(57)【要約】      （修正有）【課題】着衣型のセンサが元来備えているセンサ機能に入力操作機能（入力ユーザインタフェース機能）を追加し、センサ機能と入力操作機能との両立を図る。【解決手段】情報入力装置は、心電センサからの非定常状態の信号を操作情報処理装置のコマンド入力に利用する。この情報入力装置のセンサ情報処理部１１は、心電センサからの時系列信号を更新部９の心拍周期ｔで分割する。特徴量抽出部４は分割された時系列信号の特徴を抽出し、非定常性分類処理部５は、抽出された特徴量に基づいて定常状態と非定常状態とを判別する。パターン識別器７は、非定常状態の時系列信号からユーザのコマンド入力を入力間隔τ毎に分割し、分割された時系列信号の継続時間と入力間隔τとに応じて信号を識別する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体センサからの非定常状態の信号をユーザのコマンド入力に利用する生体センサを用いた情報入力装置であって、
前記生体センサからの時系列信号を第１の周期で分割する分割手段と、
前記分割手段で分割された時系列信号の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段で抽出された特徴量に基づいて定常状態と非定常状態とを判別する分類処理手段と、
前記分類処理手段で判別された非定常状態の時系列信号からユーザのコマンド入力を第２の周期で分割し、該分割された時系列信号の継続時間と前記第２の周期とに応じて信号を識別する識別手段と、
を備えることを特徴とする生体センサを用いた情報入力装置。
【請求項２】
前記識別手段で識別された信号の組み合わせに基づいてコマンドを判定する手段を備える
ことを特徴とする請求項１記載の生体センサを用いた情報入力装置。
【請求項３】
前記生体センサが、人体の胸部に設置される心電センサであることを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の生体センサを用いた情報入力装置。
【請求項４】
前記分類処理手段により非定常状態と判別された場合、
非定常状態と判別された区間の心拍周期を定常状態と判断された区間から推定して補完する手段を備える
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の生体センサを用いた情報入力装置。
【請求項５】
コンピュータが、
生体センサからの非定常状態の信号をユーザのコマンド入力に利用する生体センサを用いた情報入力方法であって、
前記生体センサからの時系列信号を第１の周期で分割する第１の分割ステップと、
前記分割ステップで分割された時系列信号の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップで抽出された特徴量に基づいて定常状態と非定常状態とを判別する分類処理ステップと、
前記分類処理ステップで判別された非定常状態の時系列信号からユーザのコマンド入力を第２の周期で分割する第２の分割ステップと、
前記第２の分割ステップで分割された時系列信号の継続時間と前記第２の周期とに応じて信号を識別する識別ステップと、
を有することを特徴とする生体センサを用いた情報入力方法。
【請求項６】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の前記情報入力装置としてコンピュータを機能させることを特徴とする生体センサを用いた情報入力プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＮＵＩ（Ｎａｔｕｒａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）による入力操作処理に関する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、生体センサを備える「ｗｅａｒａｂｌｅ」端末の普及が進んでおり、心電図と加速度を計測することで人間の行動や状態を推定する技術も普及している。例えば非特許文献１の「ｈｉｔｏｅ」と呼ばれる着衣型のセンサが研究開発されている。この「ｈｉｔｏｅ」は、心電を観測するために、胸部の上部付近から心電図と加速度との計算が可能なことを特徴とする。
【０００３】
