(57)【要約】【課題】  体動成分が周期的な特性を有していない場合であっても、脈波成分から生体内部で発生する体動成分を確実に除去して正確に脈拍数算出を行う。【解決手段】  脈波検出部は、脈波センサ１３を有し、脈波検出信号を体動成分除去部として機能するＭＰＵ２４に出力する。３軸加速度センサ１２は、静脈血の挙動に影響を与える体動に対応する加速度を検出して体動検出信号としてＭＰＵ２４に出力する。これらの結果、ＭＰＵ２４は、体動検出信号に基づいて脈波検出信号に含まれる体動成分を除去し、脈拍数算出部は、体動成分除去後の脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出し、液晶表示装置１５に表示する。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体に装着して生体情報を計測する生体情報計測装置において、
脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、
前記脈波検出信号に含まれる静脈血の挙動に起因する体動成分を検出し、前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する体動成分検出除去部と、
前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて生体情報を計測する生体情報計測部と、
を備えたことを特徴とする生体情報計測装置。
【請求項２】
人体に装着して脈拍を計測する脈拍計において、
脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、
加速度センサを有し、静脈血の挙動に影響を与える体動に対応する加速度を検出して体動検出信号として出力する体動検出部と、
前記体動検出信号に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する体動成分除去部と、
前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部と、
を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項３】
請求項２記載の脈拍計において、
前記加速度センサは、装着者の腕の末梢方向に沿った軸をＸ軸とし、前記第１の軸に垂直で手の甲に垂直な軸をＺ軸とし、前記Ｘ軸および前記Ｚ軸に垂直な軸をＹ軸とし、前記Ｘ軸、前記Ｙ軸、前記Ｚ軸のそれぞれに沿った方向の加速度を検出する３軸加速度センサであることを特徴とする脈拍計。
【請求項４】
請求項２または請求項３記載の脈拍計において、
前記加速度センサは、前記脈波センサの近傍に配置されていることを特徴とする脈拍計。
【請求項５】
請求項２ないし請求項４のいずれかに記載の脈拍計において、
前記加速度センサは、前記脈波センサに略積層状態で配置されていることを特徴とする脈拍計。
【請求項６】
請求項３記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記Ｘ軸に沿った方向の加速度成分であるＸ軸加速度成分、前記Ｙ軸に沿った方向の加速度成分であるＹ軸加速度成分および前記Ｚ軸に沿った方向の加速度成分であるＺ軸加速度成分に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項７】
請求項６記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記Ｙ軸加速度成分および前記Ｚ軸加速度成分をベクトルとみなし、これらのベクトルの合成ベクトルである２軸加速度合成成分と、前記Ｘ軸加速度成分と、に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項８】
請求項６記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記Ｘ軸加速度成分、前記Ｙ軸加速度成分および前記Ｚ軸加速度成分の３つの加速度成分をベクトルとみなし、これらのベクトルの合成ベクトルである３軸加速度合成成分に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項９】
請求項６ないし請求項８のいずれかに記載の脈拍計において、
前記Ｘ軸加速度成分、前記Ｙ軸加速度成分および前記Ｚ軸加速度成分のうち少なくともいずれか一の加速度成分について重み付けを行うことを特徴とする脈拍計。
【請求項１０】
請求項６ないし請求項９のいずれかに記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記Ｘ軸加速度成分、前記Ｙ軸加速度成分および前記Ｚ軸加速度成分に基づいて適応フィルタ係数を生成するフィルタ係数生成部と、
今回の前記脈波検出信号から前回の前記脈波検出信号に前記適応フィルタ係数を適用して得られる体動成分を除去する除去処理部と、
を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項１１】
請求項６ないし請求項１０のいずれかに記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記体動成分として含まれる所定の低周波数帯域成分を所定の疑似低周波信号を用いて前記脈波検出信号から除去することを特徴とする脈拍計。
【請求項１２】
請求項１０記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記体動成分として含まれる所定の低周波数帯域成分を所定の疑似低周波信号を用いて前記脈波検出信号から除去すべく、前記疑似低周波成分に基づいて適応フィルタ係数を生成するフィルタ係数生成部と、
今回の前記脈波検出信号から前回の前記脈波検出信号に前記適応フィルタ係数を適用して得られる体動成分を除去する除去処理部と、
を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項１３】
請求項２ないし請求項１２のいずれかに記載の脈拍計において、
前記脈波検出信号に含まれる体動成分からピッチあるいは歩数を検出する体動情報検出部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項１４】
脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、加速度センサを有し、静脈血の挙動に影響を与える体動に対応する加速度を検出して体動検出信号として出力する体動検出部と、を備え、人体に装着して脈拍を計測する脈拍計の制御方法において、
前記加速度センサは、装着者の腕の末梢方向に沿った軸をＸ軸とし、前記第１の軸に垂直で手の甲に垂直な軸をＺ軸とし、前記Ｘ軸および前記Ｚ軸に垂直な軸をＹ軸とし、前記Ｘ軸、前記Ｙ軸、前記Ｚ軸のそれぞれに沿った方向の加速度を検出する３軸加速度センサであり、
前記Ｘ軸に沿った方向の加速度成分であるＸ軸加速度成分、前記Ｙ軸に沿った方向の加速度成分であるＹ軸加速度成分および前記Ｚ軸に沿った方向の加速度成分であるＺ軸加速度成分に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成過程と、
前記脈波検出信号から生成した前記体動成分を除去する体動成分除去過程と、
前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出過程と、
を備えたことを特徴とする脈拍計の制御方法。
【請求項１５】
請求項１４記載の脈拍計の制御方法において、
前記体動成分除去過程は、前記Ｙ軸加速度成分および前記Ｚ軸加速度成分をベクトルとみなし、これらのベクトルの合成ベクトルである２軸加速度合成成分と、前記Ｘ軸加速度成分と、に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成過程を備えたことを特徴とする脈拍計の制御方法。
【請求項１６】
請求項１４記載の脈拍計の制御方法において、
前記体動成分除去過程は、前記Ｘ軸加速度成分、前記Ｙ軸加速度成分および前記Ｚ軸加速度成分の３つの加速度成分をベクトルとみなし、これらのベクトルの合成ベクトルである３軸加速度合成成分に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成過程を備えたことを特徴とする脈拍計の制御方法。
【請求項１７】
請求項１４ないし請求項１６のいずれかに記載の脈拍計の制御方法において、
前記体動成分除去過程は、前記体動成分として含まれる所定の低周波数帯域成分を所定の疑似低周波信号を用いて前記脈波検出信号から除去することを特徴とする脈拍計の制御方法。
【請求項１８】
腕に装着される腕時計型情報機器において、
脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、
装着者の腕の末梢方向に沿った軸をＸ軸とし、前記第１の軸に垂直で手の甲に垂直な軸をＺ軸とし、前記Ｘ軸および前記Ｚ軸に垂直な軸をＹ軸とし、前記Ｘ軸、前記Ｙ軸、前記Ｚ軸のそれぞれに沿った方向の加速度を検出する３軸加速度センサを有し、前記Ｘ軸に沿った方向の加速度成分であるＸ軸加速度成分、前記Ｙ軸に沿った方向の加速度成分であるＹ軸加速度成分および前記Ｚ軸に沿った方向の加速度成分であるＺ軸加速度成分に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成部と、
前記脈波検出信号から生成した前記体動成分を除去する体動成分除去部と、
前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部と、
前記脈拍数を表示する表示部と、
を備えたことを特徴とする腕時計型情報機器。
【請求項１９】
脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、加速度センサを有し、静脈血の挙動に影響を与える体動に対応する加速度を検出して体動検出信号として出力する体動検出部と、を備え、人体に装着して脈拍を計測する脈拍計をコンピュータにより制御する制御プログラムにおいて、
前記体動検出信号に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去させ、
前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出させる、
ことを特徴とする制御プログラム。
【請求項２０】
人体に装着して脈拍を計測する脈拍計において、
脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、
装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する体動成分除去部と、
前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部と、
を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項２１】
請求項２０記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差の関数として表される体動成分を検出し、体動検出信号を出力する体動検出部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項２２】
請求項２１記載の脈拍計において、
前記体動検出部は、前記体動成分を検出する圧力センサを備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項２３】
請求項２２記載の脈拍計において、
前記圧力センサは、前記脈波センサの近傍に配置されていることを特徴とする脈拍計。
【請求項２４】
請求項２２または請求項２３記載の脈拍計において、
前記圧力センサは、前記脈波センサに略積層状態で配置されていることを特徴とする脈拍計。
【請求項２５】
請求項２４記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差を検出する差検出部と、
前記差および前記脈波検出信号から前記体動成分を生成する体動成分生成部と、
を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項２６】
請求項２５記載の脈拍計において、
前記差検出部は、前記高さ方向の相対的な差として当該脈拍計の基準角度に対する実際の配置状態における角度差を検出する角度センサを備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項２７】
請求項２６記載の脈拍計において、
前記角度センサは、前記脈波センサの近傍に配置されていることを特徴とする脈拍計。
【請求項２８】
請求項２６または請求項２７記載の脈拍計において、
前記角度センサは、前記脈波センサに略積層状態で配置されていることを特徴とする脈拍計。
【請求項２９】
請求項２６ないし請求項２８のいずれかに記載の脈拍計において、
前記角度センサは、静止加速度に基づいて前記角度差を検出することを特徴とする脈拍計。
【請求項３０】
請求項２６ないし請求項２８のいずれかに記載の脈拍計において、
前記角度センサは、回転錘を有し、前記回転錘の回転状態に基づいて前記角度差を検出することを特徴とする脈拍計。
【請求項３１】
請求項２５ないし請求項３０のいずれかに記載の脈拍計において、
前記差検出部は、前記角度差が前記装着者の心臓の位置に対し、当該脈拍計の装着位置がより高い位置にあると見倣される場合に、所定の前記体動成分の減衰曲線に応じて前記角度差を補正する角度差補正部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項３２】
請求項２０ないし請求項３１のいずれかに記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づく前記体動成分に対応する体動成分検出信号を前記脈波検出信号から減算する除去処理部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項３３】
請求項２０ないし請求項３１のいずれかに記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づく前記体動成分に対応する体動成分検出信号を周波数分析し第１周波数分析データを生成する第１周波数分析部と、
前記脈波検出信号を周波数分析し第２周波数分析データを生成する第２周波数分析部と、
前記第２周波数分析データに対する前記第１周波数分析データの減算処理を行う除去処理を部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項３４】
請求項２０ないし請求項３１のいずれかに記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記脈波検出信号および前記装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づく前記体動成分に対応する体動成分検出信号に基づいて適応フィルタ係数を生成するフィルタ係数生成部と、
前記脈波検出信号から前記適応フィルタ係数を適用した前記体動成分検出信号を減算する除去処理部と、
を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項３５】
請求項２０ないし請求項３４のいずれかに記載の脈拍計において、
装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分からピッチあるいは歩数を検出する体動情報検出部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項３６】
脈波センサを有し、脈波信号を出力する脈波検出部を備えた脈拍計の制御方法において、
装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する体動成分除去過程と、
前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出過程と、
を備えたことを特徴とする脈拍計の制御方法。
【請求項３７】
身体の脈波検出位置に装着され、脈波センサを有し、脈波信号を出力する脈波検出部と、腕に装着される装置本体部と、を備えた腕時計型情報機器であって、
前記装置本体部は、装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する体動成分除去部と、
前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部と、
前記脈拍数を表示する表示部と、
を備えたことを特徴とする腕時計型情報機器。
【請求項３８】
脈波センサを有し脈波信号を出力する脈波検出部を備えた脈拍計をコンピュータにより制御するための制御プログラムにおいて、
装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去させ、
前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出させる、
ことを特徴とする制御プログラム。
【請求項３９】
請求項１９または請求項３８記載の制御プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記録媒体。
【請求項４０】
人体に装着して静脈血の挙動をシミュレートする血管模擬センサであって、
ケーシングと、
前記静脈血の粘度に相当する粘度に設定され、前記ケーシング内に充填された疑似血液と、
前記疑似血液の挙動を検出する挙動検出センサと、
を備えたことを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項４１】
請求項４０記載の血管模擬センサにおいて、
前記ケーシングは、剛性を有する材料で形成されていることを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項４２】
請求項４１記載の血管模擬センサにおいて、
前記ケーシングは透明性を有する両端が閉塞された筒状の樹脂で形成されており、
前記挙動検出センサは、前記疑似血液の水面の変化を測定する光センサとして構成されている、
ことを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項４３】
請求項４１記載の血管模擬センサにおいて、
前記ケーシングは、両端が閉塞された筒状の樹脂で形成されており、
前記挙動検出センサは、前記ケーシングの一端に設けられ、前記疑似血液の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサとして構成されている、
ことを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項４４】
請求項４０記載の血管模擬センサにおいて、
前記ケーシングは、弾性を有する材料で形成されていることを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項４５】
請求項４４記載の血管模擬センサにおいて、
前記ケーシングは、両端が閉塞された筒状を有しており、
前記挙動検出センサは、前記ケーシングの一端に設けられ、前記疑似血液の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサとして構成されている、
ことを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項４６】
請求項４４記載の血管模擬センサにおいて、
前記ケーシングは、両端が閉塞された筒状を有しており、
