(57)【要約】【課題】  計測信号の周期性の有無を判別し、ＳＮ状態を正しく評価する。【解決手段】  計測信号である脈波信号あるいは体動信号の周波数分析を行い、この周波数分析の結果に基づいて計測信号の第１高調波を特定し、この第１高調波に基づいて周波数分析の結果において計測信号の第ｎ高調波（ｎは自然数）に対応する基線以外の基線であるノイズ基線候補群を抽出し、ノイズ基線候補群を用いて計測信号が周期性があるものであるか否かを判別する。【選択図】      図８
2005137676.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの身体に装着されて前記ユーザの動作情報あるいは生体情報を計測する計測装置において、
計測信号の周波数分析を行う周波数分析部と、
前記周波数分析の結果に基づいて前記計測信号の第１高調波を特定する第１高調波特定部と、
前記第１高調波に基づいて前記周波数分析の結果において前記計測信号の第ｎ高調波（ｎは自然数）に対応する基線以外の基線であるノイズ基線候補群を抽出する周期信号除去部と、
前記ノイズ基線候補群を用いて前記計測信号が周期性があるものであるか否かを判別する周期性判別部と、
を備えたことを特徴とする計測装置。
【請求項２】
請求項１記載の計測装置において、
前記ノイズ基線候補群を構成する基線のうちパワーが最も高い基線をノイズ基線とするノイズ検出部を備えたことを特徴とする計測装置。
【請求項３】
請求項２記載の計測装置において、
前記周波数分析の結果に基づいてパワーが最も高い基線を基準波として特定する基準波特定部を有し、
前記基準波に対応する基線のパワーの大きさをＳとし、前記ノイズ基線のパワーの大きさをＮとし、判別しきい値をＲとした場合に、
前記周期性判別部は、次式を満たす場合に、周期性があると判別することを特徴とする計測装置。
Ｒ＞Ｎ／Ｓ
【請求項４】
請求項１記載の計測装置において、
前記周期性判別部は、前記ノイズ基線群を構成する基線のうち、所定のしきい値パワーを越える基線が存在する場合に周期性がなしと判別することを特徴とする計測装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４記載の計測装置において、
検出した体動に対応する体動信号を前記計測信号として前記周波数分析部に出力する体動センサと、
前記基準波特定部により特定された基準波に基づいてピッチを検出するピッチ検出部と、
前記出力信号の信号レベル、前記ピッチおよび周期性判別部の判別結果に基づいて前記ユーザの動作状態を判別する動作状態判別部と、
を備えたことを特徴とする計測装置。
【請求項６】
検出した脈波に対応する脈波信号を前記計測信号として前記周波数分析部に出力する脈波センサと、
検出した体動に対応する体動信号を前記計測信号として前記周波数分析部に出力する体動センサと、
前記体動信号の周波数分析の結果に基づいて前記体動信号に対応する第１高調波を特定し、脈波信号の周波数分析結果から前記第１高調波の正の整数倍の周波数に対応する基線以外の基線を検出対象基線群として抽出するピッチ除去部と、
前記検出対象基線群を用いて前記計測信号に対応する基線のばらつき状態を表すＳＮ比を判別するＳＮ状態検出部と、
を備えたことを特徴とする計測装置。
【請求項７】
請求項６記載の計測装置において、
前記ＳＮ状態検出部は、前記検出対象基線群を構成する基線のうちパワーが最も高い基線を脈候補基線とし、第２番目に高い基線をノイズ候補基線とし、前記脈候補基線のパワーの大きさおよび前記ノイズ候補基線のパワーの大きさに基づいて前記計測信号に対応する基線のばらつき状態を表すＳＮ比を判別することを特徴とする計測装置。
【請求項８】
請求項７記載の計測装置において、
前記脈候補基線のパワーの大きさをＭとし、前記ノイズ候補基線のパワーの大きさをＮとし、判別しきい値をＲとした場合に、
前記ＳＮ状態検出部は、次式を満たす場合に、ＳＮ比が悪いと判別することを特徴とする計測装置。
Ｒ＜Ｎ／Ｍ
【請求項９】
請求項６記載の計測装置において、
前記ＳＮ状態検出部は、前記検出対象基線群を構成する基線のうち、所定のしきい値パワーを越える基線が複数存在する場合にＳＮ比が悪いと判別することを特徴とする計測装置。
【請求項１０】
請求項６記載の計測装置において、
前記脈候補基線のパワーの大きさをＭとし、前記脈波信号に対応する前記周波数分析の結果に含まれる基線のうち、最もパワーの大きな基線のパワーをＳとし、
Ｍ／Ｓ
の値に基づいて脈強度を判別する脈強度判別部と、
を備えたことを特徴とする計測装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の計測装置において、
各種情報を表示する表示部と、
前記脈強度判別部の判別結果に基づいて前記表示部における表示を切り換える表示制御部と、
を備えたことを特徴とする計測装置。
【請求項１２】
請求項１ないし請求項１１のいずれかに記載の計測装置において、
当該計測装置は、脈拍計、ピッチ計あるいは歩数計として構成されていることを特徴とする計測装置。
【請求項１３】
ユーザの身体に装着されて前記ユーザの動作情報あるいは生体情報を計測する計測装置の制御方法において、
計測信号の周波数分析を行う周波数分析過程と、
前記周波数分析の結果に基づいて前記計測信号の第１高調波を特定する第１高調波特定過程と、
前記第１高調波に基づいて前記周波数分析の結果において前記計測信号の第ｎ高調波（ｎは自然数）に対応する基線以外の基線であるノイズ基線候補群を抽出する周期信号除去過程と、
前記ノイズ基線候補群を用いて前記計測信号が周期性があるものであるか否かを判別する周期性判別過程と、
を備えたことを特徴とする計測装置の制御方法。
【請求項１４】
検出した脈波に対応する脈波信号を前記計測信号として出力する脈波センサと、検出した体動に対応する体動信号を前記計測信号として出力する体動センサと、を備えた計測装置の制御方法において、
前記体動信号の周波数分析の結果に基づいて前記体動信号に対応する第１高調波を特定し、脈波信号の周波数分析結果から前記第１高調波の正の整数倍の周波数に対応する基線以外の基線を検出対象基線群として抽出するピッチ除去過程と、
前記検出対象基線群を用いて前記計測信号に対応する基線のばらつき状態を表すＳＮ比を判別するＳＮ状態検出過程と、
を備えたことを特徴とする計測装置の制御方法。
【請求項１５】
ユーザの身体に装着されて前記ユーザの動作情報あるいは生体情報を計測する計測装置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、
計測信号の周波数分析を行わせ、
前記周波数分析の結果に基づいて前記計測信号の第１高調波を特定させ、
