(57)【要約】【課題】生体信号発生の判定において、周波数分析に頼ることなく、周期的生体信号の計数処理を実施することができる生体信号処理装置を提供する。【解決手段】本装置は、周期的な生体信号を含み得る入力信号に係るデータ値を逐次取り込み、取り込んだデータ値に基づいて、データ値の極小値に対応する下基準値とデータ値の極大値に対応する上基準値とを順次決定又は更新し、（ａ）下基準値とそれに次ぐ上基準値とが決定若しくは更新され、さらに上基準値から見て所定条件を満たすより小さいデータ値が取り込まれた際に、または、（ｂ）上基準値とそれに次ぐ下基準値とが決定若しくは更新され、さらに下基準値から見て所定条件を満たすより大きいデータ値が取り込まれた際に、生体信号の波数のカウントを行う信号計数手段を有することを特徴とする。【選択図】図１
2020192002.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期的な生体信号を含み得る入力信号に係るデータ値を逐次取り込み、取り込んだデータ値に基づいて、当該データ値の極小値に対応する下基準値と当該データ値の極大値に対応する上基準値とを順次決定又は更新し、（ａ）当該下基準値とそれに次ぐ当該上基準値とが決定若しくは更新され、さらに当該上基準値から見て所定条件を満たすより小さいデータ値が取り込まれた際に、または、（ｂ）当該上基準値とそれに次ぐ当該下基準値とが決定若しくは更新され、さらに当該下基準値から見て所定条件を満たすより大きいデータ値が取り込まれた際に、当該生体信号の波数のカウントを行う信号計数手段を有することを特徴とする生体信号処理装置。
【請求項２】
前記信号計数手段における信号計数処理は、
取り込まれたデータ値が１つ前の時点の値以下である場合、当該データ値を仮下基準値に決定し、次いで取り込まれたデータ値が、当該仮下基準値よりも大きい値である場合、当該仮下基準値を下基準値に決定して、次の上側閾値判定状態に移行する上昇局面検出状態と、
取り込まれたデータ値が、当該下基準値から見て、予め決定した上閾値分を超えて上回った値であるか否かを判定し、当該上回った値であるとの判定を行った際に、次の下降局面検出状態に移行する上側閾値判定状態と、
取り込まれたデータ値が、１つ前の時点の値以上である場合、当該データ値を仮上基準値に決定し、次いで取り込まれたデータ値が、当該仮上基準値よりも小さい値である場合、当該仮上基準値を上基準値に決定して、次の下側閾値判定状態に移行する下降局面検出状態と、
取り込まれたデータ値が、当該上基準値から見て、予め決定した下閾値分を超えて下回った値であるか否かを判定し、当該下回った値であるとの判定を行った際に、次の上昇局面検出状態に移行する下側閾値判定状態と
を有し、
前記信号計数手段は、当該上昇局面検出状態、当該上側閾値判定状態、当該下降局面検出状態、及び当該下側閾値判定状態からなる１つの組の処理が完了する毎に、当該生体信号の波数のカウントを行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の生体信号処理装置。
【請求項３】
当該上閾値は、所定期間の当該データ値の標準偏差に基づいて決定され、当該下閾値は、当該データ値から決定された上基準値に基づいて決定されることを特徴とする請求項２に記載の生体信号処理装置。
【請求項４】
前記信号計数手段は、当該上昇局面検出状態から当該上側閾値判定状態への移行に係る時点を第１基準時点とし、（ａ１）当該上側閾値判定状態において、第１基準時点から所定時間が経過するまでの間に、当該超えた値であるとの判定を行わなかった場合、（ａ２）当該下降局面検出状態において、第１基準時点から所定時間が経過するまでの間に、当該上基準値を決定しなかった場合、若しくは（ａ３）当該下側閾値判定状態において、第１基準時点から所定時間が経過するまでの間に、当該下回った値であるとの判定を行わなかった場合に、または、当該下降局面検出状態から当該下側閾値判定状態への移行に係る時点を第２基準時点とし、（ｂ１）当該下側閾値判定状態において、第２基準時点から所定時間が経過するまでの間に、当該下回った値であるとの判定を行わなかった場合、（ｂ２）当該上昇局面検出状態において、第２基準時点から所定時間が経過するまでの間に、当該下基準値を決定しなかった場合、若しくは（ｂ３）当該上側閾値判定状態において、第２基準時点から所定時間が経過するまでの間に、当該超えた値であるとの判定を行わなかった場合に、当該生体信号の波数のカウントを行わない又はリセットすることを特徴とする請求項２又は３に記載の生体信号処理装置。
【請求項５】
前記信号計数手段は、当該上昇局面検出状態、当該上側閾値判定状態、当該下降局面検出状態、及び当該下側閾値判定状態の各々において、当該状態に留まっている時間が所定時間を超えた場合、当該生体信号の波数のカウントを行わない又はリセットすることを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載の生体信号処理装置。
【請求項６】
前記信号計数手段は、（ａ）取り込んだデータ値が当該上基準値から見て所定条件を満たすより小さいデータ値であるとの判断に係る時点が、または、（ｂ）取り込んだデータ値が当該下基準値から見て所定条件を満たすより大きいデータ値であるとの判断に係る時点が、波数をカウントした直近の時点から見て未だ所定時間以上経過した時点ではない場合、波数のカウントをスキップすることを特徴とする請求項１から５に記載の生体信号処理装置。
【請求項７】
当該入力信号は生体の頭部から取得される信号であり、
前記信号計数手段は、当該周期的な生体信号としての咀嚼に係る筋電信号の波数のカウントを行う
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の生体信号処理装置。
【請求項８】
当該入力信号の加速度成分データを生成する加速度成分生成手段と、
当該加速度成分データにおける所定時間区間でのデータの偏り具合に係る代表値を算出する代表値算出手段と
を更に有し、
前記信号計数手段は、当該入力信号に係るデータ値として当該代表値を取り込む
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の生体信号処理装置。
【請求項９】
前記代表値算出手段は、
当該所定時間区間における当該加速度成分データの加速度成分が所定範囲内に連続して留まっている時間区間の長さについて単調減少関数となる重みを算出し、
当該所定時間区間における当該加速度成分データの偏り具合に係る値を、当該重みによって重み付けした値を当該代表値とする
ことを特徴とする請求項８に記載の生体信号処理装置。
【請求項１０】
当該加速度成分データを生成する前の当該入力信号に対し、商用電源に係るノイズを低減する帯域除去フィルタ処理と、高周波ノイズを除去する低域通過フィルタ処理とを実施する前フィルタ処理手段を更に有することを特徴とする請求項８又は９に記載の生体信号処理装置。
【請求項１１】
当該入力信号に対し多重解像度解析処理を実施し、多重解像度解析処理後の信号振幅の時系列データが所定のヒステリシスを示す時間区間を、何らかの生体信号が発生した信号発生時間区間に決定する発生時間区間決定手段を更に有し、
前記信号計数手段は、決定された当該信号発生時間区間において当該生体信号の波数のカウントを行う
ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の生体信号処理装置。
【請求項１２】
当該周期的な生体信号は、ユーザの頭部に付されたデバイスであって、リファレンス用電極が左（又は右）の耳介周辺から頬近傍の１つの皮膚位置に接し、検出用電極が右（又は左）の耳介周辺から頬近傍の１つの皮膚位置に接するような電極構成を有するデバイスによって取得された信号であることを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の生体信号処理装置。
【請求項１３】
周期的な生体信号を含み得る入力信号を処理する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
当該入力信号に係るデータ値を逐次取り込み、取り込んだデータ値に基づいて、当該データ値の極小値に対応する下基準値と当該データ値の極大値に対応する上基準値とを順次決定又は更新し、（ａ）当該下基準値とそれに次ぐ当該上基準値とが決定若しくは更新され、さらに当該上基準値から見て所定条件を満たすより小さいデータ値が取り込まれた際に、または、（ｂ）当該上基準値とそれに次ぐ当該下基準値とが決定若しくは更新され、さらに当該下基準値から見て所定条件を満たすより大きいデータ値が取り込まれた際に、当該生体信号の波数のカウントを行う信号計数手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする生体信号処理プログラム。
【請求項１４】
周期的な生体信号を含み得る入力信号を処理する装置に搭載されたコンピュータによる生体信号処理方法であって、
当該入力信号に係るデータ値を逐次取り込み、取り込んだデータ値に基づいて、当該データ値の極小値に対応する下基準値と当該データ値の極大値に対応する上基準値とを順次決定又は更新するステップと、
（ａ）当該下基準値とそれに次ぐ当該上基準値とが決定若しくは更新され、さらに当該上基準値から見て所定条件を満たすより小さいデータ値が取り込まれた際に、または、（ｂ）当該上基準値とそれに次ぐ当該下基準値とが決定若しくは更新され、さらに当該下基準値から見て所定条件を満たすより大きいデータ値が取り込まれた際に、当該生体信号の波数のカウントを行うステップと
を有することを特徴とする生体信号処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の生体信号を検知する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人間や動物の各種活動に起因する種々の生体信号をセンサによって検知し、信号処理して得られる生体データを様々な場面で利用する技術が開発されている。ここでセンサとしては、例えば、腕時計型脈拍センサ、イヤホン型脈拍センサや、ヘッドバンド型脳波センサ等が使用される。また、このようなセンサによって検知された生体信号は、例えばユーザに携帯されたスマートフォンによって処理・加工され、様々なアプリで利用されている。
【０００３】
このようなセンサを利用した具体的技術例として、本願発明者は、生体信号としての筋電信号を検出する筋電センサを備えており笑みや噛み締めといった顔表情を識別することができるデバイスを発明している（特許文献１参照）。ここで、この筋電センサのリファレンス用電極及び検出用電極はそれぞれ、左及び右（又は、右及び左）の耳介周辺から頬近傍の何処か１点の皮膚表面に接するように配置される。
【０００４】
また、このデバイスは筋電信号処理として、アーチファクト（目的信号以外のノイズ信号）に係る第１の周波数帯におけるパワー値VLFと、第１の顔表情時の信号に係る第２の周波数帯におけるパワー値LFとを算出し、第１のパワーVLFが第１の基準パワーVLFBase以下であり、且つ第２のパワーLFが第２の基準パワーLFBaseよりも大きい場合に、第１の顔表情時であると判定するものとなっている。
【０００５】
さらに、本願発明者は、特許文献２において、筋電信号の周波数軸のパワー特徴量を基準となる特徴量と比較するため、類似度として周波数ワーピングにより距離を求める方法を開示している。また、特許文献３においては、筋電信号の高周波成分をフィルタリングした後、信号成分の周期性を分析することによって、口角上げによる筋電信号の発生を判断する方法を開示している。
【０００６】
さらにまた、本願発明者は、特許文献４において、筋電信号の信号成分の振幅と周期性との２つを特徴量とし、口角上げによる筋電信号の発生をＭＴ法により判断する方法を開示している。さらに、特許文献５においては、生体信号を安定して検出し、装置内に確実に取り込むことができるメガネ型の生体信号取得装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１７−０２９３２３号公報
