(57)【要約】【課題】複数の生体情報が同じ周波数帯域内に含まれている場合でも生体情報を検出可能である生体情報検出装置を提供する。【解決手段】生体に電波を照射してドップラシフトした反射波に基づいて、生体の動きを示す複数の生体情報（呼吸、脈波、体動）を検出するドップラセンサ１であって、反射波を周波数分解して得られる周波数領域において生体情報毎に当該生体情報の検出信号が存在する可能性がある周波数帯域（呼吸帯域、脈波帯域、体動帯域）に生体情報の検出信号が存在するか否かを判定する各演算処理部３５、３６、３７を備え、各演算処理部３５，３６、３７は、いずれかの周波数帯域において当該周波数帯域に対応する生体情報に対して設定された最大値より大きい検出信号又は最小値より小さい検出信号の有無に基づいて、当該周波数帯域において対応する生体情報とは異なる他の生体情報の検出信号の有無を判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体に電波を照射してドップラシフトした反射波に基づいて、前記生体の動きを示す複数の生体情報を検出する生体情報検出装置であって、
前記反射波を周波数分解して得られる周波数領域において前記生体情報毎に当該生体情報の検出信号が存在する可能性がある想定周波数帯域に前記生体情報の検出信号が存在するか否かを判定する処理部を備え、
前記処理部は、いずれかの前記想定周波数帯域において当該想定周波数帯域に対応する生体情報に対して設定された想定最大値より大きい検出信号又は想定最小値より小さい検出信号の有無に基づいて、当該想定周波数帯域において前記対応する生体情報とは異なる他の生体情報の検出信号の有無を判定することを特徴とする生体情報検出装置。
【請求項２】
前記処理部は、いずれかの前記想定周波数帯域において前記他の生体情報の検出信号が存在する場合、当該検出信号に基づいて前記他の生体情報を検出し、当該検出信号において前記想定周波数帯域に対応する生体情報の検出信号が埋もれている場合には当該埋もれている検出信号に基づいて前記想定周波数帯域に対応する生体情報を検出することを特徴とする請求項１記載の生体情報検出装置。
【請求項３】
前記処理部は、いずれかの前記想定周波数帯域において検出信号のレベルの異なる複数のピークが存在する場合、それぞれの前記ピークに基づいて、前記想定周波数帯域に対応する生体情報及び前記他の生体情報を検出することを特徴とする請求項２記載の生体情報検出装置。
【請求項４】
前記処理部は、値を増加させた前記想定最小値よりも小さい検出信号の有無に基づいて、前記他の生体情報の検出信号の有無を判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項５】
前記処理部は、前記生体情報の検出信号が各々存在し得る前記想定周波数帯域を監視し、前記他の生体情報が存在した前記想定周波数帯域から前記他の生体情報の検出信号が存在するか否かを判定することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項６】
前記処理部は、前記生体との距離が所定距離未満の場合には、前記生体との距離が前記所定距離以上の場合に比べて、前記想定最大値及び前記想定最小値を大きい値に設定することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項７】
前記生体情報毎に、前記想定周波数帯域内の信号を前記想定周波数帯域に対応する生体情報に適した増幅率で増幅する増幅部を備えることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項８】
一の前記想定周波数帯域と他の前記想定周波数帯域とは、重なった帯域を有することを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項９】
前記処理部は、前記複数の生体情報のうち検出信号のレベルが大きい生体情報から順に検出処理を実施することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項１０】
前記複数の生体情報は、体動、呼吸、脈波であり、
前記処理部は、前記体動、前記呼吸、前記脈波の順に検出処理を実施することを特徴とする請求項９記載の生体情報検出装置。
【請求項１１】
前記処理部は、前記体動の検出信号を検出した場合、前記呼吸及び前記脈波の検出処理の信頼度を低下させることを特徴とする請求項１０に記載の生体情報検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、マイクロ波を対象物に照射し、対象物の動きによってドップラシフトした反射波に基づいて対象物の動きの情報を検出するドップラセンサが知られており、このドップラセンサを用いて生体の動きに係る生体情報を検出するバイタルセンサが知られている。例えば、特許文献１には、ドップラセンサの出力信号をＡ／Ｄ変換した後の各信号に基づいて、被験者の体動、心拍（脈波）、呼吸を検出することが開示されている。特許文献２には、ドップラセンサの出力信号をＡＭＰ（アンプ）やＬＰＦ（ローパスフィルタ）で処理した後の各信号に基づいて体動や呼吸を検出することが開示されている。特許文献３には、呼吸帯域と体動帯域を設定し、呼吸帯域から呼吸を検出し、体動帯域から体動を検出することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−９７６７０号公報
【特許文献２】特開２０１５−１４４７９６号公報
【特許文献３】特開２０１５−１０９９９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、被験者との距離が遠いほど検出感度が低下すると考えられる。そのため、特許文献１では、被験者との相対距離が長くなるほど、脈波が検出できなくなり、次に呼吸が検出できなくなる。これは、体動の動きに比べて、脈波の動きが非常に小さく、次に呼吸の動きが小さいので、ドップラセンサによる脈波や呼吸の検出感度が低下するからである。特に、特許文献１では、ドップラセンサの出力信号がＡ／Ｄ変換された後の各信号に基づいて検出が行われているので、Ａ／Ｄ変換の分解能に対して脈波や呼吸の信号が非常に小さくなり、体動以外の検出が困難になると考えられる。これに対し、特許文献２では、呼吸の動きが小さいことを考慮して、ＣＰＵへの入力前にＡＭＰを設けて、ドップラセンサの出力信号をＡＭＰによって増幅し、増幅後の信号に基づいて検出が行われている。
【０００５】
また、特許文献３では、特許文献３の図４に示すように、Ｒ１〜Ｒ２を呼吸帯域、Ｒ３〜Ｒ４を体動帯域とし、Ｒ２＜Ｒ３として、呼吸帯域と体動帯域とが重ならないように設定され、この各周波数帯域から呼吸と体動が検出される。さらに、この特許文献３に対して脈波帯域（Ｒ５〜Ｒ６）を設け、脈波も検出できる構成とした場合、３つの周波数帯域が重ならないようにするためには、Ｒ２＜Ｒ５＜Ｒ６＜Ｒ３とする必要がある。
【０００６】
図２６には、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）で周波数分解した後の各周波数帯域（呼吸帯域、脈波帯域、体動帯域）における各信号の例を示す。この呼吸、脈波、及び体動の各周波数帯域は、互いに重ならないように設定されている。例えば、呼吸の周波数帯域は、呼吸が１分間に９〜３０回とすると、０．１５〜０．５Ｈｚの周波数帯域のバンドパスフィルタを設けることで抽出される。脈波の周波数帯域は、脈拍が１分間に４０〜１８０回とすると、０．７〜３．０Ｈｚの周波数帯域のバンドパスフィルタを設けることで抽出される。体動は、人の一般的な動きの速さを考慮すると、４Ｈｚ以上の周波数帯域のハイパスフィルタを設けることで抽出される。図２６に示す例は、３つの周波数帯域におけるアンプの増幅率を均一の値としているので、各周波数帯域における信号の強度の大きさにばらつきがあり、強度の小さい脈波帯域等での信号の検知感度が低下するおそれがある。
【０００７】
そこで、発明者は、全ての周波数帯域での検出感度を向上させるためには、周波数帯域毎にアンプの増幅率を変える必要があると考えた。周波数帯域毎の増幅率は、呼吸、脈波及び体動の各動きの大きさ（脈波＜呼吸＜体動）を考慮して、決められる。例えば、呼吸の周波数帯域での増幅率は、３０ｄＢである。脈波の周波数帯域の増幅率は、４０ｄＢである。体動の周波数帯域での増幅率は、２０ｄＢである。
【０００８】
各周波数帯域毎に増幅率を変えた構成は、動きの小さい呼吸や脈波の検知感度を向上させることができる。上述した増幅率の例の場合、呼吸の検知感度は３．２倍となり、脈波の検知感度は１０倍となる。図２７には、周波数帯域毎にアンプの増幅率を変えた場合の各信号の強度の例を示す。図２７に示すように、脈波帯域では、図２６に比べて、信号の強度が大きくなるので、検知感度が高くなる。体動帯域では、図２６に比べて、信号の強度が小さくなるので、サチュレーションを防止できる。したがって、この構成では、各周波数帯域においてアンプの増幅率を適切な値に変えることにより、呼吸、脈波、体動の各信号の検知感度が向上する。
【０００９】
ところで、呼吸、脈波、及び体動は、上述したように一般的には重ならないような周波数帯域に存在するが、個人差や人そのものの動きに起因して、周波数帯域が移動する場合がある。例えば、呼吸は、過呼吸のときには最大で１分間に６０回（１Ｈｚ）になることがある。この呼吸の周波数（１Ｈｚ）は、脈波の正常値の範囲内であり、脈波帯域（０．７〜３．０Ｈｚ）に入る。また、脈波は、一般的な拍動が少ない徐脈が１分間に６０回以下とされているが、実際には１分間に４０回（０．７Ｈｚ）程度で正常な人もいる。この正常値が低い人の脈波が更に低下した場合、脈波の周波数が、呼吸帯域（０．１５〜０．５Ｈｚ）に入るおそれがある。また、人の非常に緩やかな動きを想定した場合、体動の周波数が、脈波帯域（０．７〜３．０Ｈｚ）に入る場合もある。
【００１０】
例えば、図２８には、脈波が低下した場合の各信号の例を示している。図２８に示すように、低下した脈波の信号は、ハッチング部分ＰＷＤで表す周波数であり、呼吸帯域に入っている。この場合、従来のセンサでは、低下した脈波の信号ＰＷＤが呼吸帯域に入っているので、この低下した脈波の信号ＰＷＤを脈波として検出することができないおそれがある。つまり、上述したようにアンプの増幅率を脈波帯域では４０ｄＢとし、呼吸帯域では３０ｄＢとした場合、呼吸帯域の増幅率は脈波帯域の増幅率よりも１０ｄＢ小さい。そのため、呼吸帯域に入った脈波の信号ＰＷＤは、この１０ｄＢ小さい増幅率によって小さくなり、脈波信号用の検出閾値範囲を下回るからである。
【００１１】
また、図２９には、呼吸が上昇した場合の各信号の例を示している。図２９に示すように、上昇した呼吸の信号は、ハッチング部分ＲＵで表す周波数であり、脈波帯域に入っている。この場合、従来のセンサでは、上昇した呼吸の信号ＲＵが脈波帯域に入っているので、この上昇した呼吸の信号ＲＵを呼吸として検出することができないおそれがある。つまり、上述したようにアンプの増幅率を呼吸帯域では３０ｄＢとし、脈波帯域では４０ｄＢとした場合、脈波帯域の増幅率は呼吸帯域の増幅率よりも１０ｄＢ大きい。そのため、脈波帯域に入った呼吸の信号ＲＵは、この１０ｄＢ大きい増幅率によって大きくなり、呼吸信号用の検出閾値範囲を上回るからである。
【００１２】
１つのセンサによって複数の生体情報を検出可能とすることは、非常に有用である。しかしながら、１つのセンサでは、個人差や人そのものの動きに起因して、各生体情報の周波数帯域が移動すると、複数の生体情報のうちの任意の生体情報の信号が他の生体情報の帯域に入ってしまうので、その任意の生体情報を検出できない場合がある。そこで、生体情報が存在し得る周波数帯域を広めに設定すると、複数の生体情報の設定周波数帯域は、互いに重複してしまう。このように周波数帯域が重複した場合、重複した周波数帯域内の各信号が、何れの生体情報ものものか判別できない。したがって、個人差や様々な人の動きを考慮すると、１つのセンサにより、同じ周波数帯域に入った複数の生体情報を検出できないおそれがある。
