(57)【要約】【課題】  生体周波数を容易に特定可能な生体情報処理装置を提供する。【解決手段】  生体情報処理装置は、生体情報を有する信号を取得する取得部２１０と、前記信号を周波数解析して、複数の周波数に対応する複数のスペクトル値を算出する解析部２２０と、生体活動を呈すると想定される周波数帯域に基づき重み付け処理を前記複数のスペクトル値に実施する重み付け部２３０と、前記重み付け部によって前記重み付け処理を実施された後の前記複数のスペクトル値に基づき前記複数の周波数のうちの１つの周波数を生体周波数として特定する特定部２４０とを含む。前記重み付け部２３０は、前記周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みを、前記複数のスペクトル値から前記第１のスペクトル値を除く第２のスペクトル値の重みよりも、大きく評価する。【選択図】  図１
2011212383.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報を有する信号を取得する取得部と、
前記信号を周波数解析して、複数の周波数に対応する複数のスペクトル値を算出する解析部と、
生体活動を呈すると想定される周波数帯域に基づき重み付け処理を前記複数のスペクトル値に実施する重み付け部と、
前記重み付け部によって前記重み付け処理を実施された後の前記複数のスペクトル値に基づき前記複数の周波数のうちの１つの周波数を生体周波数として特定する特定部と、を含み、
前記重み付け部は、前記周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みを、前記複数のスペクトル値から前記第１のスペクトル値を除く第２のスペクトル値の重みよりも、大きく評価することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記特定部によって過去に特定された少なくとも１つの生体周波数を記憶する記憶部を、さらに含むことを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項３】
請求項２において、
前記記憶部は、少なくとも２つの生体周波数を記憶し、
前記重み付け部は、前記記憶部に記憶される前記少なくとも２つの生体周波数に基づき、前記少なくとも２つの生体周波数の変化傾向を判定し、その判定結果を得ることを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項４】
請求項３において、
前記重み付け部は、前記判定結果に基づき前記周波数帯域を決定することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項５】
請求項４において、
前記判定結果が前記少なくとも２つの生体周波数の増加傾向を示す場合、前記重み付け部は、前記周波数帯域として、前記少なくとも２つの生体周波数のうちの最も新しい生体周波数ととともに、前記複数の周波数のうちの前記最も新しい生体周波数よりも高い少なくとも１つの高周波側の周波数を設定し、
前記判定結果が前記少なくとも２つの生体周波数の減少傾向を示す場合、前記重み付け部は、前記周波数帯域として、前記少なくとも２つの生体周波数のうちの最も新しい生体周波数ととともに、前記複数の周波数のうちの前記最も新しい生体周波数よりも低い少なくとも１つの低周波側の周波数を設定することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項６】
請求項３において、
前記重み付け部は、前記判定結果に基づき前記第１のスペクトル値の重みを決定することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項７】
請求項２において、
前記記憶部に記憶される前記少なくとも１つの生体周波数のうちの最も新しい生体周波数が、体動を呈すると想定される周波数から所与の周波数帯域だけ離れていない場合、前記重み付け部は、前記重み付け処理の実施を中止し、且つ前記特定部は、前記解析部によって算出された前記複数のスペクトル値に基づき前記生体周波数を特定することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至７において、
前記特定部によって特定された前記生体周波数を脈拍数又は心拍数に換算する換算部を、さらに含むことを特徴とする生体情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体情報測定装置は、例えば人間の脈拍数、血液中の酸素飽和度、体温、心拍数等の生体情報を測定し、生体情報測定装置の一例は、脈拍数を測定する脈拍計である。なお、心拍数は、通常、脈拍数（広義には、生体情報）と一致するので、心拍数の代わりに脈拍数を用いることができる。言い換えれば、生体情報測定装置の一例として脈拍数を測定する脈拍計は、心拍計と呼ばれることがある。また、脈拍計等の生体情報測定装置は、時計、携帯電話、ページャー、パーソナルコンピューター等の電子機器に組み込まれてもよく、又は電子機器と組み合わせてもよい。
【０００３】
生体情報測定装置は、生体情報を検出する生体情報検出器を有し、生体情報検出器は、例えば、被検査体（ユーザー）の被検出部位に向けて光を発光する発光素子と、被検出部位からの生体情報を有する光を受光する受光素子とを含む。生体情報測定装置は、受光素子において生成される受光信号（広義には、生体情報を有する信号）から生体情報を測定する生体情報測定部をさらに有し、生体情報測定部は、例えば、脈拍数（広義には、生体情報）を算出する脈拍数算出回路（広義には、生体情報処理装置）を含む。
【０００４】
特許文献１は、脈拍計（広義には、生体情報測定装置）を開示し、脈拍計の受光素子（例えば、特許文献１の図２（Ｂ）の受光素子２１）は、被検出部位（例えば、特許文献１の図２（Ｂ）の血管Ｋ）での反射光（例えば、特許文献１の図２（Ｂ）の反射光Ｌ２）を直接受光する。
【０００５】
特許文献１の脈拍計測装置１（狭義には、生体情報処理装置）は、受光素子２１での受光信号から発光周波数を中心とする第１周波数範囲の第１信号成分を抽出する帯域通過フィルター部５２と、受光素子２１での受光信号から脈動の周波数より低い第２周波数範囲の第２信号成分を抽出する低域通過フィルター部５３とを含む。第１信号成分は、脈動成分及び体動成分（狭義には、特許文献１の図７（Ａ）の周波数スペクトルｆ１及びｆ２）を含み、第２信号成分は、体動成分及び外光Ｌ３に起因するノイズ成分（狭義には、特許文献１の図７（Ａ）の周波数スペクトルｆ３並びにｆ４、ｆ５及びｆ６）を含む。特許文献１の脈拍計測装置１は、第１信号成分及び第２信号成分に含まれる周波数スペクトルｆ２（ｆ３）を体動スペクトルとして特定する演算処理部６０を含む。演算処理部６０は、第１信号成分に含まれるが、第２信号成分には含まれない周波数スペクトルｆ１を脈動スペクトルとして特定し、生体情報の検出精度を向上させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２２０７２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の図７（Ａ）は、受光素子２１での受光信号を周波数解析して算出された、複数の周波数に対応する複数のスペクトル値を表し、脈動を呈する周波数（脈動スペクトルｆ１）に対するスペクトル値は、他のスペクトル値と比べて大きい。しかしながら、人間が散歩をする時等の運動状態では、例えば外光に起因するノイズが多い場合等、周波数ｆ１のスペクトル値は、相対的に小さくなることもある。また、体動スペクトルｆ２のスペクトル値を除去又は低減した後も、周波数ｆ２に対するスペクトル値が、相対的に大きくなることもある。このような場合、周波数ｆ１が脈動スペクトル（広義には、生体周波数）であることを特定することが困難になる。
【０００８】
本発明の幾つかの態様によれば、生体周波数を容易に特定可能な生体情報処理装置を提供できる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様は、生体情報を有する信号を取得する取得部と、
前記信号を周波数解析して、複数の周波数に対応する複数のスペクトル値を算出する解析部と、
