專利名稱：數(shù)據(jù)處理方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種通過數(shù)字信號處理從峰波形中附帶有振蕩(ringing)的信號去除振蕩的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。本發(fā)明所涉及的數(shù)據(jù)處理方法及裝置例如能夠適當?shù)赜糜谌コ霈F(xiàn)于利用飛行時間型質(zhì)量分析裝置(TOF-MS)的離子檢測器獲得的檢測信號中的振蕩等。
背景技術(shù)：
在飛行時間型質(zhì)量分析裝置(TOF-MS)中，利用飛行時間型質(zhì)量分析器根據(jù)質(zhì)量電荷比m/z分離出的離子到達離子檢測器，從離子檢測器輸出具有與到達的離子的數(shù)量相應(yīng)的強度的峰的檢測信號。在TOF-MS的數(shù)據(jù)處理裝置中，根據(jù)如上述那樣得到的檢測信號來制作橫軸為時間、縱軸為信號強度的飛行時間譜圖，通過將飛行時間換算為質(zhì)量電荷比來求出質(zhì)譜。為了獲取準確的質(zhì)譜，還為了避免在基于質(zhì)譜自動選擇前體離子并執(zhí)行MSn*析時選擇不恰當?shù)姆?，期望在?shù)據(jù)處理裝置中在盡量去除疊加于檢測信號的由各種原因引起的噪聲成分之后執(zhí)行飛行時間譜圖的制作處理。一般地，目標峰中附帶的振蕩成分的強度(振幅)與該目標峰的信號強度相比足夠小且產(chǎn)生時間也短。因此，提出了以下一種簡單的方法:在專利文獻I所記載的質(zhì)量分析用數(shù)據(jù)處理裝置中，設(shè)定用于對檢測信號去除噪聲成分的固定的閾值，將比該閾值小的信號值替換為規(guī)定值(例如基線上的值)，由此去除包含振蕩的噪聲。然而，在峰的信號強度始終大的情況下利用上述方法也是沒有問題的，但是在夾雜了信號強度小的峰的情況下，難以設(shè)定準確地區(qū)分噪聲和峰那樣的閾值。如果沒有恰當?shù)卦O(shè)定閾值，則有可能信號強度小的峰被去除，反而信號強度大的峰中附帶的強度比較大的振蕩未被去除而殘留下來。近年來，在質(zhì)量分析領(lǐng)域中微小濃度分析的重要性進一步增強，會造成分析靈敏度、SN比下降的上述振蕩去除法是不太恰當?shù)姆椒?。另外，在為了測量高分子化合物等而利用多價離子的情況下，以相當短的時間間隔產(chǎn)生下一個峰，因此在振蕩產(chǎn)生期間下一個峰發(fā)生重疊的可能性也變高。在專利文獻2中公開了并非如上所述的簡單的方法，而是一種通過更為復雜的處理來解析性地估計輸入信號中存在的振蕩波形并將其去除的方法。如果更為詳細地說明，則在該文獻所公開的方法中，對輸入信號執(zhí)行上采樣，將上采樣后的信號分為高頻成分和低頻成分，求出高頻成分的峰值。然后，根據(jù)該峰值和出現(xiàn)該峰值的時刻的上述低頻成分的變動來求出與振蕩量相應(yīng)的系數(shù)，根據(jù)該系數(shù)和輸入信號的高頻成分來估計振蕩波形。然而，關(guān)于上述專利文獻2所記載的振蕩去除方法，在以下條件下振蕩波形的估計精度不夠良好，即產(chǎn)生振蕩的時間區(qū)域內(nèi)的信號的SN比差、振蕩本身的頻率相對于用于對信號進行A/D轉(zhuǎn)換的采樣頻率相對較高、振蕩波形的一個周期內(nèi)的采樣點少(5 10個左右)之類的條件。因此，上述方法不適合于易于成為如上所述的不利條件的TOF-MS等高質(zhì)量分辨率的質(zhì)量分析裝置中的檢測信號的振蕩去除。專利文獻1:日本特開2008-249694號公報
專利文獻2:日本特開2006-340005號公報

發(fā)明內(nèi)容
