(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報信号とノイズとが混在した状態で測定された測定信号からノイズを除去して情報信号を抽出する信号処理方法であって、
測定場所の異なる複数の測定信号を取得し、
複数の前記測定信号間の相関性を検出し、
複数の前記測定信号間の位相同期性を検出し、
複数の前記測定信号のそれぞれから前記相関性の低い無相関成分と前記位相同期性の低い非位相同期成分とを除去して前記情報信号と推定される複数の推定信号を出力する、
ことを特徴とする信号処理方法。
【請求項２】
複数の前記測定信号の相互スペクトルを算出して前記相関性を検出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理方法。
【請求項３】
複数の前記測定信号の相互スペクトルを算出して前記相関性を検出し、
複数の前記測定信号の相互スペクトルの非位相同期キャンセル関数により前記位相同期性を検出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理方法。
【請求項４】
複数の前記測定信号は、被検体の左右対象な位置で脈波を測定することにより得られた２つの脈波信号であって、
請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の信号処理方法を用いたことを特徴とする生体信号処理方法。
【請求項５】
情報信号とノイズとが混在した状態で測定された測定信号からノイズを除去して情報信号を抽出する信号処理装置であって、
測定場所の異なる複数の測定信号を取得する信号取得部と、
複数の前記測定信号間の相関性を検出する相関性検出部と、
複数の前記測定信号間の位相同期性を検出する位相同期性検出部と、
複数の前記測定信号のそれぞれから前記相関性の低い無相関成分と前記位相同期性の低い非位相同期成分とを除去して前記情報信号と推定される複数の推定信号を生成する情報信号抽出部と、
を有することを特徴とする信号処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の信号処理装置を備え、
被検体の左右対象な位置で脈波を測定することにより得られた２つの脈波信号を複数の測定信号として、情報信号と推定される複数の推定信号を生成する、
ことを特徴とする生体信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報信号とノイズとが混在した状態で測定された測定信号からノイズを除去して情報信号を抽出する信号処理方法、生体信号処理方法、信号処理装置及び生体信号処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ヘルスケアの分野において、イヤホンにセンサを内蔵させることで、脈波取得イヤホンを構成することが可能である。
すなわち、心臓の拍動と連動した信号である脈波を計測するセンサをイヤホンに取り付け、日常的に生体信号の取得や解析を行なうことが可能になる。
【０００３】
このように脈波を計測して得られた結果から、日々の健康管理、生活習慣病、慢性的なストレス診断などへの応用が可能となり、先進国で課題となっているヘルスケア問題に役立つことが期待される。
例えば、健康維持のための運動時において、運動の効果を効果的にするため、心拍数を計測しつつ運動することが一般的になってきている。このような運動時の心拍数管理として、ポータブルの生体測定機器などに上述した脈波取得イヤホンを使用することができる。
【０００４】
なお、この種の脈波取得イヤホンにおいては、体動や外乱光によってノイズが混入する問題が発生する。このため、脈波取得イヤホンで取得された測定信号からノイズを除去して、脈波の成分を抽出することが重要である。この種の脈波を正確に測定する技術に関連し、例えば、以下の特許文献に各種の提案がなされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５０６０１８６号公報
【特許文献２】特許第３７３５７７４号公報