生体活動を呈すると想定される周波数帯域に基づき重み付け処理を前記複数のスペクトル値に実施する重み付け部と、
前記重み付け部によって前記重み付け処理を実施された後の前記複数のスペクトル値に基づき前記複数の周波数のうちの１つの周波数を生体周波数として特定する特定部と、を含み、
前記重み付け部は、前記周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みを、前記複数のスペクトル値から前記第１のスペクトル値を除く第２のスペクトル値の重みよりも、大きく評価することを特徴とする生体情報処理装置に関係する。
【００１０】
本発明の一態様によれば、生体活動（例えば、脈拍、心拍、歩き等）を呈すると想定される周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みを増加させるので、第１のスペクトル値は、体動スペクトルやノイズスペクトル等の他の周波数帯域に属する第２のスペクトル値と比較して、相対的に大きくなる。ここで、第１のスペクトル値の数は、周波数帯域に依存し、１つの第１のスペクトル値の１つの重みだけを増加させてもよく、複数の第１のスペクトル値の複数の重みを増加させてもよい。
【００１１】
特定部は、例えば、最も大きい値であるスペクトル値の周波数を生体周波数として特定するので、特定部は、第１のスペクトル値の周波数を生体周波数（例えば、１秒当たりの脈拍振動数、１秒当たりの心拍振動数、１秒当たり歩き振動数等）として容易に特定することができる。なお、複数の第１のスペクトル値が存在する場合、特定部は、例えば、複数の第１のスペクトル値のうちの最も大きい値である第１のスペクトル値の周波数を生体周波数として特定してもよい。
【００１２】
また、本発明の一態様では、生体情報処理装置は、
前記特定部によって過去に特定された少なくとも１つの生体周波数を記憶する記憶部を、さらに含んでもよい。
【００１３】
このように、生体情報処理装置は、過去に特定された生体周波数を記憶することができる。なお、過去に特定された生体周波数のすべて又は一部の記憶を継続して、生体周波数の履歴を記憶してもよい。記憶部が１つの生体周波数だけを記憶する場合であっても、その１つの生体周波数を重み付け処理の内容又は手法に反映させることができる。具体的には、記憶部に記憶される１つの生体周波数に基づき生体活動を呈すると想定される周波数帯域を決定してもよい。また、記憶部に記憶される１つの生体周波数に基づき第１のスペクトル値の重み（重み係数）を決定してもよい。加えて、記憶部に記憶される１つの生体周波数に基づき重み付け処理を中止するか否かを決定してもよい。
【００１４】
また、本発明の一態様では、前記記憶部は、少なくとも２つの生体周波数を記憶してもよく、
前記重み付け部は、前記記憶部に記憶される前記少なくとも２つの生体周波数に基づき、前記少なくとも２つの生体周波数の変化傾向を判定し、その判定結果を得てもよい。
【００１５】
このように、記憶部が２以上の生体周波数を記憶する場合、記憶部に記憶される少なくとも２つの生体周波数に基づき、少なくとも２つの生体周波数の変化傾向（例えば、増加傾向、減少傾向、一定傾向等）を把握することができる。生体周波数の変化傾向を考慮して、周波数帯域を決定したり、第１のスペクトル値の重み（重み係数）を決定してもよい。
【００１６】
また、本発明の一態様では、前記重み付け部は、前記判定結果に基づき前記周波数帯域を決定してもよい。
【００１７】
このように、生体周波数の変化傾向を考慮して、生体活動を呈すると想定される周波数帯域をより正確に決定することができる。
【００１８】
また、本発明の一態様では、前記判定結果が前記少なくとも２つの生体周波数の増加傾向を示す場合、前記重み付け部は、前記周波数帯域として、前記少なくとも２つの生体周波数のうちの最も新しい生体周波数ととともに、前記複数の周波数のうちの前記最も新しい生体周波数よりも高い少なくとも１つの高周波側の周波数を設定してもよく、
前記判定結果が前記少なくとも２つの生体周波数の減少傾向を示す場合、前記重み付け部は、前記周波数帯域として、前記少なくとも２つの生体周波数のうちの最も新しい生体周波数ととともに、前記複数の周波数のうちの前記最も新しい生体周波数よりも低い少なくとも１つの低周波側の周波数を設定してもよい。
【００１９】
このように、生体周波数の変化傾向に応じて、周波数帯域をより適切に設定することができる。即ち、生体周波数の変化傾向が増加傾向である場合、次の生体周波数は、前の生体周波数よりも高周波側にシフトする又は前の周波数と同じである可能性が高く、前の周波数及び高周波側の周波数を、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として設定することができる。他方、生体周波数の変化傾向が減少傾向である場合、次の生体周波数は、前の生体周波数よりも低周波側にシフトする又は前の周波数と同じである可能性が高く、前の周波数）及び低周波側の周波数を、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として設定することができる。
【００２０】
また、本発明の一態様では、前記重み付け部は、前記判定結果に基づき前記第１のスペクトル値の重みを決定してもよい。
【００２１】
このように、生体周波数の変化傾向に応じて、第１のスペクトル値の重み（重み係数）をより適切に設定することができる。例えば、生体周波数の変化傾向が増加傾向又は減少傾向である場合、生体周波数は、複数の周波数に分布し、生体周波数のスペクトル分布は、分散する。このような場合、第１のスペクトル値の重み（重み係数）を増加させて、生体周波数を特定し易くしてもよい。
【００２２】
また、本発明の一態様では、前記記憶部に記憶される前記少なくとも１つの生体周波数のうちの最も新しい生体周波数が、体動を呈すると想定される周波数から所与の周波数帯域だけ離れていない場合、前記重み付け部は、前記重み付け処理の実施を中止してもよく、且つ前記特定部は、前記解析部によって算出された前記複数のスペクトル値に基づき前記生体周波数を特定してもよい。
【００２３】
このように、前の生体周波数（例えば、１秒当たりの脈拍振動数、１秒当たりの心拍振動数、１秒当たり歩き振動数等）が体動を呈すると想定される周波数に近づく場合、次の生体周波数を特定する際に、重み付け部を無効化することができる。言い換えれば、体動を呈すると想定される周波数のスペクトル値が誤って重み付け部で増加されることを未然に防止することができる。
【００２４】
また、本発明の一態様では、生体情報処理装置は、
前記特定部によって特定された前記生体周波数を脈拍数又は心拍数に換算する換算部を、さらに含んでもよい。
【００２５】
このように、生体周波数を脈拍数又は心拍数［ｂｐｍ］（広義には、生体情報）に換算する生体情報処理装置（狭義には、脈拍計又は心拍計）を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本実施形態の生体情報処理装置の構成例。
【図２】脈拍センサーにおいて生成される２つの信号例。
【図３】図３（Ａ）、図３（Ｂ）は、脈拍センサーにおいて生成される２つの信号例の周波数解析の結果。
【図４】図１の生体情報処理装置の具体的な構成例。
【図５】図４の生体情報処理装置の動作例を表すフローチャート。
【図６】図６（Ａ）、図６（Ｂ）は、重み付け処理の説明図。
【図７】重み付け処理の具体例を表すフローチャート。
【図８】図８（Ａ）、図８（Ｂ）は、生体周波数の変化傾向が増加傾向を示す時の重み付け処理の説明図。
【図９】図９（Ａ）、図９（Ｂ）は、生体周波数の変化傾向が減少傾向を示す時の重み付け処理の説明図。
【図１０】図１の生体情報処理装置の具体的な他の構成例。
【図１１】図１１（Ａ）、図１１（Ｂ）は、信号処理部を利用する重み付け処理の説明図。
【図１２】図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）は、生体周波数の変化傾向が増加傾向を示す時の信号処理部を利用する重み付け処理の説明図。
【図１３】図１３（Ａ）、図１３（Ｂ）は、生体周波数の変化傾向が減少傾向を示す時の信号処理部を利用する重み付け処理の説明図。
【図１４】取得部が取得する信号の説明図。