前記第１高調波に基づいて前記周波数分析の結果において前記計測信号の第ｎ高調波（ｎは自然数）に対応する基線以外の基線であるノイズ基線候補群を抽出させ、
前記ノイズ基線候補群を用いて前記計測信号が周期性があるものであるか否かを判別させる、
ことを特徴とする制御プログラム。
【請求項１６】
検出した脈波に対応する脈波信号を前記計測信号として出力する脈波センサと、検出した体動に対応する体動信号を前記計測信号として出力する体動センサと、を備えた計測装置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、
前記脈波信号および前記体動信号の周波数分析の結果に基づいて前記脈波信号に対応する体動信号の第１高調波を特定させ、
前記第１高調波の正の整数倍の周波数に対応する基線以外の基線を検出対象基線群として抽出させ、
前記体動信号の周波数分析の結果に基づいて前記体動信号に対応する第１高調波を特定し、脈波信号の周波数分析結果から前記第１高調波の正の整数倍の周波数に対応する基線以外の基線を検出対象基線群として抽出させ、
前記検出対象基線群を用いて前記計測信号に対応する基線のばらつき状態を表すＳＮ比を判別させる、
ことを特徴とする制御プログラム。
【請求項１７】
請求項１５または請求項１６の何れかに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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計測装置、計測装置の制御方法、制御プログラムおよび記録媒体に係り、特に  ユーザの身体に装着されてユーザの動作情報あるいは生体情報を計測する計測装置、計測装置の制御方法、制御プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
マラソン中やジョギング中でも脈拍数を計測できれば、利用者の運動量の管理や健康管理（危険防止）を行うことができる。そこで、腕などに装着したまま脈拍数の計測を行うことができる携帯用の脈拍計が案出されている。かかる携帯用の脈拍計では、光学センサなどを用いて脈拍信号を計測し、この脈波信号から脈拍に相当する信号を抽出して脈拍数を求めている。ただし、ジョギング中に計測した脈波信号には、その体動に起因する信号成分も含まれていることから、そのままでは、脈拍に相当する信号を抽出することができない。
従来の脈拍計としては、特許文献１に開示されているように、脈波検出用センサおよび体動検出用センサを有し、これらのセンサで得られた信号についてそれぞれ周波数分析器において周波数分析を行う。
この周波数分析器は、脈波検出用センサが検出した脈波信号を脈波スペクトルに変換する。また、周波数分析器は、体動検出用センサが検出した体動信号を体動スペクトルに変換する。
【０００３】
ここで、体動スペクトルは、体動検出センサが検出した信号の周波数分析結果であるから、その基本波成分を表すピーク値は、身体の振動の基本周波数を表している。したがって、身体の振動の基本周波数と、脈波スペクトル中のピークの周波数が一致すれば、当該周波数に対応するピークは、身体の振動による波形であると判断できる。
これらの結果、脈波スペクトルから体動スペクトルに対応するピークを除いたピークが脈波に相当する波形であることがわかる。
次に従来の脈拍計の構成について説明する。
脈波センサは、生体から脈波を検出し、検出した脈波信号を脈波信号増幅回路に出力する。脈波信号増幅回路は、脈波信号を増幅し、Ａ／Ｄ変換器および脈波波形整形回路に出力する。
【０００４】
一方、体動センサは、生体の動きを検出し、検出した体動信号を体動信号増幅回路に出力する。体動信号増幅回路は、体動信号を増幅し、Ａ／Ｄ変換器および体動波形整形回路に出力する。
これらの結果、Ａ／Ｄ変換器は、脈波信号と体動信号をＡ／Ｄ変換して、マイクロプロセッサ（ＣＰＵ）に出力する。
これと並行して、脈波波形整形回路は、脈波信号を整形し、マイクロプロセッサに出力し、体動波形整形回路は、体動信号を整形し、マイクロプロセッサに出力する。
次に脈拍計の動作を説明する。
まず、マイクロプロセッサは、体動波形整形回路の出力信号により体動の有無を判別し、体動があると判別している間は、Ａ／Ｄ変換された脈波信号と体動信号と、をそれぞれ高速フーリエ変換（以下、「ＦＦＴ」という）処理し、脈波周波数成分を抽出する。
一方、マイクロプロセッサは、体動がないと判別した場合には、脈波を検出し、脈波波形を矩形波変換処理する。マイクロプロセッサは、この矩形波変換処理と並行して体動の有無を判別し、体動がないと判別した場合には、矩形波変換処理で得られた矩形波から脈拍数を演算する。この場合には、脈波、体動ともにＡ／Ｄ変換の必要がないので、Ａ／Ｄ変換回路や、ＦＦＴ処理のために必要な乗算器の動作が停止される。
【０００５】
さらに脈波抽出に必要なマイクロプロセッサ内で行われる処理も停止され、総合的な消費電力を低減することとなる。
矩形波変換処理と並行した体動の有無の判別の結果、体動が有った場合は、ＦＦＴ処理により周波数分析を行い、抽出された脈波成分から脈拍数を演算する。
また、上述した脈拍計と同様の構成で、（運動）ピッチ計も構成することができる。体動波形整形回路等によりピッチの周波数成分を特定する。このピッチ計によれば、走者にとって有用な情報であるランニングピッチを知ることができ、また、そのランニングピッチと歩幅から走行距離を求めることもできる。
このような脈拍計および運動ピッチ計は、例えば、特許文献２に開示されている。
【特許文献１】特開昭６０−２５９２３９号公報
【特許文献２】特開平７−２２７３８３号公報
【特許文献３】特開平１０−２５８０４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上述した従来の脈拍計においては、体動信号が有る場合には、常に体動を検出して、脈波スペクトルから体動スペクトルを取り除く脈波成分抽出処理や体動ピッチの表示を行うので、体操などの周期性をもたない運動時においても体動ピッチを表示してしまうという問題点があった。
また、従来の脈拍計においては、検出した体動信号にノイズが乗っているか否かにかかわらず脈波成分抽出処理や体動ピッチの表示を行うので、その体動ピッチを誤検出してしまう場合があり、体動ピッチの表示および脈拍数の表示について信頼性を落としてしまうという問題点があった。
さらに、従来の脈拍計においては、検出した脈波信号にノイズが乗っているか否かにかかわらず、常に検出した脈波信号に基づいて脈拍数の表示等を行っていたので、ユーザの突発的な手の握りなどの非定常的な動作が行われた場合などには、脈波検出信号のスペクトルにおいてノイズ成分が多くなり、脈拍数を誤検出する確率が上がって、その脈拍数表示値の信頼性を落としてしまうという不具合があった。