【００１３】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、複数の生体情報が同じ周波数帯域内に含まれている場合でも生体情報を検出可能である生体情報検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明の生体情報検出装置は、生体に電波を照射してドップラシフトした反射波に基づいて、前記生体の動きを示す複数の生体情報を検出する生体情報検出装置であって、前記反射波を周波数分解して得られる周波数領域において前記生体情報毎に当該生体情報の検出信号が存在する可能性がある想定周波数帯域に前記生体情報の検出信号が存在するか否かを判定する処理部を備え、前記処理部は、いずれかの前記想定周波数帯域において当該想定周波数帯域に対応する生体情報に対して設定された想定最大値より大きい検出信号又は想定最小値より小さい検出信号の有無に基づいて、当該想定周波数帯域において前記対応する生体情報とは異なる他の生体情報の検出信号の有無を判定することを特徴とする。
【００１５】
また、前記処理部は、いずれかの前記想定周波数帯域において前記他の生体情報の検出信号が存在する場合、当該検出信号に基づいて前記他の生体情報を検出し、当該検出信号において前記想定周波数帯域に対応する生体情報の検出信号が埋もれている場合には当該埋もれている検出信号に基づいて前記想定周波数帯域に対応する生体情報を検出する。
【００１６】
また、前記処理部は、いずれかの前記想定周波数帯域において検出信号のレベルの異なる複数のピークが存在する場合、それぞれの前記ピークに基づいて、前記想定周波数帯域に対応する生体情報及び前記他の生体情報を検出する。
【００１７】
また、前記処理部は、値を増加させた前記想定最小値よりも小さい検出信号の有無に基づいて、前記他の生体情報の検出信号の有無を判定する。
【００１８】
また、前記処理部は、前記生体情報の検出信号が各々存在し得る前記想定周波数帯域を監視し、前記他の生体情報が存在した前記想定周波数帯域から前記他の生体情報の検出信号が存在するか否かを判定する。
【００１９】
また、前記処理部は、前記生体との距離が所定距離未満の場合には、前記生体との距離が前記所定距離以上の場合に比べて、前記想定最大値及び前記想定最小値を大きい値に設定する。
【００２０】
また、前記生体情報毎に、前記想定周波数帯域内の信号を前記想定周波数帯域に対応する生体情報に適した増幅率で増幅する増幅部を備える。
【００２１】
また、一の前記想定周波数帯域と他の前記想定周波数帯域とは、重なった帯域を有する。
【００２２】
また、前記処理部は、前記複数の生体情報のうち検出信号のレベルが大きい生体情報から順に検出処理を実施する。
【００２３】
また、前記複数の生体情報は、体動、呼吸、脈波であり、前記処理部は、前記体動、前記呼吸、前記脈波の順に検出処理を実施する。
【００２４】
また、前記処理部は、前記体動の検出信号を検出した場合、前記呼吸及び前記脈波の検出処理の信頼度を低下させる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、複数の生体情報が同じ周波数帯域内に含まれている場合でも生体情報を検出可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】ドップラセンサの構成を示すブロック図。
【図２】呼吸用Ｉ波ＡＭＰの構成を示すブロック図。
【図３】各ＡＭＰの帯域幅とＧａｉｎを示す表。
【図４】呼吸帯域、脈波帯域、体動帯域を示す図。
【図５】最適化処理の動作を示すフローチャート。
【図６】呼吸、脈波、体動の各検出閾値を示す表。
【図７】呼吸、脈波、体動の連続性許容周波数変化量を示す表。
【図８】体動最適化処理（不連続）の動作を示すフローチャート。
【図９】体動最適化処理（連続）の動作を示すフローチャート。
【図１０】呼吸最適化処理（不連続）の動作を示すフローチャート。
【図１１】呼吸最適化処理（連続）の動作を示すフローチャート。
【図１２】脈波最適化処理（不連続）の動作を示すフローチャート。
【図１３】脈波最適化処理（連続）の動作を示すフローチャート。
【図１４】重複確認処理で用いる検出閾値を示す表。
【図１５】呼吸、脈波、体動の各検出信号の例を示す図。
【図１６】呼吸帯域に呼吸と脈波の各検出信号がある場合の例を示す図。
【図１７】呼吸帯域に呼吸と脈波の各検出信号がある場合の例を示す図。
【図１８】呼吸帯域に呼吸と脈波の各検出信号がある場合の例を示す図。
【図１９】呼吸帯域に呼吸と脈波の各検出信号がある場合の例を示す図。
【図２０】呼吸帯域に呼吸と脈波の各検出信号がある場合の例を示す図。
【図２１】呼吸帯域に呼吸と脈波の各検出信号がある場合の例を示す図。
【図２２】非重複確認処理で用いる検出閾値を示す表。
【図２３】体動帯域に体動の検出信号がある場合の例を示す図。
【図２４】最適化処理の説明図。
【図２５】呼吸、脈波、体動の周波数の演算方法の説明図。
【図２６】アンプの増幅率が均一の場合の各信号の例を示す図。
【図２７】周波数帯域毎にアンプの増幅率を設定した場合の各信号の例を示す図。
【図２８】脈波が低下した場合の各信号の例を示す図。
【図２９】呼吸が上昇した場合の各信号の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、ドップラセンサ１の構成を示すブロック図である。
ドップラセンサ１は、マイクロ波（電波）を対象物に照射し、ドップラシフトした反射波に基づいて対象物の動きの情報を検出する電波センサである。ドップラセンサ１は、検出の対象物が人（生体）であり、人の動きに係る複数の生体情報を検出するバイタルセンサである。ドップラセンサ１は、例えば、車両に搭載され、車両の乗員の生体情報を検出する。複数の生体情報は、人の呼吸、脈波、体動である。
なお、本実施形態では、ドップラセンサ１が本発明の生体情報検出装置に相当する。
【００２８】
ドップラセンサ１には、中央制御装置２が接続される。中央制御装置２は、ドップラセンサ１から各生体情報の検出結果を取得し、目的に応じたシステムを実現する制御装置である。中央制御装置２は、例えば、ドップラセンサ１で検出された生体情報が異常値の場合、警報等を出力して異常を知らせる。
【００２９】
ドップラセンサ１は、電波照射検知装置１０、呼吸用Ｉ波ＡＭＰ２０、呼吸用Ｑ波ＡＭＰ２１、脈波用Ｉ波ＡＭＰ２２、脈波用Ｑ波ＡＭＰ２３、体動用Ｉ波ＡＭＰ２４、体動用Ｑ波ＡＭＰ２５、接近／離反回路２６、ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０、及び外部通信装置４０を備える。
【００３０】
電波照射検知装置１０は、マイクロ波を照射し、照射したマイクロ波の反射波を検知する装置である。マイクロ波の周波数は、例えば、２４ＧＨｚである。電波照射検知装置１０は、Ｉ波と、Ｉ波に直交するＱ波を検知する。電波照射検知装置１０は、検知した反射波のＩ波を、呼吸用Ｉ波ＡＭＰ２０、脈波用Ｉ波ＡＭＰ２２、体動用Ｉ波ＡＭＰ２４、及び接近／離反回路２６に出力する。電波照射検知装置１０は、検知した反射波のＱ波を、呼吸用Ｑ波ＡＭＰ２１、脈波用Ｑ波ＡＭＰ２３、体動用Ｑ波ＡＭＰ２５、及び接近／離反回路２６に出力する。
【００３１】
呼吸用Ｉ波ＡＭＰ２０、呼吸用Ｑ波ＡＭＰ２１、脈波用Ｉ波ＡＭＰ２２、脈波用Ｑ波ＡＭＰ２３、体動用Ｉ波ＡＭＰ２４、体動用Ｑ波ＡＭＰ２５の装置構成は同様の構成であるので、代表して、呼吸用Ｉ波ＡＭＰ２０の装置構成について説明する。
図２は、呼吸用Ｉ波ＡＭＰ２０の構成を示すブロック図である。
呼吸用Ｉ波ＡＭＰ２０は、ＢＰＦ（バンドパスフィルタ）２０ａ、及びＡＭＰ（増幅回路）２０ｂを備える。ＢＰＦ２０ａは、電波照射検知装置１０から出力されたＩ波から、呼吸用の信号に対応した周波数帯域を抽出する。ＡＭＰ２０ｂは、このＢＰＦ２０ａで抽出された周波数帯域内のＩ波の信号を、呼吸用の信号に適した増幅率で増幅する。
なお、体動用Ｉ波ＡＭＰ２４及び体動用Ｑ波ＡＭＰ２５は、周波数帯域の抽出にバンドパスフィルタではなく、ハイパスフィルタを用いる。
【００３２】
呼吸用Ｉ波ＡＭＰ２０、呼吸用Ｑ波ＡＭＰ２１、脈波用Ｉ波ＡＭＰ２２、脈波用Ｑ波ＡＭＰ２３、体動用Ｉ波ＡＭＰ２４、体動用Ｑ波ＡＭＰ２５は、各生体情報（呼吸、脈波、体動）が存在し得る想定周波数帯域を抽出し、想定周波数帯域内において所定の増幅率で増幅する。呼吸用Ｉ波ＡＭＰ２０及び呼吸用Ｑ波ＡＭＰ２１で抽出される想定周波数帯域を、以下では呼吸帯域と呼ぶ。脈波用Ｉ波ＡＭＰ２２及び脈波用Ｑ波ＡＭＰ２３で抽出される想定周波数帯域を、以下では脈波帯域と呼ぶ。体動用Ｉ波ＡＭＰ２４及び体動用Ｑ波ＡＭＰ２５で抽出される想定周波数帯域を、以下では体動帯域と呼ぶ。
なお、本実施形態では、各ＡＭＰ２０、２１、２２、２３、２４、２５が本発明の増幅部に相当する。
【００３３】
図３は、各ＡＭＰ２０、２１、２２、２３、２４、２５の帯域幅と増幅率（Ｇａｉｎ）を示す表である。
呼吸用Ｉ波ＡＭＰ２０及び呼吸用Ｑ波ＡＭＰ２１で抽出される呼吸帯域は、人の１分間当たりの最大と最小の呼吸数を考慮して、０．１〜０．７Ｈｚである。呼吸用Ｉ波ＡＭＰ２０及び呼吸用Ｑ波ＡＭＰ２１での増幅率は、人の肺の動きの大きさに応じた反射波の信号の強度を考慮して、３０ｄＢである。
脈波用Ｉ波ＡＭＰ２２及び脈波用Ｑ波ＡＭＰ２３で抽出される脈波帯域は、人の１分間当たりの最大と最小の脈拍数を考慮して、０．５〜４．０Ｈｚである。脈波用Ｉ波ＡＭＰ２２及び脈波用Ｑ波ＡＭＰ２３での増幅率は、人の血流の動きの大きさに応じた反射波の信号の強度を考慮して、４０ｄＢである。
体動用Ｉ波ＡＭＰ２４及び体動用Ｑ波ＡＭＰ２５で抽出される体動帯域は、人の動きを考慮して、３．０Ｈｚ以上である。体動用Ｉ波ＡＭＰ２４及び体動用Ｑ波ＡＭＰ２５での増幅率は、人の動きの大きさに応じた反射波の信号の強度を考慮して、２０ｄＢである。
【００３４】
図４は、呼吸帯域、脈波帯域、体動帯域を示す図である。
上述したように、呼吸帯域ＲＢは、下限の周波数ＲＢＬが０．１Ｈｚであり、上限の周波数ＲＢＨが０．７Ｈｚである。呼吸帯域ＲＢに隣り合う脈波帯域ＰＢは、下限の周波数ＰＢＬが０．５Ｈｚであり、上限の周波数ＰＢＨが４．０Ｈｚである。したがって、呼吸帯域ＲＢと脈波帯域ＰＢとは、０．５〜０．７Ｈｚにおいて重なる帯域（共有帯域）を有する。脈波帯域ＰＢに隣り合う体動帯域ＭＢは、下限の周波数ＭＢＬが３．０Ｈｚである。したがって、脈波帯域ＰＢと体動帯域ＭＢとは、３．０〜４．０Ｈｚにおいて重なる帯域（共有帯域）を有する。
【００３５】
前掲図１に戻って、接近／離反回路２６は、反射波のＩ波とＱ波に基づいて、ドップラセンサ１から検出対象である人まででの接近／離反を判断する。接近／離反回路２６は、例えば、接近／離反情報としてドップラセンサ１と検出対象（例えば、人）との相対距離を検出し、ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０に出力する。
【００３６】
ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、電波照射検知装置１０で検知した反射波のＩ波／Ｑ波を各ＡＭＰ２０、２１、２２、２３、２４、２５を経由して取得し、呼吸、脈波、及び体動を解析する演算装置である。ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、呼吸用のＡ／Ｄ変換３１、脈波用のＡ／Ｄ変換３２、体動用のＡ／Ｄ変換３３、及びＳＰＩ（Ｓｅｒｉａｌ  Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３４を備える。また、ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、メモリに保存されたドップラセンサ１の制御用プログラムを読み込んでＣＰＵで実行することにより、呼吸用演算処理部３５、脈波用演算処理部３６、及び体動用演算処理部３７として機能する。本実施形態では、各演算処理部３５、３６、３７が本発明の処理部に相当する。
【００３７】
Ａ／Ｄ変換３１、３２、３３は、電波照射検知装置１０からの反射波のＩ波／Ｑ波を各ＡＭＰ２０、２１、２２、２３、２４、２５を経由して取得し、デジタル値として出力するＡ／Ｄ変換装置である。
【００３８】
ＳＰＩ３４は、接近／離反回路２６からの接近／離反情報を入力し、各演算処理部３５、３６、３７に出力するシリアル通信処理部である。
【００３９】
呼吸用演算処理部３５は、検知対象の１つである呼吸の状況を検知するための演算処理部である。呼吸用演算処理部３５は、デジタルフィルタ＆ＦＦＴ変換３５ａ、呼吸信号最適化３５ｂ、及び呼吸データ解析・記憶３５ｃを有する。
【００４０】
脈波用演算処理部３６は、検知対象の１つである脈波の状況を検知するための演算処理部である。脈波用演算処理部３６は、デジタルフィルタ＆ＦＦＴ変換３６ａ、脈波信号最適化３６ｂ、及び脈波データ解析・記憶３６ｃを有する。
【００４１】
