(57)【要約】本発明は、身体的エクササイズのタイプを検出するための方法および装置に関し、当該方法においては、人のエクササイズによって生じた加速度がエクササイズ・タイプ検出器（１０）によって３つの次元において測定され、その測定結果から、その加速度を記述する特徴、いわゆる帰属関係度関数が計算され、その特徴を用いてエクササイズ・タイプが検出される。本発明に従った方法においては、エクササイズ・タイプを示す識別子のみがエクササイズ・タイプ検出器のメモリ内に保存され、その理由からデバイス内に必要とされるメモリ容量が小さい。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エクササイズ・タイプの検出を行うための、
‐人の身体的エクササイズによって生じた加速度が、少なくとも１つの次元においてエクササイズ・タイプ検出器（１０）によって測定され、
‐前記測定された加速度を記述する少なくとも２つの異なる特徴が前記測定された結果から計算される方法において、
前記エクササイズ・タイプの検出が、前記測定結果から計算された前記特徴と、前記エクササイズ・タイプ検出器（１０）のメモリ内に保存されているエクササイズ・タイプを記述する表の値を比較することによって、かつ前記表内における、前記測定の結果から計算された前記特徴と値がもっとも近いエクササイズ・タイプを懸案のエクササイズ・タイプであるとして選択することによって行われることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記加速度が３つの次元において測定されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
次の加速度パラメータ／測定結果：すなわち、最大ｘ、最大ｙ、最大ｚ、最小ｘ、最小ｙ、および最小ｚが、前記エクササイズ・タイプの検出において使用されることを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
さらに前記加速度の測定結果から計算される次の特徴：すなわち、平均ｘ、平均ｙ、平均ｚ、正ｘ、正ｙ、正ｚ、負ｘ、負ｙ、および負ｚが、前記エクササイズ・タイプの検出において使用されることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記エクササイズ・タイプの検出において、すべての前記パラメータの帰属関係度関数を、特に考察する各エクササイズ・タイプについて計算することを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記帰属関係度関数として三角形の関数が使用されることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記エクササイズ・タイプの検出において、合計された帰属関係度関数の重み付け合計がもっとも高い数値を与えるエクササイズ・タイプが検出されることを特徴とする、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
前記加速度の測定に加え、前記エクササイズ・タイプの検出において高度測定を使用して前記人の垂直の移動を示すことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記高度測定が、前記エクササイズ・タイプ検出器（１０）内のセンサ、もしくは前記人が携行する別のデバイスであって、そこから前記高度の情報が前記エクササイズ・タイプ検出器に転送されるデバイスのいずれかによって測定される大気圧の変化を基礎とすることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
エクササイズ・タイプ検出器（１０）であって、
‐少なくとも１つの次元において加速度を測定するための手段（１１）、
‐前記測定された加速度の情報から少なくとも２つの異なる特徴を計算するための手段（１２）、および
‐前記エクササイズ・タイプを保存するための手段（１２）、
を包含し、さらにエクササイズ・タイプによって構成された表を包含し、その値に対して、前記エクササイズ・タイプの検出を行うために、前記加速度測定から計算された前記特徴が比較されるべく構成されていることを特徴とする、エクササイズ・タイプ検出器。
