(57)【要約】【課題】有用性を向上可能な電子装置、制御方法及びプログラムを提供する。【解決手段】電子装置１００は、被検部位に測定光を照射する発光部１１１と、被検部位からの測定光の散乱光を受光する受光部１１２と、受光部１１２の出力に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出し、パワースペクトルの時間変化に基づいて受光部１１２の出力に含まれるノイズを検出する制御部１２０と、を備える。【選択図】図１
2018050812.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検部位に測定光を照射する発光部と、
前記被検部位からの前記測定光の散乱光を受光する受光部と、
前記受光部の出力に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出し、該パワースペクトルの時間変化に基づいて前記受光部の出力に含まれるノイズを検出する制御部と、
を備える、電子装置。
【請求項２】
前記制御部は、パワースペクトルの時間変化の基準を生成し、前記算出したパワースペクトルの時間変化と、前記生成した時間変化の基準との比較に基づいて、前記ノイズを検出する、請求項１に記載の電子装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記受光部の過去の出力に基づいて前記時間変化の基準を生成する、請求項２に記載の電子装置。
【請求項４】
前記制御部は、所定の時間において、前記算出したパワースペクトルが、前記生成した時間変化の基準よりも所定の閾値以上高い場合に、前記ノイズを検出する、請求項２に記載の電子装置。
【請求項５】
前記制御部は、検出した前記ノイズに基づいて、前記算出したパワースペクトルの時間変化を補正する、請求項１に記載の電子装置。
【請求項６】
前記制御部は、前記パワースペクトルの、少なくとも３つの周波数における時間変化を算出する、請求項１に記載の電子装置。
【請求項７】
被検部位に測定光を照射するステップと、
前記被検部位からの前記測定光の散乱光を受光するステップと、
前記散乱光の受光強度に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出するステップと、
前記パワースペクトルの時間変化に基づいて前記受光した散乱光に含まれるノイズを検出するステップと、
を含む、制御方法。
【請求項８】
コンピュータに、
被検部位に測定光を照射するステップと、
前記被検部位からの前記測定光の散乱光を受光するステップと、
前記散乱光の受光強度に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出するステップと、
前記パワースペクトルの時間変化に基づいて前記受光した散乱光に含まれるノイズを検出するステップと、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、電子装置、制御方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被検者（ユーザ）から取得した生体情報に関するデータにおいて、ノイズを除去する装置が知られている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−０５４４７１号公報
【特許文献２】特開２０１３−１５０７７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の装置は、有用性を高めるための更なる改善の余地がある。
【０００５】
本発明の目的は、有用性を向上可能な電子装置、制御方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一態様の電子装置は、発光部と、受光部と、制御部とを備える。前記発光部は、被検部位に測定光を照射する。前記受光部は、前記被検部位からの前記測定光の散乱光を受光する。前記制御部は、前記受光部の出力に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出し、該パワースペクトルの時間変化に基づいて前記受光部の出力に含まれるノイズを検出する。
【０００７】
一態様の制御方法は、照射ステップと、受光ステップと、算出ステップと、検出ステップとを含む。前記照射ステップは、被検部位に測定光を照射する。前記受光ステップは、前記被検部位からの前記測定光の散乱光を受光する。前記算出ステップは、前記散乱光の受光強度に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出する。前記検出ステップは、前記パワースペクトルの時間変化に基づいて前記受光した散乱光に含まれるノイズを検出する。
【０００８】