体動用演算処理部３７は、検知対象の１つである体動の状況を検知するための演算処理部である。体動用演算処理部３７は、デジタルフィルタ＆ＦＦＴ変換３７ａ、体動信号最適化３７ｂ、及び体動データ解析・記憶３７ｃを有する。
【００４２】
デジタルフィルタ＆ＦＦＴ変換３５ａ、３６ａ、３７ａは、Ａ／Ｄ変換３１、３２、３３でＡ／Ｄ変換された信号を目的に応じたフォーマットに変換する。具体的には、デジタルフィルタ＆ＦＦＴ変換３５ａ、３６ａ、３７ａは、デジタルフィルタによりＡ／Ｄ変換された信号からノイズを除去する。また、デジタルフィルタ＆ＦＦＴ変換３５ａ、３６ａ、３７ａは、ノイズ除去後の信号を高速フーリエ変換し、周波数分解して周波数領域（スペクトル分布）を得る。
【００４３】
呼吸信号最適化３５ｂは、デジタルフィルタ＆ＦＦＴ変換３５ａでの信号処理結果を元に呼吸信号を特定する最適化部である。呼吸信号最適化３５ｂの動作については、後で詳細に説明する。
【００４４】
脈波信号最適化３６ｂは、デジタルフィルタ＆ＦＦＴ変換３６ａでの信号処理結果を元に脈波信号を特定する最適化部である。脈波信号最適化３６ｂの動作については、後で詳細に説明する。
【００４５】
体動信号最適化３７ｂは、デジタルフィルタ＆ＦＦＴ変換３７ａでの信号処理結果を元に体動信号を特定する最適化部である。体動信号最適化３７ｂの動作については、後で詳細に説明する。
【００４６】
呼吸信号最適化３５ｂ、脈波信号最適化３６ｂ、及び体動信号最適化３７ｂは、互いに連携し合って各処理を実施し、各信号を特定する。
【００４７】
呼吸データ解析・記憶３５ｃは、呼吸信号最適化３５ｂでの結果を元に呼吸の周波数、呼吸数、呼吸異常等を解析する呼吸データ解析部であり、解析したデータを記憶する。
【００４８】
脈波データ解析・記憶３６ｃは、脈波信号最適化３６ｂでの結果を元に脈波の周波数、脈拍数、脈波異常等を解析する脈波データ解析部であり、解析したデータを記憶する。
【００４９】
体動データ解析・記憶３７ｃは、体動信号最適化３７ｂでの結果を元に体動の周波数、体動異常等を解析する体動データ解析部であり、解析したデータを記憶する。
【００５０】
外部通信装置４０は、中央制御装置２と通信を行う通信装置である。外部通信装置４０は、ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０で解析された呼吸、脈波、体動の各解析データを中央制御装置２に送信する。
【００５１】
各信号最適化３５ｂ、３６ｂ、３７ｂについて詳細に説明する。
各信号最適化３５ｂ、３６ｂ、３７ｂは、呼吸、脈波、体動の各帯域における高速フーリエ変換後のスペクトラム分布により、呼吸信号、脈波信号、体動信号を特定する。図５のフローチャートを参照して、その処理順序を説明する。この処理は、サンプリング周期毎に実施される。
【００５２】
ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、前回処理時に、体動情報が検出されていたか否かを判定する（ステップＳＡ１）。前回処理で体動情報が検出されていたと判定した場合（ステップＳＡ１：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、体動信号最適化３７ｂによって連続の場合の体動最適化処理を実施する（ステップＳＡ２）。前回処理で体動情報が検出されていないと判定した場合（ステップＳＡ１：Ｎｏ）、ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、体動信号最適化３７ｂによって不連続の場合の体動最適化処理を実施する（ステップＳＡ３）。
【００５３】
ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、前回処理時に、呼吸情報が検出されていたか否かを判定する（ステップＳＡ４）。前回処理で呼吸情報が検出されていたと判定した場合（ステップＳＡ４：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、呼吸信号最適化３５ｂによって連続の場合の呼吸最適化処理を実施する（ステップＳＡ５）。前回処理で呼吸情報が検出されていないと判定した場合（ステップＳＡ４：Ｎｏ）、ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、呼吸信号最適化３５ｂによって不連続の場合の呼吸最適化処理を実施する（ステップＳＡ６）。
【００５４】
ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、前回処理時に、脈波情報が検出されていたか否かを判定する（ステップＳＡ７）。前回処理で脈波情報が検出されていたと判定した場合（ステップＳＡ７：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、脈波信号最適化３６ｂによって連続の場合の脈波最適化処理を実施する（ステップＳＡ８）。前回処理で脈波情報が検出されていないと判定した場合（ステップＳＡ７：Ｎｏ）、ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、脈波信号最適化３６ｂによって不連続の場合の脈波最適化処理を実施する（ステップＳＡ９）。
【００５５】
このように、ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、スペクトラム分布において強度が高くなる体動、呼吸、脈波の順に、最適化処理を実施する。また、ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ３０は、前回処理で検出されている場合と前回処理で検出されていない場合とに分けて最適化処理を実施する。なお、例えば、車両のシート（胸部の背面側）にドップラセンサ１を配置し、シートベルト着用時の状態で検知を行う場合、呼吸、脈波、体動の順で最適化処理を実施するようにしてもよい。
【００５６】
図６は、呼吸、脈波、体動の各信号の検出用の閾値を示す表である。
呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸信号を検出するために、呼吸信号の想定最小値及び想定最大値（閾値）として遠方用の呼吸信号最小値Ｂｆｂと呼吸信号最大値Ｂｆｐ、及び近傍用の呼吸信号最小値Ｂｎｂ（＞Ｂｆｂ）と呼吸信号最大値Ｂｎｐ（＞Ｂｆｐ）を有している。呼吸信号最小値Ｂｆｂ、Ｂｎｂより小さい信号は、呼吸信号以外の他の信号である。呼吸信号最大値Ｂｆｐ、Ｂｎｐより大きい信号は、呼吸信号以外の他の信号である。この各値Ｂｆｂ、Ｂｆｐ、Ｂｎｂ、Ｂｎｐは、実験等によって予め設定される。
【００５７】
脈波信号最適化３６ｂは、脈波信号を検出するために、脈波信号の想定最小値及び想定最大値（閾値）として遠方用の脈波信号最小値Ｐｆｂと脈波信号最大値Ｐｆｐ、及び近傍用の脈波信号最小値Ｐｎｂ（＞Ｐｆｂ）と脈波信号最大値Ｐｎｐ（＞Ｐｆｐ）を有している。脈波信号最小値Ｐｆｂ、Ｐｎｂより小さい信号は、脈波信号以外の他の信号である。脈波信号最大値Ｐｆｐ、Ｐｎｐより大きい信号は、脈波信号以外の他の信号である。この各値Ｐｆｂ、Ｐｆｐ、Ｐｎｂ、Ｐｎｐは、実験等によって予め設定される。
【００５８】
体動信号最適化３７ｂは、体動信号を検出するために、体動信号の想定最小値及び想定最大値（閾値）として遠方用の体動信号最小値Ｍｆｂと体動信号最大値Ｍｆｐ、及び近傍用の体動信号最小値Ｍｎｂ（＞Ｍｆｂ）と体動信号最大値Ｍｎｐ（＞Ｍｆｐ）を有している。体動信号最小値Ｍｆｂ、Ｍｎｂより小さい信号は、体動信号以外の他の信号である。体動信号最大値Ｍｆｐ、Ｍｎｐより大きい信号は、体動信号以外の他の信号である。なお、体動より大きい信号を想定しない場合、体動信号最大値Ｍｆｐ、ＭｎｐをＡ／Ｄ変換の最大値としてもよい。この各値Ｍｆｂ、Ｍｆｐ、Ｍｎｂ、Ｍｎｐは、実験等によって予め設定される。
【００５９】
遠方用の各信号最小値Ｂｆｂ、Ｐｆｂ、Ｍｆｂと各信号最大値Ｂｆｐ、Ｐｆｐ、Ｍｆｐは、接近／離反回路２６によって検出されたドップラセンサ１と検出対象との相対距離が所定距離以上の場合に用いられる。近傍用の各信号最小値Ｂｎｂ、Ｐｎｂ、Ｍｎｂと各信号最大値Ｂｎｐ、Ｐｎｐ、Ｍｎｐは、相対距離が所定距離未満の場合に用いられる。この所定距離は、実験等によって予め設定される。この所定距離を用いた相対距離の判定は、各データ解析・記憶３５ｃ、３６ｃ、３７ｃで実施される。
【００６０】
図７は、呼吸、脈波、体動の連続性許容周波数変化量を示す表である。
呼吸信号最適化３５ｂは、連続の場合の呼吸最適化処理において前回処理から呼吸信号が連続して存在すると判定する許容周波数の変化量を有しており、例えば、±０．２Ｈｚである。脈波信号最適化３６ｂは、連続の場合の脈波最適化処理において前回処理から脈波信号が連続して存在すると判定する許容周波数の変化量を有しており、例えば、±０．３Ｈｚである。体動信号最適化３７ｂは、連続の場合の体動最適化処理において前回処理から体動信号が連続して存在すると判定する許容周波数の変化量を有しており、例えば、±０．５Ｈｚである。
【００６１】
図８のフローチャートを参照して、体動信号最適化３７ｂにおける不連続の場合の体動最適化処理について説明する。この説明では、体動信号を判定するための閾値として遠方用の体動信号最小値Ｍｆｂを用いた場合とする。前回処理で体動信号が検出されなかった場合、体動信号を全帯域から探索する。
【００６２】
体動信号最適化３７ｂは、体動帯域において最大波高値（最大強度）Ｍを確認する（ステップＳＢ１）。体動信号最適化３７ｂは、体動帯域の最大波高値Ｍが体動信号最小値Ｍｆｂ以上か否かを判定する（ステップＳＢ２）。体動帯域の最大波高値Ｍが体動信号最小値Ｍｆｂ以上と判定した場合（ステップＳＢ２：Ｙｅｓ）、体動信号最適化３７ｂは、体動帯域において体動信号が検出され、体動情報あり判定する（ステップＳＢ３）。
【００６３】
体動帯域の最大波高値Ｍが体動信号最小値Ｍｆｂ未満と判定した場合（ステップＳＢ２：Ｎｏ）、体動信号最適化３７ｂは、体動帯域と脈波帯域との増幅率の差を考慮して、体動信号最小値Ｍｆｂを２０ｄＢアップした値に変更する（ステップＳＢ４）。体動信号最適化３７ｂは、脈波帯域において最大波高値Ｐを確認する（ステップＳＢ５）。体動信号最適化３７ｂは、脈波帯域の最大波高値Ｐが体動信号最小値Ｍｆｂ以上か否かを判定する（ステップＳＢ６）。脈波帯域の最大波高値Ｐが体動信号最小値Ｍｆｂ以上と判定した場合（ステップＳＢ６：Ｙｅｓ）、体動信号最適化３７ｂは、脈波帯域において体動信号が検出され、体動情報ありと判定する（ステップＳＢ７）。
【００６４】
脈波帯域の最大波高値Ｐが体動信号最小値Ｍｆｂ未満と判定した場合（ステップＳＢ６：Ｎｏ）、体動信号最適化３７ｂは、脈波帯域と呼吸帯域との増幅率の差を考慮して、体動信号最小値Ｍｆｂを１０ｄＢダウンした値に変更する（ステップＳＢ８）。体動信号最適化３７ｂは、呼吸帯域において最大波高値Ｂを確認する（ステップＳＢ９）。体動信号最適化３７ｂは、呼吸帯域の最大波高値Ｂが体動信号最小値Ｍｆｂ以上か否かを判定する（ステップＳＢ１０）。呼吸帯域の最大波高値Ｂが体動信号最小値Ｍｆｂ以上と判定した場合（ステップＳＢ１０：Ｙｅｓ）、体動信号最適化３７ｂは、呼吸帯域において体動信号が検出され、体動情報ありと判定する（ステップＳＢ１１）。呼吸帯域の最大波高値Ｂが体動信号最小値Ｍｆｂ未満と判定した場合（ステップＳＢ１０：Ｎｏ）、体動信号最適化３７ｂは、全帯域において体動信号が検出されず、体動情報なしと判定する（ステップＳＢ１２）。
【００６５】
図９のフローチャートを参照して、体動信号最適化３７ｂにおける連続の場合の体動最適化処理について説明する。この説明では、体動信号を判定するための閾値として遠方用の体動信号最小値Ｍｆｂと体動信号最大値Ｍｆｐを用いた場合とする。連続の場合の体動最適化処理では、前回処理で体動信号が検出された場合、体動信号が検出された帯域から探索する。
【００６６】
体動信号最適化３７ｂは、前回処理で検出された体動信号の周波数Ｍ′ｐｕｌｓｅを確認する（ステップＳＣ１）。体動信号最適化３７ｂは、体動信号の周波数Ｍ′ｐｕｌｓｅに基づいて、呼吸帯域、脈波帯域、体動帯域のいずれの帯域で前回検出されたかを判定する（ステップＳＣ２）。
【００６７】
ステップＳＣ２の判定において体動帯域で検出されたと判定した場合（ステップＳＣ２：体動）、体動信号最適化３７ｂは、体動帯域において最大波高値（最大強度）Ｍを確認する（ステップＳＣ３）。体動信号最適化３７ｂは、体動帯域の最大波高値Ｍが体動信号最小値Ｍｆｂ×２以上か否かを判定する（ステップＳＣ４）。体動帯域の最大波高値Ｍが体動信号最小値Ｍｆｂ×２以上と判定した場合（ステップＳＢ４：Ｙｅｓ）、体動信号最適化３７ｂは、体動帯域の最大波高値Ｍが体動信号最大値Ｍｆｐ以下か否かを判定する（ステップＳＣ５）。体動帯域の最大波高値Ｍが体動信号最大値Ｍｆｐ以下と判定した（ステップＳＣ５：Ｙｅｓ）、体動信号最適化３７ｂは、体動帯域において体動信号が検出され、体動情報ありと判定する（ステップＳＣ６）。
