(57)【要約】  動作またはジェスチャ感知用のセンサは、パルス・レンジ・ゲート型感知などの無線周波数信号を放射するように構成され得る。該センサはパルスを放射するように構成される無線周波数送信機と、該放射された無線周波数信号のうちの反射信号を受信するように構成された受信機とを含み得る。該受信されたパルスは、モーションチャネル及びまたはジェスチャチャネルによって処理され得る。該ジェスチャチャネルは、ジェスチャチャネルの出力信号の振幅、位相及び周波数のうちの１つ以上からの特徴を計算及び評価することによってなど１つ以上の異なる動作ジェスチャの識別のためのさらなる処理のために、信号を発生し得る。感知装置は、ある特定の行動を計数することによるなど、ユーザ行動を評価するためのモニターの役割を任意選択的に果たしてもよい。センサは１つ以上の異なる動作ジェスチャの識別に基づいて制御信号を生成することによって多くの異なるデバイスのためのユーザコントロール・インターフェースの役割を任意選択的に果たしてもよい。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線周波数送信機、無線周波数信号を放射するように構成された該送信機と；
前記放射された無線周波数信号のうち反射信号を受信するように構成された受信機と；
前記放射された無線周波数信号のうち前記受信された反射信号を処理し、動作出力信号を生成するように構成されたモーションチャネル回路と；
前記動作出力信号を評価し、前記動作出力信号の振幅、位相及び周波数の任意の一つ以上に基づいて動作を識別するように構成されたプロセッサとを備える無線周波数の運動センシング装置。
【請求項２】
前記識別された動作が、手のジェスチャ、腕のジェスチャまたは手及び腕の合成ジェスチャのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記識別された動作が寝返り動作を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記識別された動作が行動を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記識別された動作がシェービング行動を含む、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記動作出力信号が、同相及び直角位相信号を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項７】
前記放射された無線周波数信号が、パルス無線周波数発振信号を含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項８】
前記モーションチャネル回路がバンドパスフィルタを含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項９】
前記装置が前記放射された無線周波数信号を代表する信号とともに前記放射された無線周波数信号の前記受信された反射信号を復調する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１０】
前記装置が前記放射された無線周波数信号と前記放射された無線周波数信号の前記受信された反射信号との間の時間差及び／または位相差を算出し、該算出した時間差及び／または位相差に基づいて前記動作を識別する、請求項１〜９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１１】
前記モーションチャネルがアンチエイリアシング・フィルタを備える、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１２】
前記プロセッサが、前記動作出力信号の前記振幅、位相及び周波数の任意の２つから算出された複数の特徴に基づいて動作を分類するように構成されている、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１３】
前記プロセッサが、前記動作出力信号の前記振幅、位相及び周波数の任意の１つ以上を用いて算出された持続時間に基づいて動作を分類または識別するように構成されている、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１４】
前記プロセッサが、前記動作出力信号の振幅、位相及び周波数のそれぞれから前記複数の特徴を算出するように構成されている、請求項１２に記載の装置。
【請求項１５】
前記複数の特徴が、前記動作出力信号の振幅、位相及び周波数の任意の一つ以上の分析から導出された決定持続時間を含む、請求項１２及び１４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１６】
前記算出された複数の特徴が：
（ａ）停止周波数から動作中のジェスチャを経てある最大周波数まで、次に再び停止に戻ることから導出された周波数特性；
（ｂ）短時間フーリエ変換、Ｉ及び／またはＱチャネルのピーク及び高調波トラッキング及び／またはチャネル処理のいずれかを含む前記信号の時間及び周波数分析；
（ｂ）Ｉ信号とＱ信号間の位相差及び特性変化の平均値の標準偏差の一定数以内の繰り返し信号の評価：のいずれかを含む位相特性；
（ｃ）ピーク（山）及びトラフ（谷）検出、ゼロ交差検出、及び信号検出の包絡線：のいずれかを含む振幅特性；及び
（ｄ）学習歪度、尖度、周波数の広がり、位相、振幅、平均値、及び／又は標準偏差：の１つ以上を含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前期プロセッサが、前期産出された複数の特徴を１つ以上の閾値と比較するように構成されている、請求項１４〜１６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサが、複数の所定の動作から１つを選択することにより前記動作を識別するように構成されている、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサが、前記識別された動作の発生回数を計数するように構成されている、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２０】
前記プロセッサが、前記識別された動作に基づいてデバイスの操作のための制御信号を生成するようにさらに構成されている、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２１】
前記プロセッサが、異なる識別された動作に基づいてデバイスの異なる操作のために異なる制御信号を生成するように構成されている、請求項１〜２０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２２】
前記プロセッサが、前記動作出力信号を評価し、かつ複数のセンサからの動作出力信号に基づいて動作を識別するように構成されている、請求項１〜２１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２３】
前記複数のセンサが、第１センサ及び第２センサを含み、前記プロセッサが該第１センサ及び該第２センサからのＩ及びＱ信号を評価し、前記動作を識別する、請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記プロセッサが、前記第１センサ及び前記第２センサから前記Ｉ及びＱ信号のＩ差動及びＱ差動を決定する、請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記複数のセンサが、第１センサ、第２センサ及び第３センサを含み、前記プロセッサが該第１センサ、該第２センサ及び該第３センサからのＩ信号及びＱ信号を評価し、前記動作を識別する、請求項２２に記載の装置。
【請求項２６】
前記３つのセンサのうち少なくとも２つが互いに直交するように位置決めされている、請求項２３〜２６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２７】
前記評価されたＩ及びＱ信号が、前記プロセッサによって使用されて１次元以上で運動特性を識別する、請求項２３〜２７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２８】
前記プロセッサが、次の、速度、速度の変化、距離、距離の変化、方向及び方向の変化、一つ以上を抽出するように構成されている、先行する請求項１〜２７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２９】
高周波モーションセンシング方法であって：
無線周波数送信機を用いて、無線周波数信号を放射することと；
受信機を用いて、前記放射された無線周波数信号のうち反射信号を受信することと、
運動・チャネル回路を用いて動作出力信号を生成するために前記放射された無線周波数信号の前記受信された反射信号を処理することと；
プロセッサにおいて、前記動作出力信号を評価すること、及び前記動作出力信号の振幅、位相及び周波数の任意の一つ以上に基づいて動作を識別することとを含む方法。
【請求項３０】
前記識別された動作が手ジェスチャ、腕ジェスチャ及び手と腕の合成ジェスチャのいずれか１つを含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記識別された動作が、寝返り動作を含むことを特徴とする、請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
前記識別された動作が、行動を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３３】
前記識別された動作が、シェービング行動を含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記動作出力信号が、同相及び直角位相信号を含む、請求項２９〜３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記放射された無線周波数信号が、パルス無線周波数発振信号を含む、請求項２９〜３４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
前記モーションチャネル回路が、バンドパスフィルタを含む、請求項２９〜３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
前記放射された無線周波数信号代表すを代表する信号で前記放射された無線周波数信号の前記受信された反射信号を復調すること、をさらに含む、請求項２９〜３６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３８】
前記放射された無線周波数信号と前記無線周波数信号の前記受信された反射信号との間の時間差及び／または位相差を算出すること及び該算出された時間差及び／または位相差に基づいて前記動作を識別すること、をさらに含む、請求項２９〜３７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３９】
前記モーションチャネルが、アンチエイリアシング・フィルタを備える、請求項２９〜３８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４０】
前記プロセッサで、前記動作出力信号の前記振幅、位相及び周波数の任意の２つから算出された複数の特徴に基づいて動作を分類すること、をさらに含む、請求項２９〜３９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４１】
前記プロセッサが、前記動作出力信号の前記振幅、位相及び周波数の任意の１つ以上で算出された持続時間に基づいて動作を分類または識別する、請求項２９〜４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４２】
前記動作出力信号の前記振幅、位相及び周波数のそれぞれから前記複数の特徴を前記プロセッサにおいて算出すること、をさらに含む、請求項４０に記載の方法。
【請求項４３】
前記複数の特徴が、前記動作出力信号の前記振幅、位相及び周波数の任意の１つ以上の分析から導出された決定持続時間を含む、請求項４０及び４２のいずれか一方に記載の方法。
【請求項４４】
前記算出された複数の特徴が：
（ａ）停止周波数から動作中のジェスチャを経てある最大周波数まで、次に再び停止に戻ることから導出された周波数特性；
（ｂ）短時間フーリエ変換、Ｉ及び／またはＱチャネルのピーク及び高調波トラッキング及び／またはチャネル処理のいずれかを含む前記信号の時間及び周波数分析；
（ｂ）Ｉ信号とＱ信号間の位相差及び特性変化の平均値の標準偏差の一定数以内の繰り返し信号の評価：のいずれかを含む位相特性；
（ｃ）ピーク（山）及びトラフ（谷）検出、ゼロクロス検出、及び信号検出の包絡線：のいずれかを含む振幅特性；及び
（ｄ）学習歪度、尖度、周波数の広がり、位相、振幅、平均値、及び／又は標準偏差：の１つ以上を含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４５】
前記プロセッサにおいて、前記算出された特徴を１つ以上の閾値と比較することを、さらに含む、請求項４２〜４４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４６】
前記プロセッサにおいて、複数の所定の動作から１つを選択することによって前記動作を識別すること、をさらに含む、請求項２９〜４５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４７】
前記プロセッサにおいて、前記識別された動作の発生回数を計数すること、をさらに含む、請求項２９〜４６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４８】
前記プロセッサで、前記識別された動作に基づいて、デバイスの操作のための制御信号を生成すること、をさらに含む、請求項２９〜４７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４９】
前記プロセッサで、異なる識別された動作に基づいてデバイスの異なる操作のために異なる制御信号を生成することをさらに含む、請求項２９〜４８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５０】
前記プロセッサが、複数のセンサから前記動作出力信号を評価し、かつ前記評価された動作出力信号に基づいて動作を識別する、請求項２９〜４９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５１】