_9] 發(fā)明要解決的問題本發(fā)明是為了解決上述問題而完成的，其目的在于提供一種即使在峰中附帶的振蕩波形的一個周期內(nèi)的采樣點比較少的情況下也能夠無論峰的信號強度的大小如何都可靠地去除振蕩的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。更為具體地說，其主要目的在于提供一種能夠在飛行時間型質(zhì)量分析裝置中可靠地去除在從離子檢測器輸出的檢測信號中產(chǎn)生的高頻率的振蕩的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。用于解決問題的方案為了解決上述問題而完成的第一發(fā)明是一種數(shù)據(jù)處理方法，對處于峰波形中產(chǎn)生了振蕩的狀態(tài)的信號進行去除該振蕩的處理，其特征在于，包括以下步驟:a)振蕩生成步驟，向振蕩生成濾波器輸入上述信號，通過該濾波器生成疊加于上述信號的振蕩的近似波形；b)減法步驟，通過從上述信號減去在上述振蕩生成步驟中生成的振蕩的近似波形來獲得振蕩減小的信號；以及c)濾波器系數(shù)決定步驟，在被輸入了基準信號的狀態(tài)下，將該基準信號的時間區(qū)域劃分為存在峰的峰區(qū)域和不存在峰的振蕩區(qū)域，依據(jù)學習算法來求出上述振蕩生成濾波器單元的濾波器系數(shù)，其中，該基準信號是能夠視為在峰波形產(chǎn)生之后的振蕩產(chǎn)生期間沒有其它峰的信號，該學習算法使該峰區(qū)域中的峰信號與振蕩區(qū)域中的振蕩信號的協(xié)方差最小化。另外，為了解決上述問題而完成的第二發(fā)明是一種數(shù)據(jù)處理裝置，對處于峰波形中產(chǎn)生了振蕩的狀態(tài)的信號進行去除該振蕩的處理，其特征在于，具備:a)振蕩生成濾波器單元，其將上述信號作為輸入來生成疊加于該信號的振蕩的近似波形；b)減法單元，其通過從上述信號減去由上述振蕩生成濾波器單元生成的振蕩的近似波形來獲得振蕩減小的信號；以及c)濾波器系數(shù)決定單元，其在被輸入了基準信號來代替上述信號的狀態(tài)下，將該基準信號的時間區(qū)域劃分為存在峰的峰區(qū)域和不存在峰的振蕩區(qū)域，依據(jù)學習算法來求出上述振蕩生成濾波器單元的濾波器系數(shù)，其中，該基準信號是能夠視為在峰波形產(chǎn)生之后的振蕩產(chǎn)生期間沒有其它峰的信號，該學習算法使該峰區(qū)域中的峰信號與振蕩區(qū)域中的振蕩信號的協(xié)方差最小化。在此，“能夠視為在峰波形產(chǎn)生之后的振蕩產(chǎn)生期間沒有其它峰”是指即使假設(shè)在峰波形產(chǎn)生后的振蕩產(chǎn)生期間存在其它峰，該峰也為與可允許的誤差相同程度以下。在本發(fā)明所涉及的數(shù)據(jù)處理方法及裝置中，用于生成峰波形中附帶的振蕩的近似波形的振蕩生成濾波器單元的濾波器系數(shù)不是基于輸入信號實時決定的，而是通過濾波器系數(shù)決定步驟或者單元依據(jù)學習算法預先決定的。此外，在此所說的“學習”是指根據(jù)輸入信號決定使評價函數(shù)最佳的濾波器系數(shù)的處理，包括對輸入信號進行一次運算處理即可的情況和對相同的輸入信號執(zhí)行多次反復的運算處理的情況。在本發(fā)明所涉及的數(shù)據(jù)處理方法及裝置用于對利用飛行時間型質(zhì)量分析裝置或者除此以外的質(zhì)量分析裝置的檢測器獲得的數(shù)據(jù)進行處理的情況下，對標準樣本實際進行質(zhì)量分析，由此能夠?qū)⒗脵z測器得到的信號用作上述基準信號，該標準樣本包括在振蕩區(qū)域中盡量不疊加源自其它物質(zhì)的峰那樣的標準物質(zhì)。