【００６８】
体動信号最適化３７ｂは、体動データ解析・記憶３７ｃで解析した体動帯域における最大波高値Ｍの周波数Ｍｐｕｌｓｅを確認する（ステップＳＣ７）。そして、体動信号最適化３７ｂは、今回処理での周波数Ｍｐｕｌｓｅが前回処理での周波数Ｍ′ｐｕｌｓｅに０．５Ｈｚ加算した周波数以下か否かを判定する（ステップＳＣ８）。周波数Ｍｐｕｌｓｅが周波数Ｍ′ｐｕｌｓｅに０．５Ｈｚ加算した周波数以下と判定した場合（ステップＳＣ８：Ｙｅｓ）、体動信号最適化３７ｂは、今回処理での周波数Ｍｐｕｌｓｅが前回処理での周波数Ｍ′ｐｕｌｓｅから０．５Ｈｚ減算した周波数以上か否かを判定する（ステップＳＣ９）。周波数Ｍｐｕｌｓｅが周波数Ｍ′ｐｕｌｓｅから０．５Ｈｚ減算した周波数以上と判定した場合（ステップＳＣ９：Ｙｅｓ）、体動信号最適化３７ｂは、体動帯域に体動情報が連続してあると判断し、本処理を終了する。一方、周波数Ｍｐｕｌｓｅが周波数Ｍ′ｐｕｌｓｅに０．５Ｈｚ加算した周波数より高いと判定した場合（ステップＳＣ８：Ｎｏ）又は周波数Ｍｐｕｌｓｅが周波数Ｍ′ｐｕｌｓｅから０．５Ｈｚ減算した周波数より低いと判定した場合（ステップＳＣ９：Ｎｏ）、体動信号最適化３７ｂは、体動帯域において体動情報が連続してなく、不連続であると判断し（ステップＳＣ1０）、本処理を終了する。
【００６９】
ステップＳＣ２の判定において脈波帯域で検出されたと判定した場合（ステップＳＣ２：脈波）、体動信号最適化３７ｂは、脈波帯域において最大波高値Ｍを確認する（ステップＳＣ１１）。体動信号最適化３７ｂは、体動帯域と脈波帯域との増幅率の差を考慮して、体動信号最小値Ｍｆｂ及び体動信号最大値Ｍｆｐを２０ｄＢアップした値に変更する（ステップＳＣ１２）。体動信号最適化３７ｂは、脈波帯域の最大波高値Ｍが体動信号最小値Ｍｆｂ×２以上か否かを判定する（ステップＳＣ１３）。脈波帯域の最大波高値Ｍが体動信号最小値Ｍｆｂ×２以上と判定した場合（ステップＳＣ１３：Ｙｅｓ）、体動信号最適化３７ｂは、脈波帯域の最大波高値Ｍが体動信号最大値Ｍｆｐ以下か否かを判定する（ステップＳＣ１４）。脈波帯域の最大波高値Ｍが体動信号最大値Ｍｆｐ以下と判定した場合（ステップＳＣ１４：Ｙｅｓ）、体動信号最適化３７ｂは、脈波帯域において体動信号が検出され、体動情報ありと判定する（ステップＳＣ１５）。そして、体動信号最適化３７ｂは、上述したステップＳＣ７、ＳＣ８、ＳＣ９の各処理を行う。
【００７０】
ステップＳＣ２の判定において呼吸帯域で検出されたと判定した場合（ステップＳＣ２：呼吸）又はステップＳＣ１３の判定において脈波帯域の最大波高値Ｍが体動信号最小値Ｍｆｂ×２より小さいと判定した場合（ステップＳＣ１３：Ｎｏ）又はステップＳＣ１４の判定において脈波帯域の最大波高値Ｍが体動信号最大値Ｍｆｐより大きいと判定した場合（ステップＳＣ１４：Ｎｏ）、体動信号最適化３７ｂは、呼吸帯域において最大波高値Ｍを確認する（ステップＳＣ１６）。体動信号最適化３７ｂは、体動帯域と呼吸帯域との増幅率の差を考慮して、体動信号最小値Ｍｆｂ及び体動信号最大値Ｍｆｐを１０ｄＢアップした値に変更する（ステップＳＣ１７）。体動信号最適化３７ｂは、呼吸帯域の最大波高値Ｍが体動信号最小値Ｍｆｂ×２以上か否かを判定する（ステップＳＣ１８）。呼吸帯域の最大波高値Ｍが体動信号最小値Ｍｆｂ×２以上と判定した場合（ステップＳＣ１８：Ｙｅｓ）、体動信号最適化３７ｂは、呼吸帯域の最大波高値Ｍが体動信号最大値Ｍｆｐ以下か否かを判定する（ステップＳＣ１９）。呼吸帯域の最大波高値Ｍが体動信号最大値Ｍｆｐ以下と判定した場合（ステップＳＣ１９：Ｙｅｓ）、体動信号最適化３７ｂは、呼吸帯域において体動信号が検出され、体動情報ありと判定する（ステップＳＣ２０）。そして、体動信号最適化３７ｂは、上述したステップＳＣ７、ＳＣ８、ＳＣ９の各処理を行う。
【００７１】
ステップＳＣ１８の判定において呼吸帯域の最大波高値Ｍが体動信号最小値Ｍｆｂ×２より小さいと判定した場合（ステップＳＣ１８：Ｎｏ）又はステップＳＣ１９の判定において呼吸帯域の最大波高値Ｍが体動信号最大値Ｍｆｐより大きいと判定した場合（ステップＳＣ１９：Ｎｏ）、体動信号最適化３７ｂは、全帯域において体動信号が検出されず、体動情報が不連続であると判断し（ステップＳＣ1０）、本処理を終了する。
【００７２】
図１０のフローチャートを参照して、呼吸信号最適化３５ｂにおける不連続の場合の呼吸最適化処理について説明する。この説明では、呼吸信号を判定するための閾値として遠方用の呼吸信号最小値Ｂｆｂ、呼吸信号最大値Ｂｆｐを用いた場合とする。前回処理で呼吸信号が検出されなかった場合、呼吸信号を、体動帯域を除いた呼吸帯域と脈波帯域から探索する。脈波帯域の最大周波数は４．０Ｈｚ（２４０回／分）であり、非常に高い周波数であるため、体動帯域までの探索は不要である。
【００７３】
呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域において体動情報がないか否かを判定する（ステップＳＤ１）。呼吸帯域において体動情報があると判定した場合（ステップＳＤ１：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸情報なしと判定する（ステップＳＤ１２）。
【００７４】
体動情報がないと判定した場合（ステップＳＤ１：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域において最大波高値（最大強度）Ｂを確認する（ステップＳＤ２）。呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最大値Ｂｆｐ以下か否かを判定する（ステップＳＤ３）。呼吸帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最大値Ｂｆｐ以下と判定した場合（ステップＳＤ３：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域の最大波高値Ｂが呼吸最小値Ｂｆｂ以上か否かを判定する（ステップＳＤ４）。呼吸帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最小値Ｂｆｂ以上と判定した場合（ステップＳＤ４：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域において呼吸信号が検出され、呼吸情報ありと判定する（ステップＳＤ５）。
【００７５】
ステップＳＤ３の判定において呼吸帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最大値Ｂｆｐより大きいと判定した場合（ステップＳＤ３：Ｎｏ）又はステップＳＤ４の判定において呼吸帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最小値Ｂｆｂ未満と判定した場合（ステップＳＤ４：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、脈波帯域において体動情報がないか否かを判定する（ステップＳＤ６）。脈波帯域において体動情報があると判定した場合（ステップＳＤ６：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸情報なしと判定する（ステップＳＤ１２）。
【００７６】
ステップＳＤ６の判定において脈波帯域に体動情報がないと判定した場合（ステップＳＤ６：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域と脈波帯域との増幅率の差を考慮して、呼吸信号最小値Ｂｆｂ及び呼吸信号最大値Ｂｆｐを１０ｄＢアップした値に変更する（ステップＳＤ７）。呼吸信号最適化３５ｂは、脈波帯域において最大波高値Ｐを確認する（ステップＳＤ８）。呼吸信号最適化３５ｂは、脈波帯域の最大波高値Ｐが呼吸信号最大値Ｂｆｐ以下か否かを判定する（ステップＳＤ９）。脈波帯域の最大波高値Ｐが呼吸信号最大値Ｂｆｐ以下と判定した場合（ステップＳＤ９：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、脈波帯域の最大波高値Ｐが呼吸信号最小値Ｂｆｂ以上か否かを判定する（ステップＳＤ１０）。脈波帯域の最大波高値Ｐが呼吸信号最小値Ｂｆｂ以上と判定した場合（ステップＳＤ１０：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、脈波帯域において呼吸信号が検出され、呼吸情報ありと判定する（ステップＳＤ１１）。
【００７７】
ステップＳＤ９の判定において脈波帯域の最大波高値Ｐが呼吸信号最大値Ｂｆｐより大きいと判定した場合（ステップＳＤ９：Ｎｏ）又はステップＳＤ１０の判定において脈波帯域の最大波高値Ｐが呼吸信号最小値Ｂｆｂ未満と判定した場合（ステップＳＤ１０：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域及び脈波帯域において呼吸信号が検出されず、呼吸情報なしと判定する（ステップＳＤ１２）。
【００７８】
図１１のフローチャートを参照して、呼吸信号最適化３５ｂにおける連続の場合の呼吸最適化処理について説明する。この説明では、呼吸信号を判定するための閾値として遠方用の呼吸信号最小値Ｂｆｂと呼吸信号最大値Ｂｆｐを用いた場合とする。連続の場合の呼吸最適化処理では、前回処理で呼吸信号が検出された場合、呼吸信号が検出された帯域から探索する。また、連続の場合の呼吸最適化処理では、脈波帯域の最大周波数が４．０Ｈｚ（２４０回／分）であり、非常に高い周波数であるため、体動帯域までの探索は不要である。
【００７９】
呼吸信号最適化３５ｂは、前回処理で検出された呼吸信号の周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅを確認する（ステップＳＥ１）。呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸信号の周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅに基づいて、呼吸信号が呼吸帯域、脈波帯域のいずれの帯域で前回検出されたかを判定する（ステップＳＥ２）。
【００８０】
ステップＳＥ２の判定において呼吸帯域で検出されたと判定した場合（ステップＳＥ２：呼吸）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域において体動情報があるか否かを判定する（ステップＳＥ３）。呼吸帯域において体動情報があると判定した場合（ステップＳＥ３：ＹＥＳ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域における呼吸と体動についての重複確認処理を行う（ステップＳＥ４）。重複確認処理については、後で説明する。呼吸信号最適化３５ｂは、重複確認処理の結果に基づいて、呼吸帯域において呼吸情報があるか否かを判定する（ステップＳＥ５）。呼吸帯域において呼吸情報がないと判定した場合（ステップＳＥ５：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、脈波帯域について未確認か否かを判定する（ステップＳＥ６）。脈波帯域について未確認と判定した場合（ステップＳＥ６：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、脈波帯域での探索処理に移行する。一方、脈波帯域について確認と判定した場合（ステップＳＥ６：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、最適化処理を行う。
【００８１】