前記複数のセンサが、第１センサ及び第２センサを含み、前記プロセッサが前記動作を識別するために該第１センサ及び該第２センサからＩ及びＱ信号を評価する、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記プロセッサが、前記第１センサ及び前記第２センサからの前記Ｉ及びＱ信号のＩ差動及びＱ差動を決定する、請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
前記複数のセンサが、第１センサ、第２センサ及び第３センサを含み、前記プロセッサが前記動作を識別するために、該第１センサ、該第２センサ及び該第３センサからＩ及びＱ信号を評価する、請求項５０に記載の方法。
【請求項５４】
前記３つのセンサのうち少なくとも２つが互いに直交するように位置決めされている、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
１次元以上の移動特性を識別するために前記評価されたＩ及びＱ信号が、前記プロセッサによって使用される、請求項４９〜５４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５６】
前記方法が、前記プロセッサで、次の、速度、速度の変化、距離、距離の変化、方向及び方向の変化のうち１つ以上を抽出することを含む、請求項２９〜５５のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本出願は、２０１５年４月２０日出願の米国仮特許出願第６２／１５０，０８６号の出願日の利益を主張するものである。この米国仮特許出願の開示内容は本明細書の一部をなすものとする。
【０００２】
［発明の分野］
本技術は、移動物体及び生体被験者の特性を検出するための方法及び装置に関する。より具体的には、無線周波数センサなどのジェスチャまたは他の身体動作を感知または認識することに関する。
【背景技術】
【０００３】
連続波（ＣＷ）ドップラレーダ・モーションセンサは、連続波無線周波数（ＲＦ）キャリアを放射し、送信されたＲＦと復帰エコーを混合して、移動目標物によって生成されるドップラーシフトに等しい差周波数を生成する。これらのセンサは、一定の範囲限界（すなわち、近距離物体と遠距離物体の両方の信号を受信することができ、受信信号はレーダ断面の関数である）を有していない。これは誤トリガー（誤作動）、すなわちモーションアーチファクト干渉につながる可能性がある。また、それらのセンサはまた、誤トリガーにつながる近距離における望ましくない高い感度を有することがある
【０００４】
パルスドップラー・モーションセンサについては、Ｆｏｌｌｅｎらの米国特許明細書第４，１９７，５３７号に記載されている。短パルスが送信され、そのエコーは該送信されたパルスと自己混合される。パルス幅はレンジゲート（range-gated）領域を規定する。伝送パルスが終了すると、混合が終了し、伝送パルスの終了後に到着するターゲットリターンは混合されず、よってゲートアウトされる。
【０００５】
ＭｃＥｗａｎの米国特許明細書第５，９６６，０９０号「差動パルスレーダ・モーションセンサ」（“Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｐｕｌｓｅ  Ｒａｄａｒ  Ｍｏｔｉｏｎ”）に開示されている差動パルスドップラ・モーションセンサは、２つのパルス幅を交互に送信する。次に、該センサは各幅からドップラー応答を差し引いて、かなり一定の応答対距離を有するレンジ・ゲート型ドップラ感知領域を生成する。
【０００６】
ＭｃＥｗａｎの米国特許明細書第５，３６１，０７０号「超広帯域レーダモーションセンサ（“Ｕｌｔｒａ−Ｗｉｄｅｂａｎｄ  Ｒａｄａｒ  Ｍｏｔｉｏｎ  Ｓｅｎｓｏｒ”）」に記載されているようなインパルスレーダは、送信されたインパルス幅に関連する非常に狭い感知領域を生成する。ＭｃＥｗａｎの米国特許明細書第５，６８２，１６４号「パルスホモダイン・フィールド外乱センサ（“Ｐｕｌｓｅ  Ｈｏｍｏｄｙｎｅ  Ｆｉｅｌｄ  Ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ  Ｓｅｎｓｏｒ”）」に記載されているように、２パルス・ドップラレーダ・モーションセンサは、第１のパルスを送信し、遅延後に第１のパルスからのエコーと混合する第２のパルスを生成する。こうして、レンジ・ゲート型感知帯域が、規定された最小及び最大距離を有して形成される。ＵＷＢレーダモーションセンサには、インテンショナル放射器としての世界的なＲＦ規制認可を有していないという欠点がある。該センサは、中程度の距離において物体を感知することも困難であり、いくつかの実施形態では、ＲＦ干渉を起こしやすい。
【０００７】
変調パルス・ドップラー・センサについては、ＭｃＥｗａｎの米国特許明細書第６，４２６，７１６号に記載されている。レンジ・ゲート型マイクロ波モーションセンサは、調整可能な最小及び最大検出距離を含む。この装置は、ミキサ及びエコーパルスからレンジ・ゲート型ドップラー信号を生成するために、フィルタリング、増幅素子及び復調素子を有する検出器／ミキサーをはじめとして、送信及びミキサーパルスを生成するために関連パルス発生及び遅延素子を有するＲＦ発振器、単一の送信（ＴＸ）／受信（ＲＸ）アンテナまたは一対の別々のＴＸ、並びにＲＸアンテナを含む。
【０００８】
米国特許明細書第７，９５２，５１５号では、ＭｃＥｗａｎは特定のホログラフィックレーダを開示している。応答を特定の低周波域に制限するためにホログラフィックレーダにレンジ・ゲートを追加する。ＭｃＥｗａｎは、特に内部の画像平面、またはスライスを画像化するために材料を透過させるとき、被画像化表面のよりクリーンでよりクラッタのないレーダ・ホログラムを得ることができると述べている。レンジ・ゲーティングは積層ホログラム技術を可能にし、複数の被画像化表面をダウンレンジ方向に積み重ねることができる。
【０００９】
米国特許出願公開明細書第２０１０／０２１４１５８号には、ＭｃＥｗａｎは０２１４１５８号において、ＭｃＥｗａｎは、ホログラフィックレーダ用のＲＦマグニチュード・サンプラーを開示している。ＭｃＥｗａｎは、ＲＦマグニチュード・サンプラーが狭帯域ホログラフィック・パルスレーダによって生成される干渉パターンを細かく解像できることを説明している。
【００１０】
ＭｃＭａｈｏｎらの米国特許出願公開明細書第２０１４／００２４９１７号には、レンジ・ゲート型感知のための無線周波数パルスを放射するための発振信号を生成するように構成され得る生理学的感知のためのセンサが記載されている。該センサは、パルスを放射するように構成された無線周波数送信機と、放射された無線周波数パルスの反射波を受信するように構成された受信機とを含み得る。該受信されたパルスは、動作、睡眠、呼吸及び／または心拍などの生理学的特性を検出するために処理されてもよい。
【００１１】
特定の動作やジェスチャの検出または認識のためなど、無線周波数センシングのためのセンサと処理を改善する必要があるかもしれない。
【発明の概要】
【００１２】
本技術のいくつかの実施形態の一態様は、ジェスチャまたは特定の身体動作を検出するためのセンサに関する。
【００１３】
本技術のいくつかの実施形態の一態様は、無線周波数信号によるジェスチャまたは身体動作を検出するためのセンサに関する。
【００１４】
本技術のいくつかの実施形態の別の態様は、ジェスチャ認識または身体運動タイプ認識などのパルス型無線周波数（ＲＦ）信号を生成するように構成された回路を備えたこのようなセンサに関する。
【００１５】
本技術のいくつかのバージョンは、無線周波数動作感知装置を含み得る。該装置は、無線周波数信号を放射するように構成された無線周波数送信機を含み得る。該装置は、放射された無線周波数信号の反射波を受信するように構成された受信機を含み得る。この装置は、放射された無線周波数信号の受信された反射信号を処理して動作出力信号を生成するように構成されたモーションチャネル回路を含み得る。該装置は、動作出力信号を評価し、動作出力信号の振幅、位相及び周波数のうちの任意の１つ以上に基づいて動作を識別するように構成されたプロセッサを含み得る。
【００１６】
場合によっては、該識別された動作は、手ジェスチャ、腕ジェスチャ、または手と腕の合成ジェスチャのうちの少なくとも１つを含み得る。該識別された動作は、寝返り動作を含み得る。識別された動作は行動を含み得る。該識別された動作は、シェービング行動を含み得る。
【００１７】
場合によっては、動作出力信号は、同相信号及び直角位相信号を含み得る。該放射された無線周波数信号は、パルス状の無線周波数発振信号を含み得る。モーションチャネル回路は、バンドパスフィルタを含み得る。装置、またはその処理回路は、放射された無線周波信号の受信された反射信号を、放射された無線周波数信号を表す信号で復調するように構成され得る。装置またはその処理回路は、放射された無線周波数信号と、放射された無線周波数信号の受信された反射波との間の時間差及び／または位相差を算出し、算出された時間差及び／または位相差に基づいて動作を識別するように構成され得る。
【００１８】
場合によっては、モーションチャネルはアンチ・エイリアシングフィルタを含み得る。プロセッサは、動作出力信号の振幅、位相及び周波数のうちの任意の２つから算出された複数の特徴に基づいて動作を分類するように構成されてもよい。プロセッサは、動作出力信号の振幅、位相及び周波数のうちの任意の１つまたは複数で算出された持続時間に基づいて動作を分類または識別するように構成されてもよい。プロセッサは、動作出力信号の振幅、位相及び周波数のそれぞれから複数の特徴を算出するように構成されてもよい。該複数の特徴は、動作出力信号の振幅、位相及び周波数のうちの任意の１つ以上の分析から導出された決まった持続時間を含み得る。
【００１９】
場合によっては、算出された複数の特徴は、以下の１つ以上を含み得る：
（ａ）停止周波数から動作中のジェスチャを経ていくつかの最大周波数まで、その後再び停止に戻ることから導出される周波数特性；
（ｂ）短時間フーリエ変換、ピーク及び高調波追跡及び／またはＩ及び／またはＱチャネルのチャネル処理のいずれをも含む信号の時間及び周波数分析；
（ｂ）Ｉ信号とＱ信号との間の位相差及び特性変化の平均の標準偏差の一定数以内の反復信号の評価のいずれをも含む位相特性；
（ｃ）ピーク及びトラフ検出、ゼロクロス検出、及び信号検出の包絡線のいずれをも含む振幅特性；そして
（ｄ）周波数、位相、振幅、平均及び／または標準偏差における偏った歪度、尖度、広がり具合。
【００２０】
任意選択的に、プロセッサは、算出された複数の特徴を１つ以上の閾値と比較するように構成されてもよい。プロセッサは、複数の所定の動作から１つを選択することによって動作を識別するように構成されてもよい。プロセッサは、識別された動作の発生回数を計数するように構成されてもよい。プロセッサは、識別された動作に基づいてデバイスの操作のための制御信号を生成するようにさらに構成されてもよい。プロセッサは、異なる識別された動作に基づいてデバイスの異なる操作のための異なる制御信号を生成するようにさらに構成されてもよい。プロセッサは、動作出力信号を評価し、複数のセンサからの動作出力信号に基づいて動作を識別するように構成されてもよい。複数のセンサは、第１のセンサ及び第２のセンサを含み、プロセッサは、第１のセンサ及び第２のセンサからのＩ及びＱ信号を評価して動作を識別する。プロセッサは、第１のセンサ及び第２のセンサからのＩ信号及びＱ信号のＩ微分及びＱ微分を決定し得る。複数のセンサは、第１のセンサ、第２のセンサ、及び第３のセンサを含み得る、プロセッサは、該第１のセンサ、該第２のセンサ及び該第３のセンサからのＩ信号及びＱ信号を評価して動作を識別し得る。装置のいくつかのケースでは、３つのセンサのうちの少なくとも２つが互いに直交するように配置されてもよい。評価されたＩ信号及びＱ信号は、プロセッサによって使用されて、１次元以上の運動特性を識別し得る。プロセッサは、移動物体の次のパラメータ：速度、速度の変化、距離、距離の変化、方向及び方向の変化のうちの１つ以上を抽出するように構成され得る。
【００２１】
本技術のいくつかのバージョンは、無線周波数動作感知ための方法を伴い得る。該方法は、無線周波数送信機を用いて、無線周波数信号を放射することを含み得る。該方法は、受信機を用いて、放射された無線周波数信号の反射波を受信することを含み得る。該方法は、モーションチャネル回路を用いて動作出力信号を生成するために放射された無線周波数信号の受信された反射信号を処理することを含み得る。該方法は、プロセッサにおいて、動作出力信号を評価すること及び動作出力信号の振幅、位相、及び周波数のいずれか１つ以上に基づいて動作を識別することを含み得る。
【００２２】
場合によっては、識別された動作は、手ジェスチャ、腕ジェスチャ、及び手と腕の合成ジェスチャのうちのいずれか１つを含み得る。識別された動作は、寝返り動作を含み得る。識別された動作は行動を含み得る。識別された動作は、シェービング行動を含み得る。この方法の動作出力信号は、同相信号及び直角位相信号を含み得る。放射された無線周波数信号は、パルス状の無線周波数発振信号を含み得る。モーションチャネル回路は、バンドパスフィルタを含み得る。
【００２３】
場合によっては、この方法は、放射された無線周波信号の受信された反射信号を、放射された無線周波数信号を表す信号で復調することを伴い得る。この方法は、放射された無線周波数信号と、無線周波信号の受信された反射波との間の時間差及び／または位相差を算出すること及び算出された時間差及び／または位相差に基づいて運動を識別することを含み得る。モーションチャネルは、アンチ・エイリアシングフィルタを含み得る。
【００２４】
場合によっては、この方法は、プロセッサを用いてまたはプロセッサ内で、動作出力信号の振幅、位相及び周波数のいずれか２つから算出された複数の特徴に基づいて動作を分類することを含み得る。プロセッサは、動作出力信号の振幅、位相及び周波数のうちの任意の１つ以上で算出された持続時間に基づいて動作を分類または識別し得る。この方法は、プロセッサにおいて、動作出力信号の振幅、位相及び周波数のそれぞれから複数の特徴を算出することを伴い得る。複数の特徴は、動作出力信号の振幅、位相及び周波数のうちの任意の１つ以上の解析から導かれた決定持続時間を含み得る。
【００２５】
場合によっては、算出された複数の特徴は、以下のうちの１つ以上を含み得る：
（ａ）停止周波数から動作中のジェスチャを経ていくつかの最大周波数まで、その後再び停止に戻ることから導出される周波数特性；
（ｂ）短時間フーリエ変換、ピーク及び高調波追跡、及びＩ及び／またはＱチャネルの処理のいずれをも含む信号の時間及び周波数分析；
（ｂ）Ｉ信号とＱ信号との間の位相差または特性変化の平均の標準偏差の一定数以内の反復信号の評価のいずれをも含む位相特性
（ｃ）ピーク及びトラフ検出、ゼロ交差検出、及び信号検出の包絡線のいずれをも含む振幅特性；そして
（ｄ）周波数、位相、振幅、平均及び／または標準偏差における偏った歪度、尖度、広がり具合。
