(57)【要約】【課題】脳波信号に基づくヒトの感覚の判定精度を向上させる方法及び装置の提供。【解決手段】本発明に係るヒトの感覚判定装置２は、生体計測計４と、演算部１４とを備えている。生体計測計４は、ヒトの脳波信号及び筋電信号を計測するように構成されている。演算部１４は、脳波復元信号を算出し、脳波復元信号の周波数解析して脳波復元信号の特徴値を決定し、特徴値に対応する客観評価を決定するように構成されている。脳波復元信号は、脳波信号から脳波信号及び筋電信号に基づき、独立成分分析（ＩＣＡ）により算出されるように構成されている。本発明に係るヒトの感覚判定方法では、計測された脳波信号が独立成分分析（ＩＣＡ）が適用されて脳波復元信号が算出される。この脳波復元信号によりヒトの感覚判定がされる。【選択図】図１
2011182843.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（１）ヒトの脳波信号及び筋力の活動電位信号（筋電信号）が計測されるステップ、
（２）脳波信号及び筋電信号に基づき、独立成分分析（ＩＣＡ）により脳波復元信号が得られるステップ、
（３）演算部が、脳波復元信号の周波数解析を行うステップ、
（４）演算部が、周波数解析の結果に基づいて脳波復元信号の特徴値を決定するステップ
及び
（５）演算部が、特徴値に対応する客観評価を決定するステップ
を含むヒトの感覚判定方法。
【請求項２】
上記脳波信号及び筋電信号に基づき、ＩＣＡにより脳波復元信号が得られるステップでは、複数の復元信号が得られており、
この複数の復元信号から脳波信号が有する特徴に基づいて脳波復元信号が決定される請求項１に記載の感覚判定方法。
【請求項３】
上記脳波信号及び筋電信号に基づき、ＩＣＡにより脳波復元信号が得られるステップでは、
複数の復元信号から１Ｈｚ以下の帯域の振幅スペクトル値が他の周波数帯域の振幅スペクトル値より大きい復元信号を抽出して、この抽出した脳波信号が脳波復元信号に決定される請求項２に記載の感覚判定方法。
【請求項４】
上記特徴値の決定（４）が、  
（４−１）解析した複数の周波数から周波数が抽出されるステップ、
（４−２）抽出した周波数に基づき特徴値が算出されるステップ、
（４−３）算出された特徴値の認識率を評価するステップ、
（４−４）認識率の評価に基づいて周波数が決定されるステップ、
及び
（４−５）この決定した周波数に基づき特徴値が決定されるステップ
を含む請求項１から３のいずれかに記載の感覚判定方法。
【請求項５】
予めデータベースが準備されており、このデータベースが周波数解析から得られる特徴値データと主観評価データとを記憶しており、
上記認識率の評価（４−３）が、特徴値データと主観評価データとに基づいてなされる請求項４に記載の感覚判定方法。
【請求項６】
上記周波数の抽出（４−１）及び周波数の決定（４−４）が粒子群最適化（ＰＳＯ）を用いてされる請求項４又は５に記載の感覚判定方法。
【請求項７】
上記特徴値の決定（４）が、周波数解析によって得られたパワースペクトルから算出される値の最大値、最小値、平均値、バラツキ若しくは変化率又はこれらのうちの２以上の組み合わせに基づいてなされる請求項１から６のいずれかに記載の感覚判定方法。
【請求項８】
上記周波数解析によって得られ、ヒトの感覚判定に用いられた特徴値と、上記ヒトから聞き取られる主観評価とが、それぞれ、上記特徴値データと主観評価データとに追加されて、データベースが更新されるステップをさらに含む請求項１から７のいずれかに記載の感覚判定方法。
【請求項９】
上記特徴値に基づき、刺激から得られるヒトの反応又は行動が予測されるステップをさらに含む請求項１から８のいずれかに記載の感覚判定方法。
【請求項１０】
生体計測計と、演算部とを備えており、
この生体計測計がヒトの脳波信号及び筋電信号を計測するように構成されており、
この演算部が、脳波復元信号を算出し、脳波復元信号を周波数解析して脳波復元信号の特徴値を決定し、特徴値に対応する客観評価を決定するように構成されており、
脳波復元信号が、脳波信号から脳波信号及び筋電信号に基づきＩＣＡにより算出されるように構成されているヒトの感覚判定装置。
【請求項１１】
製品を使用しているヒトの脳波信号及び筋電信号を計測するステップ、
脳波復元信号を算出するステップ
脳波復元信号の周波数解析を行うステップ、
