(57)【要約】【課題】ＳＮ比が悪い場合や脈拍の周期に応じた周波数成分が顕著なピークとして現れない場合であっても、脈拍数を精度良く推定することを可能にする技術を提供する。【解決手段】以下の信号取得部、および脈拍数推定部を有する脈拍数推定装置を提供する。信号取得部は、心臓の拍動に応じて身体に生じる振動を表す観測信号を取得する。脈拍数推定部は、信号取得部により取得された観測信号を解析して脈拍周期に対応する高調波成分と推定される複数の周波数成分を特定し、周波数が互いに隣り合う少なくとも２つの周波数成分の周波数差から脈拍数を推定する。【選択図】図１
2018050969.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心臓の拍動に応じて身体に生じる振動を表す観測信号を取得する信号取得部と、
前記信号取得部により取得された観測信号を解析して脈拍周期に対応する高調波成分と推定される複数の周波数成分を特定し、周波数が互いに隣り合う少なくとも２つの周波数成分の周波数差から脈拍数を推定する脈拍数推定部と、
を有することを特徴とする脈拍数推定装置。
【請求項２】
脈拍数推定部は、高調波成分と推定される周波数成分を３つ以上特定し、２つ以上の周波数差から脈拍数を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の脈拍数推定装置。
【請求項３】
前記信号取得部により取得された観測信号を所定時間長の分割波形データに区切って前記脈拍数推定部へ出力するとともに、前記分割波形データに時間周波数変換を施して得られる時間周波数情報を前記脈拍数推定部へ出力する前処理部を備え、
前記脈拍数推定部は、
前記時間周波数情報の表す振幅スペクトルの自己相関関数に現れるピークの間隔から第１の前記周波数差を算出するとともに、前記分割波形データの自己回帰パワースペクトル密度に現れるピークの間隔から第２の前記周波数差を算出し、前記第１および第２の周波数差の何れか一方を選択して前記脈拍数を推定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の脈拍数推定装置。
【請求項４】
前記脈拍数推定部は、
前記所定時間長のフレーム毎に前記第１および第２の周波数差を算出し、前記第１および第２の周波数差のうち、算出元となったピーク間隔のばらつきが小さく、かつ直前のフレームについて選択した周波数差との差が小さい方を選択する
ことを特徴とする請求項３に記載の脈拍数推定装置。
【請求項５】
心臓の拍動に応じて身体に生じる振動を表す観測信号を取得する信号取得ステップと、
前記信号取得ステップにて取得された観測信号を解析して脈拍周期に対応する高調波成分と推定される複数の周波数成分を特定し、周波数が互いに隣り合う少なくとも２つの周波数成分の周波数差から脈拍数を推定する脈拍数推定ステップと、
を含むことを特徴とする脈拍数推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心臓の拍動に応じて身体に生じる振動から脈拍数を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、健康志向の高まりに伴い、様々な生体情報を計測して健康管理の指標とすることが一般に行われている。例えば、就寝中の脈拍数を計測し、眠りの深さなどの睡眠の質を見極めるための指標とする（例えば非特許文献１参照）といった具合である。脈拍数とは単位時間当たりの脈拍の回数のことを言い、脈拍とは心臓が血液を送り出す際の拍動に応じて動脈に生じる拍動のことを言う。身体には、動脈の拍動（元を辿れば心臓の拍動）に応じて振動が発生する。この振動を観測することで脈拍数を推定することができる。脈拍数を推定する具体的な方法としては、心臓の拍動に応じて身体に生じる振動の波形を表す観測信号に時間周波数変換を施して得られる振幅スペクトルを観察する方法が考えられる。この振幅スペクトルには、脈拍周期に応じた周波数付近にピークが現れると期待されるからである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−０２２４８４号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】松尾一矢、加藤陽、清水厚輝、郭士傑、向井利春，柔軟面状接触センサを用いた呼吸と心拍の無拘束計測，日本機械学会論文集，vol.81(2015) No.826 p.14-00642,一般社団法人  日本機械学会