【００２６】
任意選択的に、この方法は、プロセッサにおいて、算出された特徴を１つ以上の閾値と比較することを伴ない得る。この方法は、プロセッサにおいて、複数の所定の動作から１つを選択することによって動作を識別することを伴い得る。この方法は、プロセッサにおいて、識別された動作の発生回数を計数することを伴い得る。この方法は、プロセッサを用いて、識別された動作に基づいてデバイスの操作のための制御信号を生成することを伴ない得る。この方法は、プロセッサを用いて、異なる識別された動作に基づいてデバイスの異なる操作のための異なる制御信号を生成することを伴い得る。
【００２７】
場合によっては、プロセッサは複数のセンサからの動作出力信号を評価し、評価された動作出力信号に基づいて動作を識別し得る。該複数のセンサは、第１のセンサ及び第２のセンサを含み得、かつプロセッサは、該第１のセンサ及び該第２のセンサからのＩ信号及びＱ信号を評価して動作を識別し得る。プロセッサは、該第１のセンサ及び該第２のセンサからのＩ信号及びＱ信号のＩ微分及びＱ微分を決定し得る。任意選択的に、複数のセンサは、該第１のセンサ、該第２のセンサ、及び該第３のセンサを含み得、プロセッサは、動作を識別するために第１のセンサ、第２のセンサ、及び第３のセンサからのＩ及びＱ信号を評価することができる。場合によっては、３つのセンサのうちの少なくとも２つが、互いに直交するように配置されてもよい。評価されたＩ信号及びＱ信号は、プロセッサによって使用されて、１次元以上の運動特性を識別し得る。
【００２８】
この技術の他の態様、特徴及び利点は、本開示の一部であり、例として本技術の原理を示す添付の図面と併せて、以下の詳細な説明から明らかになるであろう。本技術のさらなる態様は、添付の特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
以下、添付の図面を参照して、本技術のさらなる例示的な実施形態を説明する：
【００３０】
【図１】図１は本技術の無線周波数生理センサを用いた実施に適した例示的な検出装置のイラストである；
【図２】図２は本技術のいくつかの実施形態に適したセンサ信号の評価のための概念的構造及びプロセスフローを示す図である；
【図３】図３は本技術のいくつかのバージョンにおけるセンサ装置の処理を示すブロック図である；
【図４】図４は本技術に適した例示的なジェスチャ伝達関数の位相応答を示す図である；
【図５ａ】図５ａはセンサに対する距離による運動チャネル出力の大きさを示すグラフである；
【図５ｂ】図５ｂは別のセンサの距離に対する出力の大きさに対するモーションチャネルとジェスチャチャネルとを比較するグラフを含む；
【図６ａ】図６ａはセンサのバージョンに対するジェスチャチャネルの周波数応答を示す図である；
【図７】図７は例示的なセンサに関する動作ジェスチャを示す図である；
【図８】図８は図７の単一の動作ジェスチャと反復された動作ジェスチャそれぞれについての振幅、周波数及び位相応答を示す図である；
【図９】図９は図７の単一の動作ジェスチャと反復された動作ジェスチャそれぞれについての振幅、周波数及び位相応答を示す図である；
【図１０】図１０は図７の動作ジェスチャに関連付けられた位相応答の別のプロットである；
【図１１】図１１は例示的なセンサに関する別の動作ジェスチャを示す図である；
【図１２】図１２は図１１の反復動作ジェスチャに対する振幅、周波数及び位相応答を示す図である；
【図１３】図１３はＩ信号とＱ信号の差から動作方向の変化を検出する様子を示す図である；
【図１４】図１４はゼロ交差検出を用いるような計数行動ストローク方法論を示す；
【図１５】図１５はブロックベース分類を伴う行動検出のトレーニング処理方法を示す；
【図１６】図１６はジェスチャ行動信号のブロックごとの分類を示す図である；
【図１７】図１７はストローク検出及びストロークレート検出の信号グラフを示す；
【図１８ａ】図１８ａは１つの動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図１８ｂ】図１８ｂは１つの動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図１８ｃ】図１８ｃは１つの動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図１９ａ】図１９ａは別の動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図１９ｂ】図１９ｂは別の動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図１９ｃ】図１９ｃは別の動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２０ａ】図２０ａはさらなる動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２０ｂ】図２０ｂはさらなる動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２０ｃ】図２０ｃはさらなる動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２１ａ】図２１ａはその上さらなる異なる動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相、及び周波数応答を示す；
【図２１ｂ】図２１ｂはその上さらなる異なる動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相、及び周波数応答を示す；
【図２１ｃ】図２１ｃはその上さらなる異なる動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相、及び周波数応答を示す；
【図２２ａ】図２２ａはさらに別の異なる動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相、及び周波数応答を示す；
【図２２ｂ】図２２ｂはさらに別の異なる動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相、及び周波数応答を示す；
【図２２ｃ】図２２ｃはさらに別の異なる動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相、及び周波数応答を示す；
【図２３ａ】図２３ａは別の動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相、及び周波数応答を示す；
【図２３ｂ】図２３ｂは別の動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相、及び周波数応答を示す；
【図２３ｃ】図２３ｃは別の動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相、及び周波数応答を示す；
【図２４ａ】図２４ａはその上異なる動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２４ｂ】図２４ｂはその上異なる動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２４ｃ】図２４ｃはその上異なる動作ジェスチャ及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２５ａ】図２５ａは寝返り動作及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２５ｂ】図２５ｂは寝返り動作及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２６ａ】図２６ａは別の寝返り動作及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２６ｂ】図２６ｂは別の寝返り動作及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２７ａ】図２７ａはさらなる寝返り動作及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２７ｂ】図２７ｂはさらなる寝返り動作及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相及び周波数応答を示す；
【図２８ａ】図２８ａさらに別の寝返り動作及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相、及び周波数応答を示す；
【図２８ｂ】図２８ｂさらに別の寝返り動作及びその反復及び単一運動に対する適切なセンサによる振幅、位相、及び周波数応答を示す；
【図２９ａ】図２９ａはマルチセンサ（例えば、ステレオセンサシステム）セットアップにおける最大直角（Ｉ／Ｑ）位相検出を示す。常に最大位相を得るために、センサは互いに直交して設置されてもよい（動作が下方向に向いていない限り、この方向は図に示されていない）。
【図２９ｂ】図２９ｂはマルチセンサ（例えば、ステレオセンサシステムのセットアップ）の別の例を示す。図中の「スイートスポット」と記された区域は、曲がりビームパターンのために、両方のセンサにとって最適フォーカスである領域を示している。これは、センサが直交である必要はないことを示している。
【図３０】図３０はスペクトログラムからのカラーデータをＲＧＢチャネルに分割し、主バイナリ・ラージ・オブジェクト（ｂｌｏｂ）領域を選択することによる画像データの処理を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
図１に示すように、本技術のいくつかの実施形態は、装置の近傍にいるユーザまたは患者（患者は、検出装置１００のユーザと同一又は異なる人物であってよい）の特定の動作を検出するのに有用な、特別な処理方法論で構成されるようなものである、感知または検出装置１００を実装することができる。センサは、独立型センサであってもよく、または呼吸治療装置または睡眠評価装置などの、他の装置と結合されてもよい。例えば、この装置は同装置のセンサによって検出されたジェスチャまたは動作の分析に基づいた自動化治療応答をオプションとして提供することができる。例えば、コントローラ及び流れ発生器を備えた呼吸治療装置は、そのようなセンサを備えて構成されてもよく、また、そのセンサによって検出された特定の動作またはジェスチャに応答して、患者インターフェース（例えば、マスク）において発生される血圧治療を調整するように構成されてよい。該呼吸治療装置は、例えば、国際特許公開第ＷＯ２０１３／１５２４０３号に記載されているような、呼吸療法またはＰＡＰ装置であってもよく、その開示全体は、参照により本明細書に組み込まれている。
【００３２】
一般に、そのような動作またはジェスチャは、本質的に非自発的に周期的な生理学的特徴（すなわち、呼吸または心臓行動による胸部の運動）ではなく、意図的にまたは潜在意識の中で人によって作られたものであると理解され得る。この点で、特定の人間ジェスチャによって発生されるセンサによって感知された運動信号を処理して、その特定の運動またはジェスチャを識別または特徴付けることができる。例えば、手の動き、または特定の手の動きでも検出することが可能である。
【００３３】
ベッドで寝返りする人により作られる運動（寝返り）などの大きな運動も認識できる。そのような運動事象の特定された検出は、それらを計数するか、または（例えば、システムをオンまたはオフにする、または他の制御信号を提供するように実装される）装置の制御として機能することを可能にし得る。該技術はまた、揺すり、呼吸、及びより速い動作（例えば、剃るまたは引っかく）のような生理学的な運動を分類するために実装されてもよい。呼吸数検出のためのそのような揺すり及びジェスチャ動作を特定及び排除することによるなどして、被験者が立っているかまたは座っているときの呼吸数検出の頑健性を改善するように実装することが可能であろう。この技術は、例えば、かゆみ関連または不快感関連動作の定量化のための皮膚科学的クリームの臨床試験において、持続的かゆみ、刺激または不快感を有する被験者をモニターするために実装されてもよい。場合によっては、剃刀刃やシェービングクリーム／ゲルなどの動作に依存する消費者製品の有効性を評価し、シェービング動作などを理解するために実装することさえ可能であろう。
【００３４】
適切な処理回路（例えば、１つ以上のプロセッサ）を備えたセンサは、多くの異なるタイプの装置の構成部品（例えば、制御構成部品）として実装され得るジェスチャ検出装置として構成され得る。例えば、テレビジョンまたはテレビジョン受信機は、異なるジェスチャ（例えば、オン／オフ、音量変更、チャンネル変更など）を有するテレビまたはテレビジョン受信機の操作を制御するためのセンサを含んでもよい。同様に、ジェスチャ検出装置は、ゲームまたはコンピュータの操作を制御するためなど、ゲーム装置またはコンピュータのユーザインターフェースの一部として構成されてもよい。このようなジェスチャ検出装置は、ユーザインターフェースを使用する他の多くの装置に実装されてよく、それによって該ユーザインターフェースをジェスチャ制御ユーザインターフェースとして実装されてよい。例えば、プロセッサまたはコントローラは、１つ以上のセンサからの信号を評価し、該プロセッサまたはコントローラにおいて、特定の運動またはジェスチャを識別し、かつ応答して、表示されたユーザインターフェース（例えば、ＬＣＤまたはＬＥＤ画面のような表示装置上に表示されるものなど）に対して可視（または可聴）変更の生成を起動する。識別されたジェスチャまたは起動された変更は、１つ以上の制御信号を送出して、該プロセッサまたはコントローラに連結されるかまたは通信する、デバイス（例えば、コンピュータ、テレビ、コンピュータゲーム・コンソール、ユーザ機器、自動機械、ロボットなどを制御するために、使用されてもよい。
【００３５】
このような装置のレーダーセンサのような典型的なセンサは、距離ゲートセンシングのための高周波パルスのような、高周波を放射するために送信機を使用してもよい。受信機は、該送信機との結合されたデバイスにオプションとして含まれてもよく、高周波の反射バージョンを受信し処理するように構成されてもよい。該受信された反射信号に基づいてジェスチャまたは動作認識のために、センサを起動させる装置のプロセッサを用いるなどして信号処理を使用してもよい。
【００３６】
例えば、図２に示すように、送信機は、被験者、例えば人間の方へ高周波信号を送信する。一般に、ＲＦ信号源は局部発振器（ＬＯ）である。反射された信号は、次いで、受信され、増幅され、元の信号の一部と混合され、このミキサーの出力が次いでフィルタリングされ得る。場合によっては、受信信号／反射信号は、送信信号によって復調されてもよく、あるいは受信信号と反射信号との間の位相または時間差が決定されてもよい。例えば、米国特許明細書第２０１４−０１６３３４３−Ａ１号に記載されているように、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれている。
