(57)【要約】【課題】より正確な心拍を検出することができる心拍検出装置を提供する。【解決手段】ドップラーセンサ１と、ドップラーセンサ１から出力される信号を入力する入力部２１と、入力部２１により入力された信号のうち所定周波数帯を除去するバンドパスフィルタ２２と、バンドパスフィルタ２２により所定周波数帯を除去された信号の差分値を算出する差分値算出部２３と、差分値のうち所定値以上のピーク値を抽出するピーク値抽出部２４と、隣り合う前記ピーク値の時間間隔に基づき心拍を算出する心拍算出部２５とを備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
体表面動作を検出する体表面動作検出センサと、
所定入力時間内における前記体表面動作検出センサから出力される信号を入力するセンサ入力手段と、
前記センサ入力手段により入力された前記信号のうち所定周波数帯を除去するバンドパスフィルタと、
前記バンドパスフィルタにより所定周波数帯を除去された前記信号の差分値を算出する差分値算出手段と、
前記差分値のうち所定値以上のピーク値を抽出するピーク値抽出手段と、
隣り合う前記ピーク値の時間間隔を算出するピーク値間隔算出手段と、
を備えることを特徴とする心拍検出装置。
【請求項２】
前記ピーク値抽出手段は、
前記差分値のうち極大値を抽出する極大値抽出手段と、
前記極大値のうち所定抽出時間内における最大値である時間内最大値を抽出する時間内最大値抽出手段と、
を備え、
前記ピーク値間隔算出手段は、隣り合う前記時間内最大値の時間間隔を算出することを特徴とする請求項１記載の心拍検出装置。
【請求項３】
前記ピーク値抽出手段は、
前記差分値のうち極大値を抽出する極大値抽出手段と、
前記極大値のうち最大極大値に基づき所定範囲内に属する前記極大値である範囲内極大値を抽出する範囲内極大値抽出手段と、
を備え、
前記ピーク値間隔算出手段は、隣り合う前記範囲内極大値の時間間隔を算出することを特徴とする請求項１記載の心拍検出装置。
【請求項４】
前記ピーク値抽出手段は、
前記差分値のうち極大値を抽出する極大値と、
前記極大値のうち所定抽出時間内における最大値である時間内最大値を抽出する時間内最大値抽出手段と、
前記時間内極大値のうち最大極大値に基づき所定範囲内に属する前記時間内極大値である範囲内極大値を抽出する範囲内極大値抽出手段と、
を備え、
前記ピーク値間隔算出手段は、隣り合う前記範囲内極大値の時間間隔を算出することを特徴とする請求項１記載の心拍検出装置。
【請求項５】
前記所定範囲は、前記最大極大値の所定割合以上であり前記最大極大値以下であることを特徴とする請求項３又は４に記載の心拍検出装置。
【請求項６】
前記所定範囲は、前記極大値又は前記時間内極大値の平均値以上であり前記最大極大値以下であることを特徴とする請求項３又は４に記載の心拍検出装置。
【請求項７】
前記所定範囲は、前記極大値又は前記時間内極大値のうち最小極大値と前記最大極大値とに基づき算出されることを特徴とする請求項３又は４に記載の心拍検出装置。
【請求項８】
さらに、複数の前記時間間隔のうち共通する前記時間間隔の度数が最大である最大数時間間隔より短い前記時間間隔となる前記ピーク値を削除する短時間ピーク値削除手段を備えることを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の心拍検出装置。
【請求項９】
前記体表面動作検出センサは複数であり、
さらに、複数の前記時間間隔のうち共通する前記時間間隔の度数が最大である最大数時間間隔を抽出する最大数時間間隔抽出手段を備えることを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の心拍検出装置。
【請求項１０】
前記ピーク値抽出手段により抽出される前記ピーク値は、前記差分値の極大値が第１所定値以上となる極大ピーク値及び前記差分値の極小値が第２所定値以下となる極小ピーク値であり、
前記ピーク値間隔算出手段は、隣り合う前記極大ピーク値の時間間隔及び隣り合う前記極小ピーク値の時間間隔を算出することを特徴とする請求項１又は８に記載の心拍検出装置。
【請求項１１】