【特許文献３】特許第３７０５８１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一般に、体動ノイズは脈波と周波数が近い上に振幅が大きいため、簡単に除去することはできない。このため、対策法は大別して二つのアプローチがある。
第一は、センサの接触状態を安定させるためのハードウエア設計であり、第二は信号処理によるノイズ除去である。
【０００７】
ハードウエア設計としては、無線化によるイヤホンケーブル揺れの低減、センサを固定するための特殊な形状などがある。しかし、最適なハード形態は利用シーンに大きく依存するため、全ての状況に対応できるものではない。一方、信号処理によるノイズ除去は利用シーンにそれほど制約されないため利用価値は高い。
【０００８】
以上の特許文献１に記載の手法では、被検者の体動を検出する体動センサを設け、測定信号に含まれる脈波信号と体動ノイズとを分離するようにしている。この場合の体動センサとしては、３軸加速度センサ等が必要であり、小型のイヤホンに内蔵することは難しい。また、体動以外のノイズ（外乱光によるノイズ）を除去できない問題がある。
【０００９】
以上の特許文献２に記載の手法では、心拍間隔と心臓収縮時間を元にして推定波形を生成し、この推定波形を用いて生体信号の信号処理を実行している。しかし、この手法では、心拍数が急激に変化した場合や、不整脈が現れた場合などに、推定波形が正しく対応しないために、正確な信号処理ができないという問題が存在する。
【００１０】
以上の特許文献３に記載の手法では、波長の異なる光により測定した２つの信号を用いてノイズ処理を実行することが提案されている。しかし、これを実行するためには、適切な周波数の選択と事前の調整が必要になる問題がある。また、これら以外の各種の手法として、複数の測定信号を利用している場合でも、脈波とノイズが相関している場合には、精度良くノイズを分離することが出来ない問題があった。
【００１１】
また、測定信号からノイズを取り除くため、信号処理としての既存手法として、以下の方法等が提案されている。以下、各種既存手法とその問題点を列記する。
a. 周波数選択：
バンドパスフィルタ等を用いて測定信号の周波数を選別する。この場合、構造はシンプルで設計しやすいが、脈波の周波数に近いノイズは除去しづらい問題がある。
【００１２】
b. 突発性ノイズ除去：
メディアンフィルタ等を使用して突発性のノイズを除去する。この場合、大振幅であっても除去できるが、突発性ノイズが連続してはいると除去しづらい問題がある。
c. トレンド除去：
多項式フィッティング、Savitzky-Golayスムージングフィルタ等を使用してノイズを除去する。この場合、脈拍数の推定精度向上が期待できるが、高周波のノイズは除去しづらい問題がある。
【００１３】
そして、以上の既存手法 a 〜 c では、脈波と周波数の近いノイズに対しては効果が小さいという共通した問題がある。
本発明は上記の問題点を解消するために成されたもので、情報信号へのフィルタ処理で、ノイズが除去された推定信号を求めることが可能な、信号処理方法、生体信号処理方法、信号処理装置及び生体信号処理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】
（１）本発明は、情報信号とノイズとが混在した状態で測定された測定信号からノイズを除去して情報信号を抽出する信号処理方法であって、測定場所の異なる複数の測定信号を取得し、複数の前記測定信号間の相関性を検出し、複数の前記測定信号間の位相同期性を検出し、複数の前記測定信号のそれぞれから前記相関性の低い無相関成分と前記位相同期性の低い非位相同期成分とを除去して前記情報信号と推定される複数の推定信号を出力する、ことを特徴とする。
【００１５】
（２）上記（１）において、複数の測定信号の相互スペクトルを算出して相関性を検出する、ことを特徴とする。
（３）上記（１）において、複数の前記測定信号の相互スペクトルを算出して前記相関性を検出し、複数の前記測定信号の相互スペクトルの非位相同期キャンセル関数により前記位相同期性を検出する、ことを特徴とする。
【００１６】
（４）複数の測定信号は、被検体の左右対象な位置で脈波を測定することにより得られた２つの脈波信号であって、上記（１）〜（３）のいずれかに記載の信号処理を用いたことを特徴とする生体信号処理である。
