(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、
前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、
前記体動除去脈波波形に基づいて、呼吸成分を抽出する呼吸成分抽出手段と、
前記呼吸成分抽出手段によって抽出された呼吸成分に基づいて、運動強度を算出する運度強度生成手段と
を備えたことを特徴とする運動強度検出装置。
【請求項２】
前記呼吸成分抽出手段は、
前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して体動除去脈波解析データを生成するウエーブレット変換部と、
前記体動除去脈波解析データから脈波成分に相当する周波数成分を除去して呼吸波形解析データを生成し、当該呼吸波形解析データに逆ウエーブレットを施して、呼吸波形を前記呼吸成分として生成する呼吸波形生成部と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の運動強度検出装置。
【請求項３】
前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分抽出手段によって抽出された呼吸成分に周波数解析を施して得られた周波数成分の割合に基づいて、前記運動強度を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の運動強度検出装置。
【請求項４】
前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分抽出手段によって抽出された呼吸成分に周波数解析を施して得られた各周波数成分から歪率を算出し、当該歪率に基づいて前記運動強度を算出することを特徴とする請求項３に記載の運動強度検出装置。
【請求項５】
前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分抽出手段によって抽出された呼吸成分に周波数解析を施して得られた基本波周波数成分と第３次高調波成分の割合を算出し、当該割合に基づいて前記運動強度を算出することを特徴とする請求項３に記載の運動強度検出装置。
【請求項６】
前記呼吸成分抽出手段は、呼吸波形を前記呼吸成分として抽出し、
前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分抽出手段によって抽出された前記呼吸波形のデューティ比を検出し、当該デューティ比に基づいて前記運動強度を生成すること
を特徴とする請求項１または２に記載の運動強度検出装置。
【請求項７】
前記体動除去手段は、
前記脈波波形の周波数スペクトラムを解析する第１の周波数解析部と、
前記体動波形の周波数スペクトラムを解析する第２の周波数解析部と、
前記第２の周波数解析部によって解析された周波数スペクトラムと同一周波数のものを、前記第１の周波数解析部によって解析された周波数スペクトラムから除去して、体動が除去された体動除去スペクトラムを生成する体動除去部を備え、
前記呼吸成分抽出手段は、前記体動除去スペクトラムの中から呼吸成分の基本波成分に相当する周波数スペクトラムを抽出し、
前記運動強度生成手段は、前記呼吸成分の基本波成分に相当する周波数スペクトラムのレベルとその高調波成分に相当する周波数スペクトラムのレベルに基づいて、前記運動強度を算出することを特徴とする請求項１に記載の運動強度検出装置。
【請求項８】
前記呼吸成分抽出手段は、前記体動除去スペクトラムの中から脈拍数に応じて定められる帯域を特定し、この帯域内の周波数スペクトラムの中から呼吸成分の基本波成分に相当する周波数スペクトラムを抽出することを特徴とする請求項７に記載の運動強度検出装置。
【請求項９】
前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分の基本波成分に相当するスペクトラムのレベルとその高調波成分に相当するスペクトラムのレベルに基づいて、呼吸波形の歪率を算出し、当該歪率に基づいて前記運動強度を算出することを特徴とする請求項７または８に記載の運動強度検出装置。
【請求項１０】
前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分の基本波成分に相当するスペクトラムのレベルとその第３次高調波成分に相当するスペクトラムのレベルとの割合を求め、当該割合に基づいて前記運動強度を算出することを特徴とする請求項７または８に記載の運動強度検出装置。
【請求項１１】
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波波形から呼吸成分を抽出する呼吸成分抽出手段と、
前記呼吸成分抽出手段によって抽出された呼吸成分に基づいて、運動強度を算出する運度強度生成手段と
を備えたことを特徴とする運動強度検出装置。
【請求項１２】
前記呼吸成分抽出手段は、
前記脈波波形に周波数解析を施して脈波解析データを生成する周波数解析部と、
前記脈波解析データから脈波成分を除去する脈波成分除去部と、
体動基本波周波数と呼吸基本波周波数の関係を予め対応付けて格納した基本周波数テーブルと、
前記基本波周波数テーブルを参照して、前記解析データの中から呼吸基本波周波数と体動基本波周波数を特定する周波数特定部と、
前記周波数特定部によって特定された前記呼吸基本周波数に基づいて、その各高調波周波数を算出し、呼吸成分を抽出する抽出部と
を備えたことを特徴とする運動強度検出装置。
【請求項１３】
前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分の基本波成分に相当するスペクトラムのレベルとその高調波成分に相当するスペクトラムのレベルに基づいて、呼吸波形の歪率を算出し、当該歪率に基づいて前記運動強度を算出することを特徴とする請求項１１または１２に記載の運動強度検出装置。
【請求項１４】
前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分の基本波成分に相当するスペクトラムのレベルとその第３次高調波成分に相当するスペクトラムのレベルとの割合を求め、当該割合に基づいて前記運動強度を算出することを特徴とする請求項１１または１２に記載の運動強度検出装置。
【請求項１５】
前記前記運度強度生成手段によって生成された前記運動強度を告知する告知手段を備えることを特徴とする請求項１乃至１４のうちいずれか１項に記載の運動強度検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は運動強度を脈波波形から検出するのに好適な運動強度検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ランニングやウエイトトレーニングなどの運動強度を測定する方法として、血液中の乳酸濃度を測定する方法が知られている。この測定方法にあっては、乳酸が疲労物質であることに着目し、乳酸濃度が高い場合に運動強度が大きいと判定する。
ここで、運動中にトレーニングしている者自らが運動強度を知ることができれば、健康管理や科学的なトレーニングを行うことができ便利である。しかし、乳酸濃度を測定するには、血液を採取して濃度を調べる必要があるため、運動を継続しながら測定を行うことは不可能である。
そこで、本発明者らは、運動強度を表す指標について検討を重ねたところ、呼吸波形と運動強度に密接な関係があることを発見した。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ここで、呼吸波形を如何にして測定するかが重要な問題である。まず、病人等、安静にしている被験者の呼吸波形を測定する方法としては、胸や腹にバンドを巻いて伸縮状態を測定する、鼻孔に熱電対を入れてその抵抗値の変動をカウントする等の方法が一般的である。しかし、日常の健康管理を行う被験者や、トレーニングを行う被験者がそのような物を装着することはきわめて煩わしく不便である。
【０００４】
ところで、安静状態の被験者の心電図のＲ−Ｒ周期のゆらぎの周波数成分を解析すると、呼吸数に相当する成分が存在する。脈波は心電図と同期するから、脈波周期（または脈波振幅）のゆらぎ周波数成分においても呼吸波形に相当する成分が含まれる。
そこで、このような成分を抽出することによって、心電あるいは脈波に基づいて呼吸波形を測定する装置が知られている。例えば、特開昭６２−２２６２７においては、一連の脈拍間隔を測定し、これら脈拍間隔の変化周期を測定し、この変化周期の逆数によって呼吸数を算出する技術が開示されている。
【０００５】
また、実開平４−５１９１２においては、心電波形のＲ−Ｒ間隔の変動周期または脈波波形のピーク値の包絡線のゆらぎに基づいて第１呼吸数を検出し、被験者の腹部表面の往復運動を検出して第２呼吸数を検出し、第１および第２呼吸数のうち低い方を記録・表示する技術が開示されている。
【０００６】
また、実開平４−１３６２０７においては、脈波波形の振幅のゆらぎの周期に基づいて呼吸数を推定するとともに、脈波波形の平均値（低周波成分のうねり）を算出し、この平均値の傾きが小さい場合のデータを用いることによって、うねりやノイズの影響を低減する技術が開示されている。
【０００７】
また、特開平６−１４２０８２においては、逐次求められた被験者の脈拍数と最高血圧値とを乗算し、この乗算値の脈動周期に基づいて呼吸数を算出する技術が開示されている。また、実公平６−２２３２５においては、脈波のピーク値を結ぶ曲線の変化周期に基づいて、生体の呼吸数を決定する技術が開示されている。