【特許文献２】特開２０１７−１４０１９８号公報
【特許文献３】特開２０１８−０９９２３９号公報
【特許文献４】特開２０１８−１３９６３０号公報
【特許文献５】特開２０１９−０１７９４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
このように、本願発明者は、様々な生体信号処理手法の研究開発を行ってきたが、特に、信号の周波数分析を行わずに、所定の時間的周期性を有する生体信号である「周期的生体信号」の発生を判定し、さらにその計数（カウント）を行うとの課題に取り組んできた。ここで、この「周期的生体信号」としては、例えば頭部に装着するタイプの筋電センサデバイスを用いた場合に、「咀嚼」によって発生する筋電信号が典型例として挙げられる。
【０００９】
しかしながら例えば、上記の特許文献１に開示したデバイスでは信号検出手法として、特定の周波数に対する基準パワーを事前に計測する必要があり、また、上記の特許文献２に開示した手法においても、周波数に対するパワーを特徴量ベクトル（スペクトラムの山の形）として類似度を求める必要があった。これに対し、周波数分析を行わずに「周期的生体信号」が発生したか否かの判定を行い、さらにその計数処理を行うことによって、より計算量の少ない処理も実現し易くなる。
【００１０】
そこで、本発明は、周波数分析に頼ることなく、周期的生体信号の計数処理を実施することができる生体信号処理装置、プログラム及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明によれば、周期的な生体信号を含み得る入力信号に係るデータ値を逐次取り込み、取り込んだデータ値に基づいて、当該データ値の極小値に対応する下基準値と当該データ値の極大値に対応する上基準値とを順次決定又は更新し、（ａ）当該下基準値とそれに次ぐ当該上基準値とが決定若しくは更新され、さらに当該上基準値から見て所定条件を満たすより小さいデータ値が取り込まれた際に、または、（ｂ）当該上基準値とそれに次ぐ当該下基準値とが決定若しくは更新され、さらに当該下基準値から見て所定条件を満たすより大きいデータ値が取り込まれた際に、当該生体信号の波数のカウントを行う信号計数手段を有する生体信号処理装置が提供される。
【００１２】
この本発明による生体信号処理装置の信号計数手段における信号計数処理は、
取り込まれたデータ値が１つ前の時点の値以下である場合、当該データ値を仮下基準値に決定し、次いで取り込まれたデータ値が、当該仮下基準値よりも大きい値である場合、当該仮下基準値を下基準値に決定して、次の上側閾値判定状態に移行する上昇局面検出状態と、
取り込まれたデータ値が、当該下基準値から見て、予め決定した上閾値分を超えて上回った値であるか否かを判定し、当該上回った値であるとの判定を行った際に、次の下降局面検出状態に移行する上側閾値判定状態と、
取り込まれたデータ値が、１つ前の時点の値以上である場合、当該データ値を仮上基準値に決定し、次いで取り込まれたデータ値が、当該仮上基準値よりも小さい値である場合、当該仮上基準値を上基準値に決定して、次の下側閾値判定状態に移行する下降局面検出状態と、
取り込まれたデータ値が、当該上基準値から見て、予め決定した下閾値分を超えて下回った値であるか否かを判定し、当該下回った値であるとの判定を行った際に、次の上昇局面検出状態に移行する下側閾値判定状態と
を有し、
信号計数手段は、当該上昇局面検出状態、当該上側閾値判定状態、当該下降局面検出状態、及び当該下側閾値判定状態からなる１つの組の処理が完了する毎に、当該生体信号の波数のカウントを行うことも好ましい。
【００１３】
また、上記４つの状態を用いる実施形態において、当該上閾値は、所定期間の当該データ値の標準偏差に基づいて決定され、当該下閾値は、当該データ値から決定された上基準値に基づいて決定されることも好ましい。
【００１４】
さらに、上記４つの状態を用いる実施形態において、記信号計数手段は、当該上昇局面検出状態から当該上側閾値判定状態への移行に係る時点を第１基準時点とし、（ａ１）当該上側閾値判定状態において、第１基準時点から所定時間が経過するまでの間に、当該超えた値であるとの判定を行わなかった場合、（ａ２）当該下降局面検出状態において、第１基準時点から所定時間が経過するまでの間に、当該上基準値を決定しなかった場合、若しくは（ａ３）当該下側閾値判定状態において、第１基準時点から所定時間が経過するまでの間に、当該下回った値であるとの判定を行わなかった場合に、または、当該下降局面検出状態から当該下側閾値判定状態への移行に係る時点を第２基準時点とし、（ｂ１）当該下側閾値判定状態において、第２基準時点から所定時間が経過するまでの間に、当該下回った値であるとの判定を行わなかった場合、（ｂ２）当該上昇局面検出状態において、第２基準時点から所定時間が経過するまでの間に、当該下基準値を決定しなかった場合、若しくは（ｂ３）当該上側閾値判定状態において、第２基準時点から所定時間が経過するまでの間に、当該超えた値であるとの判定を行わなかった場合に、当該生体信号の波数のカウントを行わない又はリセットすることも好ましい。
【００１５】
またさらに、上記４つの状態を用いる実施形態において、信号計数手段は、当該上昇局面検出状態、当該上側閾値判定状態、当該下降局面検出状態、及び当該下側閾値判定状態の各々において、当該状態に留まっている時間が所定時間を超えた場合、当該生体信号の波数のカウントを行わない又はリセットすることも好ましい。
【００１６】
また、本発明による生体信号処理装置の他の実施形態として、信号計数手段は、（ａ）取り込んだデータ値が当該上基準値から見て所定条件を満たすより小さいデータ値であるとの判断に係る時点が、または、（ｂ）取り込んだデータ値が当該下基準値から見て所定条件を満たすより大きいデータ値であるとの判断に係る時点が、波数をカウントした直近の時点から見て未だ所定時間以上経過した時点ではない場合、波数のカウントをスキップすることも好ましい。
【００１７】
さらに、本発明による生体信号処理装置において具体的に、当該入力信号は、生体の頭部から取得される信号であり、信号計数手段は、当該周期的な生体信号としての咀嚼に係る筋電信号の波数のカウントを行うことも好ましい。
【００１８】
さらにまた、本発明による生体信号処理装置の更なる他の実施形態として、
本生体信号処理装置は、当該入力信号の加速度成分データを生成する加速度成分生成手段と、当該加速度成分データにおける所定時間区間でのデータの偏り具合に係る代表値を算出する代表値算出手段とを更に有し、
信号計数手段は、当該入力信号に係るデータ値として当該代表値を取り込むことも好ましい。
【００１９】
ここで、上記の代表値算出手段は、当該所定時間区間における当該加速度成分データの加速度成分が所定範囲内に連続して留まっている時間区間の長さについて単調減少関数となる重みを算出し、当該所定時間区間における当該加速度成分データの偏り具合に係る値を、当該重みによって重み付けした値を当該代表値とすることも好ましい。
【００２０】
また、本生体信号処理装置は、当該加速度成分データを生成する前の当該入力信号に対し、商用電源に係るノイズを低減する帯域除去フィルタ処理と、高周波ノイズを除去する低域通過フィルタ処理とを実施する前フィルタ処理手段を更に有することも好ましい。
【００２１】
さらに、本発明による生体信号処理装置の更なる他の実施形態として、
本生体信号処理装置は、当該入力信号に対し多重解像度解析処理を実施し、多重解像度解析処理後の信号振幅の時系列データが所定のヒステリシスを示す時間区間を、何らかの生体信号が発生した信号発生時間区間に決定する発生時間区間決定手段を更に有し、
信号計数手段は、決定された当該信号発生時間区間において当該生体信号の波数のカウントを行うことも好ましい。
【００２２】
またさらに、本発明による生体信号処理装置において具体的に、当該周期的な生体信号は、ユーザの頭部に付されたデバイスであって、リファレンス用電極が左（又は右）の耳介周辺から頬近傍の１つの皮膚位置に接し、検出用電極が右（又は左）の耳介周辺から頬近傍の１つの皮膚位置に接するような電極構成を有するデバイスによって取得された信号であることも好ましい。
【００２３】
本発明によれば、また、周期的な生体信号を含み得る入力信号を処理する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
当該入力信号に係るデータ値を逐次取り込み、取り込んだデータ値に基づいて、当該データ値の極小値に対応する下基準値と当該データ値の極大値に対応する上基準値とを順次決定又は更新し、（ａ）当該下基準値とそれに次ぐ当該上基準値とが決定若しくは更新され、さらに当該上基準値から見て所定条件を満たすより小さいデータ値が取り込まれた際に、または、（ｂ）当該上基準値とそれに次ぐ当該下基準値とが決定若しくは更新され、さらに当該下基準値から見て所定条件を満たすより大きいデータ値が取り込まれた際に、当該生体信号の波数のカウントを行う信号計数手段としてコンピュータを機能させる生体信号処理プログラムが提供される。
【００２４】
本発明によれば、さらに、周期的な生体信号を含み得る入力信号を処理する装置に搭載されたコンピュータによる生体信号処理方法であって、
当該入力信号に係るデータ値を逐次取り込み、取り込んだデータ値に基づいて、当該データ値の極小値に対応する下基準値と当該データ値の極大値に対応する上基準値とを順次決定又は更新するステップと、
（ａ）当該下基準値とそれに次ぐ当該上基準値とが決定若しくは更新され、さらに当該上基準値から見て所定条件を満たすより小さいデータ値が取り込まれた際に、または、（ｂ）当該上基準値とそれに次ぐ当該下基準値とが決定若しくは更新され、さらに当該下基準値から見て所定条件を満たすより大きいデータ値が取り込まれた際に、当該生体信号の波数のカウントを行うステップと
を有する生体信号処理方法が提供される。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の生体信号処理装置、プログラム及び方法によれば、周波数分析に頼ることなく、周期的生体信号の計数処理を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明による生体信号処理装置の一実施形態を示す模式図である。
【図２】本発明に係る代表値SDWを算出するのに用いられる重みWを説明するためのグラフである
【図３】人間による「ガムの咀嚼」に起因する筋電信号を含む入力信号に対し、代表値算出処理までの処理を行った実施例を示すグラフである。
【図４】人間による「お笑い動画視聴」に起因する筋電信号を含む入力信号に対し、代表値算出処理までの処理を行った実施例を示すグラフである。
【図５】人間による「ガムの咀嚼」及び「お笑い動画視聴」に起因する筋電信号を含む入力信号に対し、発生時間区間決定処理を行った実施例を示すグラフである。
【図６】本発明による生体信号処理方法の一実施形態の概略を示すフローチャートである。
【図７】状態１〜３における処理内容の一実施形態を示すフローチャートである。
【図８】状態４における処理内容の一実施形態を示すフローチャートである。
【図９】固定閾値判定を行う比較例、及び動的閾値判定を行う実施例を説明するためのグラフである。
【図１０】処理された生体信号の時系列データにおけるヒステリシスを利用した生体信号計数処理の一実施例を示すグラフである。
【図１１】本発明による生体信号処理装置の他の実施形態を示す模式図である。
【図１２】本発明による生体信号処理装置の更なる他の実施形態を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下では、本発明の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２８】
［生体信号処理装置］
図１は、本発明による生体信号処理装置の一実施形態を示す模式図である。
【００２９】