前記心拍検出装置は、車両の乗員の心拍を検出することを特徴とする請求項１〜１０の何れか一項に記載の心拍検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心拍検出装置、特に非接触により検出するセンサを用いて心拍検出を行う心拍検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、心拍検出装置は、呼吸及び心拍等を含む信号そのものの周期性に基づいてＦＦＴなどにより心拍周期を検出している（特許文献１又は２参照）。
【特許文献１】特開平６−３１７６７６号公報
【特許文献２】特開２００３−２７５３１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、例えば、車両の乗員等の心拍を検出しようとすると、車両の振動等のノイズにより正確な心拍が検出できない場合がある。
【０００４】
本発明は、このような事情に鑑みて為されたものであり、より正確な心拍を検出することができる心拍検出装置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】
【０００５】
本発明の心拍検出装置は、体表面動作を検出する体表面動作検出センサと、所定入力時間内における前記体表面動作検出センサから出力される信号を入力するセンサ入力手段と、前記センサ入力手段により入力された前記信号のうち所定周波数帯を除去するバンドパスフィルタと、前記バンドパスフィルタにより所定周波数帯を除去された前記信号の差分値を算出する差分値算出手段と、前記差分値のうち所定値以上のピーク値を抽出するピーク値抽出手段と、隣り合う前記ピーク値の時間間隔を算出するピーク値間隔算出手段と、を備えることを特徴とする。そして、ピーク値間隔算出手段により算出された前記時間間隔が心拍に相当する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の心拍検出装置によれば、バンドパスフィルタにより所定周波数帯を除去した信号の差分値に基づき心拍を算出しているので、より正確に心拍を検出することができる。ところで、心拍を検出する心電図においては、検出波形のうちの急激に突出しているＲ波を抽出している。そして、抽出したＲ波の間隔（ＲＲＩ）を心拍として抽出している。ここで、心電図に表れる検出波形（心電波形）は正弦波ではなく、Ｒ波が突出している等の変形した波形となっている。
【０００７】
つまり、本発明の心拍検出装置によれば、差分値を抽出しているので、急激に突出しているＲ波に由来する心臓の動きの部分を確実に抽出することができる。Ｒ波に由来する心臓の動きの部分を抽出できるということは、より正確に心拍を検出することができるということになる。従って、本発明の心拍検出装置によれば、より正確に心拍を検出することができる。さらには、心電図のＲＲＩに相当する心拍時間間隔を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明の心拍検出装置は、上述したように、体表面動作検出センサと、センサ入力手段と、バンドパスフィルタと、差分値算出手段と、ピーク値抽出手段と、ピーク値間隔算出手段と、を備える。
【０００９】
（１）体表面動作検出センサ
ここで、体表面動作検出センサは、例えば、電波式ドップラーセンサ、超音波ドップラーセンサ、圧電センサ、空気圧センサなどを用いることができる。そして、この体表面動作センサは、人が椅子に座っている状態においては、例えば、背中や尻などを人体の表面の動作を検出するようにしてもよい。なお、体表面動作検出センサの出力信号には、一般に、心拍の他、呼吸、体動などが含まれている。さらに、当該出力信号には、検出対象の人の周囲の振動源による振動も含まれている。
【００１０】
（２）バンドパスフィルタ
バンドパスフィルタは、一般的に心拍の上限を残すようにする。さらに、心拍は、上述したように、正弦波ではない。さらに、本発明の心拍検出装置においては、センサの出力信号のうち急激に突出しているＲ波に由来する心臓の動きの部分を抽出可能にするために、比較的大きな周波数帯まで残すようにしている。例えば、バンドパスフィルタにより、０．５Ｈｚ〜１５Ｈｚの周波数帯以外の周波数帯を除去するようにする。
【００１１】
（３）ピーク値抽出手段
また、ピーク値抽出手段は、以下のようにしてもよい。前記ピーク値抽出手段は、前記差分値のうち極大値を抽出する極大値抽出手段と、前記極大値のうち所定抽出時間内における最大値である時間内最大値を抽出する時間内最大値抽出手段と、を備えるようにしてもよい。この場合、前記ピーク値間隔算出手段は、隣り合う前記時間内最大値の時間間隔を算出する。