ステップＳＥ５の判定において呼吸帯域において呼吸情報があると判定した場合（ステップＳＥ５：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸データ解析・記憶３５ｃで解析した呼吸帯域における最大波高値Ｂの周波数Ｂｐｕｌｓｅを確認する（ステップＳＥ７）。そして、呼吸信号最適化３５ｂは、今回処理での周波数Ｂｐｕｌｓｅが前回処理での周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅに０．２Ｈｚ加算した周波数以下か否かを判定する（ステップＳＥ８）。周波数Ｂｐｕｌｓｅが周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅに０．２Ｈｚ加算した周波数以下と判定した場合（ステップＳＥ８：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、今回処理での周波数Ｂｐｕｌｓｅが前回処理での周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅから０．２Ｈｚ減算した周波数以上か否かを判定する（ステップＳＥ９）。周波数Ｂｐｕｌｓｅが周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅから０．２Ｈｚ減算した周波数以上と判定した場合（ステップＳＥ９：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域に呼吸信号が検出され、呼吸情報が連続してあると判定し（ステップＳＥ１０）、本処理を終了する。一方、周波数Ｂｐｕｌｓｅが周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅに０．２Ｈｚ加算した周波数より高いと判定した場合（ステップＳＥ８：Ｎｏ）又は周波数Ｂｐｕｌｓｅが周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅから０．２Ｈｚ減算した周波数より低いと判定した場合（ステップＳＥ９：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域に呼吸情報が連続してなく、呼吸情報が不連続であると判定し（ステップＳＥ２７）、本処理を終了する。
【００８２】
ステップＳＥ３の判定において呼吸帯域において体動情報なしと判定した場合（ステップＳＥ３：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域において最大波高値（最大強度）Ｂを確認する（ステップＳＥ１１）。呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸信号最小値Ｂｆｂ及び呼吸信号最大値Ｂｆｐを初期値に変更する（ステップＳＥ１２）。呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最小値Ｂｆｂ×２以上か否かを判定する（ステップＳＥ１３）。呼吸帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最小値Ｂｆｂ×２以上と判定した場合（ステップＳＥ１３：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最大値Ｂｆｐ以下か否かを判定する（ステップＳＥ１４）。呼吸帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最大値Ｂｆｐ以下と判定した場合（ステップＳＥ１４：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、上述したステップＳＥ７、ＳＥ８、ＳＥ９の各処理を行う。
【００８３】
ステップＳＥ２の判定において脈波帯域で検出されたと判定した場合（ステップＳＥ２２：脈波）又はステップＳＥ１３の判定において呼吸帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最小値Ｂｆｂ×２より小さいと判定した場合（ステップＳＥ１３：Ｎｏ）又はステップＳＥ１４の判定において呼吸帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最大値Ｂｆｐより大きいと判定した場合（ステップＳＥ１４：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、脈波帯域において体動情報があるか否かを判定する（ステップＳＥ１５）。脈波帯域において体動情報があると判定した場合（ステップＳＥ１５：ＹＥＳ）、呼吸信号最適化３５ｂは、脈波帯域における呼吸と体動についての重複確認処理を行う（ステップＳＥ１６）。呼吸信号最適化３５ｂは、重複確認処理の結果に基づいて、脈波帯域において呼吸情報があるか否かを判定する（ステップＳＥ１７）。脈波帯域において呼吸情報がないと判定した場合（ステップＳＥ１７：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域について未確認か否かを判定する（ステップＳＥ１８）。呼吸帯域について未確認と判定した場合（ステップＳＥ１８：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域での探索処理に移行する。一方、呼吸帯域について確認と判定した場合（ステップＳＥ１８：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、最適化処理を行う。
【００８４】
ステップＳＥ１７の判定において脈波帯域において呼吸情報があると判定した場合（ステップＳＥ１７：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸データ解析・記憶３５ｃで解析した脈波帯域における最大波高値Ｂの周波数Ｂｐｕｌｓｅを確認する（ステップＳＥ１９）。そして、呼吸信号最適化３５ｂは、今回処理での周波数Ｂｐｕｌｓｅが前回処理での周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅに０．２Ｈｚ加算した周波数以下か否かを判定する（ステップＳＥ２０）。周波数Ｂｐｕｌｓｅが周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅに０．２Ｈｚ加算した周波数以下と判定した場合（ステップＳＥ２０：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、今回処理での周波数Ｂｐｕｌｓｅが前回処理での周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅから０．２Ｈｚ減算した周波数以上か否かを判定する（ステップＳＥ２１）。周波数Ｂｐｕｌｓｅが周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅから０．２Ｈｚ減算した周波数以上と判定した場合（ステップＳＥ２１：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域に呼吸信号が検出され、呼吸情報が連続してあると判定し（ステップＳＥ２２）、本処理を終了する。一方、周波数Ｂｐｕｌｓｅが周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅに０．２Ｈｚ加算した周波数より高いと判定した場合（ステップＳＥ２０：Ｎｏ）又は周波数Ｂｐｕｌｓｅが周波数Ｂ′ｐｕｌｓｅから０．２Ｈｚ減算した周波数より低いと判定した場合（ステップＳＥ２１：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域に呼吸情報が連続してなく、不連続であると判定し（ステップＳＥ２７）、本処理を終了する。
【００８５】
ステップＳＥ１５の判定において脈波帯域において体動情報なしと判定した場合（ステップＳＥ１５：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、脈波帯域において最大波高値（最大強度）Ｂを確認する（ステップＳＥ２３）。呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域と脈波帯域との増幅率の差を考慮して、呼吸信号最小値Ｂｆｂ及び呼吸信号最大値Ｂｆｐを１０ｄＢアップした値に変更する（ステップＳＥ２４）。呼吸信号最適化３５ｂは、脈波帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最小値Ｂｆｂ×２以上か否かを判定する（ステップＳＥ２５）。脈波帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最小値Ｂｆｂ×２以上と判定した場合（ステップＳＥ２５：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、脈波帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最大値Ｂｆｐ以下か否かを判定する（ステップＳＥ２６）。脈波帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最大値Ｂｆｐ以下と判定した場合（ステップＳＥ２６：Ｙｅｓ）、呼吸信号最適化３５ｂは、上述したステップＳＥ１９、ＳＥ２０、ＳＥ２１の各処理を行う。
【００８６】
ステップＳ２５の判定において脈波帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最小値Ｂｆｂ×２未満と判定した場合（ステップＳＥ２５：Ｎｏ）又はステップＳＥ２５の判定において脈波帯域の最大波高値Ｂが呼吸信号最大値Ｂｆｐより大きいと判定した場合（ステップＳＥ２６：Ｎｏ）、呼吸信号最適化３５ｂは、呼吸帯域に呼吸情報が連続してなく、不連続であると判定し（ステップＳＥ２７）、本処理を終了する。
【００８７】
図１２のフローチャートを参照して、脈波信号最適化３６ｂにおける不連続の場合の脈波最適化処理について説明する。この説明では、脈波信号を判定するための閾値として遠方用の脈波信号最小値Ｐｆｂ及び脈波信号最大値Ｐｆｐを用いた場合とする。この脈波最適化処理では、脈波帯域の最大周波数は４．０Ｈｚ（２４０回／分）であり、非常に高い周波数であるため、体動帯域までの探索は不要である。脈波最適化処理では、脈波帯域の最小周波数が０．５Ｈｚ（３０回／分）であり、非常に低い周波数であるため呼吸帯域までの探索はほぼ必要ないが、連続性を確認できたときのみ呼吸帯域を探索する。なお、脈波の低下を重視する場合、不連続での確認でも呼吸帯域まで確認するようにしてもよい。
【００８８】
脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域において体動情報がないか否かを判定する（ステップＳＦ１）。呼吸帯域において体動情報があると判定した場合（ステップＳＦ１：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波情報なしと判定する（ステップＳＦ７）。
【００８９】
体動情報がないと判定した場合（ステップＳＦ１：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域において呼吸情報がないか否かを判定する（ステップＳＦ２）。脈波帯域において呼吸情報があると判定した場合（ステップＳＦ２：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波情報なしと判定する（ステップＳＦ７）。
【００９０】
ステップＳＦ２の判定において脈波帯域に呼吸情報がないと判定した場合（ステップＳＦ２：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域における最大波高値（最大強度）Ｐを確認する（ステップＳＦ３）。脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最大値Ｐｆｐ以下か否かを判定する（ステップＳＦ４）。脈波帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最大値Ｐｆｐ以下と判定した場合（ステップＳＦ４：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最小値Ｐｆｂ以上か否かを判定する（ステップＳＦ５）。脈波帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最小値Ｐｆｂ以上と判定した場合（ステップＳＦ５：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域において脈波信号が検出され、脈波情報ありと判定する（ステップＳＦ６）。
【００９１】
