(57)【要約】      （修正有）【課題】センシングにより取得するデータ量を削減することでＡＤＣの消費電力を低減しつつ、突発的な信号量の急峻な変化に対しても正確なセンシングによるデータの取得を行うことができるセンサー端末を提供する。【解決手段】準周期的に出現する区切りパルスを含む信号を取得し信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換手段１１と、信号を取得する信号取得時刻を決定するタイミング計算手段１３と、を備え、タイミング計算手段１３は、変換がされる毎に、変換したデジタル信号に基づいて、次の信号取得時刻を決定する、センサー端末。【選択図】図１
2014135987.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
準周期的に出現する区切りパルスを含む信号を取得し前記信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換手段と、前記信号を取得する信号取得時刻を決定するタイミング計算手段と、を備え、
前記タイミング計算手段は、前記変換がされる毎に、前記変換した前記デジタル信号に基づいて、次の前記信号取得時刻を決定する、センサー端末。
【請求項２】
前記タイミング計算手段は、前記変換がされる毎に、前記変換した前記デジタル信号に基づいて前記信号の変化の大きさに対応する特徴量を逐次算出し、前記特徴量に基づいて次の前記信号取得時刻を決定する、請求項１に記載のセンサー端末。
【請求項３】
前記タイミング計算手段は、前記特徴量に基づいて前記デジタル信号が前記パルス期間内か否かを判定し、前記判定に基づいて次の前記信号取得時刻を決定する、請求項２に記載のセンサー端末。
【請求項４】
前記タイミング計算手段は、過去の前記パルスの出現間隔に基づいて次の前記パルス出現開始時刻と終了時刻とを予想し、前記パルス出現開始時刻の所定時間前から前記パルス出現開始時刻までのパルス近傍期間と、前記パルス出現開始時刻から前記パルス出現終了時刻までのパルス内期間と、前記パルス近傍期間と前記パルス期間の両期間以外の期間と、に応じて前記信号取得時刻を決定する算出方法を定める、請求項１から３の内の１項記載のセンサー端末。
【請求項５】
前記パルス内期間における前記信号取得時刻の間隔の最大値は、前記パルス近傍期間における前記信号取得時刻の間隔の最大値より小さく、
前記両期間以外の期間における前記信号取得時刻の間隔の最大値は、前記パルス近傍期間における前記信号取得時刻の間隔の最大値より大きい、
請求項４に記載のセンサー端末。
【請求項６】
前記パルス内期間における前記信号取得時刻の間隔の平均値は、前記パルス近傍期間における前記信号取得時刻の間隔の平均値より小さく、
前記両期間以外の期間における前記信号取得時刻の間隔の平均値は、前記パルス近傍期間における前記信号取得時刻の間隔の平均値より大きい、
請求項４に記載のセンサー端末。
【請求項７】
前記特徴量は、前記デジタル信号の差分の絶対値に比例する量である、請求項２から６の内の１項記載のセンサー端末。
【請求項８】
前記特徴量は、前記デジタル信号の差分の絶対値と、前記差分の差分の絶対値とに基づく、請求項２から７の内の１項記載のセンサー端末。
【請求項９】
準周期的に出現する区切りパルスを含む信号を取得し前記信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換工程と、前記信号を取得する信号取得時刻を決定するタイミング計算工程と、を備え、
前記タイミング計算工程は、前記変換がされる毎に、前記変換した前記デジタル信号に基づいて、次の信号取得時刻を決定する、信号取得方法。
【請求項１０】
前記タイミング計算工程は、前記変換がされる毎に、前記変換した前記デジタル信号に基づいて前記信号の変化の大きさに対応する特徴量を逐次算出し、前記特徴量に基づいて次の前記信号取得時刻を決定する、請求項９に記載の信号取得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、準周期的に出現する区切りパルスを含む信号を取得するセンサー端末に関し、特にその消費電力を低減する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
電池駆動の小型無線センサー端末は、多くの用途で有用なものとして期待されている。例えば、ヘルスケア分野に於いて、心電用小型無線センサー端末は、日常生活を続けながら長時間にわたって、心電データを携帯しているスマートフォンに無線送信し続ける装置として期待されている。これらのセンサー端末は、違和感をなくするために小型であることが求められ、従って、小型電池により長時間駆動するための低消費電力化が求められる。
【０００３】