このような「ｗｅａｒａｂｌｅ」端末については、センサ情報からユーザの動作を分類し、入力インタフェースとして利用する研究がある。産業界でも非特許文献２の「Ｒｉｎｇ」や非特許文献３の「ＭＹＯ」と呼ばれる端末が注目され、プレゼン中やスポーツ中などの動作に制約がある環境下でも自然な動作で入力が可能となっている。
【０００４】
研究論文としては、非特許文献４，５が公知となっている。この非特許文献４は、心拍数と加速度センサとを利用したエネルギー消費量の予測技術に関する。ここでは心拍数や加速度データに加えて活動量に基づいてユーザの行動モードを判定する。これは行動モード毎に活動量が異なることを利用しており、活動量の素性を考慮することで状態推定の精度を上げている。
【０００５】
また、非特許文献５は、何かしらの物体を握る際に７つの場合に握り方を分類することで、握り方を情報操作の入力とする技術に関する。具体的には物体にはスピーカとマイクが搭載されており、スピーカから出力された音に対して握り方で周波数特性が変わることに着目し、パワースペクトルを素性にした分類器で把持状態の分類を行っている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】“着るだけで生体情報の連続計測を可能とする機能素材”ｈｉｔｏｅ“の開発及び実用化について”  ［ｏｎｌｉｎｅ］，２０１４年１月３０日  ［２０１４年１１月２４日検索］，インターネット<URL:https://www.nttdocomo.jp/info/news_release/2014/01/30_00.html>
【非特許文献２】“Ｒｉｎｇ-Ｓｈｏｒｔｃｕｔ  Ｅｖｅｒｙｓｈｉｎｇ”  ［ｏｎｌｉｎｅ］，［２０１４年１１月２４日検索］，インターネット<URL:http://logbar.jp/ring/ja/>
【非特許文献３】“Ｍｙｏ−Ｇｅｓｔｕｒｅ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ａｒｍｂａｎｄ  ｂｙ  Ｔｈａｌｍｉｃ  Ｌａｂｓ”  ［ｏｎｌｉｎｅ］，２０１４年１１月２４日検索］，インターネット  <URL:https://www.thalmic.com/en/myo>
【非特許文献４】Ｍａｒｃｏ  Ａｌｔｉｎｉ、Ｊｕｌｉｅｎ  Ｐｅｎｄｅｒｓ，Ｏｌｉｖｅｒ  Ａｍｆｔ  “Ｅｎｅｒｇｙ  Ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｗｅａｒａｂｌｅ  Ｓｅｎｓｏｒｓ：Ａ  Ｎｅｗ  Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ  ｆｏｒ  Ａｃｔｉｖｉｔｙ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｍｏｄｅｌｓ”
【非特許文献５】大野誠，志築文太郎、田中次郎  “アクティブ音響センシングを用いた把持状態認識”  情報処理学会  インタラクション２０１３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来は一つの情報源に対して一つのパターン認識が行われていたため、次の問題が生じていた。
【０００８】
すなわち、非特許文献４であれば心拍データから活動量を推定し、非特許文献５であれば音情報から把持状態認識（入力ユーザインタフェース機能への応用）を実施した。ところが、このような従来技術では、一つのセンサで二つの機能を実施することができない。例えば１個の心電センサから（Ａ）恒常的な心拍データの計測機能と、（Ｂ）操作があった場合の入力ＵＩ機能（入力ユーザインタフェース機能）の両者を実現することが困難であった。
【０００９】
本発明は、このような従来技術の問題を解決するためになされ、着衣型のセンサが元来備えているセンサ機能に入力操作機能（入力ユーザインタフェース機能）を追加し、センサ機能と入力操作機能との両立を図ることを解決課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の生体センサを用いた情報入力装置は、生体センサからの時系列信号を第１の周期で分割する分割手段と、前記分割手段で分割された時系列信号の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段で抽出された特徴量に基づいて定常状態と非定常状態とを判別する分類処理手段と、前記分類処理手段で判別された非定常状態の時系列信号からユーザのコマンド入力を第２の周期で分割し、該分割された時系列信号の継続時間と前記第２の周期とに応じて信号を識別する識別手段と、を備える。