【０００８】
しかし、被験者が運動中であれば、心電波形には筋電波形が重畳し、脈波には体動成分が重畳する。これらの成分は呼吸波形に相当する成分よりもレベルが高くなることもあるため、呼吸波形を誤って算出してしまうという問題があった。
【０００９】
この発明は上述した事情に鑑みてなされたものであり、脈波波形から呼吸成分を抽出し、これに基づいて運動強度を簡易に検出する運動強度検出装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、呼吸成分を抽出する呼吸成分抽出手段と、前記呼吸成分抽出手段によって抽出された呼吸成分に基づいて、運動強度を算出する運度強度生成手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項２に記載の発明にあっては、前記呼吸成分抽出手段は、前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して体動除去脈波解析データを生成するウエーブレット変換部と、前記体動除去脈波解析データから脈波成分に相当する周波数成分を除去して呼吸波形解析データを生成し、当該呼吸波形解析データに逆ウエーブレットを施して、呼吸波形を前記呼吸成分として生成する呼吸波形生成部とを備えることを特徴とする。
【００１２】
また、請求項３に記載の発明にあっては、前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分抽出手段によって抽出された呼吸成分に周波数解析を施して得られた周波数成分の割合に基づいて、前記運動強度を算出することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項４に記載の発明にあっては、前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分抽出手段によって抽出された呼吸成分に周波数解析を施して得られた各周波数成分から歪率を算出し、当該歪率に基づいて前記運動強度を算出することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項５に記載の発明にあっては、前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分抽出手段によって抽出された呼吸成分に周波数解析を施して得られた基本波周波数成分と第３次高調波成分の割合を算出し、当該割合に基づいて前記運動強度を算出することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項６に記載の発明にあっては、前記呼吸成分抽出手段は、呼吸波形を前記呼吸成分として抽出し、前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分抽出手段によって抽出された前記呼吸波形のデューティ比を検出し、当該デューティ比に基づいて前記運動強度を生成することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項７に記載の発明にあっては、前記体動除去手段は、前記脈波波形の周波数スペクトラムを解析する第１の周波数解析部と、前記体動波形の周波数スペクトラムを解析する第２の周波数解析部と、前記第２の周波数解析部によって解析された周波数スペクトラムと同一周波数のものを、前記第１の周波数解析部によって解析された周波数スペクトラムから除去して、体動が除去された体動除去スペクトラムを生成する体動除去部を備え、前記呼吸成分抽出手段は、前記体動除去スペクトラムの中から呼吸成分の基本波成分に相当する周波数スペクトラムを抽出し、前記運動強度生成手段は、前記呼吸成分の基本波成分に相当する周波数スペクトラムのレベルとその高調波成分に相当する周波数スペクトラムのレベルに基づいて、前記運動強度を算出することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項８に記載の発明にあっては、前記呼吸成分抽出手段は、前記体動除去スペクトラムの中から脈拍数に応じて定められる帯域を特定し、この帯域内の周波数スペクトラムの中から呼吸成分の基本波成分に相当する周波数スペクトラムを抽出することを特徴とする。
【００１８】
また、請求項９に記載の発明にあっては、前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分の基本波成分に相当するスペクトラムのレベルとその高調波成分に相当するスペクトラムのレベルに基づいて、呼吸波形の歪率を算出し、当該歪率に基づいて前記運動強度を算出することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項１０に記載の発明にあっては、前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分の基本波成分に相当するスペクトラムのレベルとその第３次高調波成分に相当するスペクトラムのレベルとの割合を求め、当該割合に基づいて前記運動強度を算出することを特徴とする。
【００２０】
また、請求項１１に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波波形から呼吸成分を抽出する呼吸成分抽出手段と、前記呼吸成分抽出手段によって抽出された呼吸成分に基づいて、運動強度を算出する運度強度生成手段とを備えたことを特徴とする。
【００２１】
また、請求項１２に記載の発明にあっては、前記呼吸成分抽出手段は、前記脈波波形に周波数解析を施して脈波解析データを生成する周波数解析部と、前記脈波解析データから脈波成分を除去する脈波成分除去部と、体動基本波周波数と呼吸基本波周波数の関係を予め対応付けて格納した基本周波数テーブルと、前記基本波周波数テーブルを参照して、前記解析データの中から呼吸基本波周波数と体動基本波周波数を特定する周波数特定部と、前記周波数特定部によって特定された前記呼吸基本周波数に基づいて、その各高調波周波数を算出し、呼吸成分を抽出する抽出部とを備えたことを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１３に記載の発明にあっては、前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分の基本波成分に相当するスペクトラムのレベルとその高調波成分に相当するスペクトラムのレベルに基づいて、呼吸波形の歪率を算出し、当該歪率に基づいて前記運動強度を算出することを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１４に記載の発明にあっては、前記運度強度生成手段は、前記呼吸成分の基本波成分に相当するスペクトラムのレベルとその第３次高調波成分に相当するスペクトラムのレベルとの割合を求め、当該割合に基づいて前記運動強度を算出することを特徴とする。
【００２４】
また、請求項１５に記載の発明にあっては、前記前記運度強度生成手段によって生成された前記運動強度を告知する告知手段を備えることを特徴とする。
【００２５】
【発明の実施の形態】
Ａ．原理
運動強度が大きくなると、骨格筋の酸素消費量が増加するので、呼吸数が増加する。ここで、運動強度と呼吸波形の関係を図１に示す。なお、同図において、縦軸の＋方向は吸入を示しており、−方向は排出を示している。同図（ａ）は安静時（運動強度Ｘ１）の呼吸波形を示したものであり、図（ｂ）は運動強度Ｘ２における呼吸波形、図（ｃ）は運動強度Ｘ３における呼吸波形、図（ｄ）は運動強度Ｘ４における呼吸波形を示したものであり、運動強度Ｘ１〜Ｘ４には、以下の関係がある。
Ｘ１＜Ｘ２＜Ｘ３＜Ｘ４
【００２６】
この図から、安静時には、吸入時間が排出時間より長いが、運動強度が大きくなるにつれ、吸入時間と排出時間の差が小さくなって、呼吸波形が次第に正弦波に近づき、さらに運動強度が大きくなると、呼吸波形が大幅に乱れることがわかる。
【００２７】
ここで、呼吸波形が正弦波に近づくことは、基本波成分に対する高調波成分が低減されることを意味する。特に、運動強度がある限界を越えない限り、呼吸波形は鋸歯状波から正弦波に変化するので、運動強度の増加に伴って第３次高調波成分が減少していくことになる。
したがって、呼吸波形を周波数解析することによって、運動強度の指標を得ることができる。
【００２８】
本出願人はこの点に着目して、脈波波形から呼吸成分を抽出し、これを周波数解析することによって、運動強度を検出することとした。
【００２９】
Ｂ．機能構成
次に、本実施形態に係わる運動強度検出装置の機能を説明する。図２は本実施形態に係わる運動強度検出装置の機能ブロック図である。図において、ｆ１は脈波検出手段であって、生体の検出部位から脈波波形を検出する。例えば、光学式脈波センサや圧力センサ等が該当する。また、ｆ２は体動検出手段であって、生体の体動を示す体動波形を検出する。例えば、加速度センサが該当する。
【００３０】
また、ｆ３は体動除去手段であって、体動波形に基づいて脈波波形中の体動成分を生成し、脈波波形から体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する。具体的には、体動波形に適当な波形処理を施し、これを脈波波形から減算することによって、あるいは、  脈波波形の周波数スペクトラムと体動波形の周波数スペクトラムとを各々解析し、体動波形の周波数スペクトラムと同一周波数のものを、脈波波形の周波数スペクトラムから除去することにより、体動除去波形を生成することができる。