前記挙動検出センサは、前記ケーシングの側面に設けられ、前記疑似血液の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサとして構成されている、
ことを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項４７】
人体に装着して静脈血の挙動をシミュレートする血管模擬センサであって、
前記人体の末梢方向に感度軸を有し、前記静脈血の前記末梢方向への挙動に対応する出力信号を出力する加速度センサを備えたことを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項４８】
人体に装着して脈拍を計測する脈拍計において、
脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、
請求項４０ないし請求項４７のいずれかに記載の血管模擬センサと、
前記脈波検出信号から前記挙動検出センサの出力信号に相当する疑似体動成分を除去する体動成分除去部と、
前記疑似体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部と、
を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項４９】
請求項４８記載の脈拍計において、
前記血管模擬センサは、前記脈波センサの近傍に配置されることを特徴とする脈拍計。
【請求項５０】
請求項４８または請求項４９記載の脈拍計において、
前記血管模擬センサは、前記脈波センサに対し、前記人体から離間する方向に略積層された状態で配置されることを特徴とする脈拍計。
【請求項５１】
請求項４８ないし請求項５０のいずれかに記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記挙動検出センサの出力信号に相当する体動成分検出信号を前記脈波検出信号から減算する除去処理部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項５２】
請求項４８ないし請求項５０のいずれかに記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記挙動検出センサの出力信号に相当する体動成分検出信号を周波数分析し第１周波数分析データを生成する第１周波数分析部と、
前記脈波検出信号を周波数分析し第２周波数分析データを生成する第２周波数分析部と、
前記第２周波数分析データに対する前記第１周波数分析データの減算処理を行う除去処理部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項５３】
請求項４８ないし請求項５０のいずれかに記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記挙動検出センサの出力信号に相当する体動成分検出信号に基づいて適応フィルタ係数を生成するフィルタ係数生成部と、
前記脈波検出信号から前記適応フィルタ係数を適用した前記体動成分検出信号を減算する除去処理部と、
を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項５４】
請求項４０ないし請求項４７のいずれかに記載の血管模擬センサと、
前記血管模擬センサの出力信号に基づいて前記人体の動きに対応するピッチあるいは歩数を検出する生体情報検出部と、
を備えたことを特徴とする生体情報計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脈拍計、脈拍計の制御方法、腕時計型情報機器、制御プログラム、記録媒体、血管模擬センサおよび生体情報計測装置に係り、特に人体の腕に装着して歩行中あるいは走行中の脈拍を測定するのに好適な脈拍計、脈拍計の制御方法、腕時計型情報機器、制御プログラム、記録媒体、血管模擬センサおよび生体情報計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、人体の一部に装着して歩行中あるいは走行中の脈拍を測定する脈波計が知られている。
例えば、特許文献１には、腕時計型の脈拍計が開示されている。
上記特許文献１に開示されている脈拍計は、加速度センサにより検出した体動信号の周波数分析結果に基づいて体動信号の高調波成分のすべてに相当する周波数成分を脈波信号の周波数分析結果から除去し、体動信号の高調波成分が除去された脈波信号の周波数分析結果のなかから最大のパワーを有する周波数成分を抽出し、当該抽出した周波数成分に基づいて脈拍数を算出するという構成を採っていた。
【特許文献１】特許第２８１６９４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記従来の脈拍計においては、体動成分の検出を加速度センサにより行っていたため、脈拍センサ信号に含まれる生体内部で発生する体動成分を全て把握できているわけではなく、体動成分の除去が不完全となるという恐れがあった。
従来は体動成分を完全に把握できないため、脈拍センサ信号に含まれる体動成分を除去するために周波数分析結果の高調波成分の特徴を利用して体動信号を特定し、特定した体動信号を除去して脈波信号を抽出しているため、体動が周期的な特性を有していない場合には、体動成分を除去することができず、ひいては、脈拍を正しく求める事ができないという問題点があった。
そこで、本発明の目的は、脈拍センサ信号に含まれる体動成分をより正確に把握することにより、体動成分が周期的な特性を有していない場合であっても、脈波成分から生体内部で発生する体動成分を確実に除去して正確に脈拍数算出を行うことができる脈拍計、脈拍計の制御方法、腕時計型情報機器、制御プログラム、記録媒体、血管模擬センサおよび生体情報計測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するため、人体に装着して生体情報を計測する生体情報計測装置は、脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、前記脈波検出信号に含まれる静脈血の挙動に起因する体動成分を検出し、前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する体動成分検出除去部と、前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて生体情報を計測する生体情報計測部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、脈波検出部は、脈波検出信号を体動成分検出除去部に出力する。
体動成分検出除去部は、脈波検出信号に含まれる静脈血の挙動に起因する体動成分を検出し、脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する
これらにより、生体情報計測部は、体動成分除去後の脈波検出信号に基づいて生体情報を計測する
また、人体に装着して脈拍を計測する脈拍計は、脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、加速度センサを有し、静脈血の挙動に影響を与える体動に対応する加速度を検出して体動検出信号として出力する体動検出部と、前記体動検出信号に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する体動成分除去部と、前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、脈波検出部は、脈波検出信号を体動成分除去部に出力する。
体動検出部は、静脈血の挙動に影響を与える体動に対応する加速度を検出して体動検出信号として体動成分除去部に出力する。
これらにより、体動成分除去部は、体動検出信号に基づいて脈波検出信号に含まれる体動成分を除去し、脈拍数算出部は、体動成分除去後の脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する。
【０００５】
この場合において、前記加速度センサは、装着者の腕の末梢方向に沿った軸をＸ軸とし、前記第１の軸に垂直で手の甲に垂直な軸をＺ軸とし、前記Ｘ軸および前記Ｚ軸に垂直な軸をＹ軸とし、前記Ｘ軸、前記Ｙ軸、前記Ｚ軸のそれぞれに沿った方向の加速度を検出する３軸加速度センサであるよ９うにしてもよい。
また、前記加速度センサは、前記脈波センサの近傍に配置されているようにしてもよい。
さらに、前記加速度センサは、前記脈波センサに略積層状態で配置されているようにしてもよい。
さらにまた、前記体動成分除去部は、前記Ｘ軸に沿った方向の加速度成分であるＸ軸加速度成分、前記Ｙ軸に沿った方向の加速度成分であるＹ軸加速度成分および前記Ｚ軸に沿った方向の加速度成分であるＺ軸加速度成分に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成部を備えるようにしてもよい。
【０００６】
また、前記体動成分除去部は、前記Ｙ軸加速度成分および前記Ｚ軸加速度成分をベクトルとみなし、これらのベクトルの合成ベクトルである２軸加速度合成成分と、前記Ｘ軸加速度成分と、に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成部を備えるようにしてもよ。
さらに、前記体動成分除去部は、前記Ｘ軸加速度成分、前記Ｙ軸加速度成分および前記Ｚ軸加速度成分の３つの加速度成分をベクトルとみなし、これらのベクトルの合成ベクトルである３軸加速度合成成分に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成部を備えるようにしてもよい。
さらにまた、前記Ｘ軸加速度成分、前記Ｙ軸加速度成分および前記Ｚ軸加速度成分のうち少なくともいずれか一の加速度成分について重み付けを行うようにしてもよい。
また、前記体動成分除去部は、前記Ｘ軸加速度成分、前記Ｙ軸加速度成分および前記Ｚ軸加速度成分に基づいて適応フィルタ係数を生成するフィルタ係数生成部と、今回の前記脈波検出信号から前回の前記脈波検出信号に前記適応フィルタ係数を適用して得られる体動成分を除去する除去処理部と、を備えるようにしてもよい。
さらに、前記体動成分除去部は、前記体動成分として含まれる所定の低周波数帯域成分を所定の疑似低周波信号を用いて前記脈波検出信号から除去するようにしてもよい。
【０００７】
さらにまた、前記体動成分除去部は、前記体動成分として含まれる所定の低周波数帯域成分を所定の疑似低周波信号を用いて前記脈波検出信号から除去すべく、前記疑似低周波成分に基づいて適応フィルタ係数を生成するフィルタ係数生成部と、今回の前記脈波検出信号から前回の前記脈波検出信号に前記適応フィルタ係数を適用して得られる体動成分を除去する除去処理部と、を備えるようにしてもよい。
また、前記脈波検出信号に含まれる体動成分からピッチあるいは歩数を検出する体動情報検出部を備えるようにしてもよい。
【０００８】
また、脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、加速度センサを有し、静脈血の挙動に影響を与える体動に対応する加速度を検出して体動検出信号として出力する体動検出部と、を備え、人体に装着して脈拍を計測する脈拍計の制御方法は、前記加速度センサは、装着者の腕の末梢方向に沿った軸をＸ軸とし、前記第１の軸に垂直で手の甲に垂直な軸をＺ軸とし、前記Ｘ軸および前記Ｚ軸に垂直な軸をＹ軸とし、前記Ｘ軸、前記Ｙ軸、前記Ｚ軸のそれぞれに沿った方向の加速度を検出する３軸加速度センサであり、前記Ｘ軸に沿った方向の加速度成分であるＸ軸加速度成分、前記Ｙ軸に沿った方向の加速度成分であるＹ軸加速度成分および前記Ｚ軸に沿った方向の加速度成分であるＺ軸加速度成分に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成過程と、前記脈波検出信号から生成した前記体動成分を除去する体動成分除去過程と、前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出過程と、を備えたことを特徴としている。
この場合において、前記体動成分除去過程は、前記Ｙ軸加速度成分および前記Ｚ軸加速度成分をベクトルとみなし、これらのベクトルの合成ベクトルである２軸加速度合成成分と、前記Ｘ軸加速度成分と、に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成過程を備えるようにしてもよい。
【０００９】
また、前記体動成分除去過程は、前記Ｘ軸加速度成分、前記Ｙ軸加速度成分および前記Ｚ軸加速度成分の３つの加速度成分をベクトルとみなし、これらのベクトルの合成ベクトルである３軸加速度合成成分に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成過程を備えるようにしてもよい。
さらに、前記体動成分除去過程は、前記体動成分として含まれる所定の低周波数帯域成分を所定の疑似低周波信号を用いて前記脈波検出信号から除去するようにしてもよい。
【００１０】
また、腕に装着される腕時計型情報機器は、脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、前記加速度センサは、装着者の腕の末梢方向に沿った軸をＸ軸とし、前記第１の軸に垂直で手の甲に垂直な軸をＺ軸とし、前記Ｘ軸および前記Ｚ軸に垂直な軸をＹ軸とし、前記Ｘ軸、前記Ｙ軸、前記Ｚ軸のそれぞれに沿った方向の加速度を検出する３軸加速度センサを有し、前記Ｘ軸に沿った方向の加速度成分であるＸ軸加速度成分、前記Ｙ軸に沿った方向の加速度成分であるＹ軸加速度成分および前記Ｚ軸に沿った方向の加速度成分であるＺ軸加速度成分に基づいて前記体動成分を生成する体動成分生成部と、前記脈波検出信号から生成した前記体動成分を除去する体動成分除去部と、前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部と、前記脈拍数を表示する表示部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、脈波検出部は、体動成分除去部に脈波検出信号を出力する。
体動成分生成部は、Ｘ軸に沿った方向の加速度成分であるＸ軸加速度成分、Ｙ軸に沿った方向の加速度成分であるＹ軸加速度成分およびＺ軸に沿った方向の加速度成分であるＺ軸加速度成分に基づいて体動成分を生成する。
これにより、体動成分除去部は、脈波検出信号から体動成分を除去し、脈拍数算出部は、体動成分除去後の脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出し、表示部は、算出された脈拍数を表示する。
【００１１】
また、脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、加速度センサを有し、静脈血の挙動に影響を与える体動に対応する加速度を検出して体動検出信号として出力する体動検出部と、を備え、人体に装着して脈拍を計測する脈拍計をコンピュータにより制御する制御プログラムは、前記体動検出信号に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去させ、前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出させる、ことを特徴としている。
【００１２】
また、人体に装着して脈拍を計測する脈拍計は、脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する体動成分除去部と、前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、脈波検出部は、脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する。
体動成分除去部は、装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づいて脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する。
これにより脈拍数算出部は、体動成分除去後の脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する。
この場合において、前記体動成分除去部は、前記装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差の関数として表される体動成分を検出し、体動検出信号を出力する体動検出部を備えるようにしてもよい。
また、前記体動検出部は、前記体動成分を検出する圧力センサを備えてもよい。
さらに、前記圧力センサは、前記脈波センサの近傍に配置されているようにしてもよい。
また、前記圧力センサは、前記脈波センサに略積層状態で配置されているようにしてもよい。
【００１３】
さらにまた、前記体動成分除去部は、前記装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差を検出する差検出部と、前記差および前記脈波検出信号から前記体動成分を生成する体動成分生成部と、を備えるようにしてもよい。
また、前記差検出部は、前記高さ方向の相対的な差として当該脈拍計の基準角度に対する実際の配置状態における角度差を検出する角度センサを備えるようにしてもよい。
さらに、前記角度センサは、前記脈波センサの近傍に配置されているようにしてもよい。
また、前記角度センサは、前記脈波センサに略積層状態で配置されているようにしてもよい。
さらにまた、前記角度センサは、静止加速度に基づいて前記角度差を検出するようにしてもよい。
また、前記角度センサは、回転錘を有し、前記回転錘の回転状態に基づいて前記角度差を検出するようにしてもよい。
【００１４】
さらに、前記差検出部は、前記角度差が前記装着者の心臓の位置に対し、当該脈拍計の装着位置がより高い位置にあると見倣される場合に、所定の前記体動成分の減衰曲線に応じて前記角度差を補正する角度差補正部を備えるようにしてもよい。
さらにまた、前記体動成分除去部は、前記装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づく前記体動成分に対応する体動成分検出信号を前記脈波検出信号から減算する除去処理部を備えるようにしてもよい。
また、前記体動成分除去部は、前記装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づく前記体動成分に対応する体動成分検出信号を周波数分析し第１周波数分析データを生成する第１周波数分析部と、前記脈波検出信号を周波数分析し第２周波数分析データを生成する第２周波数分析部と、前記第２周波数分析データに対する前記第１周波数分析データの減算処理を行う除去処理部を備えるようにしてもよい。
さらに、前記体動成分除去部は、前記脈波検出信号および前記装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づく前記体動成分に対応する体動成分検出信号に基づいて適応フィルタ係数を生成するフィルタ係数生成部と、前記脈波検出信号から前記適応フィルタ係数を適用した前記体動成分検出信号を減算する除去処理部と、を備えるようにしてもよい。
【００１５】
さらにまた、装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分からピッチあるいは歩数を検出する体動情報検出部を備えるようにしてもよい。
また、脈波センサを有し、脈波信号を出力する脈波検出部を備えた脈拍計の制御方法は、装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する体動成分除去過程と、前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出過程と、を備えたことを特徴としている。