図１には、本発明による生体信号処理装置の一実施形態としての筋電センサ付メガネ１が示されている。筋電センサ付メガネ１は、生体（例えば人間であるユーザ）の頭部に取り付けて、生体信号を取得可能なメガネ型の装置である。この装置で取得される生体信号は、本実施形態において、顔面内部位の動き又は表情に係る動きに起因して発生する電気信号としての「筋電信号」となっている。なお、取得される生体信号には、このような動きによって発生する「電極ズレに起因する（ノイズ）信号」等も混入し得る。
【００３０】
ここで、検出対象となる顔面内部位の動き又は表情に係る動きとしては、例えば、（微笑に係る）口角上げ、噛み締め（若しくは食い縛り）及び瞬目（まばたき動作）等のうちの少なくとも１つが設定可能であるが、本実施形態の筋電センサ付メガネ１では、特に、繰り返し動作に起因するが故に時間的周期性を有するような「周期的生体信号」である「咀嚼」に係る筋電信号を、効率良く検出することを特徴としている。
【００３１】
同じく図１に示すように、筋電センサ付メガネ１は、
（ａ）生体信号を取り込んで処理を行う部分である信号処理ボックス１１を備えた、装置本体部としてのフレーム部と、
（ｂ）頭部の皮膚に接触する位置であってフレーム部の重量の少なくとも一部を受け止め可能な位置に配された、生体信号を受信するための電極部としてのプラス電極パッド１３及びマイナス電極パッド１４と、
（ｃ）プラス電極パッド１３及びマイナス電極パッド１４を介して受信された生体信号を信号処理ボックス１１へ伝えるための導電路を備えた弾性支持部と、
（ｄ）鼻の上部近傍に接触する位置に配され、生体信号受信の際のグランド（ＧＮＤ）電極又はノイズキャンセル用電極を備えた鼻パッド電極部１５と
を有している。なお、上記（ｄ）のノイズキャンセル用電極は、商用電源等に起因するコモンモードノイズを低減させるＤＲＬ(Driven Right Leg)電極であってもよい。
【００３２】
また、上記（ｂ）のプラス電極パッド１３は、生体信号受信の際の検出電極又はプラス電極として機能し、一方、マイナス電極パッド１４は、生体信号受信の際のリファレンス電極又はマイナス電極として機能する。生体信号は、これらプラス電極パッド１３とマイナス電極パッド１４との間の電位差として検出・取得されることになる。
【００３３】
このように、筋電センサ付メガネ１では、プラス電極パッド１３及びマイナス電極パッド１４といった電極部が、生体信号を受信する手段としてだけではなく、装置本体部を支持する手段としても機能している。また、弾性支持部は、弾性をもってこれら「電極部」と装置本体部とを接続している。その結果、例えば装着された頭部が大きく動いたとしても、これらの電極部を、弾性支持部という弾性部位を介して伝わる装置本体部の重量をもって、頭部の皮膚の所定位置近傍に安定して接触させ続けることが可能となる。
【００３４】
ここで、１つの装着例を説明する。人間の頬骨は顔の正面から見ると横に張り出しているが、プラス電極パッド１３及びマイナス電極パッド１４を、例えばこの頬骨の最も幅広の箇所より若干上方の皮膚に当接させれば、左右の「電極部」の間隔が頬骨の最大幅よりも狭くなっていて頬骨上部の広がった部分に引っ掛かることになるので、これにより、筋電センサ付メガネ１が安定して支持される。
【００３５】
また、筋電センサ付メガネ１は、図示していないが、電極部から信号処理ボックス１１へ生体信号を取り込むための導電路を備えており、電極部で受信された生体信号を、信号処理ボックス１１へ安定して確実に取り込むことを可能にする。すなわち、導電路は、左右の信号処理ボックス１１と各電極部との間をつなぐ安定した電気的伝送路として機能する。
【００３６】
なお、変更態様として、ＧＮＤ電極又はノイズキャンセル用電極としての機能を、メガネ１のモダン部に持たせることもできる。この場合、鼻パッド電極部１５を省略し、鼻パッドレスとすることも可能となる。また、更なる変更態様として、このモダン部の電極と鼻パッド電極部１５とを電気的に導通させ、それら複数の電極をＧＮＤ電極として機能させてもよい。
【００３７】
さらに当然ではあるが、プラス電極パッド１３及びマイナス電極パッド１４がそれぞれ左のテンプル部分及び右のテンプル部分に接続する入れ替わった形であってもかまわない。いずれにしても、プラス電極パッド１３及びマイナス電極パッド１４を左右に分けて配置することによって、正中線に対し左右それぞれに存在する同種の筋肉の活動を捉えることが可能となる。
【００３８】
例えば、本実施形態において特に着目している「咀嚼」に係る筋肉活動や、顔表情「笑み」を作る筋肉活動は一般に、左右のいずれか一方ではなく両方で同時に発生する。そのため、１チャンネルを構成する１組の電極を左右のいずれか一方のみであって観測対象の筋肉直上に例えば数ｃｍ隔てて配置するよりも、１組をなす電極の各々を左右に分けて配置する方が、左右の筋肉活動の全体を捉えることになるので結局、より安定した大きな筋電信号を得ることができるのである。
【００３９】
また、このように左右の電極を離隔させておくことにより、「咀嚼」（口の開閉）に起因する筋電信号や、「咀嚼」に伴って生じる皮膚表面の凹凸を原因とする皮膚と電極との間の接触抵抗の変化に起因する信号、さらには、その他の（例えば左右の眼球運動や食い縛り等の）頭部内の筋肉活動に起因する筋電信号等を、より確実に捉えることも可能となるのである。
【００４０】
さらに、弾性支持部は、本実施形態において２つ設けられており、それぞれプラス電極パッド１３及びマイナス電極パッド１４を、こめかみより下側の皮膚の位置であって、顔を正面から見た際の頬骨における最も幅広の個所より少し上の皮膚の位置へ弾性をもって押し当て（当接させ）、これにより筋電センサ付メガネ１を支持する支持構造として機能している。また、プラス電極パッド１３及びマイナス電極パッド１４のいずれも、頬上部からこめかみを介し耳の付け根までの範囲内のいずれかの位置で皮膚に接触することができるように、この弾性支持部のフレーム部に対する位置が調整されている。
【００４１】
同じく図１に示すように、本実施形態において、右側のテンプル部分に配置された信号処理ボックス１１は、処理部駆動用の電池を内蔵しており、一方、左側のテンプル部分に配置された信号処理ボックス１１は、この電池からの供給電力をもって、取得した生体信号の処理を行う生体信号処理部１２を含んでいる。これら左右の信号処理ボックス１１のそれぞれの重量は略（ほぼ）同等に設定されていることも好ましい。これにより、筋電センサ付メガネ１の重量における左右のバランスをとることができ、偏りのない良好な装着感を実現することができる。
【００４２】
ちなみに、これらの電池や生体信号処理部１２を、ボックスにではなくフレーム部に内蔵させ、筋電センサ付メガネ１全体を、外観上通常のメガネと大きく変わらないデザインにすることもできる。このような処理部のコンパクト化は、後に詳細に説明する実施形態の生体信号処理部１２を用いることによって可能となっている。
【００４３】
また、上述したように、プラス電極パッド１３及びマイナス電極パッド１４が頬上部からこめかみを介し耳の付け根までの範囲内の位置で皮膚に接触している場合、取得可能な生体信号は、筋電信号に限定されるものではない。例えば、耳付近の位置から検知可能である眼電位信号や脳波といった生体電位に基づく生体信号の他、（生体用電位センサ以外のセンサデバイスが必要となるが）体温や発汗に係る信号や脈波等を検出し取得することも可能となっている。
【００４４】
［生体信号処理部の構成］
同じく図１によれば、信号処理ボックス１１に含まれる生体信号処理部１２は、生体信号を含み得る入力信号の処理部であって、その顕著な特徴として「信号計数部１２７」を備えており、周波数分析に頼ることなく、周期的生体信号の計数処理を実施することができる。
【００４５】
ここで、「信号計数部１２７」は、
（Ａ）周期的な生体信号を含み得る入力信号に係るデータ値を逐次取り込み、取り込んだデータ値に基づいて、データ値の極小値に対応する「下基準値」とデータ値の極大値に対応する「上基準値」とを順次決定又は更新し、
（Ｂ）「下基準値」とそれに次ぐ「上基準値」とが決定若しくは更新され、さらに「上基準値」から見て所定条件を満たす（例えば設定閾値分を超える）より小さいデータ値が取り込まれた際に、
（Ｃ）生体信号の波数のカウントを行うことを特徴とする。
【００４６】
ちなみに、上記（Ｂ）の代わりに、
（Ｂ’）「上基準値」とそれに次ぐ「下基準値」とが決定若しくは更新され、さらに「下基準値」から見て所定条件を満たす（例えば設定閾値分を超える）より大きいデータ値が取り込まれた際に、
を採用してもよい。いずれにしても、以上に述べたように「下基準値」及び「上基準値」を順次決定又は更新し適宜利用することによって、周波数分析に頼ることなく、周期的生体信号の計数処理を実施することができる。すなわち、多大な計算を要する周波数分析処理に比べてより処理負担の少ない処理で計数（カウント）を行うことができるのである。
【００４７】
また、生体信号は一般に、信号発生源である人や動物等の個体差や所在する環境等によってその強度（振幅）が大きく変化し、さらに、計数対象外のノイズも混入しやすい信号となっている。これに対し、上述した「下基準値」及び「上基準値」は、逐次取り込まれたデータ値に基づいて動的に決定・更新されるのであり、信号計数部１２７は、このようにデータ値に合わせて動的に変化する基準値を利用して計数処理を実施している。その結果、従来誤差の大きかった周期的な生体信号の計数処理を、より高い精度で実施することが可能となるのである。
【００４８】
ちなみに、以上に説明した信号計数部１２７による計数処理は、時間的周期性を有する信号ならば様々な信号に対し適用することが可能である。しかしながら、上述したような特徴を有する（通常不安定である）生体信号に対し、特に好適な処理方法となっている。
【００４９】
また、「信号計数部１２７」が取り込む「データ値」としては、周期的な生体信号を含み得る入力信号に係るものならば様々な値が採用可能である。この点、本願発明者は、周期的な生体信号としての咀嚼に関連する筋電信号を取り扱う場合には、入力信号の「加速度成分データ」における所定時間区間でのデータの偏り具合に係る「代表値」を「データ値」に採用することが非常に好ましいことを見出している。ここでこの「代表値」として、例えば標準偏差SDを用いてもよいが、後に説明するように、標準偏差SDに対し重み付けを行った値SDWを採用することがより好ましい。
【００５０】
実際、筋電信号等の生体信号は、人工的な機械等による振動とは異なり、例えば多数の細胞の活動に起因して発生するので、もともと幅の広い周波数成分を有する交流信号となっている。このような生体信号の計数処理を行うにあたり、上記の「代表値」を採用することによって、多大な計算を必要とする周波数分析を行うことなく、例えば電極ずれによるノイズの発生に対しても頑健な処理を実現することができるのである。
【００５１】
さらに、本願発明者は、以上に説明したような生体信号の計数処理によって、特に着目している「咀嚼」によって混入してしまう大きな振幅のアーチファクトを確実に識別し、このようなアーチファクトに対する頑健性を向上させることができることも見出している。
【００５２】
ちなみに、後述するように、以上に説明した信号計数部１２７を含む生体信号処理部１２によれば、ユーザの顔から取得された筋電信号を用いて「笑み」等の顔表情を推定することも可能となる。そのような場合でも、「咀嚼」の発生の有無を確実に判定することによって、混入し得る大きな振幅のアーチファクトにも頑健な顔表情推定処理を実施することができるのである。
【００５３】
同じく図１に示す実施形態の機能ブロック図において、生体信号処理部１２は、信号変換部１２１と、ノッチフィルタ部１２２ａ及び低域通過フィルタ（ＬＰＦ，Low-Pass filter）部１２２ｂを含む前フィルタ処理部１２２と、２階差分フィルタ部１２３ａを含む加速度成分生成部１２３と、代表値算出部１２４と、発生時間区間決定部１２６と、信号計数部１２７と、生体信号判別部１２８とを機能構成部としている。なお、本実施形態において、生体信号処理部１２は、共振器フィルタ処理部１２５を更に有することも可能となっている。また、メガネ左側の信号処理ボックス１１には、生体信号処理部１２と合わせて信号インタフェース１２９が更に設けられていることも好ましい。