【００３７】
結果得られた信号は、人の運動（例えば、ジェスチャ）、呼吸及び心臓アクティビティに関する情報を含み、また生モーションセンサ信号と呼ばれている。場合によっては、信号の運動情報がその特定のジェスチャまたは運動タイプについて分類されるように、無意識な周期的アクティビティ（例えば、呼吸及び／または心臓アクティビティ）を排除するために信号が処理されてよい。場合によっては、センサは、米国特許出願公開明細書第２０１４／００２４９１７号に記載されているセンサであってもよく、その全体の開示は参照により本明細書に組み込まれている。
【００３８】
センサは、検出された信号を処理するための様々なモーションチャネルを含んでもよい、例えば、そのようなセンサは、ジェスチャチャネル出力信号を提供するためにジェスチャプロセッサを備えて実装されてもよい。これは、モーションチャネル出力信号を提供する運動プロセッサとは異なることがある。複数のプロセッサを有することにより、異なる動作評価に対して異なる特性（例えば、異なる帯域幅、異なるサンプリングレートなど）を有する信号の出力を可能にすることができる。例えば、呼吸または心臓の信号ではなく、ジェスチャ信号に、より多くの情報が存在する可能性がある。例えば、ジェスチャ信号は、より広い範囲の動作速度の検出を表す情報を含み得る。例えば、毎秒１メートルの運動があると、１０．５２５ＧＨｚの受信機で７０Ｈｚのベースバンド信号が発生する可能性がある。典型的なセンシングシナリオは、１ｍｍ／秒から５ｍ／秒の間の速度を検出することができる。ジェスチャ検出については、１０Ｈｚ（１ｃｍ／秒から５ｍ／秒まで）を超える周波数を評価することができる。呼吸については、検出は１ｍｍ／秒から約１ｍ／秒までの範囲の速度に対応する周波数の評価を伴うことがある。したがって、運動プロセッサは、よりゆっくりした運動に焦点を当てた信号を生成することができ、ジェスチャプロセッサは、ゆっくりとした運動とともにより速い運動の両方を含み得るはるかに広い帯域の信号を生成することができる。したがって、センサは、受信したセンサ信号の信号処理のために、アナログ及び／またはデジタル回路構成要素を実装することができる。このセンサは、少なくとも部分的に、１つ以上のデジタル信号プロセッサまたは他の特定用途向け集積チップにオプションとして実装することができる。したがって、図３に示すように、センサは、特定の伝達関数（Ｈｇ）を実装するためのジェスチャプロセッサとともに、特定の伝達関数（Ｈｍ）を実装するための追加の運動プロセッサを備えて実装されてもよく、それらのいずれかが動作出力信号を生成するための動作プロセッサまたはチャネル回路と考えられ得る。
【００３９】
例えば、ある場合には、センサは、振幅、周波数及び位相が次式によって与えられる直角位相出力信号（Ｉ及びＱ）を提供するジェスチャチャネルを有することができる：
【数１】
2018516365.tif 000003
Ｈｇ（ｊω）は、ベースバンド回路またはベースバンドプロセッサにおけるようなセンサジェスチャチャネルの伝達関数であり；
Ａ（ｘ）は復調された受信信号強度であり、したがって目標レーダ断面積（サイズ）及び目標距離（ｘ）に依存する；
ｘ（ｔ）は時間経過とともに目標の変位、  
λは、１０．５２５ＧＨｚ周波数信号（例えば、２８．５ｍｍの波長）に対応するＲＦ信号（自由空間の波長の波長であり、そして  
Ｊωは、システムの周波数応答であり、ここにωは角速度、ｊは複素数（０＋√−１）であり、位相情報を提供する）。
【００４０】
ジェスチャチャネルは、運動に対する周波数応答を有する。ｔ０で開始しｔ１で終了する時間間隔ｄｔにおいて、センサに近づいて又は離れて位置ｘ０から位置ｘ１までの距離ｄｘを移動する線速度ｖを有する帯域内移動信号に対して、ジェスチャチャネル出力信号周波数ｆが次式によって与えられる、
【数２】
2018516365.tif 000004
１０．５２５ＧＨｚ、２８．５ｍｍλセンサの場合
ｆ〜７０．１７ｖ．．．．．．．．．．．．ここにｆ（Ｈｚ）及びｖ（ｍ／ｓ））） ここで、１/s）、v (m/s）及び２／１７５ (m ^ -１）となるように単位は両辺で整合する。ここで、λを考慮して、ｗｆ（１／ｓ）、ｖ（ｍ／ｓ）及び２／λ＝７０．１７５（ｍ＾−１）。７０の一定値は、実際には１／（２λ）であり、ｍ−１の次元を有する。
一般に：
２ v(t） ／ｆ（ｔ）＝２ｖ（ｔ）／λ
典型的には、任意の特定の周波数における出力信号の振幅は、ジェスチャチャネル伝達関数の周波数応答に依存する。
【００４１】
ジェスチャチャネルはまた、目標物（例えば、人の手など）の運動に対する位相応答を有することになる。ＩチャネルとＱチャネル間の位相差は９０度である。その結果、図４に示すように、ＩとＱ信号のリサージュ曲線は円である。周波数（サイクル時間）は目標速度によって決定される。振幅は、目標距離、目標断面によって及びジェスチャチャネル伝達関数によって決定される。位相器の方向は、時計回りまたは反時計回りのいずれかであり、センサに向かうまたは離れる動作の方向に依存する。
【００４２】
ジェスチャチャネルまたは別の、一般的な運動専用、チャネルはまた、非ジェスチャ関連運動に対する振幅応答も有することができる。そのＩ及びＱ対応チャネルの振幅は、目標距離、目標断面によって及びモーションチャネル伝達関数によって決定される。一例として、固定目標及び帯域内目標速度に関するモーションチャネル信号振幅対目標距離の対数プロットは図５ａに示すとおりである。
【００４３】
図５ｂは、図５ａとは異なるセンサの距離にわたる特定の運動に応答する２つのチャネル（モーションチャネル及びジェスチャチャネル）のマグニチュード応答を比較する。ジェスチャチャネルは、モーションチャネルと同様の特性を有する。図５ｂは、図５ａのものと比較して、異なるアンチエイリアシング・フィルタリングを備えたような、バージョンのセンサのチャンネル振幅応答を示す。レーダー方程式と関連アンテナ利得伝達関数とともに、反射信号の非線形散乱に原因して、距離（例えば、１／ＸＮ、１．５＜Ｎ＜３）の関数として受信信号レベルが低下する。
【００４４】
したがって、ジェスチャチャネルからのジェスチャ出力信号及び／または（ジェスチャチャネルと同じであってもなくてもよい）モーションチャネルからの運動信号の処理によって、特定のジェスチャまたは運動が１つ以上のプロセッサにおいて検出され得る。これは、信号から特徴を算出し、特徴及び／またはの特徴の変化を１つ以上の閾値と比較することによって、または信号のパターンを識別することによって達成され得る。信号のそのような特徴は、例えば、信号の位相、振幅及び／または周波数の平均値または中央値、これらの値のいずれかの標準偏差など、信号に関連付けられたパラメータの統計値であってもよい。
【００４５】
適切な特徴は、分類器のトレーニングによって決定され得る。算出された特徴の分類は、次いで、トレーニングされた分類器を用いたジェスチャ検出の基準として役立つ。例えば、１つ以上のプロセッサは、ジェスチャ信号の位相、振幅及び／または周波数特性のうちの任意の１つ以上を評価して、特定のジェスチャまたは運動に関連付けられた信号におけるパターンまたは他の指標を検出し得る。場合によっては、該特性は、振幅リズム（ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ｃａｄｅｎｃｅ）（例えば、振幅及び側波帯）及びジェスチャが持続する間の時間を含み得る。この点に関して、信号の分析は、センサを基準としたある特定の動作（例えば、該センサに近づくまたは離れる）に関して生成される信号特性の識別を可能にする。これは異なる動作が、定義の異なる振幅、周波数及び／または位相特性を生成し得るからだである。そのような分析は、いくつかのジェスチャ（例えば、異なる所定のトレーニングされたジェスチャのグループから１つを選択する）を区別するように特定のジェスチャのパターンを選択することを含み得る。場合によっては、システムはまた、運動またはジェスチャ信号の認識された正しいまたは誤った検出に基づいてユーザからのフィードバックを処理し得る。システムは、この入力に基づいて分類を随意に更新することができ、パフォーマンス／認識を最適化するために、特定のジェスチャの１回以上の繰り返しを行うようユーザに随意に促すことができる。このようにして、システムは、特定のユーザのジェスチャに適合（パーソナライズ）し、異なるユーザのジェスチャを識別し分離（区別）するように構成され得る。
【００４６】
この点に関して、センサに向かうまたはセンサから離れる速いまたはゆっくりした及びまたは長いまたは短い手ジェスチャチャは、明確に検出可能な信号を生成することができる。センサを横切る動作は、センサに向かう及び離れる運動成分を生成するが、この動作成分は小さい。したがって、センサを横切る動作は、顕著な特性を生成するが、より小さい振幅、より低い周波数においてであり、かつ中心線に基づく位相変化を生じる。
【００４７】
センサに向かう動作は、動作がセンサから離れるときに反転される特定の位相回転を常に有する。従って、位相はジェスチャの方向情報を提供することができる。周波数スペクトログラムは、特定のジェスチャに関して特徴的な動作速度を明確に示し得、スペクトログラムの特徴を処理することによって識別され得る。
【００４８】
振幅特性は、振幅が位置（センサからの距離）とともに目標断面／サイズによって変化することが見られるので、使用前に信号調整が必要な場合がある。
【００４９】
目標の半径方向の速度と方向を抽出することが可能である。センサ範囲（例えば、１．８〜２ｍ）内では、それは、近くにある小さな目標またはさらに離れた目標であってもよい。したがって、ジェスチャチャネルから抽出された、速度、速度の変化、距離、距離の変化、方向、方向の変化などは、特定のジェスチャの検出のための特性としても機能し得る。
【００５０】
一般に、ジェスチャ及びモーションチャネルから出力される信号の周波数及び振幅は、ベースバンド回路の増幅及びフィルタリングに依存する。１つのバージョンでは、ジェスチャ／運動伝達関数を実装する回路は、所望の範囲（例えば、約０．８６Ｈｚ〜１６１Ｈｚ）における利得（例えば、９．５）及び周波数ＢＷ（帯域幅）（例えば、約１６０Ｈｚ）を有する帯域通過濾波増幅器（ｂａｎｄ  ｐａｓｓ  ｆｉｌｔｅｒｅｄ  ａｍｐｌｉｆｉｅｒ）で構成されてよい。そのような例は、図６ａの伝達関数シミュレーショングラフに示されている。これは、オプションとして、ローパスフィルタとハイパスフィルタの両方で実装されてもよい。
【００５１】
いくつかのバージョンでは、ジェスチャチャネルは、アンチエイリアス・フィルタを含み得る。ジェスチャチャネル周波数特性は、より大きいまたはより小さいアンチエイリアシング・フィルタリングを含み得る。この特定の例に示されているように、１６０Ｈｚの帯域端において信号レベルが１０％未満（利得が６．７から６．１に低下）である。場合によっては、アンチエイリアシング・フィルタリングは、上記の段落で説明したバンドパスフィルタによって実装されてよい。
【００５２】
場合によっては、プロセッサは、センサの放出された信号と受信された信号との間の時間差または位相差を算出し、該算出された時間差及び／または位相差に基づいて特定の動作／ジェスチャを識別し得る。
【００５３】
以下では、例示的なジェスチャ検出について、プロセッサによって実行される分類器による検出のためのように、システムにおいてトレーニングされてよい手及び／又は腕の動きなどの、ある特定のジェスチャ／動作を参考にして説明する。他のジェスチャもトレーニングされてよい。
【００５４】
例えば、いくつかのバージョンでは、処理方法（例えば、アルゴリズム処理ステップ）のグループ及び関連デジタル信号処理は、呼吸による胸部の運動、揺すり検出及び除去、並びに手や腕の動き、剃る（例えば顔の）または掻く（例えば、物理的刺激又は不快による）などの多数の行為に起因する身体全体及び微少運動検出（ジェスチャ検出）によって引き起こされるものを含む、生理的繰返し及び／又は変化する動作を決定するために実施され得る。そのようなシステムへのキー入力特徴は、検出された信号の振幅（時間）、周波数及び位相特性のいずれか１つ以上から導出される。
【００５５】
本質的には、適用される処理は、大きなノイズ及び交絡成分（センサ固有のノイズ、センサ信号「フォールドオーバー」（周波数依存）、センサ位相不均衡（存在する場合）、異なるタイプの生理的運動、及び他の動作源と背景クラッタに起因した）の存在下で同相（Ｉ）及び直角位相（Ｑ）信号からの方向変更情報の解明を可能にする。処理されたチャネル信号（同相及び直角位相）は、無線周波数ＲＡＤＡＲによって記録され得る、そして適切なＡＤＣモジュールを使用してデジタル化され得る。これらのＲＦ信号は、パルス状（例えば、１０．５２５ＧＨｚのセンサ等に適用）の連続波、すなわちパルス連続波になることができる。
【００５６】
信号はフィルタバンクに供給又は入力され得る。該フィルタバンクでは、バンドパスフィルタリングを含む一連のデジタルフィルタが低周波揺すり情報を検出して除去するために適用される。
【００５７】
２つのチャネルの位相情報は、時計回り／反時計回りのパターンを生成するために比較され得る。ヒステリシスとグリッチ検出は、信号折り返しを抑制するために適用され得る、そして結果得られた信号は、基準のセンサフレームへの運動源の相対的な方向を表す。ピーク／トラフ検出及び信号追従は、この処理を支援するために追加的に実施され得る。したがって、システムは、運動がセンサに向けられているか又は離れているか及び方向を変えているかどうかを判断することができる。
【００５８】
センサ上のアナログフィルタリングは、いくつかのバージョンにおいてサンプリング前に帯域幅を広げるように修正することができる。
【００５９】
例示的なジェスチャ／運動 
ジェスチャＡ： 
検出可能なジェスチャＡは、図７〜図１０を参照して考察され得る。実施例Ａにおいては、ジェスチャは人がセンサの前方約７０ｃｍに着座するときなど、手の動きに基づいている。この運動はセンサから約４０ｃｍで手のひら（上向きにまたはセンサの前方を向いている）手のひらから始まる。これは、全体動作中の最も遠く離れた点であった。最も近い点は、約１５ｃｍかもしれない。手をセンサに向かって伸ばして（動かせて）（１秒かかる）短い休止後引き戻す（１秒かかる）。この運動は、正弦波の繰り返しと考えてもよい。完全なジェスチャは約２秒かかる。ジェスチャチャネルからのセンサ記録は、単一のジェスチャ（図８では１０回と図９では１回）の繰り返しに関して示されている。図８は、変化する振幅対時間、周波数（スペクトログラム）、及びジェスチャチャネルからセンサ記録の時間に対する変化する位相データのプロットを示している。位相方向は、図８，図９及び図１０に示すように、異なる軸にＩ及びＱ信号出力を適用することにより、時間に対してプロットされてもよい。