この低消費電力化のために、センシングで取得したデータを圧縮する方法が提案されてきた。それはデータ圧縮によって無線送信するデータ量を削減することで、無線通信のための消費電力を低減できるためである。しかしながら、データ圧縮方式は、ＡＤＣ（アナログ−デジタル変換）に伴う消費電力を低減できない問題があった。その理由は、取得された全てのデータはＡＤＣ処理されるためである。特に、心電用無線センサー端末においては、ＡＤＣに伴う消費電力が全消費電力のなかで支配的であることが知られており、その削減が求められている。
【０００４】
特許文献１では、ＡＤＣのサンプリング周波数を変更することで取得するデータ量を削減して、消費電力を低減する方法が開示されている。これは、心電図のＲ波のように信号量が急峻に変化する領域ではサンプリング周波数を高め、信号量が緩やかに変化する領域ではサンプリング周波数を低くすることで、全体としてのデータ量を削減し、ＡＤＣの消費電力を低減するというものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−９４２３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１では、ＡＤＣのサンプリング周波数を変更することで取得するデータ量を削減して、ＡＤＣの消費電力を低減している。しかしながら、特許文献１では、サンプリング周波数を切り替える方式であるため、大まかな区間単位でしかサンプリング間隔を変えられないという問題があった。また、心電データに加えて、可変であるところのサンプリング周波数に関する情報も一緒に保存もしくは送信するため、その分データが増加するという問題があった。この方式を細かな波形変動に対応させようとすると、その追加分の情報が多くなりサンプル点節減の効果が損なわれる。従って、大まかな波形変動にしか対応できず、きめ細かな省電力ができないという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、センシングにより取得するデータをきめ細かに制御することでデータ取得量を削減することでＡＤＣの消費電力を低減しつつ、突発的な信号量の急峻な変化に対しても、正確なセンシングによるデータの取得を行うことができるセンサー端末を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
準周期的に出現する区切りパルスを含む信号を取得し前記信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換手段と、前記信号を取得する信号取得時刻を決定するタイミング計算手段と、を備え、前記タイミング計算手段は、前記変換がされる毎に、前記変換した前記デジタル信号に基づいて、次の前記信号取得時刻を決定する、センサー端末である。
【０００９】
準周期的に出現する区切りパルスを含む信号を取得し前記信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換工程と、前記信号を取得する信号取得時刻を決定するタイミング計算工程と、を備え、前記タイミング計算工程は、前記変換がされる毎に、前記変換した前記デジタル信号に基づいて、次の信号取得時刻を決定する、信号取得方法である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、センシングにより取得するデータ量を削減することでＡＤＣの消費電力を低減しつつ、突発的な信号量の急峻な変化に対しても、正確なセンシングによるデータの取得を行うことができるセンサー端末を提供することができる。さらに、取得するデータ量の削減に伴って、ストレージ容量およびデータ送信電力が節減される効果も有する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態のセンサー端末の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態のセンサー端末のデータ取得の様子を説明するグラフである。
【図３】心電図に適応センシングを適用した場合に生じる問題を説明する図である。
【図４】本発明の実施形態のセンサー端末のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態のセンサー端末のアルゴリズムにおいて、区切りパルス内か否かを判別するアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図６Ａ】特徴量｜ｖ’｜を示す図である。
【図６Ｂ】特徴量｜ｖ’’｜を示す図である。
【図６Ｃ】特徴量ｐ×｜ｖ’｜＋ｑ×｜ｖ’’｜を示す図である。
【図７】比較例のセンサー端末のデータ取捨の様子を説明するグラフである。
【図８】比較例のセンサー端末の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。
【００１３】