【００１６】
また、身体の脈波検出位置に装着され、脈波センサを有し、脈波信号を出力する脈波検出部と、腕に装着される装置本体部と、を備えた腕時計型情報機器は、前記装置本体部は、装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する体動成分除去部と、前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部と、前記脈拍数を表示する表示部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、装置本体部の体動成分除去部は、装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づいて脈波検出信号に含まれる体動成分を除去する。これにより脈拍算出部は、体動成分除去後の脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出し、表示部は、脈拍数を表示する。
【００１７】
脈波センサを有し脈波信号を出力する脈波検出部を備えた脈拍計をコンピュータにより制御するための制御プログラムは、装着者の心臓の位置と当該脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差に基づいて前記脈波検出信号に含まれる体動成分を除去させ、前記体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出させることを特徴としている。
さらに上記制御プログラムをコンピュータ読取可能な記録媒体に記録するようにしてもよい。
【００１８】
また、人体に装着して静脈血の挙動をシミュレートする血管模擬センサは、ケーシングと、前記静脈血の粘度に相当する粘度に設定され、前記ケーシング内に充填された疑似血液と、前記疑似血液の挙動を検出する挙動検出センサと、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、人体に装着した状態で、ケーシング内に充填された疑似血液の挙動を挙動検出センサで検出することにより、生体内部で発生する体動成分を推定できる。
この場合において、前記ケーシングは、剛性を有する材料で形成されているようにしてもよい。
また、前記ケーシングは透明性を有する両端が閉塞された筒状の樹脂で形成されており、前記挙動検出センサは、前記疑似血液の水面の変化を測定する光センサとして構成されているようにしてもよい。
【００１９】
さらに、前記ケーシングは、両端が閉塞された筒状の樹脂で形成されており、前記挙動検出センサは、前記ケーシングの一端に設けられ、前記疑似血液の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサとして構成されているようにしてもよい。
さらにまた、前記ケーシングは、弾性を有する材料で形成されているようにしてもよい。
また、前記ケーシングは、両端が閉塞された筒状を有しており、前記挙動検出センサは、前記ケーシングの一端に設けられ、前記疑似血液の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサとして構成されているようにしてもよい。
さらに、前記ケーシングは、両端が閉塞された筒状を有しており、前記挙動検出センサは、前記ケーシングの側面に設けられ、前記疑似血液の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサとして構成されているようにしてもよい。
また、人体に装着して静脈血の挙動をシミュレートする血管模擬センサは、前記人体の末梢方向に感度軸を有し、前記静脈血の前記末梢方向への挙動に対応する出力信号を出力する加速度センサを備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、加速度センサが、人体に装着した状態で、静脈血の末梢方向への挙動に対応する出力信号を出力することにより、生体内部で発生する体動成分を推定できる。
【００２０】
また、人体に装着して脈拍を計測する脈拍計は、脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、上記いずれかの血管模擬センサと、前記脈波検出信号から前記挙動検出センサの出力信号に相当する疑似体動成分を除去する体動成分除去部と、前記疑似体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、脈波検出部は、脈拍数算出部に脈波検出信号を出力する。
体動成分除去部は、脈波検出信号から挙動検出センサの出力信号に相当する疑似体動成分を除去する。
これにより脈拍算出部は、疑似体動成分除去後の脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する。
【００２１】
この場合において、前記血管模擬センサは、前記脈波センサの近傍に配置されるようにしてもよい。
また、前記血管模擬センサは、前記脈波センサに対し、前記人体から離間する方向に略積層された状態で配置されるようにしてもよい。
さらに前記体動成分除去部は、前記挙動検出センサの出力信号に相当する体動成分検出信号を前記脈波検出信号から減算する除去処理部を備えるようにしてもよい。
また、前記体動成分除去部は、前記挙動検出センサの出力信号に相当する体動成分検出信号を周波数分析し第１周波数分析データを生成する第１周波数分析部と、前記脈波検出信号を周波数分析し第２周波数分析データを生成する第２周波数分析部と、前記第２周波数分析データに対する前記第１周波数分析データの減算処理を行う除去処理部を備えるようにしてもよい。
さらに、前記体動成分除去部は、前記挙動検出センサの出力信号に相当する体動成分検出信号に基づいて適応フィルタ係数を生成するフィルタ係数生成部と、前記脈波検出信号から前記適応フィルタ係数を適用した前記体動成分検出信号を減算する除去処理部と、を備えるようにしてもよい。
また、生体情報計測装置は、上記いずれかの血管模擬センサと、前記血管模擬センサの出力信号に基づいて前記人体の動きに対応するピッチあるいは歩数を検出する生体情報検出部と、を備えたことを特徴としている。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、脈波検出信号に含まれる体動成分を確実に検出し、体動成分除去後の脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出するので、生体内部で発生する体動成分、特に静脈血に起因する体動成分を確実に除去し、脈波成分に対応するスペクトルを容易に特定して、脈拍検出精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
次に本発明の好適な実施の形態について図面を参照して説明する。
［１］第１実施形態
図１は、第１実施形態の脈拍測定装置の装着状態の説明図である。
脈拍測定装置１０は、ユーザの腕１１に装着されて用いられ、装置本体（時計ケース）１０Ａと、装置本体１０Ａを腕に装着するためのリストバンド１０Ｂと、を備えている。
【００２４】
図２は、第１実施形態の脈拍測定装置の断面図である。
リストバンド１０Ｂを手首に巻きつけて脈拍測定装置１０を装着すると、装置本体１０Ａの裏面側が手首の甲に密着する。
そこで、装置本体１０Ａの裏面側には３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）加速度センサ１２および脈波センサ１３が設けられている。この場合において、３軸加速度線センサ１２は、体動センサとして機能している。
図２に示すように、脈波センサユニット１３は、脈波の検出用光を射出するＬＥＤ１３Ａと、人体により反射された検出用光を受光するＰＤ（Photo Detector）１３Ｂと、ＬＥＤ１３ＡおよびＰＤ１３Ｂを保護するとともに、ＬＥＤ１３Ａの照射光、生体を介して得られる反射光を透過してＰＤ１３Ｂに入射させるための透明ガラス１３Ｃと、を備えている。ここで、透明ガラス１３Ｃは、装置本体１０Ａを構成する裏蓋１４により固定されている。
この脈波センサユニット１３の構成によれば、ＬＥＤ１３Ａからの光が透明ガラス５５を介して手首の甲に照射され、その反射光がフォトダイオード１３Ｂに受光されるようになっている。
【００２５】
装置本体１０Ａの表面側には、現在時刻や日付に加えて、脈波センサ１３の検出結果に基づく脈拍数ＨＲなどの生体情報も表示する液晶表示装置１５が設けられている。
また、装置本体１０Ａの内部には、メイン基板１６の上側にＣＰＵ等の各種ＩＣ回路が設けられており、これによってデータ処理回路１７が構成される。
また、メイン基板１６の裏面側には電池１８が設けられており、電池１８から３軸加速度センサ、脈波センサ１３、液晶表示装置１５およびメイン基板１６電源が供給されるようになっている。
３軸加速度センサ１２および脈波センサ１３とメイン基板１６とは、ヒートシール１９によって接続されている。これにより、ヒートシール１９形成される配線によって、メイン基板１６から電源が３軸加速度センサ１２および脈波センサ１３に供給される。
この結果、３軸加速度センサ１２からメイン基板１６に加速度検出信号が供給される用になっている。また、脈波センサ１３からメイン基板１６に脈波検出信号が供給されるようになっている。
【００２６】
データ処理回路１７は、加速度検出信号および脈波検出信号にＦＦＴ処理を施し、それらの処理結果を解析することにより、脈拍数ＨＲを算出している。なお、装置本体１０Ａの外側面には、図１に示すように、時刻合わせや表示モードの切換などを行うためのボタンスイッチ２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、２０Ｄ、２０Ｅが設けられている。
図３は第１実施形態の脈拍測定装置の概要構成ブロック図である。
脈拍測定装置１０は、大別すると、上述した３軸加速度センサ１２、脈波センサ１３および液晶表示装置１５の他に、脈波信号増幅回路２１と、加速度信号増幅回路２２と、Ａ／Ｄ変換回路２３と、ＭＰＵ２４と、ＲＡＭ２５と、ＲＯＭ２６と、を備えている。
３軸加速度センサ１２は、図１あるいは図２に示すＸ軸方向の加速度を検出するＸ軸加速度センサ１２Ｘと、Ｙ軸方向の加速度を検出するＹ軸加速度センサ１２Ｙと、Ｚ軸方向の加速度を検出するＺ軸加速度センサ１２Ｚと、を備えている。
脈波信号増幅回路２１は、脈波センサ１３から出力される脈波検出信号を所定増幅率で増幅して増幅脈波検出信号としてＡ／Ｄ変換回路２３に出力する。
加速度信号増幅回路２２は、３軸加速度体動センサ１２から出力されるＸ軸加速度検出信号、Ｙ軸加速度検出信号およびＺ軸加速度検出信号をそれぞれ所定増幅率で増幅して増幅Ｘ軸加速度検出信号、増幅Ｙ軸加速度検出信号および増幅Ｚ軸加速度検出信号としてＡ／Ｄ変換回路２３に出力する。
【００２７】
Ａ／Ｄ変換回路２３は、入力された増幅脈波検出信号、増幅Ｘ軸加速度検出信号、増幅Ｙ軸加速度検出信号および増幅Ｚ軸加速度検出信号および増幅圧力検出信号をそれぞれ別個にアナログ／ディジタル変換して脈波検出データ、Ｘ軸加速度検出データＫｘ、Ｙ軸加速度検出データＫｙおよびＺ軸加速度検出データＫｚとしてＭＰＵ２４へ出力する。
ＭＰＵ２４は、脈波検出データ、Ｘ軸加速度検出データＫｘ、Ｙ軸加速度検出データＫｙおよびＺ軸加速度検出データＫｚをＲＡＭ２５に格納するとともに、ＲＯＭ２６に格納された制御プログラムに基づいて脈拍数を算出し、表示装置１５に表示することとなる。
より詳細には、ＭＰＵ２４は、ＲＡＭ２５に格納した脈波検出データ並びにＸ軸加速度検出データＫｘ、Ｙ軸加速度検出データＫｙおよびＺ軸加速度検出データＫｚに基づいて得られる体動検出データを時系列順に並べ、対応するサンプリングタイミング毎に脈波検出データと体動検出検出データとの両者の差である残差データを求める。
そして残差データの周波数分析（ＦＦＴ：Fast fourier Transformation）を行って、脈波の高調波成分を抽出し、その周波数から脈拍数を算出することとなる。
【００２８】
次により具体的な脈拍数算出処理について説明する。
まず、第１実施形態の具体的説明に先立ち、第１実施形態の動作原理を説明する。
脈波を検出するための脈波センサの出力には、脈波成分に加えて様々な体動成分が含まれている。この体動成分は、脈拍被測定者であるユーザの運動（歩行・走行動作、腕の振りなど）に起因する、生体内部の変化により発生するものであることが知られている。
ところで、体動成分を検出するセンサとして３軸加速度センサを用いた場合、特に末梢方向、すなわち、Ｘ軸方向の体動成分の影響が大きいことがわかっているが、他の２軸（Ｙ軸およびＺ軸）方向の体動成分についても無視することができない。
そこで、発明者らは、同一の体動成分を発生させた場合の２軸方向の加速度をベクトルとして、２軸の加速度ベクトルの合成ベクトルの変化量と脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）との関係を調べた。
【００２９】
図４は、２軸の加速度ベクトルの合成ベクトル変化量と脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）との関係説明図である。
図４に示すように、２軸の加速度ベクトルの合成ベクトル変化量と脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）とは、ほぼ比例関係を有していることがわかった。
これは、換言すれば、２軸の加速度ベクトルの合成ベクトル変化量を検出できれば、脈波センサの出力に含まれている静脈血の影響量を推し量ることができるということである。
そこで、本第１実施形態においては、静脈起因の体動成分を外部の３軸加速度センサにより検出するとともに、これらの検出出力を脈波センサの出力から所定割合で差し引くことにより、静脈血の影響を除去した信号に基づいて正確に脈拍数を検出するようにしている。
図５は、第１実施形態の適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
適応フィルタ３０は、大別するとフィルタ係数生成部３１と、合成部３２と、を備えている。
フィルタ係数生成部３１の係数コントロール部３１Ａは、体動成分除去部として機能しており、合成部３２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。
【００３０】
そしてフィルタ係数生成部３１は、入力された体動成分検出信号であるＸ軸加速度データＫｘ、Ｙ軸加速度データＫｙとＺ軸加速度データＫｚの合成データである合成加速度ベクトルデータ（＝ｙ）および疑似低周波信号（＝ｚ）に係数コントロール部３１Ａが生成した適用フィルタ係数ｈを適用して、体動除去データｈ（ｘ）、ｈ（ｙ）、ｈ（ｚ）をそれぞれ生成し、合成部３２に出力する。
合成部３２は、除去処理部として機能しており、前回抽出した脈波検出データ（＝脈波成分＋体動成分）と体動除去データｈ（ｘ）、ｈ（ｙ）、ｈ（ｚ）を合成し、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分ｅ（ｎ）を抽出する。
【００３１】
ここで、疑似低周波信号を用いる理由について説明する。
発明者らの実験によれば、脈波検出データから体動除去データｈ（ｘ）、ｈ（ｙ）を除去したとしても、得られる脈波成分には低周波変動成分が残り正確に脈拍数が求まらない場合があった。
これは、呼吸や神経の影響と考えられるが、これを検出して影響を除去するためには大がかりなシステムが必要となり、携帯型の脈拍測定装置を実現することは不可能になってしまう。
そこで、発明者らは、体動検出センサである３軸加速度センサの出力信号に当該低周波変動成分に相当する周波数の疑似低周波信号を掛け合わせた上で適応フィルタを施すことにより、その影響を除去することができた。
この場合において、疑似低周波信号は、周波数分析の際に所定の周波数分布を持って低周波変動成分を除去する必要があることとと、その周波数帯域が０．５Ｈｚ以下であるという観点から、０．５Ｈｚ以下の三角波もしくは矩形波であることが望ましい。なお、その周波数帯域および波形形状は実際に含まれる低周波変動成分に応じて適宜変更が可能である。
【００３２】
次に本第１実施形態の具体的な脈拍数算出処理について説明する。
図６は、Ｘ軸加速度センサ１２Ｘから出力されるＸ軸加速度検出信号に対応するＸ軸加速度データＫｘを時系列順に並べたグラフである。
また、図７は、図６に対応するＸ軸加速度検出データＫｘにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
図８は、Ｙ軸加速度センサ１２Ｙから出力されるＹ軸加速度検出信号に対応するＹ軸加速度データＫｙを時系列順に並べたグラフである。
また、図９は、図８に対応するＹ軸加速度検出データＫｙにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
図１０は、Ｚ軸加速度センサ１２Ｚから出力されるＺ軸加速度検出信号に対応するＺ軸加速度データＫｚを時系列順に並べたグラフである。
また、図１１は、図１０に対応するＺ軸加速度検出データＫｚにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
図６と、図８および図１０とを比較すると、体動成分としては、Ｘ軸加速度成分の影響がＹ軸加速度成分およびＺ軸加速度成分より影響が大きいことがわかる。
そこで、発明者らは、測定精度を維持しつつ、処理の簡略化を図るべく上述したようにＹ軸加速度成分およびＺ軸加速度成分を一体として取り扱うこととし、２軸の加速度ベクトルの合成ベクトル変化量を検出することとした。
図１２は、Ｙ軸加速度センサ１２Ｙから出力されるＹ軸加速度検出信号に対応するＹ軸加速度データＫｙと、Ｚ軸加速度センサ１２Ｚから出力されるＺ軸加速度検出信号に対応するＺ軸加速度データＫｚと、をそれぞれベクトルとして扱い、その合成ベクトルとして得られる合成加速度ベクトルデータを時系列順に並べたグラフである。
また、図１３は、図１２に対応する合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））すなわち、２軸加速度合成成分にＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
図１４は、あらかじめ設定した疑似低周波信号（三角波を使用）を時系列順に並べたグラフである。
また、図１５は、図１４に対応する疑似低周波信号にＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【００３３】
図１５をみてわかるとおり、その周波数はおよそ０．５Ｈｚ以下であり、所定の周波数分布を持っている。
図１６は、脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
また、図１７は、図１６に対応する脈波検出データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
まず、ＭＰＵ２４は、ＲＡＭ２５に格納した脈波検出データ、Ｘ軸加速度検出データ、Ｙ軸加速度検出データおよびＺ軸加速度検出データを順次読み出し、一つのサンプリングタイミングにおける脈波検出データを合成部３２に出力する。
これと並行して、ＭＰＵ２４は、合成部３２に出力した脈波検出データに対応するＸ軸加速度検出データＫｘ、Ｙ軸加速度検出データＫｙおよびＺ軸加速度検出データＫｚをフィルタ係数生成部３１に出力する。
【００３４】
これによりフィルタ係数生成部３１の係数コントロール部３１Ａは、合成部３２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。