如果將通過實際裝置的A/D轉(zhuǎn)換器對如上述那樣由檢測器得到的基準信號進行A/D轉(zhuǎn)換而得到的數(shù)據(jù)列分為峰區(qū)域和振蕩區(qū)域，則能夠獲得相當于峰信號的峰波形的數(shù)據(jù)集和相當于振蕩信號的振蕩波形的數(shù)據(jù)集。用于濾波器系數(shù)學習的數(shù)據(jù)集可以為一組，但優(yōu)選使用基于通過對不同基準信號即不同種類的標準物質(zhì)進行實際測量得到的信號的兩組以上的數(shù)據(jù)集。通過使用多組數(shù)據(jù)集，即使振蕩波形的一個周期內(nèi)的采樣點少，也能夠從數(shù)據(jù)中去除對信號進行A/D轉(zhuǎn)換時的欠采樣單位下的時間偏移、除振蕩以外的各種噪聲的影響，從而能夠以更高的精度求出濾波器系數(shù)。如上所述，基準信號是能夠視為在峰波形產(chǎn)生之后的振蕩產(chǎn)生期間沒有其它峰、即幾乎不存在其它峰的信號，因此能夠考慮將基準信號的時間區(qū)域分為僅存在峰信號的峰區(qū)域和僅存在振蕩信號的振蕩區(qū)域。如果真正用物理模型來考慮，則將理想上的峰乘以某種特性的線性濾波而得到的信號是觀測信號，但是能夠在振蕩的振幅與其前一個峰的信號振幅相比足夠小這樣的條件下設(shè)為如下那樣的近似模型。r (t) =f (t) *p (t)...(I)在此，r(t)表示振蕩波形，p (t)表示峰波形，f(t)表示振蕩生成濾波器單元的濾波器系數(shù)，表示卷積運算。因而，優(yōu)選根據(jù)表現(xiàn)峰波形P (t)和振蕩波形r(t)的數(shù)據(jù)集，通過學習處理求出濾波器系數(shù)f(t)。為了學習濾波器系數(shù)，例如在使用傅里葉空間的除法運算處理、Z變換等將數(shù)據(jù)集等轉(zhuǎn)換為多項式的形式之后，例如使用佐佐木健昭、“近似代數(shù)1-近似多項式的四則運算”、數(shù)理解析研究所研究錄、920卷1995年p.115-119、因特網(wǎng)<http://www.ku rims, kyoto-u.ac.jp/ kyodo/kokyuroku/contents/pdf/0920-12.pd f> 等文獻中記載的近似多項式的除法算法。即，在作為線性方程式的解法之一而眾所周知的全主元高斯消元法(completepiv oting Gauss elimination method)中使用類似于多項式除法運算的算法。在使用矩陣的普通的全主元高斯消元法中，當選擇消去對象的變量時使用包含掃出(sweep out)運算中的最大項的行，與此相對地，在此使用的類似法中，例如使用與表現(xiàn)利用除法運算得到的剩余元素的剩余矢量之間的協(xié)方差最大的行。另外，在普通的高斯消元法中，將選擇行乘以常數(shù)并進行加法運算以使包含最大項的列為0，但是在本方法中，不拘泥于使包含應(yīng)當允許噪聲存在的最大項的列為O的情況，例如使所選擇的行與對象行的協(xié)方差的平方最小。此外，在利用質(zhì)量分析裝置的檢測器得到的信號中，振蕩有時成為低于基線的電壓，在這種情況下，A/D轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)有時成為在計算上無效的O以下等的數(shù)據(jù)。如果將其置之不顧而直接執(zhí)行用于計算濾波器系數(shù)的除法運算，則原本應(yīng)該為負值的部分被評價為O等恰當?shù)南鞑ㄖ?，成為使濾波器系數(shù)計算的誤差增加的一個原因。因此，在本發(fā)明所涉及的數(shù)據(jù)處理方法及裝置中，在計算濾波器系數(shù)的過程中，例如A/D轉(zhuǎn)換前的值為負值等數(shù)據(jù)無效的情況下進行跳過計算的處理，取而代之，也可以利用實際用于計算的數(shù)據(jù)的數(shù)量對結(jié)果進行歸一化。