周波数解析の結果に基づいて脳波復元信号の特徴値を決定するステップ
及び
特徴値に対応する客観評価を決定するステップ
を含み、
この脳波復元信号が、脳波信号から脳波信号及び筋電信号に基づき、ＩＣＡにより算出されている製品評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳波に基づいてヒトの感覚を判定する方法及びその方法を用いた判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の開発段階で、ヒトによる官能評価が行われている。客観的な評価方法として、心拍、呼吸、筋電位、眼球運動、瞬き、脳波等の、ヒトの生体情報に基づいて、このヒトの感覚を評価する方法が、種々提案されている。特開２００４−１３８８１４公報には、心電図信号によってヒトの感性を評価する方法が開示されている。特開２００２−５７７公報には、脳波の解析によってヒトの精神状態を評価する方法などが開示されている。
【特許文献１】特開２００４−１３８８１４公報
【特許文献２】特開２００２−５７７公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
この様な評価方法では生体情報の適切な選定が困難なため、複雑な解析が必要とされることがある。さらに、得られた情報が、十分に客観的な評価に結びつかないこともある。従来の方法で得られた評価結果を製品開発へ応用することは、容易ではない。
【０００４】
発明者らは、ヒトの感覚を客観的に判定されうる方法を、特願２００８−３３４００６及び特願２００９ー１９６８１０に提案している。これらの判定方法では、測定された脳波信号を基にヒトの感覚が判定されている。計測される脳波信号には、瞬目や体動の筋活動に由来するアーチファクト成分が含まれている。この計測される脳波信号からアーチファクト成分を取り除くことで、ヒトの感覚の判定精度は向上されうる。
【０００５】
本発明の目的は、脳波信号に基づくヒトの感覚の判定精度を向上させる方法及び装置の提供にある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係るヒトの感覚判定方法は、
（１）ヒトの脳波信号及び筋力の活動電位信号（筋電信号）が計測されるステップ、
（２）脳波信号及び筋電信号に基づき、独立成分分析（ＩＣＡ）により脳波復元信号が得られるステップ、
（３）演算部が、脳波復元信号の周波数解析を行うステップ、
（４）演算部が、周波数解析の結果に基づいて脳波復元信号の特徴値を決定するステップ
及び
（５）演算部が、特徴値に対応する客観評価を決定するステップ
を含む。
【０００７】
好ましくは、上記脳波信号及び筋電信号に基づき、ＩＣＡにより脳波復元信号が得られるステップでは、複数の復元信号が得られている。この複数の復元信号から脳波信号が有する特徴に基づいて脳波復元信号が決定される。
【０００８】
好ましくは、上記脳波信号及び筋電信号に基づき、ＩＣＡにより脳波復元信号が得られるステップでは、複数の復元信号から１Ｈｚ以下の帯域の振幅スペクトル値が他の周波数帯域の振幅スペクトル値より大きい復元信号を抽出する。この抽出した脳波信号が脳波復元信号に決定される。
【０００９】
好ましくは、この感覚判定方法では、上記特徴値の決定（４）は、  
（４−１）解析した複数の周波数から周波数が抽出されるステップ、
（４−２）抽出した周波数に基づき特徴値が算出されるステップ、
（４−３）算出された特徴値の認識率を評価するステップ、
（４−４）認識率の評価に基づいて周波数が決定されるステップ、
及び
（４−５）この決定した周波数に基づき特徴値が決定されるステップ
を含む。
【００１０】
好ましくは、この感覚判定方法では、予めデータベースが準備されており、このデータベースが周波数解析から得られる特徴値データと主観評価データとを記憶している。上記認識率の評価（４−３）が、特徴値データと主観評価データとに基づいてなされる。
【００１１】
好ましくは、この感覚判定方法では、周波数の抽出（４−１）及び周波数の決定（４−４）が粒子群最適化（ＰＳＯ）を用いてされる。
【００１２】
好ましくは、この感覚判定方法では、特徴値の決定（４）が、周波数解析によって得られたパワースペクトルから算出される値の最大値、最小値、平均値、バラツキ若しくは変化率又はこれらのうちの２以上の組み合わせに基づいてなされる。