【０００７】
これらを解決すべく、特許文献３に開示の技術においては、脈波スペクトルもしくは体動スペクトルのばらつきを検出し、計測値の信頼性が低い場合は、計測値を非表示にすることにより表示情報の信頼性を向上させていた。
この場合において、スペクトルばらつきをみるために、脈波スペクトルもしくは体動スペクトルにおける最大パワーをもつ基線スペクトルと、ノイズ成分であるとみなした基線スペクトル（ノイズ基線スペクトル）と、のパワーの比率が所定のしきい値以上であるか否かに基づいて判断していた。
しかしながら、特許文献３に開示された技術においては、ノイズ基線スペクトルを基線のパワーの大きさの順番に基づいて定めたり、最大パワーを有する基線から所定の基線スペクトルの本数だけ離れた位置にある基線スペクトルとして定めていたので、基線のパワーの大きさの順番が必ずしも最大ノイズ成分とはならない場合や、想定した周波数帯域に基線スペクトルが存在しない場合等に全体的なスペクトルばらつきは検出できるものの、必ずしもノイズ成分の大きさを表すＳＮ状態を正しく評価しているとは言えないという問題点があった。
【０００８】
また、得られる情報は計測信号の周期性を直接的に示す指標ではなかったため、得られた計測信号の周期性の有無を正しく評価することができないというという問題点があった。具体的には、体操（周期性低）をしているのか、歩いたり走ったり（周期性高）をしているのかを正しく評価することできないという問題点があった。
そこで、本発明の目的は、計測信号の周期性の有無を判別し、ＳＮ状態を正しく評価することができる信頼性の高い計測装置、計測装置の制御方法、制御プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの動作情報あるいは生体情報を計測する計測装置は、計測信号の周波数分析を行う周波数分析部と、前記周波数分析の結果に基づいて前記計測信号の第１高調波を特定する第１高調波特定部と、前記第１高調波に基づいて前記周波数分析の結果において前記計測信号の第ｎ高調波（ｎは自然数）に対応する基線以外の基線であるノイズ基線候補群を抽出する周期信号除去部と、前記ノイズ基線候補群を用いて前記計測信号が周期性があるものであるか否かを判別する周期性判別部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、周波数分析部は、計測信号の周波数分析を行う。
これにより第１高調波特定部は、周波数分析の結果に基づいて計測信号の第１高調波を特定する。
これらの結果、周期信号除去部は、第１高調波に基づいて周波数分析の結果において前記計測信号の第ｎ高調波（ｎは自然数）に対応する基線以外の基線であるノイズ基線候補群を抽出し、周期性判別部は、ノイズ基線候補群を用いて計測信号が周期性があるものであるか否かを判別する。
【００１０】
この場合において、前記ノイズ基線候補群を構成する基線のうちパワーが最も高い基線をノイズ基線とするノイズ検出部を備えるようにしてもよい。
また、前記周波数分析の結果に基づいてパワーが最も高い基線を基準波として特定する基準波特定部を有し、前記基準波に対応する基線のパワーの大きさをＳとし、前記ノイズ基線のパワーの大きさをＮとし、判別しきい値をＲとした場合に、前記周期性判別部は、次式を満たす場合に、周期性があると判別するようにしてもよい。
Ｒ＞Ｎ／Ｓ
さらに、前記周期性判別部は、前記ノイズ基線群を構成する基線のうち、所定のしきい値パワーを越える基線が存在する場合に周期性がなしと判別するようにしてもよい。
さらにまた、検出した体動に対応する体動信号を前記計測信号として前記周波数分析部に出力する体動センサと、前記基準波特定部により特定された基準波に基づいてピッチを検出するピッチ検出部と、前記出力信号の信号レベル、前記ピッチおよび周期性判別部の判別結果に基づいて前記ユーザの動作状態を判別する動作状態判別部と、を備えるようにしてもよい。
【００１１】
また、計測装置は、検出した脈波に対応する脈波信号を前記計測信号として前記周波数分析部に出力する脈波センサと、検出した体動に対応する体動信号を前記計測信号として前記周波数分析部に出力する体動センサと、前記体動信号の周波数分析の結果に基づいて前記体動信号に対応する第１高調波を特定し、脈波信号の周波数分析結果から前記第１高調波の正の整数倍の周波数に対応する基線以外の基線を検出対象基線群として抽出するピッチ除去部と、記検出対象基線群を用いて前記計測信号に対応する基線のばらつき状態を表すＳＮ比を判別するＳＮ状態検出部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、脈波センサは、検出した脈波に対応する脈波信号を前記計測信号として前記周波数分析部に出力し、体動センサは、検出した体動に対応する体動信号を前記計測信号として前記周波数分析部に出力する。
ピッチ除去部は、体動センサと、前記体動信号の周波数分析の結果に基づいて前記体動信号に対応する第１高調波を特定し、脈波信号の周波数分析結果から前記第１高調波の正の整数倍の周波数に対応する基線以外の基線を検出対象基線群として抽出する。
これらの結果、ＳＮ状態検出部は、前記検出対象基線群を用いて前記計測信号に対応する基線のばらつき状態を表すＳＮ比を判別する。
【００１２】
この場合において、前記ＳＮ状態検出部は、前記検出対象基線群を構成する基線のうちパワーが最も高い基線を脈候補基線とし、第２番目に高い基線をノイズ候補基線とし、前記脈候補基線のパワーの大きさおよび前記ノイズ候補基線のパワーの大きさに基づいて前記計測信号に対応する基線のばらつき状態を表すＳＮ比を判別するようにしてもよい。
また、前記脈候補基線のパワーの大きさをＭとし、前記ノイズ候補基線のパワーの大きさをＮとし、判別しきい値をＲとした場合に、
前記ＳＮ状態検出部は、次式を満たす場合に、ＳＮ比が悪いと判別するようにしてもよい。
Ｒ＜Ｎ／Ｍ
さらに、前記ＳＮ状態検出部は、前記検出対象基線群を構成する基線のうち、所定のしきい値パワーを越える基線が複数存在する場合にＳＮ比が悪いと判別するようにしてもよい。
さらにまた、前記脈候補基線のパワーの大きさをＭとし、前記脈波信号に対応する前記周波数分析の結果に含まれる基線のうち、最もパワーの大きな基線のパワーをＳとし、
Ｍ／Ｓ
の値に基づいて脈強度を判別する脈強度判別部を備えるようにしてもよい。
また、各種情報を表示する表示部と、前記脈強度判別部の判別結果に基づいて前記表示部における表示を切り換える表示制御部と、を備えるようにしてもよい。
さらに、当該計測装置は、脈拍計、ピッチ計あるいは歩数計として構成されていてもよい。
【００１３】