【００５４】
ここで、生体信号処理部１２は、本発明による生体信号処理プログラムの一実施形態を保存しており、また、コンピュータ機能を有していて、この生体信号処理プログラムを実行することによって、生体信号処理を実施する。また、上記の機能構成部は、生体信号処理部１２に保存された生体信号処理プログラムの機能と捉えることができる。さらに、図１における生体信号処理部１２の機能構成部間を矢印で接続して示した処理の流れは、本発明による生体信号処理方法の一実施形態としても理解される。
【００５５】
同じく図１において、信号変換部１２１は、筋電センサとして、
（ａ）プラス電極パッド１３と電気的に接続されたプラス（検出用）電極と、
（ｂ）マイナス電極パッド１４と電気的に接続されたマイナス（リファレンス）電極と
の電位差の交流成分を、
（ｃ）鼻パッド電極１５と電気的に接続されたＧＮＤ電極
におけるＧＮＤ電位との差動増幅によって増幅し、このアナログの生体信号を一定のサンプリング周波数でデジタル化する。ちなみに、この差動増幅は、商用電源等に起因するコモンモードノイズを軽減するためのＤＲＬ回路をもって実施されてもよい。
【００５６】
これにより、例えば、プラスマイナス0.1〜数百μＶの範囲の皮膚電位検出が可能となる。また、このデジタル化の条件として、サンプリング周波数が500Hz以上であって量子化10bit以上でアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換を行うことも好ましい。なお、このような回路構成は、例えばNeurosky社製のＴＧＡＭ１を利用して実現可能となっている。
【００５７】
前フィルタ処理部１２２は、ノッチフィルタ部１２２ａ及びローパスフィルタ（ＬＰＦ）部１２２ｂを有している。このうち、ノッチフィルタ部１２２ａは、加速度成分データを生成する前の入力信号に対し、（混入する場合の少なくない）商用電源に係る周期的ノイズを低減する帯域除去フィルタ処理を実施する。ちなみに、上述したNeurosky社製のＴＧＡＭ１は、商用電源由来のノイズを軽減するノッチフィルタを搭載しており、ノッチフィルタ部１２２ａとしてこれを利用することができる。
【００５８】
一方、ＬＰＦ部１２２ｂは、帯域除去フィルタ処理の施された入力信号に対し、高周波ノイズを除去するＬＰＦ処理を実施する。具体的にＬＰＦ部１２２ｂは、入力信号に対し高域通過フィルタ（ＨＰＦ，High-Pass Filter）処理を実施し、その結果を元の入力信号から差し引くことによって、ＬＰＦ処理としてもよい。ここで、ＨＰＦとして、例えばＤＣブロッカ（DC Blocker）を使用することができる。
【００５９】
このＤＣブロッカは、入力信号から直流バイアス成分（超低周波数成分）を除去し、交流成分を取り出すためのフィルタであり、次式
（１）  y[n]＝x[n]−x[n-1]＋r＊y[n-1]
のような差分方程式の下で機能する。ここで、nはサンプル位置（サンプル・インデックス）であり、x[n]及びy[n]はそれぞれ、サンプル位置nの入力信号及び出力信号である。また、係数rは０〜１の値をとり、r＝0の場合、このフィルタは次に説明する差分フィルタと等価になる。ちなみに、後に図３及び４を用いて説明する実施例では、r＝0.9に設定されている。また、このＬＰＦ処理を施された後であっても、筋電信号としての交流信号は残留しているのである。
【００６０】
加速度成分生成部１２３は、２階差分フィルタ部１２３ａを有し、ＬＰＦ処理の施された入力信号の加速度成分データを生成する。具体的に、この２階差分フィルタ部１２３ａは、当該入力信号に対して差分フィルタ処理を２回実施する構成とすることができる。ここで使用される差分フィルタの原理を示す差分方程式は、次式
（２）  y[n]＝x[n]−x[n-1]
の通りとなる。上式（２）において、nはサンプル位置（サンプル・インデックス）であり、x[n]及びy[n]はそれぞれ、サンプル位置nの入力信号及び出力信号である。
【００６１】
なお一般に、加速度成分生成部１２３のようにデジタルフィルタを使用する場合、高度なデジタルフィルタになるほど計算量がより増大することになる。この計算量の増大は、本筋電センサ付メガネ１のようなモバイルデバイスにおいてはバッテリーの持続時間の低下をもたらし、大きな問題となる。これに対し、加速度成分生成部１２３は、例えば三角関数を含むフィルタを使用したりせず、次数の少ないフィルタを用いて生体信号の処理を行っているので、問題となる計算量の増大を抑制することができるのである。
【００６２】
同じく図１において、代表値算出部１２４は、加速度成分生成部１２３で生成された加速度成分データを、所定時間区間（ウィンドウ分析区間）に分割し、各ウィンドウ分析区間でのデータの偏り具合に係る代表値を算出する。一般に、生体センサから出力される時系列データは、逐次リアルタイムに分析することによって、ユーザインタフェースを介し、ユーザにリアルタイムにフィードバック可能となり、非常に利用し易くなる。この際、予めウィンドウ分析区間を設け、この分析区間をずらしながら逐次分析することによって、概ねリアルタイムな分析処理が可能となるのである。
【００６３】
本実施形態において、代表値算出部１２４は、信号変換部１２１におけるデジタル化のサンプリング周波数が512Hzである場合、加速度成分の時系列データが64サンプル入力される毎に、直近に入力された128サンプルをウィンドウ分析区間として標準偏差SDを算出する。また変更態様として、同じくウィンドウ分析区間を128サンプルとし、加速度成分の時系列データを0.25秒毎（128サンプル毎）に区切りながら、区切った区間毎に、当該区間内の加速度成分データにおける標準偏差SDを算出してもよい。
【００６４】
なお、ここで算出される値は当然に、標準偏差SDに限定されるものではなく、ウィンドウ分析区間での加速度成分データの偏り具合に係る値ならば種々の値が採用可能である。
【００６５】
代表値算出部１２４は、また、各ウィンドウ分析区間における加速度成分が所定範囲内に連続して留まっている時間区間の長さ（サンプル数長len_th）について単調減少関数となる重みWを算出する。本願発明者は、筋電信号が発生していない場合に、発生している場合と比較して、この時間区間が相当に長くなることを見出した。そこで、この時間区間が長くなると急速に小さくなるような（又は少なくともこの時間区間について単調減少関数となる）「重みW」を決定し、代表値SDWにそのような特性を盛り込むことによって、筋電信号の無い場合やノイズのみの場合における筋電信号発生との誤判定を、より確実に回避することが可能となるのである。
【００６６】
以下具体的に、重みWの導出を説明する。図２は、本発明に係る代表値SDWを算出するのに用いられる重みWを説明するためのグラフである。
【００６７】
ここで最初に、加速度成分生成部１２３で生成された加速度成分データにおいて、重み算出対象のウィンドウ分析区間の先頭から加速度成分の振幅を走査し、予め設定した閾値th未満の振幅が連続しているサンプル数長len_thを決定しておく。また、ノイズ区間を規定することになる観測サンプル数obsを予め設定しておく。例えば、th＝10、及びobs＝15と設定することができる。
【００６８】
ちなみに、ウィンドウ分析区間内に、閾値th未満の振幅連続区間が複数存在する場合、サンプル数長len_thはそれらの区間の合計サンプル数としてもよい。または、そのうち最も時間区間の長い振幅連続区間におけるサンプル数を、サンプル数長len_thとすることも可能である。
【００６９】
図２（Ａ）には、サンプル数長len_thの関数としての指数重みWが示されている。この指数重みWは、次式
（３）  W＝exp(1−len_th/obs)
によって規定されている。また、図２（Ａ）ではobs＝15であって、Len_th＝15ならばW＝1.0となる。さらに、len_thが大きくなるにつれて指数重みWは急激に減少し、ゼロに漸近する。実際、len_thがウィンドウ分析区間長（128サンプル）相当となると、指数重みWは概ねゼロとなる。
【００７０】
一方、図２（Ｂ）には、同じくobs＝15の場合における、サンプル数長len_thの関数としての反比例重みWが示されている。反比例重みWは、次式
（４）  W＝1／((len_th−obs)/a＋1)
によって規定される。ここで、aはobsを超える値（a＞obs）をとって分母を正値にすることが好ましい。図２（Ｂ）の反比例重みWは、a＝obs＊obs（＝225）の場合であり、Len_th＝15ならばW＝1.0となる。また、len_thが大きくなるにつれて反比例重みWは減少し、ゼロに近づく。
【００７１】
勿論、重みWは、以上に説明したものに限定されるものではない。len_thの単調減少関数であれば重みWとして採用可能であり、また好ましくは、len_thの増加とともにゼロに近づく関数、より好適にはゼロに漸近する関数であれば、種々のものが重みWとして用いることができる。ここで例えば、重みWを負の傾きを有するlen_thの一次関数としてもよいが、図２（Ａ）に示した指数重みWの方が、より確実な生体信号発生判定に資することになる。
【００７２】
図１に戻って、代表値算出部１２４は、算出した標準偏差SDを、同じく算出した重みWによって重み付けした値を代表値SDWに決定する。具体的には、次式
（５）  SDW[k]＝W[k]＊SD[k]
によって代表値SDW[k]を算出する。ここで上式（５）において、kはウィンドウ位置（ウィンドウ・インデックス）であり、SDW[k]、W[k]及びSD[k]における[k]は、それぞれウィンドウ位置kでの値であることを示す。
【００７３】
同じく図１において、共振器フィルタ処理部１２５は、代表値算出部１２４で算出された代表値SDWの時系列データに対し、共振器フィルタ処理を実施する。この共振器フィルタ処理は、算出された代表値SDWの時系列データにおいて予め特定された周期性が存在する場合に、この特定された周期性成分を増幅する処理となっている。このような処理を行うことにより、後に説明する信号発生判定部１２７において実施される、代表値の時系列データが周期性を有するか否かの判定処理を、より高い判定精度をもって実施することができるのである。
【００７４】
ちなみに、上述した共振器フィルタ処理を実施することなく、後述する信号計数部１２７が、代表値SDWの時系列データを直接に処理することも好ましい。この場合、共振器フィルタ処理によって目的の生体信号のみならず共振周波数に合ったアーチファクトまでもが増幅され、計数処理のエラーの原因となってしまう事態を回避することが可能となる。
【００７５】
ここで具体的に、共振器フィルタ処理は、次に示す差分方程式
（６）  y[n]＝a1＊y[n-1]＋a2＊y[n-2]＋b0＊x[n]
によって実現される。上式（６）において、nはサンプル位置（サンプル・インデックス）であり、x[n]及びy[n]はそれぞれ、サンプル位置nの入力信号及び出力信号である。また、係数a1、a2及びb0は、次式
（７）  a1＝2＊exp(−π＊Q／fs)＊cos(2π＊f0／fs)
a2＝−exp(−2π＊Q／fs)
b0＝1−a1−a2
をもって算出される。ここで、Qは共振度（Q＞0）であり、fsはスライディング・ウィンドウ分析周波数（単位はHz）であって、f0は共振周波数（単位はHz）である。ちなみに、後に図３〜６を用いて説明する実施例では、Q＝1、f0＝1／0.7＝1.429（Hz）、及びfs＝8（Hz）となっている。
【００７６】
発生時間区間決定部１２６は、加速度成分データを生成する前の入力信号に対して多重解像度解析（ＭＲＡ，MultiResolution Analysis）処理を実施し、ＭＲＡ処理後の信号振幅の時系列データが所定のヒステリシスを示す時間区間を、何らかの生体信号が発生した信号発生時間区間に決定する。
【００７７】
ここで、本願発明者は、センサからの入力信号に対しＭＲＡ処理を施すことによって生体信号が発生したか否かを判定可能であることを新たに見出した。この発見に基づき、発生時間区間決定部１２６は生体信号の発生時間区間を特定できるのである。なお、発生時間区間決定部１２６におけるこのＭＲＡ処理については、後に図５に示した実施例を用いて詳細に説明する。