【００１３】
好ましくは、この感覚判定方法では、周波数解析によって得られ、ヒトの感覚判定に用いられた特徴値と、上記ヒトから聞き取られる主観評価とが、それぞれ、上記特徴値データと主観評価データとに追加されて、データベースが更新されるステップをさらに含む。
【００１４】
好ましくは、この感覚判定方法では、上記特徴値に基づき、刺激から得られるヒトの反応又は行動が予測されるステップをさらに含む。
【００１５】
本発明に係るヒトの感覚判定装置は、生体計測計と、演算部とを備えている。この生体計測計は、ヒトの脳波信号及び筋電信号を計測するように構成されている。この演算部は、脳波復元信号を算出し、脳波復元信号を周波数解析して脳波復元信号の特徴値を決定し、特徴値に対応する客観評価を決定するように構成されている。脳波復元信号は、脳波信号から脳波信号及び筋電信号に基づき、ＩＣＡにより算出されるように構成されている。
【００１６】
本発明に係る製品評価方法は、
製品を使用しているヒトの脳波信号及び筋電信号を計測するステップ、
脳波復元信号を算出するステップ
脳波復元信号の周波数解析を行うステップ、
周波数解析の結果に基づいて脳波復元信号の特徴値を決定するステップ
及び
特徴値に対応する客観評価を決定するステップ
を含んでいる。
この脳波復元信号は、脳波信号から脳波信号及び筋電信号に基づき、ＩＣＡにより算出されている。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係る感覚判定方法では、脳波信号から脳波復元信号が求められている。この脳波復元信号から特徴値が得られる。この特徴値に基づいて演算部が評価を決定する。この判定方法では、判定に最適な脳波復元信号の探索が可能になっている。この判定方法は、より精度の高い客観的な評価が得られうる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る感覚判定装置が示されたブロック図である。
【図２】図２は、図１の装置が用いられた感覚判定方法が示されたフローチャートである。
【図３】図３は、図２の方法に用いられる特徴値データ及び主観評価データのデータベースの構成の一例が示された模式図である。
【図４】図４は、図１の装置による脳波信号の変換状態が例示された説明図である。
【図５】図５は、図２の方法の周波数解析によって得られたパワースペクトルの一例が示されたグラフである。
【図６】図６は、図２の方法の特徴値が空間上に表された模式図である。
【図７】図７は、図２の方法の特徴値の決定方法が示されたフローチャートである。
【図８】図８は、図７の粒子群が示された概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、適宜図面が参照されつつ、好ましい実施形態に基づいて本発明が詳細に説明される。
【００２０】
図１に示されるように、この装置２は、生体計測計４、フィルタ６、ＩＣＡ分析器８、変換器１０、保存部１２、演算部１４、モニタ１６、記憶部１８及び入力部２０を備えている。
【００２１】
図２には、図１の装置２が用いられた感覚判定方法が示されている。この方法では、まず生体計測計４によって脳波信号が計測される。生体計測計４によってＮ（Ｎは１以上の自然数）箇所の部位の筋力の活動電位信号（以下、筋電信号という）が計測される（ＳＴＥＰ１）。このＮが複数のときのＮ箇所の部位は、それぞれ異なる部位である。この計測により、脳波信号とＮ個の筋電信号とが得られる。この脳波信号及び筋電信号は、フィルタ６を通される。フィルタ６により、ノイズが除去される（ＳＴＥＰ２）。
【００２２】
ノイズが除去された脳波信号及びＮ個の筋電信号は、ＩＣＡ分析器８に送られる。ＩＣＡ分析器８は、独立成分分析（ＩＣＡ）により、この脳波信号を復元信号に変換する（ＳＴＥＰ３）。ここでは、脳波信号及び筋電信号は、脳波信号とＮ個の筋電信号とに基づき、（Ｎ＋１）個の復元信号に変換される。この復元信号は、変換器１０に送られる。この復元信号は、デジタル信号に変換される（ＳＴＥＰ４）。このデジタル復元信号は、保存部１２に保存される（ＳＴＥＰ５）。この復元信号への変換は、デジタル信号に変換された後にされてもよい。計測（ＳＴＥＰ１）から保存（ＳＴＥＰ５）までが、複数回繰り返されてもよい。
【００２３】
