(57)【要約】【課題】心拍センサによる個人毎の心拍信号の検出精度を向上する。【解決手段】心拍センサ２１の検出信号と、慣性センサ２２の検出信号と、を受信し、慣性センサ２２の検出信号から得られる運動強度が閾値未満である間に心拍センサ２１の検出信号から得られる心拍数と前記運動強度との関係に基づいて、前記運動強度が閾値以上である場合の心拍数を推定する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
心拍センサの検出信号と、慣性センサの検出信号と、を受信する受信部と、
前記慣性センサの検出信号から得られる運動強度が閾値未満である間に前記心拍センサの検出信号から得られる心拍数と前記運動強度との関係に基づいて、前記運動強度が閾値以上である場合の心拍数を推定する処理部と、
を備えた、センサ情報処理装置。
【請求項２】
心拍センサの検出信号と、慣性センサの検出信号と、を受信する受信部と、
前記慣性センサの検出信号が閾値未満である間に得られた前記心拍センサの検出信号と前記慣性センサの検出信号との関係に基づいて、前記慣性センサの検出信号が閾値以上である場合の心拍数を推定する処理部と、
を備えた、センサ情報処理装置。
【請求項３】
前記処理部は、前記推定した心拍数に応じて、前記心拍センサの検出信号において処理対象とする周波数帯を制御する、請求項１又は２に記載のセンサ情報処理装置。
【請求項４】
前記処理部は、前記推定した心拍数に対応する周波数に、前記周波数帯の中心周波数を設定する、請求項３に記載のセンサ情報処理装置。
【請求項５】
前記処理部は、
前記周波数帯の帯域幅を、前記推定した心拍数が高いほど、狭い帯域幅に設定する、請求項４に記載のセンサ情報処理装置。
【請求項６】
前記処理部は、
前記慣性センサの検出信号を基に歩行率を算出し、前記歩行率を基に前記運動強度を算出する、請求項１に記載のセンサ情報処理装置。
【請求項７】
前記処理部は、
前記推定した心拍数が所定の心拍数未満であると、前記心拍センサの検出信号を基に前記周波数帯を制御する、請求項３に記載のセンサ情報処理装置。
【請求項８】
前記処理部は、
前記周波数帯を制御するタイミングを、前記心拍数の推定タイミングに対して遅延させる、請求項３〜６のいずれか１項に記載のセンサ情報処理装置。
【請求項９】
前記慣性センサは、電波センサである、請求項１〜８のいずれか１項に記載のセンサ情報処理装置。
【請求項１０】
前記心拍センサ及び前記慣性センサは、センサユニットに備えられた、請求項１〜９のいずれか１項に記載のセンサ情報処理装置。
【請求項１１】
心拍センサと、
慣性センサと、
前記慣性センサの検出信号から得られる運動強度が閾値未満である間に前記心拍センサの検出信号から得られる心拍数と前記運動強度との関係に基づいて、前記運動強度が閾値以上である場合の心拍数を推定する処理部と、
を備えた、センサユニット。
【請求項１２】
心拍センサの検出信号と、慣性センサの検出信号と、を受信し、
前記慣性センサの検出信号から得られる運動強度が閾値未満である間に前記心拍センサの検出信号から得られる心拍数と前記運動強度との関係に基づいて、前記運動強度が閾値以上である場合の心拍数を推定する、
処理を、コンピュータに実行させる、センサ情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に記載する技術は、センサ情報処理装置、センサユニット、及び、センサ情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
心拍センサを用いて生体（例えば、人）の心拍を検出する技術がある。心拍センサの検出信号から心拍に応じた信号成分を検出するために、心拍センサの検出信号にバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）が適用されることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３３４２６９号公報
【特許文献２】特開平１１−１９２２１７号公報
【特許文献３】特開２０１４−９４０４３号公報
