【C++】スムージングとベースライン推定のためのライブラリ「sablib」を公開しました

2026-03-23C++,Eigen,sablib,スペクトル,バックグラウンド,ベースライン,信号処理,化学

1. はじめに
2. sablibとは
- 2.1. 必要環境
3. 主な機能
- 3.1. 1. 平滑化 (Smoothing)
- 3.2. 2. ベースライン推定 (Baseline Estimation)
4. 使い方
5. おわりに

はじめに

これまで当ブログでは、ノイズを含むデータの平滑化やバックグラウンド（ベースライン）を推定するための各種アルゴリズムを紹介し、C++やPythonで実装してきました。

Savitzky-Golay法： スペクトルデータのスムージングに広く使われる定番手法
Whittaker Smoother： ペナルティ付き最小二乗法を用いた強力なスムージング手法
単純移動平均法: 単純移動平均を繰り返すことでベースラインを推定する手法
AsLS法: Whittaker Smootherを応用したベースライン推定手法
airPLS法 / arPLS法： AsLS法を改良した、より精度の高いベースライン推定手法

これらの手法は、分析化学のデータ処理（スペクトル解析など）において欠かすことができません。ただ、自分で調べてみた範囲ではC++で使えるものは多くないことから、せっかく公開したのなら、まとめてライブラリにしてしまおうと考えました。そうにして作成したものが今回紹介する「sablib」です。

sablibとは

sablibは、C++で使えるスムージングとベースライン推定のアルゴリズムをまとめたライブラリです。線形代数ライブラリ Eigen を使用しており、疎行列を活用することで大量のデータも高速に処理できます。ブログ記事で紹介したコードをベースにしていますが、コードを見直して書き直したところも多いです。なお、ブログで未紹介のアルゴリズムも一部収録しています。

リポジトリ:Izadori/sablib
ドキュメント:sablib – smoothing and baseline library
ライセンス: MIT

必要環境

C++17以上に対応したコンパイラ
Eigen 3.4.0以上
CMake 3.10以上

主な機能

sablibは大きく分けて「平滑化」と「ベースライン推定」の2つの機能を提供します。

1. 平滑化 (Smoothing)

Savitzky-Golay法
Whittaker Smoother
P-Spline: ペナルティ付きBスプライン
移動平均: 単純移動平均(SMA)および加重移動平均(WMA)

2. ベースライン推定 (Baseline Estimation)

古典的手法: 直線・多項式フィッティングや3次スプライン
単純移動平均法
AsLS法
airPLS法
arPLS法
BEADS法(Baseline Estimation And Denoising using Sparsity): ノイズ除去とベースライン推定を同時にできるアルゴリズム

使い方

sablibのビルド

リポジトリからクローンします。

git clone https://github.com/Izadori/sablib.git

CMakeを使ってビルドします。

cd sablib
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build .

もしEigen3が見つからない場合は、cmake .. -DCMAKE_PREFIX_PATH="/path/to/Eigen3"としてみてください。

導入方法

CMakeプロジェクトであれば、以下のようにして簡単に追加できます。

find_package(Eigen3 REQUIRED) # Eigen 3.4.0以上が必要です
set(SABLIB_DIR "/path/to/sablib")
include_directories(${SABLIB_DIR})
find_library(SABLIB_LIB NAMES sablib libsablib PATHS "${SABLIB_DIR}/build")
target_link_libraries(my_app PRIVATE ${SABLIB_LIB} Eigen3::Eigen)

コード例（arPLS法によるベースライン推定）

#include <vector>
#include "sablib/sablib.h"

int main()
{
    std::vector<double> signal = { /* 観測データ */ };

    // arPLSアルゴリズムでベースラインを推定
    // 引数: 信号, 平滑化パラメータlambda
    double lambda = 1e5;
    std::vector<double> baseline = sablib::BaselineArPLS(signal, lambda);

    // 補正後の信号を取得
    std::vector<double> corrected(signal.size());
    for(size_t i = 0; i < signal.size(); ++i) {
        corrected[i] = signal[i] - baseline[i];
    }

    return 0;
}