【発明の効果】
【００１７】
（１）本発明では、測定場所の異なる複数の測定信号を取得し、複数の測定信号間の相関性を検出し、複数の測定信号間の位相同期性を検出し、複数の測定信号のそれぞれから無相関成分と非位相同期成分とを除去して情報信号と推定される複数の推定信号を出力する際に、信号間の相関性と同期性を評価しており、周波数情報に依存しないため、情報信号とノイズとの周波数が近い場合であっても、情報信号とノイズとが混在した測定信号からノイズを除去して所望の情報信号を抽出することが可能になる。
【００１８】
（２）上記（１）において、複数の測定信号の相互スペクトルを算出して相関性を検出してフィルタ処理を行うため、情報信号とノイズとが混在した測定信号からノイズを除去して所望の情報信号を抽出することが可能になる。
（３）上記（１）において、複数の測定信号の相互スペクトルを算出して相関性を検出し、かつ、複数の測定信号の相互スペクトルの非位相同期キャンセル関数により位相同期性を検出するため、情報信号とノイズとが混在した測定信号からノイズを除去して所望の情報信号を抽出することが可能になる。
【００１９】
（４）複数の測定信号として、被検体の左右対象な位置で脈波を測定することにより得られた２つの脈波信号を用いる生体信号処理において、脈波信号には位相同期性と相関性とが存在しており、複数の測定信号の相互スペクトルを算出して相関性を検出し、かつ、複数の測定信号の相互スペクトルの非位相同期キャンセル関数により位相同期性を検出するため、情報信号とノイズとの周波数が近い場合であっても、ノイズと情報信号とを相関性や位相同期性に着目してフィルタ処理により分離することができ、情報信号とノイズとが混在した測定信号からノイズを除去して所望の情報信号を抽出することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施形態の信号処理装置の構成を示す構成図である。
【図２】本発明の実施形態の信号処理における特性を示す説明図である。
【図３】本発明の実施形態の信号処理における実験条件を示す説明図である。
【図４】本発明の実施形態の信号処理における特性を示す説明図である。
【図５】本発明の実施形態の信号処理における特性を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態（以下、実施形態）を詳細に説明する。
〔実施形態の構成〕
以下、本発明の実施形態の信号処理方法を実行する信号処理装置１００の構成を図１に従って説明する。
【００２２】
センサ１１とセンサ１２とは、被検体の心臓の拍動と連動した信号である脈波を計測する、それぞれ異なる測定場所に配置された複数のセンサである。なお、このセンサ１１とセンサ１２とは既知の光学式センサなどで構成することができる。また、本実施形態では、センサ１１とセンサ１２との、複数のセンサを被検体の左右対象な位置に装着し、脈波を測定することが好ましい。
【００２３】
例えば、被検体が装着するステレオのイヤホンやヘッドホン等に内蔵されたものだけでなく、両方の耳たぶを挟むようにクリップ形式で装着されたもの、ヘッドバンドの左右のこめかみ付近に設置されたもの、両手首に装着されたもの、両足首に装着されたもの、などであっても良い。なお、この複数のセンサは、最低２個であるが、それ以上の個数であっても良い。
【００２４】
なお、本実施形態では、２個のセンサ１１とセンサ１２を設けて、２つの測定結果により信号処理を実行する信号処理装置における信号処理方法の具体例を用いて説明する。
これらセンサ１１とセンサ１２は、それぞれ異なる測定場所で脈波を測定し、所望の測定対象である脈波の測定結果から情報信号を生成する。また、これらセンサ１１とセンサ１２では、被検体の体動や外乱光などによる脈波以外の測定結果であるノイズが、情報信号に混在した状態で、測定信号として出力している。
【００２５】
信号処理装置１００は、情報信号（脈波）ｓ1，ｓ2とノイズｎ1，ｎ2とが混在した状態で測定された複数の測定信号ｘ1，ｘ2からノイズｎ1，ｎ2を除去することで情報信号（脈波）の成分を抽出して、複数の推定信号ｓ'1，ｓ'2を出力する。
