(57)【要約】【課題】心拍計測装置において、少ない演算量で、ノイズの影響の少ない、正確な心拍間隔時間の算出を行う。【解決手段】ドップラ信号データｆｄ（ｋ）にピーク強調フィルタと移動平均フィルタという２種類の単純なフィルタを適用することにより、平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）を生成する（Ｓ２〜Ｓ５）。この平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）は、元のドップラ信号データｆｄ（ｋ）におけるピークを強調しながら、ノイズに起因するピークを低減させた信号データである。従って、この平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）に基づいて、複数の心拍の拍動時間を決定し（Ｓ６）、これらの心拍の拍動時間に基づき心拍間隔時間を算出することにより（Ｓ７）、従来の周波数解析を用いた心拍の計測装置と比べて、少ない演算量で、ノイズの影響の少ない正確な心拍間隔時間を得ることができる。【選択図】図３
2015217143.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体に対して電波を送信波として送信する電波送信部と、
前記送信波に対する前記生体からの反射波を受信する電波受信部と、
前記送信波の周波数と前記反射波の周波数との差の周波数の信号であるドップラ信号を生成するドップラ信号生成部と、
前記ドップラ信号生成部により生成されたドップラ信号をデジタル信号に変換してデジタル信号処理を行う信号処理部とを備えた心拍計測装置において、
前記信号処理部は、
前記ドップラ信号生成部により生成されたドップラ信号をサンプリングして、このサンプリングにより得られた所定時間分の信号値を、時系列順に配列したドップラ信号データを生成するドップラ信号データ生成部と、
前記ドップラ信号データ生成部により生成されたドップラ信号データにピーク強調フィルタを適用することにより、ピーク強調信号データを生成するピーク強調信号データ生成部と、
前記ピーク強調信号データ生成部により生成されたピーク強調信号データの絶対値に対して平滑化フィルタを適用することにより、平滑化微分強度信号データを生成する平滑化微分強度信号データ生成部と、
前記平滑化微分強度信号データ生成部により生成された平滑化微分強度信号データに基づいて、前記生体の複数の心拍の拍動時間を決定する拍動時間決定部と、
前記拍動時間決定部により決定された複数の心拍の拍動時間のうち、時間的に隣り合う２つの拍動時間の差分の時間に基づいて、心拍間隔時間を算出する心拍間隔算出部とを備えることを特徴とする心拍計測装置。
【請求項２】
前記拍動時間決定部は、決定済の前回の心拍の拍動時間と、前記心拍間隔算出部により算出された前回の心拍間隔時間とに基づいて、次の心拍の拍動時間の取り得る時間の範囲を予測し、この時間の範囲内における前記平滑化微分強度信号データに基づいて、前記次の心拍の拍動時間を決定することを特徴とする請求項１に記載の心拍計測装置。
【請求項３】
前記生体の呼気及び吸気を検出する呼吸検出部をさらに備え、
前記拍動時間決定部は、前記呼吸検出部により前記生体が呼気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の取り得る時間の範囲を、時間的に後にずらし、前記呼吸検出部により前記生体が吸気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の取り得る時間の範囲を、時間的に前にずらすことを特徴とする請求項２に記載の心拍計測装置。
【請求項４】
前記拍動時間決定部は、決定済の前回の心拍の拍動時間と、前記心拍間隔算出部により算出された前回の心拍間隔時間とに基づいて、次の心拍の拍動時間の確率分布を推定した後、前記確率分布を事前分布とし、前記平滑化微分強度信号データを尤度関数とするベイズ推定によって、次の心拍の拍動時間の事後分布を求め、この事後分布に基づいて、前記次の心拍の拍動時間を決定することを特徴とする請求項１に記載の心拍計測装置。 
【請求項５】
前記生体の呼気及び吸気を検出する呼吸検出部をさらに備え、
前記拍動時間決定部は、前記呼吸検出部により前記生体が呼気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の確率分布を、時間的に後にずらし、前記呼吸検出部により前記生体が吸気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の確率分布を、時間的に前にずらすことを特徴とする請求項４に記載の心拍計測装置。
【請求項６】
前記拍動時間決定部は、所定の時間範囲内における前記平滑化微分強度信号データが極大となる時間のうち、その極大値が最大となる時間を、１つ目の心拍の拍動時間とし、
前記心拍間隔算出部は、前記所定の時間範囲内における前記ピーク強調信号データ又は前記平滑化微分強度信号データを周波数解析した結果に基づいて、１つ目の心拍間隔時間を算出することを特徴とする、請求項２乃至請求項５のいずれか一項に記載の心拍計測装置。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電波のドップラ効果を利用して、生体の心拍を計測する心拍計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、人体や動物等の生体に電波を送信波として送信し、この送信波に対する反射波を受信して、送信波の周波数と反射波の周波数との差の周波数の信号であるドップラ信号を出力する電波センサ（ドップラセンサ）を備え、この電波センサを用いて生体の心拍を計測する心拍計測装置が知られている（特許文献１及び特許文献２等参照）。
【０００３】
上記の特許文献１に開示された検出装置（身体状態検出具）は、ベッドに内蔵された電波センサ（マイクロ波送受信センサ）を用いて、心拍や呼吸に起因する人体の微動に対応する（反射波の）変位量の波形を生成し、この変位量の波形を周波数解析することによって、上記の波形における心拍および呼吸の成分を分離した上で、分離後の心拍成分の波形と呼吸成分の波形に基づいて、心拍数と呼吸数とを計測している。
【０００４】
また、上記の特許文献２に開示された検出装置（心拍推定装置）は、マイクロ波の送受信を行うセンサ（マイクロ波送受信部）に加えて、被験者の動き検出用のセンサ（加速度センサ等）を有する。そして、マイクロ波送受信部により受信した反射波のデータを周波数解析して得られた複数のピーク周波数（心拍の候補）から、動き検出用のセンサによる検出結果を周波数解析して得られたピーク周波数の近傍に存在するピーク周波数（被験者の動きにより生じたノイズ成分）を除去して、残ったピーク周波数に基づき心拍を推定する。これにより、心拍の推定精度の向上を図っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−１０２５１５号公報
【特許文献２】特開２０１４−３９６６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