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの動作情報あるいは生体情報を計測する計測装置の制御方法は、計測信号の周波数分析を行う周波数分析過程と、前記周波数分析の結果に基づいて前記計測信号の第１高調波を特定する第１高調波特定過程と、前記第１高調波に基づいて前記周波数分析の結果において前記計測信号の第ｎ高調波（ｎは自然数）に対応する基線以外の基線であるノイズ基線候補群を抽出する周期信号除去過程と、前記ノイズ基線候補群を用いて前記計測信号が周期性があるものであるか否かを判別する周期性判別過程と、を備えたことを特徴としている。
また、検出した脈波に対応する脈波信号を前記計測信号として出力する脈波センサと、検出した体動に対応する体動信号を前記計測信号として出力する体動センサと、を備えた計測装置の制御方法は、前記体動信号の周波数分析の結果に基づいて前記体動信号に対応する第１高調波を特定し、脈波信号の周波数分析結果から前記第１高調波の正の整数倍の周波数に対応する基線以外の基線を検出対象基線群として抽出するピッチ除去過程と、前記検出対象基線群を用いて前記計測信号に対応する基線のばらつき状態を表すＳＮ比を判別するＳＮ状態検出過程と、を備えたことを特徴としている。
【００１４】
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの動作情報あるいは生体情報を計測する計測装置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、計測信号の周波数分析を行わせ、前記周波数分析の結果に基づいて前記計測信号の第１高調波を特定させ、前記第１高調波に基づいて前記周波数分析の結果において前記計測信号の第ｎ高調波（ｎは自然数）に対応する基線以外の基線であるノイズ基線候補群を抽出させ、前記ノイズ基線候補群を用いて前記計測信号が周期性があるものであるか否かを判別させることを特徴としている。
また、検出した脈波に対応する脈波信号を前記計測信号として出力する脈波センサと、検出した体動に対応する体動信号を前記計測信号として出力する体動センサと、を備えた計測装置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、前記脈波信号および前記体動信号の周波数分析の結果に基づいて前記脈波信号に対応する体動信号の第１高調波を特定させ、前記第１高調波の正の整数倍の周波数に対応する基線以外の基線を検出対象基線群として抽出させ、前記体動信号の周波数分析の結果に基づいて前記体動信号に対応する第１高調波を特定し、脈波信号の周波数分析結果から前記第１高調波の正の整数倍の周波数に対応する基線以外の基線を検出対象基線群として抽出させ、前記検出対象基線群を用いて前記計測信号に対応する基線のばらつき状態を表すＳＮ比を判別させる、ことを特徴としている。
また、上記各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ことも可能である。
【発明の効果】
【００１５】
ＳＮ状態を正しく評価することができるため、計測信号にノイズが多く、当該計測信号に基づいた脈拍数等の算出結果に誤りが生じる可能性が高い場合であっても計測値の信頼性を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
次に図面を参照して、好適な実施の形態について説明する。
図１は、実施形態の脈拍計（計測装置）の一例を示す機能ブロック図である。
脈拍計は、大別すると、脈波検出部１０１と、体動検出部１０２と、第１演算部１０３と、第２演算部１０４と、脈波抽出部１０５と、ＳＮ状態検出部１０６と、表示方法切替部１０７と、表示部１０８と、を備えている。
上記構成の結果、脈波検出部１０１は、人体から脈波を検出し、検出した脈波信号を第１演算部１０３に出力する。脈波検出部１０１としては、例えば圧電マイクまたは光学センサなどを用いる。一例として、ＬＥＤ、フォトトランジスタなどから脈波検出部１０１を構成している場合は、ＬＥＤから照射された検出光は血液によって反射され、その反射光がフォトトランジスタによって受光されるようにする。この場合において、ＬＥＤの検出光の波長は、血液中のヘモグロビンの吸光特性を考慮して設定されているので、反射光の光量は血管を流れる血液の容量の関数となる。従って、フォトトランジスタによって反射光量の変化を検出することで脈波を検出する。
【００１７】
体動検出部１０２は、人体の動きを検出し、検出した体動信号を第２演算部１０４へ出力する。体動検出部としては、例えば加速度センサを用いる。この加速度センサを腕などに取り付けることで、体動を検出する。
第１演算部１０３は、脈波検出部１０１の出力信号を周波数分析し、第２演算部１０４は、体動検出部１０２の出力信号を周波数分析する。第１演算部１０３および第２演算部１０４における周波数分析には、例えば高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform）が用いられる。
脈波抽出部１０５は、第１演算部１０３の出力および第２演算部１０４の出力から、すなわち脈波検出部１０１と体動検出部１０２のそれぞれの出力を周波数分析した結果から、脈拍の周波数に相当する脈波成分を特定する。さらに脈波抽出部１０５は、特定した脈波成分から一分間当たりの脈拍数を演算する。
これらにより、表示部１０８は、脈波抽出部１０５で演算された脈拍数を表示する。
【００１８】
また、ＳＮ状態検出部１０６は、第１演算部１０３の出力および第２演算部１０４の周波数分析結果に基づいて、表示部１０８における表示内容を切り替える表示制御信号を表示方法切替部１０７に出力する。
表示方法切替部１０７は、ＳＮ状態検出部１０６が出力する表示制御信号に基づいて表示部１０８の表示内容を切り替える。例えば、ＳＮ状態検出部１０６は第１演算部１０３または第２演算部１０４の周波数分析結果から検出した脈波信号または体動信号のＳＮ状態を検出するので、表示方法切替部１０７は、ＳＮ状態が悪い場合は表示方法切替部１０７にその旨を通知し、表示部１０８において脈拍数や体動ピッチなどを表示させないようにさせる。一方、表示方法切替部１０７は、ＳＮ状態が良い場合は、表示方法切替部１０７にその旨を通知し、表示部１０８において脈拍数や体動ピッチなどを表示させる。
図２は、図１における第１演算部の詳細構成ブロック図である。
第１演算部１０３は、脈波信号変換部２０１を備え、脈波信号変換部２０１は、脈波検出部１０１で検出した人体の脈波アナログ電圧信号をデジタル信号に変換して脈波信号記憶部２０２へ出力する。
脈波信号記憶部２０２はデジタル信号に変換された脈波信号を記憶する。