なお、複数（２種類）の測定信号ｘ1，ｘ2のそれぞれは、情報信号とノイズ信号で構成されている（ｘ1＝ｓ1＋ｎ1，ｘ2＝ｓ2＋ｎ2）が、情報信号とノイズは無相関（ｓ1とｎ1の内積が０，ｓ1とｎ2の内積が０，ｓ2とｎ1の内積が０，ｓ2とｎ2の内積が０）である。
【００２６】
このため、信号処理装置１００は、センサ１１とセンサ１２からの複数の測定信号ｘ1，ｘ2を取得する信号取得部１０１と信号取得部１０２とを備えている。また、信号処理装置１００は、信号処理された複数の推定信号ｓ'1，ｓ'2を出力するするため、信号出力部１３１と信号出力部１３２とを備えている。
【００２７】
また、信号処理装置１００は、信号処理を実行するため、フィルタ係数生成部１１０と、情報信号抽出部１２０とを備えて構成されている。フィルタ係数発生部１１０は、クロススペクトル算出部１１１と、位相同期検出部１１２と、パワースペクトル算出部１１３と、パワースペクトル算出部１１４と、逆数処理部１１５と、逆数処理部１１６と、演算部１１７と、演算部１１８と、を備えて構成されている。
【００２８】
ここで、クロススペクトル算出部１１１は、入力された複数の測定信号ｘ1，ｘ2の周波数成分同士を掛け合わせることで、相互相関を意味するクロススペクトル（相互スペクトル）Ｃx1x2を算出する。なお、ｎ1とｎ2が無相関である場合、ｘ1，ｘ2のクロススペクトルはｓ1(＝ｓ2)のパワースペクトルに相当する。
【００２９】
位相同期検出部１１２は、入力された複数の測定信号ｘ1，ｘ2の位相差に関連する位相同期性を算出する。なお、位相同期性を意味する関数（非位相同期キャンセル関数）αを導入する。ここで、０≦α≦１として、ｎ1とｎ2が非位相同期である場合は、クロススペクトルの位相を入力変数とするαは０に近づく。
【００３０】
パワースペクトル算出部１１３は、一方の測定信号ｘ1のフーリエスペクトルを自乗して自己相関を意味するパワースペクトル（自己スペクトル）を算出する。同様に、パワースペクトル算出部１１４は、他方の測定信号ｘ2のフーリエスペクトルを自乗して自己相関を意味するパワースペクトルを算出する。逆数処理部１１５は、一方の測定信号ｘ1のパワースペクトルの逆数Ｃ-1X1X1を生成する。逆数処理部１１６は、他方の測定信号ｘ2のパワースペクトルの逆数Ｃ-1X2X2を生成する。
【００３１】
情報信号抽出部１２０は、フィルタ処理部１２１とフィルタ処理部１２２を備えて構成される。ここで、フィルタ処理部１２１とフィルタ処理部１２２は、センサ１１とセンサ１２からの複数の測定信号ｘ1，ｘ2に対して、フィルタ係数生成部１１０で生成されたフィルタ処理を行うことにより、ノイズｎ1，ｎ2を除去して、複数の推定信号ｓ'1，ｓ'2を抽出する。
【００３２】
〔実施形態の動作〕
以下、本発明の実施形態の動作として、信号処理装置１００の動作である信号処理方法について、図２以下を参照して説明する。ここで、センサ１１とセンサ１２とはステレオイヤホンのそれぞれに設置されているものとする。
【００３３】
〔前提となる条件〕
センサ１１は、イヤホンの一方に設置されており、情報信号（脈波）ｓ1とノイズｎ1とが混在した状態で測定された測定信号ｘ1を生成する。同様に、センサ１２は、イヤホンの他方に設置されており、情報信号（脈波）ｓ2とノイズｎ2とが混在した状態で測定された測定信号ｘ2を生成する。
【００３４】
ここで、情報信号ｓ1と情報信号ｓ2とは、被検体の心臓の拍動と連動した信号である脈波に起因するものであり、かつ、被検体の左右対象な位置である両耳それぞれから測定されたものである。このため、情報信号ｓ1と情報信号ｓ2とは、高い相関性と高い位相同期性とを有している。
【００３５】
一方、情報信号ｓ1とノイズｎ1とは、全く別の振動源に起因するものであり、相関性と位相同期性とを有しないことが多い（無相関性かつ非位相同期性）。また、情報信号ｓ2とノイズｎ2とは、全く別の振動源に起因するものであり、相関性と位相同期性とを有しないことが多い（無相関性かつ非位相同期性）。
【００３６】
また、被検体の体動として首を振った場合やセンサを触った場合など、ノイズのタイミングやノイズの大きさが複数のセンサで一致する可能性は小さい。また、センサに対する外乱光があった場合、入射光路が異なるため、ノイズのタイミングやノイズの大きさが複数のセンサで一致する可能性は小さい。従って、ノイズｎ1とノイズｎ2では、相関性と位相同期性とを有しない、または、相関性と位相同期性が低いことが多い（無相関性かつ非位相同期性）。