另外，如上所述通過使用多組數(shù)據(jù)集來提高穩(wěn)定性，但是僅進行一次高斯消元法的運算的話不能得到最佳解，而成為近似解。因此，為了更加接近最佳解，優(yōu)選多次反復進行高斯消元法(其中，為類似法)。發(fā)明的效果根據(jù)本發(fā)明所涉及的數(shù)據(jù)處理方法及裝置，通過使用了基準信號的學習處理、即多次反復處理來求出振蕩生成濾波器的濾波器系數(shù)，因此即使在振蕩的頻率高且振蕩波形的一個周期內(nèi)的采樣點少的情況下，也能夠以高精度求出濾波器系數(shù)。另外，實施了允許噪聲存在的濾波器系數(shù)的計算，因此即使在信號的SN比不夠良好的情況下也能夠以高精度求出濾波器系數(shù)。而且，通過利用了像這樣恰當?shù)赜嬎愠龅臑V波器系數(shù)的振蕩生成濾波器針對輸入信號生成振蕩的近似波形，從輸入信號減去該近似波形，由此實施振蕩的去除，因此能夠適當?shù)厝コB加于輸入信號的振蕩。


圖1是實施本發(fā)明所涉及的數(shù)據(jù)處理方法的數(shù)據(jù)處理裝置的一個實施例的主要部分的結(jié)構(gòu)圖。圖2是表示在TOF-MS中實際觀測到的帶有振蕩的峰波形的一例的圖。圖3是表示基于時間區(qū)域的峰波形與振蕩波形的分離的一例的圖。圖4是濾波器系數(shù)計算處理的流程圖。圖5是表示使用了本發(fā)明所涉及的數(shù)據(jù)處理方法時的振蕩去除效果的圖。
具體實施例方式下面，參照附圖對本發(fā)明所涉及的數(shù)據(jù)處理方法及裝置的一個實施例進行說明。圖2是表示在TOF-MS中實際觀測到的帶有振蕩的峰波形的一例的圖。如圖可知，緊接著隨著離子實際入射到檢測器而產(chǎn)生的峰波形之后產(chǎn)生多個周期的振蕩波形。盡量去除(減小)該振蕩波形是本發(fā)明所涉及的數(shù)據(jù)處理方法及裝置的目的。[信號的近似模型以及振蕩去除的原理]在該振蕩去除方法中，考慮將如圖2所示的包括某個峰和由該峰產(chǎn)生的振蕩的信號的時間區(qū)域如圖3所示那樣劃分為峰區(qū)域和振蕩區(qū)域。如上所述，視為振蕩區(qū)域中的振蕩信號的振幅與其前一個峰區(qū)域的峰信號的振幅相比相當小，考慮⑴式中也記載了的以下近似模型。r (t) =f (t) *p (t)在峰區(qū)域中振蕩信號r(t)=0，在振蕩區(qū)域中峰信號p(t)=0，因此能夠歸納為輸入信號s(t)是p(t)+r(t)。如果考慮將振蕩生成濾波器的濾波器系數(shù)f(t)乘以該輸入信號s(t)的情況，則能夠視為在輸入完峰信號P (t) (B卩、峰區(qū)域結(jié)束)的階段通過振蕩生成濾波器的運算處理僅生成振蕩波形。實際上當峰區(qū)域結(jié)束進入振蕩區(qū)域時，繼峰信號P (t)之后振蕩信號(t)被輸入到振蕩生成濾波器，嚴格地說，在振蕩生成濾波器中還生成源自輸入信號s (t)所包含的振蕩信號的振蕩波形，但是振蕩信號的振幅與峰的振幅相比相當小，因此能夠忽略源自輸入信號s(t)所包含的振蕩信號的振蕩波形。即，根據(jù)上述近似模型，振蕩波形是s(t)*f(t)，因此如果計算8(0-8(0*￡(0，則能夠獲得從輸入信號8(0去除了振蕩的信號。[數(shù)據(jù)處理裝置的結(jié)構(gòu)]基于上述振 蕩去除原理的用于實施本發(fā)明所涉及的數(shù)據(jù)處理方法的數(shù)據(jù)處理裝置的概要結(jié)構(gòu)如圖1所示。施加于輸入端子10的作為處理對象的輸入信號s (t)在被輸入到振蕩生成濾波器12的同時被輸入到減法器11。振蕩生成濾波器12以可重寫的方式具有規(guī)定的濾波器系數(shù)，通過依據(jù)濾波器系數(shù)對所輸入的信號s (t)進行運算來生成并輸出振蕩的近似波形。減法器11執(zhí)行從輸入信號s (t)減去振蕩的近似波形的處理，由此從輸出端子13輸出去除了振蕩的輸出信號P (t)。