脈波信号演算部２０３は、脈波信号記憶部２０２に記憶された脈波信号を順次読み出し、脈波信号の周波数分析を行い、その結果を脈波抽出部１０５およびＳＮ状態検出部１０６へ出力する。
【００１９】
図３は、図１における第２演算部の詳細構成を示すブロック図である。
第２演算部１０４は、体動信号変換部３０１を備え、体動信号変換部３０１は、体動検出部１０２で検出した体動の大きさに比例したアナログ電圧信号をデジタル信号に変換して体動信号記憶部３０２へ出力する。体動信号記憶部３０２はデジタル信号に変換された体動信号を記憶する。体動信号演算部３０３は、体動信号記憶部３０２に記憶された体動信号を順次読み出し、体動信号の周波数分析を行い、その結果を脈波抽出部１０５およびＳＮ状態検出部１０６へ出力する。
【００２０】
図４は、本実施形態に係わる脈拍計を腕時計型携帯機器として構成した場合の外観図である。
脈拍計１（携帯用脈波計測装置）は、大別すると、腕時計構造を有する装置本体１０と、この装置本体１０に接続されるケーブル２０と、このケーブル２０の先端側に設けられた脈波検出用センサユニット３０と、を備えている。
ケーブル２０の先端側にはコネクタピース８０が構成されており、このコネクタピース８０は、装置本体１０の６時の側に構成されているコネクタ部７０に対して着脱自在である。装置本体１０には、腕時計における１２時方向から腕に巻きついてその６時方向で固定されるリストバンド１２が設けられ、このリストバンド１２によって、装置本体１０は、ユーザの腕に着脱自在とされている。
【００２１】
図５は脈波検出用センサユニット部分の断面図である。
脈波検出用センサユニット３０は、センサ固定用バンド４０によって遮光されながら人差し指の根本に装着される。このように、脈波検出用センサユニット３０を指の根本に装着すると、ケーブル２０が短くて済むので、ケーブル２０は、ランニング中に邪魔にならない。また、掌から指先までの体温の分布を計測すると、寒いときには、指先の温度が著しく低下するのに対し、指の根本の温度は比較的低下しない。従って、指の根本に脈波検出用センサユニット３０を装着すれば、寒い日に屋外でランニングしたときでも、脈拍数などを正確に計測できる。
また、装置本体１０は、樹脂製の時計ケース１１（本体ケース）を備えており、この時計ケース１１の表面側には、現在時刻や日付に加えて、走行時や歩行時のピッチ、歩数および脈拍数などの脈波情報などを表示するＥＬバックライト付きの液晶表示装置１３（表示手段）が構成されている。液晶表示装置１３には、セグメント表示領域の他、ドット表示領域が構成されており、ドット表示領域では、各種の情報をグラフィック表示可能である。
時計ケース１１の内部には、加速度センサを利用して、体の動きを体動信号として検出する体動検出用センサ装置９０が内蔵されている。
【００２２】
また、時計ケース１１の内部には、脈波検出用センサユニット３０が計測した脈波信号ＭＳに基づいて脈拍数の変化などを求めるとともに、それを液晶表示装置１３に表示するために、各種の制御やデータ処理を行うマイクロコンピュータなどからなる制御部が設けられている。この制御部には計時回路も構成されており、通常時刻、ラップタイム、スプリットタイムなども液晶表示装置１３に表示できるようになっている。
また、時計ケース１１の外周部には、時刻合わせや表示モードの切換などの外部操作を行うためのボタンスイッチ１１１〜１１７が設けられている。
【００２３】
次に実施形態の動作について説明する。
図６は、本実施形態の特徴の一つであるＳＮ状態検出部１０６の動作を示すフローチャートである。
まず、ＳＮ状態検出部１０６は、第１演算部１０３の出力に基づいて、脈波検出部１０１が検出した脈波信号のＳＮ状態を検出する（ステップＳ１１）。ここで、ＳＮ状態とは、検出信号にどれだけノイズが含まれているかを示すものである。
ここで、脈拍検出時のＳＮ状態の検出方法について詳細に説明する。
図７は、脈波検出用センサユニットが検出した脈拍信号の周波数分析結果であるスペクトルの一例の説明図である。また、図８は、脈拍検出時のＳＮ状態検出処理の詳細動作を示す処理フローチャートである。
まずＳＮ状態検出部１０６は、第２演算部１０４の出力信号に基づいて体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１を求める（ステップＳ２１）。
【００２４】
次にＳＮ状態検出部１０６は、検出された基線のうち、最大のパワーを有する基線である最大基線のパワーの高さ（体動基線高さ）Ｓを求める（ステップＳ２２）。
検出された基線のうち、パワーの高い順から脈拍数検出に用いるべき基線である脈基線の候補となる脈拍候補基線とする（ステップＳ２３）。
次に当該脈拍候補基線について、その周波数が体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１の自然数倍の周波数となっているか否かを判別する（ステップＳ２４）。
ステップＳ２４の判別において、脈候補基線の周波数が体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１の自然数倍の周波数となっている場合には（ステップＳ２４；Ｙｅｓ）、体動信号の第ｎ高調波（ｎは２以上の整数）であると考えられ、当該脈候補基線は脈基線ではないと考えられるので、処理を再びステップＳ２２に移行し、次にパワーの高い基線を脈候補基線として同様の処理を行う。
【００２５】
ステップＳ２４の判別において、脈拍候補基線の周波数が体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１の自然数倍の周波数となっていない場合には（ステップＳ２４；Ｎｏ）、ＳＮ状態検出部１０６は、すでに脈拍基線が存在するか否かを判別する（ステップＳ２５）。
ステップＳ２５の判別において、未だ脈拍基線が存在しない場合には（ステップＳ２５；Ｎｏ）、ＳＮ状態検出部１０６は脈拍候補基線を脈拍基線とし、そのパワーの高さＭを求め（ステップＳ３１）、処理を再びステップＳ２３に移行する。
ステップＳ２５の判別において、脈拍基線が存在する場合には（ステップＳ２５；Ｙｅｓ）、ＳＮ状態検出部１０６は当該脈候補基線をノイズ基線とし、そのパワーの高さ（ノイズ基線高さ）Ｎを求める（ステップＳ２６）。
次にＳＮ状態検出部１０６は、ＳＮ比（＝Ｎ／Ｍ）を算出する（ステップＳ２７）。
続いてＳＮ状態検出部１０６は、ＳＮ比が判別しきい値Ｒ＝０．５を超過しているか否かを判別する（ステップＳ２８）。
【００２６】
ステップＳ２８の判別において、ＳＮ比が０．５以下である場合には（ステップＳ２８；Ｎｏ）、ＳＮ状態検出部１０６は計測した脈拍信号の検出性が良く、ＳＮ比が良いとする（ステップＳ３２）。
ステップＳ２８の判別において、ＳＮ比が０．５を超過している場合には（ステップＳ２８；Ｙｅｓ）、計測した脈拍信号の検出性が悪く、ＳＮ比が悪いとする（ステップＳ２９）。