一態様のプログラムは、コンピュータに、照射ステップと、受光ステップと、算出ステップと、検出ステップとを実行させる。前記照射ステップは、被検部位に測定光を照射する。前記受光ステップは、前記被検部位からの前記測定光の散乱光を受光する。前記算出ステップは、前記散乱光の受光強度に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出する。前記検出ステップは、前記パワースペクトルの時間変化に基づいて前記受光した散乱光に含まれるノイズを検出する。
【発明の効果】
【０００９】
本開示に係る電子装置、制御方法及びプログラムによれば、有用性を向上可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の一実施形態に係る電子装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図１の電子装置による血流量の測定処理について説明する概略図である。
【図３】体動ノイズを含むスペクトルの一例を示す図である。
【図４】図１の電子装置によるパワースペクトルの時間変化の基準の波形の生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】パワースペクトルの一例を示す図である。
【図６】スペクトル強度の時間変化の一例を示す図である。
【図７】図１の電子装置によるノイズの検出及び補正処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】図１の電子装置によるノイズの検出処理について説明する概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本開示の一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本開示の一実施形態に係る電子装置１００の概略構成を示す機能ブロック図である。電子装置１００は、生体センサ１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０と、入力部１４０と、表示部１５０とを備える。
【００１３】
電子装置１００は、被検者の生体情報を測定する。電子装置１００は、生体センサ１１０が取得した生体情報のデータ（以下、単に「データ」とも称する）に基づいて、生体情報を測定する。電子装置１００は、例えば、生体センサ１１０が指又は額等の被検部位に接触された状態で、データを取得する。電子装置１００が測定する生体情報は、生体センサ１１０が取得したデータを用いて測定可能な任意の生体に関する情報である。本実施形態では、生体情報が、血流量に関する情報であるとして説明するが、生体情報はこれに限られない。
【００１４】
生体センサ１１０は、生体情報のデータを取得する。生体センサ１１０は、例えば被検部位に接触された状態で、生体情報のデータを取得する。生体センサ１１０は、発光部１１１と受光部１１２とを備えていてよい。生体センサ１１０は、被検部位に測定光を照射して、被検部位の内部の組織からの反射光（散乱光）を取得する。生体センサ１１０は、取得した散乱光の光電変換信号を、制御部１２０に送信する。
【００１５】
発光部１１１は、制御部１２０の制御に基づいて測定光を被検部位に照射する。発光部１１１は、例えば、血液中に含まれる所定の成分を検出可能な波長のレーザ光を、測定光として被検部位に照射する。発光部１１１は、例えばＬＤ（レーザダイオード：Laser Diode）により構成されていてよい。
【００１６】
受光部１１２は、被検部位からの測定光の散乱光を受光する。受光部１１２は、例えば、ＰＤ（フォトダイオード：Photo Diode）により構成されていてよい。受光部１１２が受光した散乱光の光電変換信号は、制御部１２０に送信される。
【００１７】
制御部１２０は、電子装置１００の各機能ブロックをはじめとして、電子装置１００の全体を制御及び管理する少なくとも１つのプロセッサ１２０ａを含む。制御部１２０は、制御手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の少なくとも１つのプロセッサ１２０ａを含んで構成され、その機能を実現する。このようなプログラムは、例えば記憶部１３０、又は電子装置１００に接続された外部の記憶媒体等に格納される。
【００１８】
種々の実施形態によれば、少なくとも１つのプロセッサ１２０ａは、単一の集積回路（ＩＣ）として、又は複数の通信可能に接続された集積回路ＩＣ及び／又はディスクリート回路（discrete circuits）として実行されてもよい。少なくとも１つのプロセッサ１２０ａは、種々の既知の技術に従って実行されることが可能である。
【００１９】