在實際輸入處理對象的信號之前執(zhí)行校正時，在濾波器系數(shù)學習部14中計算振蕩生成濾波器12的濾波器系數(shù)。此外，能夠利用軟件或者硬件中的任何一個來實現(xiàn)圖1所示的數(shù)據(jù)處理裝置。[振蕩生成濾波器的濾波器系數(shù)的計算方法的概要]從上述說明可知，振蕩生成濾波器12的濾波器系數(shù)的確定方法對于該振蕩去除方法中提高振蕩去除性能相當重要。根據(jù)上述(I)式的關(guān)系可知，通過利用了振蕩波形r(t)和峰波形p(t)的反卷積(deconvolution)來求出振蕩生成濾波器12的濾波器系數(shù)f(t)。在利用計算機等進行處理的離散系統(tǒng)中，能夠通過四則運算來表現(xiàn)卷積和反卷積，因此為了求出濾波器系數(shù)，使用傅里葉空間的除法運算、Z變換，將濾波器變量作為未知變量來以多項式表現(xiàn)已知的振蕩波形r(t)與峰波形p(t)的關(guān)系，使用已知的近似多項式的除法算法對其進行求解即可。關(guān)于近似多項式的除法算法，在上述文獻(“近似代數(shù)1-近似多項式的四則運算”)中詳細地進行了說明，因此在此省略詳細的說明，基本上是以下解法:當在多項式F、G、H之間F=GH(其中，多項式F的系數(shù)包含誤差，該誤差的上限ε與I相比足夠小)的關(guān)系成立時，針對給出F和G來計算H這樣的命題，利用全主元高斯消元法來計算滿足F=GH的H。關(guān)于使用了上述近似多項式的除法算法的計算，如果給出一個峰波形和一個振蕩波形的數(shù)據(jù)集(p、r)，則理應(yīng)能夠計算出濾波器系數(shù)。然而，峰中附帶的振蕩一般是由電路的阻抗不匹配、頻帶不足、信號反射等各種原因引起的，因此即使峰波形相同，振蕩波形也并非相同。另外，即使假設(shè)模擬電平下的峰波形和振蕩波形相同，由于A/D轉(zhuǎn)換時的采樣時刻的不同而表現(xiàn)波形的數(shù)據(jù)值不同。并且，在實際的電路中還疊加各種噪聲?；谶@種原因，在計算濾波器系數(shù)時實際上需要使用兩個以上的(盡量多個)峰波形和振蕩波形的數(shù)據(jù)集(p1、rl、p2、r2、…、pn、rn)。尤其在構(gòu)成振蕩波形的采樣數(shù)少的情況下(即振蕩的頻率高的情況)，像這樣地利用多個峰波形和振蕩波形的數(shù)據(jù)集是有效的。另外，在上述文獻中記載的近似多項式的除法算法中，通過全主元高斯消元法對作為消去對象的矩陣的各行每行實施一次消去來求解，但是在利用該振蕩去除方法同時處理多個數(shù)據(jù)的情況下，通過一次處理未必求得最佳解，實際上最少需要進行兩、三次的反復處理。因此，在此使用相同的多個峰波形和振蕩波形的數(shù)據(jù)集，利用近似多項式的除法算法反復實施學習處理，由此提高濾波器系數(shù)的精度。[通過學習來計算濾波器系數(shù)的詳細情況]圖4是振蕩生成濾波器系數(shù)的學習處理的流程圖。如上所述，為了學習濾波器系數(shù)，如圖3所示使用將峰波形和振蕩波形完全分離而得到的基準數(shù)據(jù)。在將本實施例的數(shù)據(jù)處理裝置用于利用質(zhì)量分析裝置獲得的數(shù)據(jù)的處理中的情況下，將實際向質(zhì)量分析提供若干樣本而得到的數(shù)據(jù)用作基準數(shù)據(jù)，由濾波器系數(shù)學習部14計算出濾波器系數(shù)。此時，如果在振蕩區(qū)域中存在源自其它物質(zhì)的峰，則計算變得復雜。因此，向質(zhì)量分析提供標準樣本，由此將對從檢測器得到的信號進行A/D轉(zhuǎn)換而得到的數(shù)據(jù)輸入到計算機來作為基準數(shù) 據(jù)即可，該標準樣本僅包含能夠保證在振蕩區(qū)域中不存在源自其它物質(zhì)的峰的已知物質(zhì)。