【図１５】図１５（Ａ）、図１５（Ｂ）は、生体情報処理装置を含む電子機器の外観例。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００２８】
１．  生体情報処理装置
１．１  基本構成
図１は、本実施形態の生体情報処理装置の構成例を示す。図１に示すように、生体情報処理装置は、取得部２１０、解析部２２０、重み付け部２３０及び特定部２４０を含む。取得部２１０は、生体情報を有する信号を取得する。
【００２９】
生体情報の範囲には、例えば、脈拍数、心拍数、歩数等が含まれる。脈拍数（広義には、生体情報）を測定する生体情報測定装置は、脈拍計と呼ぶことができ、生体情報処理装置は、例えば、脈拍計に組み込むことができる。脈拍計（広義には、生体情報検出器）が被検査体（ユーザー）の被検出部位に向けて光を発光する発光素子と、被検出部位からの生体情報を有する反射光を受光する受光素子とを含む場合、脈拍計に適用される取得部２１０は、受光素子において生成される受光信号を取得する。取得部２１０は、生体情報を有する信号を生成するセンサー部又は生体情報を有する信号を入力する入力部であってもよく、生体情報を有する信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換回路をさらに有してもよい。取得部２１０は、例えば１６秒分の生体情報を有する信号（広義には、生体情報を有する波形データ）を解析部２２０に出力することができる。
【００３０】
被検出部位（例えば、血管）が被検査体の内部にある場合、発光素子が発した光は、被検査体の内部に進み、表皮、真皮及び皮下組織で拡散又は散乱する。その後、発光素子が発した光は、被検出部位に到達し、被検出部位で反射される。被検出部位での反射光は、皮下組織、真皮及び表皮で拡散又は散乱し、その後、受光素子に向かう。なお、発光素子が発した光は、血管で部分的に吸収される。従って、脈動などの血流変化の影響により、血管での吸収率が変化し、被検出部位での反射光の光量も変化する。このように、生体情報（例えば、脈拍数）は、被検出部位での反射光、従って、受光素子において生成される受光信号に反映される。
【００３１】
生体情報処理装置は、受光素子において生成される受光信号（広義には、生体情報を有する信号）を取得部２１０で取得し、生体情報を有する信号から生体情報を取り出すための解析乃至処理を解析部２２０で行う。解析部２２０は、生体情報を有する信号を周波数解析して、複数の周波数に対応する複数のスペクトル値を算出する。解析部２２０は、生体情報を有する信号（狭義には、受光素子等のセンサー素子において生成される信号）を例えば高速フーリエ変換（広義には、拡散フーリエ変換）によって周波数解析する。
【００３２】
解析部２２０は、周波数解析の結果に基づき、特許文献１の図７（Ａ）に示すようなグラフ（横軸が周波数を表し、縦軸が周波数に対応するスペクトル値を表す）で、複数のスペクトルの分布を表してもよい。本明細書において、特許文献１の図７（Ａ）中の特定の周波数（例えば、周波数ｆ１）で表される１本の線をスペクトルと呼び、複数のスペクトルの各々は、横軸成分（周波数）及び縦軸成分（スペクトル値）を有する。
【００３３】
重み付け部２３０は、生体活動（例えば、脈拍、心拍、歩き等）を呈すると想定される周波数帯域に基づいて、重み付け処理を解析部２２０で得られた複数のスペクトル値に実施する。重み付け部２３０は、生体活動を呈すると想定される周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みを、複数のスペクトル値から第１のスペクトル値を除く第２のスペクトル値の重みよりも、大きく評価する。生体活動（例えば、脈拍、心拍、歩き等）を呈すると想定される周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みを増加させるので、第１のスペクトル値は、体動スペクトルやノイズスペクトル等の他の周波数帯域に属する第２のスペクトル値と比較して、相対的に大きくなる。
【００３４】
ここで、重み付け部２３０の重み付け処理を特許文献１の図７（Ａ）に示すグラフ（スペクトル分布）に適用すると、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として、周波数ｆ１を設定する。そして、周波数ｆ１の重み（重み係数）を例えば２倍に設定し、他の周波数の重み（重み係数）を例えば１倍のままに設定する。このような重み付け処理を実施すると、特許文献１の図７（Ａ）に示すグラフ中の周波数ｆ１のスペクトル値（縦軸成分）だけが、２倍に増加する（図示せず）。周波数ｆ１のスペクトル値が例えば２倍になる場合、特許文献１の図７（Ｂ）に示すグラフ（スペクトル分布）は、必ずしも必要ない。即ち、重み付け部２３０の重み付け処理を適用する特許文献１の図７（Ａ）に示すグラフ（スペクトル分布）だけでも、周波数ｆ１を脈拍周波数（広義には、生体周波数）として特定することが可能になる。
【００３５】
重み付け部２３０は、生体活動を呈すると想定される周波数帯域に属する第１の第１のスペクトル値を増加する一方、生体活動を呈すると想定される周波数帯域に属しない他のスペクトル値（第２のスペクトル値）をそのままにする。重み付け部２３０は、概して、脈拍周波数（広義には、生体周波数）を予測し、予測された周波数に属するスペクトル値を増加させる。このような原理を用いて、生体情報処理装置は、生体周波数を容易に特定することができる。生体活動を呈すると想定される周波数帯域の設定方法は、後述するが、任意の予測手法を用いることができ、例えば、過去に特定された生体周波数に基づき設定してもよい。
【００３６】
なお、第１のスペクトル値の数は、予測する周波数帯域に依存し、重み付け部２３０は、１つの第１のスペクトル値の１つの重みだけを増加させてもよく、複数の第１のスペクトル値の複数の重みを増加させてもよい。特許文献１の図７（Ａ）の例に重み付け部２３０の重み付け処理を適用する際、周波数ｆ１のスペクトル値を２倍にするとともに、周波数ｆ１に隣接する２つのスペクトル値（高周波数側の周波数のスペクトル値及び低周波数側の周波数のスペクトル値）も２倍にしてもよい。即ち、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として、３つの周波数（周波数ｆ１及びその周辺の２つの周波数）を設定してもよい。
【００３７】
特定部２４０は、重み付け部２３０によって重み付け処理を実施された後の複数のスペクトル値に基づいて、解析部２２０で得られた複数の周波数（横軸成分に相当）のうちの１つの周波数を生体周波数として特定する。特定部２４０は、例えば、最も大きい値であるスペクトル値の周波数を生体周波数として特定することができる。従って、特定部２４０は、例えば第１のスペクトル値の周波数を生体周波数（例えば、１秒当たりの脈拍振動数、１秒当たりの心拍振動数、１秒当たり歩き振動数等）として容易に特定することができる。
【００３８】
なお、複数の第１のスペクトル値が存在する場合、特定部２４０は、例えば、複数の第１のスペクトル値のうちの最も大きい値である第１のスペクトル値の周波数を生体周波数として特定してもよい。特許文献１の図７（Ａ）の例に重み付け部２３０の重み付け処理及び特定部２４０の処理を適用する場合、３つの周波数（周波数ｆ１及びその周辺の２つの周波数）に属するスペクトル値を２倍にしても、やはり周波数ｆ１のスペクトル値が最も大きい値を示し、周波数ｆ１を脈拍周波数（広義には、生体周波数）として特定することが可能になる。
【００３９】
特定部２４０の処理（特定方法）として、本出願時に当業者に知られている様々な処理を採用することができる。従って、本明細書では、特定部２４０の詳細な説明は、省略し、最も簡単な処理（特定方法）だけを例として説明する。
【００４０】