演算部１４は、保存部１２からデジタル復元信号を取り出す。演算部１４は、デジタル復元信号の周波数解析を行う（ＳＴＥＰ６）。（Ｎ＋１）個のデジタル復元信号から、脳波信号を表すデジタル復元信号が判定される。この判定は、計測された脳波信号が有する特徴に基づいて判定される。この判定された信号が脳波復元信号とされる。
【００２４】
演算部１４は、脳波復元信号の特徴値を決定する（ＳＴＥＰ７）。さらに演算部１４は、この特徴値に対応する客観評価を決定する（ＳＴＥＰ８）。この決定は、記憶部１８（典型的にはハードディスク）に格納されたデータベースに基づいてなされる。これらのステップにより、ヒトの感覚が判定される。
【００２５】
以下、ゴルフクラブのパターを用いて、装置２による判定手順が例示される。この例では、ストロークする被験者（ヒト）の感覚が、図１の装置２によって判定される。更に具体的には、パターをテイクバックする際の「引きやすい」又は「引きにくい」という感覚が判定される。この判定の手順が、詳細に説明される。この感覚判定方法により、パターの評価もなされる。被験者がパターをストロークすることは、本発明に言う「製品の使用」に該当する。
【００２６】
この判定方法では、記憶部１８に格納されたデータベースが利用される。このデータベースの構成が、図３に模式的に示されている。このデータベースは、２０人のヒトに２種類のパターでそれぞれ１０回ストロークさせることで得られたものである。このデータベースは、特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ））と主観評価データとを含んでいる。このデータベースは、４０のレコードを含んでいる。１つのレコードは、特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ））と主観評価データとを含んでいる。特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ））の算出方法は、後に詳述される。
【００２７】
この主観評価データは、パターをストロークするヒトから聞き取られる。この聞き取りは、引きやすいか否かである。特徴値の算出及び主観評価の聞き取りが４０回なされることで、レコード数が４０であるデータベースが得られる。一のパターで被験者が複数回ストロークして、一の特徴値データの算出及び主観評価が得られている。ここでは、被験者が１０回ストロークしている。
【００２８】
このデータベースは、レコード数が多い方が好ましいが、４０より少なくてもよい。例えば、２種類のパターで６名のヒトにより、特徴値の算出及び主観評価の聞き取りがなされることで、データベースが構築されてもよい。このデータベースの作成では、３種類以上のパターが用いられてもよい。
【００２９】
図３では、２つの特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ））が求められている。この特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ））により、２次元の位置ベクトルが得られる。この４０のレコードの位置ベクトルが２次元の空間上に位置させられる。この空間で、識別境界が算出される。この４０の位置ベクトルは、識別境界により、クラスＡとクラスＢとに分けられている。クラスＡおよびクラスＢのいずれか一方に、主に主観評価データ「引きやすい」の特徴値データが属し、他方に、主に主観評価データ「引きにくい」の特徴値データが属している。この周波数の選定方法と、特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ））及び識別境界の算出方法とには、後述する粒子群最適化（以下、ＰＳＯという）とサポートベクターマシン（以下、ＳＶＭという）が用いられる。図３には、図示されないが、この識別境界も、記録部１８に記録されている。
【００３０】
この判定方法には、生体計測計４として既知の機器が用いられる。好ましい機器としては、ＴＥＡＣ社の商品名「ＰｏｌｙｍａｔｅII」及び能力開発研究所の商品名「Ｂｒａｉｎ Ｂｕｉｌｄｅｒ Ｕｎｉｔ」が例示される。
【００３１】
ここでは、生体計測計４が脳波信号と４つの筋電信号とを計測する例が説明される。この生体計測計４の第１の電極が、被験者の頭皮に取り付けられる。１つの基準電極が、耳朶に取り付けられる。好ましくは、国際１０−２０法に定められたＦｐ１又はＦｐ２に、電極が取り付けられる。ここでは、国際１０−２０法に定められたＦｐ１に、電極が取り付けられる。