けれども、上記特許文献１に示される従来の検出装置における心拍の計測方法は、マイクロ波等の電波センサからの出力信号（ドップラ信号）を周波数解析することが前提になっているので、演算量が多くなってしまう。また、この心拍の計測方法は、周波数解析を用いて、電波センサからの出力信号における心拍および呼吸の成分を分離した上で、分離後の心拍成分の波形をそのまま用いて、心拍数を計測しているため、心拍間隔時間の細かい変動を検出することが困難である。また、上記特許文献２の検出装置における心拍の計測方法でも、電波センサからの出力信号を周波数解析することが前提になっているので、演算量が多くなってしまう。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するものであり、少ない演算量で、ノイズの影響の少ない、正確な心拍間隔時間を算出することが可能な心拍計測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】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の心拍計測装置は、生体に対して電波を送信波として送信する電波送信部と、前記送信波に対する前記生体からの反射波を受信する電波受信部と、前記送信波の周波数と前記反射波の周波数との差の周波数の信号であるドップラ信号を生成するドップラ信号生成部と、前記ドップラ信号生成部により生成されたドップラ信号をデジタル信号に変換してデジタル信号処理を行う信号処理部とを備えた心拍計測装置において、前記信号処理部は、前記ドップラ信号生成部により生成されたドップラ信号をサンプリングして、このサンプリングにより得られた所定時間分の信号値を、時系列順に配列したドップラ信号データを生成するドップラ信号データ生成部と、前記ドップラ信号データ生成部により生成されたドップラ信号データにピーク強調フィルタを適用することにより、ピーク強調信号データを生成するピーク強調信号データ生成部と、前記ピーク強調信号データ生成部により生成されたピーク強調信号データの絶対値に対して平滑化フィルタを適用することにより、平滑化微分強度信号データを生成する平滑化微分強度信号データ生成部と、前記平滑化微分強度信号データ生成部により生成された平滑化微分強度信号データに基づいて、前記生体の複数の心拍の拍動時間を決定する拍動時間決定部と、前記拍動時間決定部により決定された複数の心拍の拍動時間のうち、時間的に隣り合う２つの拍動時間の差分の時間に基づいて、心拍間隔時間を算出する心拍間隔算出部とを備えることを特徴とする。
【０００９】
この心拍計測装置において、前記拍動時間決定部は、決定済の前回の心拍の拍動時間と、前記心拍間隔算出部により算出された前回の心拍間隔時間とに基づいて、次の心拍の拍動時間の取り得る時間の範囲を予測し、この時間の範囲内における前記平滑化微分強度信号データに基づいて、前記次の心拍の拍動時間を決定することが好ましい。
【００１０】
この心拍計測装置において、前記生体の呼気及び吸気を検出する呼吸検出部をさらに備え、前記拍動時間決定部は、前記呼吸検出部により前記生体が呼気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の取り得る時間の範囲を、時間的に後にずらし、前記呼吸検出部により前記生体が吸気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の取り得る時間の範囲を、時間的に前にずらしてもよい。
【００１１】
この心拍計測装置において、前記拍動時間決定部は、決定済の前回の心拍の拍動時間と、前記心拍間隔算出部により算出された前回の心拍間隔時間とに基づいて、次の心拍の拍動時間の確率分布を推定した後、前記確率分布を事前分布とし、前記平滑化微分強度信号データを尤度関数とするベイズ推定によって、次の心拍の拍動時間の事後分布を求め、この事後分布に基づいて、前記次の心拍の拍動時間を決定することが好ましい。
【００１２】
この心拍計測装置において、前記生体の呼気及び吸気を検出する呼吸検出部をさらに備え、前記拍動時間決定部は、前記呼吸検出部により前記生体が呼気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の確率分布を、時間的に後にずらし、前記呼吸検出部により前記生体が吸気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の確率分布を、時間的に前にずらしてもよい。
【００１３】
この心拍計測装置において、前記拍動時間決定部は、所定の時間範囲内における前記平滑化微分強度信号データが極大となる時間のうち、その極大値が最大となる時間を、１つ目の心拍の拍動時間とし、前記心拍間隔算出部は、前記所定の時間範囲内における前記ピーク強調信号データ又は前記平滑化微分強度信号データを周波数解析した結果に基づいて、１つ目の心拍間隔時間を算出することが好ましい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ドップラ信号データにピーク強調フィルタと移動平均フィルタという２種類の単純なフィルタを適用することにより、平滑化微分強度信号データを生成することができる。この平滑化微分強度信号データは、元のドップラ信号データにおけるピークを強調しながら、ノイズに起因するピークを低減させた信号データである。従って、この平滑化微分強度信号データに基づいて、複数の心拍の拍動時間を決定し、これらの心拍の拍動時間に基づき心拍間隔時間を算出することにより、従来の周波数解析を用いた心拍の計測装置と比べて、少ない演算量で、ノイズの影響の少ない正確な心拍間隔時間を得ることができる。しかも、上記の平滑化微分強度信号データは、元のドップラ信号データにおけるピークを強調した信号データであるため、この平滑化微分強度信号データに基づいて、心拍の拍動時間を決定することにより、従来の周波数解析により分離した心拍成分の波形をそのまま用いた心拍の計測装置と異なり、心拍間隔時間が細かく変動した場合であっても、正確な心拍の拍動時間と正確な心拍間隔時間を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態の心拍計測装置の概略の電気的ブロック構成図。
【図２】図１中の信号処理部の電気的ブロック構成図。
【図３】同心拍計測装置における計測処理のフローチャート。
【図４】図３中の拍動時間候補抽出処理のフローチャート。
【図５】同心拍計測装置のドップラ信号データの波形図。
【図６】同心拍計測装置のピーク強調信号データの波形図。
【図７】同心拍計測装置の平滑化微分強度信号データの波形図。
【図８】本発明の第２の実施形態の心拍計測装置における計測処理のフローチャート。
【図９】同心拍計測装置の電気的ブロック構成図。
【図１０】本発明の第３の実施形態の心拍計測装置における計測処理のフローチャート。
【図１１】本発明の第４の実施形態の心拍計測装置における計測処理のフローチャート。
【図１２】図１１中の心拍の拍動時間推定処理のフローチャート。
【図１３】本発明の第５の実施形態の心拍計測装置における計測処理のフローチャート。
【図１４】図１３中の心拍の拍動時間推定処理のフローチャート。
【図１５】本発明の第２乃至第５の実施形態の変形例において行われる初期処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明を具体化した実施形態による心拍計測装置について、図面を参照して説明する。図１は、本発明の第１の実施形態の心拍計測装置の電気的ブロック構成を示す。この心拍計測装置１は、いわゆるドップラセンサの一種である電波センサ２と、信号処理部３とを備えている。電波センサ２は、人体に対してマイクロ波等の電波を送信波として送信し、この送信波に対する反射波を受信して、これらの送信波と反射波との間の周波数の差に応じたドップラ信号を出力する装置である。