【００１２】
これにより、心拍に相当するピーク値を抽出することができる。ここで、所定抽出時間とは、検出しようとする心拍の最大値に基づき決定することができる。例えば、検出しようとする心拍の最大値の周期を所定抽出時間などとする。例えば、検出しようとする心拍の最大値を３００拍／分とした場合には、所定抽出時間は０．２秒となる。さらに、所定抽出時間をそれぞれの極大値から前後に０．２秒等としてもよい。つまり、時間内最大値抽出手段は、それぞれの極大値から前後に０．２秒の間で最大の極大値のみを抽出することになる。
【００１３】
また、前記ピーク値抽出手段は、前記差分値のうち極大値を抽出する極大値抽出手段と、前記極大値のうち最大極大値に基づき所定範囲内に属する前記極大値である範囲内極大値を抽出する範囲内極大値抽出手段と、を備えるようにしてもよい。この場合、前記ピーク値間隔算出手段は、隣り合う前記範囲内極大値の時間間隔を算出する。
【００１４】
これにより、ノイズなどにより極大値が発生する場合であっても、所定範囲内に属する極大値のみを抽出することができるので、Ｒ波に相当する部分のみを確実に抽出することができる。
【００１５】
また、前記ピーク値抽出手段は、前記差分値のうち極大値を抽出する極大値と、前記極大値のうち所定抽出時間内における最大値である時間内最大値を抽出する時間内最大値抽出手段と、前記時間内極大値のうち最大極大値に基づき所定範囲内に属する前記時間内極大値である範囲内極大値を抽出する範囲内極大値抽出手段と、を備えるようにしてもよい。この場合、前記ピーク値間隔算出手段は、隣り合う前記範囲内極大値の時間間隔を算出する。これにより、より確実に心拍に相当するピーク値を抽出することができる。その結果、より正確な心拍を検出することができる。
【００１６】
なお、前記所定範囲は、以下のようにしてもよい。例えば、前記所定範囲は、前記最大極大値の所定割合以上であり前記最大極大値以下としてもよい。具体的には、最大極大値の半分以上で最大極大値以下などとする。また、前記所定範囲は、前記極大値又は前記時間内極大値の平均値以上であり前記最大極大値以下としてもよい。また、前記所定範囲は、前記極大値又は前記時間内極大値のうち最小極大値と前記最大極大値とに基づき算出されるようにしてもよい。具体的には、最大極大値と最小極大値との中間値以上で最大極大値以下などとしてもよい。
【００１７】
（４）その他
また、さらに、複数の前記時間間隔のうち共通する前記時間間隔の度数が最大である最大数時間間隔より短い前記時間間隔となる前記ピーク値を削除する短時間ピーク値削除手段を備えるようにしてもよい。これにより、より高精度のＲＲＩを算出することができる。
【００１８】
また、前記体表面動作検出センサは複数であり、さらに、複数の前記時間間隔のうち共通する前記時間間隔の度数が最大である最大数時間間隔を抽出する最大数時間間隔抽出手段を備えるようにしてもよい。センサからの出力信号に対して種々の処理を施すことにより、場合によっては、心拍のＲ波に相当する部分を除去してしまう場合や、Ｒ波以外の部分が残ってしまう場合がある。このような場合であっても、共通するピーク値の時間間隔の度数が最大数であるものを抽出することで、確実に心拍を検出することができる。
【００１９】
また、前記ピーク値抽出手段により抽出される前記ピーク値は、前記差分値の極大値が第１所定値以上となる極大ピーク値及び前記差分値の極小値が第２所定値以下となる極小ピーク値であり、前記ピーク値間隔算出手段は、隣り合う前記極大ピーク値の時間間隔及び隣り合う前記極小ピーク値の時間間隔を算出するようにしてもよい。心拍の波形は、急激に突出しているＲ波が存在することは上述したとおりである。そして、本発明の心拍検出装置の差分値算出手段により算出される差分値は、Ｒ波に相当する部分の直前の上昇部分は非常に大きな値となり、Ｒ波に相当する部分の直後の下降部分は非常に小さな値となる。すなわち、このような値を表す差分値を用いることにより、極大値及び極小値を用いて心拍検出を行うことができる。これにより、多数のデータを用いることができ、結果として、より正確な心拍を検出することができる。
【００２０】