図１の例では、解析部２２０、重み付け部２３０及び特定部２４０で生体情報処理装置が構成されているが、解析部２２０、重み付け部２３０及び特定部２４０は、ＤＳＰや、例えばゲートアレイ等のＡＳＩＣで構成することができる。また、解析部２２０、重み付け部２３０及び特定部２４０の全部又は一部をコンピューター（広義には、処理部及び記憶部を含む装置）で構成してもよい。処理部は、例えば、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。記憶部は、処理部（狭義には、解析部２２０、重み付け部２３０及び特定部２４０の全部又は一部）のワーク領域となるものであり、記憶部は、例えば、メモリー、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等である。生体情報処理装置は、例えば、プログラム、データ等を格納する情報記憶媒体（コンピューターにより読み取り可能な媒体）を有することができ、情報記憶媒体は、例えば、メモリーカード、光ディスク等である。処理部は、情報記憶媒体又は記憶部に格納されるプログラムに基づいて、種々の処理を行うことができる。即ち、情報記憶媒体又は記憶部には、解析部２２０、重み付け部２３０及び特定部２４０の全部又は一部として、コンピューターを機能させるためのプログラムが記憶されてもよい。
【００４１】
１．２  発明の背景
図２は、脈拍センサーにおいて生成される２つの信号（波形データ）を表し、１つの信号の被検出部位は、指の血管であり、もう１つの信号の被検出部位は、手首の血管である。図２に示すように、手首の血管を対象とする脈拍センサーにおいて生成される信号のレベルは、指の血管を対象とする脈拍センサーにおいて生成される信号のレベルよりも小さい。これは、指付近において静脈に対する動脈の割合が高い一方、手首付近において静脈に対する動脈の割合が低いことに起因する。
【００４２】
また、図２に示すように、手首の血管を対象とする脈拍センサーにおいて生成される信号の周期は、指の血管を対象とする脈拍センサーにおいて生成される信号の周期よりも不安定である。これは、散歩やジョギング等の運動に伴う腕の振りが、周期的な外力として、静脈に対する動脈の割合が低い手首付近の血管の血流に、より影響を与えることに起因する。
【００４３】
図３（Ａ）、図３（Ｂ）は、脈拍センサーにおいて生成される２つの信号（波形データ）の周波数解析の結果を表し、図３（Ａ）は、指の血管に対応し、図３（Ｂ）は、手首の血管に対応する。図３（Ａ）、図３（Ｂ）の例において、上段は、図２に示されるような入力データ（波形データ）を示し、下段は、特許文献１の図７（Ａ）に示されるような出力データ（複数のスペクトルの分布）を示す。図３（Ａ）、図３（Ｂ）の例において、入力データは、０〜１６［ｓｅｃ］の範囲の波形データであり、出力データは、０〜４［Ｈｚ］の範囲の周波数に対応する複数のスペクトル値である。
【００４４】
図３（Ａ）に示すように、指の血管を対象とする脈拍センサーにおいて生成される信号の周波数解析の結果によれば、脈拍を呈する周波数（脈拍周波数）ｆＨＲ１のスペクトル値が最も大きく、先鋭な脈拍スペクトルが現れている。また、脈拍周波数ｆＨＲ１の２倍の周波数ｆＨＲ２のスペクトル値も、隣接するスペクトル値と比べて大きく、先鋭な２倍脈拍スペクトルが現れている。散歩やジョギング等の運動に伴う腕の振を呈する周波数（体動周波数）ｆＢＭ１のスペクトル値及び体動周波数ｆＢＭ１の２倍の周波数ｆＢＭ２のスペクトル値も、隣接するスペクトル値と比べて大きく、明瞭な体動スペクトル及び２倍体動スペクトルが現れている。このような場合、脈拍周波数ｆＨＲ１を容易に特定することができる。
【００４５】
図３（Ｂ）に示すように、手首の血管を対象とする脈拍センサーにおいて生成される信号の周波数解析の結果によれば、体動周波数ｆＢＭ１のスペクトル値が最も大きく、明瞭な体動スペクトルが現れている。また、体動周波数ｆＢＭ１の２倍の周波数ｆＢＭ２のスペクトル値も、隣接するスペクトル値と比べて大きく、２倍体動スペクトルが現れている。しかしながら、脈拍周波数ｆＨＲ１のスペクトル値は、体動周波数ｆＢＭ１のスペクトル値や体動周波数ｆＢＭ１の２倍の周波数ｆＢＭ２のスペクトル値よりも小さい。また、脈拍周波数ｆＨＲ１のスペクトル値は、隣接するスペクトル値と比べて、僅かに大きい。従って、手首の血管を対象とする脈拍センサーにおいて生成される信号の周波数解析の結果によれば、周波数ｆＢＭ１及び周波数ｆＢＭ２に対応する体動ノイズを含むノイズ（脈拍周波数ｆＨＲ１を除く他の周波数に対応するノイズ）が、支配的であることを示す。
【００４６】
図３（Ｂ）の例では、仮に体動ノイズを除去又は低減したとしても、明確な脈拍スペクトルが現れていない。このような場合、脈拍周波数ｆＨＲ１を特定することは、困難である。言い換えれば、周波数ｆＨＲ１を脈拍周波数として特定したり、ノイズを呈する周波数ｆＮ１又はｆＮ２を誤って脈拍周波数として特定する場合もある。
【００４７】
また、特許文献１の図７（Ａ）の例のように、周波数ｆ１のスペクトル値が、常に大きくなるとは限らず、手首の血管の構造には個人差が大きく、周波数ｆ１のスペクトル値が、本願明細書に付随する図３（Ｂ）の例のように小さくなることを、本発明者は、認識した。以上の事情を考慮した結果、本発明者は、図３（Ｂ）の脈拍周波数ｆＨＲ１のスペクトル値を重み付け部２３０により大きくすることで、脈拍周波数ｆＨＲ１を容易に特定することができることを認識した。
【００４８】
１．３  第１の構成例
図４は、図１の生体情報処理装置の具体的な構成例を示す。図４の例では、重み付け部２３０が具体化されているが、生体情報処理装置の具体的な構成例は、図４に限定されない。また、上述した構成例と同一の構成については同じ符号を付し、その説明を省略する。加えて、図４の例では、生体情報処理装置は、記憶部２５０を含む。記憶部２５０は、例えば、メモリー、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等であり、特定部２４０のワーク領域と呼ぶこともできる。また、記憶部２５０は、上述の通り、解析部２２０及び重み付け部２３０の全部又は一部のワーク領域の機能も備えてもよい。
【００４９】
図４の例では、記憶部２５０は、特定部２４０によって特定された生体周波数を記憶する。記憶部２５０は、過去に特定された生体周波数のすべて又は一部の記憶を継続して、生体周波数の履歴を記憶してもよい。図４の例では、記憶部２５０は、特定部２４０によって過去に特定された少なくとも１つの生体周波数を記憶し、重み付け部２３０は、少なくとも１つの生体周波数を重み付け処理の内容又は手法に反映させることができる。
【００５０】
具体的には、記憶部２５０に記憶される１つの生体周波数に基づき、重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、生体活動を呈すると想定される周波数帯域を決定してもよい。また、記憶部２５０に記憶される１つの生体周波数に基づき、重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、第１のスペクトル値の重み（重み係数）を決定してもよい。加えて、記憶部２５０に記憶される１つの生体周波数に基づき、重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、重み付け処理を中止するか否か、即ち周波数帯域決定部２３４及び重み係数増加部２３６の機能を無効化するか否かを決定してもよい。
【００５１】
重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、上記判定処理だけでなく、他の判定処理も、行うことができる。また、取得部２１０、解析部２２０及び特定部２４０（広義には、生体情報処理装置）は、必要に応じて様々な判定処理を行うことができる。
【００５２】
１．４  第１の動作例
図５は、図４の生体情報処理装置の動作例を表すフローチャートを示す。以下に、図５等を参照しながら、生体情報処理装置の動作例を説明するが、生体情報処理装置の動作例は、図４及び図５等に限定されるものではない。また、以下に説明する動作の一部を省略することもでき、以下に説明する動作に他の動作を追加することもできる。
【００５３】
図５の例では、取得部２１０は、例えば１６秒分の生体情報を有する信号（狭義には、生体情報を有する波形データ）を取得したか否かを判定する（ステップＳ１１）。解析部２２０で生体情報を有する信号を周波数解析するためには、所与の期間の生体情報を有する信号が必要となる。所与の期間は、後述するステップＳ１２でのサンプリング周波数及びサンプリング点数によって決定することができる。例えば、サンプリング周波数が１６［Ｈｚ］であり、サンプリング点数が２５６であれば、所定の期間は、サンプリング点数／サンプリング周波数＝２５６／１６＝１６［ｓｅｃ］である。