【請求項１１】
前記加速度を測定するための手段（１１）が、互いに直交する３つの次元において加速度を測定するための手段を包含することを特徴とする、請求項１０に記載のエクササイズ・タイプ検出器（１０）。
【請求項１２】
前記エクササイズ・タイプの検出において使用される表は、加速度を記述する次のパラメータ：すなわち、最大ｘ、最大ｙ、最大ｚ、最小ｘ、最小ｙ、最小ｚ、平均ｘ、平均ｙ、平均ｚ、正ｘ、正ｙ、正ｚ、負ｘ、負ｙ、および負ｚに関する、前記エクササイズ・タイプに特有の値を包含することを特徴とする、請求項１１に記載のエクササイズ・タイプ検出器（１０）。
【請求項１３】
前記エクササイズ・タイプの検出が、前記パラメータについて計算される帰属関係度関数を用いて実行されるべく構成されていることを特徴とする、請求項１２に記載のエクササイズ・タイプ検出器（１０）。
【請求項１４】
前記帰属関係度関数として三角形の関数が使用されるべく構成されていることを特徴とする、請求項１３に記載のエクササイズ・タイプ検出器（１０）。
【請求項１５】
前記エクササイズ・タイプの検出において、合計された帰属関係度関数の重み付け合計がもっとも高い数値を与える１つがエクササイズ・タイプとして検出されるべく構成されていることを特徴とする、請求項１３または１４に記載のエクササイズ・タイプ検出器（１０）。
【請求項１６】
さらに、垂直方向に生じる前記人の移動を示すための高度計を包含することを特徴とする、請求項１０に記載のエクササイズ・タイプ検出器（１０）。
【請求項１７】
前記高度計が、大気圧の変化を基礎とする計器であることを特徴とする、請求項１６に記載のエクササイズ・タイプ検出器（１０）。
【請求項１８】
大気圧を基礎とする前記高度計が、前記エクササイズ・タイプ検出器（１０）内もしくは前記人が携行する別体のデバイス内のいずれかに配置され、前記別体のデバイス内に配置される場合には、前記高度の情報が前記エクササイズ・タイプ検出器（１０）に電気的に転送されることを特徴とする、請求項１７に記載のエクササイズ・タイプ検出器（１０）。
【請求項１９】
加速度測定を使用することによってエクササイズ・タイプの検出を実行するためのエクササイズ・タイプ検出器（１０）内において使用されることになるコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、
‐前記測定された加速度から少なくとも２つの異なる特徴を計算するためのコンピュータ可読コード手段、
‐前記計算された特徴と前記エクササイズ・タイプ検出器（１０）のメモリ内に保存されている表の値を比較するためのコンピュータ可読コード手段、および
‐前記表内の値が、前記測定の結果から計算された前記特徴にもっとも近いエクササイズ・タイプを選択するためのコンピュータ可読コード手段、
を包含することを特徴とするコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項２０】
次の加速度パラメータ／測定結果：すなわち、最大ｘ、最大ｙ、最大ｚ、最小ｘ、最小ｙ、最小ｚ、平均ｘ、平均ｙ、平均ｚ、正ｘ、正ｙ、正ｚ、負ｘ、負ｙ、および負ｚを計算するためのコンピュータ可読コード手段を包含することを特徴とする、請求項１９に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項２１】
前記エクササイズ・タイプにより前記パラメータについて帰属関係度関数を定義するためのコンピュータ・プログラム手段を包含することを特徴とする、請求項２０に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項２２】
三角形の関数を使用することによって帰属関係関数を計算するためのコンピュータ可読コード手段を包含することを特徴とする、請求項２１に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項２３】
重み付けされ、合計された帰属関係度関数の合計がもっとも高い数値を与えるエクササイズ・タイプとしてエクササイズ・タイプを検出するためのコンピュータ可読コード手段を包含することを特徴とする、請求項２１または２２に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項２４】