なお、前記心拍検出装置は、車両の乗員の心拍を検出するようにしてもよい。車両の乗員の心拍を検出することにより、より乗員の安全性及び乗員に対する車室内の快適性を向上させることができる。
【実施例】
【００２１】
（１）第１実施例
次に、第１実施例を挙げて、本発明をより具体的に説明する。第１実施例の心拍検出装置は、車両の乗員の心拍を検出する装置である。つまり、第１実施例の心拍検出装置は、車両に搭載されている。
【００２２】
（１．１）心拍についての説明
まず、第１実施例の心拍検出装置について説明する前に心拍について図１を参照して説明しておく。図１は、心電図により検出された心電波形を示す。図１に示すように、心電は、約１秒毎に急激に上側に突出する部分が現われる。この急激に上側に突出する部分の波形をＲ波という。そして、隣り合うＲ波の間隔をＲＲＩをいう。そして、心拍とは、ＲＲＩの平均値に相当する。また、心拍は、急激に上側に突出する部分の直前には、急激に下側に突出部分が現われる。
【００２３】
（１．２）心拍検出装置の構成
第１実施例の心拍検出装置の構成について図２〜図４を参照して説明する。図２は、車両に搭載された心拍検出装置の概略図を示す。図３は、心拍検出装置のブロック図を示す。図４は、各部により生成された信号波形を示す。
【００２４】
図２及び図３に示すように、心拍検出装置は、ドップラーセンサ１と、ＥＣＵ２とから構成される。ドップラーセンサ（体表面動作検出センサ）１は、車両のシートの背もたれ部位に配置されており、電波を発信すると共に発信した電波を受信する。そして、ドップラーセンサ１は、車両のシートに着座した乗員の体表面の動作を検出することができる。具体的には、ドップラーセンサ１は、乗員の背中表面の動作を検出することができる。この乗員の背中表面の動作には、心拍の他、呼吸による振動、体動による振動、車両などの外部の振動が含まれている。
【００２５】
ＥＣＵ２は、ドップラーセンサ１により検出された検出信号を入力して、乗員の心拍数及びＲＲＩを算出している。このＥＣＵ２は、図３に示すように、入力部２１と、バンドパスフィルタ２２と、差分値算出部２３と、ピーク値抽出部２４と、心拍算出部２５と、短周期ピーク値削除部２６とから構成されている。
【００２６】
入力部（センサ入力手段）２１は、ドップラーセンサ１から出力される検出信号を入力している。この入力信号は、図４（ａ）に示す。図４（ａ）に示すように、入力部２１は、ドップラーセンサ１から出力される検出信号のうち３０秒間（所定入力時間）分の検出信号を入力する。この信号には、上述したように、心拍、呼吸、体動、外部の振動が含まれている。
【００２７】
バンドパスフィルタ２２は、０．５Ｈｚ〜１５Ｈｚ以外の周波数帯を除去するフィルタである。すなわち、バンドパスフィルタ２２は、入力部２１に入力された信号から０．５Ｈｚ〜１５Ｈｚの周波数帯のみを抽出する。このバンドパスフィルタ２２により生成された信号波形を図４（ｂ）に示す。このようにして、０．５Ｈｚ以下の呼吸や体動などの低周波成分及び１５Ｈｚ以上のエンジンによる振動などの高周波成分を除去している。ここで、心拍の周期は、計測最大心拍を２５０拍／分とすると４．２Ｈｚであるが、バンドパスフィルタ２２は１５Ｈｚまで抽出するようにしている。これは、心拍の波形は、図１に示すように正弦波ではなく、Ｒ波に相当するの部分を確実に抽出することができるように１５Ｈｚとしている。
【００２８】
差分値算出部（差分値算出手段）２３は、バンドパスフィルタ２２により生成された信号に基づき差分値信号を算出する。差分値は、バンドパスフィルタ２２により生成された信号のうち隣り合う信号値の差である。この差分値算出部２３により生成された信号波形を図４（ｃ）に示す。ここで、差分値信号は、心拍の波形のうちＲ波部分に相当する部分が大きな値として表れる。
【００２９】
ピーク値抽出部（ピーク値抽出手段）２４は、差分値算出部２３により生成された差分値信号に基づき、所定値以上の差分値であるピーク値を抽出する。このピーク値抽出部２４は、第１極大値抽出部３１と、第２極大値抽出部３２と、第３極大値抽出部３３とから構成される。
【００３０】
第１極大値抽出部（極大値抽出手段）３１は、差分値信号のうちの全ての極大値（第１極大値）を抽出する。この第１極大値は、図４（ｄ）の丸印により示す。第２極大値抽出部（時間内最大値抽出手段）３２は、第１極大値のうち数１に示す所定時間Ｔ内における最大値（時間内最大値）を抽出する。ここで、第１実施例においては、最大検出心拍数Ｘは３００［拍／分］とする。つまり、所定時間Ｔは、０．２秒となる。