【００３７】
〔問題設定〕
・測定信号モデル：
２種類の測定信号ｘ1，ｘ2があり、それぞれが情報信号ｓ1，ｓ2と、ノイズｎ1，ｎ2で構成される。
ｘ1＝ｓ1＋ｎ1，
ｘ2＝ｓ2＋ｎ2，
ここで、情報信号とノイズは無相関（ｓ1とｎ1の内積が０，ｓ1とｎ2の内積が０，ｓ2とｎ1の内積が０，ｓ2とｎ2の内積が０）である。
・処理の目的：
情報信号とノイズで構成される測定信号へのフィルタ処理で、ノイズ信号が除去された推定信号を求める。
・解決方針：
情報信号と推定信号の平均二乗誤差を最小化するウィナーフィルタが利用できる。
【００３８】
ここで、ウィナーフィルタを導出するためには、以下の２つの手法（従来手法）が考えられる。
従来手法１．情報信号のスペクトルを推定する。但し、情報信号は直接計測できない場合がある。
【００３９】
従来手法２．
スペクトルサブトラクション法（spectral subtraction method）により、ノイズのパワースペクトルの平均値を推定し、雑音を含んだ測定信号のパワースペクトルから引くことで雑音の低減を行う。但し、ノイズだけを得られない場合がある。
・解決策：
以上の従来手法では解決に至ることができない。そこで、以下の解決手法を提案する。
【００４０】
解決手法１．ウィナーフィルタの導出にクロススペクトルを導入する。この場合、ノイズが無相関（ｎ1とｎ2の内積が０）であれば効果を発揮することが期待できる。
解決手法２．以上の解決手法１に加えて、更に非位相同期キャンセル関数（α）を導入する。この場合、ノイズが相関していても非位相同期であれば（ｎ1とｎ2の内積は０でないが、位相差は０でない）、効果を発揮することが期待できる。
【００４１】
〔処理の概要〕
ここで、クロススペクトル算出部１１１と、パワースペクトル算出部１１３と、パワースペクトル算出部１１４と、逆数処理部１１５と、逆数処理部１１６とで、複数の測定信号ｘ1，ｘ2の相関性を検出する相関性検出部を構成している。ここで、ノイズと脈波との無相関性、２つのノイズの無相関性等を仮定することで、測定信号のみを用いてウィナーフィルタを求めることができる。
【００４２】
また、位相同期検出部１１２が、複数の測定信号ｘ1，ｘ2の位相同期性を検出する位相同期性検出部を構成している。ここで、２つのノイズが相関性を持っていたとしても、位相がずれていて非位相同期性であれば、ノイズを除去するためのフィルタ係数を求めることができる。
【００４３】
そして、フィルタ処理部１２１とフィルタ処理部１２２とが、それぞれ時系列フィルタで構成されており、相関性と位相同期性とにより生成されたフィルタ係数に基づいて、複数の測定信号のそれぞれから相関性の低い無相関成分と位相同期性の低い非位相同期成分とを除去して、情報信号を抽出する情報信号抽出部１２０を構成している。ここで、相関性に対して位相同期性をも加味することで、従来の基本的なウィナーフィルタの構成では実現できないノイズ除去効果が期待できるようになる。
【００４４】
すなわち、上記の条件より２つのセンサ１１，１２から得られた二つの測定信号から、相関性と位相同期性の低い成分を抑制しつつ、高い成分を抽出するようなフィルタ係数をフィルタ係数生成部１１０で生成する。そのフィルタ係数を用いた情報信号抽出部１２０は、２つのセンサ１１，１２から得られた二つの測定信号から、相関性と位相同期性の低い成分を抑制しつつ、高い成分を抽出するフィルタ処理により、ノイズを除去する。
【００４５】
〔処理の詳細〕
脈波信号にノイズが混入した時の測定信号は以下のように表わされる。
ｘ1＝ｓ1＋ｎ1，
ｘ2＝ｓ2＋ｎ2，      …(1)
ｘ1は有限長Ｔの列ベクトルであり、脈波信号ｓ1にノイズｎ1 が加算されていると考えられる。ｘ2も同様に、有限長Ｔの列ベクトルであり、脈波信号ｓ2にノイズｎ2 が加算されていると考えられる。そして、本実施形態において、ノイズ除去は、測定信号ｘ1，ｘ2だけを用いて、ｓに近い推定信号ｓ'1，ｓ'2を求める信号処理である。
【００４６】
本実施形態において、ウィナーフィルタ（Wiener filter）は、信号や雑音を確率過程とみなし、評価関数である平均二乗誤差を最小にするフィルタである。