【００１７】
図に示されるように、電波センサ２は、電波送信部４と、電波受信部５と、ドップラ信号生成部６と、ドップラ信号出力部７とを備えている。電波送信部４は、内蔵の発信器が出力した送信信号を電波に変換して、この電波を人体に対して送信波として送信（放射）する。電波受信部５は、電波送信部４から送信された送信波に対する人体からの反射波を受信して受信信号に変換する。ドップラ信号生成部６は、電波送信部４内の発信器が出力した送信信号と電波受信部５が出力した受信信号に基づいて、上記の送信波の周波数と反射波の周波数との差の周波数の信号であるドップラ信号を生成する。ドップラ信号生成部６は、電波送信部４内の発信器が出力した送信信号と電波受信部５が出力した受信信号とを混合するミキサーと、ミキサーが出力した混合信号から、ドップラ信号を抽出するローパスフィルタ等を有している。ドップラ信号出力部７は、ドップラ信号生成部６によって生成されたドップラ信号を、信号処理部３に出力する。
【００１８】
図２に示されるように、上記の信号処理部３は、ドップラ信号データ生成部３１と、ピーク強調信号データ生成部３２と、平滑化微分強度信号データ生成部３３と、拍動時間決定部３４と、心拍間隔算出部３５とを備えている。ドップラ信号データ生成部３１は、（ドップラ信号生成部６により生成されて）ドップラ信号出力部７から出力された（アナログの）ドップラ信号をサンプリングして、このサンプリングにより得られた所定時間分の信号値を、時系列順に配列したドップラ信号データを生成する。ピーク強調信号データ生成部３２は、ドップラ信号データ生成部３１により生成されたドップラ信号データにピーク強調フィルタを適用することにより、ピーク強調信号データを生成する。平滑化微分強度信号データ生成部３３は、ピーク強調信号データ生成部３２により生成されたピーク強調信号データの絶対値に対して平滑化フィルタを適用することにより、平滑化微分強度信号データを生成する。拍動時間決定部３４は、平滑化微分強度信号データ生成部３３により生成された平滑化微分強度信号データに基づいて、（人体の）複数の心拍の拍動時間を決定する。心拍間隔算出部３５は、拍動時間決定部３４により決定された複数の心拍の拍動時間のうち、時間的に隣り合う２つの拍動時間の差分の時間に基づいて、心拍間隔時間を算出する。
【００１９】
次に、本心拍計測装置１における心拍間隔時間算出処理について説明する。上記の電波センサ２は、心拍計測時には、人体の胸部付近に向けて電波を放射するように配置される。人体は、心臓の定期的な拍動によって微小に振動しており、電波センサ２は、この振動による距離変化に応じた信号値のドップラ信号を出力する。
【００２０】
図３は、心拍計測時に信号処理部３において行われる心拍間隔時間算出処理のフローチャートであり、図４は、図３中の拍動時間候補抽出処理のフローチャートである。信号処理部３（のドップラ信号データ生成部３１）は、ドップラ信号出力部７から出力されたドップラ信号を、一定時間間隔（サンプリング周期）ＴＳでサンプリングして、このサンプリングにより得られた所定時間分の信号値を、時系列順に配列したドップラ信号データを生成する。具体的には、信号処理部３は、図３に示されるように、サンプリング周期ＴＳ毎に、現在時刻（正確に言うと、測定開始からの経過時間）ｔを取得し（Ｓ１）、この現在時刻ｔに対応するドップラ信号データをサンプリングする（取得する）（Ｓ２）処理を、所定時間が経過するまで（Ｓ３でＮＯ）繰り返すことにより、所定時間分（例えば１０秒分）のドップラ信号データｆｄ（ｋ）（ｋ＝１，２，．．．，Ｎ）を得る。ここで、Ｎは、現在の時刻における最新のドップラ信号値に対応するデータ番号であり、データ取得時の時刻ｔとｋの関係はｋ=[ｔ／ＴＳ］と表される。ここで、記号［ｘ］は、xを超えない最大の整数を表す。
【００２１】
図５は、ドップラ信号データｆｄ（ｋ）に含まれる各データを滑らかにつないだ波形の一例を示す。図５では、定期的に鋭いピークが観測されているが、これが心拍の拍動のタイミングに対応している。以下において、心拍の拍動のタイミングを心拍の拍動時間と呼び、複数の心拍の拍動時間のうち、時間的に隣り合う（隣接する）心拍の拍動時間同士の時間間隔を心拍間隔時間と呼ぶ。
【００２２】
所定時間分のドップラ信号データｆｄ（ｋ）の取得を完了すると、信号処理部３（のピーク強調信号データ生成部３２）は、ドップラ信号データｆｄ（ｋ）にピーク強調フィルタを適用して、ピーク強調信号データｆｐ（ｋ）を算出する（Ｓ４）。ピーク強調フィルタに用いられる演算は、なだらかな増減の影響を除去しながら急峻な信号変化を強調する演算であり、ピーク強調フィルタとしては、例えば、時間的に隣り合う（隣接する）信号データ間の差分を算出する微分フィルタなどを用いることができる。微分フィルタとしては、単純に隣接する信号データ間の差分を算出するものから、一定距離離れた信号データ間の差分を算出するもの、近隣の複数の信号データとの差分を算出するものなど、目的に応じた設定のフィルタを用いることが可能である。ここで、フィルタをｇ（ｓ）（ｓ＝１，２，…，Ｍ）とすると、フィルタの適用とは、フィルタと元信号データとの、長さＭの畳み込み演算である。従って、ドップラ信号データｆｄ（ｋ）にピーク強調フィルタを適用したピーク強調信号データｆｐ（ｋ）は、下記の式で表される。
【数１】
2015217143.tif 000003
【００２３】
ここで、ピーク強調フィルタとしては、通常、以下の条件を満たすものを使用する。ただし、これらの式において、ピーク強調フィルタのフィルタ長Ｍは、奇数である。
【数２】
2015217143.tif 000004
【００２４】
たとえば、ｇ（ｓ）＝｛−１，２，−１｝、ｇ（ｓ）＝｛−１，０，２，０，−１｝、ｇ（ｓ）＝｛−１，−１，４，−１，−１｝は、いずれもピーク強調フィルタとして機能する。図６は、図５に示すドップラ信号データｆｄ（ｋ）にピーク強調フィルタを適用したピーク強調信号データｆｐ（ｋ）（に含まれる各データを滑らかにつないだ波形）を示す。
【００２５】
次に、信号処理部３（の平滑化微分強度信号データ生成部３３）は、所定データ数分のピーク強調信号データｆｐ（ｋ）の絶対値の移動平均値を算出して、この移動平均値を時系列順に配列した信号データである平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）を求める。すなわち、フィルタ長Ｌの移動平均フィルタｈ（ｓ）を設定して、下記の式のように平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）を算出する（Ｓ５）。 
【数３】
2015217143.tif 000005
【００２６】
ここで、移動平均フィルタの例としては、ｈ（ｓ）＝｛１/Ｌ，１/Ｌ，…，１/Ｌ｝が挙げられる。この例は一様平均を行うフィルタの例であるが、必ずしも一様平均である必要はなく、たとえばガウシアンフィルタのようなものでもよい。図７は、図６に示すピーク強調信号データｆｐ（ｋ）から算出した平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）（に含まれる各データを滑らかにつないだ波形）を示す。 
【００２７】