【００３１】
また、ｆ４は呼吸成分抽出手段であって、体動除去脈波波形に基づいて、呼吸成分を抽出する。この呼吸成分抽出手段ｆ４は、例えば、体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して体動除去脈波解析データを生成するウエーブレット変換部と、体動除去脈波解析データから脈波成分に相当する周波数成分を除去して呼吸波形解析データを生成し、当該呼吸波形解析データに逆ウエーブレットを施して、呼吸波形を前記呼吸成分として生成する呼吸波形生成部とを備えればよい。また、ｆ５は運度強度生成手段であって、呼吸成分抽出手段によって抽出された呼吸成分に基づいて、運動強度を算出する。この場合、運度強度は、抽出された呼吸成分に周波数解析を施して得られた周波数成分の割合に基づいて、運動強度を算出することができる。
【００３２】
Ｃ．第１実施形態
１．第１実施形態の構成
本発明の第１実施形態に係わる運動強度検出装置１の構成を図面を参照しつつ説明する。
１−１：第１実施形態の外観構成
図３は第１実施形態に係わる運動強度検出装置１の外観構成を示す斜視図である。図３において、本例の運動強度検出装置１は、腕時計構造を有する装置本体１１０と、この装置本体１１０に接続されるケーブル１２０と、このケーブル１２０の先端側に設けられた脈波検出用センサユニット１３０とから大略構成されている。ケーブル１２０の先端側にはコネクタピース８０が構成されており、このコネクタピース８０は、装置本体１０の６時の側に構成されているコネクタ部７０に対して着脱自在である。装置本体１０には、腕時計における１２時方向から腕に巻きついてその６時方向で固定されるリストバンド６０が設けられ、このリストバンド６０によって、装置本体１１０は、腕に着脱自在である。脈波検出用センサユニット１３０は、センサ固定用バンド１４０によって遮光されながら人差し指の根本に装着される。このように、脈波検出用センサユニット１３０を指の根本に装着すると、ケーブル１２０が短くて済むので、ケーブル１２０は、ランニング中に邪魔にならない。また、掌から指先までの体温の分布を計測すると、寒いときには、指先の温度が著しく低下するのに対し、指の根本の温度は比較的低下しない。従って、指の根本に脈波検出用センサユニット１３０を装着すれば、寒い日に屋外でランニングしたときでも、脈拍数などを正確に計測できる。
【００３３】
また、装置本体１１０は、樹脂製の時計ケース２００（本体ケース）を備えており、この時計ケース２００の表面側には、現在時刻や日付に加えて、走行時や歩行時のピッチ、脈拍数、運動強度、呼吸数などを表示するＥＬバックライト付きの液晶表示装置２１０が構成されている。液晶表示装置２１０には、セグメント表示領域の他、ドット表示領域が構成されており、ドット表示領域では、各種の情報をグラフィック表示可能である。
【００３４】
また、時計ケース２００の内部には、脈波検出用センサユニット１３０が計測した脈波波形ＭＨに基づいて運動強度、脈拍数あるいは呼吸数の変化などを求めるとともに、それを液晶表示装置２１０に表示するために、各種の制御やデータ処理を行うマイクロコンピュータなどからなる制御部が構成されている。制御部には計時回路も構成されており、通常時刻、ラップタイム、スプリットタイムなども液晶表示装置２１０に表示できるようになっている。また、時計ケース２００の外周部には、時刻合わせや表示モードの切換などの外部操作を行うためのボタンスイッチ１１１〜１１５が構成されている。
【００３５】
次に、脈波検出用センサユニット１３０は、図４に示すようにＬＥＤ３２、フォトトランジスタ３３などから構成される。スイッチＳＷがｏｎ状態となり、電源電圧が印加されると、ＬＥＤ３２から光が照射され、血管や組織によって反射された後に、フォトトランジスタ３３によって受光され、脈波信号Ｍが検出される。ここで、ＬＥＤの発光波長は、血液中のヘモグロビンの吸収波長ピーク付近に選ばれる。このため、受光レベルは血流量に応じて変化する。したがって、受光レベルを検出することによって、脈波波形を検出できる。
また、ＬＥＤ３２としては、ＩｎＧａＮ系（インジウム−ガリウム−窒素系）の青色ＬＥＤが好適である。青色ＬＥＤの発光スペクトルは、例えば４５０ｎｍに発光ピークを有し、その発光波長域は、３５０ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にある。この場合には、かかる発光特性を有するＬＥＤに対応させてフォトトランジスタ３３として、ＧａＡｓＰ系（ガリウム−砒素−リン系）のフォトトランジスタを用いればよい。このフォトトランジスタ３３の受光波長領域は、例えば、主要感度領域が３００ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にあって、３００ｎｍ以下にも感度領域がある。このような青色ＬＥＤとフォトトランジスタ３３とを組み合わせると、その重なり領域である３００ｎｍから６００ｎｍまでの波長領域において、脈波が検出される。この場合には、以下の利点がある。
【００３６】
まず、外光に含まれる光のうち、波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向があるため、外光がセンサ固定用バンドで覆われていない指の部分に照射されても、指の組織を介してフォトトランジスタ３３まで到達せず、検出に影響を与えない波長領域の光のみがフォトトランジスタ３３に達する。一方、３００ｎｍより低波長領域の光は、皮膚表面でほとんど吸収されるので、受光波長領域を７００ｎｍ以下としても、実質的な受光波長領域は、３００ｎｍ〜７００ｎｍとなる。したがって、指を大掛かりに覆わなくとも、外光の影響を抑圧することができる。また、血液中のヘモグロビンは、波長が３００ｎｍから７００ｎｍまでの光に対する吸光係数が大きく、波長が８８０ｎｍの光に対する吸光係数に比して数倍〜約１００倍以上大きい。したがって、この例のように、ヘモグロビンの吸光特性に合わせて、吸光特性が大きい波長領域（３００ｎｍから７００ｎｍ）の光を検出光として用いると、その検出値は、血量変化に応じて感度よく変化するので、血量変化に基づく脈波波形ＭＨのＳ／Ｎ比を高めることができる。
【００３７】
１−２：第１実施形態の電気的構成
次に、第１実施形態の電気的構成を図５に示す。図において、１０は脈波検出部であり、上述した脈波検出用センサユニット１３０が相当する。脈波検出部１０によって、脈動の大きさを示す脈波波形ＭＨが検出される。また、１１は体動検出部であって、例えば、加速度センサによって構成され、時計ケース２００の内部に設けられている。これにより、ランニング時の腕の振り等によって生じる体動を示す体動波形ＴＨが検出される。
【００３８】
また、１２は体動波形ＴＨに一定の波形処理を施す波形処理部であり、１３は体動除去部である。波形処理を行うのは、体動除去部１３において体動成分を正確に除去するためである。ここで、脈波波形ＭＨ中の体動成分をＭＨt、真の脈波成分（体動除去脈波波形）をＭＨ’で表すこととすれば、ＭＨ＝ＭＨt＋ＭＨ’となる。体動波形ＴＨは、例えば、腕の振りの加速度そのものとして検出されるが、血流は血管や組織の影響を受けるので、体動成分ＭＨtは体動波形ＴＨを鈍らせたものになる。このため、波形処理部１２は、適当なローパスフィルタで構成されている。なお、ローパスフィルタの形式や、係数は実験により得られた値から算出される。これにより、体動波形ＴＨから体動成分ＭＨtを求めることができる。また、体動除去部１３は、脈波波形ＭＨから体動成分ＭＨtを減算することにより、体動除去脈波波形ＭＨ’を生成する。
【００３９】
次に、１４は呼吸成分抽出部であって、ＣＰＵ（中央演算処理装置）やＡ／Ｄ変換器等から構成される。この例にあっては、体動除去脈波波形ＭＨ’は、Ａ／Ｄ変換器によってアナログ信号からデジタル信号に変換された後、体動除去脈波データＭＨ’としてＣＰＵに取り込まれるようになっている。呼吸成分抽出部１４は、体動除去脈波データＭＨ’にＦＦＴ処理を施して、周波数解析を行う。
【００４０】
図６は、体動除去脈波データＭＨ’にＦＦＴ処理を施した結果を簡略化して模式的に示す図である。この図において、低域の周波数領域ＬＦにおける最大ピーク周波数が呼吸成分の基本波周波数Ｆv1であり、高域の周波数領域ＨＦにおける最大ピーク周波数が脈波の基本周波数成分Ｆm1となる。また、図７は、図６における低域の周波数領域ＬＦを拡大したものである。この図から、呼吸成分は、その基本波周波数Ｆv1と高調波Ｆv2,Ｆv3,Ｆv4…からなることが判る。この例にあっては、呼吸成分抽出部１４は、まず、体動除去脈波波形ＭＨ’をＦＦＴ処理して、最大ピーク周波数を特定する。脈波の基本波成分は最大となるので、最大ピーク周波数としてＦm1が特定されることとなる。この後、Ｆm1より低域の周波数領域において、最大ピーク周波数を特定する。脈波成分より低域にある周波数成分は、呼吸成分に対応するものであるから、ここでは呼吸成分の基本波周波数Ｆv1が特定される。この後、呼吸成分抽出部１４は、Ｆv1のレベルＬ１とその高調波周波数Ｆv2,Ｆv3,Ｆv4…のレベルＬ２，Ｌ３，Ｌ４…を検出する。なお、この例にあっては、高調波周波数をＦm1未満のものに限定している。これは、Ｆm1以上になると、脈波成分が存在するため、仮にＦm1がＦv1の整数倍であるとすれば、呼吸成分を分離できないからである。