さらに、前記エクササイズ・タイプの検出において、前記加速度の測定に加え、高度測定の結果を使用するためのコンピュータ可読コード手段を包含することを特徴とする、請求項１９に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、身体エクササイズのタイプの検出を行うための方法に関し、当該方法においては、人のエクササイズによって生じる加速度がエクササイズ・タイプ検出器により３つの次元で測定され、加速度を記述する特徴が測定結果から計算され、その特徴を用いてエクササイズのタイプが検出される。また本発明は、この方法を使用するエクササイズ・タイプ検出器および当該検出器内に使用されるプログラム・アプリケーションにも関係する。
【背景技術】
【０００２】
人が行うエクササイズの量ならびに質が、その人の現在ならびに将来の健康状態に有意の影響を持つことはよく知られている。心臓疾患の尤度を低減させる周知の方法は、適切なエクササイズ／緊張のレベルを伴って心臓にストレスを与えることである。心臓の機能を刺激するエクササイズの量ならびに質は、非常に多様な方法および装置構成によってモニタすることが可能である。１つのよく知られた方法は、心拍度数モニタによってエクササイズ／ストレスの間の心拍度数を測定することであり、その読み値は、リアルタイムで検査されるか、あるいは何らかのデータ収集デバイス内に収集されたデータを用いて非リアルタイムで検査される。心拍度数の適切なレベルならびにストレスの持続時間については、心拍度数モニタのユーザが使用することのできる研究情報も存在する。
【０００３】
体重コントロールは、全般的なレベルで人の健康に影響を与える中心ファクタの１つである。平均して日常的に消費するより多くのエネルギが摂食した食べ物から人の組織内に蓄えられる場合には、体重の増加を招くことが避けられない。したがって、必要とされているものは、人のエネルギ消費を連続的かつ容易に測定する使用容易なカロリー計の類である。
【０００４】
１つの解決策が米国特許第５，７４９，３７２号公報にある。これは、人が携帯する装置セットを開示しており、それを用いればその人が行ったエクササイズの強度を加速度測定によってモニタすることが可能になる。この装置セットは、あらかじめ決定済みのレベルのエクササイズが達成されると種々の音響信号をユーザに与える。目標は、たとえば１日当たりの特定量のエネルギの消費とすることができる。必要であれば、数日の測定結果をデバイス内に保存すること、およびそれらを別体のインターフェースを介して外部デバイスに送信することが可能である。エクササイズの強度は、そのデバイスに属する加速度トランスデューサによって測定される。
【０００５】
種類の異なるエクササイズは、異なる形で身体の異なる部分にストレスを与える。したがって、単なる心拍度数のモニタだけでは行われているエクササイズの種類に関する完全な情報を得ることは可能でない。エクササイズを行う人が経験する加速度の測定から発見された健康効果を利用する方法が、特許出願第ＰＣＴ／ＦＩ２００２／００１０３８号の中に示されている。この出願には、身体的エクササイズによってもたらされる骨の発育に対する加速度の効果が述べられている。
【０００６】
身体的エクササイズによって生じたエネルギ消費のための測定デバイスが、米国特許出願第９８９，２００号に示されている。このデバイスは、１つの次元内において身体の動きを測定する加速度トランスデューサを包含する。人が行うエクササイズのタイプ、エクササイズの量、使用された力、およびその人のエネルギ消費が、加速度の測定から計算される。この測定デバイスは、いくつかのエクササイズの基本タイプに従って身体の動きの分類および検出を行う。それらは、寝る、座る、立つ、歩く、または走るである。各タイプのエクササイズの間に生じるエネルギ消費が定義されている。エクササイズのタイプの検出は、加速度測定によって獲得されたエクササイズを記述する特徴、またはそのエクササイズを記述する加速度信号形式のいずれかを使用することによって行われる。検出の主な方法は、所定時間期間にわたる加速度の極大のピーク値の平均である。エクササイズのタイプに関する決定は、計算された平均を基礎として行われる。この特許に従ったデバイスを用いれば、単に粗いレベルに基づいたエクササイズのタイプだけが決定できる。それに加えて、エクササイズのタイプを検出するために、比較的長い時間にわたって加速度信号が平均されなければならない。結果を得るためには、少なくとも１０秒の測定時間が必要である。