そしてフィルタ係数生成部３１は、入力された体動成分検出信号であるＸ軸加速度データＫｘ（＝ｘ）、Ｙ軸加速度データＫｙとＺ軸加速度データＫｚの合成データである合成加速度ベクトルデータ（＝ｙ）および疑似低周波信号（＝ｚ）に係数コントロール部３１Ａの制御下でそれぞれ適用フィルタ係数ｈを適用して、体動除去データｈ（ｘ）、ｈ（ｙ）、ｈ（ｚ）をそれぞれ生成し、合成部３２に出力する。
これにより合成部３２は、今回の脈波データと体動除去データｈ（ｘ）、ｈ（ｙ）、ｈ（ｚ）とを合成して、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分を抽出して適応フィルタ適用後のデータである残差データｅ（ｎ）を出力する。
【００３５】
図１８は、図１６の脈波検出信号に対して図６の増幅Ｘ軸加速度検出信号、図１２の合成加速度ベクトル信号および図１４の疑似低周波信号に適応フィルタを適用して得られた信号を合成して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
次にＭＰＵ２４は、残差データに対しＦＦＴを施す。
図１９は、図１８の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
これにより、得られた周波数分析結果は、実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
ここで、比較のため、疑似低周波信号を用いなかった場合に得られる脈波データについて説明する。
図２０は、図１６の脈波検出信号に対して図６の増幅Ｘ軸加速度検出信号および図１２の合成加速度ベクトル信号に適応フィルタを適用して得られた信号を合成して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
また、図２１は、図２０の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【００３６】
図１９と図２１とを比較することにより、本第１実施形態の構成によれば、低周波変動成分の低減が図れ、ひいては、脈拍数検出における低周波変動成分の影響を容易に除去できることが容易にわかる。
さらにＭＰＵ２４は、主として脈波成分を含む得られた脈波データから最大の周波数成分を脈拍スペクトルとして、その周波数から脈拍数を算出する。
そしてＭＰＵ２４は、液晶表示装置１５に脈拍数を表示することとなる。
以上の説明のように、本第１実施形態によれば、体動センサとして機能する３軸加速度センサ１２および脈波センサ１３を用いて、さらに疑似低周波信号を用いることにより、生体内部で発生する体動成分の主要因である静脈の変動を確実に検出して把握できる。このため、体動成分を確実に除去でき、正確な脈波成分検出、ひいては、正確な脈拍数の測定が行える。
【００３７】
［１．１］第１変形例
以上の説明においては、Ｙ軸加速度データＫｙとＺ軸加速度データＫｚの合成データである合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））を用いる場合の実施形態であったが、本第１変形例は、Ｘ軸加速度データ、Ｙ軸加速度データおよびＺ軸加速度データの３つの加速度データを合成した合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））、すなわち、３軸加速度合成成分を用いる場合の実施形態である。
図２２は、第１実施形態の第１変形例の適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
適応フィルタ４０は、大別すると、フィルタ係数生成部４１と、積算部４２と、合成部４３と、を備えている。
フィルタ係数生成部４１は、体動成分除去部として機能しており、合成部４３が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。
これと並行して、積算部４２は、Ｘ軸加速度データ、Ｙ軸加速度データおよびＺ軸加速度データの３つの加速度データを合成した合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））に対し、あらかじめ設定した疑似低周波信号を掛け合わせてフィルタ係数生成部４１に出力する。
この結果、フィルタ係数生成部４１は、積算部４２の出力に生成した適用フィルタ係数ｈを適用して、体動除去データｈ（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2）を生成し、合成部４３に出力する。
合成部４３は、除去処理部として機能しており、前回抽出した脈波検出データ（＝脈波成分＋体動成分）と体動除去データｈ（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2）を合成し、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分ｅ（ｎ）を抽出する。
【００３８】
次に本第１変形例の具体的な脈拍数算出処理について説明する。
図２３は、Ｘ軸加速度センサ１２Ｘから出力されるＸ軸加速度検出信号に対応するＸ軸加速度データＫｘを時系列順に並べたグラフである。
また、図２４は、図２３に対応するＸ軸加速度検出データＫｘにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
図２５は、Ｙ軸加速度センサ１２Ｙから出力されるＹ軸加速度検出信号に対応するＹ軸加速度データＫｙを時系列順に並べたグラフである。
また、図２６は、図２５に対応するＹ軸加速度検出データＫｙにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【００３９】
図２７は、Ｚ軸加速度センサ１２Ｚから出力されるＺ軸加速度検出信号に対応するＺ軸加速度データＫｚを時系列順に並べたグラフである。
また、図２８は、図２７に対応するＺ軸加速度検出データＫｚにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
図２９は、Ｘ軸加速度センサ１２Ｘから出力されるＸ軸加速度データＫｚと、Ｙ軸加速度センサ１２Ｙから出力されるＹ軸加速度検出信号に対応するＹ軸加速度データＫｙと、Ｚ軸加速度センサ１２Ｚから出力されるＺ軸加速度検出信号に対応するＺ軸加速度データＫｚと、をそれぞれベクトルとして扱い、その合成ベクトルとして得られる合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））を時系列順に並べたグラフである。
また、図３０は、図２９に対応する合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））にＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
図３１は、脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
また、図３２は、図３１に対応する脈波検出データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【００４０】
まず、ＭＰＵ２４は、ＲＡＭ２５に格納した脈波検出データ、Ｘ軸加速度検出データ、Ｙ軸加速度検出データおよびＺ軸加速度検出データを順次読み出し、一つのサンプリングタイミングにおける脈波検出データを合成部４３に出力する。
これと並行して、ＭＰＵ２４は、合成部４３に出力した脈波検出データに対応するＸ軸加速度検出データＫｘ、Ｙ軸加速度検出データＫｙおよびＺ軸加速度検出データＫｚを積算部４２に出力する。
積算部４２は、Ｘ軸加速度データ、Ｙ軸加速度データおよびＺ軸加速度データの３つの加速度データを合成した合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））に対し、図１４および図１５に示したような疑似低周波信号を掛け合わせてフィルタ係数生成部４１に出力する。
これによりフィルタ係数生成部４１は、合成部４３が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。
そしてフィルタ係数生成部４１は、入力された合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））に適用フィルタ係数ｈを適用して、体動除去データｈ（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ）を生成し、合成部４３に出力する。
これにより合成部４３は、今回の脈波データと体動除去データｈ（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ）とを合成して、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分を抽出して適応フィルタ適用後のデータである残差データｅ（ｎ）を出力する。
【００４１】
図３３は、図３１の脈波検出データに対して図２９の合成加速度ベクトルデータおよび図１４の疑似低周波信号に適応フィルタを適用して得られたデータを合成して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
次にＭＰＵ２４は、残差データに対しＦＦＴを施す。
図３４は、図３３の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
これにより、得られた周波数分析結果は、第１実施形態の場合と比較して低周波数領域（＜０．５Ｈｚ）に脈波成分とは無関係なスペクトルが残っているものの、脈波成分の周波数帯域（２Ｈｚ〜２．５Ｈｚ）に影響を与えるものではなく、実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
【００４２】
［１．２］第２変形例
以上の説明においては、疑似低周波信号を処理に用いる場合であったが、本第２変形例は、処理および装置構成の簡略化のため、疑似低周波信号を処理に用いない場合の変形例である。
図３５は、第１実施形態の第２変形例の適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
適応フィルタ５０は、大別するとフィルタ係数生成部５１と、合成部５２と、を備えている。
【００４３】
フィルタ係数生成部５１の係数コントロール部５１Ａは、体動成分除去部として機能しており、合成部５２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。
そしてフィルタ係数生成部５１は、入力された体動成分検出信号であるＸ軸加速度データＫｘ、Ｙ軸加速度データＫｙおよびＺ軸加速度データｚに係数コントロール部５１Ａが生成した適用フィルタ係数ｈを適用して、体動除去データｈ（ｘ）、ｈ（ｙ）、ｈ（ｚ）をそれぞれ生成し、合成部５２に出力する。
合成部５２は、除去処理部として機能しており、前回抽出した脈波検出データ（＝脈波成分＋体動成分）と体動除去データｈ（ｘ）、ｈ（ｙ）、ｈ（ｚ）を合成し、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分ｅ（ｎ）を抽出する。
次に具体的な処理データの一例を説明する。
図３６は、脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
また、図３７は、図３６に対応する脈波検出データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
図３８は、図３１の脈波検出データに対して図２９の合成加速度ベクトル信号および図１４の疑似低周波信号に適応フィルタを適用して得られた信号を合成して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
図３９は、図３８の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【００４４】
ＭＰＵ２４が残差データｅ（ｎ）に対しＦＦＴを施すことにより、得られた周波数分析結果は、図３４に示すように、第１実施形態の場合と同様に実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
［１．３］第３変形例
本第３変形例は、上述した第１変形例のさらなる変形例であり、第１変形例において、疑似低周波信号を用いない構成を採用する変形例である。
図４０は、第１実施形態の第３変形例の適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
適応フィルタ６０は、大別すると、フィルタ係数生成部６１と、合成部６２と、を備えている。
フィルタ係数生成部６１は、体動成分除去部として機能しており、合成部６２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。
さらにフィルタ係数生成部６１は、Ｘ軸加速度データＫｘ、Ｙ軸加速度データＫｙおよびＺ軸加速度データＫｚの３つの加速度データを合成した合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））に生成した適用フィルタ係数ｈを適用して、体動除去データｈ（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2）を生成し、合成部６２に出力する。
合成部６２は、除去処理部としあて機能しており、前回抽出した脈波検出データ（＝脈波成分＋体動成分）と体動除去データｈ（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2）を合成し、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分ｅ（ｎ）を抽出する。
本第３変形例によれば、第１変形例と同様の効果を得ることができるとともに、疑似低周波信号を用いていないため、装置構成および処理の簡略化をよりいっそう図ることができる。
【００４５】
［１．４］第４変形例
本第４変形例は、第１実施形態において、疑似低周波信号を用いない構成を採用する変形例である。
図４１は、第１実施形態の適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
適応フィルタ７０は、大別するとフィルタ係数生成部７１と、合成部７２と、を備えている。
フィルタ係数生成部７１の係数コントロール部７１Ａは、体動成分除去部として機能しており、合成部７２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。
【００４６】
そしてフィルタ係数生成部７１は、入力された体動成分検出信号であるＸ軸加速度データＫｘ（＝ｘ）およびＹ軸加速度データＫｙとＺ軸加速度データＫｚの合成データである合成加速度ベクトルデータ（＝ｙ）に係数コントロール部３１Ａが生成した適用フィルタ係数ｈを適用して、体動除去データｈ（ｘ）、ｈ（ｙ）をそれぞれ生成し、合成部７２に出力する。
合成部７２は、除去処理部として機能しており、前回抽出した脈波検出データ（＝脈波成分＋体動成分）と体動除去データｈ（ｘ）、ｈ（ｙ）を合成し、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分ｅ（ｎ）を抽出する。
本第４変形例によれば、第１実施形態と同様の効果を得ることができるとともに、疑似低周波信号を用いていないため、装置構成および処理の簡略化をよりいっそう図ることができる。
【００４７】
［１．５］第５変形例
以上の説明においては、Ｘ軸加速度データＫｘ、Ｙ軸加速度データＫｙおよびＺ軸加速度データＫｚの３つの加速度データを合成した合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））あるいはＹ軸加速度データＫｙおよびＺ軸加速度データＫｚの２つの加速度データを合成した合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））を算出するに際して、何ら重み付けを行っていなかったが、各合成加速度ベクトルデータの元となる加速度データに適宜重み付けを行うように構成することも可能である。
例えば、Ｘ軸加速度データＫｘ、Ｙ軸加速度データＫｙおよびＺ軸加速度データＫｚの３つの加速度データにより合成加速度ベクトルデータを求めるに際し、次式を用いても良い。
√（ａ・Ｋｘ2 ＋ｂ・Ｋｙ2 ＋ｃＫｚ2 ）
ここで、ａ＞ｂ≧ｃ＞０とする。
また、合成加速度ベクトルデータを用いない場合であっても、Ｘ軸加速度データＫｘ、Ｙ軸加速度データＫｙおよびＺ軸加速度データＫｚに同様に適宜重み付けを行って適応フィルタ係数を適用するようにしてもよい。
さらに、疑似低周波信号についても重み付けを行うようにしてもよい。
さらにまた、以上の説明においては、３軸加速度センサを腕に取り付ける場合について説明したが、指元や指先に設けるようにすることも可能である。
【００４８】
［２］第２実施形態
本第２実施形態は、第１実施形態における３軸加速度センサに代えて、圧力センサを用いる場合の実施形態である。
［２．１］原理
まず、第２実施形態の具体的説明に先立ち、第２実施形態の動作原理を説明する。
脈波を検出するための脈波センサの出力には、脈波成分に加えて様々な体動成分が含まれている。この体動成分は、脈拍被測定者であるユーザの運動（歩行・走行動作、腕の振りなど）に起因する、生体内部の変化により発生するものであることが知られている。
従って、体動成分を検出するセンサとして加速度センサを用いた場合には、ユーザの運動を検出することができるが、脈波センサの出力に含まれる体動成分は、その運動に起因する生体内部の変化により発生するものであり、脈波センサの出力に含まれる真の体動成分については、正確に検出することは困難である。
一方、生体内部で発生する体動成分として、脈波センサとして用いる光センサに最も影響を与えるものとしては、静脈血の影響を無視することはできない。
【００４９】
ところで、静脈壁は伸展性が大きいため、血圧が上昇した場合には静脈壁が引き延ばされ、当該部分に大量の血液をためこむこととなり、静脈の膨張に伴う体表面の圧力増加を伴うことがわかる。
これに伴い、発明者らは同一の体動成分を発生させた場合の体表面の圧力変化量と脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）との関係を調べた。
図４２は圧力変化量と脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）との関係説明図である。
図４２に示すように、圧力変化量と脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）とは、ほぼ比例関係を有していることがわかった。
これは、換言すれば、体表面の圧力変化量を検出できれば、脈波センサの出力に含まれている静脈血の影響量を推し量ることができるということである。
そこで、本第２実施形態においては、静脈の膨張、すなわち、静脈起因の体動成分を外部の圧力センサにより検出するとともに、これを脈波センサの出力から所定割合で差し引くことにより、静脈血の影響を除去した信号に基づいて正確に脈拍数を検出するようにしている。
【００５０】
［２．２］詳細説明
次に第２実施形態について詳細に説明する。
図４３は、第２実施形態の脈拍測定システムの概要構成図である。
脈拍測定装置８０は、大別すると、ユーザの指に装着されるセンサモジュール８１と、センサモジュール８１と配線Ｌを介して接続され、ユーザの腕に装着される装置本体８２と、を備えている。
図４４はセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