【００３１】
【数１】
2006055406.tif 000003
【００３２】
従って、第２極大値抽出部３２は、抽出された第１極大値の中からそれぞれの０．２秒以内に最大値となる第２極大値が抽出される。この第２極大値は、図４（ｅ）の丸印により示す。
【００３３】
第３極大値抽出部（範囲内極大値抽出手段）３３は、第２極大値抽出部３２により抽出された第２極大値のうち、所定範囲内に含まれる極大値（第３極大値）を抽出する。ここで、所定範囲とは、第２極大値の中で最大である最大極大値の２分の１以上であって、最大極大値以下である。つまり、図４（ｅ）において、最大極大値は、約１０秒付近の極大値であって、約０．１２Ｖである。従って、所定範囲は、０．０６Ｖ〜０．１２Ｖの範囲である。つまり、第２極大値のうち０．０６Ｖ〜０．１２Ｖに含まれる極大値（第３極大値）を抽出する。この第３極大値は、図４（ｆ）の丸印により示す。
【００３４】
心拍算出部（ピーク値間隔算出手段）２５は、まずは、第３極大値抽出部３３により抽出された第３極大値に基づき、隣り合う第３極大値の間隔である極大値間隔（ピーク値の時間間隔）を算出する。さらに、算出した極大値間隔は、後述する短周期ピーク値削除部２６に出力する。さらに、後述する短周期ピーク値削除部２６により生成された短周期削除信号に基づき、隣り合う短周期削除信号の間隔である修正極大値間隔（ピーク値の時間間隔）を算出する。
【００３５】
短周期ピーク値削除部（短時間ピーク値削除手段）２６は、心拍算出部２５から出力される極大値間隔に基づき、短周期ピーク値を削除する処理を行い、短周期削除信号を生成する。具体的には、短周期ピーク値削除部２６は、まず、心拍算出部２５から出力される複数の極大値間隔に基づき、共通する極大値間隔毎にヒストグラムを生成する。そして、生成されたヒスとグラムに基づき、最大数の極大値間隔よりも短い極大値間隔となる第３極大値（短周期ピーク値）を抽出する。そして、第３極大値から短周期ピーク値を削除して、短周期削除信号を生成する。そして、短周期ピーク値削除部２６は、生成した短周期削除信号を上述した心拍算出部２５に出力する。
【００３６】
このように心拍算出部２５により生成された修正極大値間隔は、ＲＲＩに相当する。そして、この修正極大値間隔に基づき心拍数を得ることができる。これにより、車両の乗員の心拍数及びＲＲＩを算出することができる。
【００３７】
（２）第２実施例
次に、第２実施例の心拍検出装置について図５〜図７を参照して説明する。図５は、第２実施例の心拍検出装置を示すブロック図である。図６は、心拍算出部２５に入力される信号波形を示す。図７は、極大極小値間隔に対する度数を示すヒストグラムである。なお、第２実施例の心拍検出装置において、第１実施例の心拍検出装置と同一構成については同一符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００３８】
第２実施例の心拍検出装置は、図５に示すように、複数のドップラーセンサ１ａ〜１ｎと、ＥＣＵ３とから構成される。ドップラーセンサ１ａ〜１ｎは、それぞれ第１実施例の心拍検出装置のドップラーセンサ１と同一であり、車両のシートの背もたれ部位及び座面部位等に複数配置されている。
【００３９】
ＥＣＵ３は、ドップラーセンサ１ａ〜１ｎにより検出されたそれぞれの検出信号を入力して、乗員の心拍数を算出している。このＥＣＵ２は、図３に示すように、入力部２１と、バンドパスフィルタ２２と、差分値算出部２３と、ピーク値抽出部２７と、心拍算出部２８とから構成されている。ここで、入力部２１とバンドパスフィルタ２２と差分値算出部２３とは、第１実施例のそれぞれと同一である。
【００４０】
ピーク値抽出部（ピーク値抽出手段）２７は、差分値算出部２３により生成された差分値信号に基づき、所定値以上若しくは所定値以下の差分値であるピーク値を抽出する。このピーク値抽出部２７は、第１極大極小値抽出部４１と、第２極大極小値抽出部４２と、第３極大極小値抽出部４３とから構成される。
【００４１】