図７に示すように、平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）の波形は、図５に示される元のドップラ信号データｆｄ（ｋ）の波形に対して、鋭いピークを強調しながらノイズに起因するピークを低減させたものとなっている。従って、この平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）に基づいて、複数の心拍の拍動時間を算出することにより、ドップラ信号データｆｄ（ｋ）をそのまま用いる場合と比べて、ノイズの影響の少ない（安定した）、正確な心拍の拍動時間の推定を行うことができる。
【００２８】
具体的には、信号処理部３（の拍動時間決定部３４）は、Ｓ５で求めた平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）に基づいて、図４のフローチャートに示す手順で、心拍の拍動時間を決定する（複数の心拍の拍動時間の候補を抽出する）（Ｓ６）。まず、例えば、現在時刻ｔの１０秒前から現在時刻ｔまでの平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）のうち、特定の時間範囲（図４のフローチャートに示される例では、１秒間、すなわち、［１／ＴＳ］データ分）の平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）から、極大値を全て抽出した上で、全ての極大値のうち値が最大となるものを１つ選択し、選択された極大値に対応する時刻を、心拍の拍動時間候補とする。より詳細に説明すると、図４のフローチャートに示すように、信号処理部３は、まず、インデックスｉに、初期値として、（ｔ−１０）（現在時刻ｔの１０秒前）をセットした上で（Ｓ１１）、ｉ秒後後から（ｉ＋１）秒後の範囲内の平滑化微分強度信号ｆｍ（ｋ）のデータにおける極大値のうちの最大値を算出し、この最大値に対応する時刻を、ｉ秒後後から（ｉ＋１）秒後の範囲内における、心拍の拍動時間候補Ｔｉとする（Ｓ１２）。そして、Ｓ１２で心拍の拍動時間候補Ｔｉが存在する場合（ｉ秒後後から（ｉ＋１）秒後の範囲内の平滑化微分強度信号ｆｍ（ｋ）のデータに極大値が存在する場合）、この心拍の拍動時間候補Ｔｉを、心拍の拍動時間候補集合Ａに追加する（Ｓ１３）。
【００２９】
次に、信号処理部３は、上記の特定の時間範囲を一部オーバーラップさせながら（例えば０．５秒、すなわち［０．５／ＴＳ］データ分ずらして）、上記と同様に心拍の拍動時間候補を求める。具体的には、インデックスｉに０．５を加算した上で、Ｓ１２及びＳ１３の処理を行うことにより、次の心拍の拍動時間候補Ｔｉを求める。そして、信号処理部３は、インデックスｉが（ｔ−１）より大きくなるまで（Ｓ１５でＮＯ）、上記Ｓ１２乃至Ｓ１４の処理を繰り返すことにより、（Ｓ１で取得した）現在時刻ｔの１０秒前から現在時刻ｔまでの間における、心拍の拍動時間候補を抽出する（心拍の拍動時間候補集合Ａを求める）。
【００３０】
信号処理部３（の心拍間隔算出部３５）は、上記の拍動時間候補抽出処理で抽出された拍動時間候補のうち、最も時間が近いもの同士の差分（時間的に隣り合う２つの拍動時間の差分）の時間を算出することにより、心拍間隔時間の候補の数値列を得る。そして、信号処理部３は、この数値列に含まれる心拍間隔時間の候補の平均値もしくは中央値を、心拍間隔時間代表値として求める（Ｓ７）。この際、信号処理部３が、心拍間隔時間として明らかに異常と判断される時間、例えば０．５秒未満や２秒以上などの時間を除去して計算してもよい。さらに、上記の心拍間隔時間の候補の数値列に含まれる値のうち、上記のように算出された心拍間隔時間代表値から所定値以上外れた値を除去した上で、再度、心拍間隔時間代表値を算出することにより、よりノイズに対して頑健にすることもできる。
【００３１】
信号処理部３（の心拍間隔算出部３５）は、上記のように算出された心拍間隔時間代表値を、この時間帯における心拍間隔として出力することができる。例えば、図４のフローチャートに示されるように、過去１０秒間のドップラ信号データを用いて、上記の演算を行うことによって、過去１０秒間を代表する心拍間隔の値が1つ求められる。 
【００３２】
上記のように、本実施形態の心拍計測装置１によれば、ドップラ信号データｆｄ（ｋ）にピーク強調フィルタと移動平均フィルタという２種類の単純なフィルタを適用することにより、平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）を生成することができる。この平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）は、元のドップラ信号データｆｄ（ｋ）におけるピークを強調しながら、ノイズに起因するピークを低減させた信号データである。従って、この平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）に基づいて、複数の心拍の拍動時間を決定し、これらの心拍の拍動時間に基づき心拍間隔時間を算出することにより、従来の周波数解析を用いた心拍の計測装置と比べて、少ない演算量で、ノイズの影響の少ない正確な心拍間隔時間を得ることができる。しかも、上記の平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）は、元のドップラ信号データｆｄ（ｋ）におけるピークを強調した信号データであるため、この平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）に基づいて、心拍の拍動時間を決定することにより、従来の周波数解析により分離した心拍成分の波形をそのまま用いた心拍の計測装置と異なり、心拍間隔時間が細かく変動した場合であっても、正確な心拍の拍動時間と正確な心拍間隔時間を得ることができる。
【００３３】
なお、本実施形態において、図３に示される例では、信号処理部３は、所定時間分（例えば１０秒分）のドップラ信号データｆｄ（ｋ）をまとめて算出した後に、この所定時間分のドップラ信号データｆｄ（ｋ）に基づき、ピーク強調信号データｆｐ（ｋ）及び平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）の算出や、拍動時間候補の抽出や、心拍間隔時間代表値の算出を行った。けれども、信号処理部３が、ある時刻ｔに対応するドップラ信号データｆｄ（ｋ）をサンプリングする（取得する）度に、ピーク強調信号データｆｐ（ｋ）及び平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）の算出や、拍動時間候補の抽出や、心拍間隔時間代表値の算出を行ってもよい。
【００３４】
次に、本発明の第２の実施形態の心拍計測装置１について説明する。第２の実施形態の心拍計測装置１の回路構成（ハードウェアの構成）は、第１の実施形態の心拍計測装置１と同様である。本心拍計測装置１の第１の実施形態の心拍計測装置１との差異は、主に、心拍の拍動時間の決定方法である。
【００３５】
図８のフローチャートを参照して、第２の実施形態の心拍計測装置１における心拍間隔時間の算出方法を説明する。第２の実施形態の第１の実施形態との差異は、主に、心拍の拍動時間の決定方法である。その他の点は、基本的に、第１の実施形態と同様である。
【００３６】