【００４１】
次に、１５は評価部であって、ＣＰＵとＲＯＭ等から構成される。ＣＰＵは、呼吸成分抽出部１４によって検出されたＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４…に基づいて、呼吸波形の歪率Ｋを算出する。具体的には、以下の算出式に従って歪率Ｋを算出する。
Ｋ＝（Ｌ２2＋Ｌ３2＋Ｌ４2…）1/2／Ｌ１
ところで、上述したように、安静時には、吸入時間が排出時間より長いが、運動強度Ｘが大きくなるにつれ、吸入時間と排出時間の差が小さくなって、呼吸波形が次第に正弦波に近づいていき、更に、運動強度Ｘが大きくなると、呼吸波形が大幅に乱れる。すなわち、運動強度Ｘがある限界を越えない限り、運動強度Ｘが大きくなると、基本波成分に対する高調波成分の割合が低くなる。また、運動強度Ｘがある限界を越えると、急に基本波成分に対する高調波成分の割合が増大する。このことは、呼吸波形の歪率Ｋと運度強度Ｘには一定の関係があり、運動強度Ｘが大きくなるにつれ歪率Ｋが小さくなり、運動強度Ｘがある限界を越えると歪率Ｋが急増することを意味する。したがって、歪率Ｋと運動強度Ｘの関係を予め求めておけば、歪率Ｋから運動強度Ｘを求めることができる。
【００４２】
次に、ＲＯＭには、歪率Ｋに対応付けられて運動強度Ｘが格納されている。したがって、歪率ＫをアドレスとしてＲＯＭにアクセスすれば運動強度Ｘを算出することができる。この意味において、ＲＯＭは運動強度テーブルとして機能する。なお、運度強度Ｘは、５段階、３段階といったグレーディングを施してもよい。この場合には、ＲＯＭに格納する運動強度Ｘを所定の段階数で表せばよい。
【００４３】
次に、１６は表示部であって、上述した液晶表示装置２１０がこれに相当する。表示部１６は運動強度Ｘを数値としてそのまま表示してもよいし、ドット表示領域を用いた棒グラフ等で表示してもよい。また、評価部１６において、運動強度Ｘにグレーディングを施した場合には、その段階に応じた文字や記号を表示するようにしてもよい。例えば、歩行時に対応する運動強度をＸ１、ジョギング時に対応する運動強度をＸ２、短距離走の運動強度をＸ３、運動強度が大きすぎて健康に支障をきたす運動強度をＸ４とすると、Ｘ１では「軽い運動です。」、Ｘ２では「中程度の運動です。」、Ｘ３では「強い運動です。」、Ｘ４「危険です。」といったメッセージを表示させる。また、運動強度Ｘを図８に示すようなフェイスチャートと対応付けて表示するようにしてもよい。
【００４４】
２．第１実施形態の動作
次に、第１実施形態の動作を図面を参照しつつ説明する。図９は、第１実施形態の動作を示すフローチャートである。ここでは、停止していた被験者が、走行を開始し、そのスピードを次第に上げていく場合を一例として説明する。まず、被験者が、ボタンスイッチ１１１〜１１５（図３参照）を操作して運動強度測定モードに設定すると（ステップＳ１）、脈波検出部１０によって脈波波形ＭＨが検出される（ステップＳ２）。
【００４５】
次に、体動検出部１１が、被験者の体動を示す体動波形ＴＨを検出すると（ステップＳ３）、波形処理部１２は体動波形ＴＨに波形処理を施す（ステップＳ４）。この波形処理は、上述したように体動波形ＴＨを脈波波形ＭＨ中の体動成分ＭＨｔに変換する処理であるから、脈波波形ＭＨから体動成分ＭＨｔを減算することによって、体動除去部１３は体動除去脈波波形ＭＨ’を生成する（ステップＳ５）。
【００４６】
次に、呼吸成分抽出部１３は、体動除去脈波波形ＭＨ’にＦＦＴを施して周波数解析を行う。そして、この解析結果に基づいて、体動除去脈波波形ＭＨ’の各周波数成分のうち、最大ピーク周波数を特定する（ステップＳ６）。この場合、脈波成分の基本周波数Ｆm1が特定される。この後、呼吸成分抽出部１３は、Ｆm1未満の最大ピーク周波数を特定することによって、呼吸成分の基本波周波数Ｆv1を検知する（ステップＳ７）。次に、呼吸成分抽出部１３は、呼吸周波数成分を算出する。具体的には、基本波周波数Ｆv1を整数倍することによって各高調波周波数Ｆv2、Ｆv3、Ｆv4…を検出し、基本波周波数Ｆv1と各高調波周波数Ｆv2、Ｆv3、Ｆv4…に各々対応するレベルＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４…を求める。
【００４７】
次に、評価部１５は、呼吸周波数成分Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４…に基づいて、呼吸周波数成分の歪率Ｋを算出する（ステップＳ９）。上述したように歪率Ｋと運動強度Ｘの関係はＲＯＭに予め格納されているので、歪率Ｋに基づいてＲＯＭをアクセスすることによって、運動強度Ｘを求める（ステップＳ１０）。この後、表示部１６に運動強度Ｘが表示され、これにより、運動強度Ｘが被験者に告知される。
【００４８】
このように、第１実施形態にあっては、体動検出部１１および波形処理部１２によって脈波波形ＭＨに重畳している体動成分ＭＨｔを生成し、これを除去しているので、呼吸成分抽出部１４は運動中であっても呼吸成分を抽出することが可能である。また、呼吸成分の歪率Ｋに基づいて運動強度Ｘを算出したので、被験者の負担にならず、かつ、簡易に運動強度Ｘを知ることができる。
【００４９】
Ｄ．第２実施形態
１．第２実施形態の構成
本発明の第２実施形態に係わる運動強度検出装置１の構成を図面を参照しつつ説明する。第２実施形態に係わる運動強度検出装置１の外観構成は第１実施形態と同様である。また、第２実施形態に係わる運動強度検出装置１の電気的構成については、呼吸成分成分抽出部１４および評価部１５の内部構成を除いて、図５に示す第１実施形態に係わる運動強度検出装置１と同様である。以下、呼吸成分成分抽出部１４および評価部１５について説明する。
【００５０】
図１０は第２実施形態に係わる呼吸成分抽出部１４および評価部１５の内部構成を示すブロック図である。まず、呼吸成分抽出部１４は、ウエーブレット変換部２０、呼吸成分生成部２１および逆ウエーブレット変換部２２から構成される。
【００５１】
１−１：ウエーブレット変換部
ウエーブレット変換部２０は、体動除去部１３から出力される体動除去脈波波形ＭＨ’に対して周知のウエーブレット変換を施して、体動除去脈波解析データＭＫＤを生成する。
【００５２】
一般に、信号を時間と周波数の両面から同時に捉える時間周波数解析において、ウエーブレットは信号の部分を切り出す単位となる。ウエーブレット変換は、この単位で切り出した信号各部の大きさを表している。ウエーブレット変換を定義するために基底関数として、時間的にも周波数的にも局在化した関数ψ（ｘ）をマザー・ウエーブレットとして導入する。ここで、関数ｆ（ｘ）のマザー・ウエーブレットψ（ｘ）によるウエーブレット変換は次のように定義される。
【数１】
0003728895.tif 000002
【００５３】
数１においてｂは、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）をトランスレート（平行移動）する際に用いるパラメータであり、一方、ａはスケール（伸縮）する際のパラメータである。したがって、数１においてウエーブレットψ（（ｘ−ｂ）／ａ）は、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）をｂだけ平行移動し、ａだけ伸縮したものである。この場合、スケールパラメータａに対応してマザー・ウエーブレットψ（ｘ）の幅は伸長されるので、１／ａは周波数に対応するものとなる。
【００５４】
ここで、ウエーブレット変換部２０の詳細な構成について説明する。図１１はウエーブレット変換部２０の詳細な構成を示すブロック図である。このウエーブレット変換部２０は、上記した数１の演算処理を行う構成であって、クロックＣＫが供給され、クロック周期で演算処理が行われるようになっている。図示するようにウエーブレット変換部２０は、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）を記憶する基底関数記憶部Ｗ１、スケールパラメータａを変換するスケール変換部Ｗ２、バッファメモリＷ３、トランスレートを行う平行移動部Ｗ４および乗算部Ｗ５から構成される。なお、基底関数記憶部Ｗ１に記憶するマザー・ウエーブレットψ（ｘ）としては、ガボールウエーブレットの他、メキシカンハット、Ｈａａｒウエーブレット、Ｍｅｙｅｒウエーブレット、Ｓｈａｎｎｏｎウエーブレット等が適用できる。
【００５５】
まず、基底関数記憶部Ｗ１からマザー・ウエーブレットψ（ｘ）が読み出されると、スケール変換部Ｗ２はスケールパラメータａの変換を行う。ここで、スケールパラメータａは周期に対応するものであるから、ａが大きくなると、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）は時間軸上で伸長される。この場合、基底関数記憶部Ｗ１に記憶されるマザー・ウエーブレットψ（ｘ）のデータ量は一定であるので、ａが大きくなると単位時間当たりのデータ量が減少してしまう。スケール変換部Ｗ２は、これを補うように補間処理を行うとともに、ａが小さくなると間引き処理を行って、関数ψ（ｘ／ａ）を生成する。このデータはバッファメモリＷ３に一旦格納される。
【００５６】
次に、平行移動部Ｗ４はバッファメモリＷ３からトランスレートパラメータｂに応じたタイミングで関数ψ（ｘ／ａ）を読み出すことにより、関数ψ（ｘ／ａ）の平行移動を行い関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）を生成する。