【００１１】
本発明の生体センサを用いた情報入力方法は、生体センサからの時系列信号を第１の周期で分割する第１の分割ステップと、前記分割ステップで分割された時系列信号の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量抽出ステップで抽出された特徴量に基づいて定常状態と非定常状態とを判別する分類処理ステップと、前記分類処理ステップで判別された非定常状態の時系列信号からユーザのコマンド入力を第２の周期で分割する第２の分割ステップと、前記第２の分割ステップで分割された時系列信号の継続時間と前記第２の周期とに応じて信号を識別する識別ステップと、を有する。
【００１２】
なお、本発明は、前記情報入力装置としてコンピュータを機能させるプログラムの態様としてもよい。このプログラムは、ネットワークや記録媒体などを通じて提供することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、着衣型のセンサが元来備えているセンサ機能に入力操作機能（入力ＵＩ機能）が追加される。このときセンサ機能と入力操作機能との両立を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る情報入力装置と生体信号取得装置と操作情報処理装置とのシステム構成図。
【図２】同  情報入力装置の構成図。
【図３】同  非定常性分類器の学習機能部の構成図。
【図４】同  入力信号分類器の学習機能部の構成図。
【図５】心拍周期の補完を示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態に係る生体センサを用いた情報入力装置を説明する。この情報入力装置は、例えば非特許文献１の「ｈｉｔｏｅ」のセンサ機能に対して、入力操作機能（入力インタフェース機能）と、センサ機能と入力操作機能とを両立させる補完機能とを追加する。
【００１６】
≪入力操作機能≫
入力操作機能としては、大胸筋に力を加えるとセンサにノイズが乗るという特性を利用し、ユーザの力を加える動作を入力インタフェースとする機能を付与する。これはフーリエ変換により入力操作か否かを判定し、入力パターン判別器（分類器）によって入力操作情報を取得する。例えば心電データを用いた入力操作機能、即ち入力ユーザインタフェース機能（入力ＵＩ機能）として利用される。
【００１７】
この点につき非特許文献５は、自然な動作を入力インタフェースとするために、物体の動的な特性の変化によって生じるノイズを分類に使用している点で前記情報入力装置と類似する。しかしながら、前記情報入力装置では、握るという動作すら必要としない自然な動作を入力し、また物体の特性変化ではなく筋電位変化によって体の電気抵抗値の特性変化を利用する点で非特許文献５と相違する。
【００１８】
≪センサ機能と入力操作機能との両立≫
前記入力操作によりノイズが観測されている間、心拍などの「ｈｉｔｏｅ」本体の計測データには欠損が生じる。そのため、前記入力操作が発生している場合は、計測データの欠損値を補完する必要がある。ここでは以前の心拍の周期から欠損値を推定し、センサ機能と入力操作機能とを両立させる。これを入力操作実行時の心拍値観測の補完機能とする。
【００１９】
この点につき非特許文献４の研究は、ユーザの行動や状態の推定に留まっている。これに対して前記情報入力装置は、前記補完機能により心拍数と加速度センサから状態を推定する機能を損なわないようにしつつ、入力操作機能を付加する。
【００２０】
≪全体のシステム構成≫
図１中の１０は、前記情報入力装置を示している。ここでは情報入力装置１０は、生体信号取得装置２０と操作情報処理装置３０とネットワーク経由でデータ送受信可能に接続された情報入力システム１を構成している。
【００２１】
生体信号取得装置２０は、ユーザの胸部に設置される心電センサ２１と、加速度センサ２２と、心電センサ２１で得られた生体信号の計測データを情報入力装置１０に送信するデータ送信部２３とを備えている。この生体信号取得装置２０は着衣型センサのセンサ機能を果たし、例えば非特許文献１の「ｈｉｔｏｅ」を利用することができる。