一実施形態において、プロセッサ１２０ａは、例えば、関連するメモリに記憶された指示を実行することによって１以上のデータ計算手続又は処理を実行するように構成された１以上の回路又はユニットを含む。他の実施形態において、プロセッサ１２０ａは、1以上のデータ計算手続き又は処理を実行するように構成されたファームウェア（例えば、ディスクリートロジックコンポーネント）であってもよい。
【００２０】
種々の実施形態によれば、プロセッサ１２０ａは、１以上のプロセッサ、コントローラ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号処理装置、プログラマブルロジックデバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、又はこれらのデバイス若しくは構成の任意の組み合わせ、又は他の既知のデバイス若しくは構成の組み合わせを含み、以下に説明される制御部１２０としての機能を実行してもよい。
【００２１】
制御部１２０は、生体センサ１１０から取得した生体情報のデータに基づき、生体情報を測定（算出）する。制御部１２０は、生体情報として血流量を測定できるが、生体情報は、血流量に限られない。制御部１２０は、生体情報の測定に際し、データにおけるノイズを検出する。制御部１２０によるノイズ検出の詳細については、後述する。
【００２２】
制御部１２０は、データにおけるノイズを検出した場合、当該ノイズを除去するように、データを補正する。制御部１２０によるデータの補正方法の詳細については、後述する。制御部１２０がデータにおけるノイズを補正することにより、電子装置１００による生体情報の測定精度が向上する。
【００２３】
記憶部１３０は、半導体メモリ又は磁気メモリ等で構成されることができる。記憶部１３０は、各種情報や電子装置１００を動作させるためのプログラム等を記憶する。記憶部１３０は、ワークメモリとしても機能してもよい。記憶部１３０は、例えば、生体センサ１１０により取得されたデータを記憶してよい。
【００２４】
入力部１４０は、被検者からの操作入力を受け付けるものであり、例えば、操作ボタン（操作キー）から構成される。入力部１４０をタッチパネルにより構成し、表示デバイスの一部に被検者からの操作入力を受け付ける操作キーを表示して、被検者によるタッチ操作入力を受け付けてもよい。
【００２５】
表示部１５０は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、又は無機ＥＬディスプレイ等の表示デバイスである。表示部１５０は、例えば、電子装置１００による生体情報の測定結果を表示する。
【００２６】
次に、制御部１２０による、ドップラーシフトを利用した血流量測定技術について説明する。
【００２７】
生体の組織内において、動いている血球から散乱された散乱光は、血液中の血球の移動速度に比例したドップラー効果による周波数シフト（ドップラーシフト）を受ける。制御部１２０は、静止した組織からの散乱光と、動いている血球からの散乱光との光の干渉によって生じるうなり信号（ビート信号ともいう）を検出する。このうなり信号は、強度を時間の関数として表したものである。そして、制御部１２０は、このうなり信号を、パワーを周波数の関数として表したパワースペクトルにする。このうなり信号のパワースペクトルでは、ドップラーシフト周波数は血球の速度に比例する。また、このうなり信号のパワースペクトルでは、パワーは血球の量に対応する。制御部１２０は、うなり信号のパワースペクトルに周波数をかけて積分することにより血流量を求める。
【００２８】
図２は、電子装置１００による血流量の測定処理について説明する概略図である。図２（ａ）は、制御部１２０が受光部１１２から取得した光電変換信号の一例を示す図である。図２（ａ）において、縦軸は受光部１１２の出力強度（すなわち受光部１１２が受光した散乱光の強度）を示し、横軸は時間を示す。制御部１２０は、図２（ａ）に例示されるような受光部１１２の出力に基づいて、出力強度のパワースペクトルを算出する。
【００２９】
図２（ｂ）は、制御部１２０が算出するパワースペクトルの一例を示す図である。制御部１２０は、出力強度について高速フーリエ変換を行うことにより、図２（ｂ）に示すようなパワースペクトルを算出する。図２（ｂ）において、縦軸はスペクトル強度Ｐ（ｆ）を示し、横軸は周波数ｆを示す。パワースペクトルは、図２（ｂ）に示すように、例えば右肩下がりの分布を示す。制御部１２０は、所定時間ごと（例えば0.1024秒ごと（20kHzサンプリングでデータが2048個たまる時間））に、出力強度のパワースペクトルを算出する。制御部１２０は、図２（ｂ）に例示されるようなパワースペクトルに基づいて、血流量を算出する。
【００３０】
図２（ｃ）は、制御部１２０が算出する血流量の一例を示す図である。図２（ｃ）において、縦軸は血流量Ｑを示し、横軸は時間を示す。制御部１２０は、例えば次式（１）により、血流量を算出する。
【００３１】
【数１】
2018050812.tif 000003
【００３２】