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、観測信号における脈拍成分と雑音成分のＳＮ比が悪い場合には、上記ピークの識別が困難になり、脈拍数の推定精度が低下する。このような雑音成分による影響を回避するための技術としては、特許文献１に開示の技術が挙げられる。特許文献１には、観測信号から信号成分と雑音成分とを分離し、それぞれの振幅スペクトルを求め、信号成分と雑音成分の振幅スペクトルのそれぞれの基本波および高調波のピーク周波数の関係から、脈拍数の演算に採用する周波数を決定する技術が開示されている。より詳細に説明すると、特許文献１に開示の技術では、信号成分の振幅スペクトルにて最も大きなピークの周波数（最大振幅ピーク周波数）とこれよりも高い周波数のピーク周波数の１／２との差が所定値以下の場合に、上記最大振幅ピーク周波数が、脈拍数の演算に採用される。
【０００６】
しかし、ＳＮ比が悪い場合には、脈拍周期に応じたピークとその２倍の周波数に応じたピークの両者が十分な大きさで現れるとは限らない。就寝中の脈波数の推定を行う場合、被験者の眠りを妨げないように身体に対して非接触な方式で観測信号の取得を行うことが好ましいが、身体に対して非接触な方法で観測信号を取得する場合、ＳＮ比が悪いことがほとんどであり、脈拍数を精度よく推定することは困難である。また、詳細については後述するが、脈拍の観測信号の振幅スペクトルでは、観測信号の性質上、脈拍の周期に応じた周波数成分（すなわち、基本波成分）が顕著なピークとして現れるとは限らず、この点からも脈拍数を精度良く推定することは困難であった。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みて為されたものであり、ＳＮ比が悪い場合や脈拍の周期に応じた周波数成分が顕著なピークとして現れない場合であっても、脈拍数を精度良く推定することを可能にする技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために本発明は、以下の信号取得部、および脈拍数推定部、を有する脈拍数推定装置を提供する。信号取得部は、心臓の拍動に応じて身体に生じる振動を表す観測信号を取得する。脈拍数推定部は、信号取得部により取得された観測信号を解析して脈拍周期に対応する高調波成分と推定される複数の周波数成分を特定し、周波数が互いに隣り合う少なくとも２つの周波数成分の周波数差（すなわち、倍音間隔）から脈拍数を推定する。
【０００９】
本発明によれば、脈拍の周期に対応した周波数（すなわち、基本波成分）が顕著なピークとして現れていなくても、例えば基本波成分の周波数の２倍の周波数と３倍の周波数との周波数差、または３倍の周波数と同４倍の周波数の周波数の周波数差等から脈波数が推定される。また、例えば、ノイズの影響の少ない周波数帯域が予め判っている場合には、その周波数帯域に属する周波数成分の周波数差から脈拍数を推定することで、精度良く脈拍数を推定することが可能になる。このため、本発明によれば、ＳＮ比が悪い場合や脈拍の周期に応じた周波数成分が顕著なピークとして現れない場合であっても、脈拍数を精度良く推定することが可能になり、特に、心臓の拍動に応じて身体に生じる振動を非接触な方法で観測する場合に好適である。
【００１０】