ステップＳＦ４の判定において脈波帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最大値Ｐｆｐより大きいと判定した場合（ステップＳＦ４：Ｎｏ）又はステップＳＦ５の判定において脈波帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最小値Ｐｆｂ未満と判定した場合（ステップＳＦ５：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域において脈波信号が検出されず、脈波情報がなしと判定し（ステップＳＦ７）、本処理を終了する。
【００９２】
図１３のフローチャートを参照して、脈波信号最適化３６ｂにおける連続の場合の脈波最適化処理について説明する。この説明では、脈波信号を判定するための閾値として遠方用の脈波信号最小値Ｐｆｂと脈波信号最大値Ｐｆｐを用いた場合とする。連続の場合の脈波最適化処理では、前回処理で脈波信号が検出された場合、脈波信号が検出された帯域から探索する。また、連続の場合の脈波最適化処理では、脈波帯域の最大周波数が４．０Ｈｚ（２４０回／分）であり、非常に高い周波数であるため、体動帯域までの探索は不要である。
【００９３】
脈波信号最適化３６ｂは、前回処理で検出された脈波信号の周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅを確認する（ステップＳＧ１）。脈波信号最適化３６ｂは、脈波信号の周波数′ｐｕｌｓｅに基づいて、呼吸帯域、脈波帯域のいずれの帯域で前回検出されたかを判定する（ステップＳＧ２）。
【００９４】
ステップＳＧ２の判定において呼吸帯域で検出されたと判定した場合（ステップＳＧ２：呼吸）、脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域において体動情報がなしか否かを判定する（ステップＳＧ３）。呼吸帯域において体動情報がなしと判定した場合（ステップＳＧ３：ＹＥＳ）、脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域において呼吸情報がなしか否かを判定する（ステップＳＧ４）。呼吸帯域において呼吸情報がなしと判定した場合（ステップＳＧ４：ＹＥＳ）、脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域において最大波高値（最大強度）Ｐを確認する（ステップＳＧ５）。脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域と脈波帯域との増幅率の差を考慮して、脈波信号最小値Ｐｆｂ及び脈波信号最大値Ｐｆｐを１０ｄＢダウンした値に変更する（ステップＳＧ６）。脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最小値Ｐｆｂ以上か否かを判定する（ステップＳＧ７）。呼吸帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最小値Ｐｆｂ以上と判定した場合（ステップＳＧ７：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最大値Ｐｆｐ以下か否かを判定する（ステップＳＧ８）。
【００９５】
ステップＳＧ８の判定において呼吸帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最大値Ｐｆｐ以下と判定した場合（ステップＳＧ８：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波データ解析・記憶３６ｃで解析した呼吸帯域における最大波高値Ｐの周波数Ｐｐｕｌｓｅを確認する（ステップＳＧ９）。そして、脈波信号最適化３６ｂは、今回処理での周波数Ｐｐｕｌｓｅが前回処理での周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅに０．３Ｈｚ加算した周波数以下か否かを判定する（ステップＳＧ１０）。周波数Ｐｐｕｌｓｅが周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅに０．３Ｈｚ加算した周波数以下と判定した場合（ステップＳＧ１０：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、今回処理での周波数Ｐｐｕｌｓｅが前回処理での周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅから０．３Ｈｚ減算した周波数以上か否かを判定する（ステップＳＧ１１）。周波数Ｐｐｕｌｓｅが周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅから０．３Ｈｚ減算した周波数以上と判定した場合（ステップＳＧ１１：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域に脈波信号が検出され、脈波情報が連続してあると判定し（ステップＳＧ１２）、本処理を終了する。一方、周波数Ｐｐｕｌｓｅが周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅに０．３Ｈｚ加算した周波数より高いと判定した場合（ステップＳＧ１０：Ｎｏ）又は周波数Ｐｐｕｌｓｅが周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅから０．３Ｈｚ減算した周波数より低いと判定した場合（ステップＳＧ１１：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域に脈波情報が連続してなく、脈波情報が不連続であると判定し（ステップＳＧ３２）、本処理を終了する。
【００９６】
ステップＳＧ３の判定において呼吸帯域に体動情報があると判定した場合（ステップＳＧ３：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域において呼吸情報がなしか否かを判定する（ステップＳＧ１３）。呼吸帯域において呼吸情報がなしと判定した場合（ステップＳＧ１３：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域における脈波と体動についての重複確認処理を行う（ステップＳＧ１４）。脈波信号最適化３６ｂは、重複確認処理の結果に基づいて、呼吸帯域において脈波情報があるか否かを判定する（ステップＳＧ１５）。呼吸帯域において脈波情報があると判定した場合（ステップＳＧ１５：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、上述したステップＳＧ９、ＳＧ１０、ＳＧ１１の各処理を行う。
【００９７】
ステップＳＧ１３の判定において呼吸帯域に呼吸情報があると判定した場合（ステップＳＧ１３：Ｎｏ）又はステップＳＧ１５の判定において呼吸帯域に脈波情報がなしと判定した場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）又はステップＳＧ７の判定において呼吸帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最小値Ｐｆｂ未満と判定した場合（ステップＳＧ７：Ｎｏ）又はステップＳＧ８の判定において呼吸帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最大値Ｐｆｐより大きいと判定した場合（ステップＳＧ８：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域について未確認か否かを判定する（ステップＳＧ１６）。脈波帯域について未確認と判定した場合（ステップＳＧ１６：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域での探索処理に移行する。一方、脈波帯域について確認と判定した場合（ステップＳＧ１６：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、最適化処理を行う。
【００９８】
ステップＳＧ４の判定において呼吸帯域に呼吸情報がありと判定した場合（ステップＳＧ４：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域における呼吸と脈波についての重複確認処理を行い（ステップＳＧ１７）、上述したステップＳＧ１５の判定に移行する。
【００９９】
ステップＳＧ２の判定において脈波帯域で検出されたと判定した場合（ステップＳＧ２：脈波）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域において体動情報がなしか否かを判定する（ステップＳＧ１８）。脈波帯域において体動情報がなしと判定した場合（ステップＳＧ１８：ＹＥＳ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域において呼吸情報がなしか否かを判定する（ステップＳＧ１９）。脈波帯域において呼吸情報がなしと判定した場合（ステップＳＧ１９：ＹＥＳ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域において最大波高値（最大強度）Ｐを確認する（ステップＳＧ２０）。脈波信号最適化３６ｂは、脈波信号最小値Ｐｆｂ及び脈波信号最大値Ｐｆｐを初期値に変更する（ステップＳＧ２１）。脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最小値Ｐｆｂ以上か否かを判定する（ステップＳＧ２２）。脈波帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最小値Ｐｆｂ以上と判定した場合（ステップＳＧ２２：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最大値Ｐｆｐ以下か否かを判定する（ステップＳＧ２３）。
【０１００】
ステップＳＧ２３の判定において脈波帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最大値Ｐｆｐ以下と判定した場合（ステップＳＧ２３：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波データ解析・記憶３６ｃで解析した脈波帯域における最大波高値Ｐの周波数Ｐｐｕｌｓｅを確認する（ステップＳＧ２４）。そして、脈波信号最適化３６ｂは、今回処理での周波数Ｐｐｕｌｓｅが前回処理での周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅに０．３Ｈｚ加算した周波数以下か否かを判定する（ステップＳＧ２５）。周波数Ｐｐｕｌｓｅが周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅに０．３Ｈｚ加算した周波数以下と判定した場合（ステップＳＧ２５：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、今回処理での周波数Ｐｐｕｌｓｅが前回処理での周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅから０．３Ｈｚ減算した周波数以上か否かを判定する（ステップＳＧ２６）。周波数Ｐｐｕｌｓｅが周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅから０．３Ｈｚ減算した周波数以上と判定した場合（ステップＳＧ２６：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域に脈波信号が検出され、脈波情報が連続してあると判定し（ステップＳＧ２７）、本処理を終了する。一方、周波数Ｐｐｕｌｓｅが周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅに０．３Ｈｚ加算した周波数より高いと判定した場合（ステップＳＧ２５：Ｎｏ）又は周波数Ｐｐｕｌｓｅが周波数Ｐ′ｐｕｌｓｅから０．３Ｈｚ減算した周波数より低いと判定した場合（ステップＳＧ２６：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域に脈波情報が連続してなく、不連続であると判定し（ステップＳＧ３２）、本処理を終了する。
【０１０１】