第１極大極小値抽出部４１は、差分値信号のうちの全ての極大値（第１極大値）及び極小値（第１極小値）を抽出する。第２極大極小値抽出部４２は、第１極大値のうち上述した数１に示す所定時間Ｔ内における最大値を抽出する。さらに、第２極大極小値抽出部４２は、第１極小値のうち上述した数１に示す所定時間Ｔ内における最小値を抽出する。ここで、第２実施例においては、第１実施例と同様に、最大検出心拍数Ｘは３００［拍／分］とするので、所定時間Ｔは０．２秒となる。
【００４２】
第３極大極小値抽出部４３は、第２極大極小値抽出部４２により抽出された第２極大値のうち、所定範囲内に含まれる極大値（第３極大値）を抽出する。さらに、第３極大極小値抽出部４２は、第２極大極小値抽出部４２により抽出された第２極小値のうち、所定範囲内に含まれる極小値（第３極小値）を抽出する。ここで、所定範囲とは、第２極大値及び第２極小値の絶対値の中で最大である最大極大極小値の２分の１以上であって、最大極小極大値以下である。
【００４３】
ここで、第３極大極小値抽出部４３により生成された信号の波形は、それぞれのドップラーセンサ１ａ〜１ｎ毎に図６に示すようになる。図６において、第３極大値は丸印により示し、第３極小値は四角印により示す。
【００４４】
心拍算出部（ピーク値間隔算出手段）２８は、第３極大値極小抽出部４３により抽出されたそれぞれのドップラーセンサ毎の第３極大値に基づき、隣り合う第３極大値の間隔である極大値間隔をそれぞれのドップラーセンサ毎に算出する。さらに、心拍算出部２８は、第３極大値極小抽出部４３により抽出されたそれぞれのドップラーセンサ毎の第３極小値に基づき、隣り合う第３極小値の間隔である極小値間隔をそれぞれのドップラーセンサ毎に算出する。
【００４５】
さらに、心拍算出部２８は、算出した極大値間隔及び極小値間隔に基づき、共通する極大値間隔又は極小値間隔（極大極小値間隔）毎にヒストグラムを生成する。このヒストグラムを図７に示す。
【００４６】
そして、心拍算出部２８は、共通する極大極小値間隔が最大である周期を抽出する。図７に示すヒストグラムによれば、極大極小値間隔は１秒が最大となっている。そして、抽出した最大数の極大極小値間隔の周期に基づき心拍数を算出する。この場合、心拍の周期が１秒であるので、心拍数は６０［拍／分］となる。このように車両の乗員の心拍数を算出することができる。
【００４７】
（３）その他
上記実施例の第３極大値抽出部３３及び第３極大極小値抽出部４３における所定範囲とは、第２極大値の中で最大である最大極大値の２分の１以上であって最大極大値以下などとしているが、これに限られるものではない。例えば、所定範囲は、最大極大値の２分の１以外の所定割合以上であり最大極大値以下などとしてもよい。さらに、所定範囲は、第２極大値の平均値以上であり最大極大値以下などとしてもよい。また、所定範囲は、第２極大値のうち最小極大値と最大極大値とに基づき算出されるようにしてもよい。例えば、最大極大値と最小極大値との中間値以上で最大極大値以下などとしてもよい。また、上記実施例における数値は適宜変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】心電図により検出された心電波形を示す。
【図２】第１実施例の心拍検出装置の概略図を示す。
【図３】心拍検出装置のブロック図を示す。
【図４】各部により生成された信号波形を示す。
【図５】第２実施例の心拍検出装置を示すブロック図である。
【図６】心拍算出部２５に入力される信号波形を示す。
【図７】極大極小値間隔に対する度数を示すヒストグラムである。
【符号の説明】
【００４９】
１：ドップラーセンサ、  ２、３：ＥＣＵ、  ２１：入力部（センサ入力手段）、  ２２：バンドパスフィルタ、  ２３：差分値算出部（差分値算出手段）、  ２４、２７：ピーク値抽出部（ピーク値抽出手段）、  ２５、２８：心拍算出部（ピーク値間隔算出手段）、  ２６：短周期ピーク値削除部（短時間ピーク値削除手段）、  ３１：第１極大値抽出部（極大値抽出手段）  ３２：第２極大値抽出部（時間内最大値抽出手段）、  ３３：第３極大値抽出部（範囲内極大値抽出手段）、  ４１：第１極大極小値抽出部  ４２：第２極大極小値抽出部、  ４３：第３極大極小値抽出部
【図１】
2006055406.tif 000004
【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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