【００６０】
図８〜図１０は、センサに向かう動作が固有の位相回転を有し、これは動作がセンサから離れているときに反転されることを、ジェスチャＡに関連して示している。したがって、この位相の分析は、ジェスチャの方向性情報を提供することができる。
【００６１】
周波数スペクトログラムは、ジェスチャに関する特徴的動作速度を明確に示す。この周波数「チャープ」は独特なパーソナリティ（すなわち、プロセッサにおいて分類することができる）を有している。図９は、図７に概略示された動作／ジェスチャのクローズアップ図を描写している。図８は、このジェスチャの複数のインスタンスを描写している；時間ドメイン信号振幅がされるとともに、スペクトログラム及び位相もプロットされている。該スペクトログラムは、ｘ軸上に時間、ｙ軸上に周波数、そして特定の周波数に関して特定の時間における強度を異なる色として示している。この例では、被験者はセンサの前方約７０ｃｍ着座した。この運動は全体動作中で最も遠く離れた点である、センサから４０ｃｍにおいて手のひら（上向き）で始まる。最も近い点は１５ｃｍであった。手をセンサに向かって伸ばして（１秒）、短い休止後引き戻す（１秒）。その意図は、正弦波を繰り返すことであった。完全なジェスチャは２秒かかった。完全なジェスチャは１０回繰り返された（図８による）。図９は、運動がセンサに向かっている、センサに接近している、次にセンサから離れている場合を示している。この場合について、最大周波数は９０〜１００Ｈｚの範囲にあることが見られる。位相はセンサに向かって動作中に時計回りに、離れるときにび反時計回りに動くことが見られる。図１０において、Ｉ及びＱ（同相及び直交位相）チャネルが、位相方向のための分析の第２の方法として、ＭＡＴＬＡＢ（Ｍａｔｈｗｏｒｋｓ社、Ｎａｔｉｃｋ）を使用して３Ｄ図形上の時間に対してプロットされた。
【００６２】
振幅が位置（センサからの距離）とともに目標物断面／サイズに応じて変化するように見られるので、振幅特性が使用前に信号調整を採用してもよい。
【００６３】
目標物の半径方向速度及び方向も抽出され得る。センサ距離（例えば、２ｍ）内では、それ（目標物）は接近した小さな目標物またはより離れたより大きな目標物であるかもしれない。
【００６４】
ジェスチャＢ 
別の検出可能なジェスチャＢ（腕及び手）は、図１１及び図１２を参照して考察することができる。運動は一杯に伸ばした腕で始まる。図１１に示すように、手は次いで身体を横切って完全にスイングされる。腕がセンサ近傍（５ｃｍ）からセンサから最も離れる（１３５ｃｍ）まで動かされるにつれて、手のひらは自然に上向きから下向きまで変化する。ジェスチャの途中点で（頭の上方での腕のスイングアークのピークにおいて）手のひら方向が変化する。
【００６５】
完全なジェスチャは４秒未満かかり、また例えば着座位置で行うことができる。
【００６６】
約２ｍ／秒の速度を有するジェスチャＢは、１４０Ｈｚの周波数を生成する。これは、０ｍ／秒の開始及び終了速度で１秒の周期にわたって１ｍの距離内で生じる。
【００６７】
センサは検出のために人のほぼ近くに配置されてもよい（例えば、胸の中心から９５ｃｍ）。例えば、ジェスチャの全体運動の間中最も遠くに離れた点は、センサから約１３５ｃｍであってよい、かつ最も近い点は約５ｃｍであってもよい。そのような最も近い及び最も遠くに離れた点は指の先端からの測定を基準にして考慮されてよい。図１２は、ジェスチャの検出のために処理されてよい振幅、周波数及び位相特性を示す。
【００６８】
シェービング動作
システムは多くのタイプの行動に適用されてよいが、好ましくは、反復動作に関連したものがよい。例としては、水洗い、髪をとかす、ブラシをかけるまたは磨く（例えば、毛髪または歯）またはシェービングストロークなどの行動を検出及び分類することが挙げられる。場合によっては、システムは、記録された一次動作が特定の行動（例えば、シェービング情報及び／または水洗い情報）を含むと仮定してもよい。ジェスチャチャネルを分析することによって、例えば、ストローク総数の推定、動作の方向の変化の検出を求めることができる。同様に、ストロークの相対的な方向‐アップ／ダウンまたはダウン／その他、等を求めることができる。動作源の相対的な方向を検出することができる。ストロークレート（ストローク数）を求めることができる。
【００６９】
起こりそうなストロークイベントを検出することにより、毎分当たりストロークレートの推定値を算出し、提供することが可能である。高いピークレートのイベントは、起こり得る水洗いイベントとして標示されている。
【００７０】
システムのいくつかのバージョンでは行動タイプまたはジェスチャプロセッサは、以下の処理工程のいずれか一つ以上を実施し得る：
‐ジェスチャ信号のスペクトル成分を算出する
‐高速フーリエ変換を適用してローリング・ウィンドウでのピーク（周波数ドメイン）見つける
‐各正弦波様ピーク間の距離を算出する  
‐信号のゼロ交差を算出する（時間ドメイン）  
‐運動及び持続時間の相対的な方向を推定する  
‐２つのチャネル間の位相シフトを抽出する。
短時間フーリエ変換またはウェーブレットのような代替的な時間周波数解析も実現され得る。
【００７１】
一般に、複合型センサ信号は、腕の動き、頭の動き、胴体の動き等に基づいている。他の動きも検出することができる。
【００７２】
いくつかのバージョンでは、時計回り／反時計回り方向変更情報は、方向の変化を表すためにインパルスを生成するようにクロックされてもよい。これらのパルスはカウンタに対して実装され得る、そして異なる発生回数にグループ化され得る。図１３は、Ｉ／Ｑ位相信号差が変化するにつれて検出のための方向の変化を示している。
【００７３】
したがって、シェービングの行為と整合の取れた典型的な回数は記録されることができ、よってシェービングの周期が推測されることができる。超高周波数情報に関連付けられた回数の増加は、顔への腕の動き、またはカミソリ刃の水洗いとして推論されることができる。
【００７４】
シェービングまたは他の動作及びジェスチャ検出用のＲＦセンサを使用することの利点は、ユーザまたはユーザグループからの写真／ビデオをキャプチャ及び処理する、例えばビデオベースのシステムに対するプライバシーの向上である。
【００７５】
レートの減少及び方向の変化は、呼吸を検出するために使用することができる。加えて、時間ドメインと周波数ドメイン処理は、特定の帯域を局在化するために信号に適用される。
【００７６】
呼吸は、予期しない方向変化挙動特性とともにレートの相対的な変化を検出することによって交絡人体揺すりからさらに区別されることができる。図１３は、Ｉ／Ｑ位相差が変化するにつれての方向変化検出を示している。図１３において、左上パネルのＩＱプロットは、時計回り方向に動いているトレースを表している、また左上パネルは反時計方向に動いているトレースを示している。時計回りから反時計回り方向（またはその逆）への変化は、その中のトップラインによって左下及び右のパネルに示されている方向変更トレースを生じさせる。中間及びボトムラインは、この例では、Ｉ又はＱチャネルのいずれかをそれぞれ表している。
【００７７】
一実施例バージョンにおいて、行動のストローク（例えば、シェービングストローク）は、以下に挙げる処理を適用して計数することができる：
‐バンドパスｄフィルタリング
‐時計回り／反時計回りから状態の変化を算出する。
‐ヒステリシスを付与する（信号の小さなブリップ上に不リッピング状態、例えば、折り返しを避ける）。
‐ゼロ点の周りの特徴更新を抑制する
‐結果得られた信号を微分する。
‐（例えば、戻りストロークを識別するために）遷移回数を計数する。
【００７８】
このような検出処理を示す信号グラフを図１４に示す。
【００７９】
このようなジェスチャ／行動検出トレーニングを実行する際に、図１５に示すように、分類は次のように行われてもよい。センサからの一組の記録が読み出しステップ１５０２においてアクセスされてよく、トレーニングセットとして使用されてよい。（位相、周波数及び振幅を有する）適切な検出特徴は、例えば特徴生成ステップ１５０４において生成されてよい。トレーニング・セットアップ・ステップ１５０６において、分類器の構成は、特定の動作／ジェスチャに関して作成されてもよい。その後、ある動作を、算出された特徴の最も関連するものに関連付けるために、特徴がトレーニング分類ステップ１５０８においてを処理されてよい。さらなるトレーニングがチェックステップ１５１２において所望される場合、例えば改善された分類トレーニングが所望される場合、トレーニング分類を繰り返してもよい。事前テスト・セットアップ・ステップ１５０５において、分類器の構成は、先に分類された動作／ジェスチャの特徴を評価するためにアクセスされてよい。これらの事前分類された動作は、その後、分類ステップ１５０７において新たに生成された特徴と比較して、その特徴に基づいて、事前分類された動作の１つを識別してもよい。任意選択的に、トレーニングやテストからの分類器の性能を、識別された特徴を用いてビデオ性能ステップ１５１０、１５０９において評価して、ビデオを利用したアノテーション（すなわち、同時ビデオが既知のジェスチャのパフォーマンス（実行）中に記録されて動作信号の後からのアノテーションのためのタイムスタンプ基準として作用する：これは信号の人間の採点及び／または実行される対象の動作／ジェスチャ・イベントの別々のログを必要とする）と比較してよい、そして比較の結果に基づいて、特徴を微調整する必要があり得る。独立したテストセットを次いで使用して、結果得られた特徴の構成をテストしてもよい。この種の教師あり学習（教師なし学習も他の技術を使用して可能である）については、独立したテスト・セットは、システムの見込みのある現実世界のパフォーマンス（すなわち、未知のデータのパフォーマンス）をチェックするためにトレーニングセットに使うにはためらわれている。開発プロセスの間に、反復はパフォーマンスを最大化するためにトレーニングセット上で行われ、可能な限りパフォーマンスをの最大化する最小数の特徴を使用することを目指している。主成分分析（ＰＣＡ）または他の次元削減は、このような特徴を選択するために実装されてもよい。ステップ１５０２、１５０４、１５０５と１５０７は、トレーニング及び試験を実施しいない場合に、前述したように動作識別を行う目的のために、検出装置１００内のまたは関連付けられた、プロセッサまたはコントローラによって実施されてよいことが認識されるであろう。
【００８０】
例えば、コルモゴロフ−スミルノフ（Ｋｏｌｇｏｍｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖ：ＫＳ）の適合性度仮説の統計的検定は、データの目標ブロックの累積分布関数をトレーニングデータと比較するために実施されてもよい。そのようなブロック毎の分類は図１６の例に示されている。この分類は、以下のプロセスのいずれか一つ以上を用いて実施してもよい。
【００８１】
（１）バイオモーション（生き物の運動）ブロック分割
Ｉ信号及びＱ信号のデータが連続非重なりブロックまたは部分重なりブロックのいずれかのに分割することができる。例えば、５０％の重なりを有する１＊１６０サンプル（１６０Ｈｚで１秒）のブロック長さ、またはなにか他の組み合わせが使用できるかもしれない。計算の複雑さは、ブロックの長さを変えることによって、及び／または重なりの量を変化させることにより精度に代えることができる。
【００８２】
（２）ブロック前処理
データのブロックをチェックして、データが存在または不在セクション内に入るかどうかを確認することができる（すなわち、１つのセンサまたは複数のセンサの範囲内の呼吸数及び／または心拍を持つユーザが存在するか；１５秒と６０秒間で呼吸数検出については、複数の呼吸サイクルを検出するためにデータの追加が必要になることがある。さらに、ブロックをチェックして可能なＲＦ干渉信号が検出されないことを確認してもよい（すなわち、動作／ジェスチャ信号をＲＦトランシーバによって検出されるかもしれないＲＦ干渉の強いソースから区別するために；また、ファンのような他の非バイオモーションソースがこの段階で検出され、拒否されてもよい）。検討中のブロックがこれらの基準を満たしていない場合、それは任意選択的に、それ以上分類されないでもよい。ユーザが実際にセンサの近傍にいる可能性を確認するために、１つのブロックまたは複数のブロックはまた、ユーザや部屋環境の他の情報源と相互参照及び／または相関されてよい；例えば、ウェアラブルデバイスからのデータ、携帯電話からの場所や動作データ、室内環境のセンサ、ホームオートメーションやその他のセキュリティセンサからのデータ。
【００８３】
（３）特徴抽出  
考慮中のブロックについては、時間ドメイン（時間的）及び周波数ドメインまたは時間／周波数特徴の数（すべてまたはサブセット）を次のように算出することができる。異なるブロックの長さを同時に考慮することができることに留意されたい。
‐Ｉ＆Ｑ信号の（または導出された特徴の）変換されたトリム平均及び中央値（当該変換は、例えば、平方根、２乗または対数であるがこれらに限定されない）  
‐規定された範囲（例えば、５％から９５％までのレンジまたは四分位範囲のレンジであるがこれに限定されない）をカバーして、補間または他の方法を用いては算出された、信号における変換された広がり具合（当該変換は、例えば、平方根、２乗または対数であるがこれらに限定されない）。
−  ヒルベルト変換を使用した信号（Ｉ＆Ｑ）のエンベロープ
−  信号の周囲の例に対する信号（Ｉ＆Ｑ）の相対振幅
−  信号（Ｉ＆Ｑ）のゼロ交差
−  移動窓内のピーク周波数  
−  ピーク周波数対２倍波及び３倍波の比  
−  位相方向（時計回りまたは反時計回り）
−  位相速度
−  信号内の呼吸信号及び／または心臓信号の存在（またはその欠如）（すなわち、動作をバイオモーション、例えば、人によって作られたもの動作に関連づける）
−  Ｉ＆Ｑチャネルにおける類似の動作信号または動作信号の差の存在
【００８４】
（４）ブロック分類
一例として、特性分布を有する入力特徴集合について、Ｋｏｌｇｏｍｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖ（ＫＳ）２サンプル・ノンパラメトリック適合性（ｇｏｏｄｎｅｓｓ  ｏｆ  ｆｉｔ）検定を使用してこの基準サンプル（例えば、時間、周波数、位相等から導出されたシェービング運動、特定の手のジェスチャの特徴）を、センサ（単数または複数）によって捕捉された新たなサンプル分布（例えば、検出された新たなサンプルの経験分布関数と基準分布の累積分布関数との間の距離を定量化すること）と比較してもよい。ＫＳの多変量バージョンが実装されてもよいが、これは複数の累積密度関数の比較を行うことが必要になり得る。
【００８５】