まず、本心拍計測装置１の信号処理部３は、心拍の拍動時間のインデックスｎに初期値（”１”）をセットした上で（Ｓ２１）、図３中のＳ１、Ｓ２、Ｓ４、及びＳ５の処理と同様な処理を行う。ただし、本実施形態では、図３のフローチャートにおける処理と異なり、信号処理部３が、ある時刻ｔに対応するドップラ信号データｆｄ（ｋ）をサンプリングする（取得する）度に（Ｓ２２及びＳ２３）、ピーク強調信号データｆｐ（ｋ）及び平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）の算出を行う（Ｓ２４及びＳ２５）。
【００３７】
そして、信号処理部３は、現在時刻ｔが、次の（（ｎ＋１）回目の）心拍の拍動時間の予想時間（ｔＲ（ｎ＋１）＝ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ））に所定の時間幅ＴＰを加えた時間になるまで（Ｓ２６でＮＯ）、平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）の算出を行う。ここで、ｔＲ（ｎ）は、ｎ回目の心拍の拍動時間を表し、ｔＲＲＩ（ｎ）は、ｎ個目の心拍間隔時間（ｎ回目の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ）と（ｎ−１）回目の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ−１）との差分の時間）を表す。
【００３８】
そして、信号処理部３は、現在時刻ｔが、次の心拍の拍動時間の予想時間に所定の時間幅ＴＰを加えた時間（ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）＋ＴＰ）になると（Ｓ２６でＹＥＳ）、次の（（ｎ＋１）回目の）心拍の拍動時間を推定する（Ｓ２７）。
【００３９】
次に、上記Ｓ２７の心拍の拍動時間の推定処理について説明する。一般に、心拍は人為的に操作できるものではなく、健康状態の人間であれば、前回の心拍間隔と次の心拍間隔が大きく乖離することはない。したがって、前回の心拍間隔時間から、次の心拍の拍動時間を予想することが可能である。具体的に言うと、上記のように、ｎ回目の心拍の拍動時間をｔＲ（ｎ）と表すと、ｎ回目（ｎ個目）の心拍間隔時間は、ｔＲＲＩ（ｎ）＝ｔＲ（ｎ）−ｔＲ（ｎ−１）となる。このとき、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）は、ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）に近い時間であることが予想できる。そこで、信号処理部３は、所定の時間幅ＴＰを設定し、時刻ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）−ＴＰから、時刻ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）＋ＴＰまでの平滑化微分強度データｆｍ（ｋ）を参照し、例えば、その範囲内の平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）の極大値のうち最大値に対応するデータ番号ａｒｇｍａｘ（ｆｍ（ｋ））から、次の心拍の拍動時間を、ｔＲ（ｎ＋１）＝ａｒｇｍａｘ（ｆｍ（ｋ））×ＴＳのように決定することができる。最後に、信号処理部３は、心拍間隔時間を、ｔＲＲＩ（ｎ＋１）＝ｔＲ（ｎ＋１）−ｔＲ（ｎ）により算出して（Ｓ２８）、心拍の拍動時間及び心拍間隔時間のインデックスｎに１を加算する（Ｓ２９）。
【００４０】
上記のように、第２の実施形態の心拍計測装置１によれば、決定済の前回の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ）と、心拍間隔算出部３５により算出された前回の心拍間隔時間ｔＲＲＩ（ｎ）とに基づいて、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の取り得る時間の範囲（時刻ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）−ＴＰから、時刻ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）＋ＴＰまで）を予測し、この時間の範囲内における平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）に基づいて、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）を決定するようにした。これにより、拍毎に、ノイズの影響の少ない安定した心拍の拍動時間と心拍間隔時間を、効率的に得る（算出する）ことができる。また、上記のように、特定の（予測した）時間範囲内の平滑化微分強度データｆｍ（ｋ）のみを参照して、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）を決定するようにしたことにより、上記Ｓ２７の心拍の拍動時間の推定（決定）処理は、本処理の実行に必要なデータが揃い次第（時刻ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）＋ＴＰに対応する平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）が取得されたタイミングで）、実行することができる。
【００４１】
次に、本発明の第３の実施形態の心拍計測装置１について説明する。図９に示されるように、第３の実施形態の心拍計測装置１の回路構成（ハードウェアの構成）は、人体の呼気及び吸気を検出する呼吸検出部４１を備えている点以外は、第１の実施形態の心拍計測装置１と同様であるので、図９において、同じ番号を付して、その説明を省略する。上記の呼吸検出部４１としては、例えば、人体の胸部や腹部に取り付け可能な、公知のベルト状の呼吸センサを用いることができる。このベルト状の呼吸センサは、例えば、導電性繊維センサ、圧電フィルムセンサ等を有しており、被験者の呼吸に応じたベルトの伸縮による静電容量変化、圧力変化等を検知することにより、被験者の呼気及び吸気（呼吸状態）を検出する。
【００４２】
また、本実施形態の心拍計測装置１における心拍間隔時間算出処理は、心拍の拍動時間の推定処理において、上記の呼吸検出部４１が検出した呼吸状態に応じて、次の心拍の拍動時間の予測時間を調整する点が、第２の実施形態の心拍計測装置１と異なる。その他の処理については、第２の実施形態の心拍計測装置１と基本的に同様であるので、図１０のフローチャートにおいて、同じ符号を付して、その説明を省略する。
【００４３】