センサモジュールは、大別すると、主として脈波成分を検出する脈波センサ８３と、主として体動成分を検出する圧力センサ８４と、を備えて構成されている。
ここで、脈波センサ８３は、検出用光を射出するＬＥＤ８３Ａと、人体により反射された検出用光を受光するＰＤ（Photo Detector）８３Ｂと、を備えている。
図４５は、脈拍測定装置の概要構成ブロック図である。
脈拍測定装置８０は、大別すると、前述した脈波センサ８３および体動センサ８４に加えて、脈波信号増幅回路９１と、体動信号増幅回路９２と、Ａ／Ｄ変換回路９３と、ＭＰＵ９４と、ＲＡＭ９５と、ＲＯＭ９６と、液晶表示装置などの表示装置９７と、を備えている。
【００５１】
本第２実施形態において、体動センサ８４としては、圧力センサを用いている。
脈波信号増幅回路９１は、脈波センサ８３から出力される脈波検出信号を所定増幅率で増幅して増幅脈波検出信号としてＡ／Ｄ変換回路９３に出力する。
体動信号増幅回路９２は、体動センサ８４から出力される圧力検出信号を所定増幅率で増幅して増幅圧力検出信号としてＡ／Ｄ変換回路９３に出力する。
Ａ／Ｄ変換回路９３は、入力された増幅脈波検出信号および増幅圧力検出信号をそれぞれ別個にアナログ／ディジタル変換して脈波検出データおよび圧力検出データとしてＭＰＵ９４へ出力する。
ＭＰＵ９４は、脈波検出データおよび圧力検出データ（体動検出データ）をＲＡＭ９５に格納するとともに、ＲＯＭ９６に格納された制御プログラムに基づいて脈拍数を算出し、表示装置９７に表示することとなる。
より詳細には、ＭＰＵ２４は、ＲＡＭ２５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データ（体動検出データ）を時系列順に並べ、対応するサンプリングタイミング毎に脈波検出データと圧力検出データとの両者の差である差データを求める。
そして残差データの周波数分析（ＦＦＴ：Fast fourier Transformation）を行って、脈波の高調波成分を抽出し、その周波数から脈拍数を算出することとなる。
【００５２】
次により具体的な脈拍数算出処理について説明する。
図４６は、脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
また、図４７は図４６の脈波検出データに対応する圧力検出データを同一の時間軸で時系列順に並べてグラフ化したものである。
まず、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データを順次読み出し、あるサンプリングタイミングにおける脈波検出データから同一サンプリングタイミングの圧力検出データを差し引くことにより差データを算出する。
図４８は、図４６の脈波検出データおよび図４７の圧力検出データから算出した差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
次にＭＰＵ９４は、差データに対しＦＦＴを施す。
図４９は、図４８の差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
これにより、得られた周波数分析結果は、実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
さらにＭＰＵ９４は、得られた脈波データから最大の周波数成分を脈拍スペクトルとして、その周波数から脈拍数を算出する。
そしてＭＰＵ９４は、表示装置２７に脈拍数を表示することとなる。
以上の説明のように、本第２実施形態によれば、生体内部で発生する体動成分の主要因である静脈の変動を圧力センサを用いて確実に検出して把握できる。このため、体動成分を確実に除去でき、正確な脈波成分検出、ひいては、正確な脈拍数の測定が行える。
【００５３】
［２．３］第１変形例
次に第２実施形態の第１変形例について説明する。
以上の説明においては、脈波検出データから圧力検出データを周波数分析（ＦＦＴ）を行う前に差し引いて差データを算出する構成としていたが、本第１変形例は、脈波検出データおよび圧力検出データを周波数分析を行ってから、差データを算出する場合の変形例である。以下、第１変形例について説明する。
本第１変形例においては、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データ（体動検出データ）のそれぞれについて周波数分析（ＦＦＴ）を行う。
次にＭＰＵ９４は、周波数分析後の脈波検出データと周波数分析後の圧力検出データとの差である差データを求める。
そして得られた差データから脈波の高調波成分を抽出し、その周波数から脈拍数を算出することとなる。
【００５４】
次により具体的な脈拍数算出処理について説明する。
図５０は、脈波検出データの周波数分析結果の説明図である。
また、図５１は圧力検出データの周波数分析結果の説明図である。
まず、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データをそれぞれ順次読み出し、ＦＦＴを施して周波数分析を行う。
図５２は、周波数分析後の脈波検出データと周波数分析後の圧力検出データとの差である差データの説明図である。
次にＭＰＵ９４は、周波数分析後の脈波検出データと周波数分析後の圧力検出データとを比較し、同一の周波数成分の差を求めて差データを生成する。
これにより、得られた差データとしての周波数分析結果は、実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
さらにＭＰＵ９４は、得られた脈波データから最大の周波数成分を脈拍スペクトルとして、その周波数から脈拍数を算出する。
そしてＭＰＵ９４は、表示装置９７に脈拍数を表示することとなる。
以上の説明のように、本第２実施形態の第１変形例によっても、生体内部で発生する体動成分の主要因である静脈の変動を確実に検出して把握できる。このため、体動成分を確実に除去でき、正確な脈波成分検出、ひいては、正確な脈拍数の測定が行える。
【００５５】
［２．４］第２変形例
次に第２実施形態の第２変形例について説明する。
以上の説明においては、脈波検出データから圧力検出データを周波数分析（ＦＦＴ）を行う前あるいは行った後に差し引いて差データを算出する構成としていたが、本第２変形例は、適応フィルタを用いて脈波検出データから体動成分を除去する場合の変形例である。
図５３に適応フィルタの一例の概要構成ブロック図を示す。
適応フィルタ１００は、大別するとフィルタ係数生成部１０１と、合成部１０２と、を備えている。
フィルタ係数生成部１０１は、体動成分除去部として機能しており、合成部１０２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。そして入力された体動成分検出信号として機能する圧力検出データ（＝ｋ（ｎ））に適応フィルタ係数ｈを適用して体動除去データ（＝ｈ・ｋ（ｎ））を生成して合成部１０２に出力する。
合成部１０２は、除去処理部として機能しており、前回抽出した脈波検出データ（＝脈波成分＋体動成分）と体動除去データを合成し、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分を抽出する。
【００５６】
次に本第２変形例におけるより具体的な脈拍数算出処理について説明する。
図５４は、脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
また、図５５は図５４の脈波検出データに対応する圧力検出データを同一の時間軸で時系列順に並べてグラフ化したものである。
まず、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データを順次読み出し、一つのサンプリングタイミングにおける脈波検出データを合成部１０２に出力する。
また、ＭＰＵ９４は、合成部１０２に出力した脈波検出データに対応する圧力検出データをフィルタ係数生成部１０１に出力する。
これによりフィルタ係数生成部１０１は、合成部１０２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。そして入力された体動成分検出信号として機能する圧力検出データ（＝ｋ（ｎ））に適応フィルタ係数ｈを適用して体動除去データ（＝ｈ・ｋ（ｎ））を合成部１０２に出力する。
これにより合成部１０２は、今回の脈波データと体動除去データとを合成して、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分を抽出して残差データ（＝フィルタ適用後のデータ）を出力する。
図５６は、図５４の脈波検出データおよび図５５の圧力検出データに対して適応フィルタを適用して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【００５７】
次にＭＰＵ９４は、残差データに対しＦＦＴを施す。
図５７は、図５６の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
これにより、得られた周波数分析結果は、実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
さらにＭＰＵ９４は、主として脈波成分を含む得られた脈波データから最大の周波数成分を脈拍スペクトルとして、その周波数から脈拍数を算出する。
そしてＭＰＵ９４は、表示装置９７に脈拍数を表示することとなる。
以上の説明のように、本第２実施形態の第２変形例によっても、生体内部で発生する体動成分の主要因である静脈の変動を確実に検出して把握できる。このため、体動成分を確実に除去でき、正確な脈波成分検出、ひいては、正確な脈拍数の測定が行える。
【００５８】
［２．５］第３変形例
次に本第２実施形態の第３変形例について説明する。
以上の説明においては、センサモジュールが脈波センサおよび圧力センサの双方を備えている場合であったが、本第３変形例は、センサモジュールを二つに分けて脈波センサと圧力センサとを別個の指に装着する場合の変形例である。
図５８は、第２実施形態の第３変形例の脈拍測定システムの概要構成図である。
脈拍測定装置１１０は、大別すると、ユーザの第１の指に装着されるセンサモジュール１１１Ａと、ユーザの第２の指に装着されるセンサモジュール１１１Ｂと、センサモジュール１１１Ａと配線Ｌ１を介して接続され、センサモジュール１１１Ｂと配線Ｌ２を介して接続され、ユーザの腕に装着される装置本体１１２と、を備えている。
【００５９】
図５９はセンサモジュール１１１Ａにおけるセンサの配置例の説明図である。
センサモジュール１１Ａは、主として体動成分を検出する圧力センサ８４を備えている。
図６０は、センサモジュール１１１Ｂにおけるセンサの配置例の説明図である。
センサモジュール１１１Ｂは、主として脈波成分を検出する脈波センサ１３を備えており、脈波センサ８３は、検出用光を射出するＬＥＤ８３Ａと、人体により反射された検出用光を受光するＰＤ（Photo Detector）８３Ｂと、を備えている。
実際の検出動作については、上述した第２実施形態の場合と同様であるので、その詳細な説明は省略する。
本第３変形例によれば、主として体動成分を検出する圧力センサ８４と主として脈波成分を検出する脈波センサ８３とをそれぞれ別個の指に装着して計測を行うので、他方のセンサの機械的配置の影響や他方のセンサの出力信号に起因する出力信号へのノイズの影響などを低減することが可能となる。
【００６０】
［３］第３実施形態
［３．１］原理
まず、第３実施形態の具体的説明に先立ち、第３実施形態の動作原理を説明する。
上記第２実施形態は、静脈血に起因する体動成分を検出するために、静脈血の圧力を圧力センサにより検出する構成としていた。しかしながら、本第３実施形態は、ユーザの心臓の位置と脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差が静脈計の圧力と比例関係にあることに着目した実施形態である。すなわち、本第３実施形態は、ユーザの心臓の位置と脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差を脈拍計を装着した腕の肩関節を中心とする角度（例えば、腕を真下に下げた場合を０゜、腕を水平にした場合を９０゜とする。）として検出する場合の実施形態である。
これに伴い、発明者らは同一の体動成分を発生させた場合の（腕の）高さ変化量と脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）との関係を調べた。
【００６１】
図６１は、腕の高さ変化量と脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）との関係説明図である。
図６１に示すように、高さ変化量と脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）とは、ほぼ比例関係を有していることがわかった。
これは、換言すれば、腕の高さ変化量を検出できれば、脈波センサの出力に含まれている静脈血の影響量を推し量ることができるということである。
図６２は腕の角度と方向との関係の説明図である。
本第２実施形態においては、腕を真下に下げた場合を腕の角度＝０゜、方向＝下、腕を水平にした場合を腕の角度＝９０゜、方向＝中、腕を真上に上げた場合を腕の角度＝１８０゜、方向＝上と定める。
【００６２】
また、腕を真下に下げた場合と腕を水平にした場合との中間に腕を向けた場合の方向を斜め下とし、腕を水平にした場合と腕を真上に上げた場合との中間に腕を向けた場合の方向を斜め上とする。
図６３は、初期状態における腕の位置（腕の方向）において腕の位置の高さ変化量と角度センサの出力としての体動成分量（ストローク成分量）との関係説明図である。
図６３に示すように、初期状態における腕の高さ方向の位置がユーザの心臓の位置以下の場合、すなわち、腕の方向が下から中である場合には、腕の位置の高さを変化させたとしても、いずれの腕の方向であっても、角度センサの出力である体動成分量（ストローク成分量）の変化は同一の傾向を示すことがわかった。
一方、初期状態における腕の高さ方向の位置がユーザの心臓の位置よりも高い場合、すなわち、腕の方向が斜め上から上である場合には、静脈血の圧力低下に伴って、角度センサの出力としての体動成分量（ストローク成分量）が全体的に低下する傾向にあることがわかる。
【００６３】
図６４は、高さ変化量を固定とした場合における腕の位置による角度センサの出力としての体動成分量（ストローク成分量）の変化の説明図である。
図６４に示すように、腕の角度が９０゜より高い場合には、角度センサの出力としての体動成分量が小さく検出されることがわかる。
これらの結果より、腕の角度が９０゜より高い場合には、角度センサの出力を補正することとした。
図６５は、初期状態における腕の位置（腕の方向）において腕の位置の高さ変化量と補正後の角度センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）との関係説明図である。
この場合において、図６３の例の場合には、腕の角度が９０゜より大きい場合に次式により角度センサの出力に対応する体動成分量（ストローク成分量）Ｙを腕の角度Ｘにより補正した。
【００６４】
Ｙ＝ｙ・（Ｘ−９０）／２２．２
ここで、ｙ：高さ変化量（ｍＶ）
Ｘ：角度（度）
Ｙ：補正後の高さ変化量（ｍＶ）
である。
【００６５】
この結果、図６５に示すように、腕位置の影響を受けることなく脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）を検出することが可能となった。
そこで、本第３実施形態においては、ユーザの心臓の位置と脈拍計の装着位置との高さ方向の相対的な差を外部の角度センサにより検出し、静脈起因の体動成分を脈波センサの出力から所定割合で差し引くことにより、静脈血の影響を除去した信号に基づいて正確に脈拍数を検出するようにしている。
【００６６】
［３．２］詳細説明
次に第３実施形態について詳細に説明する。
図６６は、第３実施形態の脈拍計を時計ケースに組み込んだ場合の断面図である。
脈拍測定装置１２０の時計ケース１２１の裏面に脈波センサ８３および角度センサ１２２を設けた場合の例である。
図６６に示すように、上述した脈波センサユニット８３が、時計ケース１２１の裏面側に本体と一体になって形成されている。時計ケース１２１には、これを腕に装着するためのリストバンド１２３が設けられており、リストバンド１２３を手首に巻きつけて装着すると、時計ケース１２１の裏面側が手首の甲に密着する。
時計ケース１２１の裏面側には、脈波センサユニット８３を構成する透明ガラス８３Ｃが設けられている。この透明ガラス８３Ｃは、裏蓋１２４で時計ケース１２１に固定されている。透明ガラス８３Ｃは、脈波センサ８３を構成するＬＥＤ８３ＡおよびＰＤ８３Ｂを保護するとともに、ＬＥＤ１３Ａの照射光、生体を介して得られる反射光を透過してＰＤ８３Ｂに入射させる。
【００６７】
時計ケース１２１の表面側には、現在時刻や日付に加えて、脈波センサ８３の検出結果に基づく脈拍数ＨＲなどの生体情報も表示する液晶表示装置などの表示装置９７が設けられている。
また、時計ケース１２１の内部には、メイン基板１２６の上側にＣＰＵ等の各種ＩＣ回路が設けられており、これによってデータ処理回路１２７が構成される。
また、メイン基板１２６の裏面側には電池１２８が設けられており、電池１２８から表示装置９７、メイン基板１２６および脈波センサ８３に電源が供給されるようになっている。
メイン基板１２６と脈波センサ８３とは、ヒートシール１２９によって接続されており、ヒートシール１２９により形成される配線によって、メイン基板１２６から電源が脈波センサ８３および角度センサ１２２に供給され、メイン基板１２６に脈波センサ８３から脈波検出信号が供給され、角度センサ１２２から角度検出信号が供給されるようになっている。
データ処理回路１２７は、脈波信号にＦＦＴ処理を施し、その処理結果を解析することにより、脈拍数ＨＲを算出している。なお、時計ケース１２１の外側面には、時刻合わせや表示モードの切換などを行うための図示しないボタンスイッチが設けられている。
そして、リストバンド１２３を手首に巻きつけて装着すると、時計ケース１２１の裏面側が手首の甲に向けられる。このため、ＬＥＤ８３Ａからの光が透明ガラス８３Ｃ５を介して手首の甲に照射され、その反射光がＰＤ８３Ｂに入射し、受光されるようになっている。
【００６８】
図６７は、角度センサとして用いる差動キャパシタ型センサのセンサ構造概略図である。図６８は、加速度の加わっていない状態における差動キャパシタ型センサの一部拡大図である。
差動キャパシタ型センサ１２２Ａは、２軸の角度センサであり、第１の感度軸ＬＸ１と、第２の感度軸ＬＸ２を有している。
差動キャパシタ型センサ１２２Ａは、一対の固定軸１３１に可撓性を有する各テザー１３２が支持されている。そして一対のテザー１３２は、両側からビーム（梁）１３３を支持している。
各ビーム１３３には、側方に突設された電極１３３Ａが設けられており、一対の固定外側電極１３４Ａ、１３４Ｂに各固定外側電極１３４Ａ、１３４Ｂからほぼ同一の距離を有する位置に各固定外側電極１３４に対向するように保持されている。
【００６９】
これにより、電極１３３Ａと各固定外側電極１３４Ａ、１３４Ｂとはそれぞれ、略同一の容量を有するコンデンサとして機能している。
図６９は、加速度の加わった状態における差動キャパシタ型センサの一部拡大図である。
図６８で示した状態において、差動キャパシタ型センサ１２２Ａが傾けられると、テザー１３２が重力加速度によりたわみ、図６９に示したような状態となる。
この結果、例えば、図６９に示すような場合には、電極１３３Ａと固定外側電極１３４Ａとの距離Ｇ１は、電極１３３Ａと固定外側電極１３４Ｂとの距離Ｇ２よりも大きくなる。すなわち、電極１３３Ａと固定外側電極１３４Ｂとで構成されるコンデンサの容量の方が大きくなる。