【００２２】
情報入力装置１０は、データ送信部２３から送信される計測データを受信し、受信した計測データをユーザのコマンド入力に利用する。ここでは事前に作成された予測モデルと入力パターンとを元に現在の計測データがどのパターンに分類されるか否かを判定する。このとき通常の心電が計測された定常状態と判定すれば、心拍値蓄積部１３に心拍値のデータを蓄積する。
【００２３】
一方、ユーザの生体信号である計測データに操作入力信号が出力されている場合には、非定常状態と判定する。この場合は、心拍値蓄積部１３を参照して非定常と判定された区間の心拍周期を定常状態の区間から推定して補完し、計測データの信号パターンを判定する。なお、判定された計測データの入力信号を操作情報送信部１４から操作情報処理装置３０に送信する。
【００２４】
操作情報処理装置３０は、例えばスマートフォン等の入力操作情報に基づき何らかの操作を実行する装置に関する。ここでは操作情報処理装置３０は、情報入力装置１０からの送信情報を受信する操作情報受信部３１と、操作情報受信部３１の受信情報を入力する操作情報入力部３２とを備える。
【００２５】
この操作情報入力部３２の受信情報は、例えばスポーツ中に写真のシャッター機能への入力や、プレゼン資料のスライドを送る機能などに用いられる。以下、情報入力装置１０の詳細を説明する。
【００２６】
≪情報入力装置１０の詳細≫
情報入力装置１０は、コンピュータにより構成され、図１に示すように、センサ情報処理部１１，入力パターン蓄積部１２，心拍値蓄積部１３，操作情報送信部１４，学習機能部４０，５０を実装する。
【００２７】
この入力パターン蓄積部１２，心拍値蓄積部１３，学習機能部４０，５０の教師データ蓄積部４１，５１は、コンピュータの記憶装置（ＲＡＭ，ＲＯＭ，ハードディスクドライブ装置，ソリッドステートドライブ装置など）に構築されている。
【００２８】
（１）処理内容
図２に基づきセンサ情報処理部１１を中心に情報入力装置１０の処理内容を説明する。このセンサ情報処理部１１は、データ入力部２，分割部（図示省略），心電データ取得部３，特徴量抽出部（ＦＦＴ部）４，非定常性分類処理部５，心拍値推定部６，パターン識別器７，周期ｔ更新部９を実装する。
【００２９】
［データ入力部２，前記分割部，前記更新部９］
データ入力部２は、前述のように生体信号取得装置２０のデータ送信部２３から送信された計測データを受信する。この受信した計測データを前記分割部にて分割する。
【００３０】
すなわち、前記分割部は、前記更新部９で算出された現在の心拍周期毎に計測データを分割する。分割された計測データを心拍周期ｔ秒毎に心電データ取得部３に送信する作業を繰り返す。ここで前記更新部９では、心拍値蓄積部１３に蓄積されている過去の心拍値情報から心拍周期ｔを算出する。この心拍周期は、心拍変化のピーク値の間の時間間隔を示し、例えば直近の５回の心拍周期の平均値等で算出される。
【００３１】
［心電データ取得部３，特徴量抽出部４］
心電データ取得部３は、前記分割部から送信された心拍周期であるｔ秒間の心電データ（時系列信号）を取得し、取得した心電データを特徴量抽出部（ＦＦＴ部）４に送信する。
【００３２】
特徴量抽出部４は、心電データ取得部３から受信したｔ秒間の心電データに基づき特徴量を抽出する。すなわち、特徴量抽出部４は、ｔ秒間の時間軸に対する心電の変化データに対して高速フーリエ変換にて周波数成分に対するパワースペクトルを抽出する。
【００３３】
このときユーザが定常状態であれば、ｔ秒間の心電データに心拍変化が観測される。一方、非定常状態であれば、ｔ秒間の心電データに心拍変化に重畳される形でノイズが加わる。これにより定常状態と非定常状態との間で周波数成分に対するパワースペクトルが変化する。ここで抽出されたパワースペクトルを非定常性分類処理部５に送る。
【００３４】
［非定常性分類処理部５］
非定常性分類処理部５は、特徴量抽出部４から送られた周波数に対するパワースペクトルを入力とし、非定常性分類器によりパワースペクトルが非定常状態か否かを分類する。
【００３５】