【００５７】
次に、乗算部Ｗ５には、図示せぬＡ／Ｄ変換器を介して体動除去脈波波形ＭＨ’をＡ／Ｄ変換して得た体動除去脈波データＭＨ’が供給される。乗算部Ｗ４は、変数１／ａ1/2、関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）および体動除去脈波データＭＨ’を乗算してウエーブレット変換を行い、体動除去脈波解析データＭＫＤを生成する。この例において、体動除去脈波解析データＭＫＤは、０Ｈｚ〜０．５Ｈｚ、０．５Ｈｚ〜１．０Ｈｚ、１．０Ｈｚ〜１．５Ｈｚ、１．５Ｈｚ〜２．０Ｈｚ、２．０Ｈｚ〜２．５Ｈｚ、２．５Ｈｚ〜３．０Ｈｚ、３．０Ｈｚ〜３．５Ｈｚ、３．５Ｈｚ〜４．０Ｈｚといった周波数領域に分割されて出力される。
【００５８】
１−２：呼吸成分生成部
次に、呼吸成分生成部２１は、体動除去脈波解析データＭＫＤを各周波数領域で比較し、最大のエネルギー成分を有する領域を特定し、それ以上の周波数成分を除去して、呼吸波形解析データＶＫＤを生成する。最大エネルギー成分を有する周波数領域以上を除去したのは、最大エネルギー成分を有する周波数領域に脈波成分の基本波周波数成分が存在するからである。
【００５９】
いまここで、体動除去脈波解析データＭＫＤが図１２に示すものであるとすれば、各期間ｔ１〜ｔ８において、図１３に斜線で示す領域が最大エネルギー成分として特定される。この場合、斜線で示した領域以上の高域周波数領域は、「０」に置換されて、図１４に示すデータが、呼吸波形解析データＶＫＤとして生成される。
【００６０】
１−３：逆ウエーブレット変換部
次に、逆ウエーブレット変換部２２は、ウエーブレット変換部２０と相補的な関係にあり、以下に示す数２を演算し、呼吸波形データＶＤを生成し、これにＡ／Ｄ変換を施して呼吸波形ＶＨを出力する。
【数２】
0003728895.tif 000003
【００６１】
このようにして、呼吸成分抽出部１４は、体動除去脈波データＭＨ’に基づいて呼吸波形ＶＨを抽出する。次に、評価部１５は、ゼロクロスコンパレータ２３、デューティ比検出部２４および運動強度テーブル２５から構成される。
【００６２】
１−４：ゼロクロスコンパレータ
まず、ゼロクロスコンパレータ２３は、例えば、図１５に示すようにコンデンサＣとオペアンプＯＰから構成される。コンデンサＣの値は、呼吸波形ＶＨが十分通過するように設定される。オペアンプＯＰは、呼吸波形ＶＨをゼロレベルと比較して矩形波Ｓを生成するが、コンデンサＣを介して呼吸波形ＶＨがオペアンプＯＰに供給されるので、矩形波Ｓは、呼吸波形ＶＨの平均値レベルを閾値として波形整形を行っている。
【００６３】
ところで、上述したように、人の呼吸は運動強度Ｘが大きくなるにつれ、吸入時間と排出時間の差がなくなる。このため、運動強度Ｘが大きくなるにつれ、矩形波Ｓのデューティ比は５０％に近ずく。
【００６４】
１−５：デューティ比検出部
次に、デューティ比検出部２４の回路図を図１６に、また、そのタイミングチャートを図１７に示す。クロック信号ＣＫ（図１７（ａ）参照）は、各々ゲート２４１，２４２の一方の入力に供給される。また、ゲート２４１の他方の入力には矩形波Ｓ（図１７（ｂ）参照）が供給され、ゲート２４２の他方の入力にはインバータ２４０によって反転された矩形波Ｓが供給される。ここで、各ゲート２４１，２４２によって、クロック信号ＣＫは制限されるから、ゲート２４１の出力信号は図１７（ｃ）に示すように矩形波Ｓがハイレベルの期間のみクロック信号ＣＫを通過させる。一方、ゲート２４２の出力信号は図１７（ｄ）に示すように矩形波Ｓがローレベルの期間にのみクロック信号ＣＫを通過させる。
【００６５】
各ゲート２４１，２４２の出力信号はカウンタ２４３，２４４に各々供給されるから、カウンタ２４３のカウント値Ｃ１は矩形波Ｓのハイレベル期間を、カウンタ２４４のカウント値Ｃ２は矩形波Ｓのローレベル期間を示すものとなる。
【００６６】
そして、除算器２４５は、Ｃ１／Ｃ２を算出し、これをデューティ比として出力する。なお、図１７に示す時刻Ｔにおいて除算演算が実行され、またカウンタ２４３，２４４はその直後にリセットされるようになっている。
【００６７】
この例における除算結果ＤＲは、ハイレベル期間Ｃ１／ローレベル期間Ｃ２であるから、運動強度Ｘが大きくなるにつれ、演算結果ＤＲは「１」に近づく。しかしながら、運動強度Ｘがある限界を越えて増大すると、呼吸波形が大幅に乱れるため、そのような運動強度Ｘにあっては、演算結果ＤＲの変化が激しい。また逆に、通常の運度強度Ｘの領域では、呼吸波形のデューティ比が急に変化するようなことはない。以下に説明する構成は、演算結果ＤＲの連続性、換言すれば、デューティ比の連続性を検出することによって、運動強度Ｘの限界値Ｘmaxを特定するものである。
【００６８】
演算結果ＤＲは、メモリ２４６に供給され記憶される。なお、記憶内容は、次の演算結果ＤＲが出力される毎に更新されるようになっている。減算器２４７が現在の演算結果ＤＲから直前の演算結果ＤＲ’を減算すると、比較器２４８は減算結果ΔＤＲが予め定められた範囲内にあるか否かを判定する。具体的には、以下に示す式を満たすか否かを判定する。
＋Ｋ＞ΔＤＲ＞−Ｋ
ここで＋Ｋ，−Ｋは、運動強度Ｘが限界値Ｘmaxを越えて、呼吸波形のデューティ比の連続性がなくなるか否かが判定できるように定められる。
【００６９】
上記した式を満たす場合には、通常の運動強度であると判定され比較器２４８の出力信号はハイレベルになる。一方、上記した式を満たさない場合には、運動強度Ｘが限界値Ｘmaxを越えていると判定され比較器２４８の出力信号はローレベルになる。
【００７０】
合成器２４９は、比較器２４８の出力信号がハイレベルであれば、演算結果ＤＲを出力し、一方、比較器２４８の出力信号がローレベルであれば、演算結果ＤＲが取り得ない値、例えば、「０」を出力する。
【００７１】
１−６：運動強度テーブル
次に、運動強度テーブル２５（図９参照）は、ＲＯＭ等で構成されており、そこには、演算結果ＤＲに対応付けられて運動強度Ｘが格納されている。したがって、演算結果ＤＲを参照して運動強度テーブル２５にアクセスすれば、運動強度Ｘを求めることができる。また、演算結果ＤＲが取り得ない値が入力された場合、例えば、「０」の場合には、限界値Ｘmaxが出力されるようになっている。
これにより、脈波波形から呼吸波形を抽出して、そのデューティ比から運動強度Ｘを求めることができる。
【００７２】
２：第２実施形態の動作
次に、図面を参照して第２実施形態の動作を説明する。図１８は第２実施形態に係わる運動強度検出装置１のフローチャートである。図において、ステップＳ１〜ステップＳ５までの処理は、図９に示す第１実施形態の動作と同様であり、脈波波形から体動波形が除去されて、体動除去脈波波形ＭＨ’が生成される。
【００７３】
この後、ウエーブレット変換部２０によって、体動除去脈波データＭＨ’にウエーブレット変換処理が施され、体動除去脈波解析データＭＫＤが生成される。この体動除去脈波解析データＭＫＤには、脈波成分と呼吸成分が含まれるが、脈波成分は呼吸成分よりも高い周波数領域に存在し、かつ、脈波成分のエネルギーは呼吸成分のエネルギーと比較して大きい。このため、呼吸成分生成部２１は、体動除去脈波解析データＭＫＤの最大エネルギー周波数領域以上を「０」に置換して、呼吸波形データＶＫＤを生成する（ステップＳ２１）。
【００７４】
次に、逆ウエーブレット変換部２２が、呼吸波形データＶＫＤに逆ウエーブレット変換を施して呼吸波形ＶＨを生成すると、ゼロクロスコンパレータ２３は呼吸波形ＶＨをその平均値レベルで比較して矩形波Ｓを生成する。この後、デューティ比検出部２４は、矩形波Ｓのデューティ比を検出する（ステップＳ２３）。
【００７５】
次に、運動強度テーブル２５が、デューティ比検出部２４の出力データを参照して運動強度Ｘを求めると（ステップＳ２４）、表示部１６は運動強度Ｘを表示する（ステップＳ２５）。これにより、運動強度Ｘが被験者に告知される。
【００７６】
このように、第２実施形態にあっては、体動検出部１１および波形処理部１２によって脈波波形ＭＨに重畳している体動成分ＭＨｔを生成し、これを除去しているので、呼吸成分抽出部１４は運動中であってもウエーブレット変換を用いて呼吸波形を抽出することが可能である。また、呼吸波形のデューティ比に基づいて運動強度Ｘを算出したので、被験者の負担にならず、かつ、簡易に運動強度Ｘを知ることができる。
【００７７】
Ｅ．第３実施形態
１．第３実施形態の構成
本発明の第３実施形態に係わる運動強度検出装置１の構成を図面を参照しつつ説明する。第３実施形態に係わる運動強度検出装置１の外観構成は第１実施形態と同様である。また、第３実施形態に係わる運動強度検出装置１の電気的構成については、体動除去をＦＦＴ処理した後に行う点を除いて、図５に示す第１実施形態に係わる運動強度検出装置１と同様である。
【００７８】
図１９は第３実施形態に係わる運動強度検出装置１の構成を示すブロック図である。図において、３０，３１は第１のＦＦＴ処理部、第２のＦＦＴ処理部であって、ＣＰＵ等によって構成される。第１のＦＦＴ処理部３０は、脈波波形ＭＨにＦＦＴ処理を施して、脈波解析データＭＦＤを生成する。また、第２のＦＦＴ処理部３１は、体動波形ＴＨにＦＦＴ処理を施して、体動解析データＴＦＤを生成する。
【００７９】