【０００７】
種々のタイプのエクササイズの検出は、短距離ポジショニング方法においても使用することができる。それらにおいては、人が任意の所定の瞬間にどのように、どの方向に動いているかを見つけ出すことが試みられる。出発点、エクササイズの形式および持続時間が既知であるとき、ある時点においてその人がいる場所を推断することが可能である。１つの可能なアルゴリズムが、『インターナショナル・シンポジウム・オン・ウェアラブル・コンピュータ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｗｅａｒａｂｌｅ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）』ジャーナルの２００１年１０月号に紹介されている。記事のタイトルは『インクリメンタル・モーション−ベースド・ロケーション・レコグニション（Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ  Ｍｏｔｉｏｎ−Ｂａｓｅｄ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）』であり、その著者はセオン−ウー・リー（Ｓｅｏｎ−Ｗｏｏ  Ｌｅｅ）およびケンジ・マセ（Ｋｅｎｊｉ  Ｍａｓｅ）である。この参考文献には、２つの加速度トランスデューサおよびディジタル角度センサおよび／またはコンパスの測定情報がファジィ・ロジックを使用する意志決定回路に供給される方法が紹介されている。この回路は、その人が静止しているか、歩いているか、階段を上っているか、あるいは階段を下っているかというようにその人が何を行っているかを推断する。センサ・ユニットに加えて１つのＰＤＡデバイス（携帯ディジタル端末）を含む装置構成によって与えられる装置構成を実施することが可能である。ＰＤＡデバイスは、その方法が利用できるように少なくとも３２メガビットのメモリを有していなければならない。それに加えて、検出される異なるタイプの数が非常に制限される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の１つの目的は、人が行うエクササイズのタイプを、そのエクササイズの間に連続的に検出できる方法、およびその方法を利用するデバイスを提供することである。好ましくはその検出結果が、そのエクササイズの事後分析のために測定デバイス内に保存される。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の目的は、人のエクササイズの間に作成される加速度情報が１、２、または３つの次元／広がりにおいて測定されるプロシージャによって達成される。この加速度測定情報は、測定デバイス内に保存されている、異なるタイプのエクササイズを記述する比較表の情報と比較される。この獲得された比較結果だけがデバイスのメモリ内に保存されるため、測定デバイスに必要となるメモリ容量が実質的に縮小される。
【００１０】
本発明は、高い信頼性をもって多くの異なるタイプのエクササイズを検出できることから有利である。
【００１１】
それに加えて本発明は、その測定デバイスによって、遅いウォーキング、通常のウォーキング、および速いウォーキング等のように同一タイプのエクササイズのサブタイプを検出できるという利点を有する。
【００１２】
さらに本発明は、その測定デバイスが、従来技術のデバイスより使用するメモリ容量が少ないという利点を有する。
【００１３】
本発明に従った方法、測定デバイス、およびコンピュータ・プログラム・プロダクトは、特許請求の範囲の独立請求項に示されていることを特徴とする。
【００１４】
本発明のいくつかの好ましい実施態様は、特許請求の範囲の従属請求項に示されている。
【００１５】