【００５４】
図５の例では、例えば１６秒分の生体情報を有する信号を取得していない場合、取得部２１０は、１６秒分の生体情報を有する信号が取得できるまで、時間の経過を待つ（ステップＳ１１）。１６秒分の生体情報を有する信号を受け取ると、解析部２２０は、１６秒分の生体情報を有する信号（波形データ）を周波数解析する（ステップＳ１２）。解析部２２０は、例えば図３（Ｂ）に示すような周波数解析の結果（０〜４［Ｈｚ］の範囲の周波数に対応する複数のスペクトル値）を得る。
【００５５】
図５の例では、重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、直前の生体周波数が体動周波数よりも離れているか否かを判定する（ステップＳ１３）。ここでは、記憶部２５０には、少なくとも１つの生体周波数が記憶されていることを想定する。記憶部２５０に複数の生体周波数が記憶される場合、重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、記憶部２５０に記憶される複数の生体周波数のうちの最も新しい生体周波数が、体動周波数から所与の周波数帯域だけ離れているか否かを判定する（ステップＳ１３）。
【００５６】
上述したように、重み付け部２３０は、図３（Ｂ）の脈拍周波数ｆＨＲ１のスペクトル値を大きくすることで、特定部２４０は、脈拍周波数ｆＨＲ１（広義には、生体周波数）を容易に特定することができる。しかしながら、重み付け部２３０が図３（Ｂ）の体動周波数ｆＢＭ１のスペクトル値を誤って大きくしてしまうと、特定部２４０は、体動周波数ｆＢＭ１を誤って脈拍周波数（広義には、生体周波数）として特定してしまう。そこで、このような誤った処理を回避するために、ステップＳ１３を実行することができる。
【００５７】
ここでは、図３（Ｂ）に示す周波数解析の結果（０〜４［Ｈｚ］の範囲の周波数に対応する複数のスペクトル値）が、直前の周波数解析の結果であることを想定する。この場合、次の周波数解析の結果（ステップＳ１２で実施した現在の周波数解析の結果）は、現在の脈拍周波数（広義には、生体周波数）は、図３（Ｂ）に示す脈拍周波数ｆＨＲ１（広義には、直前の生体周波数）付近に存在することが予想される。また、現在の体動周波数は、図３（Ｂ）に示す体動周波数ｆＢＭ１（直前の体動周波数）付近に存在することが予想される。ここでは、現在の体動周波数が、図３（Ｂ）に示す体動周波数ｆＢＭ１（直前の体動周波数）と一致することを想定する。この場合、重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、直前の生体周波数（図３（Ｂ）に示す脈拍周波数ｆＨＲ１）が、現在の体動周波数（図３（Ｂ）に示す体動周波数ｆＢＭ１）から例えば±３本分のスペクトル以上離れているか否かを判定する（ステップＳ１３）。図３（Ｂ）の例に示す関係を考慮すれば、周波数ｆＨＲ１は、周波数ｆＢＭ１から９本分のスペクトルだけ離れているので、ステップＳ１４を実施することができる。
【００５８】
一方、ステップＳ１３を実施した結果、仮に、直前の生体周波数が、現在の体動周波数から例えば±３本分のスペクトル以上離れていない場合、ステップＳ１４を実施しないで、ステップＳ１５を実施することができる。即ち、重み付け部２３０は、ステップＳ１４の重み付け処理の実施を中止し、且つ特定部２４０は、ステップＳ１２で実施した現在の周波数解析の結果に基づき生体周波数を特定する（ステップＳ１５）。このように、ステップＳ１３の存在により、直前の生体周波数が体動周波数に近い場合、ステップＳ１４の実施を回避することができる。
【００５９】
図５の例では、重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２、周波数帯域決定部２３４、重み係数増加部２３６）は、過去の生体周波数の履歴に基づき重み付け処理を実施する（ステップＳ１４）。ここでは、記憶部２５０には、少なくとも１つの生体周波数が記憶されていることを想定する。記憶部２５０に複数の生体周波数が記憶される場合、重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、少なくとも２つの生体周波数の変化傾向を判定することができ、その判定結果を重み付け処理に反映させることができる。即ち、記憶部２５０に複数の生体周波数が記憶される場合、複数の重み付け処理手法を準備し、生体周波数の変化傾向に応じて、適正な重み付け処理手法を選択することができる。記憶部２５０に１つの生体周波数だけが記憶される場合、生体周波数の変化傾向とは無関係に、１つの重み付け処理手法を採用してもよい。なお、記憶部２５０に複数の生体周波数が記憶される場合であっても、生体周波数の変化傾向とは無関係に、１つの重み付け処理手法を採用してもよい。
【００６０】
図６（Ａ）、図６（Ｂ）は、重み付け処理を説明するための図であり、図６（Ａ）は、図５のステップＳ１２を実施した現在の周波数解析の結果の一例を示し、図６（Ｂ）は、図５のステップＳ１４を実施した増大された周波数解析の結果の一例を示す。図６（Ａ）には、５つの代表的なスペクトルが、周波数ｆ１５、ｆ２１、ｆ２９、ｆ４４及びｆ５９で示されている。周波数解析の結果は、例えば０〜４［Ｈｚ］の範囲の周波数を示し、例えば、サンプリング周波数が１６［Ｈｚ］であり、サンプリング点数が２５６であれば、周波数の分解能は、サンプリング周波数／サンプリング点数＝１６／２５６＝０．０６２５［Ｈｚ］である。言い換えれば、１本分のスペクトルは、０．０６２５［Ｈｚ］の幅を持つ。ここでは、周波数ｆ２１（２１本目のスペクトル）が、直前の生体周波数を示すことを想定する。重み付け部２３０（狭義には、周波数帯域決定部２３４）は、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として、２１本目のスペクトル（直前の生体周波数ｆ２１）±例えば１本分のスペクトルに決定する（図５のステップＳ１４）。即ち、重み付け部２３０（狭義には、周波数帯域決定部２３４）は、周波数帯域として、２０本目のスペクトルから２２本目のスペクトルまでの範囲に決定する。
【００６１】
次に、重み付け部２３０（狭義には、重み係数増加部２３６）は、周波数帯域（周波数ｆ２０〜ｆ２２）に属する第１のスペクトル値の重み（重み係数）を、例えば「５」に設定し、図６（Ｂ）に示すように、第１のスペクトル値を５倍に増加する（図５のステップＳ１４）。周波数帯域（周波数ｆ２０〜ｆ２２）に属しない第２のスペクトル値の重み（重み係数）は、例えば「１」のままである（図５のステップＳ１４）。
【００６２】
図６（Ａ）、図６（Ｂ）の例で説明したような、直前の生体周波数±例えば１本分のスペクトルに決定する重み付け処理手法は、生体周波数の変化傾向とは無関係に、図５のステップＳ１２を実施した現在の周波数解析の結果に適用することができる（ステップＳ１４）。なお、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として、直前の生体周波数±２本分のスペクトルを予測してもよい（ステップＳ１４）。
【００６３】
図５の例のステップＳ１４では、生体周波数の変化傾向とは無関係に、１つの重み付け処理手法を採用してもよい。代替的には、生体周波数の変化傾向に応じて、複数の重み付け処理手法の中から１つの重み付け処理手法を選択してもよい。以下に、生体周波数の変化傾向を考慮する例について、説明する。
【００６４】
図７は、図５のステップＳ１４の具体例を表すフローチャートを示す。図７の例では、重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、記憶部２５０に記憶される少なくとも２つの生体周波数に基づき、少なくとも２つの生体周波数の変化傾向を判定し、その判定結果を得る（ステップＳ２１）。
【００６５】
ここでは、記憶部２５０に記憶される生体周波数のうちの最も新しい生体周波数及び２番目に新しい生体周波数に基づき、生体周波数の変化傾向を判定することを想定する。例えば、２番目に新しい生体周波数が、図６（Ａ）に示すような周波数解析の結果の２１本目のスペクトルであり、最も新しい生体周波数も、２１本目のスペクトルである場合、生体周波数の変化傾向は、一定傾向である。例えば、２番目に新しい生体周波数が、２０本目のスペクトルであり、最も新しい生体周波数が、２１本目のスペクトルである場合、生体周波数の変化傾向は、増加傾向である。例えば、２番目に新しい生体周波数が、２２本目のスペクトルであり、最も新しい生体周波数が、２１本目のスペクトルである場合、生体周波数の変化傾向は、減少傾向である。