【００７８】
いずれにしても、この後説明する信号計数部１２７は、この決定された信号発生時間区間を勘案することにより、周期的生体信号が確実に発生している入力信号データに対してのみ信号計数処理を実施して、不要な処理を大幅に低減することもできる。なお勿論、この発生時間区間決定部１２６を省略し、算出された代表値SDWの時系列データに対し一律に信号計数処理を実施することも可能である。
【００７９】
同じく図１において、信号計数部１２７は、＜上昇局面検出状態＞、＜上側閾値判定状態＞、＜下降局面検出状態＞、及び＜下側閾値判定状態＞を有し、これら４つの検出・判定状態を順次移行させながら、順次取り込まれる代表値SDWデータの処理を行い、生体信号の波数のカウントを行う。ここで、この代表値SDWデータは、アーチファクトによる誤計数の発生を極力抑えるため、本実施形態では共振器フィルタ処理の施されていないものとなっている。
【００８０】
さらに本実施形態においては、カウントされる周期的生体信号は、頭部に装着された筋電センサ付メガネ１から取得されるものであることから、「咀嚼」に起因する筋電信号であると判断される。すなわち、信号計数部１２７は、本実施形態において咀嚼に係る筋電信号の発生回数（咀嚼動作の回数）を計数するものとなっている。
【００８１】
次に、上記の４つの検出・判定状態における処理内容の概略を説明する。ここで、データ値（本実施形態では代表値SDW）は、所定時間間隔の下、刻々と信号計数部１２７に取り込まれるものとする。
【００８２】
＜上昇局面検出状態＞は、
（ア）取り込まれた代表値SDW（データ値）が１つ前の時点の値以下である場合、この代表値SDWを「仮下基準値」に決定し、
（イ）次いで取り込まれた代表値SDWが「仮下基準値」よりも大きい値である場合、「仮下基準値」を「下基準値」に決定して、次の上側閾値判定状態に移行する
検出状態となっている。
【００８３】
＜上側閾値判定状態＞は、
（ウ）取り込まれた代表値SDWが、「下基準値」から見て、予め決定した「上閾値」分を超えて上回った値であるか否かを判定し、真の判定、すなわち上回った値であるとの判定を行った際に、次の下降局面検出状態に移行する
判定状態となっている。
【００８４】
＜下降局面検出状態＞は、
（エ）取り込まれた代表値SDWが、１つ前の時点の値以上である場合、この代表値SDWを「仮上基準値」に決定し、
（オ）次いで取り込まれた代表値SDWが「仮上基準値」よりも小さい値である場合、「仮上基準値」を「上基準値」に決定して、次の下側閾値判定状態に移行する
検出状態となっている。
【００８５】
＜下側閾値判定状態＞は、
（カ）取り込まれた代表値SDWが、「上基準値」から見て、予め決定した「下閾値」分を超えて下回った値であるか否かを判定し、真の判定、すなわち下回った値であるとの判定を行った際に、次の上昇局面検出状態に移行する
判定状態となっている。
【００８６】
信号計数部１２７は、以上に説明した＜上昇局面検出状態＞、＜上側閾値判定状態＞、＜下降局面検出状態＞、及び＜下側閾値判定状態＞からなる１つの組の処理が完了する毎に、生体信号の波数のカウントを行う。例えば、
（ａ）＜上昇局面検出状態＞で始まり＜下側閾値判定状態＞で終了する一連の処理、
（ｂ）＜上側閾値判定状態＞で始まり＜上昇局面検出状態＞で終了する一連の処理、
（ｃ）＜下降局面検出状態＞で始まり＜上側閾値判定状態＞で終了する一連の処理、又は
（ｄ）＜下側閾値判定状態＞で始まり＜下降局面検出状態＞で終了する一連の処理
が完了する毎に、生体信号の波数を1だけ増分することができる。
【００８７】
またこの後、図７及び８のフローチャートを用いて具体的に説明するが、上記（ウ）における「上閾値」は、所定期間の代表値SDWの標準偏差に基づいて決定され、さらに、上記（カ）における「下閾値」は、代表値SDWから決定された「上基準値」に基づいて決定されることも好ましい。
【００８８】
ここで特に「上閾値」決定の際、入力信号がバイアス成分を有する場合に、バイアス成分の平均値を入力信号から差し引いて、代表値SDW（入力信号データ値）がゼロラインを中心に変動するように調整してから、予め設定した所定期間モニタを行い、その標準偏差を算出して「上閾値」を求めることも好ましい。
【００８９】
同じく図１において、生体信号判別部１２８は、（発生時間区間決定部１２６において決定された信号発生時間区間において）信号計数部１２７が周期的生体信号（本実施形態では「咀嚼」に係る筋電信号）の計数処理を実施しない又は終了した場合、この信号発生時間区間で発生している生体信号の種別を判定する。例えば、発生した生体信号は食い縛り動作によるもの、又は口角上げ動作によるものとの判定を行う。この生体信号判別部１２８での処理については、後に、図６のフローチャートを用いて全体のフローを概観する際、詳細に説明を行う。
【００９０】
ちなみに、信号計数判定部１２７や生体信号判別部１２８における判定結果の情報は、信号インタフェース１２９を介し、例えばユーザの携帯した携帯端末２へ送信され、携帯端末２において様々なアプリで利用されることも好ましい。この場合、例えば単位時間（１時間や１日等）当たりの生体信号発生回数や生体活動量が時系列のグラフとして表示されてもよい。
【００９１】
例えば、咀嚼の回数や、咀嚼ではないとの判定の下で口角上げに係る筋電信号が特定された場合には「笑み」の起こった回数等が、グラフ化されてもよい。また、咀嚼に係る筋肉の活動量や「笑み」に係る筋肉の活動量が、時系列のグラフとして表示されることも可能である。また、これらの情報がログとして記録されてもよく、さらには、筋電センサ付メガネ１のレンズ部に設けられた（図示していない）ディスプレイに表示させることも可能となる。
【００９２】
なお、信号インタフェース１２９と携帯端末２とは、無線又は有線（ケーブル）をもって通信接続されている。このうち、無線は、例えばBluetooth（登録商標）や、Wi-Fi（登録商標）等の無線ＬＡＮとすることができる。また、有線（ケーブル）は、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)で接続されるものであってもよい。さらに、携帯端末２は、スマートフォン、携帯電話機、ＰＤＡ(Personal Digital Assistant)、タブレット型コンピュータ等とすることができるが、例えばパーソナルコンピュータ等の他の情報処理装置であってもよい。
【００９３】
［実データ例］
以下、実際の生体信号（筋電信号）を含む入力信号を用い、本発明に係る生体信号処理をより詳細に説明する。
【００９４】
図３及び４はそれぞれ、人間による「ガムの咀嚼」及び「お笑い動画視聴」に起因する筋電信号を含む（サンプリング周波数512Hzでサンプリングされた）入力信号に対し、代表値算出処理までの処理を行った実施例を示すグラフである。ちなみに、本実施例では、アーチファクトによる誤計数の発生を極力抑えるため、共振器フィルタ処理は実施していない。
【００９５】
図３（Ａ）及び図４（Ａ）には、入力信号の時系列データの信号強度波形を示すグラフが示されている。ここでこれらの入力信号は、本実施例においてノッチフィルタ部１２２ａ（図１）として利用したＴＧＡＭ１から出力された信号となっている。これらの入力信号に対し、ＬＰＦ部１２２ｂ（図１）、加速度成分生成部１２３（図１）及び代表値算出部１２４（図１）における処理を施した結果をそれぞれ、図３（Ｂ）及び図４（Ｂ）に示す。
【００９６】
なお本実施例において、上記の代表値算出部１２４（図１）における処理では、サンプリング周波数が512Hzである加速度成分の時系列データが64サンプル入力される毎に、直近に入力された128サンプルをウィンドウ分析区間とし、当該分析区間において標準偏差SDが算出されている。また、重みWとして、図２（Ａ）に示したような指数重みWが採用されている。
【００９７】
これら図３（Ｂ）及び図４（Ｂ）のグラフには、代表値SDWの時系列データの波形が示されており、いずれも筋電信号の検出されていることが見てとれる。このうち、「ガムの咀嚼」（図３（Ｂ））の場合には、咀嚼に起因する高い周期性を有する周期的筋電信号が発生している。
【００９８】
ここで一般に、正常な有歯顎者による咀嚼周期は0.8秒前後と言われているが、図３（Ｂ）の筋電信号の周期も0.7秒強であって、当該筋電信号が咀嚼に起因するものであることを裏付けている。このように、咀嚼による筋電信号の発生を判定し、その発生回数（波数）のカウントを行うにあたり、この時間的な周期性が利用可能であることが理解される。
【００９９】
一方、「お笑い動画視聴」（図４（Ｂ））の場合には、周期性を有さない筋電信号が連続して発生していることが分かる。またこの場合、筋電信号が連続して発生してはいるがその強度は不安定であり、波形が乱高下している時間区間も存在する。このような筋電信号に対し、従来の如くそれぞれ所定値に固定された上端閾値及び下端閾値を用いて、周期性の判断を行うと、強度変動がたまたま咀嚼周期の範囲内の周期性を示しているとの判定の行われることが、少なからず発生するのである。
【０１００】
これに対し、信号計数判定部１２７の動的基準値・閾値による信号計数処理によれば、例えば「お笑い動画視聴」時の筋肉の動きを「咀嚼」と誤判定し、誤って咀嚼としてカウントしてしまうといった事態を回避することが可能となるのである。
【０１０１】
ちなみに本実施例では、この信号計数判定部１２７による信号計数処理の前に、発生時間区間決定部１２６（図１）が、加速度成分データを生成する前の入力信号に対してＭＲＡ（多重解像度解析）処理を実施し、信号発生時間区間を決定している。
【０１０２】
図５は、人間による「ガムの咀嚼」及び「お笑い動画視聴」に起因する筋電信号を含む入力信号に対し、発生時間区間決定処理を行った実施例を示すグラフである。
【０１０３】
図５（Ａ）及び図５（Ｂ）にはそれぞれ、図３（Ａ）及び図４（Ａ）に示された（サンプリング周波数512Hzの）入力信号に対し、256サンプル到着毎にウィンドウ分析区間256サンプルで区切った上で、ＭＲＡ処理を施した結果がグラフで示されている。ここで、これらのグラフの横軸は時間（ウィンドウ・インデックス）である。また、実施されたＭＲＡ処理では繰り返し計算の計算レベル（変換レベル）が1に設定されており、処理出力を示すグラフの縦軸は、変換レベル1の高周波成分を表す変換値群の絶対値の平均値（以下、（高周波成分の）平均値と略称）となっている。
【０１０４】
このように本実施例で行われたＭＲＡ処理における変換レベルは1であるので、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）に示す処理出力は、ナイキスト周波数をfnとして、周波数がfn／2〜fnの範囲に対応する高周波成分への変換結果となっている。ここで、ナイキスト周波数をfnはサンプリング周波数の半分、すなわち256（＝512／2）Hzであるので結局、128〜256Hzに対応する高周波成分を観測した結果ということになる。
【０１０５】
ちなみに、本実施例において入力信号の高周波成分にのみ着目している理由としては、「咀嚼」の場合も「お笑い動画視聴（笑み）」の場合も筋肉が活動した結果であり、交流の筋電信号がある程度連続的に混入するので、アーチファクトの多い低周波成分を観測する処理と比較すると、結果的にアーチファクトの影響を大幅に抑えられることが挙けられる。
【０１０６】
具体的に本実施例では、ＭＲＡ処理としてハール（haar）のウェーブレット変換を用いている。ハールウェーブレットは、最も単純な矩形型のウェーブレットである。本願発明者は、このような単純なハールウェーブレットでも筋電信号の検出には十分であることを見出している。通常、ＭＲＡ処理は、繰り返しの計算を伴い計算量が増大しがちであるので、モバイル機器での処理としては敬遠されている。しかしながら、本実施例では、計算レベルを1として計算量を低減させ、高周波成分のみに着目して筋電信号の発生区間の検出に特化しているので、アーチファクト耐性にも優れた効率的な処理が実現しているのである。