次に、図１０のフローチャートを参照して、本心拍計測装置１における心拍間隔時間算出処理について、具体的に説明する。信号処理部３は、現在時刻ｔの取得（Ｓ２１）から、平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）の算出（Ｓ２５）まで、第２の実施形態の心拍計測装置１と同じ処理を行った後、上記の次の心拍の拍動時間の予測時間（次の心拍の拍動予測時間）の調整処理を行う。具体的には、信号処理部３は、呼吸検出部４１によって吸気中であると判定された場合（Ｓ３１でＹＥＳ）、前回の心拍間隔時間ｔＲＲＩ（ｎ）よりも所定時間ＴＲＳだけ短い時間（ｔＲＲＩ（ｎ）−ＴＲＳ）を、調整用の心拍間隔時間ワークｔＲＲＩＷにセットし、時刻ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩＷ−ＴＰから、時刻ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩＷ＋ＴＰまでの平滑化微分強度データｆｍ（ｋ）を参照して、次の心拍の拍動時間を推定する（Ｓ３６）。これにより、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の取り得る時間の範囲を、所定時間ＴＲＳだけ早めにずらす。これに対して、呼吸検出部４１によって呼気中であると判定された場合（Ｓ３１でＮＯ、Ｓ３３でＹＥＳ）、信号処理部３は、前回の心拍間隔時間ｔＲＲＩ（ｎ）よりも所定時間ＴＲＳだけ長い時間（ｔＲＲＩ（ｎ）＋ＴＲＳ）を、調整用の心拍間隔時間ワークｔＲＲＩＷにセットし、時刻ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩＷ−ＴＰから、時刻ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩＷ＋ＴＰまでの平滑化微分強度データｆｍ（ｋ）を参照して、次の心拍の拍動時間を推定する（Ｓ３６）。これにより、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の取り得る時間の範囲を、所定時間ＴＲＳだけ遅めにずらす。
【００４４】
これは、健常な人であっても、洞性不整脈または呼吸性不整脈と呼ばれる現象により、吸気時は心拍数が上がり（心拍間隔時間が短くなり）、呼気時は心拍数が下がる（心拍間隔時間が長くなる）傾向があることを利用した調整である。その変化の程度には個人差があるため、調整時間ＴＲＳの値は、過去の呼吸状態と心拍間隔時間を参照して、自動的に調整することもできる。たとえば、吸気後から呼気前の状態における心拍間隔時間の平均値と、呼気後から吸気前の状態における心拍間隔時間の平均値を算出し、これらの平均値の差分の２分の１を調整時間ＴＲＳとして設定してもよい。
【００４５】
なお、信号処理部３は、上記Ｓ３６の心拍の拍動時間の推定（決定）処理を、本処理の実行に必要なデータが揃い次第（時刻ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩＷ＋ＴＰに対応する平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）が取得されたタイミングで）（Ｓ３５でＹＥＳ）、実行する。
【００４６】
上記のように、第３の実施形態の心拍計測装置１によれば、信号処理部３（の拍動時間決定部３４）が、呼吸検出部４１により人体が呼気中であると検出されたときには、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の取り得る時間の範囲を、時間的に後にずらし、呼吸検出部４１により人体が吸気中であると検出されたときには、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の取り得る時間の範囲を、時間的に前にずらす。これにより、上記第２の実施形態における効果に加えて、呼吸による心拍間隔時間の変動に応じた、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の取り得る時間の範囲の調整処理を行うことができる。従って、次の心拍の拍動時間の推定精度を向上させることができるので、より正確な心拍間隔時間の算出を行うことができる。
【００４７】
次に、本発明の第４の実施形態の心拍計測装置１について説明する。第４の実施形態の心拍計測装置１の回路構成（ハードウェアの構成）は、第１の実施形態の心拍計測装置１と同様である。本心拍計測装置１の処理と第２の実施形態の心拍計測装置１の処理との差異は、主に、心拍の拍動時間の推定方法である。その他の処理については、図８に示す第２の実施形態の心拍計測装置１と基本的に同様であるので、図１１のフローチャートにおいて、図８と同じ処理には、同じ符号を付して、その説明を省略する。
【００４８】
次に、図１１及び図１２のフローチャートを参照して、本心拍計測装置１における心拍間隔時間算出処理について説明する。本実施形態の心拍計測装置１は、次の心拍の拍動時間の予測を行う点では、第２の実施形態の心拍計測装置１と同様である。ただし、本実施形態では、予想される次の心拍の拍動時間の範囲を均一に扱うのではなく、より前回の心拍間隔時間と同一に近い心拍間隔時間を採用した場合の心拍の拍動時間の方が、より次の心拍の拍動時間である確率が高いという確率分布の考え方を導入している。具体的には、予想される次の心拍の拍動時間の確率分布を事前分布とし、平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）を尤度関数としたベイズ推定によって、次の心拍の拍動時間の事後分布を求め、事後分布から次の心拍の拍動時間の点推定を行う。
【００４９】
より詳細に説明すると、信号処理部３は、図８中のＳ２１乃至Ｓ２５と同じ処理を行って、平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）の算出を行った後、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の推定に必用なデータが揃うと（時刻ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）＋３σに対応する平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）が取得されたタイミングで）（Ｓ４１でＹＥＳ）、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の推定を行う（Ｓ４２）。ただし、σは、後述する図１２中のＳ５１に示される正規分布のパラメータとして用いられる標準偏差を示す。
【００５０】
図１２のフローチャートに示されるように、上記Ｓ４２の心拍の拍動時間推定処理では、信号処理部３は、予想される次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の確率分布を、事前分布ＰＲ（ｔ）として算出する（Ｓ５１）。ここで、ｔＲ（ｎ＋１）の事前分布ＰＲ（ｔ）としては、例えば、図に示されるように、ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）を平均値ｍとして、所定の秒数（例えば０．１〜０．２秒程度）を標準偏差σとする正規分布などが利用できる。
【００５１】
次に、信号処理部３は、上記の事前分布ＰＲ（ｔ）と、尤度関数としての平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）（＝ｆｍ（［ｔ／ＴＳ］)）を乗じることによって、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の事後分布ＰＯ（ｔ）を求める（Ｓ５２）。この事後分布ＰＯ（ｔ）は、規格化されていないため確率分布にはなっていないが、最終的に点推定値を求めるために使用するのみであるため、規格化は不要である。なお、事前分布ＰＲ（ｔ）が連続関数であるのに対して、平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）（＝ｆｍ（［ｔ／ＴＳ］)）は時間間隔ＴＳの離散関数である。ただし、図のＳ５２及び下式のように、ｆｍ（ｔ）は時間間隔ＴＳの間で不変の値を持つ関数であると見なして事後分布ＰＯ（ｔ）を算出してもよいし、内挿補間等によって任意のtに対するｆｍ（ｔ）の値を求めて、このｆｍ（ｔ）と事前分布ＰＲ（ｔ）とを乗じることによって、事後分布ＰＯ（ｔ）を求めてもよい。