この非定常性分類器は、図１の学習機能部４０の学習で生成される。この学習は、ユーザのキャリブレーション等で事前に実施され、定常状態と非定常状態の教師データがそれぞれ教師データ蓄積部４１に保存され、予測モデル学習部４２の学習により非定常性分類器が構築される。この教師データは、データ送信部２３から事前に送信された計測データにフーリエ変換を施したデータと、該データに対する定常／非定常のラベルとにより構成されている。
【００３６】
具体的には教師データ蓄積部４１は、図３に示すように、定常状態のデータを保存する定常データ蓄積部４１１と、非定常状態のデータを保存する非定常データ蓄積部４１２とを備える。
【００３７】
そして、予測モデル学習部４２のモデル学習部４２１が、周波数に対するパワースペクトルを入力として定常状態／非定常状態を分類する非定常性分類器を構築する。その際には一般的に知られているサポートベクターマシン等の教師あり学習を用いることができる。この学習の結果得られた予測モデルとしての非定常性分類器を、非定常性分類器ＤＢ４２２に保存する。
【００３８】
ここで非定常性分類処理部５の分類結果が定常状態、即ち情報操作のための信号を含んでいなく、通常の心拍データと判定されれば、心拍値推定部６で心拍値と時刻とを測定する。これは心電変化のピーク値の時刻として心拍値蓄積部１３に保存される。
【００３９】
一方、非定常性分類処理部５の分類結果が非定常状態、即ち情報操作のための信号が含まれていると判定されれば、心拍値推定部６による補完処理の実行後にパターン識別器７の識別判定が行われる。この心拍値推定部６の補完処理については後述する。
【００４０】
［パターン識別器７］
パターン識別器７では信号のパターンを識別する。ここではセンサ情報処理部１１には、計測データの信号と信号パターンとの対応表および信号の入力時間間隔τが、事前情報として与えられていることを前提とする。この事前情報は、例えばユーザやシステムによって事前に決められるものとする。
【００４１】
前記対応表はモールス信号のように決定することができる。すなわち、基本信号を「・」と「_」と定義する。この「・」は瞬間的に胸部に力を加える動作で得られ、「_」は入力時間間隔τの間において力を加える動作で得られ、これらにより信号のビットを表現する。例えば信号Ａを入力する場合は「・_・」、信号Ｂを入力する場合は「_・」等の信号の系列で決めておけばよく、ユーザが必要とする信号パターンのバリエーションに応じて、シンプル化することができる。
【００４２】
具体的にはパターン識別器７は、非定常と判断されたｔ秒間のデータの始点の時刻から計測データを入力とするとともに、該入力データを事前設定の入力時間間隔τ毎に分割する。この入力時間間隔τ毎に分割されたデータの信号パターンを入力信号分類器により分類する。この入力信号分類器は、図１に示す学習機能部５０（教師データ蓄積部５１，予測モデル学習部５２）の学習処理で構築される。
【００４３】
以下、入力信号分類器を学習により構築する手法について説明する。例えば信号のビット表現が「・」と「_」とで構成される場合は、学習機能部５０は図４のように構成すればよい。
【００４４】
ここでは教師データ蓄積部５１は、「・」信号の教師データを保存する「・」信号蓄積部５１１と、「_」信号の教師データを保存する「_」信号蓄積部５１２とを備える。この教師データは、データ送信部２３から事前に送信された計測データにフーリエ変換を施したデータと、該データに対する「・」信号または「_」信号のラベルとにより構成されている。
【００４５】
この信号パターン「・」と「_」とは、周波数に対するパワースペクトルが相違するため、両信号の分類は分類可能となっている。したがって、予測モデル学習部５２のモデル学習部５２１では、入力を周波数にするパワースペクトルと出力を信号パターンにする入力信号分類器とをサポートベクターマシン等で学習する。この学習結果として得られた入力信号分類器を、入力信号分類器ＤＢ５２２に保存する。
【００４６】
そして、パターン識別器７は、入力時間間隔τ毎のパターン分類の結果として得られた信号の系列から計測データの信号情報を把握する。ここで把握された信号情報を操作情報送信部１４に送信する。
【００４７】
（２）心拍値推定部６の補完処理
図５に基づき心拍推定部６の補完処理を説明する。ここでは非定常性分類処理部５で非定常と判定された場合に心拍値を推定し、心拍周期を補完する。
【００４８】