次に、ＳＮ状態検出部１０６は、検出したＳＮ状態が良好か否かを判別する（ステップＳ１２）。
ステップＳ１２の判別において、ＳＮ状態が良いと判別した場合は（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、表示部１０８において脈拍数を表示させる表示制御信号を表示方法切替部１０７に出力する（ステップＳ１３）。
【００２７】
また、ステップＳ１２の判別において、ＳＮ状態が悪いと判別した場合は（ステップＳ１２；Ｎｏ）、表示部１０８において脈拍数の表示を禁止する表示制御信号を表示方法切替部１０７に出力する（ステップＳ１４）。
なお、ステップＳ１４においては、脈波抽出部１０５で抽出および算出した脈拍数を点滅表示させる表示制御信号をＳＮ状態検出部１０６が出力するものとしてもよい。また、ステップＳ１４においては、脈波抽出部１０５で抽出および算出した脈拍数を表示させるとともに、その表示に誤りがある可能性が高いことを示す表示をさせる表示制御信号をＳＮ状態検出部１０６が出力するものとしてもよい。これらのように、ＳＮ状態が悪い場合は通常の脈拍数の表示をしないのは、ＳＮ状態が悪い場合は脈波抽出部１０５において正確に脈波成分を抽出することができず、正確な脈拍数を算出および表示することが困難となるからである。
【００２８】
以上の説明のように、本実施形態の脈拍計では、脈波についての検出信号のＳＮ状態が悪い場合、すなわち検出信号に含まれているノイズが大きいと考えられる場合は通常の脈拍数の表示はせず、そのノイズが小さい場合のみ通常の脈拍数の表示をするので、その脈拍数の表示の信頼性を高めることができる。
次に、脈拍検出時の他のＳＮ状態の検出方法について詳細に説明する。
図９は、脈波検出用センサユニットが検出した脈拍信号の周波数分析結果であるスペクトルの一例の説明図である。また、図１０は、脈拍検出時のＳＮ状態検出処理の詳細動作を示す処理フローチャートである。
まずＳＮ状態検出部１０６は、第２演算部１０４の出力信号に基づいて体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１を求める（ステップＳ４１）。
次にＳＮ状態検出部１０６は、検出された基線のうち、最大のパワーを有する基線である最大基線のパワーの高さ（体動基線高さ）Ｓを求める（ステップＳ４２）。
【００２９】
ＳＮ状態検出部１０６は、カウンタをリセットし、カウント値ＣＴ＝０とする（ステップＳ４３）。
続いてＳＮ状態検出部１０６は、検出された基線のうち、所定の基準パワー以上のパワーを有する基線のうちパワーの高い順からノイズ候補基線とする（ステップＳ４４）。
具体的には、図９の例の場合には、最大基線の５０パーセントのパワーを基準パワーとしてノイズ候補基線を決定している。
次にＳＮ状態検出部１０６は、ノイズ候補基線のパワーの高さＮを求め、Ｎ／Ｓを算出する（ステップＳ４５）。
続いてＳＮ状態検出部１０６は、Ｎ／Ｓが判別しきい値Ｒ＝０．５未満であるか否かを判別する（ステップＳ４６）。
ステップＳ４６の判別において、Ｎ／Ｓが０．５未満である場合には（ステップＳ４６；Ｙｅｓ）、ＳＮ状態検出部１０６は、計測した脈拍信号の検出性が良く、ＳＮ比が良いとし（ステップＳ５１）、処理をステップＳ１２（図６参照）に移行する。
【００３０】
ステップＳ４６の判別において、Ｎ／Ｓが０．５未満である場合には（ステップＳ４６；Ｎｏ）、ＳＮ状態検出部１０６は、当該ノイズ候補基線について、その周波数が体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１の自然数倍の周波数となっているか否かを判別する（ステップＳ４７）。
ステップＳ４７の判別において、ノイズ候補基線の周波数が体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１の自然数倍の周波数となっている場合には（ステップＳ４７；Ｙｅｓ）、ノイズ候補基線は、体動信号の第ｎ高調波（ｎは２以上の整数）であると考えられ、ノイズ基線ではないと考えられるので、処理を再びステップＳ４４に移行し、次にパワーの高い基線をノイズ候補基線として同様の処理を行う。
ステップＳ４７の判別において、ノイズ候補基線の周波数が体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１の自然数倍の周波数となっていない場合には（ステップＳ４７；Ｎｏ）、ＳＮ状態検出部１０６は、カウンタのカウント値ＣＴに１を加算し、すなわち、
ＣＴ＝ＣＴ＋１
とする（ステップＳ４８）。
【００３１】
次にＳＮ状態検出部１０６は、カウンタのカウント値ＣＴが所定の基準カウント値以上となったか否かを判別する（ステップＳ４９）。
ステップＳ４９の判別において、カウンタのカウント値ＣＴが所定の基準カウント値以上となった場合には（ステップＳ４９；Ｙｅｓ）、ＳＮ状態検出部１０６は、計測した脈波信号のＳＮ比が悪いとし（ステップＳ５０）、処理をステップＳ１２（図６参照）に移行する。
ステップＳ４９の判別において、カウンタのカウント値ＣＴが所定の基準カウント値未満である場合には（ステップＳ４９；Ｎｏ）、ＳＮ状態検出部１０６は、処理を再びステップＳ４４に移行し、次にパワーの高い基線をノイズ候補基線として同様の処理を行う。
以上の説明のように、脈拍検出時の他のＳＮ状態の検出方法によっても、脈波についての検出信号のＳＮ状態が悪い場合、すなわち検出信号に含まれているノイズが大きいと考えられる場合は通常の脈拍数の表示はせず、そのノイズが小さい場合のみ通常の脈拍数の表示をするので、その脈拍数の表示の信頼性を高めることができる。
【００３２】
次に、ピッチ検出時（運動状態検出時）の動作を説明する。
図１１は、本実施形態の特徴の一つであるＳＮ状態検出部１０６のピッチ検出時（運動状態検出時）における動作を示すフローチャートである。
まず、ＳＮ状態検出部１０６は、第２演算部１０４の出力に基づいて、体動検出部１０２が検出した体動信号のＳＮ状態を検出する（ステップＳ６１）。ここでも、ＳＮ状態とは、検出信号にどれだけノイズが含まれているかを示すものである。
ここで、ピッチ検出時（運動状態検出時）のＳＮ状態の検出方法について詳細に説明する。
図１２は、体動検出用センサ装置が検出した体動信号の周波数分析結果であるスペクトルの一例の説明図である。また、図１３は、ピッチ検出時（運動状態検出時）のＳＮ状態検出処理の詳細動作を示す処理フローチャートである。
まず、ＳＮ状態検出部１０６は、第２演算部１０４の出力信号に基づいて体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１を求める（ステップＳ７１）。