次に、体動除去部１３は、脈波解析データＭＦＤの各スペクトラム周波数成分の内、体動解析データＴＦＤの各スペクトラム周波数に対応するスペクトラム周波数成分成分を除去して、体動除去脈波解析データＭＫＤを生成する。この体動除去脈波解析データＭＫＤにおいて、低域の周波数領域における最大ピーク周波数が呼吸成分の基本波周波数Ｆv1であり、高域の周波数領域における最大ピーク周波数が脈波の基本周波数Ｆm1となる。
【００８０】
次に、呼吸成分抽出部１４、評価部１５および表示部１６は、第１実施形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【００８１】
２．第３実施形態の動作
次に、第３実施形態に係わる運動強度検出装置１の動作を図面を参照しつつ説明する。図２０は第３実施形態に係わる運動強度検出装置１の動作を示すフローチャートである。
まず、装置本体が運動強度測定モードに設定されると（ステップＳ１）、脈波検出部１０は脈波波形ＭＨを検出する。この後、第１のＦＦＴ処理部３０は脈波波形ＭＨにＦＦＴ処理を行い、脈波解析データＭＦＤを生成する（ステップＳ３２）。一方、体動検出部１１が、被験者の体動を示す体動波形ＴＨを検出すると、第２のＦＦＴ処理部３１は体動波形ＴＨにＦＦＴ処理を行い、体動解析データＴＦＤを生成する。
【００８２】
次に、体動除去部１３は、脈波解析データＭＦＤから体動成分を除去して体動除去脈波解析データＭＫＤを生成する。図２１は、脈波解析データＭＦＤ、体動解析データＴＦＤおよび体動除去脈波解析データＭＫＤの関係について、その一例を示す図である。この図を用いて、体動除去の動作を説明する。まず、図２１（ａ）は脈波解析データＭＦＤの内容を示しており、図２１（ｂ）は体動解析データＴＦＤの内容を示している。この例にあっては、体動除去部１３は、体動解析データＴＦＤに基づいて、図２１（ｂ）に示す各スペクトル周波数Ｆt1〜Ｆt6を特定する。この後、体動除去部１３は、脈波解析データＭＦＤの各スペクトラム周波数成分の内、スペクトル周波数Ｆt1〜Ｆt6に対応するスペクトラム周波数成分を除去して、図２１（ｃ）に示す体動除去脈波解析データＭＫＤを生成する。
ところで、体動波形ＴＨは、例えば、腕の振りの加速度そのものとして検出されるが、血流は血管や組織の影響を受けるので、脈波解析データＭＦＤの体動成分と体動解析データＴＦＤは一致しない。具体的には、図２１（ｂ）と図２１（ａ）に示すように、スペクトル周波数Ｆt1〜Ｆt6に対応する各スペクトラム周波数成分が、脈波解析データＭＦＤと体動解析データＴＦＤで異なる。このため、この例では、脈波解析データＭＦＤから体動解析データＴＦＤを減算するのではなく、スペクトル周波数Ｆt1〜Ｆt6に対応するスペクトラム周波数成分を除去するようにしている。これにより、体動成分を十分に除去したを生成することができる。
【００８３】
次に、呼吸成分抽出部１３は、体動除去脈波解析データＭＫＤに基づいて、その各スペクトル周波数成分のうち、最大ピーク周波数を特定する（ステップＳ３５）。この場合、脈波成分の基本周波数Ｆm1が特定される。この後、第１実施形態で図９を用いて説明したステップＳ７〜ステップＳ１１の処理が行われ、表示部１６に運動強度Ｘが表示される。
【００８４】
このように、第３実施形態にあっては、脈波波形ＭＨおよび体動波形ＴＨにＦＦＴ処理を各々施して、体動成分を除去しているので、第１実施形態で説明した波形処理部１２を省略することができる。これにより、呼吸成分抽出部１４は運動中であっても呼吸成分を抽出することが可能である。また、呼吸成分の歪率Ｋに基づいて運動強度Ｘを評価部１５で算出したので、被験者の負担にならず、かつ、簡易に運動強度Ｘを知ることができる。
【００８５】
Ｆ．第４実施形態
上述した第１〜第３実施形態にあっては、体動を除去するため、体動検出部１０を用いて体動波形を検出し、これに基づいて脈波波形ＭＨの周波数成分から体動成分を除去するようにしたが、第４実施形態は体動検出部１０を用いることなく体動成分を除去するものである。
【００８６】
１．第４実施形態の全体構成
本発明の第４実施形態に係わる運動強度検出装置１の構成を図面を参照しつつ説明する。第４実施形態に係わる運動強度検出装置１の外観構成は第１実施形態と同様である。また、第４実施形態に係わる運動強度検出装置１の電気的構成を図２２に示す。なお、図１９に示す構成と同一の構成には同一の符号を付す。
【００８７】
図２２において、図１９に示す第３実施形態の運動強度検出装置１と構成が相違するのは、体動検出部１１および第２のＦＦＴ処理部３１が設けられていない点、体動除去部１３の替わりに脈波成分除去部１４が設けられている点、呼吸成分抽出部１３の内部構成を変更した呼吸成分抽出部１３’が設けられている点である。以下、相違点について説明する。
【００８８】
２．脈波成分除去部
次に、脈波成分除去部１３’は、ローパスフィルタで構成され、脈波解析データＭＦＤから脈波成分を除去して、脈波成分除去解析データＭＤ’を生成する。ここで、ローパスフィルタのカットオフ周波数は、脈波成分の基本波周波数よりも若干低く選ばれる。その理由は、体動成分の基本波周波数および呼吸成分の基本波周波数は、脈波成分の基本波周波数より低いからである。具体的には、安静時において測定された脈波成分の基本波周波数より若干低くカットオフ周波数を設定する。
例えば、脈波解析データＭＦＤとローパスフィルタのカットオフ周波数ｆｃが図２３に示す関係にあるとすれば、脈波成分除去解析データＭＤ’は図２４に示すものとなる。
【００８９】
３．呼吸成分抽出部
次に、呼吸成分抽出部１３’は脈波成分除去解析データＭＤ’から呼吸成分を抽出するものであって、ＣＰＵ等によって構成される。図２５は呼吸成分抽出部１３’の詳細な機能構成を示すブロック図である。
【００９０】
図において、スペクトル抽出部４０は脈波成分除去解析データＭＤ’の各スペクトル周波数から、２つのスペクトル周波数を１組として抽出し、低い方のスペクトル周波数を基本周波数テーブル４１に出力するとともに、高い方のスペクトル周波数を差分検出部４２に出力する。
【００９１】
例えば、脈波成分除去解析データＭＤ’が図２４に示すものであれば、各スペクトル周波数ｆ1〜ｆ14のなから、任意のスペクトル周波数を１組として抽出する。この場合、抽出されるスペクトル周波数の組としては、14Ｃ2組ある。また、スペクトル周波数の組が、ｆ1とｆ3であれば、ｆ1が基本周波数テーブル４１に、ｆ3が差分検出部４２に出力される。
【００９２】
次に、基本周波数テーブル４１は、ＲＯＭ等によって構成され、そこには呼吸成分の基本波周波数ｆm1に対応付けて体動成分の基本波周波数Ｆt1が予め格納されてある。この基本周波数テーブル４１の内容は、実測値から構成される。
本発明者らは、基本周波数テーブル４１のデータを設定するにあたり、被験者に対し走行速度を段階的に変化させ、走行ピッチと呼吸数の関係を実測した。図２６は、その実験結果を示したものである。走行ピッチとは、単位時間当たりの歩数である。この例にあっては、脈波検出部１０（脈波検出用センサユニット１３０）は、図３に示すように指の根本に装着されるので、これによって検出される脈波波形ＭＨ中に存在する体動成分は、腕の振りに左右される。腕の振りと走行ピッチの関係は、力強く振るか滑らかに振るかにによって異なるが、２ピッチに対して１回の腕の振りであるのが通常である。また、１回の腕の振りの周期が体動波形の１周期に相当する。したがって、走行ピッチ（回／分）をＰ、呼吸数（回／分）をＶとすれば、体動成分の基本周波数Ｆt1、呼吸成分の基本周波数Ｆv1は、走行ピッチＰと呼吸数Ｖを用いて以下の式で与えられる。
Ｆt1＝Ｐ／（６０・２）、  Ｆv1＝Ｖ／６０
上記した式を用いて、図２６に示すグラフを変換すると、体動成分の基本周波数Ｆt1と呼吸成分の基本周波数Ｆv1の関係が得られる。これを図２７に示す。基本周波数テーブル４１の内容は、例えば、図２７に示すものとなる。
【００９３】
次に、差分検出部４２は、スペクトル抽出部４０から出力される他方のスペクトル周波数と基本周波数テーブル４１から出力される周波数の差分を検出する。仮に、スペクトル抽出部４０によって抽出されたスペクトル周波数の組が、体動成分の基本周波数Ｆt1と呼吸成分の基本周波数Ｆv1であるならば、基本周波数テーブル４１にはＦv1が供給されＦt1が出力されるから、差分検出部４２の出力は「０」となる。一方、スペクトル抽出部４０によって抽出されたスペクトル周波数の組がＦv1とＦ（ただしＦv1＜Ｆ）であるならば、差分検出部４２の出力は、「｜Ｆ−Ｆt1｜」となる。したがって、差分検出部４２の出力が最も小さくなるスペクトル周波数の組が、Ｆt1，Ｆv1となる。
【００９４】
次に、比較部４３は、スペクトル抽出部４０から出力されるスペクトル周波数の組毎に、差分検出部４２の出力を比較して、その値が最も小さくなる組を特定し、当該組を構成するスペクトル周波数の低い方を出力する。この場合、特定される組は、Ｆt1，Ｆv1であり、また、Ｆt1＞Ｆv1の関係があるから、比較部４３からは呼吸成分の基本波周波数Ｆv1が出力される。
【００９５】
次に、高調波周波数生成部４４は、呼吸成分の基本波周波数Ｆv1を整数倍して、Ｆv2、Ｆv3、Ｆv4…を生成し、これらに対応する各レベルＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４…を呼吸成分として出力する。
このようにして、生成された呼吸成分は、第１実施形態で説明した評価部１５に供給され、歪率Ｋに基づいて運動強度Ｘが生成され、これが表示部１６に表示される。
【００９６】
