バンチング

バンチングとは、良好な選択性を保つために、インテグレータがピーク認識フィルターの有効範囲内にピークの広がりを維持する手段です。

インテグレータは、ピークの広がりに合わせて無制限にピーク幅を大きくし続けることはできません。最終的には、ピークはピーク認識フィルターによって確認できなくなるほど広くなります。この制限を克服するため、インテグレータはデータポイントをまとめ、同じ面積を維持しながら効果的にピークを狭くします。

データがバンチングされる際に、データポイントは 2 のバンチング数累乗されてまとめられます。つまり、 未バンチ = 1x、1 回バンチ = 2x、2 回バンチ = 4x など。

バンチングは、取り込み速度とピーク幅に基づいています。インテグレータは、これらのパラメータを使用してバンチング係数を設定し、適切なデータポイント数を計算します（バンチングの基準 を参照してください）。

バンチングは、予測ピーク幅または過去のピーク幅に基づいた 2 の累乗で実行されます。バンチングアルゴリズムについては バンチングの基準 に概説されています。

表: バンチングの基準

予測ピーク幅	使用するフィルタ	バンチング実行
データポイント 0 ～ 10	フィルタ 1	なし
データポイント 8 ～ 16	フィルタ 2	なし
データポイント 12 ～ 24	フィルタ 3	なし
データポイント 16 ～ 32	フィルタ 2	1 回
データポイント 24 ～ 48	フィルタ 3	1 回
データポイント 32 ～ 96	フィルタ 3、2	2 回
データポイント 64 ～ 192	フィルタ 3、2	3 回