生体情報の測定において、生体情報のデータを取得する生体センサ１１０と被検部位（皮膚）との位置関係が変化した場合、受光部１１２が取得する出力強度が変化する。すなわち、受光部１１２は、上述したドップラーシフトを利用した血流量測定技術の説明で述べたように、動いている血球によるビート信号を検出するが、生体センサ１１０と被検部位との位置関係の変化（ずれ）も、ビート信号として検出されうる。生体センサ１１０と被検部位とのずれによって生じるビート信号は、生体情報の測定精度を低下させるノイズとなる。このノイズを、本明細書において、体動ノイズとも称する。
【００３３】
体動ノイズが発生した場合、例えば図３に一例として示すように、スペクトル強度Ｐ（ｆ）が増加する。なお、体動ノイズは、図３に示すように、全周波数帯にわたって影響する。すなわち、体動ノイズは、特定の周波数帯にのみ影響するものではない。そのため、例えばバンドパスフィルタのように特定の周波数帯の処理を行う周波数帯選択性フィルタを用いても、体動ノイズを適切に除去することは困難である。
【００３４】
次に、本実施形態における制御部１２０によるノイズ検出及び補正の詳細について説明する。制御部１２０は、スペクトルの変化に基づいて体動ノイズを検出し、体動ノイズを検出した場合、例えば図３に示す体動ノイズを含むスペクトルを、体動ノイズを含まないスペクトルに補正する。
【００３５】
制御部１２０は、パワースペクトルの時間変化を算出することにより、ノイズ検出及び補正を行う。制御部１２０は、パワースペクトルの、少なくとも３つの周波数における時間変化を算出してよい。ここでは、制御部１２０が、パワースペクトルの３つの周波数における時間変化を算出するとして説明する。制御部１２０が時間変化を算出する３つの周波数を、周波数が低い側から順に、それぞれ低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhと称する。低周波数ｆlは、例えば数十Ｈｚの周波数である。中間周波数ｆmは、例えば７ｋＨzから１０ｋＨｚの周波数である。高周波数ｆh例えば１８ｋＨｚから２０ｋＨｚの周波数である。ただし、ここで例示した周波数は一例にすぎず、制御部１２０が時間変化を算出する周波数は、他の周波数帯の周波数であってもよい。
【００３６】
ノイズ検出及び補正の処理にあたり、まず制御部１２０は、ノイズを検出するための基準となる、パワースペクトルの時間変化の基準の波形（基準波形）を生成する。図４は、基準波形の生成処理の一例を示すフローチャートである。
【００３７】
制御部１２０は、生体センサ１１０から生体情報のデータを取得する（ステップＳ１０１）。
【００３８】
制御部１２０は、取得したデータに基づいて、例えば上述した方法により、パワースペクトルを算出する（ステップＳ１０２）。
【００３９】
制御部１２０は、パワースペクトルに基づいて、低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化を算出する（ステップＳ１０３）。
【００４０】
ここで、制御部１２０が算出するパワースペクトルの時間変化について、図５を参照して説明する。血流量の波形は、例えば図２（ｃ）に示すように、時間経過に従って、山（ピーク）と谷（バレー）との間で上下に振動する形状となる。血流量の波形の振動におけるピークとバレーとの中間（振動中心）におけるパワースペクトル、すなわち例えば図２（ｃ）の時間ｔ1におけるパワースペクトルは、例えば図５（ａ）に示す形状となる。
【００４１】
血流量の波形のバレーにおけるパワースペクトル、すなわち例えば図２（ｃ）の時間ｔ2におけるパワースペクトルは、例えば図５（ｂ）に示す形状となる。図５（ａ）及び（ｂ）を参照して理解できるように、バレーにおけるパワースペクトルは、振動中心におけるパワースペクトルと比較して、低周波数ｆlにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）が高くなり、高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）が低くなる。
【００４２】
血流量の波形のピークにおけるパワースペクトル、すなわち例えば図２（ｃ）の時間ｔ3におけるパワースペクトルは、例えば図５（ｃ）に示す形状となる。図５（ａ）及び（ｃ）を参照して理解できるように、ピークにおけるパワースペクトルは、振動中心におけるパワースペクトルと比較して、低周波数ｆlにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）が低くなり、高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）が高くなる。
【００４３】