より好ましい態様においては、脈拍数推定部は、高調波成分と推定される周波数成分を３つ以上特定し、２つ以上の周波数差により脈拍数を推定する。２つ以上の周波数差により脈拍数を推定する態様としては種々の態様が考えられる。例えば、それら２つ以上の周波数差の平均値（算術平均や幾何平均、或いは重み付け平均により算出された平均値）を用いて脈拍数を推定する態様が考えられる。また、２つ以上の周波数差のうちの何れか１つを選択し、当該選択した周波数差から脈拍数を推定する態様も考えられる。
【００１１】
さらに好ましい態様においては、脈拍数推定部は、互いに異なる複数の方法で脈拍の周期を推定し、それら複数の推定値のうちの何れかを用いて脈波数を算出する。例えば、観測信号の振幅スペクトルの自己相関関数を利用して上記周波数差を計算する態様（具体的には、自己相関関数に現れるピークの間隔から上記周波数差を算出する態様）や、観測信号の自己回帰パワースペクトル密度（以下、ＰＳＤ）を利用して上記周波数差を計算する態様（すなわち、自己回帰ＰＳＤに現れるピークの間隔から上記周波数差を算出する態様）が考えられる。
【００１２】
例えば、自己相関関数を利用する態様と自己回帰ＰＳＤを利用する態様とを併用する場合には、以下の構成とすれば良い。まず、信号取得部により取得された観測信号を所定時間長の分割波形データに区切って脈拍数推定部へ出力するとともに、分割波形データに時間周波数変換を施して得られる時間周波数情報を脈拍数推定部へ出力する前処理部を上記脈拍数推定装置に設ける。そして、脈拍数推定部には以下の処理を実行させるようにすれば良い。すなわち、脈拍数推定部は、前処理部により算出された時間周波数情報の表す振幅スペクトルの自己相関関数を時間周波数情報毎に計算し、その自己相関関数に現れるピークの間隔から第１の周波数差を算出するとともに、分割波形データの自己回帰パワースペクトル密度を計算し、その自己回帰パワースペクトルに現れるピークの間隔から第２の周波数差を算出する。そして、脈拍数推定部は、第１および第２の周波数差の何れか一方を選択して脈拍数を推定する。
【００１３】
上記の要領で算出された第１および第２の周波数差の何れを採用して脈拍数を推定するのかについても種々の態様が考えられる。例えば、脈拍数推定部は、所定時間長のフレーム毎に第１および第２の周波数差を算出し、第１および第２の周波数差のうち、各々の算出元となったピーク間隔のばらつきが小さく、かつ直前のフレームについて選択した周波数差との差が小さい方を選択する態様が考えられる。
【００１４】
また、上記課題を解決するために本発明は、以下の信号取得ステップ、および脈拍数推定ステップ、を含む脈拍数推定方法を提供する。信号取得ステップは、心臓の拍動に応じて身体に生じる振動を表す観測信号を取得するステップである。脈拍数推定ステップは、信号取得ステップにて取得された観測信号を解析して脈拍周期に対応する高調波成分と推定される複数の周波数成分を特定し、周波数が互いに隣り合う少なくとも２つの周波数成分の周波数差から脈拍数を推定するステップである。このような脈拍数推定方法によっても、脈拍に応じて身体に生じる振動を非接触な方法で観測する場合であっても、脈拍数を精度良く推定することが可能になる。
【００１５】
また、上記課題を解決するために、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのコンピュータに信号取得ステップ、および脈拍数推定ステップを実行させる脈拍数推定プログラムを提供しても良い。このようなプログラムの提供態様としては、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に上記プログラムを書き込んで配布する態様や、インターネットなどの電気通信回線経由のダウンロードにより配布する態様が考えられる。このような態様によれば、例えば家庭用ゲーム機やスマートフォン、或いはパーソナルコンピュータなどのＣＰＵを上記プログラムにしたがって作動させることで、それら家庭用ゲーム機等を本発明の脈拍数推定装置として機能させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態による脈拍数推定装置１０の構成例を示す図である。