【特許文献４】特開２０１４−０３９６６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
生体の安静時には、心拍センサの検出信号には生体の体動等に応じたノイズ成分は混入しにくい。しかし、生体の活動時や運動時等において生体に体動が生じると、心拍センサの検出信号に体動由来のノイズ成分が混入し易くなる。そのため、ＢＰＦの特性が適正に設定されないと、心拍由来の信号成分（「心拍信号」と称してもよい。）の検出精度が低下し得る。
【０００５】
人の心拍数は、一般に運動強度が高いほど高くなる傾向にあるから、当該一般的な傾向から、人の活動時や運動時のおおよその心拍数を推定してＢＰＦの特性を決定することも可能かもしれない。
【０００６】
しかし、人の活動時や運動時の体動に応じた心拍数の変化（例えば、増減の仕方）には、個人差がある。心拍数の変化に個人差があることを考慮せずに、一般化された傾向を基にＢＰＦの特性を設定しても、ＢＰＦが心拍由来の信号成分（「心拍信号」と称してもよい。）の検出に適正な特性にならないおそれがある。そのため、心拍信号の検出精度が低下し得る。
【０００７】
１つの側面では、本明細書の記載する技術の目的の１つは、心拍センサによる個人毎の心拍信号の検出精度を向上することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの側面において、センサ情報処理装置は、受信部と、処理部と、を備えてよい。受信部は、心拍センサの検出信号と、慣性センサの検出信号と、を受信してよい。処理部は、前記慣性センサの検出信号から得られる運動強度が閾値未満である間に前記心拍センサの検出信号から得られる心拍数と前記運動強度との関係に基づいて、前記運動強度が閾値以上である場合の心拍数を推定してよい。
【０００９】
また、１つの側面において、センサ情報処理装置は、受信部と、処理部と、を備えてよい。受信部は、心拍センサの検出信号と、慣性センサの検出信号と、を受信してよい。処理部は、前記慣性センサの検出信号が閾値未満である間に得られた前記心拍センサの検出信号と前記慣性センサの検出信号との関係に基づいて、前記慣性センサの検出信号が閾値以上である場合の心拍数を推定してよい。
【００１０】
更に、１つの側面において、センサユニットは、心拍センサと、慣性センサと、処理部と、を備えてよい。処理部は、前記慣性センサの検出信号から得られる運動強度が閾値未満である間に前記心拍センサの検出信号から得られる心拍数と前記運動強度との関係に基づいて、前記運動強度が閾値以上である場合の心拍数を推定してよい。
【００１１】
また、１つの側面において、センサ情報処理プログラムは、コンピュータに以下の処理を実行させてよい。
【００１２】
心拍センサの検出信号と、慣性センサの検出信号と、を受信する。
【００１３】
前記慣性センサの検出信号から得られる運動強度が閾値未満である間に前記心拍センサの検出信号から得られる心拍数と前記運動強度との関係に基づいて、前記運動強度が閾値以上である場合の心拍数を推定する。
【発明の効果】
【００１４】
１つの側面として、心拍センサによる個人毎の心拍信号の検出精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】一実施形態に係るセンサシステムの一例を示すブロック図である。
【図２】一実施形態に係るバイタルセンサの構成例を示すブロック図である。
【図３】一実施形態に係るバイタルセンサの構成例を示すブロック図である。
【図４】一実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図５】一実施形態に係る心拍数の計測結果の一例を示す図である。
【図６】一実施形態に係る心拍数（推定値及び実測値）並びに運動強度（ＭＥＴｓ値）の時間変化の一例を示す図である。
【図７】第１実施例に係るセンサシステムの動作例を示すフローチャートである。
【図８】図７に例示した運動強度算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】一実施形態に係る歩行率と歩行速度との関係の一例を示す図である。
