Ｍ＝８の移動
平均が与えられる。

原データＲ（ｉΔｔ）をＲ（ｉ）と記すると、移動平均
出力Ｒ（ｉ）は、 と表わされる。

次にノイズ検出方法について述べると、第４図（ａ）は
クロマトグラフからの原信号１であって、時間軸５０に
対する強度変化として表わされ、信号成分１２の他にノ
イズ成分１１を有している。

同図（ｂ）は、同図（ａ）の原信号を一定個数抽出使用
してフーリエパワー変換したもので、パワースペクトル
４が１周波数軸６０に対して表わさであり、ノイズ成分
は周波数ｆＯにおけるノイズれる。周波数０付近にはＪ
／Ｘ信号の本来の信号成分ピーク４２として現われる。

これは緩やかに下降するベースライン４１からの顕著な
凸出部として。

自動的に検出される。

先ず、信号成分の周波数より高く、ノイズ周波数より充
分低い下限周波数ｆｍを定めておき、ここからスペクト
ル強度Ｒ（ｆ）を比較して行く。

更に、適当なしきい値Ｒｔを定め、この値より小さくな
り、且つ最小値を示した後で上昇に転じ最大値を示す周
波数ｆＯが、ノイズの周波数と確定する事ができる。

上昇に転じた事を、スペクトルのベースラインに含まれ
る微小な凹凸（ノイズ）を区別するためには、最小を示
した後、再びしきい値Ｒｔを超した時とするのが最も簡
単であるが、この場合はしきい値Ｒｔの設定が重要とす
る。

更に又、考えられる微小ノイズ振幅より大きい検出幅Ｒ
ｍを設けておき、最小値を示した後にこの検出幅を超え
た時、上昇に転じたとする事ができる。この場合は、検
出幅Ｒｍの設定が重要となる。

いずれの場合も、ノイズピークが検出されなかった場合
は、しきい値Ｒし又は検出幅Ｒｍを等比級数的に小さく
して行くのが効果的であるにの様にして検出されたノイ
ズ周波数ｆＯを用いて、ノイズの１周期Ｔを計算する事
が出来る。

フーリエパワー変換のデータ数をＮとし、抽出時間間隔
△ｔとすると、 Ｔ＝　（Ｎ／Ｐ）Δｔ（２） ただし、ｆｏ＝’Ｆ”Δｆ　　＝Ｐ／　（Ｎ−Δｔ）　
　（３）この時、比Ｎ／Ｐが丁度整数となれば、移動平
均の区間Ｍはたかだか２Ｎ／Ｐであればよい。

一般に比Ｎ／Ｐは整数ではないから、この比に最も近い
偶数Ｍを求めることになる。例えば、（Ｎ＝５１２．Ｐ
＝１４４で）Ｎ／Ｐが３．５６となればＭ＝４とする事
が出来る。

しかし、Ｎ　／　ｐの４倍を計算すると、　１４．２４
　となり、最も近い偶数との差は前者が０．４４である
のに対し０．２４　となり、後者がより整数に近い。従
って、この例ではＭ＝４の移動平均を２回繰返えすより
もＭ＝１４の移動ｖｌ均を１回行った方が、効果的にノ
イズ除去する事ができる。

しかしながら、整数に近いからと言っていくらでも大き
な区間Ｍを採ることはできない、その上限は第３図（ｂ
）に示した下限周波数ｆＩｌの逆数であって、比Ｎ／Ｐ
に乗じ得る整数は２ないし５である。

第５図に以上述べた処理のフローチャートを示す。

〔発明の効果〕

本発明によれば１周期性ノイズの１周期を正確に積分す
る事ができるため、効率良く周期性ノイズを除去できる
ので、クロマトグラフのデータ処理の基本的前処理とし
て極めて効果的である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のブロック線図、第２図は他
の実施例のブロック線図、第３図は周期性ノイズと移動
平均の説明図、第４図はクロマト原信号とそのパワース
ペクトルの説明図、第５図は本処理方法のフローチャー
トである。 １０・・・Ａ／Ｄ変換器、１５・・・クロック発生器、
２０・・・一時記憶器、３ｏ・・・演算処理器、３２・
・・フーリエパワー変換回路、３３・・・ノイズ検出回
路、３５・・・移動平均回路、４０・・・出力表示器１
．５０・・・時間軸、６０・・・周波数軸。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、信号強度の時間的変化を観察するクロマトグラフに
   おいて、信号に含まれる周期性ノイズの１周期Ｔの偶数
   分の１をデータ抽出時間間隔としてディジタル化し、該
   データに時間幅Ｔの移動平均を施すことにより、前記周
   期性ノイズを排除することを特徴とするクロマトグラフ
   のデータ処理方法。 ２、特許請求の範囲第１項において、一定時間間隔Δｔ
   毎に抽出され、ディジタル記憶されたデータを用いてパ
   ワースペクトルを計算し、該スペクトルに含まれるノイ
   ズピークの周波数を検出し、該周波数の逆数を時間間隔
   Δｔで割った値、又は該値の整数倍に最も近く且小い偶
   数値Ｍを求め、前記記憶データに区間Ｍの移動平均を施
   すことにより、前記データに含まれる周期性ノイズを除
   去することを特徴とするクロマトグラフのデータ処理方
   法。 ３、特許請求の範囲第２項において、パワースペクトル
   に含まれるノイズピークの周波数は、一定の下限周波数
   から検出を開始し、スペクトル強度が一定のしきい値を
   下まわり、一度最低値となった後に上昇に転じ、最大値
   となった時の周波数をもったノイズの周波数とすること
   を特徴とするクロマトグラフのデータ処理方法。 ４、特許請求の範囲第３項において、パワースペクトル
   の強度が最小値を示し、それから十分小さい判別幅を超
   えて増加した時、その強度が上昇に転じたと判別するこ
   とを特徴とするクロマトグラフのデータ処理方法。 ５、特許請求の範囲第３項及び第４項において、ノイズ
   ピークが検出されない場合には、一定強度のしきい値と
   判別幅とを同時に、又は交互に減少させて再び該ピーク
   を検出すべくなされたことを特徴とするクロマトグラフ
   のデータ処理方法。