【数４】
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【００５２】
次に、信号処理部３は、心拍の拍動時間の点推定値ｔＲ（ｎ＋１）を、事後分布ＰＯ（ｔ）の期待値Ｅ［ＰＯ（ｔ）］として求める（Ｓ５３）。そして、図１１のＳ２８に示されるように、信号処理部３は、上記Ｓ５３で算出した次の心拍の拍動時間（の点推定値）ｔＲ（ｎ＋１）と、前回の心拍の拍動時間（の点推定値）ｔＲ（ｎ）とに基づいて、心拍間隔時間を、ｔＲＲＩ（ｎ＋１）＝ｔＲ（ｎ＋１）−ｔＲ（ｎ）により算出する。
【００５３】
本実施形態でも、第２の実施形態と同様に、心拍の拍動時間の算出は、本処理に必要なデータが揃い次第、実行される。上記の事後分布ＰＯ（ｔ）の計算は、ｔ＝０からｔ＝＋∞まで定義（計算）可能であるが、ここでは、例えばtの値がｍ±３σ、すなわち、ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）±３σの範囲内のみで、事後分布ＰＯ（ｔ）を計算するように定めることにより、計算に必要なデータ範囲を有限にすることができる。この場合、心拍の拍動時間の算出は、図１１中のＳ４１に示されるように、時刻ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）＋３σに対応する平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）が取得されたタイミングで実行される。
【００５４】
上記のように、第４の実施形態の心拍計測装置１によれば、信号処理部３（の拍動時間決定部３４）が、決定済の前回の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ）と、心拍間隔算出部３５により算出された前回の心拍間隔時間ｔＲＲＩ（ｎ）とに基づいて、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の確率分布を推定する。そして、この確率分布を事前分布ＰＲ（ｔ）とし、平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）を尤度関数とするベイズ推定によって、次の心拍の拍動時間の事後分布ＰＯ（ｔ）を求め、この事後分布に基づき、次の心拍の拍動時間（の点推定値）ｔＲ（ｎ＋１）を決定する。これにより、上記第２の実施形態の心拍計測装置１と同様な効果を有し、しかも、第２の実施形態の心拍計測装置１と比べて、次の心拍の拍動時間を、より正確に予測（推定）することができる。
【００５５】
次に、本発明の第５の実施形態の心拍計測装置１について説明する。第５の実施形態の心拍計測装置１の回路構成（ハードウェアの構成）は、図９に示される第３の実施形態の心拍計測装置１と同様である。本心拍計測装置１における平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）の算出（生成）方法、及び次の心拍の拍動時間の推定方法は、第４の実施形態と同様である。ただし、本実施形態の心拍計測装置１は、事前分布ＰＲ（ｔ）の平均値ｍを、呼吸状態に応じて調整する点が、第４の実施形態の心拍計測装置１と異なる。
【００５６】
具体的には、図１３のフローチャートに示されるように、信号処理部３（の拍動時間決定部３４）は、呼吸検出部４１によって吸気中であると判定された場合（Ｓ６１でＹＥＳ）、調整用の所定時間ＴＲＳを用いて、ｍ＝ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）−ＴＲＳとし（Ｓ６２）、呼吸検出部４１によって呼気中であると判定された場合（Ｓ６１でＮＯ、Ｓ６３でＹＥＳ）、ｍ＝ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）＋ＴＲＳとする（Ｓ６４）。これに対して、呼吸検出部４１によって、吸気中及び吸気中のいずれでもないと判定された場合は（Ｓ６１でＮＯ、Ｓ６３でＮＯ）、信号処理部３（の拍動時間決定部３４）は、ｍ＝ｔＲ（ｎ）＋ｔＲＲＩ（ｎ）とする（Ｓ６５）。そして、信号処理部３は、調整後の平均値ｍを用いて、事前分布ＰＲ（ｔ）を算出し（図１４のＳ７１）、この事前分布ＰＲ（ｔ）に基づき、事後分布ＰＯ（ｔ）を求めて（Ｓ５２）、この事後分布ＰＯ（ｔ）に基づき、次の心拍の拍動時間（の点推定値）ｔＲ（ｎ＋１）を算出する（Ｓ５３）。
【００５７】
本実施形態において、上記の例では、事前分布ＰＲ（ｔ）の平均値ｍを呼吸状態に応じて調整したが、呼気中及び吸気中のときは、呼吸がない状態と比較して、事前分布ＰＲ（ｔ）の分布幅を広げるように調整してもよい。このような調整方法は、例えば事前分布ＰＲ（ｔ）として正規分布を用いる場合、標準偏差σの値を大きくすることによって実現できる。また、第３の実施形態で記載したように、呼気中及び吸気中の心拍間隔時間の変化の程度には個人差があるため、個人に応じた調整時間ＴＲＳの変更を行ってもよい。
【００５８】
上記のように、第５の実施形態の心拍計測装置１によれば、信号処理部３（の拍動時間決定部３４）が、呼吸検出部４１により人体が呼気中であると検出されたときには、次の心拍の拍動時間の確率分布（事前分布ＰＲ（ｔ）の平均値ｍ）を、時間的に後にずらし、呼吸検出部４１により人体が吸気中であると検出されたときには、次の心拍の拍動時間の確率分布を、時間的に前にずらす。これにより、上記第４の実施形態における効果に加えて、呼吸による心拍間隔時間の変動に応じた、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の事前分布ＰＲ（ｔ）の時間的な位置の調整を行うことができる。従って、次の心拍の拍動時間の推定精度を向上させることができるので、より正確な心拍間隔時間の算出を行うことができる。
【００５９】
次に、上記第２乃至第５の実施形態の変形例について説明する。この変形例では、上記第２乃至第５の実施形態における、心拍の拍動時間の初期値（ｔＲ（１））と、心拍間隔時間の初期値（ｔＲＲＩ（１））に、適切な値を設定するための初期処理を行う。
【００６０】
上記第２乃至第５の実施形態の心拍計測装置１において、心拍の拍動時間及び心拍間隔時間の初期値（ｔＲ（１）及びｔＲＲＩ（１））は、適当な値（例えば、心拍の拍動時間の初期値ｔＲ（１）は、平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）において最初に表れた極大値の時間、心拍間隔時間の初期値ｔＲＲＩ（１）は、１秒といった値）に設定した場合であっても、心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ）は、少しずつ正しい位置に調整されていく特性を持つため、時間が経過すれば、いずれは、安定した心拍の拍動時間の追跡を行うことができる。これは、計測開始当初の心拍の拍動予測時間が実際と大きくずれていても、予測に幅（時間幅ＴＰ、又は３σ）を持たせ、しかも、最終的な（次の）心拍の拍動時間の判断には実際のピーク位置を反映した平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）を参照しているためである。
【００６１】