図１は、本発明の実施形態のセンサー端末の構成を示すブロック図である。図１において、電極１０から入力されたアナログ信号はＡＤＣ（アナログ−デジタル変換器）１１でデジタル信号に変換される。このデジタル信号に基づいて次のデータ取得タイミング計算１３を行い、算出された次のデータ取得タイミングを、経路２０を通じてＡＤＣ１１に伝達する。ＡＤＣ１１は、経路２０を通じて与えられるデータ取得タイミングでデータ取得を行う。取得されたデータは、ストレージ１４に蓄積されたあと無線送信１５される、もしくは直接無線送信１５してもよい。上記において、データ取得タイミング計算１３は、センサー端末が内蔵するプロセッサーなどの計算資源によって行われる。
【００１４】
時刻ｔ＿ｉに取得されたデータをｖ（ｔ＿ｉ）と記述する。ある時刻ｔ＿ｋまでに取得されたデータの集合｛ｖ（ｔ＿ｋ），ｖ（ｔ＿（ｋ−１）），ｖ（ｔ＿（ｋ−２）），ｖ（ｔ＿（ｋ−３）），…｝を｛ｖ（ｔ＿ｋ＿）｝と略記する。本実施形態では、次のデータ取得タイミングｔ＿（ｋ＋１）を、それ以前に取得したデータの集合｛ｖ（ｔ＿ｋ＿）｝に基づいて計算する。これはｔ＿（ｋ＋１）が｛ｖ（ｔ＿ｋ＿）｝の関数であることを意味し、数式で
ｔ＿（ｋ＋１）＝ｆ（｛ｖ（ｔ＿ｋ＿）｝）      数式１
と表すことができる。ここでｆ（  ）はある関数で、その具体的な例は後で説明する。数式１で使用するデータの範囲、すなわち、過去何点前までのデータを使用するかは使用するアルゴリズムに依存し、一つ前のデータだけを使う場合から、すべてのデータを使う場合まで可能である。
【００１５】
図２に、本実施形態のセンサー端末によるデータ取得の様子を説明するグラフを示す。これは心電図の例であり、ｖは心電信号（電圧）、ｔは時間である。曲線は心電図であり、黒丸１は取得されたサンプルデータ、白丸３は取得されないサンプルデータを表す。本実施形態では、一定間隔Ｔですべてのサンプルデータを一旦取得するのではなく、それまで取得したデータから次のデータ取得タイミングを数式１に基づいて逐次計算し、そのタイミングでセンシングを行う。
【００１６】
すなわちデータ取得間隔Δは心電波形の状態によって適応的に変化する。信号が急激に変化する部分ではΔを短くし、ゆっくり変化する部分ではΔを長くする。これによって、信号波形の特徴を捉えつつ、取得データ量を削減することができる。図２において、白丸３のデータはセンシングそのものを行わない。このため、取得データ量が削減されるので、ＡＤＣに伴う消費電力を削減できる。上述のように、数式１に基づいて取得済みデータから次のデータ取得タイミングを適応的に逐次決めていく手法を、以下では適応センシングと呼ぶ。
【００１７】
適応センシングではデータ取得間隔が一定ではない。しかしながら、データ取得間隔についての情報を別途保存する必要はない。それは、取得したデータに時系列順に数式１を適用することで、順次Δを算出できるからである。一般的なデータ圧縮手法のなかには、別途Δに関する情報を保持する場合があった。そのためその分のデータ量が増加する問題があった。適応センシングでは、Δについての情報を別途保存する必要がなく、その分のデータ量の増加が生じないメリットがある。
【００１８】
また、センシング間隔を制御する手法として、特許文献１では、サンプリング周波数を制御する方法を開示している。しかしながら、サンプリング周波数を切り替える方式であるため、大まかな区間単位でしかサンプリング間隔を変えられないという問題があった。また、心電データに加えて、可変であるところのサンプリング周波数に関する情報も一緒に保存もしくは送信するため、その分データが増加するという問題があった。この方式を細かな波形変動に対応させようとすると、その追加分の情報が多くなりサンプル点節減の効果は損なわれる。従って、大まかな波形変動にしか対応できず、きめ細かな省電力ができないという問題があった。
【００１９】
それに対して、本実施形態の適応センシングでは、データ取得のたびに、逐次、次のデータ取得タイミングを適応的に決めるため、信号の細かい変化に逐次追従できる利点がある。
【００２０】
ところで、適応センシングのみでは波形の特徴を捉え損ねる場合がある。例えば、心電図は図２に示すようにＱ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波、Ｐ波などの複数の特徴的な波を含んでいる。このうちＲ波は突出して波高が高く鋭いパルス波であり、心電図を特徴付ける最も重要な波であるが、適応センシングでは時として捉え損ねることがある。
【００２１】
図３は、心電図に適応センシングを適用した場合に生じる問題点を説明する図である。図３において、Ｒ波の手前のゆっくり変化する部分で黒丸６、黒丸７のようにデータがサンプリングされたとする。これら２点は信号量にあまり変化がないため、これらに基づいて算出される次のデータ取得間隔Δは長くなる。しかしながら、次のサンプリングの黒丸８の時刻には、鋭いＲ波のほとんどが終了しており、Ｒ波を捉え損なう結果となる。