本発明の基本的な考え方は次のとおりである：本発明に従ったエクササイズ・タイプ検出デバイスを人が携行する。このデバイスは、好ましくは互いに直交する３つの次元（ｘ、ｙ、およびｚ）内に加速度測定トランスデューサを包含する。エクササイズ・タイプ検出デバイスの１測定期間は、好ましくは４秒とする。この測定期間の間は、上記３つの次元内において、加速度のすべてのピーク値が測定される。測定期間が終了すると、１秒を使用して結果を計算し、デバイス内に保存されている比較表との比較において計算結果を決定する。獲得された比較表の値は、測定期間の間にその人が行っていたエクササイズのタイプを示す。比較を用いて獲得されたこのエクササイズのタイプだけがデバイスのメモリ内に保存され、デバイスに必要となるメモリ容量が有意に節約される。分析段階が終了すると、新しい４秒の測定期間が続き、さらにそれに新しい分析段階が続く。このようにして、数日にわたるエクササイズ情報が５秒の周期で連続してデバイスのメモリ内に保存され、それを種々の分析に使用することができる。
【００１６】
以下、本発明をより詳細に説明する。符号は添付図面に付される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
図１に従った好ましい実施態様においては、エクササイズ・タイプ検出器１０が、人の下肢に向けられた加速度を連続的に測定することによって、人の支持器官に向けられた力を測定する。エクササイズ・タイプ検出器１０は、好ましくは３つの次元（ｘ、ｙ、およびｚ）において、人に向けられた加速度を加速度トランスデューサ１１によって測定する。中央ユニットおよびメモリ・ユニット１２は、後述する方法を用いてこの測定情報を処理する。エクササイズ・タイプ検出器１０は、好ましくは検出器ユニット１５およびデータ転送コンポーネント１３も含む。エクササイズ・タイプ検出器１０によって収集された情報は、データ転送コンポーネント１３を経由して何らかの外部データ処理デバイスに転送することができる。エクササイズ・タイプ検出器１０によって必要とされるエネルギは、好ましくは充電可能な二次電池とする電源１４から獲得される。
【００１８】
本発明の好ましい実施態様においては、エクササイズ・タイプ検出器が、大気圧を基礎とする高度計（図１には示していない）も包含する。この高度計を用いれば、上下方向における人の動きもモニタすることができる。高度計から獲得される結果は、高さの相対変化であり、それからたとえば人が上または下に移動した距離を計算することができる。この情報は、その人のエネルギ消費を評価するとき、エクササイズ・タイプ検出器に関連して好適に使用することが可能である。この応用においては高さの相対的な変化で充分であることから、測定のために高度計の絶対読み値を較正する必要はない。
【００１９】
本発明の別の好ましい実施態様においては、高度計が、その人が携帯する何らかの別のデバイス内に配置される。その種のデバイスは、たとえばスント（Ｓｕｕｎｔｏ  Ｏｙ）のリスト・コンピュータｔ６とすることができる。この実施態様においては、高度計の測定結果が、エクササイズ・タイプ検出器１０に対するワイヤレス・データ転送接続を介して好適に送信される。検出器は、特定タイプのエクササイズの検出に関して、測定された加速度情報に加えて相対的な高度情報を使用することができる。
【００２０】
図２は、本発明に従ってエクササイズ・タイプ検出器１０によって使用される方法の主要なステップを示した一例のフローチャートである。以下に説明する方法ステップは、エクササイズ・タイプ検出器１０のメモリ１２内に保存されているソフトウエア・アプリケーションによって好適に具体化することが可能である。
【００２１】
ステップ２１において、エクササイズのモニタが開始される。ステップ２２においては、加速度が３つの異なる次元で測定される。好ましくは１測定期間を４秒とする。ステップ２３においては、測定された加速度情報が後述する方法で処理される。ステップ２４においては、処理された測定結果がエクササイズ・タイプ検出器１０のメモリ内に保存されている比較情報と比較される。この比較情報は、実験に基づいて保存された、特定タイプのエクササイズを記述する複数の種々の特性を好適に包含する。比較の結果、この測定期間の結果が特定のエクササイズ・クラスに属するとして分類される。ステップ２５においては、この分類結果がエクササイズ・タイプ検出器１０のメモリ内に保存される。ステップ２３から２５までに要する演算時間は約１秒である。その後、ステップ２６において次の測定期間が開始される。この測定期間と測定結果の処理期間の交番は、数日にわたって継続される。この全時間にわたるユーザのエクササイズから得られた情報がデバイス内に保存される。