以上の式(1)の、一方の測定信号ｘ1を例にとると、推定信号ｓ'1はウィナーフィルタｈ1と測定信号ｘ1との畳み込み積分で、
ｓ'1＝ｈ1 ＊ ｘ1       …(2)
のように表わされる。
【００４７】
さらに、ある区間の定常性を仮定すると周波数領域で、
Ｓ1(ω)＝Ｈ1(ω)Ｘ1(ω)      …(3)
となる。
推定値Ｓ'1(ω)の測定信号に対する誤差は、
Ｅ1(ω)＝Ｓ(ω)−Ｓ1(ω)
＝Ｓ(ω)−Ｈ1(ω)Ｘ1(ω)      …(4)
となる。
【００４８】
そして、誤差の平均二乗値、すなわち、
ε［|Ｅ1(ω)|2］＝ε［|Ｓ(ω)−Ｈ1(ω)Ｘ1(ω)|2］      …(5)
を最小化することが、ノイズを最大限に抑制することになる。
ここで、ε［  ］は、［］内の式の期待値を意味する。
【００４９】
そこで、式(5)をＨ1(ω)で偏微分した結果を0とおくと、
Ｈ1(ω)＝ε［Ｘ*1(ω) Ｘ1(ω)］-1 ε［Ｓ*(ω) Ｘ1(ω)］      …(6)
となる。
これにより、ウィナーフィルタＨ1(ω)が求まる。
ここで、文字の右肩に*が付されたものは複素共役を意味する。
【００５０】
また、他方の測定信号ｘ2も同様であり、
Ｈ2(ω)＝ε［Ｘ*2(ω) Ｘ2(ω)］-1 ε［Ｓ*(ω) Ｘ2(ω)］      …(7)
となる。
ところで、以上の式(6)、式(7)において、Ｓ(ω)は未知であるため直接利用することはできない。そこで脈波Ｓ(ω)とノイズＮ(ω)とが無相関であると仮定すると、
Ｓ*(ω) Ｘ1(ω)
＝Ｓ*(ω)（Ｓ(ω)＋Ｎ1(ω)）
＝Ｓ*(ω) Ｓ(ω)      …(8)
となる。
【００５１】
また、ノイズＮ1(ω)とノイズＮ2(ω)の無相関性を仮定し、測定信号Ｘ1とＸ2のクロススペクトル（相互スペクトル）を、クロススペクトル算出部１１１において計算すると
Ｘ*1(ω) Ｘ2(ω)
＝（Ｓ(ω)＋Ｎ1(ω)）* （Ｓ(ω)＋Ｎ2(ω)）
＝Ｓ*(ω) Ｓ(ω)      …(9)
となる。
【００５２】
他方のセンサについても同様であるため、式(6)、(7)は、
Ｈ1(ω)
＝ε［Ｘ*1(ω)Ｘ1(ω)］-1ε［Ｘ*1(ω)Ｘ2(ω)］
＝Ｃ-1X1X1(ω) ＣX1X2(ω)      …(10)
Ｈ2(ω)
＝ε［Ｘ*2(ω)Ｘ2(ω)］-1ε［Ｘ*1(ω)Ｘ2(ω)］
＝Ｃ-1X2X2(ω) ＣX1X2(ω)      …(11)
となる。すなわち、測定信号のみを用いて、フィルタ係数を求めることができる。
【００５３】
また、Ｎ1(ω)とＮ2(ω)の無相関が成り立たない場合は、式(8)と式(9)は等しくならないが、ノイズの非位相同期性を仮定し、ノイズの位相差を考慮することでさらにノイズ効果を高める。
このため、位相同期性を意味する関数（非位相同期キャンセル関数）αを用いて、位相同期検出部１１２において、
以上のＣX1X2(ω)を、α(ω)ＣX1X2(ω)      …(12)
とする。
【００５４】
ここで、
α(ω)＝｛（cos(∠ＣX1X2(ω))＋１）／２｝p      …(13)
と置き換えた後に、フィルタ係数を計算することとする。
ここで、pは非位相同期性をどこまで許容するかを調整するパラメータである。
【００５５】
このpを変更した際のα(ω)を、図２に示す。角度が0［rad]の時、すなわち位相が同期している信号は、α(ω)＝１であり、以上のＣX1X2(ω)がそのまま保存される。
一方で、位相ずれが大きくなるとα(ω)が小さくなり、以上の式(12)の値は小さくなり、その成分はウィナーフィルタによって抑制される。ここでは、pを大きくするほどに、非位相同期成分の除去効果が大きくなるため、pは大きくすることが望ましい。
【００５６】
最後に、ノイズが極端に大きい場合にフィルタ特性が０≦|Ｈ|(ω)≦１を満たさない場合が考えられる。このため、|Ｈ(ω)|≧１の場合は、
Ｈ(ω)＝Ｈ(ω)／（|Ｈ(ω)|）      …(14)
によってフィルタ係数を調整する。
【００５７】
以上のようにクロススペクトル算出部１１１と位相同期検出部１１２とで算出されたαＣX1X2と、パワースペクトル算出部１１３と逆数処理部１１５とで算出されたＣ-1X1X1とにより生成され、フィルタ処理部１２１に向けて供給されるフィルタ係数Ｈ1(ω)は、