【００２２】
このように、適応センシングのみでは、鋭いパルスを捉え損なう危険性がある。そこで、本実施形態では、図４に示すアルゴリズムを用いる。これは、基本的に適応センシングを用いながら、状況に応じてデータ取得間隔を調整することで、鋭いパルスの捉え損ないを防ぐものである。
【００２３】
アルゴリズムの開始（ステップ１００）後、センシングにより現在の時刻ｔ＿ｋにおけるセンス値ｖ（ｔ＿ｋ）を読み込む（ステップ１１０）。次に、取得済みのデータに基づいて、波形の変化の度合いを特徴付ける特徴量（詳しくは後述する）を算出する（ステップ１２０）。適応センシングでは、基本的に、この特徴量に基づいて次のデータ取得タイミングｔ＿（ｋ＋１）を算出する（ステップ１６０）。
【００２４】
この計算式、すなわち数式１の関数ｆ（  ）はいくつかのパラメータを含んでおり、算出されるｔ＿（ｋ＋１）の値はそのパラメータに依存する。それらのパラメータの集合を｛Ｐ｝と記すと、数式１はより詳しくは
ｔ＿（ｋ＋１）＝ｆ（｛ｖ＿ｋ＿｝，｛Ｐ｝）      数式２
と表される。このパラメータ｛Ｐ｝を状況に応じて変えることで、波形の特徴を捉え損なうことなく取得データ数の削減を実現する。本実施形態では、心電図のＲ波のように、信号波形の際立つ特徴となる高い波高の鋭いパルスが、ある程度定期的に生じる場合を想定する。そのようなパルスは、信号のまとまった一塊の区切りとして現れるため、ここでは区切りパルスと呼ぶ。
【００２５】
図４のアルゴリズムでは、現在のセンシングが、区切りパルス内にあれば（ステップ１３０のＹＥＳ分岐）、区切りパルス内間隔用パラメータを使って（ステップ１８０）、数式１を計算する（ステップ１６０）。もし、現在のセンシングが、区切りパルス内ではなく（ステップ１３０のＮＯ分岐）、次の区切りパルスの近傍でもない（ステップ１４０のＮＯ分岐）場合、広間隔用パラメータを使って（ステップ１５０）、数式１を計算する（ステップ１６０）。もし、現在のセンシングが、次の区切りパルスの近傍にいる場合（ステップ１４０のＮＯ分岐）、狭間隔用パラメータを使って（ステップ１７０）、数式１を計算する（ステップ１６０）。
【００２６】
ここで、区切りパルス近傍とは、区切りパルス開始のある程度手前の時刻を意味する。区切りパルス近傍の手前であれば信号はゆっくり変化するのでデータ取得間隔は広くてもよい。このため広間隔用のパラメータを使用する。他方、区切りパルス近傍以降では、区切りパルスがいつ生じても捉え損なうことがないように、データ取得間隔を狭くする必要がある。このため、狭間隔用のパラメータを使用する。区切りパルス内では短時間で大きな信号変化が起こるため、データ取得間隔を極力狭くする必要がある。このため、それに適した区切りパルス内間隔用パラメータを使用する。
【００２７】
図２を使って、以上の動作を説明する。図２の心電図では上記の区切りパルスはＲ波に対応する。図２の左側のＲ波が終了した時点で、次のＲ波到来時刻（すなわち次のＲ波間隔）を予想する。その予想方法としては、例えば、前回のＲ波間隔（図２の左側のＲ波と、図には示されていないが更にその左のＲ波との間隔）を用いる方法がある。図２の左側のＲ波の終了時点で、前回のＲ波間隔は確定しているので、それを次の予想Ｒ波間隔として用いることができる。
【００２８】
あるいは直近のいくつかのＲ波間隔の平均値、もしくは適度に重み付けた平均値を用いても良い。これは直近のいくつかのＲ波間隔を入力データとする有限インパルス応答（Ｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ、ＦＩＲと略す）フィルタの出力を、次の予想Ｒ波間隔に用いることに対応する。あるいは、ＦＩＲフィルタの変わりに、無限インパルス応答（Ｉｎｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ、ＩＩＲと略す）フィルタを用いても良い。例えば、次のＩＩＲフィルタは好ましい例の一つである。
ｙ（ｋ＋１）＝（１−ａ）×ｘ（ｋ）＋ａ×ｙ（ｋ）      数式３
０≦ａ≦１      数式４
ここで、ｘ（ｋ）は前回（最新）の実際に観測されたＲ波間隔、ｙ（ｋ）は前回の予想Ｒ波間隔、ｙ（ｋ＋１）は次の予想Ｒ波間隔である。ａ＝０の場合は、次の予想Ｒ波間隔として直前の実際のＲ波間隔を使うもので、既に述べた例に対応する。ａ＝１は予想Ｒ波間隔として予め決められた定数を使うことに対応する。それらの中間のａを用いると、過去の実際のＲ波間隔を適度に重み付けして平均を取って、次の予想Ｒ波間隔を算出することに対応する。数式３でａ＜１の値を用いることで、実際に観測されたＲ波間隔に基づいて、適応的に次の予想Ｒ波間隔を逐次決めることができる。
【００２９】