具体的には心拍値蓄積部１３から過去Ｔ秒間（e.g.T=30[sec]）の心拍周期の変化に基づいて心拍値を予測する。この予測は、心拍周期の時間変化に対して二次曲線を予測モデルとして回帰分析で予測を行う。
【００４９】
ただし、「周期の上限＝1.5[sec]」および「周期の下限＝0.33[sec]」を条件とする。これは心拍周期の一般的な上限と下限であり、この範囲外の予測結果は例外処理として判断して上限値或いは下限値を推定結果とする。この心拍周期の推定結果から定常状態で最後に計測されたピーク値の時刻に心拍周期の推定結果を加算することで、欠損値を補完する。
【００５０】
≪情報入力装置１０の効果≫
情報入力装置１０によれば、心電データを用いた入力操作機能と、入力操作実行時に計測される心拍値の補完機能とが実現される。
【００５１】
［入力操作機能］
（Ａ）胸部に設置された心電センサ２１の特性を活かし、胸部に力を加えた時の筋電位変化を心電センサ２１で計測し、操作情報処理装置３０に対する入力操作情報（入力コマンド）に利用することができる。
【００５２】
（Ｂ）まず、現在の心拍周期毎に定常状態と非定常状態とを分類し、つぎに非定常状態の場合は事前設定の入力周期（入力時間間隔τ）毎に計測データの信号パターンの分類を分類し、その信号の系列パターンから操作情報処理装置３０への入力操作情報を特定する。
【００５３】
（Ｃ）定常状態と非定常状態との分類する際に、心拍周期ｔ毎に高速フーリエ変換に基づく心電図の周波数特性を素性とした非定常性の分類が実行される。
【００５４】
（Ｄ）また、信号パターンを分類する際に、事前に設定された入力周期τ毎に高速フーリエ変換に基づく心電図の周波数特性を素性にした信号パターンの分類が実行される。
【００５５】
このような情報入力装置１０の入力操作機能によれば、操作情報処理装置３０への不自然な動作を伴わない情報入力が可能となる。例えばスポーツの実施中における操作やプレゼンテーション中の端末操作などの特定動作を実施しながら不自然な動作を伴うことなく、写真のシャッターを切る操作やスライドをめくる操作などの情報操作を可能とする。
【００５６】
（２）心拍値の補完機能
情報入力装置１０によれば、計測データが非定常状態と判定された場合には、過去Ｔ秒間における心拍周期の変化から回帰分析によって現在の心拍周期が推定されるため、計測データの欠損値が補完される。
【００５７】
したがって、一つのデバイスで計測と入力操作機能とを両立可能な装置を提供供することができる。これにより他のデバイスを追加することなく、心電センサ２１のセンサ本来の計測機能を維持しながら、付加機能として入力操作機能を追加することができる。
【００５８】
なお、本発明は、情報入力装置１０の一部もしくは全部として、コンピュータを機能させるプログラムとして構成することもできる。このプログラムは、Ｗｅｂサイトや電子メールなどネットワークを通じて提供することができる。また、前記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，ＢＤ−ＲＯＭ，ＢＤ−Ｒ，ＢＤ−ＲＥなどの記録媒体に記録して、保存・配布することも可能である。この記録媒体は、記録媒体駆動装置を利用して読み出され、そのプログラムコード自体が前記実施形態の処理を実現するので、該記録媒体も本発明を構成する。
【符号の説明】
【００５９】
１…情報入力システム
２…データ入力部
３…心電データ取得部
４…特徴量抽出部
５…非定常性分類処理部（分類処理手段）
６…心拍値推定部
７…パターン識別器（識別手段）
１０…情報入力装置
１１…センサ情報処理部
１２…入力パターン蓄積部
１３…心拍値蓄積部
１４…操作情報送信部
２０…生体信号取得装置
２１…心電センサ（生体センサ）
２２…データ送信部
３０…操作情報処理装置
３１…操作情報受信部
３２…操作情報入力部
４０，５０…学習機能部
４１，５１…教師データ蓄積部
４２，５２…予測モデル学習部
４１１…定常データ蓄積部
４１２…非定常データ蓄積部
４２１，５２１…モデル学習部
４２２…非定常性分類器ＤＢ
５１１…［・］信号蓄積部
５１２…［_］信号蓄積部
５２２…入力信号分類器ＤＢ
【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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