【０１０７】
次いで本実施例では、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）の高周波成分平均値の波形に基づき、
（ａ）高周波成分平均値が所定閾値thh_dwtを上回った時点と、その後この高周波成分平均値が所定閾値thl_dwtを下回った時点とを決定し、
（ｂ）上記（ａ）で決定した両時点間の時間区間を、筋電信号の発生時間区間に決定している。
【０１０８】
すなわち、振幅（高周波成分平均値）が所定のヒステリシスを示す時間区間を、筋電信号発生時間区間に決定しているのである。ここで、所定閾値thh_dwt及びthl_dwtはそれぞれ50及び20に設定された。以上の処理によって、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）の場合には、それぞれの図に示す両矢印の区間が、筋電信号発生時間区間に決定されている。
【０１０９】
ちなみに、上述した所定閾値thh_dwt及びthl_dwtも、統計的手法をもって予め設定されることが可能である。例えば、筋電センサ付メガネ１（図１）を装着したユーザの無表情時のセンサ信号を予め多数取得し、ＭＲＡ処理後の入力信号の時系列データにおける振幅の標準偏差のN倍及びN'倍（N＞N'）の値をそれぞれthh_dwt及びthl_dwtすることも好ましい。
【０１１０】
また、以上に説明した発生時間区間決定処理では、筋電信号が発生した時間区間は特定されるものの、その発生している筋電信号が例えば「咀嚼」によるものか「笑み（口角上げ）」によるものか、といった信号の種別までは判断できない。そこで次に、このような信号種別の判定も含めた生体信号処理全体について、図６に示したフローチャートを用いてその概略を説明する。
【０１１１】
［生体信号処理方法］
図６は、本発明による生体信号処理方法の一実施形態の概略を示すフローチャートである。
【０１１２】
（Ｓ１０１）取得した入力信号を差動増幅してデジタル化し、バッファリングを行う。
（Ｓ１０２）バッファリングされた入力信号に対し、商用電源に係る周期的ノイズを低減するノッチフィルタ処理を実施する。
（Ｓ１０３）ノッチフィルタ処理を施された入力信号に対し、ＬＰＦ処理を実施する。
（Ｓ１０４）ＬＰＦ処理を施された入力信号に対し、２階差分フィルタ処理を実施する。
【０１１３】
（Ｓ１０５）２階差分フィルタ処理を施され、時系列の加速度成分データとなった入力信号を、所定のウィンドウ分析区間に分割する。
（Ｓ１０６）ウィンドウ分析区間毎に重みWを算出する。
（Ｓ１０７）ウィンドウ分析区間毎に代表値SDWを算出する。
【０１１４】
（Ｓ２０１）上記ステップＳ１０３〜Ｓ１０７と並行して又は前後して、ノッチフィルタ処理を施された入力信号に対し、ＭＲＡ処理を実施する。
（Ｓ２０２）ＭＲＡ処理後の高周波成分の時系列データが所定のヒステリシスを示す時間区間を生体信号発生時間区間に決定する。
【０１１５】
ここで、以上のステップで算出された代表値SDWの時系列データ、及び生体信号発生時間区間に基づいて、周期的生体信号の計数処理及び生体信号種別判定処理を行う。ちなみに以下、上述した＜上昇局面検出状態＞、＜上側閾値判定状態＞、＜下降局面検出状態＞、及び＜下側閾値判定状態＞をそれぞれ、状態１、２、３及び４としている。
【０１１６】
（Ｓ３０１，Ｓ３０２）代表値SDWデータを逐次取り込み、取り込んだ代表値SDWが生体信号発生時間区間に係る値である場合に、当該代表値SDWが該当する状態（状態１〜４のうちの１つ）に応じた処理を実施する。なお、この各状態における処理の内容は、後に図７及び８を用いて詳細に説明する。
（Ｓ３２１）一方、ステップＳ３０１において、取り込んだ代表値SDWが生体信号発生時間区間に係る値ではない場合、現時点では生体信号は発生していないと判断し、当該取り込んだ代表値SDWについて、またはこの後所定期間、本生体信号処理を終了する。
【０１１７】
（Ｓ３０３）取り込んだ代表値SDWに該当する状態に応じた処理を実施する中、状態１から状態４までの移行が順次繰り返して進行するか否かをもって、周期的生体信号が発生しているか否かを判断する。具体的には、この後、図７及び８を用いて説明する状態１〜４の実施によって、所定期間内に（所定以上の）計数処理が行われるか否かによって周期的生体信号が発生しているか否かを判定することができる。
【０１１８】
（Ｓ３０４）（周期的生体信号が発生していると判断している場合において）カウントが行われる毎にカウント数CNTを1だけ増分させ、周期的生体信号の計数処理（周期的生体現象の生起数のカウント）を実施する。なお、以上に述べたステップＳ１０６〜Ｓ３０４は、ウィンドウ分析区間毎に算出された代表値SDWを取り込む毎に実施され、計数対象期間において又は所定回数だけ繰り返し実施されることになる。
【０１１９】
（Ｓ３１１）一方、ステップＳ３０３において、生体信号発生時間区間であるにもかかわらず周期的生体信号が発生していないと判断した場合、何らかの非周期的な生体信号が発生しているものとして、生体信号の種別判定を行う。ちなみに、この種別判定処理については、後に詳細に説明する。
（Ｓ３１２）ステップＳ３１１で種別を判定された生体信号の計数処理（生体現象の生起数のカウント）を行う。この計数処理についても後に説明を行う。
【０１２０】
図７は、状態１〜３における処理内容の一実施形態を示すフローチャートである。また、図８は、状態４における処理内容の一実施形態を示すフローチャートである。
【０１２１】
最初に、図７（Ａ）のフローチャートを用いて、状態１（上昇局面検出状態）で実施される処理内容を説明する。
（Ｓ４０１）今回取り込まれた代表値SDWが「仮下基準値」よりも大きいか否かを判定する。ここで、「仮下基準値」は、1つ前の時点（直前時点）の代表値SDW（であってステップＳ４０６又は図８のステップＳ７０８で決定された値）、又は（当初）予め設定された初期値とすることができる。
【０１２２】
（Ｓ４０２）ステップＳ４０１で真の判定（SDW＞「仮下基準値」との判定）を行った場合、現時点は上昇局面に入っていると判断し、現時点の「仮下基準値」を「下基準値」に決定する。
（Ｓ４０３）今回取り込まれた代表値SDWに係る時点情報、例えば代表値SDWの時間的位置であるサンプル番号を、状態サイクルの初期時点位置CPに決定する。
（Ｓ４０４）次回（1つ後の時点に）取り込まれる代表値SDWについては次の「状態２」へ移行することを決定する。
【０１２３】
（Ｓ４０５）一方、ステップＳ４０１で偽の判定（SDW≦「仮下基準値」との判定）を行った場合、なお下降局面にあると判断し、次回取り込まれる代表値SDWについても「状態１」を継続することを決定する。
（Ｓ４０６）次回の「状態１」で使用する「仮下基準値」を、今回取り込まれた代表値SDWに更新する。
【０１２４】
次に、図７（Ｂ）のフローチャートを用いて、状態２（上側閾値判定状態）で実施される処理内容を説明する。
（Ｓ５０１）今回取り込まれた代表値SDWのサンプル番号と初期時点位置CPとの差、すなわち初期時点位置CPからの現時点のサンプル経過数（経過時間）が、所定のＰ長閾値（サンプル点数長閾値）ThPを超えた値であるか否かを判定する。
【０１２５】
（Ｓ５０２）ステップＳ５０１で偽の判定（「CPからのサンプル経過数」≦ThPとの判定）を行った場合、今回取り込まれた代表値SDWが、現時点の「下基準値」から見て、予め決定した「上閾値」分を超えて上回った値であるか否かを判定する。すなわち、次式
（８）  SDW＞「下基準値」＋「上閾値」
が成り立つか否かを判定する。ここで、「上閾値」として、例えば過去所定期間での代表値SDWの分布における標準偏差のn倍（例えばn＝2）の値を採用することができる。
【０１２６】
（Ｓ５０３）ステップＳ５０２で真の判定（上式（８）が成立するとの判定）を行った場合、当該信号の「山」が検出されたとして、次回取り込まれる代表値SDWについては次の「状態３」へ移行することを決定する。
（Ｓ５０６）次の「状態３」で使用する「仮上基準値」を、今回取り込まれた代表値SDWに決定・更新する。
【０１２７】
（Ｓ５０４）一方、ステップＳ５０２で偽の判定（上式（８）が成り立たないとの判定）を行った場合、当該信号の「山」はなお検出されていないとして、次回取り込まれる代表値SDWについても「状態２」を継続することを決定する。
【０１２８】
（Ｓ５０５）さらに、ステップＳ５０１で真の判定（「CPからのサンプル経過数」＞ThPとの判定）を行った場合、現時点までの状態での滞留が長期となっており計数対象である周期的信号ではないと判断し、信号カウント数CNTをゼロにリセットして、次回取り込まれる代表値SDWについては「状態１」へ戻ることを決定する。
【０１２９】
次いで、図７（Ｃ）のフローチャートを用い、状態３（下降局面検出状態）で実施される処理内容を説明する。
（Ｓ６０１）今回取り込まれた代表値SDWのサンプル番号と初期時点位置CPとの差、すなわち初期時点位置CPからの現時点のサンプル経過数（経過時間）が、所定のＰ長閾値ThPを超えた値であるか否かを判定する。
【０１３０】
（Ｓ６０２）ステップＳ６０１で偽の判定（「CPからのサンプル経過数」≦ThPとの判定）を行った場合、今回取り込まれた代表値SDWが「仮上基準値」よりも小さいか否かを判定する。ここで、「仮上基準値」は、1つ前の時点（直前時点）の代表値SDW（であってステップＳ６０６又はステップＳ５０６で決定された値）とすることができる。
【０１３１】
（Ｓ６０３）ステップＳ６０２で真の判定（SDW＜「仮上基準値」との判定）を行った場合、現時点は下降局面に入っていると判断し、現時点の「仮上基準値」を「上基準値」に決定する。
（Ｓ６０４）次回取り込まれる代表値SDWについては次の「状態４」へ移行することを決定する。
【０１３２】
（Ｓ６０５）一方、ステップＳ６０２で偽の判定（SDW≧「仮上基準値」との判定）を行った場合、なお上昇局面にあると判断し、次回取り込まれる代表値SDWについても「状態３」を継続することを決定する。
（Ｓ６０６）次回の「状態３」で使用する「仮上基準値」を、今回取り込まれた代表値SDWに更新する。
【０１３３】
（Ｓ６０７）さらに、ステップＳ６０１で真の判定（「CPからのサンプル経過数」＞ThPとの判定）を行った場合、現時点までの状態での滞留が長期となっており計数対象である周期的信号ではないと判断し、信号カウント数CNTをゼロにリセットして、次回取り込まれる代表値SDWについては「状態１」へ戻ることを決定する。
【０１３４】
最後に、図８のフローチャートを用いて、状態４（下側閾値判定状態）で実施される処理内容を説明する。
（Ｓ７０１）今回取り込まれた代表値SDWのサンプル番号と初期時点位置CPとの差、すなわち初期時点位置CPからの現時点のサンプル経過数（経過時間）が、所定のＰ長閾値ThPを超えた値であるか否かを判定する。
【０１３５】
（Ｓ７０２）ステップＳ７０１で偽の判定（「CPからのサンプル経過数」≦ThPとの判定）を行った場合、今回取り込まれた代表値SDWが、現時点の「上基準値」から見て、予め決定した「下閾値」分を超えて下回った値であるか否かを判定する。すなわち、次式
（９）  SDW＜「上基準値」−「下閾値」
が成り立つか否かを判定する。ここで、「下閾値」として、例えば現時点での「上基準値」（ピーク値）の例えばピーク値のm倍（0＜m＜1，例えばm=0.9）の値を採用することができる。
【０１３６】
（Ｓ７０３）ステップＳ７０２で真の判定（上式（９）が成り立つとの判定）を行った場合、当該信号の「山」につづき「谷」が検出されたとして当該信号を計数対象とするが、ここで、今回の計数処理が初回ではないか否か、すなわち現時点の信号カウント数CNTが正値（正の整数値）であるか否かの判定を行う。
（Ｓ７０４）ステップＳ７０３で偽の判定（CNT＝0との判定）を行った場合、今回の計数処理は初回であるので、信号カウント数CNTを1だけ増分する。
【０１３７】