【図２】脈拍数推定装置１０の使用態様を説明するための図である。
【図３】脈拍数推定装置１０の前処理部２０１の構成例を示す図である。
【図４】脈拍数推定装置１０の脈拍数推定部３０１の構成例を示す図である。
【図５】脈拍数推定装置１０の信号取得部１０１により得られる観測信号の時間波形の一例を示す図である。
【図６】同観測信号のスペクトログラムの一例を示す図である。
【図７】脈拍数推定装置１０の自己相関関数算出部３０１ａにより算出される自己相関関数の一例を示す図である。
【図８】脈拍数推定装置１０の自己回帰ＰＳＤ算出部３０１ｄにより算出される自己回帰ＰＳＤの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照しつつ、この発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の一実施形態による脈拍数推定装置１０の構成例を示す図である。脈拍数推定装置１０は、就寝中のユーザの脈拍数を推定する装置である。図１に示すように脈拍数推定装置１０は、信号取得部１０１、前処理部２０１、および脈拍数推定部３０１を有する。
【００１８】
信号取得部１０１は、脈拍数推定装置１０のユーザの心臓の拍動に応じて当該ユーザの身体に生じる振動を非接触な方法で観測し、その振動波形を示す信号（本実施形態では、当該振動の時間波形を表すアナログ信号、以下、観測信号）を前処理部２０１へ出力するセンサである。本実施形態における信号取得部１０１は、薄いシート状に形成された振動検出センサである。図２は、脈拍数推定装置１０の使用態様の一例を示す図である。なお、図２では脈拍数推定装置１０の構成要素のうち、信号取得部１０１以外の構成要素の図示は省略されている。図２に示すように、脈拍数推定装置１０のユーザＨＭは、枕Ｐの下に信号取得部１０１を敷いて布団Ｂの上に横たわって眠る。これにより、睡眠中のユーザの身体（特に、頭頸部等）に生じる振動（例えば、心臓の拍動により生じる頸動脈の脈動に応じて頭頸部に生じる振動）が信号取得部１０１によって検出され、その振動の時間波形を表す観測信号が信号取得部１０１から前処理部２０１へ出力される。
【００１９】
前処理部２０１、および脈拍数推定部３０１はＤＳＰ（Digital Signal Processor）或いはＣＰＵなどのコンピュータを信号処理プログラムにしたがって作動させることで実現される機能部である。前処理部２０１、および脈拍数推定部３０１の役割は以下の通りである。
【００２０】
前処理部２０１は、信号取得部１０１により取得された観測信号から脈拍数を推定するための脈拍数推定処理（後段の脈拍数推定部３０１における処理）の前処理を当該観測信号に施して脈拍数推定部３０１へ出力する。この前処理には、観測信号にＡ／Ｄ変換を施し、さらに、例えば１５秒などの一定時間長の波形を表す分割波形データに区切る処理が含まれる。
【００２１】
脈拍数推定部３０１は、前処理部２０１により得られた各分割波形データ、および各分割波形データに短時間フーリエ変換（以下、ＳＴＦＴ）などの時間周波数変換を施して得られる時間周波数情報の各々を解析して脈拍の周期対応した高調波成分と推定される複数の周波数成分を特定し、周波数が互いに隣り合う少なくとも２つの周波数成分の周波数差から脈拍数を推定する。なお、脈拍数推定部３０１により得られた脈拍数の推定値については、例えば表示装置等へ出力しても良いし、ハードディス等の記録装置へ出力しても良い。
【００２２】
図３は、前処理部２０１の構成例を示すブロック図である。