このように予想された次のＲ波到来時刻よりある程度手前の時刻ｔ＿ｎを用いて、前述の区切りパルス近傍を定義する。一般にＲ波は大まかに一定間隔であるが、厳密に一定ではなく、その人の状況によってある範囲で変動する。特に生体系の信号ではこのようなタイプのものが多い。そのようなＲ波間隔変動に対応するため、予想Ｒ波間隔よりマージンをもってある程度手前の時刻ｔ＿ｎを取り、それ以前では広いデータ取得間隔を許容し、それ以後、すなわち区切りパルス近傍内ではデータ取得間隔を狭くするようにする。これによって、区切りパルス（心電図ではＲ波）がある程度変動しても、捉え損いが生じないようにする。
【００３０】
次区切りパルス近傍の算出の好ましい例は
ｃ×ｙ（ｋ＋１）＋ｄ      数式５
である。ここでｃ，ｄは数式５の値がｙ（ｋ＋１）より小さくなるように定められる係数である。区切りパルス近傍を定めるｔ＿ｎは、前回の区切りパルスの時刻（図２の左側のＲ波の時刻）から数式５で算出される時間を経た時刻として決められる。区切りパルスの時刻の詳細については後で説明する。
【００３１】
図４のアルゴリズムの終了条件（ステップ１９０）のＮＯ分岐は、単純に次のデータ取得に行く場合に加えて、ある程度取得データが蓄積された時点でそれらを無線送信した後に、次のデータ取得を行う場合も含まれる。所定のデータ取得が終われば、終了条件（ステップ１９０のＹＥＳ分岐）になり、全処理は終了する（ステップ２００）。
【００３２】
次に、図４の特徴量算出（ステップ１２０）について説明する。ここで算出するのは信号波形ｖ（ｔ）の変化の速さを表す量であり、典型例としては波形の微分の絶対値｜ｖ’（ｔ）｜＝｜ｄｖ（ｔ）／ｄｔ｜を用いる。実際には、離散的な取得データから微分を算出するため、例えば次の差分式によって計算される。
ｖ’（ｔ＿ｋ）＝（ｖ（ｔ＿ｋ）−ｖ（ｔ＿（ｋ−１）））／（ｔ＿ｋ−ｔ＿（ｋ−１））      数式６
離散サンプルデータにおける微分の計算法は種々の差分式が提案されているが、いずれを用いてもよい。数式６はそれらのうち最も簡単な例である。なお、実際には、ｖ（ｔ＿ｋ）として取得データそのものではなく、取得データ列をローパスフィルターで平滑化、あるいはノイズ除去した後の、時系列データを用いる。
【００３３】
このほか後で述べるように一回微分ｖ’（ｔ）と２階微分ｖ’’（ｔ）＝ｄ２ｖ（ｔ）／ｄｔ２を組み合わせて、信号波形ｖ（ｔ）の変化の速さを表す特徴量として使ってもよい。
【００３４】
いま、時刻ｔ＿ｋにおける信号ｖの変化の速さを表す特徴量をＦ（ｔ＿ｋ）と記す。このとき、次のデータ取得間隔Δ（ｔ＿（ｋ＋１））は以下のよう表される。
Δ（ｔ＿（ｋ＋１））＝ｔ＿（ｋ＋１）−ｔ＿ｋ＝ｇ（Ｆ（ｔ＿ｋ））      数式７．１
ただし、ｇ（Ｆ（ｔ＿ｋ））がある閾値より小さいときは、
Δ（ｔ＿（ｋ＋１））＝Ｔ      数式７．２
ここでＦ（  ）は０以上の値を持つ関数であり、ｇ（ｘ）は引数ｘの減少関数で、Ｔの整数倍の値を取る。Ｔは最小サンプリング間隔である。もっとも計算が簡単なｇ（  ）の好ましい例は
ｇ（ｘ）＝Ｔ×ＩＮＴ（ｈ−ｅ×ｘ）      数式８
である。ここでＩＮＴ（  ）は引数を何らかの意味で整数化する関数で、例えば引数を越えない最大の整数をとる関数、あるいは引数を下回らない最小の整数を取る関数、あるいは小数点以下を四捨五入する関数、などである。ｈ，ｅは正の値を持つパラメータで、数式２のパラメータ｛Ｐ｝の例である。
【００３５】
ｈは数式８の取れる最大値、すなわち最大データ取得間隔を決める。このため、既に説明した広間隔用パラメータとしてある大きい値ｈ１のｈを用い、狭間隔用パラメータとしてある小さい値ｈ２のｈを用い、区切りパルス内間隔用パラメータとしてｈ２よりさらに小さい値ｈ３のｈを使う、というのが好ましい実施形態の一つである。あるいは、区切りパルス内では、常に最小サンプリング間隔Ｔを用いても良い。
【００３６】
あるいは、算出されるデータ取得間隔の平均値が大きくなるよう広間隔用パラメータを定め、算出されるデータ取得間隔の平均値がそれより小さくなるように狭間隔用パラメータを定め、算出されるデータ取得間隔の平均値がさらに小さくなるように区切りパルス内間隔用パラメータを定めてもよい。
【００３７】
本発明の適応センシングでは、数式７．１および数式７．２を使って、時刻ｔ＿ｋまでの取得データから次のデータ取得時刻ｔ＿（ｋ＋１）を順次算出する。
【００３８】
つぎに、図４のステップ１３０について詳しく説明する。これは現時刻において、信号が区切りパルス内にあるかどうかを判断するステップである。図５は、ステップ１３０を詳細に示したフローチャートである。現時刻で信号が区切りパルス内であることを状態変数Ｓ＝１で表し、そうでないときＳ＝０とする。
【００３９】
ステップ１３０の前ステップからのフローｉは、まずＳ＝０か否かをチェックされる。Ｓ＝０のとき、すなわち前取得データが区切りパルスでなかった場合（ステップ１３１のＹＥＳ分岐）、現取得データが区切りパルスに含まれるか否か、すなわち現取得データが区切りパルスの開始にあたるか否かをチェックする（ステップ１３２）。区切りパルスの開始であった場合（ステップ１３２のＹＥＳ分岐）、状態変数Ｓを１に設定し（ステップ１３３）、ステップ１３０のＹＥＳ分岐（図５のｙフロー）に進む。これは現時点で区切りパルス内にいると判断されたことになる。他方、ステップ１３２でＮＯだった場合、図５のｎフロー、すなわち区切りパルス外であると判断されたことになる。