別の例として、Ｆｉｓｈｅｒの線形判別ルールに基づく線形判別分類器（ＬＤＣ）が、各非重なり（ｎｏｎ−ｏｖｅｒｌａｐｐｅｄ）または重なり（ｏｖｅｒｌａｐｐｅｄ）ブロックに適用される。供給されるデータの各ブロック毎に、複数の所定の出力クラス−例えば、異なる動作又はジェスチャ状態が存在する。分類器は、入力特徴の集合に応答して、各クラスの確率推定値を表す数字の集合を出力する。線形判別式は、超平面の集合を使用して、特徴空間を異なるクラスに分割する。モデルの最適化は、直接計算によって達成され、ニューラルネットワークのように他のモデルを基準にして非常に速い。
【００８６】
ＬＤＣのトレーニングが次のように進行する。ｘをデータ集合から算出した特徴値を含むｄｘ１列ベクトルとする。ｘをｃの可能なクラス（我々のケースではｃ＝２）の１つに割り当てたい。合計Ｎ個の特徴ベクトルは分類器をトレーニングするために利用可能であり、特徴ベクトルの数がＮｋに等しいクラスｋを表す、すなわち：
【数３】
2018516365.tif 000005
【００８７】
クラスｋにおけるｎ番目のトレーニングベクトルが、ｘｋ，ｎとして表される。クラス条件付き平均ベクトルμｋが以下のように定義される：
【数４】
2018516365.tif 000006
【００８８】
ここで、すべてのクラスにわたって定義された共通共分散行列を定義する（つまり、各クラスがその平均値においてのみ異なり、その高次統計量においては異ならないと想定する）。共通共分散行列は次のように定義される：
【数５】
2018516365.tif 000007
【００８９】
μｋ及びΣはトレーニングデータを使用して算出される。いったんこれらの値が算出されると、任意のデータベクトルｘについての判別値ｙｋが次式を用いて算出することができる：
【数６】
2018516365.tif 000008
【００９０】
ここに、πｋはクラスｋからのものであるベクトルｘの事前確率である。次式を用いて判別値を事後確率に変換するのは簡単である：
【数７】
2018516365.tif 000009
【００９１】
この公式化は、判別値から事後確率へのマッピングを提供する。ｘに割り当てられた最終的なクラスは最高の事後確率を持つクラスである。これはブロック出力となる。
【００９２】
しかし、このシステムはまたニューラルネットワーク、深層学習分析等の方法を採用することができる‐特に合理的な計算能力が利用可能である場合。（例えば、画像処理に使用し得るような）形態素信号処理を含むより複雑な方法は、より複雑な分類方法を使用するとき特徴分析を増強することができる：これらは、複雑な動作／ジェスチャで見られるパターンを検出するのにより適切であり得る。
【００９３】
行動の周期的性質は、行動に関してＩチャネル、Ｑチャネル、ストロークとストロークレートを示す、図１７の信号のグラフにさらに示されている。シェービング行動を想定しているこの例では、４番目の（一番下の）軸が、黒ドット（一番下のパネルに「ストロークレート」とラベル付けされた図１７中に「ＤＤ」とラベル付けされた−高レート区域がこれらのリンス点を示している）で予想カミソリ洗い周期を示している。これはシェービング行動の周期的性質の検出を明らか  に示している。
【００９４】
さらなる例示的ジェスチャ／運動 
図１８〜図２５にさらに示しているように、追加の動作ジェスチャがセンサ・ジェスチャ・チャネル信号の位相、周波数及び／または振幅の分析によって検出され得る。センサから一定の距離が設けられているが、これらの距離は、センサの構成された検出範囲に応じて変更され得ることが認識されるであろう
【００９５】
ジェスチャ１： 
ジェスチャ１は、図１８ａ〜図１８ｃを参照して考察することができる。この例では、センサは、胸の中心からのある距離（例えば、７０ｃｍ）に配置することができる。センサは、（図１８ａの視聴者の方向にジェスチャ被験者から離間されている（これはまた、後続の図１９ａ、図２０ａ、図２１ａ、図２２ａ、図２３ａ及び図２４ａにも当てはまる）。全体動作の間中で最も遠く離れた点がセンサから約５５ｃｍのものであってもよいし、最も近い点が約４５ｃｍであってもよい。最も遠く離れた点は、指の先端を基準にして測定されてよい。図１８ａに示すように、腕をセンサに平行にして手の運動が行われる。手だけがセンサに鉛直に前後に動く。完全なジェスチャ１は、約２秒かかる。この運動は、着座位置または立ち位置から行われてよい。図１８ｂ（ジェスチャの１０回の反復）及び図１８ｃ（単一のジェスチャ）に示すように、位相、周波数及び振幅のうちの任意の１つ以上の特徴が、ジェスチャまたは繰り返しジェスチャの検出のために分類されてよい。
【００９６】
ジェスチャ２： 
ジェスチャ２は、図１９ａ〜図１９ｃを参照して考察することができる。この例では、センサは、胸の中心から約７０ｃｍに位置付けられた。ジェスチャは、センサの前で手を振ると考えてもよい。全体動作中で最も遠く離れた点がセンサから約５０ｃｍであった、最も近い点が約４５ｃｍであった。最も遠く離れた点は、センサから約２４度の角度で指の先端まで測定された。図１９ａに示すように、運動はセンサに平行な腕で始まる。手のみがセンサに平行に前後に動く。完全なジェスチャは約２秒未満かかる。この動作は立ったまま横たわったまま、若しくは着座位置から行ってもよい。
【００９７】
図１９ｂ（ジェスチャの１０回の繰り返し）及び図１９ｃ（単一のジェスチャ）に示すように。位相、周波数及び振幅のうちの任意の１つ以上の特徴がジェスチャまたは繰り返しジェスチャの検出のために分類されてよい。
【００９８】
ジェスチャ３： 
ジェスチャ３は、図２０ａ〜図２０ｃを参照して考察することができる。この例では、センサは胸部の中心から７０ｃｍに位置付けられた。全体動作中で最も遠く離れた点がセンサから約８５ｃｍ、最も近い点が４５ｃｍであった。最も遠く離れた点が指の先端を基準にして測定される。最も近い点は、センサから腕までの最短距離であって、指の先端ではない。図２０ａに示すように、腕と手の運動は、センサに平行な腕で始まる。腕はその後、元の位置に戻る前に、人体に交差する。完全なジェスチャは約２秒かかる。この動作は立ったまま横たわったまま、若しくは着座位置から行ってもよい。
【００９９】
図２０ｂ（ジェスチャの１０回の繰り返し）及び図２０ｃ（単一ジェスチャ）に示すように、位相、周波数及び振幅のうちの任意の１つ以上の特徴は、ジェスチャまたは繰り返しジェスチャの検出のために分類されてよい。
【０１００】
ジェスチャ４：
ジェスチャ４は、図２１ａ〜図２１ｃを参照して考察することができる。この例では、センサは胸部の中心から約７０ｃｍに位置付けられた。全体動作中の最も遠く離れた点は、センサから約６０ｃｍ、最も近い点が約４５ｃｍであった。最も遠く離れた点は、指の先端を基準に測定される。最も近い点は、アームのセンサから腕までの最短距離であって、指の先端ではない。図２１ａに示すように、腕と手の運動はセンサに平行に、腕をに上げて、指の先端が上方向を向いた状態から始まる。腕はセンサに平行に動く。完全なジェスチャは約２秒未満かかる。この動作は立ったまま横たわったまま、若しくは着座位置から行ってもよい。
【０１０１】
図２１ｂ（１０回繰り返しのジェスチャ）及び図２１ｃ（単一のジェスチャ）に示すように。位相、周波数及び振幅のうちの任意の１つ以上の特徴が、ジェスチャまたは繰り返しジェスチャの検出のために分類されてよい。
【０１０２】
ジェスチャ５：
ジェスチャ５は、図２２ａ〜図２２ｃを参照して考察することができる。この例では、センサは胸部の中心から約９５ｃｍに位置付けられた。全体動作中の最も遠く離れた点は、センサから約１３５ｃｍ、最も近い点が約５ｃｍであった。最も近い点と最も遠く離れた点は指の先端を基準に測定される。図２２ａに示すように、運動は一杯に伸ばした腕から始まる。手はその後、人体を横切って一杯に振られる。完全なジェスチャは約４秒未満かかる。この動作は立ったまま横たわったまま、若しくは着座位置から行ってもよい。
【０１０３】
図２２ｂ（１０回繰り返しのジェスチャ）及び図２２ｃ（単一のジェスチャ）に示すように。位相、周波数及び振幅のうちの任意の１つ以上の特徴は、ジェスチャまたは反復ジェスチャの検出のために分類されてよい。
【０１０４】
ジェスチャ６：
ジェスチャ６は、図２３ａ〜図２３ｃを参照して考察することができる。この例では、センサが胸部の中心から約７０ｃｍに位置付けられた。全体動作中の最も遠く離れた点がセンサから約９５ｃｍと最も近い点が約５０ｃｍであった。最も遠く離れた点が指の先端を基準にして測定される。最も近い点は、センサから肩部までの最短距離であって、指の先端ではない。図２３ａに示すように、腕と手の運動は頭の上に腕を一杯に伸ばした状態から始まる。手はその後、９０度の角度で振り下ろされる。完全なジェスチャは約３秒かかる。この動作は立ったまま横たわったまま、若しくは着座位置から行ってもよい。
【０１０５】
図２３ｂ（１０回繰り返しのジェスチャ）及び図２３ｃ（単一のジェスチャ）に示すように。位相、周波数及び振幅のうちの任意の１つ以上の特徴は、ジェスチャまたは繰り返しジェスチャの検出のために分類されてよい。
【０１０６】
ジェスチャ７： 
ジェスチャ７は、図２４ａ〜図２４ｃを参照して考察することができる。この例では、センサは、胸部の中心から約７０ｃｍに位置付けられた。全体動作中の最も遠く離れた点はセンサから約５２ｃｍと最も近い点が約５０ｃｍであった。図２４ａに示すように、腕と手の運動は、腕をセンサに平行にして手のひらを上向きにした状態から始まる。手はその後、元の位置決幅に戻る前に約１５ｃｍ引き上げられる。完全なジェスチャは約２秒かかる。この動作は立ったまま横たわったまま、若しくは着座位置から行ってもよい。
【０１０７】
図２４ｂ（１０回繰り返しのジェスチャ）及び図２４ｃ（単一のジェスチャ）に示すように。位相、周波数及び振幅のうちの任意の１つ以上の特徴は、ジェスチャまたは繰り返しジェスチャの検出のために分類されてよい。
【０１０８】
寝返り運動１
寝返り検出は、図２５ａ及び図２４ｂを参照して考察することができる。睡眠情報検出のために、寝返りは人が眠りにつけないことの徴候であると見なされている。この例では、運動は例えば、人が仰向けになっている状態から始まる。人はセンサに向けて横に転がり、これに約２秒かかり得る。その後休止があり得る（例えばテスト例で約１秒など）。人は次いで、センサから離れて初期位置まで転がり、これに約２秒かかり得る。図面の信号データでは、完全な運動に５秒かかる（２回の寝返り）。これはデータでは１０回繰り返される。
【０１０９】
図２５ａ（１０回繰り返しの寝返り動作）及び図２５ｂ（寝返り）に示すように、位相、周波数及び振幅のうちの任意の１つ以上の特徴は、動作または反復動作の検出のために分類されてよい。
【０１１０】
寝返り運動２
寝返り検出は、図２６ａ及び図２６ｂを参照してさらに考察することができる。この例では、運動は例えば、被験者が仰向けになっている状態から始まる。その人は次いで、センサから離れて自分の横に転がり、これに約２秒かかり得る。その後休止があり得る（例えばテスト例で約１秒など）。その人は次いで、センサに向けて最初の位置まで転がり戻る。これは約２秒かかり得る。図面の信号データでは、完全な運動には５秒（２回の寝返り）かかる。これはデータでは１０回繰り返される。
【０１１１】
図２６ａ（１０回繰り返しの寝返り運動）及び図２６ｂ（寝返り）に示すように、位相、周波数及び振幅のうちの任意の１つ以上の特徴は、運動または反復運動の検出のために分類されてよい。
【０１１２】
寝返り運動３
寝返り検出は、図２７ａ及び図２７ｂを参照してさらに考察することができる。この例では、運動が図２６（寝返り運動２）の寝返り運動よりも少し長い。該運動は、例えば被験者が仰向けになっている状態から始まる。その人は次いで、センサから離れてうつ伏せまで転がり、これに約３秒かかり得る。その後休止があり得る（例えばテスト例で約１秒など）。その人は次いで、センサに向けて転がり最初の位置まで戻ってよい。これに約３秒かかり得る。図面の信号データでは、完全な運動に７秒（２回の寝返り）かかる。これはデータでは１０回繰り返される。
【０１１３】
図２７ａ（１０回繰り返しの寝返り動作）及び図２７ｂ（寝返り）に示すように、位相、周波数及び振幅のうちの任意の１つ以上の特徴は、動作または反復動作の検出のために分類されてよい。
【０１１４】
寝返り運動４
寝返り検出は、図２８ａ及び２８ｂを参照してさらに考察することができる。この例では、この運動が図２５（寝返り運動１）の寝返りの運動よりも少し長い。該運動は、例えば被験者が仰向けになっている状態から始まる。その人は次いで、センサに向かって仰向けになるまで転転がり、これにる約３秒かかり得る。その後休止があり得る（例えばテスト例で約１秒など）。その人はその後、センサから離れる方に転がって元の位置に戻ることができる。これには約３秒かかり得る。図面の信号データでは、完全な運動に７秒（２回の寝返り）かかる。これはデータでは１０回繰り返される。図２７ａ（１０回繰り返しの寝返り動作）及び図２７ｂ（寝返り）に示すように、位相、周波数及び振幅のうちの任意の１つ以上の特徴は、動作または反復動作の検出のために分類されてよい。
【０１１５】
一つの代替のアプローチでは、レファレンスシグネチャを提供するために、グローバルな特徴がスペクトログラムから直接抽出され得る。ジェスチャと寝返り形態から描写されるように、各ジェスチャのための特徴的なパターンは、カラースペクトログラムに見ることができる。そのようなアプローチは‐例えば、ブロック毎に若しくは領域アプローチにおいて、スペクトログラム画素の色情報を処理及び解析することによって実行され得る。任意選択的に、エッジ検出を含む及び特定パターンを囲むなどの、エンハンスメントが実行されてもよい；これは、周囲の画素内のノイズを除去または低減するのに有効にすることができる。色は色空間に応じて、例えばＲＢＧ（赤、緑、青）またはＣＭＹＫ（シアン、マゼンタ、黄、黒）において処理され得る；それぞれが別個のチャンネルとして扱われてよい。色強度は強度値（例えば、低、低−中、中、中−高、高または他の何らかの組合せ）によって区別され、その後にニューラルネットワークなどの分類器に送ることができる。例えば、図２２ｃとカラースペクトログラム及び図３０の処理画像を考察する。ここでエッジエンハンスメントは、赤色ブロッブ（集合体）の輪郭を捕捉し、斑点状の青／紫領域を拒絶することに向けられる。黄色の縞を有する赤色領域の形状は、このようにこのジェスチャタイプのイニシアルシグネチャ（テンプレート）を提供し、教師あり学習分類器で使用することができる。このジェスチャ（運動）の複数の反復の可変性は、図２２ｂに示されているが、同じ基本形状と色が持続する。このパターンはこの繰り返し運動から平均化されることができ、この目標ジェスチャ（運動）のためのトレーニング入力を提供することができる。
【０１１６】