図３に示すように、前処理部２０１は、フレーム分割部２０１ａ、時間周波数変換部２０１ｂ、および平滑化部２０１ｃを含む。フレーム分割部２０１ａは、信号取得部１０１から前処理部２０１へ出力された観測信号を所定のサンプリング周期でサンプリングしてデジタル信号に変換し、当該デジタル信号を一定時間長（本実施形態では、１５秒）のフレームに区切って分割波形データを生成する。分割波形データのデータサイズ、すなわち、１つのフレームを構成するサンプル数（換言すれば上記一定時間の時間長）やサンプリング周期については、後段の脈拍数推定部３０１にて十分な推定精度が確保されるように適宜実験等により定めるようにすれば良い。
【００２３】
フレーム分割部２０１ａにより生成された各分割波形データは、１フレーム分の分割波形を表すデータとして脈拍数推定部３０１に与えられるとともに、図３に示すように時間周波数変換部２０１ｂに与えられる。時間周波数変換部２０１ｂは、フレーム分割部２０１ａから与えられる各分割波形データにＳＴＦＴを施して時間周波数情報に変換し、平滑化部２０１ｃに与える。平滑化部２０１ｃは、時間周波数変換処理２０１ｂから与えられた各時間周波数情報を、当該時間周波数情報よりも過去のフレームの時間周波数情報を用いて平滑化し、脈拍数推定部３０１へ出力する。
【００２４】
例えば、ｔ番目のフレームについての時間周波数情報がＳ（ｆ、ｔ）と表され、ｔ−１番目のフレームについての平滑化済の時間周波数情報がＳ´（ｆ、ｔ−１）と表される場合（なお、ｆは周波数を表すインデックスである）、平滑化部２０１ｃは、以下の式（１）にしたがってｔ番目のフレームについての平滑化時間周波数情報Ｓ´（ｆ、ｔ）を算出する。
Ｓ´（ｆ、ｔ）＝α×Ｓ（ｆ、ｔ）＋（１−α）×Ｓ´（ｆ、ｔ−１）・・・（１）
なお、式（１）においてαは０〜１の範囲で任意に設定し得る忘却係数であり、本実施形態ではα＝０．１に設定されている。この忘却係数αの値についても適宜実験等を行って好適な値を設定するようにすれば良い。
【００２５】
本実施形態では、平滑化部２０１ｃにおける平滑化処理として過去のフレームの時間周波数情報を利用した処理を用いたが、最大エントロピー法などの他の平滑化アルゴリズムを用いても勿論良い。平滑化部２０１ｃによる平滑化処理は、突発的に発生したノイズ等による影響を緩和するための処理であり、必ずしも必須ではない。つまり、平滑化部２０１ｃを省略し、時間周波数変換処理２０１ｂにより得られた時間周波数情報を脈拍数推定部３０１に与えるようにしても良い。
【００２６】
図４は、脈拍数推定部３０１の構成例を示すブロック図である。
図４に示すように、脈拍数推定部３０１は、自己相関関数算出部３０１ａ、脈拍周波数検出部３０１ｂ、ハイパスフィルタ（図４では、「ＨＰＦ」と表記、以下、本明細書においても同様）部３０１ｃ、自己回帰ＰＳＤ算出部３０１ｄ、脈拍周波数検出部３０１ｅ、および周期選択部３０１ｆを含む。図４に示すように、本実施形態では、自己相関関数算出部３０１ａおよび脈拍周波数検出部３０１ｂにより平滑化時間周波数情報Ｓ３から第１の脈拍周波数推定値が算出され、ＨＰＦ部３０１ｃ、自己回帰ＰＳＤ処理部３０１ｄ、および脈拍周波数検出部３０１ｅによって分割波形データＳ２から第２の脈拍周波数推定値が算出される。そして、このようにして算出される第１および第２の脈拍周期推定値のうちより好ましいと思われる方が周期選択部３０１ｆによって選択され、周期選択部３０１ｆによって選択された脈拍周期から脈拍数が算出される。
【００２７】
自己相関関数算出部３０１ａは、平滑化時間周波数情報Ｓ３の表す各フレームにおける振幅スペクトルを波形と見做して自己相関関数を算出する。脈拍周波数検出部３０１ｂは、自己相関関数算出部３０１ａにより算出された自己相関関数を、縦軸を自己相関関数の関数値、横軸を自己相関関数の算出の際の周波数のオフセットとする二次元座標平面に描画した場合のピーク間隔、すなわち倍音成分の間隔（以下、倍音間隔）から第１の脈拍周波数推定値をフレーム毎に算出する。このような処理で脈拍周波数推定値を算出できる理由は以下の通りである。
【００２８】