【００４０】
他方、ステップ１３０の前ステップからのフローｉにおいてＳ＝１であった場合、すなわち前取得データが区切りパルス内であった場合、ステップ１３１のＮＯ分岐に進み、現取得データが区切りパルス外か否かをチェックする（ステップ１３４）。区切りパルス外（ステップ１３４のＹＥＳ分岐）であった場合は、区切りパルスが終了したことを意味し、状態変数Ｓを０に戻して（ステップ１３５）、図５のｎフローに進む。ステップ１３４でＮＯ分岐の場合、現取得データもなお（前取得データと同様に）区切りパルス内にいることになるため、状態変数Ｓを１のままにして（ステップ１３３）、図５のｙフローに進む。
【００４１】
以上のステップ１３０において使われる、取得データが区切りパルス内であるか否かの判断の方法を次に説明する。その判断には、既に説明した信号ｖの変化の速さを表す特徴量Ｆ（  ）を用いる。もっとも簡単なのは、Ｆ（  ）がある閾値ＴＨｆを越えたか否かで判断する方法である。すなわち、
ＴＨｆ＜Ｆ（ｔ＿ｋ）      数式９
が成り立つとき、図５のステップ１３２で区切りパルス開始と判断する（ＹＥＳ分岐を取る）。図５ステップ１３４では、Ｆ（ｔ＿ｋ）≦ＴＨｆであったとき、区切りパルス終了と判断する（ＹＥＳ分岐をとる）。
【００４２】
あるいは、区切りパルス内か否かの判断として、数式９が一定の時間連続して成り立つことを条件にしてもよい。それによって雑音などによる非常に狭いスパイク状パルスを区切りパルスと判断することを防ぐことができる。あるいは逆に、ある一定時間Ｆ（ｔ＿ｋ）≦ＴＨｆが成り立った場合にのみ区切りパルス終了と判断する（図５ステップ１３４のＹＥＳ分岐）ようにしてもよい。これにより、一時的に短時間Ｆ（ｔ＿ｋ）≦ＴＨｆとなったのを区切りパルス終了と誤判断するのを防ぐことができる。
【００４３】
Ｆ（  ）として｜ｖ’｜（信号の微分の絶対値）を用いる例は既に説明した。図２の心電図ｖの微分絶対値｜ｖ’｜のグラフを図６Ａに示す。時間微分の操作は一種のハイパスフィルタになっており、図２に示すような原信号が持つベースラインのシフトやドリフトの影響を除去し、区切りパルス（Ｒ波）などの特徴的な波の誤判断を防げるメリットがある。この場合、｜ｖ’｜がある閾値ＴＨｆを越えた時点を区切りパルス開始時刻とする。しかし、単純に｜ｖ’｜がＴＨｆを下回ったときに区切りパルス終了と判断すると誤判断が生じる。図６Ａのサンプリング点５ａのように、一時的にＴＨｆを下回ることがあるからである。この場合、上述のようにある一定時間以上｜ｖ’｜がＴＨｆを下回った場合に区切りパルス終了と判断するようにする。
【００４４】
あるいは、特徴量Ｆ（  ）として、微分と２階微分組み合わせ
Ｆ（ｔ＿ｋ）＝ｐ×｜ｖ’（ｔ＿ｋ）｜＋ｑ×｜ｖ’’（ｔ＿ｋ）｜      数式１０
を用いてもよい。ここで、ｐ，ｑはある定数である。図２の心電図の２階微分絶対値｜ｖ’’｜を図６Ｂに示す。この場合、図６Ａで一時的なくぼみになっているサンプリング点５ａに対応するサンプリング点５ｂで大きな値を持つ。従って、数式１０によって、区切りパルス内の一時的なくぼみを修正した特徴量を作ることができる。図６Ｃに数式１０の例を示す。図６Ａにおける一時的なくぼみサンプリング点５ａに対応するサンプリング点５ｃを閾値ＴＨｆ以上にすることができる。なお、離散サンプリングにおいてｖ’’を算出する方法としては、次の差分式を用いることができる。
ｖ’’（ｔ＿ｋ）＝（ｖ’（ｔ＿ｋ）−ｖ’（ｔ＿（ｋ−１）））／（ｔ＿ｋ−ｔ＿（ｋ−１））      数式１１
ｖ’は数式６によって計算できる。
以上のほか、図２のような原信号も特徴量に取り入れるなど、特徴量のとり方はいろいろな方式が可能である。
【００４５】
また以上では、データ取得間隔（数式７．１）を計算するのに使う特徴量と、区切りパルスか否かを判断するのに使う特徴量は同じものである場合を説明した。これらの特徴量は必ずしも同じである必要はなく、目的に応じて異なっていてもよい。たとえば、前者の特徴量として｜ｖ’｜を用い、後者の特徴量として数式１０を使うなどしてもよい。
【００４６】
以上の本実施形態によれば、ＡＤＣに要する大きな消費電力を削減できるメリットがある。その理由は、信号の変化の速さを表す特徴量を取得済みデータから算出し、それに基づいて次のデータ取得間隔をオンライン処理でリアルタイムに決める適応センシングを用いるからである。これによって、変化の緩やかな部分のデータ取得数を低減できるためＡＤＣの消費電力を削減できる。
【００４７】