従って、この容量差は、重力加速度の大きさ、すなわち、傾けた角度に比例することとなるので、容量差を計測することにより角度を検出することが可能となるのである。
【００７０】
図７０は、角度センサとして用いる回転錘型角度センサの正面図である。
また、図７１は、図７０の回転錘型角度センサの側面図である。
回転錘型角度センサ１２２Ｂは、大別すると、支持軸１４１と、支持軸１４１に回転可能に支持された回転錘１４２と、回転錘１４２と一体に回転されるとともに位相の異なる２種類のスリット群が形成されたスリット板１４３と、支持軸１４１を保持する固定板１４４と、固定板１４４上のスリット板１４３に対向する位置に配置された光学式センサユニット１４５と、を備えている。
上記構成により、回転錘１４２が角度変化により回転すると、光学式センサユニット１４５は、各スリット群毎にスリット板１４３の回転量に相当するパルス数を有する角度検出信号を出力する。このとき、各スリット群毎に角度検出信号の位相関係は、回転錘の回転方向で異なるため、角度の変化方向も検出することが可能となる。
【００７１】
次に第３実施形態における具体的な脈拍数算出処理について説明する。
図７２は、脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。また、図７３は図７２の脈波検出データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。図７４は、角度検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。また、図７５は図７４の角度検出データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
脈拍測定装置としての構成は、第２実施形態と同様であるので、図４５の概要構成ブロック図を参照して説明する。この場合において、体動センサ８４は、角度センサである。また、ＭＰＵ９４は、図５３に示した適応フィルタの機能を実現するものとする。
まず、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび角度検出データを順次読み出し、あるサンプリングタイミングにおける脈波検出データを合成部１０２に出力する。
【００７２】
また、ＭＰＵ９４は、各脈波検出データに対応する角度検出データをフィルタ係数生成部１０１に出力する。
これによりフィルタ係数生成部１０１は、合成部１０２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。そして入力された体動成分検出信号として機能する角度検出データ（＝ｋ（ｎ））に適応フィルタ係数ｈを適用して体動除去データ（＝ｈ・ｋ（ｎ））を合成部１０２に出力する。
これにより合成部１０２は、今回の脈波データと体動除去データとを合成して、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分を抽出して残差データ（＝フィルタ適用後のデータ）を出力する。
図７６は、図７２の脈波検出データおよび図７４の角度検出データに対して適応フィルタを適用して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
次にＭＰＵ９４は、図７６の残差データに対しＦＦＴを施す。
【００７３】
図７７は、図７６の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
これにより、得られた周波数分析結果は、実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
さらにＭＰＵ９４は、主として脈波成分を含む得られた脈波データから最大の周波数成分を脈拍スペクトルＳＰ１として、その周波数から脈拍数を算出する。
そしてＭＰＵ９４は、表示装置９７に脈拍数を表示することとなる。
ところで、以上の説明は、角度センサの出力を補正しない場合のものであったが、上述したように、腕の角度が９０゜より高い場合には、角度センサの出力としての体動成分量が小さく検出される。このため、腕の角度が９０゜より高い場合には、脈波センサの出力を補正することとする。図７８は、補正後の角度検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。また、図７９は図７８の補正後の角度検出データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
同様にＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび角度検出データを順次読み出し、あるサンプリングタイミングにおける脈波検出データを合成部１０２に出力し、各脈波検出データに対応する補正後の角度検出データをフィルタ係数生成部１０１に出力する。
【００７４】
これによりフィルタ係数生成部１０１は、合成部１０２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。そして入力された体動成分検出信号として機能する角度検出データに適応フィルタ係数ｈを適用して体動除去データ（＝ｈ・ｋ（ｎ））を合成部３２に出力し、合成部３２は、今回の脈波データと体動除去データとを合成して、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分を抽出して残差データ（＝フィルタ適用後のデータ）を出力する。
図８０は、図７２の脈波検出データおよび図７８の補正後の角度検出データに対して適応フィルタを適用して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものであり、ＭＰＵ９４は、この残差データに対しＦＦＴを施す。
図８１は、図８０の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
図８１に示すように、得られた周波数分析結果は、図７７に示した周波数分析結果と脈拍スペクトルＳＰ１のピークの高さは変わらないものの、他のスペクトルのピークの高さが抑制され、ＭＰＵ９４は、より確実に脈波データから最大の周波数成分を脈拍スペクトルＳＰ１として、その周波数から脈拍数を算出することができることがわかる。
以上の説明のように、本第３実施形態によれば、特に角度補正を行った場合に生体内部で発生する体動成分の主要因である静脈の変動をより一層確実に検出して把握できる。このため、体動成分を確実に除去でき、正確な脈波成分検出、ひいては、正確な脈拍数の測定が行える。
【００７５】
［４］第２実施形態および第３実施形態の変形例
［４．１］第１変形例
以上の説明においては、体動センサ（圧センサあるいは角度センサ）を脈波センサの近傍あるいは別個に設けていたが、体動センサを人体から離間する方向に脈波センサに略積層状態で配置するように構成することも可能である。
［４．２］第２変形例
以上の説明においては、制御用プログラムがＲＯＭ９６内にあらかじめ記憶されている場合について説明したが、各種磁気ディスク、光ディスク、メモリカードなどの記録媒体に制御用プログラムをあらかじめ記録し、これらの記録媒体から読み込み、インストールするように構成することも可能である。また、通信インターフェースを設け、インターネット、ＬＡＮなどのネットワークを介して制御用プログラムをダウンロードし、インストールして実行するように構成することも可能である。
【００７６】
［５］第４実施形態
［５．１］原理
まず、第４実施形態の具体的説明に先立ち、第５実施形態の動作原理を説明する。
脈波を検出するための脈波センサの出力には、脈波成分に加えて様々な体動成分が含まれている。この体動成分は、脈拍被測定者であるユーザの運動（歩行・走行動作、腕の振りなど）に起因する、生体内部の変化により発生するものであることが知られており、生体内部の体動成分を検出する手法として、発光素子であるＬＥＤから検出光を生体内部に照射し、その反射光を受光素子であるＰＤ（Photo Detector）により受光する手法が用いられていることは、上述した通りである。
この場合において、生体内部に照射された検出光は、皮膚近傍の細動静脈を流れる血液や、生体組織により吸収、散乱され、体動を伴わない安静時にはＰＤで受光される検出光の光量の変化は、脈動による動脈血の変化が支配的となり、静脈血、組織による吸光成分は、ほぼ一定となっている。
【００７７】
しかしながら、体動を伴う運動時（歩行時、走行時など）には、脈動による動脈血の変化に加えて慣性による静脈血の移動や、組織の変形などの変動が体動に同期して発生することとなる。
この結果、生体内部に照射された検出光の吸光、反射特性が変化し、ＰＤにおいて受光されることとなり、その影響を無視することはできない。
一方、体動成分を検出するセンサを伸縮性を有するバンド（例えばサポータ）によりユーザの体表面に押圧状態で装着するような場合には、組織の変形などの変動が抑制されるため、このような状況下では、静脈血の移動が主として検出されることとなる。
そこで、本第４実施形態においては、生体内の体動成分を除去するに際し、静脈血の移動に着目し、静脈血の移動をシミュレートすることにより体動成分を推定し、脈波センサの出力信号からこの体動成分を除去すべく利用することとした。
【００７８】
図８２は、人体に装着して静脈血の移動（挙動）をシミュレートする血管模擬センサの原理説明図である。
静脈血は動脈血と比較すると、血圧が低いため、重力や腕の振りによる慣性力の影響を受けやすい。
したがって、図８２に示すように、末梢方向の血管を模した円筒状の密閉容器部位内に所定の粘性を有する液体ＬＱを封入し、当該液体の移動（挙動）を外部から観察すれば、静脈血の移動（挙動）を推定することが可能となり、推定した静脈血の移動から生体内部で発生する体動成分を観察できる。
そこで、本第４実施形態においては、円筒状の密閉容器内に封入した液体の移動を圧力センサ、光学センサなどのセンサにより検出し、このセンサの出力信号に基づいて生体内部で発生した体動成分を検出するようにしている。
この結果、本第４実施形態によれば、静脈血の影響を除去した信号に基づいて正確に脈拍数を検出することとなる。
【００７９】
［５．２］血管模擬センサ
次に血管模擬センサの態様について説明する。
血管模擬センサの態様としては、大別すると、剛体タイプと、弾性体タイプと、加速度センサタイプと、に分けられる。
剛体タイプは、剛性を有する円筒形状の密閉容器内に血液と同等の挙動を示すような粘性を有する液体を封入したセンサである。
一方、弾性体タイプは、弾性を有するチューブの両端を閉塞し、チューブ内に血液と同等の挙動を示すような粘性（例えば、１〜１００ｃＰ）を有する液体を封入したセンサである。
図８３は第１の剛体タイプの血管模擬センサの模式図である。
血管模擬センサ１５０は、両端が閉塞された樹脂（プラスチック）製のケーシング１５１を有し、その内部には、当該ケーシング１５１内で静脈血と同等の挙動を示すべく、粘性が設定された疑似血液１５２が封入されている。さらにケーシング１５１の長手方向の一端には、疑似血液１５２の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサ（挙動検出センサ）１５３が設けられている。
【００８０】
図８４は第２の剛体タイプの血管模擬センサの模式図である。
血管模擬センサ１６０は、両端が閉塞された樹脂（プラスチック）製のケーシング１６１を有し、その内部には、当該ケーシング１６１内で静脈血と同等の挙動を示すべく、粘性が設定された疑似血液１６２が封入されている。さらにケーシング１６１の側壁には、疑似血液１１２の移動状態を検出する光学センサ（挙動検出センサ）１６３が設けられている。この光学センサ１６３は、検出光を照射するＬＥＤ１６４と、検出光を受光するＰＤ１６５と、を備えている。
この場合において、疑似血液１６２は、検出光の色と同様の色に着色されており、光学センサ１６３は、水面の状態の変化を検出することとなる。
【００８１】
図８５は第１の弾性体タイプの血管模擬センサの模式図である。
血管模擬センサ１７０は、両端が閉塞されたゴムなどの弾性樹脂製のケーシング１７１を有し、その内部には、当該ケーシング１７１内で静脈血と同等の挙動を示すべく、粘性が設定された疑似血液１７２が封入されている。さらにケーシング１７１の長手方向の一端には、疑似血液１７２の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサ（挙動検出センサ）１７３が設けられている。
【００８２】
図８６は第２の弾性体タイプの血管模擬センサの模式図である。
血管模擬センサ１８０は、両端が閉塞されたゴムなどの弾性樹脂製のケーシング１８１を有し、その内部には、当該ケーシング１８１内で静脈血と同等の挙動を示すべく、粘性が設定された疑似血液１８２が封入されている。さらにケーシング１８１の側壁には、疑似血液１８２の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサ（挙動検出センサ）１８３が設けられている。
加速度センサタイプは、図８２の末梢方向に感度方向を有する加速度センサを血管模擬センサとして用いるものである。
ここで、剛体タイプおよび弾性体タイプの血管模擬センサと別個の脈波センサにより検出した体動成分（ストローク成分）との関係について説明する。
【００８３】
図８７は、剛体タイプの血管模擬センサと脈波センサの出力に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
図８７に示すように、剛体タイプの血管模擬センサの出力は、脈波センサの出力に含まれる体動成分（ストローク成分）の大きさと略比例な相関関係を持っていることがわかる。
図８８は、弾性体タイプの血管模擬センサと脈波センサの出力に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
図８８に示すように、弾性体タイプの血管模擬センサの出力は、剛体タイプの血管模擬センサの出力と同様に、脈波センサの出力に含まれる体動成分（ストローク成分）の大きさと略比例な相関関係を持っていることがわかる。
したがって、脈波センサの出力信号中に含まれる体動成分（ストローク成分）は、静脈血の移動によるものが支配的であることを前提とすると、いずれの血管模擬センサを用いても、脈波センサの出力信号に含まれる体動成分量を推定することが可能であることがわかる。
【００８４】
［５．３］詳細説明
次に第４実施形態について詳細に説明する。
図８９は第４実施形態の脈拍測定システムの概要構成図である。
脈拍測定装置１９０は、大別すると、ユーザの指に装着されるセンサモジュール１９１と、センサモジュール１９１と配線ＬＮを介して接続され、ユーザの腕に装着される装置本体１９２と、を備えている。
図９０は装着状態のセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
センサモジュール１９１は、大別すると、主として脈波成分を検出する脈波センサ８３と、主として体動成分を検出する上述した第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０と、を備えて構成されている。
この場合において、第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０は、脈波センサ８３の近傍に配置されるとともに、脈波センサ８３に対し、ユーザ（人体）から離間する方向に略積層された状態で配置されている。
【００８５】
ここで、脈波センサ８３は、検出用光を射出するＬＥＤ８３Ａと、人体により反射された検出用光を受光するＰＤ８３Ｂと、を備えている。
図９１は脈拍測定装置の概要構成ブロック図である。
脈拍測定装置は、大別すると、上述した脈波センサ８３に加えて、体動センサ８４（本第４実施形態においては血管模擬センサ１５０）と、脈波信号増幅回路９１と、体動信号増幅回路９２と、Ａ／Ｄ変換回路９３と、ＭＰＵ９４と、ＲＡＭ９５と、ＲＯＭ９６と、表示装置９７と、を備えている。
脈波信号増幅回路９１は、脈波センサ８３から出力される脈波検出信号を所定増幅率で増幅して増幅脈波検出信号としてＡ／Ｄ変換回路９３に出力する。
体動信号増幅回路９２は、体動センサ１４として機能する第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される疑似血液１５２の移動に基づく圧力検出信号を所定増幅率で増幅して増幅圧力検出信号としてＡ／Ｄ変換回路９３に出力する。
Ａ／Ｄ変換回路９３は、入力された増幅脈波検出信号および増幅圧力検出信号をそれぞれ別個にアナログ／ディジタル変換して脈波検出データおよび圧力検出データとしてＭＰＵ９４へ出力する。
【００８６】
ＭＰＵ９４は、脈波検出データおよび第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される圧力検出信号に対応する圧力検出データ（体動検出データ）をＲＡＭ９５に格納するとともに、ＲＯＭ９６に格納された制御プログラムに基づいて脈拍数を算出し、表示装置９７に表示することとなる。
より詳細には、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データ（体動検出データ）を時系列順に並べ、対応するサンプリングタイミング毎に脈波検出データと圧力検出データとの両者の差である差データを求める。
そして差データの周波数分析（ＦＦＴ：Fast fourier Transformation）を行って、脈波の高調波成分を抽出し、その周波数から脈拍数を算出することとなる。
【００８７】
次により具体的な脈拍数算出処理について説明する。
図９２は、脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
また、図９３は図９２の脈波検出データに対応する圧力検出データを同一の時間軸で時系列順に並べてグラフ化したものである。
まず、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データを順次読み出し、あるサンプリングタイミングにおける脈波検出データから同一サンプリングタイミングの圧力検出データを差し引くことにより差データを算出する。
図９４は、図９２の脈波検出データおよび図９３の圧力検出データから算出した差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
次にＭＰＵ９４は、差データに対しＦＦＴを施す。
【００８８】
図９５は、図９４の差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
これにより、得られた周波数分析結果は、実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
さらにＭＰＵ９４は、得られた脈波データから最大の周波数成分を脈拍スペクトルＰＨ１として、その周波数から脈拍数を算出する。
そしてＭＰＵ９４は、表示装置９７に脈拍数を表示することとなる。
以上の説明のように、本第４実施形態によれば、生体内部で発生する体動成分の主要因である静脈の変動を血管模擬センサからの出力信号に基づいてより確実に推定できる。このため、体動成分を確実に除去でき、正確な脈波成分検出、ひいては、正確な脈拍数の測定が行える。
本第４実施形態においては、剛体タイプの血管模擬センサとして第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０を用いるものとして説明しているが、第２の剛体タイプの血管模擬センサ１６０を用いるようにしてもよい。
【００８９】
［５．４］第４実施形態の第１変形例