【００２２】
次に、本発明に従った分類方法の中で使用されている分類方法について、より詳細に説明する。エクササイズ・タイプ検出器１０の主要なタスクは、３つの次元で加速度トランスデューサから到来する信号から定義されるパラメータの検出、分析、および保存である。実際上は、これら３つの次元の加速度が、正負両方向において４秒の期間にわたって好適に測定される。５秒目の間に、最大値ならびに最小値および平均値といったいくつかの中心的な測定データが、これらの測定信号から分離される。これらの値が比較値と比較され、それによって測定結果が、表１に示したような、好ましくは少なくとも８つのサブグループに分類される。
【００２３】
【表１】
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【００２４】
好ましくは、比較表内に複数のサブグループが存在する。たとえば、遅いウォーキングを記述するいくつかのサブグループを持たせることができる。これらのサブグループのサブグループは、たとえば、異なる年齢の人々の遅いウォーキングを記述する測定結果の間の弁別に使用することができる。
【００２５】
平均海面からの高さの変化は、常に気圧の変化を意味する。たとえば気圧を測定することによって高さの変化が計算可能なことは、非常によく知られている。比較表の分類は、可能な高さの変化を考慮に入れることによって好適に精度をより高くすることができる。表１の例において、明確な高さの変化が生じるエクササイズのタイプは、階段の上り下りである。
【００２６】
分類された結果は、エクササイズ・タイプ検出器１０のメモリ内に保存され、そこから好適に、シリアル・バスもしくはワイヤレス・リンクを介してそれらの情報を別体のデータ処理デバイスに吸い上げることができる。エクササイズ・タイプ検出器１０は、通常、この４＋１秒のシーケンスを中断なしに繰り返す。
【００２７】
エクササイズ・タイプ検出器１０において使用されている信号分析は、好ましくは次の類のものとする。トランスデューサがｘ、ｙ、およびｚ次元／軸の方向に沿った０から１０ｇまでの範囲の正負両方向の加速度を検出する。加速度トランスデューサの座標は、好ましくは次の記述と対応する：
−このデバイスがユーザの右側で使用される
−左右に走る水平軸がｙ座標であり、右方をプラスとする
−前後に走る水平軸がｘ座標であり、前方をプラスとする
−上下に走る垂直軸がｚ座標であり、上方をプラスとする
【００２８】
通常、本発明に従ったデバイスは、人の左側で使用することも可能であり、その場合には、それに応じてプログラムの中で座標軸の方向が変更される。
【００２９】
分析においては、地球の重力によって生じた成分が計算から除去される。言い換えると、このデバイスが静止状態にあるとき、測定値が０ｇとなる。
【００３０】
加速度トランスデューサから到来する信号は、好ましくは１００−４００Ｈｚでの測定周波数においてサンプリングされる。スレッショルド・レベルは、ｘ、ｙ、およびｚ方向の各次元について個別に設定され、これらはシリアル・バス経由で０．１−１．５ｇでの範囲において０．１ｇステップで変更可能でなければならない。デフォルトのスレッショルド・レベルは、測定されることになる各次元において０．３ｇである。好ましくはスレッショルド・レベル用に、＋／−０．１ｇ台のヒステリシス値が設定される。同一座標軸上においては、正負両方のスレッショルドが、同一の絶対値を有していなければならない。これらのスレッショルドに満たない信号レベルは考慮されない。座標軸が地球の重力に関してねじれる場合には、ｘおよびｙ軸上に静的加速度が生じ、それもまた根拠のないスレッショルド・レベル超えをもたらすことがある。この現象は、ｘおよびｙ軸のスレッショルド・レベルを増加することによって好適に排除することができる。
【００３１】