ステップＳＧ１８の判定において脈波帯域に体動情報があると判定した場合（ステップＳＧ１８：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域において呼吸情報がなしか否かを判定する（ステップＳＧ２８）。脈波帯域において呼吸情報がなしと判定した場合（ステップＳＧ２８：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域における脈波と体動についての重複確認処理を行う（ステップＳＧ２９）。脈波信号最適化３６ｂは、重複確認処理の結果に基づいて、脈波帯域において脈波情報があるか否かを判定する（ステップＳＧ３０）。脈波帯域において脈波情報があると判定した場合（ステップＳＧ３０：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、上述したステップＳＧ２４、ＳＧ２５、ＳＧ２６の各処理を行う。
【０１０２】
ステップＳＧ２８の判定において脈波帯域に呼吸情報があると判定した場合（ステップＳＧ２８：Ｎｏ）又はステップＳＧ３０の判定において脈波帯域に脈波情報がなしと判定した場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）又はステップＳＧ２２の判定において脈波帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最小値Ｐｆｂ未満と判定した場合（ステップＳＧ２２：Ｎｏ）又はステップＳＧ２３の判定において脈波帯域の最大波高値Ｐが脈波信号最大値Ｐｆｐより大きいと判定した場合（ステップＳＧ２３：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域について未確認か否かを判定する（ステップＳＧ３１）。呼吸帯域について未確認と判定した場合（ステップＳＧ３１：Ｙｅｓ）、脈波信号最適化３６ｂは、呼吸帯域での探索処理に移行する。一方、呼吸帯域について確認と判定した場合（ステップＳＧ３１：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域に脈波情報が連続してなく、不連続であると判定し（ステップＳＧ３２）、本処理を終了する。
【０１０３】
ステップＳＧ１９の判定において脈波帯域に呼吸情報がありと判定した場合（ステップＳＧ１９：Ｎｏ）、脈波信号最適化３６ｂは、脈波帯域における呼吸と脈波についての重複確認処理を行い（ステップＳＧ３３）、上述したステップＳＧ３０の判定に移行する。
【０１０４】
上述した重複確認処理について説明する。
本実施形態では、脈波、呼吸、及び体動の各周波数帯域において２つの生体情報が重複しているかを確認する仕様とする。なお、各周波数帯域において３つの生体情報が重複しているかを確認する仕様としてもよい。
【０１０５】
図１４は、重複確認処理で用いる検出閾値を示す表である。
各周波数帯域での重複確認処理は、検出閾値範囲内となる強度の周波数帯を、周波数帯域における低い周波数から探索する。検出閾値範囲は、図１４に示すように、検出閾値下限と検出閾値上限がある。検出閾値下限は、前掲図６の各検出信号の最小値（Ｂｆｂ、Ｐｆｂ、Ｍｆｂ）を２倍に増加させた各値である。このように検出閾値下限を最小値の２倍にするのは、同じ周波数帯域に入ってきた他の生体情報の検出信号を見え難くして、差別化を図るためである。検出閾値上限は、前掲図６の各検出信号の最大値（Ｂｆｐ、Ｐｆｐ、Ｍｆｐ）の各値である。検出閾値の大小関係は、脈波の検出閾値下限＜呼吸の検出閾値下限＜体動検出閾値であることが望ましい。重複確認処理は、この検出閾値下限と検出閾値上限の範囲にある強度の周波数帯を特定する。重複確認処理は、検出した信号が隣接又は重なる場合、強度の大きいほうの生体の検出信号を「あり」と判定し、強度の小さいほうの生体の検出信号を「なし」と判定する。また、重複確認処理は、同じ生体の信号が複数存在する場合、最も強度の総和が大きい信号をその生体の検出信号とする。
【０１０６】
図１５は、呼吸、脈波、体動の各検出信号の例を示す図である。図１５に示す例は、呼吸帯域においてピークが２つ存在し、体動帯域においてピークが１つ存在する。呼吸帯域の各ピークは、呼吸信号ＢＳと脈波信号ＰＳである。体動帯域のピークは、体動信号ＭＳである。
【０１０７】
図１５の例に示すように、例えば、呼吸帯域において呼吸信号ＢＳと脈波信号ＰＳが存在する場合、呼吸帯域における呼吸と脈波の重複確認処理が実施される。呼吸帯域は、上述したように、０．１〜０，７Ｈｚである。この例では、Ａ／Ｄ変換の周波数の分解能は、０．０２５Ｈｚとする。重複確認処理は、呼吸帯域において０．１Ｈｚから順に探索する。呼吸の検出閾値下限は、Ｂｆｂ×２である。呼吸の検出閾値上限は、Ｂｆｐである。脈波の検出閾値下限は、Ｐｆｂ×２である。脈波の検出閾値上限は、Ｐｆｐである。
【０１０８】
図１６〜図２１は、呼吸帯域に呼吸と脈波の各検出信号がある場合の例を示す図である。この図１６〜図２１に示す各例では、脈波の信号にのみハッチングを施す。
【０１０９】
図１６に示す例の場合、重複確認処理は、呼吸の検出閾値下限Ｂｆｂ×２と検出閾値上限Ｂｆｐの範囲にある強度の周波数帯を０．１２５〜０．２２５Ｈｚと特定する。また、重複確認処理は、脈波の検出閾値下限Ｐｆｂ×２と検出閾値上限Ｐｆｐの範囲にある強度の周波数帯を０．４〜０．４７５Ｈｚと特定する。この場合、重複確認処理は、呼吸帯域において、呼吸信号ＢＳ１が検出され、呼吸情報ありと判定すると共に、脈波信号ＰＳ１が検出され、脈波情報ありと判定する。
【０１１０】
図１７に示す例の場合、重複確認処理は、呼吸の検出閾値下限Ｂｆｂ×２と検出閾値上限Ｂｆｐの範囲にある強度の周波数帯を０．１２５〜０．２２５Ｈｚと特定する。また、重複確認処理は、脈波の検出閾値下限Ｐｆｂ×２と検出閾値上限Ｐｆｐの範囲にある強度の周波数帯を０．３〜０．３７５Ｈｚと特定する。この場合、重複確認処理は、呼吸帯域において、呼吸信号ＢＳ２が検出され、呼吸情報ありと判定すると共に、脈波信号ＰＳ２が検出され、脈波情報ありと判定する。
【０１１１】
図１８に示す例の場合、重複確認処理は、呼吸の検出閾値下限Ｂｆｂ×２と検出閾値上限Ｂｆｐの範囲にある強度の周波数帯を０．１２５〜０．２２５Ｈｚと特定する。また、重複確認処理は、脈波の検出閾値下限Ｐｆｂ×２と検出閾値上限Ｐｆｐの範囲にある強度の周波数帯を０．２５〜０．０．３５Ｈｚと特定する。この場合、重複確認処理は、呼吸信号ＢＳ３が検出され、呼吸情報ありと判定する。また、重複確認処理は、脈波信号ＰＳ３の周波数帯が呼吸信号ＢＳ３に隣接する帯域であるため、脈波情報なしと判定する。
【０１１２】
図１９に示す例の場合、重複確認処理は、呼吸の検出閾値下限Ｂｆｂ×２と検出閾値上限Ｂｆｐの範囲にある強度の周波数帯を０．１２５〜０．２２５Ｈｚと特定する。また、重複確認処理は、脈波の検出閾値下限Ｐｆｂ×２と検出閾値上限Ｐｆｐの範囲にある強度の周波数帯を０．２５又は０．３〜０．３５Ｈｚと特定する。この場合、重複確認処理は、呼吸信号ＢＳ４が検出され、呼吸情報ありと判定する。また、重複確認処理は、脈波の周波数帯の０．２５Ｈｚが呼吸信号ＢＳ３に隣接する帯域であるため、０．３〜０．３５Ｈｚの周波数帯を脈波信号ＰＳ４として検出し、脈波情報ありと判定する。
【０１１３】
図２０に示す例の場合、重複確認処理は、呼吸の検出閾値下限Ｂｆｂ×２と検出閾値上限Ｂｆｐの範囲にある強度の周波数帯を０．１２５〜０．２５Ｈｚと特定する。また、重複確認処理は、脈波の検出閾値下限Ｐｆｂ×２と検出閾値上限Ｐｆｐの範囲にある強度の周波数帯を０．２７５Ｈｚと特定する。この場合、重複確認処理は、呼吸信号ＢＳ５が検出され、呼吸情報ありと判定する。また、重複確認処理は、脈波信号ＰＳ５の周波数帯が呼吸信号ＢＳ５に隣接する帯域であるため、脈波情報なしと判定する。なお、重複確認処理は、０．２５Ｈｚの脈波を呼吸信号と誤認識するが、強度は小さいため影響は殆どない。
【０１１４】
図２１に示す例の場合、重複確認処理は、呼吸の検出閾値下限Ｂｆｂ×２と検出閾値上限Ｂｆｐの範囲にある強度の周波数帯を０．１２５〜０．２２５Ｈｚと特定する。また、重複確認処理は、脈波の検出閾値下限Ｐｆｂ×２と検出閾値上限Ｐｆｐの範囲にある強度の周波数帯を０．３〜０．３７５又は０．４７５〜０．５Ｈｚ又は０．６Ｈｚと特定する。この場合、重複確認処理は、呼吸信号ＢＳ６が検出され、呼吸情報ありと判定する。また、重複確認処理は、脈波の信号が３帯域に存在するが、最も大きい０．３〜０．３７５Ｈｚ以外をノイズとみなし、０．３〜０．３７５Ｈｚの周波数帯を脈波信号ＰＳ６として検出し、脈波情報ありと判定する。
【０１１５】
図２２は、非重複確認処理で用いる検出閾値を示す表である。
非重複確認処理は、脈波、呼吸、及び体動の各周波数帯域において１つの生体情報を確認する処理である。各周波数帯域での非重複確認処理は、検出閾値範囲内となる強度の周波数帯を、周波数帯域における低い周波数から探索する。検出閾値域は、図２２に示すように、検出閾値下限と検出閾値上限がある。検出閾値下限は、前掲図６の各検出信号の最小値（Ｂｆｂ、Ｐｆｂ、Ｍｆｂ）の各値である。検出閾値上限は、前掲図６の各検出信号の最大値（Ｂｆｐ、Ｐｆｐ、Ｍｆｐ）の各値である。非重複確認処理は、この検出閾値下限と検出閾値上限の範囲にある強度の周波数帯を特定する。
【０１１６】
例えば、前掲図１５の例に示すように、例えば、体動帯域において体動信号ＭＳのみが存在する場合、体動帯域での非重複確認処理が実施される。体動帯域は、上述したように、３．０Ｈｚ〜である。この例では、Ａ／Ｄ変換の周波数の分解能は、０．２５Ｈｚとする。非重複確認処理は、体動帯域において３．０Ｈｚから順に探索する。体動の検出閾値下限は、Ｍｆｂである。体動の検出閾値上限は、Ｍｆｐである。
【０１１７】
図２３は、体動帯域に体動の検出信号がある場合の例を示す図である。
図２３に示す例の場合、非重複確認処理は、体動の検出閾値下限Ｍｆｂと検出閾値上限Ｍｆｐの範囲にある強度の周波数帯を４．７５〜６．０Ｈｚと特定する。この場合、非重複確認処理は、体動帯域において体動信号ＭＳ１が検出され、体動情報ありと判定する。
【０１１８】
最適化処理について説明する。
呼吸、脈波、及び体動の各周波数帯での最適化処理は、各生体の検出信号とした判定した周波数帯を確認する。最適化処理は、例えば、前掲図１６、図２３の示すように、呼吸の検出信号の周波数帯０．１２５〜０．２２５Ｈｚ、脈波の検出信号の周波数帯０．４〜０．４７５Ｈｚ、体動の検出信号の周波数帯４．７５〜６．０Ｈｚと明確に判別できる場合には、判定結果を変更しない。しかし、最適化処理は、以下に示す２つの条件を満たす場合、判定結果を変更する。
【０１１９】
１つ目の条件について説明する。最適化処理は、呼吸／脈波／体動のいずれか２つの生体の検出信号の周波数帯が重なった場合、強度の小さいほうの検出信号を「なし」に変更する。例えば、呼吸帯域において呼吸の検出信号の周波数帯として０．５〜０．６Ｈｚと判定し、脈波帯域において脈波の検出信号の周波数帯として０．５５〜０．６５Ｈｚと判定した場合、最適化処理は、判定を「脈波情報なし」に変更する。
【０１２０】
２つ目の条件について説明する。最適化処理は、呼吸、脈波、及び体動のうちの任意の生体の検出信号の現在の周波数帯域が隣接する生体の周波数帯域に重なったときに、隣接する周波数帯域に含まれる検出信号の強度の総和Σ（Ｓ′）が現在の周波数帯域の強度の総和Σ（Ｓ）の所定割合（例えば、８０％）以上である場合、検出信号の帯域を隣接する生体の周波数帯域に変更する。この最適化処理の条件は、広い周波数帯域に現れる検出信号に効果的である。なお、検出信号が狭い周波数帯域に現れる場合、隣接する周波数帯域間で共有する周波数を狭めてもよい。
【０１２１】
図２４は、最適化処理の説明図である。
図２４に示す例は、呼吸最適化処理において呼吸帯域に呼吸信号ＢＳ７が検出され、この呼吸信号ＢＳ７の周波数帯域が０．４７５〜０．６Ｈｚと特定された場合である。この例では、呼吸信号ＢＳ７の周波数帯域０．４７５〜０，６Ｈｚのうち０．５〜０．６が脈波の周波数帯域０．５〜４．０Ｈｚの中に重なっている。
【０１２２】
０．４７５Ｈｚでの強度は、５である。０．５Ｈｚでの強度は、７である。０．５２５での強度は、９である。０．５５Ｈｚでの強度は、６である。０．５７５Ｈｚでの強度は、４である。０．６Ｈｚでの強度は、３である。
呼吸帯域での強度の総和Σ（Ｓ）＝５＋７＋９＋６＋４＋３＝３４である。脈波帯域に重なった部分の強度の総和Σ（Ｓ′）＝７＋９＋６＋４＋３＝２９である。