以上の説明においては、脈波検出データから第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される圧力検出信号に対応する圧力検出データを周波数分析（ＦＦＴ）を行う前に差し引いて差データを算出する構成としていたが、本第４実施形態の第１変形例は、脈波検出データおよび第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される圧力検出信号に対応する圧力検出データを周波数分析を行ってから、差データを算出する場合の変形例である。以下、第１変形例について説明する。
本第１変形例においては、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される圧力検出信号に対応する圧力検出データ（体動検出データ）のそれぞれについて周波数分析（ＦＦＴ）を行う。
次にＭＰＵ９４は、周波数分析後の脈波検出データと周波数分析後の圧力検出データとの差である差データを求める。
そして得られた差データから脈波の高調波成分を抽出し、その周波数から脈拍数を算出することとなる。
【００９０】
次により具体的な脈拍数算出処理について説明する。
図９６は、脈波検出データの周波数分析結果の説明図である。
また、図９７は第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される圧力検出信号に対応する圧力検出データの周波数分析結果の説明図である。
まず、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データをそれぞれ順次読み出し、ＦＦＴを施して周波数分析を行う。
図９８は、周波数分析後の脈波検出データと周波数分析後の圧力検出データとの差である差データの説明図である。
【００９１】
次にＭＰＵ９４は、周波数分析後の脈波検出データと周波数分析後の圧力検出データとを比較し、同一の周波数成分の差を求めて差データを生成する。
これにより、得られた差データとしての周波数分析結果は、実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
さらにＭＰＵ９４は、得られた脈波データから最大の周波数成分を脈拍スペクトルＰＨ１として、その周波数から脈拍数を算出する。
そしてＭＰＵ９４は、表示装置９７に脈拍数を表示することとなる。
以上の説明のように、本第４実施形態の第１変形例によっても、生体内部で発生する体動成分の主要因である静脈の変動を血管模擬センサにより確実に推定できる。
このため、体動成分を確実に除去でき、正確な脈波成分検出、ひいては、正確な脈拍数の測定が行える。
【００９２】
［５．５］第２変形例
次に第４実施形態の第２変形例について説明する。
以上の説明においては、脈波検出データから第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される圧力検出信号に対応する圧力検出データを周波数分析（ＦＦＴ）を行う前あるいは行った後に差し引いて差データを算出する構成としていたが、本第４実施形態の第２変形例は、適応フィルタを用いて脈波検出データから血管模擬センサから出力される圧力検出信号に対応する体動成分を除去する場合の変形例である。
図９９は適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
適応フィルタ２００は、大別するとフィルタ係数生成部２０１と、合成部２０２と、を備えている。
フィルタ係数生成部２０１は、体動成分除去部として機能しており、合成部２０２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。そして血管模擬センサから入力された体動成分検出信号として機能する圧力検出データ（＝ｋ（ｎ））に適応フィルタ係数ｈを適用して体動除去データ（＝ｈ・ｋ（ｎ））を生成して合成部２０２に出力する。
合成部２０３は、除去処理部として機能しており、前回抽出した脈波検出データ（＝脈波成分＋体動成分）と体動除去データを合成し、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分を抽出する。
【００９３】
次に本第２変形例におけるより具体的な脈拍数算出処理について説明する。
図１００は、脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
また、図１０１は図１００の脈波検出データに対応する血管模擬センサから入力された圧力検出データを同一の時間軸で時系列順に並べてグラフ化したものである。
まず、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データを順次読み出し、あるサンプリングタイミングにおける脈波検出データを合成部２０２に出力する。
また、ＭＰＵ９４は、各脈波検出データに対応する圧力検出データをフィルタ係数生成部２０１に出力する。
【００９４】
これによりフィルタ係数生成部２０１は、合成部２０２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。そして結果模擬センサから入力された体動成分検出信号として機能する圧力検出データ（＝ｋ（ｎ））に適応フィルタ係数ｈを適用して体動除去データ（＝ｈ・ｋ（ｎ））を合成部３２に出力する。
これにより合成部２０２は、今回の脈波データと体動除去データとを合成して、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分を抽出して残差データ（＝フィルタ適用後のデータ）を出力する。
図１０２は、図１００の脈波検出データおよび図１０１の血管模擬センサの出力した圧力検出データに対して適応フィルタを適用して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
次にＭＰＵ９４は、残差データに対しＦＦＴを施す。
【００９５】
図１０３は、図１０２の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
これにより、得られた周波数分析結果は、実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、血管模擬センサの出力に基づいて推定した静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
さらにＭＰＵ９４は、主として脈波成分を含む得られた脈波データから最大の周波数成分を脈拍スペクトルとして、その周波数から脈拍数を算出する。
そしてＭＰＵ９４は、表示装置９７に脈拍数を表示することとなる。
以上の説明のように、本第４実施形態の第２変形例によっても、生体内部で発生する体動成分の主要因である静脈の変動を血管模擬センサにより確実に推定して、体動成分を確実に除去でき、正確な脈波成分検出、ひいては、正確な脈拍数の測定が行える。
【００９６】
［５．６］第３変形例
次に第４実施形態の第３変形例について説明する。
以上の説明においては、センサモジュールが剛体タイプの血管模擬センサを備えている場合であったが、本第３変形例は、センサモジュールが弾性体タイプの血管模擬センサを備えている場合の変形例である。
図２３は装着状態のセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
センサモジュール１９１Ａは、大別すると、主として脈波成分を検出する脈波センサ８３と、主として体動成分を検出する上述した第１の弾性体タイプの血管模擬センサ１７０と、を備えて構成されている。
このように構成することにより、より実際の静脈に近い状態で、生体内部で発生する体動成分を確実に推定し、体動成分を除去することが可能となる。
本第３変形例においては、弾性体タイプの血管模擬センサとして第１の弾性体タイプの血管模擬センサ１７０を用いるものとして説明しているが、第２の弾性体タイプの血管模擬センサ１８０を用いるようにしてもよい。
【００９７】
［５．７］第４変形例
次に第４実施形態の第４変形例について説明する。
以上の説明においては、センサモジュールが剛体タイプあるいは弾性体タイプの血管模擬センサを備えている場合であったが、本第４実施形態の第４変形例は、センサモジュールが血管模擬センサとしての加速度センサを備えている場合の変形例である。
図１０５は装着状態のセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
センサモジュール１９１Ｂは、大別すると、主として脈波成分を検出する脈波センサ８３と、主として図８２に示した末梢方向への加速度を検出する加速度センサ２１０と、を備えて構成されている。
この場合において、血管模擬センサとしての加速度センサ２１０は、脈波センサ８３の近傍に配置されるとともに、脈波センサ８３に対し、ユーザ（人体）から離間する方向に略積層された状態で配置されている。
【００９８】
ここで、加速度センサ２１０の構成について詳細に検討する。
図１０６は、加速度センサとして３軸（Ｘ、Ｙ、Ｚ軸）加速度センサを用いたときの後述するＸ軸方向の加速度と脈波センサの出力信号に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
図１０７は、加速度センサとして後述する３軸加速度センサを用いたときの後述するＹ軸方向の加速度と脈波センサの出力信号に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
図１０８は、加速度センサとして後述する３軸（Ｘ、Ｙ、Ｚ軸）加速度センサを用いたときの後述するＺ軸方向の加速度と脈波センサの出力信号に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
図１０９は３軸の説明図である。
図１０９に示すように、Ｘ軸は、図８２に示した末梢方向（指先方向）に延在する軸であり、Ｙ軸は、手のひらを平面上に載置した場合にＸ軸に垂直で平面上に存在する軸であり、Ｚ軸は、手のひらを載置した平面に垂直な軸である。
図１０６ないし図１０８に示したように、脈波センサの出力信号に含まれる体動成分は、Ｘ軸方向の成分が支配的であることがわかる。従って、加速度センサ２１０としては、Ｘ軸方向、すなわち、図８２に示した末梢方向の加速度のみを検出可能な１軸加速度センサを用いれば、脈波センサで検出される体動成分を推定することが可能となる。
【００９９】
［６］第５実施形態
上記第４実施形態においては、脈波センサと血管模擬センサとを一体にセンサモジュールとして構成していたが、本第５実施形態は、体動センサ（血管模擬センサあるいは加速度センサ）を装置本体に組み込んだ場合の実施形態である。
図１１０は、第５実施形態の脈拍測定装置の外観斜視図である。また、図１１１は、図１１０のセンサモジュールの断面図である。
脈拍測定装置２２０は、大別すると、ユーザの指に装着されるセンサモジュール２２１と、センサモジュール２２１と配線ＬＮを介して接続され、ユーザの腕に装着される装置本体２２２と、を備えている。
図１１１に示すように、センサモジュール２２１は、大別すると、主として脈波成分を検出する脈波センサ８３を備えて構成されている。
【０１００】
ここで、脈波センサ８３は、検出用光を射出するＬＥＤ８３Ａと、人体により反射された検出用光を受光するＰＤ８３Ｂと、を備えている。
また、図１１０に示すように、装置本体２２２内には、体動センサ（血管模擬センサあるいは加速度センサ）８４がその感度軸が人体の末梢方向（指先方向）にほぼ一致するような状態で、収納されている。
第５実施形態の具体的動作については、第４実施形態と同様であるので、詳細な説明を省略する。
以上の説明のように、本第５実施形態によれば、第４実施形態の効果に加えて、体動センサが装置本体内に組み込まれているため、指の動きなどの細かな動きを体動センサで誤検出することもなく、センサモジュールを小型化でき、装着がより容易となって、ユーザの装着感も向上する。
【０１０１】
［７］第６実施形態
上記第４実施形態あるいは第５実施形態においては、センサモジュールと装置本体とを配線により接続して別個に設けていたが、本第６実施形態は、センサモジュールを装置本体に組み込んだ場合の実施形態である。
図１１２は、第２実施形態の脈拍測定装置２３０を時計ケースに組み込んだ場合の外観斜視図である。また、図１１３は、図１１２の脈拍測定装置の断面図である。
第２実施形態の脈拍測定装置を時計ケースに組み込んだ場合の断面図である。
時計ケース２３１の裏面には脈波センサ８３および血管模擬センサ２３２を設けた場合の例である。
図１１３に示すように、上述した脈波センサユニット８３が、時計ケース２３１の裏面側に本体と一体になって形成されている。時計ケース２３１には、これを腕に装着するためのリストバンド２３３が設けられており、リストバンド２３３を手首に巻きつけて装着すると、時計ケース２３１の裏面側が手首の甲に密着する。
【０１０２】
時計ケース２３１の裏面側には、脈波センサユニット８３を構成する透明ガラス８３Ｃが裏蓋２３４で固定されている。透明ガラス８３Ｃは、脈波センサ８３を構成するＬＥＤ８３ＡおよびＰＤ８３Ｂを保護するとともに、ＬＥＤ８３Ａの照射光を透過し、生体を介して得られる反射光を透過してＰＤ８３Ｂに入射させる。
時計ケース２３１の表面側には、現在時刻や日付に加えて、脈波センサ８３の検出結果に基づく脈拍数ＨＲなどの生体情報も表示する液晶表示装置などの表示装置９７が設けられている。
また、時計ケース２３１の内部には、メイン基板２３６の上側にＣＰＵ等の各種ＩＣ回路が設けられており、これによってデータ処理回路２３７が構成される。
また、メイン基板２３６の裏面側には電池２３８が設けられており、電池２３から表示装置９７、メイン基板２３６、脈波センサ８３および血管模擬センサ２３２に電源が供給されるようになっている。
メイン基板２３６と脈波センサ８３とは、ヒートシール２３９によって接続されており、ヒートシール２３９に形成される配線によって、メイン基板２３６から電源が脈波センサ８３に供給され、脈波センサ８３からメイン基板２３６に脈波検出信号が供給されるようになっている。
【０１０３】
データ処理回路２３７は、脈波信号にＦＦＴ処理を施し、その処理結果を解析することにより、脈拍数ＨＲを算出している。なお、時計ケース２３１の外側面には、時刻合わせや表示モードの切換などを行うための図示しないボタンスイッチが設けられている。
そして、リストバンド２３３を手首に巻きつけて装着すると、時計ケース２３１の裏面側が手首の甲に向けられる。このため、ＬＥＤ８３Ａからの光が透明ガラス８３Ｃを介して手首の甲に照射され、その反射光がフォトダイオード８３Ｂに受光されるようになっている。
この第６実施形態の具体的動作については、第４実施形態と同様であるので、詳細な説明を省略する。
以上の説明のように、本第６実施形態によれば、第４実施形態の効果に加えて、センサモジュールが装置本体内に組み込まれているため、装着がより容易となる。
【０１０４】
［８］第４実施形態〜第６実施形態の変形例
以上の説明においては、制御用プログラムがＲＯＭ２６内にあらかじめ記憶されている場合について説明したが、各種磁気ディスク、光ディスク、メモリカードなどの記録媒体に制御用プログラムをあらかじめ記録し、これらの記録媒体から読み込み、インストールするように構成することも可能である。また、通信インターフェースを設け、インターネット、ＬＡＮなどのネットワークを介して制御用プログラムをダウンロードし、インストールして実行するように構成することも可能である
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】第１実施形態の脈拍測定装置の装着状態の説明図である。
【図２】第１実施形態の脈拍測定装置の断面図である。
【図３】第１実施形態の脈拍測定装置の概要構成ブロック図である。
【図４】２軸の加速度ベクトルの合成ベクトル変化量と脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）との関係説明図である。
【図５】第１実施形態の適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
【図６】Ｘ軸加速度センサ１２Ｘから出力されるＸ軸加速度検出信号に対応するＸ軸加速度データＫｘを時系列順に並べたグラフである。
【図７】図６に対応するＸ軸加速度検出データＫｘにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図８】Ｙ軸加速度センサ１２Ｙから出力されるＹ軸加速度検出信号に対応するＹ軸加速度データＫｙを時系列順に並べたグラフである。
【図９】図８に対応するＹ軸加速度検出データＫｙにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図１０】Ｚ軸加速度センサ１２Ｚから出力されるＺ軸加速度検出信号に対応するＺ軸加速度データＫｚを時系列順に並べたグラフである。
【図１１】図１０に対応するＺ軸加速度検出データＫｚにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図１２】Ｙ軸加速度センサ１２Ｙから出力されるＹ軸加速度検出信号に対応するＹ軸加速度データＫｙと、Ｚ軸加速度センサ１２Ｚから出力されるＺ軸加速度検出信号に対応するＺ軸加速度データＫｚと、をそれぞれベクトルとして扱い、その合成ベクトルとして得られる合成加速度ベクトルデータを時系列順に並べたグラフである。
【図１３】図１２に対応する合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））にＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図１４】あらかじめ設定した疑似低周波信号（三角波を使用）を時系列順に並べたグラフである。
【図１５】図１４に対応する疑似低周波信号にＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図１６】脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図１７】図１６に対応する脈波検出データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図１８】図１６の脈波検出信号に対して図６の増幅Ｘ軸加速度検出信号、図１２の合成加速度ベクトル信号および図１４の疑似低周波信号に適応フィルタを適用して得られた信号を合成して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図１９】図１８の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図２０】図１６の脈波検出信号に対して図６の増幅Ｘ軸加速度検出信号および図１２の合成加速度ベクトル信号に適応フィルタを適用して得られた信号を合成して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図２１】図２０の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図２２】第１実施形態の第１変形例の適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
【図２３】Ｘ軸加速度データＫｘを時系列順に並べたグラフである。
【図２４】図２３に対応するＸ軸加速度検出データＫｘにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図２５】Ｙ軸加速度データＫｙを時系列順に並べたグラフである。
【図２６】図２５に対応するＹ軸加速度検出データＫｙにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図２７】Ｚ軸加速度データＫｚを時系列順に並べたグラフである。