在如上述那樣使用多個峰波形和振蕩波形的數(shù)據(jù)集的情況下，只要對不同的多個標準樣本實施質(zhì)量分析即可。例如，在接收校正指示并學習濾波器系數(shù)時，首先將如上述那樣求出的數(shù)據(jù)輸入到濾波器系數(shù)學習部14(步驟SI)。在此，為了計算濾波器系數(shù)，使用基于上述文獻所記載那樣的近似多項式的除法算法的、與基于全主元高斯消元法的多項式除法類似的算法?，F(xiàn)在，如下面的(2)式那樣定義濾波器系數(shù)計算用的矩陣。[數(shù)I]
權(quán)利要求
1.一種數(shù)據(jù)處理方法，對處于峰波形中產(chǎn)生了振蕩的狀態(tài)的信號進行去除該振蕩的處理，其特征在于，包括以下步驟: a)振蕩生成步驟，向振蕩生成濾波器輸入上述信號，通過該濾波器生成疊加于上述信號的振蕩的近似波形； b)減法步驟，通過從上述信號減去在上述振蕩生成步驟中生成的振蕩的近似波形來獲得振蕩減小的信號；以及 c)濾波器系數(shù)決定步驟，在輸入了基準信號的狀態(tài)下，將該基準信號的時間區(qū)域劃分為存在峰的峰區(qū)域和不存在峰的振蕩區(qū)域，并依據(jù)學習算法求出上述振蕩生成濾波器單元的濾波器系數(shù)，其中，該基準信號是能夠視為在緊隨峰波形之后的振蕩產(chǎn)生期間沒有其它峰的信號，該學習算法使該峰區(qū)域中的峰信號與振蕩區(qū)域中的振蕩信號的協(xié)方差最小化。
2.一種數(shù)據(jù)處理裝置，對處于峰波形中產(chǎn)生了振蕩的狀態(tài)的信號進行去除該振蕩的處理，其特征在于，具備: a)振蕩生成濾波器單元，其將上述信號作為輸入來生成疊加于該信號的振蕩的近似波形； b)減法單元，其通過從上述信號減去由上述振蕩生成濾波器單元生成的振蕩的近似波形來獲得振蕩減小的信號；以及 c)濾波器系數(shù)決定單元，其在代替上述信號而輸入了基準信號的狀態(tài)下，將該基準信號的時間區(qū)域劃分為存在峰的峰區(qū)域和不存在峰的振蕩區(qū)域，并依據(jù)學習算法求出上述振蕩生成濾波器單元的濾波器系數(shù)，其中，該基準信號是能夠視為在緊隨峰波形之后的振蕩產(chǎn)生期間沒有其它峰的信號，該學習算法使該峰區(qū)域中的峰信號與振蕩區(qū)域中的振蕩信號的協(xié)方差最小化。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于， 上述濾波器系數(shù)決定單元在振蕩信號取負值的情況下，作為無效數(shù)據(jù)而跳過協(xié)方差的計算，并且利用實際使用的數(shù)據(jù)的數(shù)量進行歸一化。
全文摘要
針對疊加有振蕩的輸入信號，振蕩生成濾波器(12)僅根據(jù)先于振蕩的峰信號部分生成振蕩近似波形，通過利用減法器(11)從輸入信號減去振蕩近似波形來去除振蕩。通過對于使用了表現(xiàn)峰波形和振蕩波形的基準數(shù)據(jù)的多項式應(yīng)用類似于基于全主元高斯消元法的多項式除法的算法且利用最小二乘法求出濾波器(12)的系數(shù)，該最小二乘法使應(yīng)當允許在數(shù)據(jù)中存在噪聲的協(xié)方差的平方最小。并且，通過反復對多個相同數(shù)據(jù)集進行處理，由此即使在振蕩的頻率高且一個周期內(nèi)的采樣數(shù)少的條件下也能夠提高系數(shù)的計算精度。由此，對于頻率高的信號也能夠準確地去除振蕩。
文檔編號H03H17/02GK103119848SQ20108006924
公開日2013年5月22日 申請日期2010年9月24日 優(yōu)先權(quán)日2010年9月24日
發(fā)明者野田陽 申請人:株式會社島津制作所