【００３２】
この生体計測計４の第２の電極は、被験者の右腕に取り付けられる。第２の電極は、右上腕二頭筋が位置する表皮に取り付けられる。第３の電極は、被験者の右肩に取り付けられる。第３の電極は、右三角筋が位置する表皮に取り付けられる。第４の電極は、被験者の右胸に取り付けられる。第４の電極は、右大胸筋が位置する表皮に取り付けられる。第５の電極は、被験者の右首後部に取り付けられる。第５の電極は、右僧帽筋が位置する表皮に取り付けられる。このようにして、第２から第５の電極は、それぞれ異なる部位に取り付けられる。
【００３３】
電極が取り付けられた被験者は、パターを持つ。被験者がボールを打つ位置でスタンスをとる。被験者がパターをストロークする。被験者は、このストロークの際に、パターをテイクバックする。被験者がパターでボールを打つ。被験者は、１０回ストロークする。その後、この被験者からパターの使い心地が聞き取られる。この使い心地が主観評価である。具体的には、このパターはテイクバックの際に「引きやすい」か「引きにくい」かが、聞き取られる。
【００３４】
被験者がパターのテイクバックを開始したときから１０２３ｍｓｅｃまでの脳波信号及び筋電信号が計測される。図４（ａ）は、計測された脳波信号の一例を示している。この脳波信号及び筋電信号は、フィルタ６を通される。このフィルタ６は、ローパス機能を備えている。フィルタ６は、これらの信号から高周波帯域を除去する。脳波信号及び筋電信号は、４０Ｈｚを超える周波数帯域の信号を除去される。図４（ｂ）は、図４（ａ）の脳波信号がフィルタ６を通されて得られる信号が例示されている。フィルタ６を通された脳波信号及び筋電信号は、ＩＣＡ分析器８に送られる。
【００３５】
ＩＣＡ分析器８は、脳波信号及び筋電信号を、復元信号１から５に変換する。脳波信号及び筋電信号は、５つの復元信号に変換される。図４（ｃ）には、このようにして得られた復元信号の一例が示されている。このＩＣＡ分析器８は、脳波信号及び筋電信号を独立成分分析している。独立成分分析とは、複数の信号源からの混合信号を統計的に独立な信号に分離して、原信号の取得を目的とする一手法である。
【００３６】
計測された脳波信号は、脳波の成分の他に筋力の活動電位の成分が混入していると仮定している。この独立成分分析は、計測された脳波信号から筋電のアーチファクトを除去することを目的としている。計測された脳波信号及び筋電信号にＩＣＡを適用することで脳波信号の復元をしている。
【００３７】
変換器１０は、復元信号１から５をアナログ信号からデジタル信号に変換する。このデジタルの復元信号１から５は保存部１２に保存される。
【００３８】
図１の演算部１４は、このデジタルの復元信号１から５の周波数解析を行う。周波数解析では、脳波信号からＦＦＴ（高速フーリエ変換）によってパワースペクトルが得られる。ここでは、０から４０Ｈｚの周波数帯域の変換信号が周波数解析される。
【００３９】
計測された脳波信号は１Ｈｚ以下の周波数帯域に振幅スペクトルのピークを有する。これに対して、計測された筋電信号は１Ｈｚ以下の周波数帯域に振幅スペクトルのピークを有しない。脳波信号は、１Ｈｚ以下の周波数帯域に振幅スペクトルのピークが存在することを特徴の一つとしている。復元信号１から５で、この特徴を有するものが抽出される。例えば、１Ｈｚ以下の周波数帯域に振幅スペクトルのピークが最も大きい復元信号を抽出する。この抽出された復元信号が脳波信号を表すものと決定される。この復元信号が脳波復元信号とされる。
【００４０】
図５は、周波数解析によって得られた脳波復元信号のパワースペクトルが例示されたグラフである。図５に示されるように、この周波数解析により、７Ｈｚから３０Ｈｚまでの１Ｈｚ毎の周波数毎に、パワー値が用いられる。
【００４１】
脳波復元信号は、前信号と後信号に分けられる。前信号は、テイクバックの開始から５１１ｍｓｅｃまでの信号である。後信号は、５１２ｍｓｅｃから１０２３ｍｓｅｃもでの信号である。前信号のパワースペクトルと後信号のパワースペクトルとがそれぞれ求められる。
【００４２】