（Ｓ７０５）一方、ステップＳ７０３で真の判定（CNT＞0との判定）を行った場合、今回の計数処理は2回目以降であるので、ここで改めてカウントを行うべき周期的信号か否かを確認する。具体的には、前回の計数処理を行った際に取り込まれた代表値SDWのサンプル番号を時点位置PIとして、今回取り込まれた代表値SDWのサンプル番号とこの時点位置PIとの差、すなわち時点位置PIからの現時点のサンプル経過数（経過時間）が、所定のＰ長閾値ThPLを超えた値であるか否かを判定する。
【０１３８】
ここで、このステップＳ７０５において真の判定（「PLからのサンプル経過数」＞ThPLとの判定）を行った場合、計数対象の周期的信号を捉えているとして、ステップＳ７０４に移行し、計数処理を行う。一方、ステップＳ７０５で偽の判定（「PLからのサンプル経過数」≦ThPLとの判定）を行った場合、短い時間間隔で発生したパルス状の非計数対象の信号が生じているとし、ステップＳ７０４をスキップし、ステップＳ７０６に移行する。
【０１３９】
（Ｓ７０６）今回取り込まれた代表値SDWの時間的位置であるサンプル番号を、時点位置PIに決定する。
（Ｓ７０７）次回（1つ後の時点に）取り込まれる代表値SDWについては次の「状態１」へ移行することを決定する。
（Ｓ７０８）次の「状態１」で使用する「仮下基準値」を、今回取り込まれた代表値SDWに決定・更新する。
【０１４０】
（Ｓ７１１）一方、ステップＳ７０２で偽の判定（上式（９）が成立しないとの判定）を行った場合、今回取り込まれた代表値SDWが「上基準値」よりも大きいか否かを判定する。ここで、真の判定（SDW＞「上基準値」）を行った場合、「上基準値」をこの代表値SDWに更新する（Ｓ７１２）。一方、偽の判定（SDW≦「上基準値」）を行った場合、ステップＳ７１２をスキップし、ステップＳ７１３へ移行する。
（Ｓ７１３）当該信号の「谷」はなお検出されていないとして、次回取り込まれる代表値SDWについても「状態４」を継続することを決定する。
【０１４１】
（Ｓ７２１）さらに、ステップＳ７０１で真の判定（「CPからのサンプル経過数」＞ThPとの判定）を行った場合、現時点までの状態での滞留が長期となっており計数対象である周期的信号ではないと判断し、信号カウント数CNTをゼロにリセットして、次回取り込まれる代表値SDWについては「状態１」へ戻ることを決定する。
【０１４２】
以上説明したように本実施形態の生体信号処理においては、４つの状態を１つのサイクルとし、代表値SDWを取り込む毎に波形（パルス）を逐次分析することによって、例えば「咀嚼」、「心拍」、「脈拍」、「呼吸」や「歩行」等の周期的生体信号の波数、すなわち「咀嚼数」、「心拍数」、「脈拍数」、「呼吸数」や「歩数」等を、周波数分析を行うことなくより確実にカウントすることが可能となる。
【０１４３】
ここで、本実施形態では特に、「上基準値」及び「下基準値」を、予め設定した固定値ではなく、逐次取り込まれた代表値SDW（入力信号データ値）によって、その都度動的に決定している。さらに、「上閾値」及び「下閾値」も代表値SDW（入力信号データ値）に基づいて適宜動的に決定されている。その結果、一般に振幅変動が大きく計数対象外のノイズも混入しやすい生体信号に対しても、その波形・波数をより適切に捉え、より精度の高い、すなわちカウント誤差のより小さい信号計数処理を実施することができるのである。
【０１４４】
さらに言えば、生体信号の強度は一般に、計数対象であるユーザや動物における個人差・個体差が大きく、通常は信号計数処理におけるパラメータを、計数対象であるユーザや動物毎に人手で調整しなければならない。これに対し本実施形態によれば、「上基準値」、「下基準値」、「上閾値」及び「下閾値」といった計数処理の精度に関わるパラメータは自動的に決定されるので、当該パタメータを計数対象毎に人手で調整するといった手間が不要となるのである。
【０１４５】
ちなみに、上述した初期時点位置CPは、＜上昇局面検出状態（状態１）＞から＜上側閾値判定状態（状態２）＞への移行に係る「第１基準時点」となっているが、ここで以上に説明した初期時点位置CPに係る処理をまとめると、結局、
（ａ１）＜上側閾値判定状態（状態２）＞において、「第１基準時点（初期時点位置CP）」から所定時間が経過するまでの間に、代表値SDWが「仮下基準値」を上回った値であるとの判定を行わなかった場合、
（ａ２）＜下降局面検出状態（状態３）＞において、「第１基準時点（初期時点位置CP）」から所定時間が経過するまでの間に、「上基準値」を決定しなかった場合、または、
（ａ３）＜下側閾値判定状態（状態４）＞において、「第１基準時点（初期時点位置CP）」から所定時間が経過するまでの間に、代表値SDWが「仮上基準値」を下回った値であるとの判定を行わなかった場合に、
生体信号の波数のカウントを行わない又はリセットすることになっている。
【０１４６】
これに対しすでに述べたように、他の実施形態として、生体信号処理の１サイクルを、状態３から開始して、状態４、状態１及び状態２へ順次移行し、最後の状態２において信号計数処理を行うものとすることも可能である。
【０１４７】
このような実施形態では、上述した初期時点位置CPは、＜下降局面検出状態（状態３）＞から＜下側閾値判定状態（状態４）＞への移行に係る「第２基準時点」となり、この初期時点位置CPに係る処理は、結局、
（ｂ１）＜下側閾値判定状態（状態４）＞において、「第２基準時点（初期時点位置CP）」から所定時間が経過するまでの間に、代表値SDWが「仮上基準値」を下回った値であるとの判定を行わなかった場合、
（ｂ２）＜上昇局面検出状態（状態１）＞において、「第２基準時点（初期時点位置CP）」から所定時間が経過するまでの間に、「下基準値」を決定しなかった場合、または、
（ｂ３）＜上側閾値判定状態（状態２）＞において、「第２基準時点（初期時点位置CP）」から所定時間が経過するまでの間に、代表値SDWが「仮下基準値」を上回った値であるとの判定を行わなかった場合に、
生体信号の波数のカウントを行わない又はリセットすることになるのである。
【０１４８】
いずれにしても、初期時点位置CPを用いることによって、入力信号の時間的長さが計数対象信号の周期から期待される範囲内にあるかどうかを判断し、当該時間的長さが適当である信号のみを計数処理対象とすることが可能となる。これにより例えば、（個人差はあるが）比較的振幅の小さい「咀嚼」信号に対し、「笑顔」信号といった計数対象外の弱いノイズ信号が混入し得る場合に、振幅感度を落とすことなく、計数対象の「咀嚼」信号に期待される時間的長さ（周期性）の制約を利用して、計数対象外のノイズ信号の誤カウントを抑制することも可能となるのである。
【０１４９】
また、上述したステップＳ７０５における判定処理は、まとめると、
（ａ）取り込んだ代表値SDW（入力信号データ値）が「上基準値」から見て所定条件を満たすより小さいデータ値であるとの判断に係る時点が、波数をカウントした直近の時点から見て未だ所定時間以上経過した時点ではない場合に、波数のカウントをスキップする
となる。
【０１５０】
これに対し、上述したように他の実施形態として、生体信号処理の１サイクルを、状態３から開始して、状態４、状態１及び状態２へ順次移行し、最後の状態２において信号計数処理を行うものとした場合には、状態２（上側閾値判定状態）における上記ステップＳ７０５に対応するステップでの処理として、
（ｂ）取り込んだ代表値SDW（入力信号データ値）が「下基準値」から見て所定条件を満たすより大きいデータ値であるとの判断に係る時点が、波数をカウントした直近の時点から見て未だ所定時間以上経過した時点ではない場合に、波数のカウントをスキップする
との処理が実施されるのである。
【０１５１】
また、更なる他の実施形態として、＜上昇局面検出状態＞、＜上側閾値判定状態＞、＜下降局面検出状態＞、及び＜下側閾値判定状態＞の各々において、当該状態に留まっている時間が所定時間を超えた場合、生体信号の波数のカウントを行わない又はリセットすることも可能である。勿論、このような処理は、上述した初期時点位置CPを利用した処理と併せて実施されてもよい。
【０１５２】
図９は、固定閾値判定を行う比較例、及び動的閾値判定を行う実施例を説明するためのグラフである。
【０１５３】
図９（Ａ）には、予め設定した「上端閾値」及び「下端閾値」を利用した、比較例としての信号計数処理が示されている。具体的には、代表値SDWが時系列で逐次取り込まれており、
（ａ）取り込まれた代表値SDWが、「上端閾値」を下から横切って上回った時点と、
（ｂ）それに次いで「下側閾値」を上から横切って下回った時点と
の組を生成して記憶し、この組の数を信号カウント数CNTの増分ΔCNTとしている。図９（Ａ）の本比較例では、ΔCNT＝3となっている。
【０１５４】
ここで、本比較例で取り扱っている代表値SDW時系列データは、本来、図９（Ａ）のグラフの横軸範囲（0〜30秒の範囲）において波数が1つであるデータとなっている。これに対し、上記の比較例では、固定閾値判定を行っているが故に、当該データに乗った短パルス状のノイズ信号も計数対象としてしまい、本来ΔCNT＝1に決定すべきところ、ΔCNT＝3にしてしまっている。
【０１５５】
これに対し、図９（Ｂ）には、上記の比較例と同一の代表値SDW時系列データに対する本発明に係る実施例としての信号計数処理が示されている。具体的には、比較例と同様、代表値SDWが時系列で逐次取り込まれており、
（ａ）取り込まれた代表値SDWが、動的に決定した「下基準値」から見て、（同じく動的に決定した）「上閾値」分を超えて上回った値となった後に、さらに「上基準値」を決定・更新した時点と、
（ｂ）それに次いで、取り込まれた代表値SDWが、上記の決定・更新した「上基準値」から見て、（同じく動的に決定した）「下閾値」分を超えて下回った値となった後に、さらに「下基準値」を決定・更新した時点と
の組を生成して記憶し、この組の数を信号カウント数CNTの増分ΔCNTとしている。
【０１５６】
図９（Ｂ）に示した本実施例ではΔCNT＝1となっており、動的な基準値・閾値を採用して信号データ値に即した計数処理を行った結果、正しいカウント数が得られているのである。
【０１５７】
以下、図６の生体信号処理全体を示したフローチャートにおけるステップＳ３１１及びＳ３１２の生体信号種別判定処理及び生体信号計数処理を説明する。ちなみに、これらの処理は、生体信号判別部１２８（図１）によって実施される処理となっている。
【０１５８】
生体信号判別部１２８は、生体信号種別判定の一実施形態として、何らかの生体信号は発生しているが周期的生体信号は発生していないと判断された時間区間において、入力信号の平均パワー周波数（ＭＰＦ，mean power frequency）を算出し、ＭＰＦの高さに基づいて、発生した生体信号の種別を判定することも好ましい。
【０１５９】
ここで、本願発明者は、筋電センサ付メガネ１を用いて取得した入力信号に対し、高速フーリエ変換（ＦＦＴ，Fast Fourier Transform）等による周波数解析処理を実施し、各ウィンドウ分析区間においてＭＰＦを算出したところ、このＭＰＦ値の閾値判定によって、発生した筋電信号の種別が判断可能であることを見出した。
【０１６０】
具体的には、例えば、ＭＰＦ値が所定閾値を超えている場合、発生している生体信号は食い縛り動作による筋電信号であると判定し、一方、ＭＰＦ値がこの所定閾値以下である場合、発生している生体信号は、口角上げ動作による筋電信号であると判定することができる。
【０１６１】
さらに、ウィンドウ分析区間において、信号強度、例えば振幅の標準偏差SD’を算出し、この値もＭＰＦ値と同様にして発生信号の種別判定に用いることも可能となっている。
【０１６２】
ちなみに、一般的にＦＦＴ等の周波数解析処理には相当の計算量が必要とされるが、本実施形態では、何らかの生体信号が発生したと判定された時間区間のみにおいてこのような周波数解析を行うので、種別判定において周波数解析処理を実施するにもかかわらず、計算量を大幅に削減することができるのである。
【０１６３】
さらに、生体信号判別部１２８は、生体信号種別判定の他の実施形態として、生体信号は発生しているが周期的生体信号は発生していないと判断された時間区間において、標準偏差SD’と入力信号のＭＰＦ値（MPF）とを含む特徴量、例えば{SD', MPF}を算出し、この特徴量について、基準状態に該当する入力信号の特徴量によって設定された単位空間から離隔した度合いである離隔度合いを算出し、算出された離隔度合いに基づいて、発生した生体信号の種別を判定することも好ましい。