【００３３】
次にＳＮ状態検出部１０６は、検出された基線のうち、最大のパワーを有する基線である最大基線のパワーの高さ（体動基線高さ）Ｓを求める（ステップＳ７２）。
さらにＳＮ状態検出部１０６は、検出された基線のうち、パワーの高い順からノイズ候補基線とする（ステップＳ７３）。
つづいてＳＮ状態検出部１０６は、各ノイズ候補基線について、その周波数が体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１の自然数倍の周波数となっているか否かを判別する（ステップＳ７４）。
ステップＳ７４の判別において、ノイズ候補基線の周波数が体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１の自然数倍の周波数となっている場合には（ステップＳ７４；Ｙｅｓ）、体動信号の第ｎ高調波（ｎは２以上の整数）であると考えられ、ノイズ基線ではないと考えられるので、ＳＮ状態検出部１０６は、処理を再びステップＳ７３に移行し、次にパワーの高い基線をノイズ候補基線として同様の処理を行う。
【００３４】
ステップＳ７４の判別において、ノイズ候補基線の周波数が体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１の自然数倍の周波数となっていない場合には（ステップＳ７４；Ｎｏ）、ＳＮ状態検出部１０６は、当該ノイズ候補基線をノイズ基線とし、そのパワーの高さ（ノイズ基線高さ）Ｎを求める（ステップＳ７５）。
次にＳＮ状態検出部１０６は、ＳＮ比（＝Ｎ／Ｓ）を算出する（ステップＳ７６）。
続いてＳＮ状態検出部１０６は、ＳＮ比が判別しきい値Ｒ＝０．５未満であるか否かを判別する（ステップＳ７７）。
ステップＳ７７の判別において、ＳＮ比が０．５未満である場合には（ステップＳ７７；Ｙｅｓ）、ＳＮ状態検出部１０６は、計測した体動信号（計測信号）が周期性があり、ＳＮ比が良いとし（ステップＳ７９）、処理をステップＳ６２（図１１参照）に移行する。
【００３５】
ステップＳ７７の判別において、ＳＮ比が０．５以上である場合には（ステップＳ７７；Ｎｏ）、ＳＮ状態検出部１０６は、計測した体動信号（計測信号）には周期性がなく、ＳＮ比が悪いとし（ステップＳ７８）、処理をステップＳ６２（図１１参照）に移行する。
ステップＳ６２の判別において、ＳＮ状態が良いと判別した場合は（ステップＳ６２；Ｙｅｓ）、ＳＮ状態検出部１０６は、表示部１０８においてピッチを表示させる表示制御信号を表示方法切替部１０７に出力する（ステップＳ６３）。
ステップＳ６２の判別において、ＳＮ状態が悪いと判別した場合は（ステップＳ６２；Ｎｏ）、検出したピッチに周期性がないと判定するとともに（ステップＳ６４）、表示部１０８においてピッチの表示を禁止する表示制御信号を表示方法切替部１０７に出力する（ステップＳ６５）。
なお、ステップＳ６５においては、脈波抽出部１０５で抽出および算出したピッチを表示させるとともに、その表示に誤りがある可能性が高いことを示す表示をさせる表示制御信号をＳＮ状態検出部１０６が出力するものとしてもよい。これらのように、ＳＮ状態が悪い場合はピッチの表示をしないのは、ＳＮ状態が悪い場合は脈波抽出部１０５において正確にピッチを抽出することができず、正確なピッチを算出および表示することが困難となるからである。
また、ステップＳ６５においては、脈波抽出部１０５で抽出および算出したピッチを点滅表示させる表示制御信号をＳＮ状態検出部１０６が出力するものとしてもよい。
次に動作状態判別処理について詳細に説明する。
図１４は、動作状態判別処理の処理フローチャートである。
まず、ＳＮ状態検出部１０６は、体動信号のＳＮ状態を検出する（ステップＳ８１）。
次にＳＮ状態検出部１０６は、体動信号の有無の判別を行う（ステップＳ８２）。
ステップＳ８２の判別において、ＳＮ状態検出部１０６は、体動信号がないと判別した場合には（ステップＳ８２；Ｎｏ）、動作はなく安静状態にあると判別され、表示部１０８においてその旨を表示する（ステップＳ８８）。
【００３６】
ステップＳ８２の判別において、体動信号があると判別した場合には（ステップＳ８２；Ｙｅｓ）、ＳＮ状態検出部１０６は、計測信号である体動信号に周期性があったか否かを判別する（ステップＳ８３）。
ステップＳ８３の判別において周期性がなかった場合には（ステップＳ８３；Ｎｏ）、検出された動作は歩きや走り以外の動作、すなわち、机上作業や体操などの動作であると判別され、表示部１０８においてその旨を表示する（ステップＳ８７）。
ステップＳ８３の判別において周期性があった場合には（ステップＳ８３；Ｙｅｓ）、ピッチが所定の基準ピッチよりも早いか否かを判別する（ステップＳ８４）。ここで、基準ピッチとは、動作が歩きである場合にはあり得ないピッチであり、かつ、動作が走りの場合に想定されるピッチ未満の値とされる。
ステップＳ８４の判別において、ピッチが所定基準ピッチと同一あるいはより遅い場合には（ステップＳ８４；Ｎｏ）、検出された動作は歩きであると判別され、表示部１０８においてその旨を表示する（ステップＳ８６）。
ステップＳ８４の判別において、ピッチが所定基準ピッチよりも早い場合には（ステップＳ８４；Ｙｅｓ）、検出された動作は走りであると判別され、表示部１０８においてその旨を表示する（ステップＳ８５）。
【００３７】
以上の説明のように、本実施形態の脈拍計では、体動についての検出信号のＳＮ状態が悪い場合、すなわち検出信号に含まれているノイズが大きいと考えられる場合はピッチの表示はせず、そのノイズが小さい場合のみピッチの表示をするので、そのピッチ表示の信頼性を高めることができる。
【００３８】
また、得られた周期性を有する信号（第１高調波）を用いて周期性成分以外の基線から信号の周期性を算出しているため、第１高調波の誤検出を容易に検出することができる。
次に、ピッチ検出時（運動状態検出時）の他のＳＮ状態の検出方法について詳細に説明する。
図１５は、体動検出用センサ装置が検出した体動信号の周波数分析結果であるスペクトルの一例の説明図である。また、図１６は、ピッチ検出時（運動状態検出時）のＳＮ状態検出処理の詳細動作を示す処理フローチャートである。
まず、ＳＮ状態検出部１０６は、第２演算部１０４の出力信号に基づいて体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１を求める（ステップＳ９１）。
次にＳＮ状態検出部１０６は、検出された基線のうち、最大のパワーを有する基線である最大基線のパワーの高さ（体動基線高さ）Ｓを求める（ステップＳ９２）。
つづいてＳＮ状態検出部１０６は、カウンタをリセットし、カウント値ＣＴ＝０とする（ステップＳ９３）。
【００３９】