したがって、この例では、Σ（Ｓ）×８０％＜Σ（Ｓ′）となる。そこで、最低化処理は、呼吸最適化処理で判定された「呼吸帯域に呼吸情報あり」を「脈波帯域に呼吸情報あり」に変更する。
【０１２３】
呼吸、脈波、及び体動の各データ解析・記憶３５ｃ、３６ｃ、３７ｃでの周波数の演算方法について説明する。各データ解析・記憶３５ｃ、３６ｃ、３７ｃは、以下の演算式により正規化して、各周波数を演算する。
【０１２４】
呼吸の周波数Ｂｐｕｌｓｅ＝Σ（Ｂｎ×Ｆｂｎ）／Σ（Ｂｎ）・・・（式１）
Ｂｎは、呼吸信号が検出された周波数帯の各周波数の強度である。
Ｆｂｎは、呼吸信号が検出された周波数帯の各周波数である。
ｎは、低周波数からのカウント数である。
【０１２５】
脈波の周波数Ｐｐｕｌｓｅ＝Σ（Ｐｎ×Ｆｐｎ）／Σ（Ｐｎ）・・・（式２）
Ｐｎは、脈波信号が検出された周波数帯の各周波数の強度である。
Ｆｐｎは、脈波信号が検出された周波数帯の各周波数である。
ｎは、低周波数からのカウント数である。
【０１２６】
体動の周波数Ｍｐｕｌｓｅ＝Σ（Ｍｎ×Ｆｍｎ）／Σ（Ｍｎ）・・・（式３）
Ｍｎは、体動信号が検出された周波数帯の各周波数の強度である。
Ｆｍｎは、体動信号が検出された周波数帯の各周波数である。
ｎは、低周波数からのカウント数である。
【０１２７】
図２５は、呼吸、脈波、体動の周波数の演算方法の説明図である。この図２４に示す例は、呼吸帯域に呼吸信号ＢＳ８が検出され、脈波帯域に脈波信号ＰＳ８が検出され、体動帯域に体動信号ＭＳ８が検出された例である。以下では、この各信号ＢＳ８、ＰＳ８、ＭＳ８の周波数の演算を示す。この例では、Ａ／Ｄ変換の周波数の分解能は、０．１Ｈｚとする。
【０１２８】
呼吸信号ＢＳ８は、０．２Ｈｚの強度が５であり、０．３Ｈｚの強度が７であり、０．４Ｈｚの強度が９であり、０．５Ｈｚの強度が６であり、０．６Ｈｚの強度が４である。
呼吸信号ＢＳ８の周波数Ｂｐｕｌｓｅは、（式１）により以下のように演算される。
Ｂｐｕｌｓｅ＝（５×０．２＋７×０．３＋９×０．４＋６×０．５＋４×０．６）
／（５＋７＋９＋６＋４）
＝（１．０＋２．１＋３．６＋３．０＋２．４）／３１
＝約０．３９Ｈｚ
【０１２９】
脈波信号ＰＳ８は、１．３Ｈｚの強度が４であり、１．４Ｈｚの強度が５であり、１．５Ｈｚの強度が８であり、１．６Ｈｚの強度が５であり、１．７Ｈｚの強度が４であり、１．８Ｈｚの強度が２である。
脈波信号ＰＳ８の周波数Ｐｕｌｓｅは、（式２）により以下のように演算される。
Ｐｐｕｌｓｅ＝（４×１．３＋５×１．４＋８×１．５＋５×１．６＋４×１．７＋２×１．８）／（４＋５＋８＋５＋４＋２）
＝（５．２＋７．０＋１２．０＋８．０＋６．８＋３．６）／２８
＝約１．５２Ｈｚ
【０１３０】
体動信号ＭＳ８は、４．３Ｈｚの強度が３であり、４．４Ｈｚの強度が５であり、４．５Ｈｚの強度が７であり、４．６Ｈｚの強度が８であり、４．７Ｈｚの強度が９であり、４．８Ｈｚの強度が８であり、４．９Ｈｚの強度が６であり、５．０Ｈｚの強度が５であり、５．１の強度が４であり、５．２Ｈｚの強度が４であり、５．３Ｈｚの強度が３である。
体動信号ＭＳ８の周波数ＭＰｕｌｓｅは、（式３）により以下のように演算される。
Ｍｐｕｌｓｅ＝（３×４．３＋５×４．４＋７×４．５＋８×４．６＋９×４．７＋８×４．８＋６×４．９＋５×５．０＋４×５．１＋４×５．２＋３×５．３）／（３＋５＋７＋８＋９＋８＋６＋５＋４＋４＋３）
＝（１２．９＋２２．０＋３１．５＋３６．８＋４２．３＋３８．４＋２９．４＋２５．０＋２０．４＋２０．８＋１５．９）／６２
＝約４．７６Ｈｚ
【０１３１】
各データ解析・記憶３５ｃ、３６ｃ、３７ｃは、各信号最適化３５ｂ、３６ｂ、３７ｂにおいて生体情報があると判定した場合、上述のようにその生体情報の周波数を演算し、演算した周波数を記憶する。また、各データ解析・記憶３５ｃ、３６ｃ、３７ｃは、各信号最適化３５ｂ、３６ｂ、３７ｂにおいて生体情報なしと判定した場合、その旨を記憶する。
【０１３２】
ドップラセンサ１によれば、呼吸帯域、脈波帯域、及び体動帯域のうちのいずれかの周波数帯域において当該周波数帯域に対応する生体情報に対して設定された最大値より大きい検出信号又は最小値より小さい検出信号の有無に基づいて、当該周波数帯域において対応する生体情報とは異なる他の生体情報の検出信号の有無を判定することにより、一つの周波数帯域に複数の生体情報が入ったときに少なくとも一つの生体情報を検出することができるので、複数の生体情報が同じ周波数帯域内に含まれている場合でも生体情報を検出可能である。これにより、ドップラセンサ１によれば、個人差や人そのものの動きに起因して各生体情報の周波数帯域が移動し、複数の生体情報のうちの任意の生体情報の信号が他の生体情報の帯域に入った場合でも、その任意の生体情報を検出できる。その結果、ドップラセンサ１は、人の３つの生体情報（呼吸、脈波、体動）を精度良く検出することができる。
【０１３３】
例えば、ドップラセンサ１は、不安や緊張等により引き起こされる過呼吸となり、呼吸が脈波帯域まで上昇した場合でも、脈波帯域において呼吸と脈波の各検出信号を検出することができる。また、ドップラセンサ１は、脈波が低下し、脈波が呼吸帯域まで低下した場合でも、呼吸帯域において呼吸と脈波の各検出信号を検出することができる。
【０１３４】
ドップラセンサ１によれば、呼吸帯域、脈波帯域、及び体動帯域のうちの任意の周波数帯域において他の生体情報の検出信号が存在する場合、当該検出信号に基づいて他の生体情報を検出し、当該検出信号において任意の周波数帯域に対応する生体情報の検出信号が埋もれている場合には当該埋もれている検出信号に基づいて任意の周波数帯域に対応する生体情報を検出することにより、一つの周波数帯域において２つの生体情報を検出することができる。
【０１３５】
ドップラセンサ１によれば、呼吸帯域、脈波帯域、及び体動帯域のうちの任意の周波数帯域において検出信号のレベルの異なる複数のピークが存在する場合、それぞれのピークに基づいて、任意の周波数帯域に対応する生体情報及び他の生体情報を検出することにより、一つの周波数帯域において２つの生体情報を検出することができる。
【０１３６】
ドップラセンサ１によれば、最小値を２倍に増加し、この増加した閾値より小さい検出信号の有無に基づいて、他の生体情報の検出信号の有無を判定することにより、一つの周波数帯域において２つの生体情報をより確実に検出することができる。
【０１３７】
ドップラセンサ１によれば、生体情報の検出信号が各々存在し得る周波数帯域を断続的に検出処理を行うことで監視し、他の生体情報が存在した周波数帯域から他の生体情報の検出信号が存在するか否かを判定することにより、任意の周波数帯域において対応する生体情報とは異なる他の生体情報を検出することができる。
【０１３８】
ドップラセンサ１によれば、人との距離が所定距離未満の場合には、人との距離が所定距離以上の場合に比べて、呼吸、脈波、及び体動の各信号の最大値及び最小値を大きい値に設定することにより、人との相対距離に応じて適切な閾値を設定でき、呼吸、脈波、及び体動を高精度に検出できる。
【０１３９】
ドップラセンサ１によれば、呼吸、脈波、及び体動の生体情報毎に周波数帯域内の信号を周波数帯域に対応する生体情報に適した増幅率で増幅することにより、反射波の強度のレベルを所定範囲内に揃えることができ、反射波の強度の異なる呼吸、脈波、及び体動を１つのドップラセンサ１によって精度良く検出することできる。これにより、ドップラセンサ１は、動きの小さい呼吸や脈波の各信号の検出感度を向上させることができる。また、ドップラセンサ１は、動きの大きい体動の信号の強度のサチュレーションを防止することができる。
【０１４０】
ドップラセンサ１によれば、隣り合う一の周波数帯域と他の周波数帯域とは重なった帯域（共有帯域）を有するので、呼吸、脈波、及び体動がそれぞれ存在する可能性のある広い領域として呼吸帯域、脈波帯域、及び体動帯域をそれぞれ設定することができる。
【０１４１】
ドップラセンサ１によれば、呼吸、脈波、及び体動のうち動きが大きく、反射波の強度が大きい体動、呼吸、脈波の順に検出処理を実施することにより、検出精度を向上させることができる。
【０１４２】
ドップラセンサ１によれば、体動の検出信号を検出した場合、呼吸及び脈波の検出処理の信頼度を低下させることにより、反射波のレベルの大きい体動を優先的に検出することができ、検出精度を向上させることができる。特に、ドップラセンサ１は、体動情報があると判断した場合には呼吸情報なしや脈波情報なしと判定し、呼吸や脈波の検出処理を実施せず、処理負荷を軽減することができる。
【０１４３】
なお、上記実施形態は本発明を適用した一具体例を示すものであり、本発明はこれに限定されるものではない。
【０１４４】
例えば、上記実施形態では複数の生体情報として呼吸、脈波、体動を検出するドップラセンサ１に適用したが、この３つの生体情報のうちの２つの生体情報のみを検出するドップラセンサに適用可能であり、この３つの生体情報以外の生体情報を検出するドップラセンサにも適用可能である。
【０１４５】
また、上記実施形態ではドップラセンサ１を車両に搭載する例を示したが、介護支援システム、見守りシステム等の他の用途に適用できる。
【０１４６】
また、上記実施形態では図２４を参照して説明した最適化処理を各信号最適化３５ｂ、３６ｂ、３７ｂで行う構成としたが、各データ解析・記憶３５ｃ、３６ｃ、３７ｃで行う構成としてもよいし、或いは、各信号最適化３５ｂ、３６ｂ、３７ｂと各データ解析・記憶３５ｃ、３６ｃ、３７ｃとを一体で行う処理部としてもよい。
【０１４７】
また、図１は、本願発明を理解容易にするために、ドップラセンサ１の機能構成を主な処理内容に応じて分類して示した概略図であり、ドップラセンサ１の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。また、各構成要素の処理は、１つのプログラムで実現されてもよいし、複数のプログラムで実現されてもよい。
【０１４８】
また、図１のドップラセンサ１おいて、ＣＰＵで実行される制御用プログラムは、例えば、通信ネットワークを介して外部サーバー等からダウンロードされ、それからＲＡＭ等のメモリ上にロードされてＣＰＵにより実行されるようにしてもよい。また、通信ネットワークを介して、外部サーバーからＲＡＭ等のメモリに直接ロードされ、ＣＰＵにより実行されるようにしてもよい。或いは、ドップラセンサ１に接続された記憶媒体から、ＲＡＭ等のメモリ上にロードされるようにしてもよい。
【０１４９】
また、図５、８〜１３のフローチャートの処理単位は、ドップラセンサ１による処理の理解を容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。ドップラセンサ１の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。また、同様の処理結果が得られるものであれば、図５、８〜１３のフローチャートの処理順序も、図示した例に限られるものではない。
【符号の説明】
【０１５０】
１  ドップラセンサ
２  中央制御装置
１０  電波照射検知装置
２０  呼吸用Ｉ波ＡＭＰ
２１  呼吸用Ｑ波ＡＭＰ
２２  脈波用Ｉ波ＡＭＰ
２３  脈波用Ｑ波ＡＭＰ
２４  体動用Ｉ波ＡＭＰ
２５  体動用Ｑ波ＡＭＰ
２６  接近／離反回路
３０  ＣＰＵ  Ｂｌｏｃｋ
３１、３２、３３  Ａ／Ｄ変換
３４  ＳＰＩ
３５  呼吸用演算処理部
３５ａ  デジタルフィルタ＆ＦＦＴ変換
３５ｂ  呼吸信号最適化
３５ｃ  呼吸データ解析・記憶
３６  脈波用演算処理部
３６ａ  デジタルフィルタ＆ＦＦＴ変換
３６ｂ  脈波信号最適化
３６ｃ  脈波データ解析・記憶
３７  体動用演算処理部
３７ａ  デジタルフィルタ＆ＦＦＴ変換
３７ｂ  体動信号最適化
３７ｃ  体動データ解析・記憶
４０  外部通信装置
【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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【図１６】
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【図１７】
2019126407.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
2019126407.tif 000028
【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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