図３０は、画像を示す。トップからボトムまでのパネル：トップパネルは、ＲＧＢ色空間チャネルを含み、第２のパネルはＲ（赤）チャンネルだけを示し、第３はＧ（緑）を示し、第４はＢ（青）を示し、且つボトムＢ−Ｄは青色チャネルであり、ブロッブ検出が強度値に適用され、まさに左の周波数成分を除去するために左にわずかにずれている（パネル１−４に示す）。最大周波数は１７０Ｈｚ（右端の「ブロッブ」）から２１０Ｈｚ（左端の「ブロッブ」）に及ぶ。このように、図３０（ボトムから上へ２番目の画像）を参照して例示したように、画像データはトップ画像ＲＧＢのカラーデータを離散的な赤、緑、青のカラーチャネル（それぞれトップ−中央画像Ｒ（赤）、中央画像Ｇ（緑）及びボトム２つの画像Ｂ（青）チャネル）のうちのいずれか一つ以上に分割（図２２［Ｃ］のオリジナル（トップ）を参照）してメインブロッブ領域を選択するために処理されてもよい。人間の目にとって、最も明瞭なシグネチャはブルーチャネル（ボトム）において明らかである；すなわち、黒領域を考慮する（画像の左側への縦ストライプを無視する）。ボトム画像Ｂ−Ｄは単離された青色チャネルの重ね合わされたブロッブ検出を示す。そのような分割／色分解及びブロッブ検出は、本明細書でより詳細に説明するように、特徴検出及び／又は分類を伴うプロセスの一部のような、システムの１つ以上のプロセッサの適切なアルゴリズム（複数可）によって行われ得る。
【０１１７】
複数のＲＦセンサ（例えば、ステレオセンサシステム）：
模範単一のＲＦセンサについては、ユーザがセンサに向かってまたはそれから離れて移動するときにＩ及びＱ位相を検出することができる。単一のセンサに垂直な（センサの面を横切って）動きは、はるかに小さい相対位相変化（例えば、センサの検出面を横切る円弧状に動きは、非常に低い測定可能な相変化を有するか若しくは全く有しないであろう。付加的なセンサ（例えば、第１のセンサ（例えば、互いからある角度の傾斜を持って）に隣接して配置された第２の（及びそれに続く）センサ（単数または複数）を備えたシステム）を使用して、入って来る及び出ていくオブジェクトの信号を検出できる。例えば、第２のセンサは、第１のセンサの円弧に位置決めされ得る（例えば、センサは、第１のセンサに対して４５度であってよい若しくは第１のセンサに対して直交（９０度）または他の適切な微分角度であってよい）。したがって、効果的なステレオセンサシステムは、センサに対応する種々の検出平面を横切る動き（例えば、第１のセンサに垂直な動きは、第２のセンサの信号の分析によってより明瞭に特徴付けることができる）をより効率的に検出及び特徴付けることができる。このような場合には、運動／ジェスチャの分類は、考慮できる両方のセンサからの信号情報（例えば、両方のセンサから出力された位相から導出された特徴）を考慮に入れてもよい。そのようなシステムは、例えば、このように運動の方向に基づいて異なる制御信号を返してもよい。シェービング分析については、顔（又は身体の他の部位）の象限を決定することができるだろう。ゲームの実装については、特定の局所化された動きを決定することができるだろう。
【０１１８】
したがって、２つのセンサは２次元（２Ｄ）におけるジェスチャを検出及び認識するために「ステレオ」システムとして協働して機能することができる。また、３つのセンサはを例えば、レンジ・ゲート型ＲＦセンサを使ってジェスチャの動きの三次元特性（３Ｄ）を識別するために使用することができる。したがって、複数のセンサからの検出信号を取得することによって単一のジェスチャを特徴づけてもよい。２センサ２次元の場合（すなわち、２Ｄ）、センサ１及びセンサ２のそれぞれからのＩ／Ｑ信号（２つのセンサの場合ではＩ１、Ｉ２、Ｑ１、Ｑ２の差分‐左と右）、プロセッサにより分析することができる。結果得られた振幅と位相の差が「ｘ」、「ｙ」出力を与える。場合によっては、結果得られたセンサフィールドに細粒度３次元ジェスチャ認識データを提供するために、３つのセンサを協働システムに実装して「ｚ」軸を追加してもよい。このような場合において、Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３の差分を３センサケースからの信号を用いてプロセッサにより評価して単一のジェスチャを判別してもよい。いくつかの実施形態では、３つのセンサのうち少なくとも２つを互いに直交するように設置することにより最大位相を得ることができる。
【０１１９】
いくつかのバージョンでは、アンテナが分離されている場合、マルチレイアンテナ（位相アレイアンテナ）は、１つのセンサ上に実装されてもよい。これによって、第２のセンサを不要にし得る。
【０１２０】
いくつかの場合において、ジェスチャが特定のオーディオ・シグネチャによって（例えば、アップコンバートされた信号を有するスピーカから音を発生することによって）検出（認識）できるように、ＲＦセンサ動作信号が、例えばオーディオ周波数にアップコンバートされてもよい。これによって、人間が異なるタイプのジェスチャを区別することが可能になる、若しくは既知の音声認識アプローチを利用して分類及び／またはデバイス・トレーニングを増強することが可能になる。
【０１２１】
本明細書では、用語「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」はそれの「オープン」な意味合いで、すなわち「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」の意味合いで理解されるべきであり、したがって、その「クローズド」の意味合い、すなわち「のみから成る（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ  ｏｎｌｙ  ｏｆ）」の意味合いに限定されるべきでない。対応する意味は、対応する用語「ｃｏｍｐｒｉｓｅ」「ｃｏｍｐｒｉｓｅｄ」、及び「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」がどこに現れるかに依るものである。
【０１２２】
本技術の特定の実施形態が記載されてきたが、本技術がその本質的な特徴から逸脱することなく他の特定の形態で実施できることが本技術分野の当業者には明らかであろう。本実施形態及び実施例は、したがって、すべての態様において例示的であって制限的なものではないと見なされるべきである。例えば、本開示は、手／腕に基づいたジェスチャ及び寝返りのような運動の検出について説明してきた一方で、同じ原理が他の大規模な動作にも適用可能である。例えば、ユーザがベッドで横臥位置と着座位置との間で動く（及びその逆も同様）、特定の目標物（テーブルランプ、または呼吸装置）等に手を伸ばすなどである。
【０１２３】
本技術分野において知られている事柄に対する本明細書での言及は、特段の説明がない限り、その事柄が本技術に関係する分野における当業者に一般に知られていることを認めるものではないということをさらに理解されたい。
【符号の説明】
【０１２４】
パーツリスト：。
検出装置  １００
読み取りステップ  １５０２
特徴生成ステップ  １５０４
事前テスト  セットアップ  ステップ  １５０５
トレーニング  セットアップ  ステップ  １５０６
分類ステップ  １５０７
トレーニング分類ステップ  １５０８
ビデオ・パフォーマンス・ステップ  １５０９
ビデオ・パフォーマンス・ステップ  １５１０
チェックステップ  １５１２
【図１】
2018516365.tif 000010
【図２】
2018516365.tif 000011
【図３】
2018516365.tif 000012
【図４】
2018516365.tif 000013
【図５ａ】
2018516365.tif 000014
【図５ｂ】
2018516365.tif 000015
【図６ａ】
2018516365.tif 000016
【図７】
2018516365.tif 000017
【図８】
2018516365.tif 000018
【図９】
2018516365.tif 000019
【図１０】
2018516365.tif 000020
【図１１】
2018516365.tif 000021
【図１２】
2018516365.tif 000022
【図１３】
2018516365.tif 000023
【図１４】
2018516365.tif 000024
【図１５】
2018516365.tif 000025
【図１６】
2018516365.tif 000026
【図１７】
2018516365.tif 000027
【図１８ａ】
2018516365.tif 000028
【図１８ｂ】
2018516365.tif 000029
【図１８ｃ】
2018516365.tif 000030
【図１９ａ】
2018516365.tif 000031
【図１９ｂ】
2018516365.tif 000032
【図１９ｃ】
2018516365.tif 000033
【図２０ａ】
2018516365.tif 000034
【図２０ｂ】
2018516365.tif 000035
【図２０ｃ】
2018516365.tif 000036
【図２１ａ】
2018516365.tif 000037
【図２１ｂ】
2018516365.tif 000038
【図２１ｃ】
2018516365.tif 000039
【図２２ａ】
2018516365.tif 000040
【図２２ｂ】
2018516365.tif 000041
【図２２ｃ】
2018516365.tif 000042
【図２３ａ】
2018516365.tif 000043
【図２３ｂ】
2018516365.tif 000044
【図２３ｃ】
2018516365.tif 000045
【図２４ａ】
2018516365.tif 000046
【図２４ｂ】
2018516365.tif 000047
【図２４ｃ】
2018516365.tif 000048
【図２５ａ】
2018516365.tif 000049
【図２５ｂ】
2018516365.tif 000050
【図２６ａ】
2018516365.tif 000051
【図２６ｂ】
2018516365.tif 000052
【図２７ａ】
2018516365.tif 000053
【図２７ｂ】
2018516365.tif 000054
【図２８ａ】
2018516365.tif 000055
【図２８ｂ】
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【図２９ａ】
2018516365.tif 000057
【図２９ｂ】
2018516365.tif 000058
【図３０】
2018516365.tif 000059
【手続補正書】
【提出日】平成29年12月19日(2017.12.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線周波数信号を放射するように構成された無線周波数送信機と、
前記放射された無線周波数信号のうち反射信号を受信するように構成された受信機と、
前記放射された無線周波数信号のうち前記受信された反射信号を処理し、動作出力信号を生成するように構成されたモーションチャネル回路と、
前記動作出力信号を評価し、前記動作出力信号の位相に基づいて動作を識別するように構成されたプロセッサと
を備える無線周波数の運動センシング装置。
【請求項２】
前記識別された動作が、手のジェスチャ、腕のジェスチャまたは手及び腕の合成ジェスチャのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記識別された動作が寝返り動作を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記識別された動作が行動を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記識別された動作がシェービング行動を含む、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記動作出力信号が、同相及び直角位相信号を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項７】
前記放射された無線周波数信号が、パルス無線周波数発振信号を含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項８】
前記モーションチャネル回路がバンドパスフィルタを含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項９】
前記装置が前記放射された無線周波数信号を表す信号とともに前記放射された無線周波数信号の前記受信された反射信号を復調する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１０】
前記装置が前記放射された無線周波数信号と前記放射された無線周波数信号の前記受信された反射信号との間の時間差を算出し、該算出した時間差に基づいて前記動作を識別する、請求項１〜９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１１】
前記モーションチャネルがアンチエイリアシング・フィルタを備える、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１２】
前記プロセッサが、前記動作出力信号の振幅、位相及び周波数の任意の２つから算出された複数の特徴に基づいて動作を分類するように構成されている、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１３】
前記プロセッサが、前記動作出力信号の振幅、位相及び周波数の任意の１つ以上を用いて算出された持続時間に基づいて動作を分類または識別するように構成されている、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１４】
前記プロセッサが、前記動作出力信号の振幅、位相及び周波数のそれぞれから前記複数の特徴を算出するように構成されている、請求項１２に記載の装置。
【請求項１５】
前記複数の特徴が、前記動作出力信号の振幅、位相及び周波数の任意の一つ以上の分析から導出された決定持続時間を含む、請求項１２及び１４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１６】
前記算出された複数の特徴が、
（ａ）停止周波数から動作中のジェスチャを経てある最大周波数まで、次に再び停止に戻ることから導出された周波数特性と、
（ｂ）短時間フーリエ変換、Ｉ及び/またはＱチャネルのピーク及び高調波トラッキング及び/またはチャネル処理のいずれかを含む前記信号の時間及び周波数分析と、
（ｂ）Ｉ信号とＱ信号間の位相差及び特性変化の平均値の標準偏差の一定数以内の繰り返し信号の評価のいずれかを含む位相特性と、
（ｃ）ピーク（山）及びトラフ（谷）検出と、ゼロ交差検出と、信号検出の包絡線とのいずれかを含む振幅特性と、
（ｄ）学習歪度、尖度、周波数の広がり、位相、振幅、平均値、及び/又は標準偏差と