このように、本実施形態によれば、体動成分の基本周波数Ｆt1と呼吸成分の基本周波数Ｆv1の関係に着目し、体動成分と呼吸成分を呼吸成分抽出部１４’で分離するようにしたので、体動検出部１１、第２のＦＦＴ処理部３１等を用いなくとも呼吸成分に基づいて運動強度Ｘを求めることができる。これにより、小型化、軽量化を図ることができ、被験者により使い勝手のよい運動強度検出装置１を提供することができる。
【００９７】
Ｇ．変形例
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、以下に述べる各種の変形が可能である。
（１）運動強度Ｘが大きくなると、骨格筋の酸素消費量が増加するため、呼吸数と脈拍数が増加する。ここで、呼吸数と脈拍数には一定の関係がある。図２８は、走行時における呼吸数と脈拍数の一例を示す図である。第１〜第４実施形態における呼吸成分抽出部１４において、脈拍数との関連でフィルタリング処理を行ってもよい。
【００９８】
具体的には、呼吸数と脈拍数の関係を予め格納したテーブルを設けておき、まず、このテーブルを用いて脈拍数（６０／ｆm1）から推定される呼吸数（６０／Ｆv1）を求める。そして、推定される呼吸成分の基本波周波数を中心周波数とするバンドパスファイルタを用いて、呼吸成分の基本周波数Ｆｖ１を抽出する。なお、この場合のフィルタリング処理はデジタル的に行えばよい。
これにより、より正確に呼吸成分を抽出することが可能となる。
【００９９】
（２）上述した第１実施形態において、第３次高調波成分Ｆv3は呼吸波形の特徴を最も良く表していると考えられるので、基本波周波数Ｆv1の第３次高調波成分Ｆv3に着目して、運動強度Ｘを求めるようにしてもよい。この場合、呼吸成分抽出部１４は、基本波周波数Ｆv1とその第３次高調波Ｆv3を抽出する。評価部１５は、これらに対応するレベルＬ１，Ｌ３からＬ３／Ｌ1を算出し、Ｌ３／Ｌ1と運動強度Ｘとの関係を予め格納した運動強度テーブルを参照して運動強度Ｘを求める。これにより、歪率Ｋを算出しなくともよいから、演算処理を簡易にすることができ、この結果、処理を高速にでき、また、ＣＰＵの負担を軽減できる。
【０１００】
（３）上述した第２実施形態にあっては、ＦＦＴを用いて周波数解析を行ったが、本発明はこれに限定されるのではなく、周波数解析を行うのであれば、いかなる手法を用いてもよく、例えば、ウエーブレット変換を用いることができる。ウエーブレット変換では、短い時間で周波数解析を行うことができるが、時間を短くすると周波数解析が粗くなる。そこで、解析時間の一単位（時間分解能）をある程度時間を長くとることによって、周波数領域を細かくすることができる。
【０１０１】
（４）上述した第２実施形態において、ウエーブレット変換部２０は、基底関数展開を行いウエーブレット変換を実現したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ウエーブレット変換をフィルタバンクによって実現してもよい。フィルタバンクの構成例を図２９に示す。図において、フィルタバンクは３段で構成されており、その基本単位は、高域フィルタ１Ａおよびデシメーションフィルタ１Ｃと、低域フィルタ１Ｂおよびデシメーションフィルタ１Ｃである。高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１Ｂは、所定の周波数帯域を分割して、高域周波数成分と低域周波数成分を各々出力するようになっている。この例にあっては脈波データＭＤの周波数帯域として０Ｈｚ〜４Ｈｚを想定しているので、一段目の高域フィルタ１Ａの通過帯域は２Ｈｚ〜４Ｈｚに設定され、一方、一段目の低域フィルタ１Ｂの通過帯域は０Ｈｚ〜２Ｈｚに設定される。また、デシメーションフィルタ１Ｃは、１サンプルおきにデータを間引く。
こうして生成されたデータが次段に供給されると、周波数帯域の分割とデータの間引きが繰り返され、最終的には、０Ｈｚ〜４Ｈｚの周波数帯域を８分割したデータＭ１〜Ｍ８が得られる。
【０１０２】
また、高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１Ｂとは、その内部に遅延素子(Ｄフリップフロップ)を含むトランスバーサルフィルタで構成すればよい。ところで、人の脈拍数は４０〜２００の範囲にあり、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、生体の状態に応じて刻々と変動する。この場合、基本波周波数に同期して、分割する帯域を可変することができれば、動的な生体の状態に追従した情報を得ることができる。そこで、トランスバーサルフィルタに供給するクロックを脈波波形ＭＨとさせることによって、分割する帯域を適応的に可変してもよい。
【０１０３】
（５）上述した第２実施形態において、ウエーブレット変換部２０を図２９に示すフィルタバンクで構成した場合には、逆ウエーブレット変換部２２を図３０に示す逆フィルタバンクで構成してもよい。図において、逆フィルタバンクは３段で構成されており、その基本単位は、高域フィルタ２Ａおよび補間フィルタ２Ｃと、低域フィルタ１Ｂおよび補間フィルタ２Ｃと、加算器２Ｄである。高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂは、所定の周波数帯域を分割して、高域周波数成分と低域周波数成分を各々出力するようになっている。また、補間フィルタ２Ｃは、２サンプル毎に１サンプルを内挿補間する。
【０１０４】
ここで、波形を再現するためには、図２９に示すフィルタバンクと図３０に示すフィルタバンクに完全再構成フィルタバンクを用いる必要がある。この場合、高域フィルタ１Ａ，２Ａおよび低域フィルタ１Ｂ，２Ｂの特性は、以下の関係があることが必要である。
Ｈ0(-Z)Ｆ0(Z)＋Ｈ1(-Z)Ｆ1(Z)＝０
Ｈ0(Z)Ｆ0(Z)＋Ｈ1(-Z)Ｆ1(Z)＝２Z-L
【０１０５】
また、高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂとは、その内部に遅延素子(Ｄフリップフロップ)を含むトランスバーサルフィルタで構成すればよい。
【０１０６】
（６）また、上述した各実施形態においては、表示部１６を告知手段の一例として説明したが、装置から人間に対して告知をするための手段としては以下説明するようなものが挙げられる。これら手段は五感を基準に分類するのが適当かと考えられる。なお、これらの手段は、単独で使用するのみならず複数の手段を組み合わせても良いことは勿論である。そして、以下説明するように、例えば視覚以外に訴える手段を用いれば、視覚障害者であっても告知内容を理解することができ、同様に、聴覚以外に訴える手段を用いれば聴覚障害者に対して告知を行うことができ、障害を持つ使用者にも優しい装置を構成できる。
【０１０７】
まず、聴覚に訴える告知手段としては、脈象の分析・診断結果などを知らせるための目的、あるいは警告の目的でなされるものなどがある。例えば、ブザーの他、圧電素子、スピーカが該当する。また、特殊な例として、告知の対象となる人間に携帯用無線呼出受信機を持たせ、告知を行う場合にはこの携帯用無線呼出受信機を装置側から呼び出すようにすることが考えられる。また、これらの機器を用いて告知を行うにあたっては、単に告知するだけではなく、何らかの情報を一緒に伝達したい場合も多々ある。そうした場合、伝えたい情報の内容に応じて、以下に示す音量等の情報のレベルを変えれば良い。例えば、音高、音量、音色、音声、音楽の種類（曲目など）である。
【０１０８】
次に、視覚に訴える告知手段が用いられるのは、装置から各種メッセージ，測定結果を知らせる目的であったり、警告をするためであったりする。そのための手段として以下のような機器が考えられる。例えば、ディスプレイ装置、ＣＲＴ（陰極線管表示装置），ＬＣＤ（液晶表示ディスプレ）、プリンタ、Ｘ−Ｙプロッタ、ランプなどがある。なお、特殊な表示装置として眼鏡型のプロジェクターがある。また、告知にあたっては以下に示すようなバリエーションが考えられる。例えば、数値の告知におけるデジタル表示，アナログ表示の別、グラフによる表示、表示色の濃淡、数値そのまま或いは数値をグレード付けして告知する場合の棒グラフ表示、円グラフ、フェイスチャート等である。
【０１０９】
次に、触覚に訴える告知手段は、警告の目的で使用されることがあると考えられる。そのための手段として以下のようなものがある。まず、腕時計等の携帯機器の裏面から突出する形状記憶合金を設け、この形状記憶合金に通電するようにする電気的刺激がある。また、腕時計等の携帯機器の裏から突起物（例えばあまり尖っていない針など）を出し入れ可能な構造としてこの突起物によって刺激を与える機械的刺激がある。
【０１１０】
次に、嗅覚に訴える告知手段は、装置に香料等の吐出機構を設けるようにして、告知する内容と香りとを対応させておき、告知内容に応じた香料を吐出するように構成しても良い。ちなみに、香料等の吐出機構には、マイクロポンプなどが最適である。
【０１１１】
（７）上述した各実施形態においては、脈波検出手段ｆ１の一例として脈波検出用センサユニット１３０を取りあげ説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、脈動を検出できるものであれば、どのようなものであってもよい。
【０１１２】
例えば、脈波検出用センサユニット１３０は反射光を利用したものであったが、透過光を利用したものであってもよい。ところで、波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向がある。このため、透過光を利用する場合は、発光部から波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍの光を照射し、照射光を組織→血管→組織の順に透過させ、この透過光の光量変化を検出する。透過光は血液中のヘモグロビンの吸収を受けるので、透過光の光量変化を検出することによって、脈波波形を検出することができる。