Ｈ1(ω)＝Ｃ-1X1X1  αＣX1X2      …(10')
となる。
【００５８】
同様に、以上のようにしてクロススペクトル算出部１１１と位相同期検出部１１２とで算出されたαＣX1X2と、パワースペクトル算出部１１４と逆数処理部１１６とで算出されたＣ-1X2X2とにより生成され、フィルタ処理部１２２に向けて供給されるフィルタ係数Ｈ2(ω)は、
Ｈ2(ω)＝Ｃ-1X2X2  αＣX1X2      …(11')
となる。
【００５９】
すなわち、測定信号のみを用いて、無相関成分と非位相同期成分とを除去するためのフィルタ係数を求めることができた。
時系列フィルタで構成されたフィルタ処理部１２１は、以上の式(10')のフィルタ係数を用いた処理を実行することで、測定信号から無相関成分と非位相同期成分とによりノイズを除去して、脈波と推定される推定信号を出力することができる。
【００６０】
同様に、時系列フィルタで構成されたフィルタ処理部１２２は、以上の式(11')のフィルタ係数を用いた処理を実行することで、測定信号から無相関成分と非位相同期成分とによりノイズを除去して、脈波と推定される推定信号を出力することができる。
〔処理の実装方法〕
本実施形態で提案するノイズ除去方法は、上述した図１に示されるブロック図で表現される。
【００６１】
ここで、測定信号ｘ1、ｘ2からフィルタ係数ｈ1、ｈ2によって、推定信号ｓ'1、ｓ'1を求めている。この手法は自己スペクトルと相互スペクトルの計算を行なうため、フレーム処理によってフィルタ係数が遂次更新される。
【００６２】
フレームｋ−１でのフィルタ特徴をＨ(k-1,ω)とすると、フレームｋでのフィルタ特徴Ｈ(k,ω)は、
Ｈ(k,ω)＝μＨ(k,ω)＋(１−μ)Ｈ(k-1,ω)      …(15)
のように、更新係数μを用いて求められる。ここで、０＜μ≦１である。
【００６３】
このμを大きくすると早く収束するが、フレーム処理をどれくらいの頻度で行なうかも考慮しなくてはならない。
〔処理の実験結果〕
以下、本実施形態の動作と効果とを検証する。
【００６４】
ここでは脈波成分を正弦波に置き換え、２つの測定信号に非位相同期性のノイズが混入した時を想定する。この場合の実験条件を図３に示す。
１．０［Hz］の正弦波の脈波信号に対して、１．５［Hz］の正弦波ノイズとホワイトノイズとを重畳した状態の測定信号を使用する。また、ここで、１．５［Hz］の正弦波ノイズは、左右で０．１πだけ位相がずれているとする。また、非位相同期性の許容パラメータpを１００、更新係数μを０．５、ＦＩＲのタップ数を１００、周波数変換の窓長を１５［ｓ］、フレームのシフト時間を０．５［ｓ］として、実験を実行する。
【００６５】
図４（１）（２）に示される測定信号ｘ1、ｘ2には正弦波の脈波信号と正弦波のノイズとが混入した様子を示している。この状態では、ｘ1とｘ2の波形から脈波の成分を読み取ることができない。そして、本実施形態を適用した場合、図４（３）（４）に示すように、ノイズが除去されて、脈波ｓの成分が現れた状態の推定信号ｓ'1、Ｓ'2を抽出することができる。
【００６６】
一方、実際に被検体の心拍に基づく脈波と、被検体の体動として顎を動かした状態でも実験を行った。図５（１）に示される測定信号ｘ1には被検体の脈波信号と、被検体の体動のノイズとが混入した様子を示している。この状態では、ｘ1の波形から脈波の成分を読み取ることができない。
【００６７】
そして、本実施形態を適用した場合、図５（２）に示すように、ノイズが除去されて、脈波ｓの成分が現れた状態の推定信号ｓ'1を抽出することができる。なお、図５において、測定信号ｘ2と推定信号ｓ'2とは示されていないが、同様に、ｘ2の波形から脈波の成分を読み取ることができないが、本実施形態を適用することで、ノイズが除去されて脈波ｓの成分が現れた状態の推定信号ｓ'2を抽出することができた。
【００６８】
なお、以上の図４と図５の実験結果では、フーリエ変換窓が15［s］に設定されているため、15［s］からノイズ処理が開始された様子を示している。
〔その他の実施形態（１）〕
以上の説明において、センサ１１，１２は被検体の左右対象な位置、例えば両耳に装着するとしていたが、両耳以外の異なる位置にセンサを配置した場合でも適応可能である。