任意の次元／方向／軸上において生じたスレッショルド・レベル超えにより、３つの次元すべてに関する信号分析演算が生じる。信号は、４秒間にわたってモニタされ、同時に各次元ついて後述するパラメータが弁別され、その後の１秒間で、収集された情報の分析ならびに分類が行われる。デバイスは、動作モードが変更されなければ、好ましくはこの４＋１秒のシーケンスを連続的に繰り返す。
【００３２】
本発明に従ったエクササイズ・タイプ分析方法に使用されるパラメータを次に示す：
−最大ｘ、最大ｙ、最大ｚ
−最小ｘ、最小ｙ、最小ｚ
−合計ｘ、合計ｙ、合計ｚ
−カウントｘ、カウントｙ、カウントｚ
−正ｘカウント、正ｙカウント、正ｚカウント
−負ｘカウント、負ｙカウント、負ｚカウント
【００３３】
パラメータ最大ｘ、最大ｙ、および最大ｚは、特定の次元において測定期間内に生じた正のピーク値を表す。相応じてパラメータ最小ｘ、最小ｙ、および最小ｚは、特定の次元において測定期間内に観察された負のピーク値を表す。
【００３４】
パラメータ合計ｘ、合計ｙ、および合計ｚは、正または負のスレッショルド・レベルを超えて測定動作が開始された後の、懸案の次元上におけるすべての測定サンプル（加速度）の累積を計算するために使用される。これらに関係付けされるパラメータカウントｘ、カウントｙ、およびカウントｚは、正および負のスレッショルド・レベルを超えている間に生じたサンプル数をカウントする。
【００３５】
パラメータ正ｘカウント、正ｙカウント、および正ｚカウントは、正のスレッショルド・レベルを超えたパルスの数を表す。相応じてパラメータ負ｘカウント、負ｙカウント、および負ｚカウントは、負のスレッショルド・レベルを超えたパルスの数を示す。
【００３６】
加速度がスケールの最大値を超えるとき（１０ｇ超）、最大値１０ｇが分析に使用される。
【００３７】
測定期間の後、パラメータ合計ｘ、ｙ、ｚ、およびカウントｘ、ｙ、ｚから平均ｘ、平均ｙ、および平均ｚが計算される。このようにして得られた結果は、測定情報の分類に使用され、それを用いて実行されたエクササイズのタイプが見つけ出される。表２に従ったサブグループ区分／分類を、測定結果の分類に好ましく使用することができる。表２の例においては、それぞれが５つの異なるエクササイズ・プロファイルを含む、６つの異なるあらかじめ決定済みのエクササイズ・クラスが使用されており、１から３０までの番号が振られている。プロファイル４および５の場所には、懸案のエクササイズ・クラスからユーザ独自のプロファイルを保存することができる。それに加えて、ユーザは、２つの自由に選択できる個人的なエクササイズ・プロファイルを、番号３１および３２に保存することができる。各エクササイズ・プロファイルの記述は、表１に示されている定義に対応する。クラス定義の先頭にある文字『Ｏ』は、そのクラスが個人的なデータに基づくクラスであることを示す。適切な分類においては、表２の各要素に、それらを記述する数値が与えられている。
【００３８】
【表２】
2007526781.tif 000004
【００３９】
以下においては、エクササイズ・タイプの決定に関連する表２の使用を、簡略化した２次元の例（次元ｘおよびｙ）を用いて説明する。この例は、３つのウォーキング・プロファイルおよび３つのランニング・プロファイルを含み、表３に従ってその最大値および最小値が設定されている。したがって、ＨＪ等の同一の主要エクササイズ・クラスは、好ましくは、表内に多くの異なる値ＨＪ１−ＨＪ３を有する。これらの変化を用いて、異なる人の互いにわずかに異なる運動方法を、正しいエクササイズ・クラスに分類することができる。
【００４０】
【表３】
2007526781.tif 000005
【００４１】
この例においては、エクササイズ・タイプ検出器１０の加速度トランスデューサから以下の測定結果が獲得される：
最大ｘ：１．２
最大ｙ：０．７５
最小ｘ：−０．２５
最小ｙ：−０．１
【００４２】
次のステップにおいては、この測定結果が、いわゆる帰属関係度関数を用いて例示の表３の値と比較される。例示の表３の各プロファイルは、独自の帰属関係度関数を有しており、好ましくは三角形状を有する。この三角形の関数の中心は、表３に示された数値である。
【００４３】