図５は、信号取得部１０１により得られた観測信号の振幅を、横軸時を時間軸とし縦軸を振幅とする二次元座標平面にプロットして得られるグラフの一例である。この観測信号に含まれる脈拍成分の時間波形は本来正弦波よりもインパルス列に近い形の波形であり、図５にもこの特徴が現れている。周期Ｔ[sec]の時間領域のインパルス列信号は周波数領域でもインパルス列の信号になり、周波数領域におけるインパルスの間隔（すなわち、倍音間隔）は周波数ｆ（１／Ｔ）[Ｈｚ]に対応する。
【００２９】
図６は、観測信号にＳＴＦＴを施して得られる時間周波数情報を、横軸を時間軸、縦軸を周波数とする二次元座標平面にプロットして得られるスペクトログラムの画像である。図６ではハッチングの線の密度が高いほど振幅が大きいことを表している。図６に示すスペクトルグラムの元となった観測信号の表す脈拍の周波数は約１Ｈｚである。しかし、図６では当該周波数の振幅値は小さく、ノイズに埋もれている。インパルス列に近い形の波形の信号の場合、時間周波数変換により時間周波数情報に変換したとしても、その基本波成分が顕著なピークとして現れるとは限らないからである。一方、図６の２Ｈｚ以上の周波数成分に着目すると、一定の周波数間隔で振幅の大きい周波数成分が現れていること、すなわち、倍音成分（すなわち、高調波成分）が現れていることが分かる。本発明ではこれを利用するのである。
【００３０】
図７は、自己相関関数算出部３０１ａにより算出された自己相関関数の一例を示す図である。図７を参照すれば明らかように、上記自己相関関数には上記倍音成分に対応する顕著なピーク（突出して大きいピーク）が現れている。脈拍周波数検出部３０１ｂは、互いに隣り合う顕著なピーク間隔から上記周波数差を算出するのである。なお、各ピーク位置の特定等については既存アルゴリズムを適宜用いるようにすれば良い。脈拍周波数検出部３０１ｂは、フレーム毎に自己相関関数に現れているピークの間隔を算出し、それらピーク間隔の平均値を上記第１の脈拍周波数推定値として周期選択部３０１ｆへ出力するとともに、それらピーク間隔と上記平均値とから算出される標準偏差を周期選択部３０１ｆへ出力する。
【００３１】
次いで第２の脈拍周波数推定値の算出方法を説明する。
ＨＰＦ部３０１ｃは、前処理部２０１から与えられた分割波形データＳ２の各々に対して、所定のカットオフ周波数以上の周波数成分を通過させ、当該カットオフ周波数未満の周波数成分の通過を阻止するハイパスフィルタ処理を施し、フィルタ処理済の分割波形データを自己回帰ＰＳＤ処理部３０１ｄへ出力する。分割波形データに対してハイパスフィルタ処理を施すのは、前述した倍音間隔を抽出し易くするためである。上記ハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数については適宜実験を行って好適な値に設定しておけば良い。
【００３２】
自己回帰ＰＳＤ算出部３０１ｄは、ＨＰＦ部３０１ｃによりカットオフ周波数未満の周波数成分を除去された分割波形データからバーグ法を用いて自己回帰ＰＳＤを算出する。バーグ法とは、統計的なモデルである自己回帰モデルをデータ関数（本実施形態では、分割波形データ）から直接推定し、そのモデル係数からスペクトルを推定する方法であり、最大エントロピー法とも呼ばれる。図８は、バーグ法を用いて得られた自己回帰ＰＳＤの一例を示す図である。図８を参照すれば明らかなように、自己回帰ＰＳＤにも倍音成分に応じたピークが現れる。脈拍周波数検出部３０１ｅは、自己回帰ＰＳＤ算出部３０１ｄにより算出された自己回帰ＰＳＤに現れているピークの間隔の平均値を第２の脈拍周波数推定として周期選択部３０１ｆへ出力するとともに、それらピーク間隔とその平均値とから算出される標準偏差を周期選択部３０１ｆへ出力する。なお、自己回帰ＰＳＤ算出アルゴリズムについても既存アルゴリズムを適宜用いるようにすれば良い。
【００３３】
周期選択部３０１ｆは、第１の脈拍周波数推定値と第２の脈拍周波数推定値のうちの好ましい方を脈拍周波数推定値として選択して脈拍周期（すなわち、脈拍周波数の逆数）を算出し、この脈拍周波数から単位時間当たりの脈拍数の推定値を算出する。ここで、脈拍周波数推定値の選択基準としては、「ピーク間隔の標準偏差」が小さく（すなわち、ピーク間隔のばらつきが小さく）、かつ、「前フレームとの差」が小さい方、が挙げられる。