の１つ以上を含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記プロセッサが、前記算出された複数の特徴を１つ以上の閾値と比較するように構成されている、請求項１４〜１６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサが、複数の所定の動作から１つを選択することにより前記動作を識別するように構成されている、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサが、前記識別された動作の発生回数を計数するように構成されている、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２０】
前記プロセッサが、前記識別された動作に基づいてデバイスの操作のための制御信号を生成するようにさらに構成されている、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２１】
前記プロセッサが、異なる識別された動作に基づいてデバイスの異なる操作のために異なる制御信号を生成するように構成されている、請求項１〜２０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２２】
前記プロセッサが、前記動作出力信号を評価し、かつ複数のセンサからの動作出力信号に基づいて動作を識別するように構成されている、請求項１〜２１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２３】
前記複数のセンサが、第１センサ及び第２センサを含み、前記プロセッサが該第１センサ及び該第２センサからのＩ及びＱ信号を評価し、前記動作を識別する、請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記プロセッサが、前記第１センサ及び前記第２センサから前記Ｉ及びＱ信号のＩ差動及びＱ差動を決定する、請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記複数のセンサが、第１センサ、第２センサ及び第３センサを含み、前記プロセッサが該第１センサ、該第２センサ及び該第３センサからのＩ信号及びＱ信号を評価し、前記動作を識別する、請求項２２に記載の装置。
【請求項２６】
前記第1センサ、第２センサ及び第３センサのうち少なくとも２つが互いに直交するように位置決めされている、請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
前記評価されたＩ及びＱ信号が、前記プロセッサによって使用されて１次元以上で運動特性を識別する、請求項２３〜２７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２８】
前記プロセッサが、速度、速度の変化、距離、距離の変化、方向及び方向の変化のうちの一つ以上を抽出するように構成されている、請求項１〜２７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２９】
無線周波モーションセンシング方法であって、
無線周波数送信機を用いて、無線周波数信号を放射するステップと、
受信機を用いて、前記放射された無線周波数信号のうち反射信号を受信するステップと、
運動・チャネル回路を用いて動作出力信号を生成するために前記放射された無線周波数信号の前記受信された反射信号を処理するステップと、
プロセッサにおいて、前記動作出力信号を評価し、前記動作出力信号の位相に基づいて動作を識別するステップと
を含む方法。
【請求項３０】
前記識別された動作が手ジェスチャ、腕ジェスチャ及び手と腕の合成ジェスチャのいずれか１つを含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記識別された動作が、寝返り動作を含むことを特徴とする、請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
前記識別された動作が、行動を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３３】
前記識別された動作が、シェービング行動を含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記動作出力信号が、同相及び直角位相信号を含む、請求項２９〜３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記放射された無線周波数信号が、パルス無線周波数発振信号を含む、請求項２９〜３４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
前記モーションチャネル回路が、バンドパスフィルタを含む、請求項２９〜３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
前記放射された無線周波数信号を表す信号で前記放射された無線周波数信号の前記受信された反射信号を復調するステップをさらに含む請求項２９〜３６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３８】
前記放射された無線周波数信号と前記無線周波数信号の前記受信された反射信号との間の時間差を算出するステップと、
該算出された時間差に基づいて前記動作を識別するステップと
をさらに含む請求項２９〜３７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３９】
前記モーションチャネルが、アンチエイリアシング・フィルタを備える、請求項２９〜３８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４０】
前記プロセッサで、前記動作出力信号の振幅、位相及び周波数の任意の２つから算出された複数の特徴に基づいて動作を分類するステップをさらに含む請求項２９〜３９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４１】
前記プロセッサが、前記動作出力信号の振幅、位相及び周波数の任意の１つ以上で算出された持続時間に基づいて動作を分類または識別する、請求項２９〜４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４２】
前記動作出力信号の前記振幅、位相及び周波数のそれぞれから前記複数の特徴を前記プロセッサにおいて算出するステップをさらに含む請求項４０に記載の方法。
【請求項４３】
前記複数の特徴が、前記動作出力信号の前記振幅、位相及び周波数の任意の１つ以上の分析から導出された決定持続時間を含む、請求項４０及び４２のいずれか一方に記載の方法。
【請求項４４】
前記算出された複数の特徴が、
（ａ）停止周波数から動作中のジェスチャを経てある最大周波数まで、次に再び停止に戻ることから導出された周波数特性と、
（ｂ）短時間フーリエ変換、Ｉ及び/またはＱチャネルのピーク及び高調波トラッキング及び/またはチャネル処理のいずれかを含む前記信号の時間及び周波数分析と、
（ｂ）Ｉ信号とＱ信号間の位相差及び特性変化の平均値の標準偏差の一定数以内の繰り返し信号の評価のいずれかを含む位相特性と、
（ｃ）ピーク（山）及びトラフ（谷）検出、ゼロクロス検出、及び信号検出の包絡線のいずれかを含む振幅特性と、
（ｄ）学習歪度、尖度、周波数の広がり、位相、振幅、平均値、及び/又は標準偏差の１つ以上を含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４５】
前記プロセッサにおいて、前記算出された特徴を１つ以上の閾値と比較するステップをさらに含む請求項４２〜４４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４６】
前記プロセッサにおいて、複数の所定の動作から１つを選択することによって前記動作を識別するステップをさらに含む請求項２９〜４５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４７】
前記プロセッサにおいて、前記識別された動作の発生回数を計数するステップをさらに含む請求項２９〜４６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４８】
前記プロセッサで、前記識別された動作に基づいて、デバイスの操作のための制御信号を生成するステップをさらに含む請求項２９〜４７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４９】
前記プロセッサで、異なる識別された動作に基づいてデバイスの異なる操作のために異なる制御信号を生成するステップをさらに含む請求項２９〜４８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５０】
前記プロセッサが、複数のセンサから前記動作出力信号を評価し、かつ前記評価された動作出力信号に基づいて動作を識別する、請求項２９〜４９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５１】
前記複数のセンサが、第１センサ及び第２センサを含み、前記プロセッサが前記動作を識別するために該第１センサ及び該第２センサからＩ及びＱ信号を評価する、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記プロセッサが、前記第１センサ及び前記第２センサからの前記Ｉ及びＱ信号のＩ差動及びＱ差動を決定する、請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
前記複数のセンサが、第１センサ、第２センサ及び第３センサを含み、前記プロセッサが前記動作を識別するために、該第１センサ、該第２センサ及び該第３センサからＩ及びＱ信号を評価する、請求項５０に記載の方法。
【請求項５４】
前記第1センサ、第２センサ及び第３センサのうち少なくとも２つが互いに直交するように位置決めされている、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
１次元以上の移動特性を識別するために前記評価されたＩ及びＱ信号が、前記プロセッサによって使用される、請求項４９〜５４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５６】
前記方法が、前記プロセッサで、速度、速度の変化、距離、距離の変化、方向及び方向の変化のうち１つ以上を抽出するステップを含む、請求項２９〜５５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５７】
前記動作出力信号の評価及び動作の識別が、前記動作出力信号の周波数に基づいている、請求項２９〜５６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５８】
前記動作出力信号の評価及び動作の識別が、前記動作出力信号の振幅に基づいている、請求項２９〜５７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５９】
放射された無線周波数信号がパルス状の連続波無線周波数信号である、請求項２９〜５８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６０】
前記動作出力信号が、前記放射された無線周波数信号によって前記受信された反射無線周波数信号を復調することにより生成される、請求項２９〜５９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６１】
前記無線周波数信号のレンジゲーティングを行うステップをさらに含む請求項２９乃至６０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６２】
前記動作出力信号の評価及び前記動作の識別が、I信号とQ信号との間の位相差に基づいている、請求項２９〜６１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６３】
前記動作出力信号の評価及び前記動作の識別が、前記放射された無線周波数信号と前記受信された反射無線周波数信号との間の位相差に基づいている、請求項２９〜６２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６４】
ユーザの生理学的特性を検出するステップをさらに含む請求項２９〜６３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６５】
前記プロセッサが、前記動作出力信号を評価し、前記動作出力信号の周波数に基づいて前記動作を識別するように構成されている、請求項１に記載の装置。
【請求項６６】
前記プロセッサが、前記動作出力信号を評価し、前記動作出力信号の振幅に基づいて前記動作を識別するように構成されている、請求項１〜２８及び６５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６７】
放射された無線周波数信号がパルス状の連続波無線周波数信号である、請求項１〜２８及び６５〜６６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６８】
前記動作出力信号が、前記放射された無線周波数信号によって前記受信された反射無線周波数信号を復調することにより生成される、請求項１〜２８及び６５〜６７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６９】
前記無線周波数動作感知装置が、前記無線周波数信号をレンジゲートするように構成されている、請求項１〜２８及び６５〜６８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項７０】
前記プロセッサが、前記動作出力信号を評価し、I信号とQ信号との間の位相差に基づいて前記動作を識別するように構成されている、請求項１〜２８及び６５〜６９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項７１】
前記プロセッサが、前記動作出力信号を評価し、前記放射された無線周波数信号と前記受信された反射無線周波数信号との間の位相差に基づいて前記動作を識別するように構成されている、請求項１〜２８及び６５〜７０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項７２】
前記センシング装置が、ユーザの生理学的特性を検出するようにさらに構成されている、請求項１〜２８及び６５〜７１のいずれか一項に記載の装置。
【国際調査報告】
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