この前信号のパワースペクトルから特定の周波数のパワー値が抽出される。一のパターに対して、特定の周波数のパワー値が２０得られる。このパワー値の１０は、前信号から得られる。他のパワー値１０は後信号から得られる。前信号のパワー値の平均値が算出される。この平均値が特徴値Ｘ（ｎ）とされる。ここで、ｎは７から３０もでの特定の周波数を示す整数である。後信号のパワー値の平均値が算出される。この平均値が特徴値Ｙ（ｎ）とされる。同様にして、他のパターに対して、前信号のパワー値の平均値と後信号のパワー値の平均値とが算出され、特徴値Ｘ（ｎ）と特徴値Ｙ（ｎ）が求められる。このようにして、２種類のパターにより２のレコードが得られる。
【００４３】
このようにして求められた、特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ））から、２次元の位置ベクトルが得られる。この２次元の位置ベクトルが、図６の２次元の空間上に位置させられる。この位置ベクトルが、識別境界により、クラスＡとクラスＢとのどちらに属するかが判定される。これにより、「引きやすい」又は「引きにくい」の客観的な判断がなされる。
【００４４】
この特徴値データがクラスＡに属するとき、「好感度Ａ」がモニタ１６に出力される。この特徴値データがクラスＢに属するか識別境界上にあるとき、「好感度Ｂ」がモニタ１６に出力される。これにより、客観的な判定がなされる。
【００４５】
演算部１４は、新たな被験者から得られた位置ベクトルを、データベースに追加してもよい。この被験者から聞き取られた主観評価は、入力部２０（例えばキーボード）から入力される。演算部１４は、この主観評価を、データベースの主観評価データに追加する。追加された位置ベクトルと主観評価データとは、１つのレコードを形成する。この位置ベクトルと主観評価データとの追加により、データベースが更新される。データベースの更新が繰り返されることにより、データベースのレコード数が増加し、判定の客観性が向上する。
【００４６】
この実施形態では、好感度ＡとＢとの、２種の客観評価がされている。この実施形態では、「引きやすい」及び「引きにくい」の、２種の主観評価が用いられている。主観評価の種類数は、３以上であってもよい。この実施形態では、データレコード数は４０としたが、これより少なくても良いし、多くても良い。
【００４７】
この実施形態では、パワー値の平均値から、特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ））が算出されているが、前信号のパワー値の標準偏差σｘ（ｎ）と後信号のパワー値の標準偏差σｙ（ｎ）から、特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ））が算出されてもよい。この特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ））により、位置ベクトルが得られ、識別境界が算出されてもよい。更に、パワー値の平均に代えて、最大値、最小値、バラツキ若しくは変化率又はこれらのうちの２以上の組み合わせが用いられても良い。
【００４８】
図７には、特徴値を決定する方法が示されている。この特徴値の決定に伴って、周波数の選定及び識別境界の算出がされている。この図７を参照しつつ、この特徴値の決定、周波数の選定及び識別境界の算出の方法が説明される。周波数の選定方法と、特徴値データ及び識別境界の算出方法とには、ＰＳＯとＳＶＭとが用いられる。
【００４９】
周波数の選定では、ＰＳＯにより周波数が選定される。この周波数の選定には、周波数の組み合わせが選定されることを含む。演算部１４は、任意の数の粒子群を生成する。図８は、生成された粒子群を模式的に示したものである。ここでは、５つの粒子１から５からなる粒子群が生成されている。この粒子１から５は、７Ｈｚから３０Ｈｚまでの各周波数に対応した実数値を有している。この実数値は、０から１．００までの実数が乱数として与えられる。ここでは、５つの粒子が生成されたものを例示しているが、これより少ない粒子が生成されても良いし、これより多い粒子が生成されてもよい。
【００５０】
実数値が最も大きいの周波数が抽出される。図６では、一部の周波数の実数値が記載され他の実数値の記載が省略されているが、粒子１では、最も大きい周波数は、９Ｈｚである。粒子１では、周波数として、９Ｈｚが抽出される。
【００５１】