図６は、スペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化の一例を示す図である。図６（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は、それぞれ低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化を示す図である。図６（ａ）及び（ｃ）を参照して理解できるように、低周波数ｆl及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）は、時間経過に従って、上下に振動する波形となる。低周波数ｆlにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）がピークの場合、高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）がバレーとなる。反対に低周波数ｆlにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）がバレーの場合、高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）がバレーとなる。また、図６（ｂ）を参照して理解できるように、中間周波数ｆmにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）は、略一定の強度となる。中間周波数ｆmは、このようにスペクトル強度Ｐ（ｆ）が時間変化に従って略一定となる周波数とすることができる。
【００４４】
制御部１２０は、ステップＳ１０３で算出したスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化に基づいて、基準波形を生成する（ステップＳ１０４）。具体的には、制御部１２０は、低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化を予測し、予測したスペクトル強度の時間変化を基準波形として決定することにより、基準波形を生成する。このように、制御部１２０は、過去のデータに基づいて、基準波形を生成する。基準波形の生成は、例えば所定の時間間隔で実行されてよい。制御部１２０は、所定の時間間隔で基準波形を生成することにより、スペクトル強度Ｐ（ｆ）の傾向を反映させた基準波形を生成できる。なおスペクトル強度Ｐ（ｆ）の傾向とは、振動中心の上昇及び下降、振幅の変化、並びに振動周期の変化等を含む。
【００４５】
制御部１２０は、基準波形を生成すると、生成した基準波形を用いてノイズの検出及び補正を行う。図７は、ノイズの検出及び補正処理の一例を示すフローチャートである。
【００４６】
制御部１２０は、生体センサ１１０から生体情報のデータを取得する（ステップＳ２０１）。
【００４７】
制御部１２０は、取得したデータに基づいて、例えば上述した方法により、パワースペクトルを算出する（ステップＳ２０２）。
【００４８】
制御部１２０は、パワースペクトルに基づいて、低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化を算出する（ステップＳ２０３）。ここで、ステップＳ２０３で算出されるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化の波形を、測定波形と称する。
【００４９】
制御部１２０は、ステップＳ２０３で算出した測定波形に基づいて、体動ノイズを検出する。具体的には、制御部１２０は、ステップＳ２０３で算出した測定波形と、図４のステップＳ１０４で生成した基準波形とを比較し、比較に基づいて体動ノイズを検出する。
【００５０】
すなわち、制御部１２０は、まず、ステップＳ２０３で算出した測定波形と、図４のステップＳ１０４で生成した基準波形とを比較する（ステップＳ２０４）。
【００５１】
制御部１２０は、比較に基づいて体動ノイズが発生しているか否かを判断する。例えば、制御部１２０は、基準波形に対して閾値を設け、所定の時間において、ステップＳ２０３で算出したスペクトル強度Ｐ（ｆ）が当該閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０５）。制御部１２０は、スペクトル強度Ｐ（ｆ）が閾値以上となった時間に、体動ノイズが発生していると判断できる。つまり、制御部１２０は、測定波形において、基準波形に対して閾値以上スペクトル強度Ｐ（ｆ）が高い時間帯を体動ノイズが発生している時間帯であると判断する。
【００５２】
図８は、電子装置１００によるノイズの検出処理について説明する概略図である。図８（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は、それぞれ低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化を示す図である。図８（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）には、それぞれ基準波形と測定波形とが示されている。図８に示すように、例えば時間ｔ4からｔ5の時間帯に、測定波形のスペクトル強度が基準波形のスペクトル強度Ｐ（ｆ）に対して閾値以上高くなっているとする。この場合、制御部１２０は、時間ｔ4からｔ5の時間帯において、体動ノイズが発生していると判断する。