しかし、第２乃至第５の実施形態の心拍計測装置１において、図１５のフローチャートに示されるような初期処理を行うことにより、心拍の拍動時間および心拍間隔時間の初期値をより適切な値に設定することができる。これにより、安定した計測に至るまでの時間を短縮し、より使い勝手の良い心拍計測装置１を実現することができる。
【００６２】
図１５のフローチャートは、本変形例における心拍計測装置１の初期処理を示す。この図において、上記図１０に示される処理と同様な処理には、同じ符号を付して、その説明を省略する。この初期処理では、信号処理部３は、心拍の拍動が複数回含まれるような所定の時間間隔Ｔｉ（例えば、１０秒程度）の平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）を取得する（Ｓ２２乃至Ｓ２５）。そして、信号処理部３は、時間間隔Ｔｉの平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）の取得が完了すると（Ｓ８１でＹＥＳ）、時間間隔Ｔｉの平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）に含まれる極大値を抽出して（Ｓ８２）、これらの極大値のうち値が最大であるものの時間を、心拍の拍動時間の初期値ｔＲ（１）に設定する（Ｓ８３）。すなわち、信号処理部３（の拍動時間決定部３４）は、所定の時間間隔Ｔｉ内における平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）が極大となる時間のうち、その極大値が最大となる時間を、１つ目の心拍の拍動時間ｔＲ（１）とする。これにより、心拍の拍動時間の初期値（１つ目の心拍の拍動時間）ｔＲ（１）が、真の拍動時間に対応する確率を高めることができる。
【００６３】
また、信号処理部３（の心拍間隔算出部３５）は、上記の時間間隔Ｔｉ分のピーク強調信号データｆｐ（ｋ）又は平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）に対して、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等を行うことにより、パワースペクトルを算出する（Ｓ８４）。そして、このパワースペクトルにおいて、心拍間隔時間が取りうる範囲内（０．５〜１．２秒程度）に対応する周波数(０．８〜２Ｈｚ程度)のうち、パワーが最大となる周波数を求め、その逆数によって算出される時間を、心拍間隔時間の初期値ｔＲＲＩ（１）に設定する（Ｓ８５）。すなわち、信号処理部３（の心拍間隔算出部３５）は、所定の時間間隔Ｔｉ内におけるピーク強調信号データｆｐ（ｋ）又は平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）を周波数解析した結果に基づいて、１つ目の心拍間隔時間ｔＲＲＩ（１）を算出する。これにより、真の心拍間隔時間に近い、心拍間隔時間の初期値（１つ目の心拍間隔時間）ｔＲＲＩ（１）の推定が可能となる。
【００６４】
このとき、心拍の拍動時間の初期値ｔＲ（１）、及び心拍間隔時間の初期値ｔＲＲＩ（１）を用いて、現在時刻tまでに得た平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）の範囲内で、第２乃至第５の実施形態に従い、次の心拍の拍動時間の推定ができる場合は、この範囲内で可能である限りまで、最新の心拍の拍動時間の推定を進めておいてもよい（Ｓ８６）。また、このとき、推定できた心拍の拍動時間の範囲内で可能である限りまで最新の心拍間隔時間の算出をしておいてもよい。
【００６５】
上記のように、本変形例の心拍計測装置１によれば、信号処理部３（の拍動時間決定部３４）が、所定の時間間隔Ｔｉ内における平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）が極大となる時間のうち、その極大値が最大となる時間を、１つ目の心拍の拍動時間（心拍の拍動時間の初期値）ｔＲ（１）とし、信号処理部３（の心拍間隔算出部３５）が、所定の時間間隔Ｔｉ内におけるピーク強調信号データｆｐ（ｋ）又は平滑化微分強度信号データｆｍ（ｋ）を周波数解析した結果に基づいて、１つ目の心拍間隔時間（心拍間隔時間の初期値）ｔＲＲＩ（１）を算出する。これにより、心拍の拍動時間の初期値（１つ目の心拍の拍動時間）ｔＲ（１）、及び心拍間隔時間の初期値（１つ目の心拍間隔時間）ｔＲＲＩ（１）に適切な値を設定することができるので、測定の初期段階における心拍の拍動時間の予測精度を高め、安定した計測に至るまでの時間を短縮することができる。
【００６６】
なお、本発明は、上記実施形態の構成に限られず、発明の趣旨を変更しない範囲で種々の変形が可能である。例えば、上記の各実施形態では、心拍計測装置１による計測対象が、人の心拍（間隔）である場合の例を示したが、心拍計測装置による計測対象は、動物の心拍（間隔）であってもよい。
【００６７】
また、上記第３及び第５の実施形態では、人体の呼気及び吸気を検出する呼吸検出部が、いわゆる接触式の呼吸検出装置（ベルト状の呼吸センサ）である場合の例を示したが、呼吸検出部は、いわゆる非接触式の呼吸検出装置であってもよい。この非接触式の呼吸検出装置としては、例えば、以下の呼吸検出方式のものが挙げられる。すなわち、電波や超音波等の送信波に対する受信波に基づく、ディジタル信号の形式の受信信号から、送波した電波の周波数の周辺領域の周波数を有する受信信号を抽出して、この受信信号に、相互に直交する（９０度の位相差を持った）２つの信号（例えば、ｓｉｎωｔとｃｏｓωｔ）を乗算する。そして、受信信号にｓｉｎωｔを乗算した信号から高周波成分を除去した信号をＩ（成分の）信号とし、受信信号にｃｏｓωｔを乗算した信号から高周波成分を除去した信号をＱ（成分の）信号とする。そして、ある１秒程度の期間において、これらのＩ信号及びＱ信号の振幅が一定であり、（１）Ｉ信号がＱ信号より位相が先行していれば、吸気状態と判定し、（２）Ｑ信号がＩ信号より位相が先行していれば、呼気状態と判定する。
【００６８】
さらにまた、上記第３の実施形態において、呼気中及び吸気中のときは、呼吸がない状態と比較して、次の心拍の拍動時間ｔＲ（ｎ＋１）の取り得る時間の範囲を、所定時間だけ広げるように調整してもよい。
【００６９】
また、上記の各実施形態では、電波センサ２のドップラ信号生成部６と、信号処理部３とが、別の回路である場合の例を示したが、ドップラ信号生成部と信号処理部を、１つのマイコンで構成してもよい。
【符号の説明】
【００７０】
１    心拍計測装置
３    信号処理部
４    電波送信部
５    電波受信部
６    ドップラ信号生成部
３１  ドップラ信号データ生成部
３２  ピーク強調信号データ生成部
３３  平滑化微分強度信号データ生成部
３４  拍動時間決定部
３５  心拍間隔算出部
４１  呼吸検出部
【図１】
2015217143.tif 000007
【図２】
2015217143.tif 000008
【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】
2015217143.tif 000019
【図１４】
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【図１５】
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