さらにＳＮ状態検出部１０６は、検出された基線のうち、所定の基準パワー以上のパワーを有する基線のうちパワーの高い順からノイズ候補基線とする（ステップＳ９４）。
具体的には、図１５の例の場合には、最大基線の５０パーセントのパワーを基準パワーとしてノイズ候補基線を決定している。
次にＳＮ状態検出部１０６は、ノイズ候補基線のパワーの高さＮを求める（ステップＳ９５）。
次にＳＮ状態検出部１０６は、Ｎ／Ｓを算出し、Ｎ／Ｓが０．５未満であるか否かを判別する（ステップＳ９６）。
ステップＳ９６の判別において、Ｎ／Ｓが０．５未満である場合には（ステップＳ９６；Ｙｅｓ）、ＳＮ状態検出部１０６は、計測した体動信号（計測信号）が周期性があり、ＳＮ比が良いとする（ステップＳ１０１）。
【００４０】
ステップＳ９６の判別において、Ｎ／Ｓが０．５以上である場合には（ステップＳ９６；Ｎｏ）、ＳＮ状態検出部１０６は、当該ノイズ候補基線について、その周波数が体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１の自然数倍の周波数となっているか否かを判別する（ステップＳ９７）。
ステップＳ９７の判別において、ノイズ候補基線の周波数が体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１の自然数倍の周波数となっている場合には、ノイズ候補基線は、体動信号の第ｎ高調波（ｎは２以上の整数）であると考えられ、ノイズ基線ではないと考えられるので、処理を再びステップＳ９４に移行し、次にパワーの高い基線をノイズ候補基線として同様の処理を行う。
ステップＳ９７の判別において、ノイズ候補基線の周波数が体動信号の第１高調波の周波数Ｐｔ１の自然数倍の周波数となっていない場合には（ステップＳ９７；Ｎｏ）、ＳＮ状態検出部１０６は、カウンタのカウント値ＣＴに１を加算し、すなわち、
ＣＴ＝ＣＴ＋１
とする（ステップＳ９８）。
【００４１】
次にＳＮ状態検出部１０６は、カウンタのカウント値ＣＴが所定の基準カウント値以上となったか否かを判別する（ステップＳ９９）。
ステップＳ９９の判別において、カウンタのカウント値ＣＴが所定の基準カウント値以上となった場合には（ステップＳ９９；Ｙｅｓ）、計測した体動信号（計測信号）には周期性がなく、ＳＮ比が悪いとし（ステップＳ）、処理をステップＳ６２（図１１参照）に移行する。
ステップＳ９９の判別において、カウンタのカウント値ＣＴが所定の基準カウント値未満である場合には（ステップＳ９９；Ｎｏ）、処理を再びステップＳ９４に移行し、次にパワーの高い基線をノイズ候補基線として同様の処理を行う。
【００４２】
なお、ステップＳ６５においては、脈波抽出手段１０５で算出した体動のピッチを点滅表示させる表示制御信号をＳＮ状態検出手段１０６が出力するものとしてもよい。また、ステップＳ６５においては、脈波抽出手段１０５で算出した体動のピッチを表示させるとともに、その表示に誤りがある可能性が高いことを示す表示をさせる表示制御信号をＳＮ状態検出手段１０６が出力するものとしてもよい。これらのように、ＳＮ状態が悪い場合は通常の体動ピッチの表示をしないのは、ＳＮ状態が悪い場合は脈波抽出手段１０５において正確に体動のピッチを算出することができず、正確な体動のピッチを表示することが困難となるからである。
体動についての検出信号のＳＮ状態が悪い場合、すなわち検出信号に含まれているノイズが大きい場合は通常の体動ピッチの表示はせず、そのノイズが小さい場合のみ通常の体動ピッチの表示をするので、その体動ピッチの表示値の信頼性を高めることができる。
【００４３】
以上説明したように本実施の形態によれば、脈波信号または体動信号のＳＮ状態をより確実に判別し、得られたＳＮ状態に基づいて表示装置における表示内容を切り替えるので、検出信号にノイズが多くてその検出信号に基づいた脈拍数等の算出結果に誤りが生じる可能性が高い場合に、その算出結果の表示値が誤りである可能性が高い旨の表示をすることができ、表示値の信頼性を高めることができる。
以上の説明においては、ピッチおよび脈拍数の算出および表示を例として説明したが、ピッチから歩数を算出し、表示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】
【００４４】
【図１】実施形態の脈拍計（計測装置）の一例を示す機能ブロック図である。
【図２】図１における第１演算部の詳細構成を示すブロック図である。
【図３】図１における第２演算部の詳細構成を示すブロック図である。
【図４】本実施形態に係わる脈拍計を腕時計型携帯機器として構成した場合の外観図である。
【図５】脈波検出用センサユニット部分の断面図である。
【図６】本実施形態の特徴の一つであるＳＮ状態検出部１０６の動作を示すフローチャートである。
【図７】脈波検出用センサユニットが検出した脈拍信号の周波数分析結果であるスペクトルの一例の説明図である。
【図８】脈拍検出時のＳＮ状態検出処理の詳細動作を示す処理フローチャートである。
【図９】脈波検出用センサユニットが検出した脈拍信号の周波数分析結果であるスペクトルの一例の説明図である。
【図１０】脈拍検出時のＳＮ状態検出処理の詳細動作を示す処理フローチャートである。
【図１１】本実施形態の特徴の一つであるＳＮ状態検出部１０６のピッチ検出時（運動状態検出時）における動作を示すフローチャートである。
【図１２】体動検出用センサ装置が検出した体動信号の周波数分析結果であるスペクトルの一例の説明図である。
【図１３】ピッチ検出時（運動状態検出時）のＳＮ状態検出処理の詳細動作を示す処理フローチャートである。
【図１４】動作状態判別処理の処理フローチャートである。
【図１５】体動検出用センサ装置が検出した体動信号の周波数分析結果であるスペクトルの一例の説明図である。
【図１６】ピッチ検出時（運動状態検出時）のＳＮ状態検出処理の詳細動作を示す処理フローチャートである。
【符号の説明】
【００４５】
１…脈拍計、１０…装置本体、２０…ケーブル、３０…脈波検出用センサユニット、７０…コネクタ部、８０…コネクタピース、９０…体動検出用センサ装置、１０１…脈波検出部、１０２…体動検出部、１０３…第１演算部、１０４…第２演算部、１０５…脈波抽出部、１０６…ＳＮ状態検出部、１０７…表示方法切替部、１０８…表示部
【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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【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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