また、細かいサンプリング間隔のすべての点でデータ取得していた場合、ＡＤＣに伴う消費電力が大きくなるのみならず、それらのデータを保持できる容量のストレージ（あるいはメモリ）が必要であるという問題があった。しかし、本実施形態では、前記特徴量を計算するためのわずかなデータをメモリに保持すればよく、細かいサンプリング間隔のすべてのデータを保持する必要がない利点がある。本実施形態では、適応センシングで適度に間引いた後のデータを保持するストレージ（図１のストレージ１４）がありさえすればよい。このように本実施形態では、データ保存デバイスの容量を節減するメリットがある。なお、適応センシングでは、不等間隔でデータを取得するが、データ取得間隔は取得データから順次算出できるため、データ間隔に関する情報を保持する必要はない。
【００４８】
さらに、本実施形態によれば、出現周期が変動する波高が高い急峻なパルス、すなわち区切りパルスを含む信号に対しても、適応センシングを適用できる利点がある、その理由は、区切りパルス内の領域、区切りパルス近傍の領域、それら以外の領域、と信号を特徴的な領域に分け、それぞれの領域に適したデータ取得間隔を算出するからである。そして、これによって、急峻な区切りパルスを捉え損なうことなく適応センシングを適応することができるからである。
（比較例）
本発明に対する比較例として、一定間隔のセンシングで取得したデータのある部分を捨てることで、無線送信するデータ量を削減し、消費電力を低減する例を説明する。図７は心電図のセンシングを示すグラフである。これは心電データ（電圧）ｖの時間ｔによる変化を示すもので、曲線は心電図、丸印（黒丸１および白丸２）はセンシングで取得したデータを表す。センシングは一定時間間隔Ｔで行われる。
【００４９】
本比較例では、まず一定のセンシング間隔Ｔですべての丸印（黒丸１および白丸２）のデータを取得し、しかる後、波形の特徴を残す範囲でデータを捨てる。図７においては、黒丸１のデータのみを残し、白丸２のデータは捨てるという処理を行う。すなわち、波形がゆっくり変化する部分では、まばらなデータでも波形の特徴を捉えることができるため、黒丸１の間隔を長くしてその間の多くの白丸２のデータを捨てる。Ｒ波のように波形が急峻に変化する部分では、鋭いパルス波形の特徴を損なわないように細かくデータを残す。以上の方法で波形の特徴を損なわない程度に、取得したデータ捨てることでデータの圧縮を行う。
【００５０】
上述のデータの圧縮処理を行う無線センサー端末のブロック図を図８に示す。電極１０から入力されたアナログ心電信号はＡＤＣ１１でデジタル信号に変換され、ストレージ１２に蓄積される。ここでＡＤＣ１１には、アナログフィルターやアナログ増幅器など信号がデジタル変換される前のアナログ処理も含むものとする。ストレージ１２は、磁気ストレージ、不揮発メモリ、揮発メモリいずれであってもよい。ある程度のまとまった量のデータがストレージ１２に蓄積された後、それらのデータはデータ圧縮１６される。圧縮されたデータはストレージ１４に一旦蓄積されたのち、無線送信１５される。なお、場合によっては、ストレージ１４に一旦蓄積することなく直接無線送信１５することもあるし、あるいはストレージ１４に保持するのみで無線送信１５しないこともある。ストレージ１２と１４は同じものであってもよいし、異なるものであってもよい。
【００５１】
上記の比較例の効果としては、ストレージ１４の容量を低減できること、および、無線送信１５の消費電力を削減できることが挙げられる。しかしながら、比較例の方式ではＡＤＣの処理に伴う消費電力を低減することはできない。一方、本発明によれば、ＡＤＣの処理に伴う消費電力を低減することができるため、この点において本発明は比較例に対して有利な性能を有する。
【００５２】
本発明は上記実施形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載した発明の範囲内で、種々の変形が可能であり、それらも本発明の範囲内に含まれるものであることはいうまでもない。また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
【００５３】
付記
（付記１）
準周期的に出現する区切りパルスを含む信号を取得し前記信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換手段と、前記信号を取得する信号取得時刻を決定するタイミング計算手段と、を備え、
前記タイミング計算手段は、前記変換がされる毎に、前記変換した前記デジタル信号に基づいて、次の前記信号取得時刻を決定する、センサー端末。
（付記２）
前記タイミング計算手段は、前記変換がされる毎に、前記変換した前記デジタル信号に基づいて前記信号の変化の大きさに対応する特徴量を逐次算出し、前記特徴量に基づいて次の前記信号取得時刻を決定する、付記１に記載のセンサー端末。
（付記３）
前記タイミング計算手段は、前記特徴量に基づいて前記デジタル信号が前記パルス期間内か否かを判定し、前記判定に基づいて次の前記信号取得時刻を決定する、付記２に記載のセンサー端末。