【図２８】図２７に対応するＺ軸加速度検出データＫｚにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図２９】合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））を時系列順に並べたグラフである。
【図３０】合成加速度ベクトルデータ（＝√（Ｋｘ2 ＋Ｋｙ2 ＋Ｋｚ2 ））にＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図３１】脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図３２】図３１に対応する脈波検出データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図３３】図３３は、図３１の脈波検出データに対して図２９の合成加速度ベクトルデータおよび図１４の疑似低周波信号に適応フィルタを適用して得られたデータを合成して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図３４】図３３の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図３５】第１実施形態の第２変形例の適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
【図３６】脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図３７】図３６に対応する脈波検出データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図３８】図３１の脈波検出データに対して図２９の合成加速度ベクトル信号および図１４の疑似低周波信号に適応フィルタを適用して得られた信号を合成して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図３９】図３８の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図４０】第１実施形態の第３変形例の適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
【図４１】第１実施形態の適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
【図４２】圧力変化量と脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）との関係説明図である。
【図４３】第２実施形態の脈拍測定システムの概要構成図である。
【図４４】センサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
【図４５】脈拍測定装置の概要構成ブロック図である。
【図４６】脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図４７】図４６の脈波検出データに対応する圧力検出データを同一の時間軸で時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図４８】図４６の脈波検出データおよび図６の圧力検出データから算出した差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図４９】図４８の差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図５０】脈波検出データの周波数分析結果の説明図である。
【図５１】圧力検出データの周波数分析結果の説明図である。
【図５２】周波数分析後の脈波検出データと周波数分析後の圧力検出データとの差である差データの説明図である。
【図５３】第２実施形態の適応フィルタの一例の概要構成ブロック図を示す。
【図５４】脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図５５】図５４の脈波検出データに対応する圧力検出データを同一の時間軸で時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図５６】図５４の脈波検出データおよび図５５の圧力検出データに対して適応フィルタを適用して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図５７】図５６の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図５８】第２実施形態の第３変形例の脈拍測定システムの概要構成図である。
【図５９】センサモジュール１１１Ａにおけるセンサの配置例の説明図である。
【図６０】センサモジュール１１１Ｂにおけるセンサの配置例の説明図である。
【図６１】腕の高さ変化量と脈波センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）との関係説明図である。
【図６２】腕の角度と方向との関係の説明図である。
【図６３】初期状態における腕の位置（腕の方向）において腕の位置の高さ変化量と角度センサの出力としての体動成分量（ストローク成分量）との関係説明図である。
【図６４】高さ変化量を固定とした場合における腕の位置による角度センサの出力としての体動成分量（ストローク成分量）の変化の説明図である。
【図６５】初期状態における腕の位置（腕の方向）において腕の位置の高さ変化量と補正後の角度センサの出力に含まれる体動成分量（ストローク成分量）との関係説明図である。
【図６６】第３実施形態の脈拍計を時計ケースに組み込んだ場合の断面図である。
【図６７】角度センサである差動キャパシタ型センサのセンサ構造概略図である。
【図６８】差動キャパシタ型センサの一部拡大図である。
【図６９】差動キャパシタ型センサの動作説明図である。
【図７０】角度センサとして用いる回転錘型角度センサの正面図である。
【図７１】図７０の回転錘型角度センサの側面図である。
【図７２】脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図７３】図７２の脈波検出データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図７４】角度検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図７５】図７４の角度検出データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図７６】図７２の脈波検出データおよび図７４の角度検出データに対して適応フィルタを適用して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図７７】図７６の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図７８】補正後の角度検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図７９】補正後の角度検出データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図８０】図７２の脈波検出データおよび図７８の補正後の角度検出データに対して適応フィルタを適用し得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図８１】図８０の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図８２】人体に装着して静脈血の移動（挙動）をシミュレートする血管模擬センサの原理説明図である。
【図８３】第１の剛体タイプの血管模擬センサの模式図である。
【図８４】第２の剛体タイプの血管模擬センサの模式図である。
【図８５】第１の弾性体タイプの血管模擬センサの模式図である。
【図８６】第２の弾性体タイプの血管模擬センサの模式図である。
【図８７】剛体タイプの血管模擬センサと脈派センサの出力に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
【図８８】弾性体タイプの血管模擬センサと脈波センサの出力に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
【図８９】第１実施形態の脈拍測定システムの概要構成図である。
【図９０】装着状態のセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
【図９１】脈拍測定装置の概要構成ブロック図である。
【図９２】脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図９３】図９２の脈波検出データに対応する圧力検出データを同一の時間軸で時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図９４】図９２の脈波検出データおよび図９３の圧力検出データから算出した差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図９５】図９４の差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図９６】脈波検出データの周波数分析結果の説明図である。
【図９７】圧力検出データの周波数分析結果の説明図である。
【図９８】周波数分析後の脈波検出データと周波数分析後の圧力検出データとの差である差データの説明図である。
【図９９】適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
【図１００】脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図１０１】図１００の脈波検出データに対応する圧力検出データを同一の時間軸で時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図１０２】図１００の脈波検出データおよび図２０の圧力検出データに対して適応フィルタを適用して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図１０３】図１０２の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図１０４】装着状態のセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
【図１０５】装着状態のセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
【図１０６】加速度センサとして３軸（Ｘ、Ｙ、Ｚ軸）加速度センサを用いたときの後述するＸ軸方向の加速度と脈波センサの出力信号に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
【図１０７】加速度センサとして後述する３軸加速度センサを用いたときの後述するＹ軸方向の加速度と脈波センサの出力信号に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
【図１０８】加速度センサとして後述する３軸（Ｘ、Ｙ、Ｚ軸）加速度センサを用いたときのＺ軸方向の加速度と脈波センサの出力信号に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
【図１０９】３軸の説明図である。
【図１１０】第５実施形態の脈拍測定装置の外観斜視図である。
【図１１１】図１１０のセンサモジュールの断面図である。
【図１１２】第６実施形態の脈拍測定装置を時計ケースに組み込んだ場合の外観斜視図である。
【図１１３】図１１２の脈拍測定装置の断面図である。
【符号の説明】
【０１０６】
１０、１１０…脈拍測定装置、１０Ａ、１１２…装置本体（時計ケース）、１０Ｂ…リストバンド１０Ｂ、１２…３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）加速度センサ、１２Ｘ…Ｘ軸加速度センサ、１２Ｙ…ｙ軸加速度センサ、１２Ｚ…Ｚ軸加速度センサ、１３、８３…脈波センサ、１３Ａ、８３Ａ…ＬＥＤ、１３Ｂ、８３Ｂ…ＰＤ、１３Ｃ、８３Ｃ…透明ガラス、１５…液晶表示装置、２１、９１…脈波信号増幅回路、２２、９２…体動信号増幅回路、２３、９３…Ａ／Ｄ変換回路、２４、９４…ＭＰＵ、２５、９５…ＲＡＭ、２６、９６…ＲＯＭ、２７、９７…表示装置、３０、４０、５０、６０、７０、１００…適応フィルタ、３１、４１、５１、６１、７１、１０１…適応フィルタ係数生成部、３１Ａ、５１Ａ、７１Ａ…係数コントロール部、３２、４３、５２、１０２…合成部、４２…積算部、８０…脈拍測定装置、８１…センサモジュール、８２…装置本体、１２２…角度センサ、１２２Ａ…差動キャパシタがセンサ、１２２Ｂ…回転錘型角度センサ、１５０…血管模擬センサ、１５１…ケーシング、１５２…疑似血液、１５３…圧力センサ（挙動検出センサ）、１６０…血管模擬センサ、１６１…ケーシング、１６２…疑似血液、１６３…光学センサ（挙動検出センサ）、１７０…血管模擬センサ、１７１…ケーシング、１７２…疑似血液、１７３…圧力センサ（挙動検出センサ）、１８０…血管模擬センサ、１８１…ケーシング、１８２…疑似血液、１８３…圧力センサ（挙動検出センサ）。
【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】
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【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】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６５】
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【図６６】
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【図６７】
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【図６８】
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【図６９】
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【図７０】
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【図７１】
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【図７２】
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【図７３】
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【図７４】
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【図７５】
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【図７６】
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【図７７】
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【図７８】
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【図７９】
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【図８０】
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【図８１】
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【図８２】
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【図８３】
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【図８４】
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【図８５】
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【図８６】
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【図８７】
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【図８８】
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【図８９】
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【図９０】
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【図９１】
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【図９４】
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【図９５】
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【図９８】
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【図９９】
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【図１００】
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【図１０１】
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【図１０２】
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【図１０３】
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【図１０４】
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【図１０５】
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【図１０６】
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【図１０７】
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【図１０８】
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【図１０９】
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【図１１０】
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【図１１１】
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【図１１２】
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