周波数解析の結果から、前信号の周波数９Ｈｚの平均パワー値が算出される。これにより、特徴値データＸ（９）が求められる。同様に後信号の周波数９Ｈｚの平均パワー値が算出される。これにより、特徴値データＹ（９）が求められる。これらのデータから９Ｈｚにおける特徴値データ（Ｘ（９）、Ｙ（９））が求められる。
【００５２】
この様にして求められた、特徴値データ（Ｘ（９）、Ｙ（９））から２次元の位置ベクトルが得られる。この様にして、４０のレコードの位置ベクトルが得られる。この様にして４０のレコードから得られた位置ベクトルが、２次元の空間に位置させられる。これら４０の位置ベクトルとの対応レコードの主観評価データとからＳＶＭにより識別境界が算出される。この周波数の組み合わせ、特徴値データ（Ｘ（９）、Ｙ（９））並びに識別境界が、記憶部１８に記憶される。
【００５３】
演算部１４は、各レコードの主観評価データと識別境界とから、認識率を算出する。認識率とは、主観評価データが判定結果と一致するデータ個数Ｃが、全判定個数Ａに占める割合である。ここでは、認識率として、次式に示す評価関数ＲＡを算出する。
ＲＡ＝（Ｃ／Ａ）
この評価関数ＲＡが記録部１８に記録される。
【００５４】
同様にして、粒子２から５について、周波数の抽出される。この抽出された周波数により、特徴値データが算出される。特徴値データ及び主観評価データから、識別境界が算出される。抽出された周波数、特徴値データ及び識別境界が、記憶部１８に記憶される。演算部１４は、この特徴値データ、主観評価データ及び識別境界から評価関数ＲＡを算出する。この評価関数ＲＡが、記録部１８に記録される。
【００５５】
全ての粒子について評価関数が算出されると、粒子群の粒子を更新する。演算部１４は、粒子１から５の評価関数のうち、最良解を特定する。最良解は、最も評価関数の大きい粒子である。例えば、粒子１の評価関数が最も大きい場合、粒子１がこの粒子群の最良解として、記録部１８に記憶される。
【００５６】
粒子１から５では、各粒子の位置ベクトル及び速度ベクトルが、次式で更新される。
Ｖi(ｔ＋１)＝ｗＶi(ｔ)＋ｃ1ｒ1(Ｐb(ｔ)−Ｘi(ｔ))＋ｃ2ｒ2(Ｐg(ｔ)−Ｘi(ｔ))
Ｘi(ｔ＋１)＝Ｘi(ｔ)＋Ｖi(ｔ＋１)
i  ：粒子のインデックス
Ｘi(ｔ)：ｔ回目の繰り返しにおけるｉ番目の粒子の位置ベクトル
Ｖi(ｔ)：ｔ回目の繰り返しにおけるｉ番目の粒子の速度ベクトル
ｗ：速度に対する重み係数（正の値）
ｃ1及びｃ2 ：重み係数
ｒ1及びｒ2 ：０から１．００までの乱数
Ｐb(ｔ)：ｔ回目の繰り返しにおける粒子群の最良解（位置ベクトル）
Ｐg(ｔ)：ｔ回目の繰り返しにおける探索開始からの最良解（位置ベクトル）
ここで、重み係数ｗ、ｃ1及びｃ2 は、反復シミュレーションを行い、経験的に良好な分類結果を取得できるパラメータ値を検出し、決定される。ここでは、ｗは０．１０とされ、ｃ1は０．５０とされ、ｃ2は０．５０とされた。
このようにして、更新された粒子１から５の位置ベクトルＸi(ｔ＋１)に基づき、図６に示された、粒子１から５は、７Ｈｚから３０Ｈｚまでの各周波数に対応した実数値が更新され、新たな粒子群に更新される。
【００５７】
この更新された粒子群について、前述の生成された粒子群と同様に、粒子１から５のそれぞれについて、周波数が抽出される。各レコードの位置ベクトルが算出される。識別境界が算出される。評価関数が算出される。そして、この更新された粒子群の最良解Ｐb(２)が特定される。例えば、このようにして、更新された粒子群において、粒子３が最良解Ｐb(２)として特定される。
【００５８】
最初の粒子群の最良解Ｐb(１)である粒子１の評価関数と、この更新後の粒子群の最良解Ｐb(２)である粒子３の評価関数とが比較される。最良解Ｐb(１)と最良解Ｐb(２)とで、評価関数が大きいほうが、探索開始からの最良解Ｐg(２)として特定される。例えば、最良解Ｐb(２)が最良解Ｐb(１)より大きいと、この粒子３は、この群の最良解Ｐb(２)であり、かつ探索開始からの最良解Ｐg(２)でもある。
【００５９】
この最良解Ｐb(１)及び最良解Ｐg(２)により、前述の粒子群の位置ベクトルＸi(ｔ)及び速度ベクトルＶi(ｔ)が更新される。この更新された粒子群により、同様に、周波数の抽出から次の粒子群の更新までステップが繰り返される。この繰り返しが所定のｍ回繰り返される。例えば、このｍ＝１０のとき、この繰り返しが１０回に達すると、この粒子群の更新が終了する。