【０１１３】
この場合、発光部には、ＩｎＧａＡｓ系（インジウム−ガリウム−砒素）やＧａＡｓ系（ガリウム−砒素）のレーザー発光ダイオードが好適である。ところで、波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍの外光は組織を透過し易いので、受光部に外光が入射すると脈波信号のＳ／Ｎが劣化してしまう。そこで、発光部から偏光したレーザー光を照射し、透過光を偏光フィルタを介して受光部で受光するようにしてもよい。これにより、外光の影響を受けることなく、脈波信号を良好なＳ／Ｎ比で検出することができる。
【０１１４】
この場合には、図３１（ａ）に示すように、発光部２００を締着具１４５の締め付け側に設け、時計本体側には受光部２０１を設けている。この場合、発光部２００から照射された光は、血管１４３を透過した後、橈骨２０２と尺骨２０３の間を通って、受光部２０１に達する。なお、透過光を用いる場合には、照射光は組織を透過する必要があるため、組織の吸収を考慮すると、その波長は６００ｎｍ〜１０００ｎｍであることが望ましい。
【０１１５】
また、同図（ｂ）は検出部位を耳朶とする例である。把持部材２０４と把持部材２０５は、バネ２０７で付勢され、軸２０６を中心に回動できるようになっている。また、把持部材２０４と把持部材２０５には、発光部２００と受光部２０１が設けられている。この脈波検出部を用いる場合には、耳朶を把持部材２０４と把持部材２０５で把持して脈波を検出する。なお、反射光を用いる場合には、同図（ｃ）に示すように指尖部から脈波波形ＭＨを検出するようにしてもよい。
【０１１６】
次に、光電式脈波センサを眼鏡と組み合わせた使用態様を説明する。なお、この眼鏡の形態では、使用者に対する告知手段としての表示装置も一緒に組み込まれた構造になっている。したがって、脈波検出部として以外に表示装置としての機能についても併せて説明する。
図３２は、脈波検出部が接続された装置を眼鏡に取り付けた様子を表わす斜視図である。図のように、装置本体は本体７５ａと本体７５ｂに分かれ、それぞれ別々に眼鏡の蔓７６に取り付けられており、これら本体が蔓７６内部に埋め込まれたリード線を介して互いに電気的に接続されている。
【０１１７】
本体７５ａは表示制御回路を内蔵しており、この本体７５ａのレンズ７７側の側面には全面に液晶パネル７８が取り付けられ、また、該側面の一端には鏡７９が所定の角度で固定されている。さらに本体７５ａには、光源（図示略）を含む液晶パネル７８の駆動回路と、表示データを作成するための回路が組み込まれている。この光源から発射された光は、液晶パネル７８を介して鏡７９で反射されて、眼鏡のレンズ７７に投射される。また、本体７５ｂには、装置の主要部が組み込まれており、その上面には各種のボタンが設けられている。なお、これらボタン８０，８１の機能は装置毎に異なる。また。光電式脈波センサを構成するＬＥＤ３２およびフォトトランジスタ３３（図４を参照）はパッド８２，８３に内蔵されると共に、パッド８２，８３を耳朶へ固定するようになっている。これらのパッド８２，８３は、本体７５ｂから引き出されたリード線８４，８４によって電気的に接続されている。
【０１１８】
次に、圧力センサによって脈波波形ＭＨを検出する例を説明する。図３３（ａ）は圧力センサを用いた脈波診断装置の外観構成を示す斜視図である。この図に示すように、脈波診断装置１には、一対のバンド１４４，１４４が設けられており、その一方の締着具１４５の締め付け側には、圧力センサ１３０’の弾性ゴム１３１が突出して設けられている。締着具１４５を備えるバンド１４４は、圧力センサ１３０による検出信号を供給するべくＦＰＣ（Flexible Printed Circuit）基板を軟性プラスチックで被覆した構造（詳細は図示省略）となっている。
【０１１９】
また、使用時においては、図３３（ｂ）に示すように、締着具１４５に設けられた弾性ゴム１３１が橈骨動脈１４３の近傍に位置するべく、腕時計１４６が被験者の左腕１４７に巻回される。このため、脈波を恒常的に検出することが可能となる。なお、この巻回については通常の腕時計の使用状態と何等変わることがない。こうして弾性ゴム１３１が、被験者の橈骨動脈１４３近傍に押圧されると、該動脈の血流変動（すなわち脈波）が弾性ゴム１３１を介して圧力センサ１３０’に伝達され、圧力センサ１３０’はこれを血圧として検知する。
【０１２０】
【発明の効果】
以上、説明したように本発明の発明特定事項によれば、脈波波形から呼吸成分を抽出し、これを周波数解析することによって、運動強度を算出するようにしたので、簡易な構成で運動強度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  運動強度と呼吸波形の関係を示す図である。
【図２】  本実施形態に係わる運動強度検出装置の機能ブロック図である。
【図３】  第１実施形態に係わる運動強度検出装置の外観構成を示す斜視図である。
【図４】  同実施形態に係わる脈波検出用センサユニットの回路図である。
【図５】  同実施形態に係わる運動強度検出装置の電気的な構成を示すブロック図である。
【図６】  体動除去脈波データＭＨ’にＦＦＴ処理を施した結果を示す図である。
【図７】  図６における低域周波数領域ＬＦの拡大図である。
【図８】  同実施形態の表示部の一態様を示すフェイスチャートである。
【図９】  同実施形態に係わる運動強度検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】  第２実施形態に係わる呼吸成分抽出部および評価部の内部構成を示すブロック図である。
【図１１】  同実施形態に係わるウエーブレット変換部の構成を示すブロック図である。
【図１２】  同実施形態に係わる体動除去脈波解析データＭＫＤの一例を示す図である。
【図１３】  図１２に示した体動除去脈波解析データＭＫＤの最大エネルギー領域を示す図である。
【図１４】  同実施形態に係わる呼吸波形解析データＶＫＤの一例を示す図である。
【図１５】  同実施形態に係わるゼロクロスコンパレータの回路図である。
【図１６】  同実施形態に係わるデューティ比検出部の回路図である。
【図１７】  同実施形態に係わるデューティ比検出部のタイミングチャートである。
【図１８】  同実施形態に係わる運動強度検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図１９】  第３実施形態に係わる運動強度検出装置の電気的な構成を示すブロック図である。
【図２０】  同実施形態に係わる運動強度検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図２１】  同実施形態に係わる脈波解析データＭＦＤ、体動解析データＴＦＤおよび体動除去脈波解析データＭＫＤの関係について、その一例を示す図である。
【図２２】  第４実施形態に係わる運動強度検出装置の電気的な構成を示すブロック図である。
【図２３】  同実施形態に係わる脈波解析データＭＦＤとカットオフ周波数ｆｃの関係の一例を示す図である。
【図２４】  同実施形態に係わる脈波成分除去解析データＭＤ’の一例を示す図である。
【図２５】  同実施形態に係わる呼吸成分抽出部１３’の詳細な構成を示すブロック図である。
【図２６】  同実施形態において走行ピッチと呼吸数の関係を実測した結果を示す図である。
【図２７】  同実施形態において体動成分の基本周波数Ｆt1と呼吸成分の基本周波数Ｆv1の関係を示すグラフである。
【図２８】  呼吸数と脈拍数の関係を示す図である。
【図２９】  フィルタバンクの構成例を示すブロック図である。
【図３０】  逆フィルタバンクの構成例を示すブロック図である。
【図３１】  変形例に係わる光電式脈波センサの例を示す図である。
【図３２】  変形例において光電式脈波センサを眼鏡に応用した例を示す図である。
【図３３】  変形例において圧力センサを用いた脈波診断装置の外観構成を示す斜視図である。
【符号の説明】
ＭＨ  脈波波形
１０  脈波検出部（脈波検出手段）
１３０  脈波検出用センサユニット（脈波検出手段）
１１  体動検出部（体動検出手段）
ＴＨ  記体動波形
ＭＨ’体動除去脈波波形，体動除去脈波データ
１３  体動除去部（体動除去手段）
１４  呼吸成分抽出手部（呼吸成分抽出手段）
１５  評価部（運度強度生成手段）
ＭＫＤ  体動除去脈波解析データ
２０  ウエーブレット変換部
ＶＫＤ  呼吸波形解析データ
２１  呼吸成分生成部（呼吸波形生成部）
２２  逆ウエーブレット変換部（呼吸波形生成部）
ＶＨ  呼吸波形
３０  第１のＦＦＴ処理部（第１の周波数解析部、周波数解析部）
３１  第２のＦＦＴ処理部（第２の周波数解析部）
１３’脈波成分除去部、
４１  基本周波数テーブル
４２  差分検出部（周波数特定部）
４３  比較部（周波数特定部）
４４  高調波周波数生成部（周波数特定部、抽出部）
１６  表示部（告知手段）
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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