【００６６】
また、ここでは、記憶部２５０に記憶される生体周波数のうちの最も新しい生体周波数、２番目に新しい生体周波数及び３番目に新しい生体周波数に基づき、生体周波数の変化傾向を判定することを想定することもできる。例えば、２番目に新しい生体周波数が３番目に新しい生体周波数よりも高く、且つ最も新しい生体周波数が２番目に新しい生体周波数よりも高い場合、生体周波数の変化傾向は、増加傾向である。例えば、２番目に新しい生体周波数が３番目に新しい生体周波数よりも低く、且つ最も新しい生体周波数が２番目に新しい生体周波数よりも低い場合、生体周波数の変化傾向は、減少傾向である。例えば、その他の場合、生体周波数の変化傾向は、一定傾向である。
【００６７】
図７の例では、ステップＳ２１の判定結果に基づき、重み付け部２３０（狭義には、周波数帯域決定部２３４）は、生体活動を呈すると想定される周波数帯域を決定する（ステップＳ２２）。生体周波数の変化傾向が一定傾向であれば、例えば、図６（Ｂ）で示すような周波数帯域（直前の生体周波数±１本分のスペクトル）を決定する。生体周波数の変化傾向が増加傾向であれば、例えば、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として、直前の生体周波数＋２本分のスペクトルを決定する。生体周波数の変化傾向が減少傾向であれば、例えば、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として、直前の生体周波数−２本分のスペクトルを決定する。
【００６８】
図８（Ａ）、図８（Ｂ）は、生体周波数の変化傾向が増加傾向を示す時の重み付け処理を説明するための図であり、図８（Ａ）は、図５のステップＳ１２を実施した現在の周波数解析の結果の一例を示し、図８（Ｂ）は、図７のステップＳ２２及びＳ２３（図５のステップＳ１４）を実施した増大された周波数解析の結果の一例を示す。図８（Ａ）には、３つの代表的なスペクトルが、周波数ｆ２３、ｆ２８及びｆ４５で示されている。ここでは、２７本目のスペクトルが、直前の生体周波数を示すことを想定する。生体周波数の変化傾向が増加傾向であれば、例えば、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として、図８（Ｂ）で示すような周波数帯域（２７本目のスペクトル（直前の生体周波数ｆ２７）〜２９本目のスペクトル）を決定する（図７のステップＳ２２）。
【００６９】
図９（Ａ）、図９（Ｂ）は、生体周波数の変化傾向が減少傾向を示す時の重み付け処理を説明するための図であり、図９（Ａ）は、図５のステップＳ１２を実施した現在の周波数解析の結果の一例を示し、図９（Ｂ）は、図７のステップＳ２２及びＳ２３（図５のステップＳ１４）を実施した増大された周波数解析の結果の一例を示す。図９（Ａ）には、５つの代表的なスペクトルが、周波数ｆ１４、ｆ２５、ｆ２９、ｆ４３及びｆ５８で示されている。ここでは、２６本目のスペクトルが、直前の生体周波数を示すことを想定する。生体周波数の変化傾向が減少傾向であれば、例えば、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として、図９（Ｂ）で示すような周波数帯域（２４本目のスペクトル〜２６本目のスペクトル（直前の生体周波数ｆ２６）を決定する（図７のステップＳ２２）。
【００７０】
図７の例では、ステップＳ２１の判定結果に基づき、重み付け部２３０（狭義には、重み係数増加部２３６）は、生体活動を呈すると想定される周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重み（重み係数）を増加する（ステップＳ２３）。生体周波数の変化傾向が一定傾向であれば、例えば、図６（Ｂ）で示すように、周波数帯域（周波数ｆ２０〜ｆ２２）に属する第１のスペクトル値を５倍に増加する。生体周波数の変化傾向が増加傾向であれば、例えば、図８（Ｂ）で示すように、周波数帯域（周波数ｆ２７〜ｆ２９）に属する第１のスペクトル値を５×１．５＝７．５倍に増加する。即ち、生体周波数の変化傾向が増加傾向であれば、生体周波数の変化傾向が一定傾向である５倍よりもさらに増加する。生体周波数の変化傾向が減少傾向であれば、例えば、図９（Ｂ）で示すように、周波数帯域（周波数ｆ２４〜ｆ２６）に属する第１のスペクトル値を５×１．５＝７．５倍に増加する。即ち、生体周波数の変化傾向が減少傾向であれば、生体周波数の変化傾向が一定傾向である５倍よりもさらに増加する。
【００７１】
なお、図７のステップＳ２２を変形してもよい。言い換えれば、ステップＳ２１の判定結果と無関係に、重み付け部２３０（狭義には、周波数帯域決定部２３４）は、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として、常に、例えば、図６（Ｂ）で示すような周波数帯域（直前の生体周波数±１本分のスペクトル）を決定してもよい。このような場合であっても、生体周波数の変化傾向が増加傾向であれば、例えば、重み付け部２３０（狭義には、重み係数増加部２３６）は、図８（Ｂ）の例を以下のように変更してもよい。周波数ｆ２６、ｆ２７に属する第１のスペクトル値を５倍に増加し、周波数ｆ２８に属する第１のスペクトル値を５×１．５＝７．５倍に増加してもよい（ステップＳ２３）。また、生体周波数の変化傾向が減少傾向であれば、例えば、重み付け部２３０（狭義には、重み係数増加部２３６）は、図９（Ｂ）の例を以下のように変更してもよい。周波数ｆ２５に属する第１のスペクトル値を５×１．５＝７．５倍に増加し、周波数ｆ２６、ｆ２７に属する第１のスペクトル値を５倍に増加してもよい（ステップＳ２３）。
【００７２】
また、図７のステップＳ２３を変形してもよい。言い換えれば、ステップＳ２１の判定結果と無関係に、重み付け部２３０（狭義には、重み係数増加部２３６）は、常に、生体活動を呈すると想定される周波数帯域に属する第１のスペクトル値を例えば、５倍に増加してもよい。生体周波数の変化傾向が増加傾向であれば、ステップＳ２３で、例えば、図８（Ｂ）で示すように、周波数帯域（周波数ｆ２７〜ｆ２９）が設定され、その後、周波数帯域（周波数ｆ２７〜ｆ２９）に属する第１のスペクトル値を５倍に増加してもよい。また、生体周波数の変化傾向が減少傾向であれば、ステップＳ２３で、例えば、図９（Ｂ）で示すように、周波数帯域（周波数ｆ２４〜ｆ２６）が設定され、その後、周波数帯域（周波数ｆ２４〜ｆ２６）に属する第１のスペクトル値を５倍に増加してもよい。
【００７３】
前述の通り、図５のステップＳ１４は、図７のステップＳ２２及びＳ２３を実施することもでき、図７のステップＳ２２及びＳ２３の変形を実施することもできる。図５のステップＳ１４の実施方法は、様々な手法を用いることができるが、以下に、ステップＳ２２の要点を述べる。
【００７４】
ステップＳ２１の実施により、記憶部２５０に記憶される少なくとも２つの生体周波数の増加傾向を示す場合、周波数帯域決定部２３４で決定される周波数帯域は、少なくとも２つの生体周波数のうちの最も新しい生体周波数を含む（ステップＳ２２）。また、この周波数帯域は、図５のステップＳ１２で実施した現在の周波数解析の結果の複数の周波数（例えば、０〜４［Ｈｚ］の範囲）のうちの最も新しい生体周波数よりも高い少なくとも１つの高周波側の周波数を含む（ステップＳ２２）。
【００７５】
ステップＳ２１の実施により、記憶部２５０に記憶される少なくとも２つの生体周波数の減少傾向を示す場合、周波数帯域決定部２３４で決定される周波数帯域は、少なくとも２つの生体周波数のうちの最も新しい生体周波数を含む（ステップＳ２２）。また、この周波数帯域は、図５のステップＳ１２で実施した現在の周波数解析の結果の複数の周波数（例えば、０〜４［Ｈｚ］の範囲）のうちの最も新しい生体周波数よりも低い少なくとも１つの高周波側の周波数を含む（ステップＳ２２）。
【００７６】