【００６９】
例えば、例えば、指と耳でもノイズの無相関性・非位相同期性が想定できる。しかし、脈波の位相ズレが予想されるので、上述したパラメータαを求める際に、位相ズレφを事前に計算し与えておく必要がある。
α(ω)＝｛（cos(∠ＣX1X2(ω)±φ)＋１）／２｝p      …(13')
と変更することで対応可能である。
【００７０】
〔その他の実施形態（２）〕
また、以上の実施形態では、複数の測定信号が必要である。具体的には、被検体の両耳から測定信号が取得できている必要がある。このため、イヤホン等において片耳の接触状態が極端に悪い場合は、一方の測定信号のみしか得られない。このような異常状態を判定する機能を追加することが望ましい。
【００７１】
このような一方の測定信号のみしか得られない異常状態において、異常状態を報知する報知部を設けることも好ましい。あるいは、このような一方の測定信号のみしか得られない異常状態において、一方の測定信号のみで信号処理を行う従来の手法に切り替えることも可能である。
【００７２】
〔その他の実施形態（３）〕
本実施形態では、脈拍数の計算機能を一部兼ねることが可能である。脈拍数を求める場合は、通常は脈波をフーリエ変換した後に周波数領域でのピーク値を検出する方法が用いられる。本実施形態では、の式(12)で求められた値が脈波のフーリエ変換に相当するため、この値を参照して脈拍数を計算することも可能である。
【００７３】
この場合において、ノイズは時々刻々と変化するが、脈波のピーク周波数と強度はある一定の範囲でしか変化しない。そのため、事前に脈波の変化範囲を指定することで、脈拍数の検出精度を上げる事ができる。
〔その他の実施形態（４）〕
以上の実施形態の説明では、脈波について測定信号に含まれるノイズを除去する具体例を用いて説明してきたが、脈波以外の各種の生体信号に応用することも可能である。
【００７４】
また、生体信号以外の各種の信号に対して無相関、非位相同期のノイズが混在する場合において、ノイズ除去の信号処理を行うことが可能である。
〔実施形態により得られる効果〕
この実施形態では、測定場所の異なる複数の測定信号を取得し、複数の測定信号間の相関性を検出し、複数の測定信号間の位相同期性を検出し、複数の測定信号のそれぞれから無相関成分と非位相同期成分とを除去して情報信号と推定される複数の推定信号を出力する際に、信号間の相関性と同期性を評価しており、周波数情報に依存しないため、情報信号とノイズとの周波数が近い場合であっても、情報信号とノイズとが混在した測定信号からノイズを除去して所望の情報信号を抽出することが可能になる。
【００７５】
また、複数の測定信号の相互スペクトルを算出して相関性を検出してフィルタ処理を行う。このため、情報信号とノイズとが混在した測定信号からノイズを除去して所望の情報信号を抽出することが可能になる。
また、複数の測定信号の相互スペクトルを算出して相関性を検出し、かつ、複数の測定信号の相互スペクトルの非位相同期キャンセル関数により位相同期性を検出する。このため、情報信号とノイズとが混在した測定信号からノイズを除去して所望の情報信号を抽出することが可能になる。
【００７６】
また、複数の測定信号として、被検体の左右対象な位置で脈波を測定することにより得られた２つの脈波信号を用いる生体信号処理において、脈波信号には位相同期性と相関性とが存在しており、複数の測定信号の相互スペクトルを算出して相関性を検出し、かつ、複数の測定信号の相互スペクトルの非位相同期キャンセル関数により位相同期性を検出する。このため、情報信号とノイズとの周波数が近い場合であっても、ノイズと情報信号とを相関性や位相同期性に着目してフィルタ処理により分離でき、情報信号とノイズとが混在した測定信号からノイズを除去して所望の情報信号を抽出することが可能になる。
【符号の説明】
【００７７】
１１，１２  センサ
１００  信号処理装置
１１０  フィルタ係数生成部
１２０  情報信号抽出部
【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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