【００６０】
この１０回の繰り返しで、最良解Ｐg(１０) が得られる。この最良解Ｐg(１０)の粒子の周波数が選定した周波数として決定される。例えば、この様にして周波数として、９Ｈｚ、が決定される。
【００６１】
この決定された周波数により、前述の、前信号の平均値Ｘ（ｎ）及び後信号の平均値Ｙ（ｎ）が算出される。特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ））が算出される。ここでのｎは、９である。このようにして求められた、周波数の特徴値データにより、２次元の位置ベクトルが算出される。各レコードの位置ベクトルと主観評価データがデータベースに保管される。このようにして４０レコードについて、保管されたデータが、模式的に示されたのが図３のデータベースである。
【００６２】
ここでは、粒子の更新回数が１０回とされた。この１０回の繰り返しにより、最も評価関数の大きい周波数が探索される。この周波数の探索には、ＰＳＯが用いられている。これにより、最適な周波数の探索が可能となっている。この探索は高速に行うことができる。この探索はシンプルなアルゴリズムで演算部１４に実装可能である。ここでは、１０回の繰り返しとしたが、この繰り返し回数は予め定めておけばよく、１０回より多くてもよいし、少なくてもよい。
【００６３】
本発明の方法によれば、計測された脳波信号から筋電の影響が低減されている。これにより、本来の脳波信号に近い信号が抽出されている。この抽出された信号に基づいて、特徴値が決定され、ヒトの感覚が判定される。これにより、判定精度が向上しうる。
【００６４】
ここでは、ＳＶＭを用いて特徴値の決定にされたが、他の手法により特徴値が決定されてもよい。例えば、ＳＶＭに代えてＣＭＡＣ又はニューラルネットワーク（ＮＮ）が用いられてもよい。ＩＣＡ分析により得られた復元信号にＣＭＡＣ又はニューラルネットワーク（ＮＮ）が適用されて、ヒトの官能評価がされてもよい。
【００６５】
ここでは、筋電信号が右上腕二頭筋、右三角筋、右大胸筋及び右僧帽筋が位置する表皮から計測されたが、身体の他の部位から測定されても良い。パターのテイクバックの際に、脳波信号に混入すると仮定される筋電信号が計測される。パターのテイクバックの際に、活動する筋肉の筋電信号が計測される。製品の使用に際に、活動する筋肉の筋電信号が計測されればよい。
【実施例】
【００６６】
［実施例］
２種類のパターが用意された。この２種類のパターを３人の被験者にストロークさせた。各被験者は、２本のパターを、それぞれ１０回ずつストロークした。そのときの主観評価が聞き取られた。これを１回の試行として、１０回の試行を実施した。この試行で得られた脳波信号及び筋電信号と主観評価とを元に、図２の感覚判定方法により、被験者の感覚判定がされた。
【００６７】
図５に示す方法で、特徴値の決定がされた。ここでは、６０のレコードからなるデータベースが得られた。この特徴値に基づき、識別境界が算出された。この識別境界により、６０のレーコードの位置ベクトルが、クラスＡとクラスＢとに区分けされた。この区分けされた結果と主観評価データとの合致率、すなわち、認識率ＲＡが算出された。
【００６８】
［比較例］
一方で、ＩＣＡ分析をしない脳波信号を用いる他は、実施例１と同様にして、６０のレコードが得られた。この６０のレコードに対して、実施例１と同様にして、認識率ＲＡが算出された。
【００６９】
この認識率ＲＡの値が大きいほど、正解率が高い。この実施例及び比較例から実施例の認識率ＲＡが高くなることが確認された。本発明による判別方法は、ヒトの主観を、より高い精度で客観的に判定できる。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本発明に係る方法により、ゴルフボールの打球感、靴の履き心地、手袋の着用感、ウエアの着用感等が判定されうる。
【符号の説明】
【００７１】
２・・・感覚判定装置
４・・・生体計測計
６・・・フィルタ
８・・・ＩＣＡ分析器
１０・・・変換器
１２・・・保存部
１４・・・演算部
１６・・・モニタ
１８・・・記憶部
２０・・・入力部
【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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