【００５３】
制御部１２０は、ステップＳ２０３で算出したスペクトル強度Ｐ（ｆ）が、上記閾値以上であると判断した場合（ステップＳ２０５のＹｅｓ）、当該閾値以上となった時間帯にノイズが発生していると判断できる。この場合、制御部１２０は、測定波形の補正を行う（ステップＳ２０６）。制御部１２０は、例えば、体動ノイズが発生していると判断した時間帯における測定波形を、基準波形に置換することにより補正を行うことができる。なお、制御部１２０は、他の方法によって補正を行ってもよい。
【００５４】
制御部１２０は、ステップＳ２０３で算出したスペクトル強度Ｐ（ｆ）が、上記閾値以上である時間帯を有さないと判断した場合（ステップＳ２０５のＮｏ）、体動ノイズが発生していないと判断して、このフローを終了する。
【００５５】
制御部１２０は、図７に示すノイズの検出及び補正処理を行った後の、低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化に基づき、例えば図２（ｂ）に示すようなパワースペクトルを再現できる。具体的には、制御部１２０は、低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhの３点のスペクトル強度Ｐ（ｆ）に基づき、パワースペクトルの形状を再現する。３点間のパワースペクトルの形状は、例えば、直線近似により再現されてよい。
【００５６】
制御部１２０は、再現されたパワースペクトルに基づいて、さらに図２（ｃ）に示すような血流量の波形を生成できる。このようにして、制御部１２０は、生体情報である血流量を測定できる。
【００５７】
上記実施形態に係る電子装置１００は、生体センサ１１０から取得した生体情報のデータに基づいてパワースペクトルの時間変化を算出し、当該パワースペクトルに基づいて、データに含まれるノイズを検出する。このようにして、電子装置１００は、ノイズが発生した時間帯を検出できる。また、電子装置１００は、パワースペクトルの時間変化の基準を生成し、当該基準との比較に基づいてノイズを検出する。当該基準には、被検者の血流量のスペクトルの傾向が反映されるため、電子装置１００は、被検者の血流量のスペクトルの変化の傾向を反映させたノイズ検出を行うことができる。このようにして、電子装置１００は、ノイズ検出の精度を向上できる。これにより、電子装置１００は、従来の装置と比較して有用性を向上できる。
【００５８】
また、電子装置１００は、ノイズを検出した場合、ノイズを検出した時間帯におけるパワースペクトルの時間変化を補正できる。補正は、例えば、ノイズが検出された時間帯における測定波形を基準波形に置換することにより行うことができる。そのため、電子装置１００は、周波数帯選択性フィルタを用いることなく、ノイズを補正（除去）することができる。
【００５９】
本発明を完全かつ明瞭に開示するために一実施形態に関し説明してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施形態に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。また、いくつかの実施形態に示した各要件は、自由に組み合わせが可能である。
【００６０】
例えば、上記実施形態では、制御部１２０が、パワースペクトルの３つの周波数における時間変化を用いてノイズを検出する場合について説明した。しかしながら、制御部１２０は、例えば４つ以上の周波数における時間変化を用いてノイズを検出してもよい。この場合、ノイズを補正してパワースペクトルを再現する場合に、パワースペクトルの再現精度が向上する。また、制御部１２０は、１つ又は２つの周波数における時間変化に基づいてノイズを検出してもよい。この場合、制御部１２０における処理負荷を軽減しつつ、ノイズを検出することができる。
【符号の説明】
【００６１】
１００  電子装置
１１０  生体センサ
１１１  発光部
１１２  受光部
１２０  制御部
１２０ａ  プロセッサ
１３０  記憶部
１４０  入力部
１５０  表示部
【図１】
2018050812.tif 000004
【図２】
2018050812.tif 000005
【図３】
2018050812.tif 000006
【図４】
2018050812.tif 000007
【図５】
2018050812.tif 000008
【図６】
2018050812.tif 000009
【図７】
2018050812.tif 000010
【図８】
2018050812.tif 000011