（付記４）
前記タイミング計算手段は、過去の前記パルスの出現間隔に基づいて次の前記パルス出現開始時刻と終了時刻とを予想し、前記パルス出現開始時刻の所定時間前から前記パルス出現開始時刻までのパルス近傍期間と、前記パルス出現開始時刻から前記パルス出現終了時刻までのパルス内期間と、前記パルス近傍期間と前記パルス期間の両期間以外の期間と、に応じて前記信号取得時刻を決定する算出方法を定める、付記１から３の内の１項記載のセンサー端末。
（付記５）
前記パルス内期間における前記信号取得時刻の間隔の最大値は、前記パルス近傍期間における前記信号取得時刻の間隔の最大値より小さく、
前記両期間以外の期間における前記信号取得時刻の間隔の最大値は、前記パルス近傍期間における前記信号取得時刻の間隔の最大値より大きい、
付記４に記載のセンサー端末。
（付記６）
前記パルス内期間における前記信号取得時刻の間隔の平均値は、前記パルス近傍期間における前記信号取得時刻の間隔の平均値より小さく、
前記両期間以外の期間における前記信号取得時刻の間隔の平均値は、前記パルス近傍期間における前記信号取得時刻の間隔の平均値より大きい、
付記４に記載のセンサー端末。
（付記７）
前記特徴量は、前記デジタル信号の差分の絶対値に比例する量である、付記２から６の内の１項記載のセンサー端末。
（付記８）
前記特徴量は、前記デジタル信号の差分の絶対値と、前記差分の差分の絶対値とに基づく、付記２から７の内の１項記載のセンサー端末。
（付記９）
準周期的に出現する区切りパルスを含む信号を取得し前記信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換工程と、前記信号を取得する信号取得時刻を決定するタイミング計算工程と、を備え、
前記タイミング計算工程は、前記変換がされる毎に、前記変換した前記デジタル信号に基づいて、次の信号取得時刻を決定する、信号取得方法。
（付記１０）
前記タイミング計算工程は、前記変換がされる毎に、前記変換した前記デジタル信号に基づいて前記信号の変化の大きさに対応する特徴量を逐次算出し、前記特徴量に基づいて次の前記信号取得時刻を決定する、付記９に記載の信号取得方法。
（付記１１）
前記タイミング計算工程は、前記特徴量に基づいて前記デジタル信号が前記パルス期間内か否かを判定し、前記判定に基づいて次の前記信号取得時刻を決定する、付記１０に記載の信号取得方法。
（付記１２）
前記タイミング計算工程は、過去の前記パルスの出現間隔に基づいて次の前記パルス出現開始時刻と終了時刻とを予想し、前記パルス出現開始時刻の所定時間前から前記パルス出現開始時刻までのパルス近傍期間と、前記パルス出現開始時刻から前記パルス出現終了時刻までのパルス内期間と、前記パルス近傍期間と前記パルス期間の両期間以外の期間と、に応じて前記信号取得時刻を決定する算出方法を定める、付記９から１１の内の１項記載の信号取得方法。
（付記１３）
前記パルス内期間における前記信号取得時刻の間隔の最大値は、前記パルス近傍期間における前記信号取得時刻の間隔の最大値より小さく、
前記両期間以外の期間における前記信号取得時刻の間隔の最大値は、前記パルス近傍期間における前記信号取得時刻の間隔の最大値より大きい、
付記１２に記載の信号取得方法。
（付記１４）
前記パルス内期間における前記信号取得時刻の間隔の平均値は、前記パルス近傍期間における前記信号取得時刻の間隔の平均値より小さく、
前記両期間以外の期間における前記信号取得時刻の間隔の平均値は、前記パルス近傍期間における前記信号取得時刻の間隔の平均値より大きい、
付記１２に記載の信号取得方法。
（付記１５）
前記特徴量は、前記デジタル信号の差分の絶対値に比例する量である、付記１０から１４の内の１項記載の信号取得方法。
（付記１６）
前記特徴量は、前記デジタル信号の差分の絶対値と、前記差分の差分の絶対値とに基づく、付記１０から１５の内の１項記載の信号取得方法。
【符号の説明】
【００５４】
１、６、７、８    黒丸
２    白丸
３    白丸
５ａ、５ｂ、５ｃ    サンプリング点
１０    電極
１１    ＡＤＣ（アナログ−デジタル変換器）
１３    データ取得タイミング計算
１２、１４    ストレージ
１５    無線送信
１６    データ圧縮
２０    経路
【図１】
2014135987.tif 000003
【図２】
2014135987.tif 000004
【図３】
2014135987.tif 000005
【図４】
2014135987.tif 000006
【図５】
2014135987.tif 000007
【図６Ａ】
2014135987.tif 000008
【図６Ｂ】
2014135987.tif 000009
【図６Ｃ】
2014135987.tif 000010
【図７】
2014135987.tif 000011
【図８】
2014135987.tif 000012