【０１６４】
この場合具体的に、生体信号判別部１２８は、生体信号が発生していない基準状態に係る単位空間からの離隔度合いから、所定の生体信号が発生した状態及び生体信号が発生していない状態を合わせた基準状態に係る単位空間からの離隔度合いと、所定の生体信号が発生した基準状態に係る単位空間からの離隔度合いとを差し引いた量に基づいて、所定の生体信号の発生を判定することができる。
【０１６５】
ここで、上記の単位空間及び離隔度合いとして、
（ａ）ＭＴ（Mahalanobis Taguchi）法における単位空間、及びマハラノビス距離から算出される値、
（ｂ）ＭＴＡ（Mahalanobis-Taguchi Adjoint）法における単位空間、及びマハラノビス距離から算出される値、
（ｃ）Ｔ法における単位空間、及び特性値から算出される値、又は
（ｄ）ＲＴ（Recognition Taguchi）法における単位空間、及びＲＴ距離から算出される値
を採用することができる。ちなみに、このような生体信号種別判定の方法が有効であることも、本願発明者が実験を通して見出したものである。
【０１６６】
このうちＭＴ法を用いた場合、例えば口角上げ動作による筋電信号を判別する際には、
（ア）無表情状態及び口角上げ状態（を合わせた状態群）
（イ）無表情状態
（ウ）口角上げ状態
についての３つの単位空間を設計し、入力信号において、これらの単位空間からの離隔度合いをそれぞれ距離１、距離２及び距離３として算出して、（判定用距離）＝(距離２)−(距離1)−(距離３)とすることによって、より好適な判定結果が得られることが分かっている。具体的には、このような判定用距離が所定閾値を超えている場合、発生している生体信号は口角上げ動作による筋電信号であると判定することができるのである。
【０１６７】
次いで以下、図６のステップＳ３１２における生体信号計数処理の好適な一実施形態として、時系列データのヒステリシスを利用する方法を説明する。
【０１６８】
図１０は、処理された生体信号の時系列データにおけるヒステリシスを利用した生体信号計数処理の一実施例を示すグラフである。この図１０のグラフは、生体信号種別判定をＭＴ法によって実施した際に算出された判定用距離の時系列データ点を、線分で結んだ折れ線グラフとなっている。
【０１６９】
生体信号判別部１２８（図１）は、
（ａ）判定用距離（の推移を示す折れ線）が閾値Thhのラインを下方（値の小さい方）から横切って上方（値の大きい方）に向かう点をカウント開始点（丸印）とし、
（ｂ）判定用距離（の推移を示す折れ線）が閾値Thl（＜Thh）のラインを上方（値の大きい方）から横切って下方（値の小さい方）に向かう点をカウント終了点（三角印）として、
これらのカウント開始点とそれに次ぐカウント終了点との組毎に１だけカウントを増分する。
【０１７０】
図１０の実施例では、この組が４つ存在しているので、これらの４つの組がグラフで決定された段階で、（用いた判定用距離に係る種別の）生体信号が４回発生したと判定される（生体信号の発生数が４とカウントされる）。ここで、開始点の閾値(thh)及び終了点の閾値(thl)を適切に設定することによって、信号発生判定結果のチャタリングを防止することも可能となるのである。
【０１７１】
さらに、生体信号判別部１２８は、カウント開始点を決定してから所定の時間閾値Tmaxだけ時間が経過してもカウント終了点が決定されない際、このカウント開始点からその時点までで１回をカウントした上で、この時間閾値Tmax経過後は、判定用距離Wが閾値Thlを下回るまでノイズ判定期間であるとしてもよい。この場合、図１０の実施例では、結局、（用いた判定用距離に係る種別の）生体信号の発生回数は５回であると決定されることになる。
【０１７２】
なお変更態様として、生体信号種別判定をＭＰＦ導出によって実施した際には、図１０の縦軸をＭＰＦ値としたヒステリシスグラフを生成し、（種別判定された種別に係る）生体信号の発生回数をカウントすることも可能となる。
【０１７３】
［生体信号処理装置の他の実施形態］
図１１及び図１２は、本発明による生体信号処理装置の他の実施形態を示す模式図である。
【０１７４】
図１１には、本発明による生体信号処理装置としてのヘッドフォン１’が示されている。ヘッドフォン１’は、携帯端末２に連携するウェアラブルデバイスであり、検知された生体信号としての筋電信号を含み得る入力信号を、筋電センサ付メガネ１（図１）と同様に生体信号処理部１２において処理して、筋電信号発生の有無や、発生した筋電信号の種別を判定し、さらには信号発生回数をカウントして、このような判定結果・計数結果に係る情報を、無線又は有線（ケーブル）を介して携帯端末２に送信する。
【０１７５】
ここで、無線は、例えばBluetooth（登録商標）や、Wi-Fi（登録商標）等の無線ＬＡＮとすることができる。また、有線は、例えば携帯端末２のヘッドフォン・マイクロフォン用アナログ音声入出力端子（ジャック）に接続されるものであってもよく、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）で接続されるものであってもよい。いずれにしても、当該無線又は有線を介し、携帯端末２からヘッドフォン１’へ、例えばコンテンツの音声信号が伝送されるとともに、ヘッドフォン１’から携帯端末２へ、筋電センサによって検知された筋電信号に係る判定結果情報が伝送される。
【０１７６】
また、ヘッドフォン１’の筋電センサも、筋電センサ付メガネ１（図１）と同様、「検出用＋（プラス）電極」、「リファレンス用−（マイナス）電極」、及び「ＤＲＬ（Driven Right Leg）電極」の３つの電極を有している。また、これらの電極配置についても図１１に示すように、リファレンス用電極が左（又は右）の耳介周辺から頬近傍の１つの皮膚位置に接し、検出用電極が右（又は左）の耳介周辺から頬近傍の１つの皮膚位置に接するように設定することができる。ちなみに、この場合、検知され得る生体信号には、口角上げ運動や食い縛り運動に起因する筋電信号が含まれる。
【０１７７】
なお、筋電センサの電極の配置は、当然に上記の形態に限定されるものではない。例えば、ヘッドフォン１’がオープンエア型のイヤカップやイヤパッドを有さない場合、ヘッドフォンを頭部に装着するため支持機構のうち耳周辺の皮膚に当接する面の中から頬に近い位置に電極を配置してもよい。
【０１７８】
さらに、本発明による生体信号処理装置であって、同様の筋電センサ及びその電極を備えた頭部装着デバイスとして、図１２に示したイヤホン１’’も挙げられる。このイヤホン１’’も、検知された生体信号としての筋電信号を含み得る入力信号を処理し、筋電信号発生の有無や、発生した筋電信号の種別を判定して、この判定結果に係る情報を、無線又は有線（ケーブル）を介して携帯端末２に送信する。また、当該無線又は有線を介し、携帯端末２からイヤホン１’’へ、例えばコンテンツの音声信号が伝送される。
【０１７９】
ここで以上に説明した、耳を含む位置に装着される筋電センサ付メガネ１（図１）、ヘッドフォン１’（図１１）や、イヤホン１’’（図１２）を用いて、「咀嚼」に起因する筋電信号の発生をより確実に把握し、その発生回数（咀嚼数）を的確にカウントすることもでき、さらに例えば、「笑み」を含む顔表情に相当する口角上げ運動に係る筋電信号を検知することもできるのである。ちなみに、このような筋電信号は、ユーザの意識的反応による信号である場合、ユーザインタフェースとして利用可能となる。一方、無意識的反応による信号ならば、ユーザの感情及びその推移の測定結果として利用することができる。
【０１８０】
また例えば、携帯端末２が再生中のコンテンツの音声をヘッドフォン１’に送信し、ヘッドフォン１’を装着したユーザにおける音声体験中での筋電信号を検知することによって、当該コンテンツに対してユーザの抱く感情に係る情報を取得することも可能となる。また、ユーザによるヘッドフォン１’の装着／未装着も、筋電信号の検知状況から判断可能となるのである。
【０１８１】
ちなみに、耳を含む位置に装着される筋電センサ付メガネ１（図１）、ヘッドフォン１’（図１１）や、イヤホン１’’（図１２）は、頭部内の筋肉による筋電信号のみならず、耳付近の位置から検知可能な、体温、発汗、脈波、脈拍、脳波等に係る生体信号を検出することも可能とする。以上に説明したような実施形態の生体信号処理方法は、筋電信号に限らずこのような様々な種別の生体信号の処理にも適用することができるのである。
【０１８２】
なお勿論、本実施形態の生体信号処理方法は、筋電信号や脳波等のノイジーな交流信号に対し、より効果的な処理が実施可能となっている。すなわち、乾式電極を用いる筋電センサ等によって検出される信号が交流である性質を利用して検出を実施し、一方で、振幅の小さい交流信号は検出せず、さらに乾式電極のズレによるノイズ（アーチファクト）も生体信号として検出しないので、計算量を小さくしつつより確実に交流信号としての「周期的生体信号」を検出することができる。
【０１８３】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、「下基準値」及び「上基準値」を順次決定又は更新し適宜利用することによって、周波数分析に頼ることなく、周期的生体信号の計数処理を実施することができる。すなわち、多大な計算を要する周波数分析処理に比べてより処理負担の少ない処理でカウント（計数）を行うことが可能となる。
【０１８４】
また、本発明によれば、周期的生体信号の典型例として、「咀嚼」に起因する筋電信号の発生をより確実に把握し、「咀嚼」回数をより正確にカウントすることもできる。さらに、１つの実施形態としてではあるが、この「咀嚼」とは区別する形で口角上げに係る筋肉に起因する筋電信号を捉え、「笑み」等の顔表情を推定することも可能となる。その際、「咀嚼」の発生の有無を確実に判定することによって、混入し得る大きな振幅のアーチファクトにも頑健な顔表情推定処理を実施することが可能となるのである。
【０１８５】
また、本発明によれば、応用例として、例えばユーザによる所定回数の咀嚼動作をトリガとするユーザからのコマンド指示、例えばカメラのシャッタ動作やズーミング等、さらには視聴中コンテンツのお気に入り登録等を実行可能にする。さらには、「咀嚼」や「笑み」の定量計測を定常的に実施し、ユーザが健全な食事や日常生活を行っているのかどうかを定量化することもできるのである。
【０１８６】
さらに、本発明は、他の実施形態として、上記の筋電信号以外にも様々な周期的生体信号を特定し、その周期的生体信号に係る生体現象の発生回数をより確実に把握することも可能とする。また、その結果を応用し、これらの判定結果や発生回数計測結果を、様々なタイプのコンテンツ等の評価、意志による生体現象のユーザインタフェース化、さらには身体状態や感情・精神状態の定量化等に生かすこともできるのである。
【０１８７】
以上に述べた本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【０１８８】
１  筋電センサ付メガネ（生体信号処理装置）
１’  ヘッドフォン（生体信号処理装置）
１’’  イヤホン（生体信号処理装置）
１１  信号処理ボックス
１２  生体信号処理部
１２１  信号変換部
１２２  前フィルタ処理部
１２２ａ  ノッチフィルタ部
１２２ｂ  ＬＰＦ部
１２３  加速度成分生成部
１２３ａ  ２階差分フィルタ部
１２４  代表値算出部
１２５  共振器フィルタ処理部
１２６  発生時間区間決定部
１２７  信号計数部
１２８  生体信号判別部
１２９  信号インタフェース
１３  プラス電極パッド
１４  マイナス電極パッド
１５  鼻パッド電極部
２  携帯端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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