最初の測定値である最大ｘの、プロファイルＨＪ１に関する処理について次に説明する。測定によれば、最大ｘの値は、１．２である。プロファイルＨＪ１の帰属関係度関数を図３に示す。図３に示されている三角形の高さは常に１である。この帰属関係度関数の場合、三角形の底の幅は、０．４４である（幅の決定については次に述べる）。
【００４４】
図３に示した三角形の帰属関係度関数の底の幅ｗは、次のようにして求められる。最初にそれぞれのパラメータの最大値と、同じパラメータの最小値の間の差が計算される。例示の場合であれば、（ＨＪ１）１．４−（ＨＫ１）０．８＝０．８（レンジｉ）。したがって、三角形の幅は次のとおりになる：
ｗ＝定数１×レンジｉ＋（定数２×クラスの値）の絶対値
【００４５】
定数１および２は、０．２から０．４までの範囲で変化することができる。たとえば、これらの定数の値として０．２を採用すると、表内の３つの最大ｘすべてについて、表内の各値の帰属関係度関数の三角形の幅を計算することができる：
１．４＝＞０．２×０．８＋（０．２×１．４）の絶対値＝０．４４
１．６＝＞０．２×０．８＋（０．２×１．６）の絶対値＝０．２８
１．２＝＞０．２×０．８＋（０．２×１．２）の絶対値＝０．４０
０．８＝＞０．２×０．８＋（０．２×０．８）の絶対値＝０．３２
０．９＝＞０．２×０．８＋（０．２×０．９）の絶対値＝０．３４
１．０＝＞０．２×０．８＋（０．２×１．０）の絶対値＝０．３６
【００４６】
計算された三角形の底の長さは、図３に示されている三角形の描画に使用される。帰属関係度関数の三角形の高さは、常に１である。三角形の中心は、表３に示されている数値（ＨＪ１＝＞１．４）である。この例の場合は、図３から、オリジナルの測定済みＨＪ１の最大ｘ値１．２が帰属関係度関数の数値０．８となる。
【００４７】
上記のＨＪ１の最大ｘについての説明と同様に、それに対応する態様で、表３のすべてのパラメータについて帰属関係度関数が計算され、それによって特定の数値が獲得される。このすべてのパラメータについての計算は、この例の場合であれば次の表４に示す結果を与える：
【００４８】
【表４】
2007526781.tif 000006
【００４９】
クラス『重み付け後』は、ａ×平均＋ｂ×最小値の式によって得られ、それにおいてａ＋ｂ＝１である。この例においては、ａに０．８、ｂに０．２が使用されている。
【００５０】
表に示されているクラスのうち、重み付け後の値がもっとも大きいエクササイズ・プロファイルのクラスが、エクササイズ・タイプを記述するクラスとして選択される。この例においては、最大の重み付け後の値は０．６２５であり、それはエクササイズ・プロファイルＨＪ２に対応する。したがって、この例においては本発明に従った方法が、実行されているエクササイズのタイプは遅いランニングを意味しているという結果をもたらす。
【００５１】
このエクササイズ・クラスの評価が完了すると、懸案のエクササイズ・クラス（プロファイル）の番号がエクササイズ・タイプ検出器１０のメモリ内に保存される。このタイプ番号だけを保存することは、必要とするメモリ容量がほとんどわずかであることから有利である。本発明に従った評価方法を使用することによって、数日にわたるエクササイズを記述する情報を、小容量メモリを伴うデバイス内に保存することが可能になる。
【００５２】
以上、本発明に従った方法およびデバイスの好ましい実施態様をいくつか説明してきた。しかしながら、ここで説明した実施態様に本発明が限定されることはない。たとえば、ここで説明した三角形の関数とは異なる形式の別の帰属関係度関数を使用することも可能である。それに加えて本発明の考え方は、特許請求の範囲によって示される範囲内において多数の方法で適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明に従ったエクササイズ・タイプ検出測定デバイスの主要部分の一例を示したブロック図である。
【図２】本発明に従ったエクササイズ・タイプ検出方法の主要ステップの一例を示したフローチャートである。
【図３】本発明に使用される帰属関係度関数の一例を示したグラフである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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