以上が脈拍数推定装置１０の構成である。
【００３４】
以上に説明した構成としたため、本実施形態の脈拍数推定装置１０によれば、観測信号におけるＳＮ比が悪いこと等により観測信号の時間周波数情報において脈拍に応じた基本波成分が明確に現れていなくても、脈拍数を精度良く推定することが可能になる。
【００３５】
また、本実施形態では、互いに異なる２つの方法で算出された脈拍数推定値のうち、より好ましい方（ピーク間隔の標準偏差が小さく、かつ前フレームとの差が小さい方）を選択することで、脈拍数の推定精度を一層高めることが可能になる。
【００３６】
以上、本発明の一実施形態について説明したが、この実施形態に以下の変形を加えても良い。
（１）上記実施形態では、信号取得部１０１として、就寝中に枕等の下に敷くことが可能なシート状の感圧センサを用いたが、手首等に巻きつけるリストバンド型の振動検出センサであっても良い。リストバンド型の振動検出センサであれば、上記実施形態における非接触式のセンサに比較して良好なＳＮ比を期待できる。しかし、観測信号の性質上、基本波成分が明確に現れない場合には、やはり従来技術では良好な脈拍数の推定精度を得られない。これに対して本発明によれば、観測信号の性質上、基本波成分が明確に現れない場合であっても、精度良く脈拍数を推定することが可能になる。
【００３７】
また、信号取得部１０１は振動検出センサには限定されず、振動検出センサが接続されるインタフェース（すなわち、当該インタフェースに接続された振動検出センサから観測信号を受け取り、当該観測信号を前処理部２０１へ出力するインタフェース）であっても良いし、観測信号が記録された記録媒体（例えばＣＤ−ＲＯＭやフラッシュＲＯＭ等）から当該観測信号を読み出す記録媒体読み出し装置、或いはインターネットなどの通信回線経由で伝送される観測信号を受信する通信回路を信号取得部１０１として用いても良い。例えば、信号取得部１０１として通信回路を用い、脈拍数推定部３０１による推定結果を当該通信回路経由で観測信号の送信元へ返信するようにすれば、脈拍数の推定サービスを所謂ＡＳＰ形式で提供することが可能になる。
【００３８】
（２）上記実施形態では、自己相関関数を利用して算出した周波数差と自己回帰ＰＳＤを用いて算出した周波数差のうちの好ましい方を用いて脈拍数を推定する場合について説明したが、何れか一方により脈拍数を推定しても良い。このような態様であっても、倍音間隔から脈拍数を推定することには変わりはなく観測信号を非接触な方式で取得する場合であっても、従来よりも精度良く脈拍数を推定することができるからである。自己相関関数を利用して算出した周波数差のみを用いて脈拍数を推定する態様であれば、前処理部２０１から脈拍数推定部３０１へ分割波形データを出力する必要はなく、ＨＰＦ部３０１ｃ、自己回帰ＰＳＤ算出部３０１ｄ、脈拍周波数検出部３０１ｅ、および周期選択部３０１ｆを省略可能である。同様に、自己回帰ＰＳＤを利用して算出した周波数差のみを用いて脈拍数を推定する態様であれば、時間周波数変換部２０１ｂ、平滑化部２０１ｃ、自己相関関数算出部３０１ａ、脈拍周波数検出部３０１ｂ、および周期選択部３０１ｆを省略可能である。
【符号の説明】
【００３９】
１０…脈拍推定装置、１０１…信号取得部、２０１…前処理部、３０１…脈拍数推定部。
【図１】
2018050969.tif 000003
【図２】
2018050969.tif 000004
【図３】
2018050969.tif 000005
【図４】
2018050969.tif 000006
【図５】
2018050969.tif 000007
【図６】
2018050969.tif 000008
【図７】
2018050969.tif 000009
【図８】
2018050969.tif 000010