このように、生体周波数の変化傾向に応じて、周波数帯域をより適切に設定することができる。即ち、生体周波数の変化傾向が増加傾向である場合、次の生体周波数は、前の生体周波数よりも高周波側にシフトする又は前の周波数と同じである可能性が高く、前の周波数及び高周波側の周波数を、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として設定することができる。他方、生体周波数の変化傾向が減少傾向である場合、次の生体周波数は、前の生体周波数よりも低周波側にシフトする又は前の周波数と同じである可能性が高く、前の周波数）及び低周波側の周波数を、生体活動を呈すると想定される周波数帯域として設定することができる。
【００７７】
図５の例では、特定部２４０は、現在の生体周波数を特定する（ステップＳ１５）。例えば、図６（Ｂ）の例では、周波数ｆ２１（２１本目のスペクトル）が、直前の生体周波数を示す状態で、特定部２４０は、現在の生体周波数として、最も大きい値であるスペクトル値の周波数ｆ２１を特定する（ステップＳ１５）。例えば、図８（Ｂ）の例では、周波数ｆ２７（２７本目のスペクトル）が、直前の生体周波数を示す状態で、特定部２４０は、現在の生体周波数として、最も大きい値であるスペクトル値の周波数ｆ２８を特定する（ステップＳ１５）。例えば、図９（Ｂ）の例では、周波数ｆ２６（２６本目のスペクトル）が、直前の生体周波数を示す状態で、特定部２４０は、現在の生体周波数として、最も大きい値であるスペクトル値の周波数ｆ２５を特定する（ステップＳ１５）。
【００７８】
図５の例では、記憶部２５０は、生体周波数の履歴を更新する（ステップＳ１６）。具体的には、記憶部２５０は、ステップＳ１５で特定された生体周波数を記憶し、この記憶されたばかりの最も新しい生体周波数が、直前の生体周波数になる。
【００７９】
図５の例では、生体情報処理装置は、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を中止するか否かを判定する（ステップＳ１７）。例えば、ユーザーによって図示しないストップボタンが押されることにより、生体情報処理装置は、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を中止する。言い換えれば、ユーザーによって図示しないストップボタンが押されるまでの間、生体情報処理装置は、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を繰り返す。代替的に、生体情報処理装置は、例えば６分間（広義には、所与の期間）だけ、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を繰り返してもよく、所与の期間を経過した後に、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を自動的に中止してもよい。
【００８０】
１．５  第２の構成例
図１０は、図１の生体情報処理装置の具体的な他の構成例を示す。図１０の例では、図４の例と同様に、重み付け部２３０が具体化されているが、生体情報処理装置の具体的な構成例は、図１０に限定されない。また、上述した構成例と同一の構成については同じ符号を付し、その説明を省略する。加えて、図１０の例では、生体情報処理装置は、換算部２６０等の追加の構成を含む。生体情報処理装置は、追加の構成の一部を省略してもよい。なお、図１の取得部２１０及び解析部２２０は、図１０の例において、それぞれ第１の取得部及び第１の解析部と呼ぶ。
【００８１】
図１０に示される第２の構成例では、追加の構成として、例えば、第１のセンサー部２００及び第２のセンサー部３００も含んでおり、２つのセンサー（例えば、脈拍センサー及び加速度センサーの組み合わせ等）を併用している。また、第２の構成例では、第２のセンサー部３００に対応する第２の取得部３１０及び第２の解析部３２０も含むことができる。これらの追加の構成の詳細な説明は、後述するが、第２のセンサー部３００の存在により、体動スペクトル（広義には、ノイズ）を特定し、それを除去又は低減することができる。これにより、特定部２４０は、生体周波数をより正確に特定することができる。
【００８２】
図１０の例では、生体情報処理装置は、特定部２４０によって特定された生体周波数を脈拍数又は心拍数（広義には、生体情報）に換算する換算部２６０を含む。上述の通り、図６（Ｂ）の例における周波数の分解能は、例えば、サンプリング周波数／サンプリング点数＝１６／２５６＝０．０６２５［Ｈｚ］である。脈拍数又は心拍数は、一般には、１分間の拍動の数［ｂｐｍ］で表される。そこで、換算部２６０は、特定部２４０によって特定された生体周波数を例えば６０倍に増加する。具体的には、２１本目のスペクトルが、現在の生体周波数である場合、換算部２６０は、生体周波数ｆ２１に基づき、脈拍数又は心拍数として、２１×０．０６２５×６０＝７８．７５［ｂｐｍ］を算出する。なお、換算部２６０は、脈拍数又は心拍数の小数点以下の数字（端数）を切り捨ててもよく、代替的に、端数が０．５未満なら切り捨て、端数が０．５以上なら切り上げてもよい。
【００８３】
なお、換算部２６０は、生体情報として例えば歩数を算出してもよい。歩数は、一般には、計測期間における歩数の総和で表される。例えば、１６秒分の信号に基づき歩数周波数が特定され、計測期間が１６×Ｎ［ｓｅｃ］である場合、換算部２６０は、計測期間の歩数として、例えば、（１回目の歩数周波数＋２回目の歩数周波数＋・・・＋Ｎ回目の歩数周波数）×１６を算出する。換算部２６０が歩数を算出する場合、生体情報処理装置は、歩数計と呼ぶことができ換算部２６０が脈拍数又は心拍数を算出する場合、生体情報処理装置は、脈拍計又は心拍計と呼ぶことができる。
【００８４】
図１０の例で示されるように、生体情報処理装置は、換算部２６０によって換算された脈拍数又は心拍数（広義には、生体情報）を表示する表示部２７０を含むことができる。表示部２７０は、例えば液晶パネル、ＬＥＤパネル等で構成することができる。なお、換算部２６０によって換算された脈拍数又は心拍数（広義には、生体情報）は、記憶部２５０に記憶されてもよく、記憶部２５０に記憶される脈拍数又は心拍数（広義には、生体情報）を外部の装置（図示せず）で読み出してもよい。
【００８５】
図１０の例で示されるように、生体情報処理装置は、例えば、操作ボタン、タッチパネル等で構成される入力部２８０を含むことができる。入力部２８０は、ユーザーの操作情報を入力する。生体情報処理装置が、入力部２８０として、例えば有効ボタン、無効ボタン等の操作ボタンを含む場合、ユーザーが有効ボタンを押すことにより、生体情報処理装置の処理（例えば、重み付け部２３０の処理）を有効化することができる。また、ユーザーが無効ボタンを押すことにより、生体情報処理装置の処理（例えば、重み付け部２３０の処理）を無効化することができる。
【００８６】
図１０の例で示されるように、生体情報処理装置は、信号処理部２９０を含むことができる。例えば図６（Ａ）で示されるように、スペクトル分布は、脈拍スペクトル（周波数ｆ２１）だけでなく、ノイズである体動スペクトル（周波数ｆ１５）、２倍体動スペクトル（周波数ｆ２９）、３倍体動スペクトル（周波数ｆ４４）及び４倍体動スペクトル（周波数ｆ５９）を含む。そこで、生体情報処理装置は、信号処理部２９０を含むことにより、体動スペクトルを除去又は低減することができる。
【００８７】
信号処理部２９０は、例えば、ＦＩＲフィルター等の適応フィルターで構成することができる。信号処理部２９０は、第１の取得部２１０で取得される第１の信号及び第２の取得部３１０で取得される第２の信号を適応フィルターに入力し、ノイズが除去又は低減されたフィルター出力信号を生成する。図５のステップＳ１２において、図１０の第１の解析部２２０は、信号処理部２９０からのフィルター出力信号を周波数解析することができる。
【００８８】
図１１（Ａ）、図１１（Ｂ）は、図１０の信号処理部２９０を利用する重み付け処理を説明するための図である。図１１（Ａ）は、信号処理部２９０を利用する図５のステップＳ１２を実施した現在の周波数解析の結果の一例を示す一方、図６（Ａ）は、信号処理部２９０を利用しない図５のステップＳ１２を実施した現在の周波数解析の結果の一例を示す。図１１（Ｂ）は、信号処理部２９０を利用する図５のステップＳ１４を実施した増大された周波数解析の結果の一例を示す一方、図６（Ｂ）は、信号処理部２９０を利用しない図５のステップＳ１４を実施した増大された周波数解析の結果の一例を示す。
【００８９】
図１１（Ａ）に示されるように、周波数ｆ１５（体動スペクトル）のスペクトル値は、信号処理部２９０によって大きく減少する。なお、図１１（Ｂ）の例では、周波数帯域（周波数ｆ２０〜ｆ２２）に属する第１のスペクトル値は、例えば２倍に増加されている。
【００９０】
図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）は、生体周波数の変化傾向が増加傾向を示す時の図１０の信号処理部２９０を利用する重み付け処理を説明するための図である。図１２（Ａ）は、信号処理部２９０を利用する図５のステップＳ１２を実施した現在の周波数解析の結果の一例を示す一方、図８（Ａ）は、信号処理部２９０を利用しない図５のステップＳ１２を実施した現在の周波数解析の結果の一例を示す。図１２（Ｂ）は、信号処理部２９０を利用する図５のステップＳ１４を実施した増大された周波数解析の結果の一例を示す一方、図８（Ｂ）は、信号処理部２９０を利用しない図５のステップＳ１４を実施した増大された周波数解析の結果の一例を示す。
【００９１】
図１２（Ａ）に示されるように、周波数ｆ２３（体動スペクトル）のスペクトル値は、信号処理部２９０によって大きく減少する。なお、図１２（Ｂ）の例では、周波数帯域（周波数ｆ２７〜ｆ２９）に属する第１のスペクトル値は、例えば２×１．５＝３倍に増加されている。
【００９２】
図１３（Ａ）、図１３（Ｂ）は、生体周波数の変化傾向が減少傾向を示す時の図１０の信号処理部２９０を利用する重み付け処理を説明するための図である。図１３（Ａ）は、信号処理部２９０を利用する図５のステップＳ１２を実施した現在の周波数解析の結果の一例を示す一方、図９（Ａ）は、信号処理部２９０を利用しない図５のステップＳ１２を実施した現在の周波数解析の結果の一例を示す。図１３（Ｂ）は、信号処理部２９０を利用する図５のステップＳ１４を実施した増大された周波数解析の結果の一例を示す一方、図９（Ｂ）は、信号処理部２９０を利用しない図５のステップＳ１４を実施した増大された周波数解析の結果の一例を示す。
【００９３】
図１３（Ａ）に示されるように、周波数ｆ１４（体動スペクトル）のスペクトル値は、信号処理部２９０によって大きく減少する。なお、図１３（Ｂ）の例では、周波数帯域（周波数ｆ２４〜ｆ２６）に属する第１のスペクトル値は、例えば２×１．５＝３倍に増加されている。
【００９４】
図１４は、第１の取得部２１０が取得する信号の説明図を示す。第１の取得部２１０は、例えば１６秒分の生体情報を有する信号（広義には、脈拍情報を有する波形データ）を取得する。図１４に示すように、第１の取得部２１０は、０〜１６［ｓｅｃ］の範囲の第１の波形データを取得した後、第２〜第Ｍの波形データを４秒毎に取り込むことができる。隣接する複数の波形データ（例えば、第１の波形データ及び第２の波形データ）が共通データ（例えば、４〜１６［ｓｅｃ］の波形データ）を有することにより、例えば４秒毎に脈拍数を計測することができる。なお、第２の取得部３１０も、例えば１６秒分の信号を例えば４秒毎に取得することができる。
【００９５】
図１４に示すように、隣接する複数の波形データが共通データを有する場合、解析部２２０によって得られる脈拍スペクトルは、明確なスペクトルでないこともある。例えば、ユーザーがジョギングを開始し、脈拍数又は心拍数が上昇している場合、脈拍周波数も、上昇する。従って、脈拍周波数（広義には、生体周波数）が増加傾向を示す場合、解析部２２０によって得られる脈拍スペクトルは、例えば２本分のスペクトルに分散することもある。脈拍スペクトルが複数本分のスペクトルに分散すると、複数本分のスペクトルの各々は、小さいスペクトル値を有することもある。このような場合、特定部２４０が脈拍スペクトルを特定することは困難である。これを回避するために、図７のステップＳ２３では、脈拍周波数（広義には、生体周波数）の変化傾向に応じて、生体活動を呈すると想定される周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重み（重み係数）の倍率を変更することができる。上述のように、生体周波数の変化傾向が増加傾向又は減少傾向を示す時の第１のスペクトル値の重み（重み係数）は、生体周波数の変化傾向が一定傾向を示す時の第１のスペクトル値の重み（重み係数）の例えば１．５倍に設定することができる。
【００９６】
図１０の例で示されるように、生体情報処理装置は、第１のセンサー部２００を含むことができる。第１のセンサー部２００は、脈拍センサー等の生体センサーで構成することができる。また、生体情報処理装置は、第２のセンサー部３００を含むことができる。第２のセンサー部３００は、例えば３軸（Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸）の加速度を検出する加速度センサー等の体動センサーで構成することができる。第２の取得部３１０は、第１の取得部２１０の脈拍信号（第１の信号）の取得タイミングと同期して、例えば１６秒分の加速度信号等の体動信号（第２の信号）を取得することができる。
【００９７】
第２の取得部３１０で取得される加速度信号等の体動信号（第２の信号）は、信号処理部２９０で用いられるだけでなく、第２の解析部３２０で用いることもできる。第２の解析部３２０は、体動信号を周波数解析する。第２の解析部３２０は、体動情報を有する信号（例えば、加速度センサーにおいて生成される加速度信号）を例えば高速フーリエ変換（広義には、拡散フーリエ変換）によって周波数解析する。これにより、第２の解析部３２０は、体動スペクトルを算出することができる。体動スペクトルは、図５のステップＳ１３で利用することができる。
【００９８】
２  電子機器
脈拍計等の生体情報測定装置（広義には、生体情報処理装置）は、時計、携帯電話、ページャー、パーソナルコンピューター等の電子機器に組み込まれてもよく、又は電子機器と組み合わせてもよい。生体情報処理装置の一部、例えば図１０の第１の解析部２２０、第２の解析部３２０、重み付け部２３０、特定部２４０、記憶部２５０、換算部２６０等は、例えば生体情報処理装置を組み込む電子機器のＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）で構成してもよい。
【００９９】
図１５（Ａ）、図１５（Ｂ）は、図１等の生体情報処理装置を含む腕時計（広義には、電子機器）の外観例である。図１５（Ａ）に示されるように、腕時計（広義には、手首装着型の生体情報処理装置）は、腕時計を被検査体（ユーザー）の腕（狭義には、手首）に取り付け可能なリストバンド１５０をさらに含むことができる。図１５（Ａ）の例において、生体情報は、脈拍数であり、例えば「７２」が示されている。また、腕時計は、時刻（例えば、午前８時１５分）も示している。また、図１５（Ｂ）に示されるように、腕時計の裏蓋に例えば開口部が設けられ、開口部に例えば図１０の第１のセンサー部２００（狭義には、脈拍センサー）が対応する。図１５（Ｂ）の例において、リストバンド１５０等は、省略されている。
【０１００】
なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項及び効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義又は同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。
【符号の説明】
【０１０１】
１５０  リストバンド、  ２００  第１のセンサー部、
２１０  取得部（第１の取得部）、  ２２０  解析部（第１の解析部）、
２３０  重み付け部、  ２３２  判定部、  ２３４  周波数帯域決定部、
２３６  重み係数増加部、  ２４０  特定部、  ２５０  記憶部、  ２６０  換算部、
２７０  表示部、  ２８０  入力部、  ２９０  信号処理部、
３００  第２のセンサー部、  ３１０  第２の取得部、  ３２０  第２の解析部
【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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