【図１０】一実施形態に係る歩行速度と運動強度（ＭＥＴｓ値）との関係の一例を示す図である。
【図１１】図７に例示した心拍数推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】一実施形態に係る運動強度対心拍数情報の生成例を示すフローチャートである。
【図１３】一実施形態に係る運動強度（ＭＥＴｓ値）と心拍数との関係の一例を示す図である。
【図１４】一実施形態に係る運動強度（ＭＥＴｓ値）と心拍数との関係の一例を示す図である。
【図１５】一実施形態に係る運動強度（ＭＥＴｓ値）に対する歩行速度、年齢推定心拍数及び計測心拍数の関係の一例を示す図である。
【図１６】（Ａ）は、一実施形態に係る運動強度（ＭＥＴｓ値）に対する歩行速度、年齢推定心拍数、計測心拍数及び最大心拍数（定数Ｓ）の関係の一例を示す図であり、（Ｂ）は、一実施形態に係る運動強度（ＭＥＴｓ値）に対する歩行速度、年齢推定心拍数、計測心拍数、最大心拍数（定数Ｓ）及び推定心拍数の関係の一例を示す図である。
【図１７】一実施形態に係る運動強度（ＭＥＴｓ値）に対する定数（Ｓ）の関係の一例を示す図である。
【図１８】一実施形態に係る低負荷領域での運動強度（例示的に、歩行速度）に対する計測心拍数の関係の一例を示す図である。
【図１９】一実施形態に係る高負荷領域での運動強度（例示的に、歩行速度）に対する推定心拍数の関係の一例を示す図である。
【図２０】図１７及び図１８に例示した低負荷領域及び高負荷領域での関係を合成して得られる関係の一例を示す図である。
【図２１】第２実施例に係るセンサシステムの動作例を示すフローチャートである。
【図２２】一実施形態に係るＢＰＦの設定例を説明するための図である。
【図２３】一実施形態に係るＢＰＦの通過帯域例を説明するための図である。
【図２４】一実施形態に係るＢＰＦの帯域幅設定例を説明するための図である。
【図２５】一実施形態に係る心拍数分布の一例を示す図である。
【図２６】一実施形態に係る心拍数分布の一例を示す図である。
【図２７】一実施形態に係る心拍数の統計処理例を示す図である。
【図２８】一実施形態に係る心拍数の統計処理例を示す図である。
【図２９】一実施形態に係るＢＰＦの帯域幅設定例を説明するための図である。
【図３０】一実施形態に係るＢＰＦの帯域幅設定例を説明するための図である。
【図３１】一実施形態に係るＢＰＦ帯域幅情報の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。また、以下に説明する各種の例示的態様は、適宜に組み合わせて実施しても構わない。なお、以下の実施形態で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。
【００１７】
図１は、一実施形態に係るセンサシステムの一例を示すブロック図である。図１に示すセンサシステム１は、例示的に、バイタルセンサ２、情報処理装置３、ネットワーク（ＮＷ）４を備えてよい。
【００１８】
バイタルセンサ２は、例示的に、通信機器６を介してネットワーク４に接続されて、ネットワーク４経由で情報処理装置３と通信することが可能であってよい。
【００１９】
バイタルセンサ２は、例示的に、センシング対象の一例である生体の情報（「バイタル情報」と称してよい。）をセンシングすることが可能である。「センシング」は、「検出」あるいは「測定」と言い換えてもよい。
【００２０】
「バイタル情報」の非限定的な一例は、生体の心拍を示す情報である。心拍に応じて生体の血管が脈動するから、心拍を示す情報は、脈拍を示す情報と等価的に扱ってもよい場合がある。
【００２１】
生体の心拍あるいは脈拍は、例示的に、心臓の鼓動に応じた、電磁波や圧力、音の変化として捉えることができる。
【００２２】
例えば、指や耳たぶ等の血管に赤外線等の光を照射すると、血流の律動的な変化と光の吸収特性とによって、反射光が周期的に変動する。したがって、心拍あるいは脈拍は、血流変化に応じた反射光の変動として光学的に計測することが可能である。
【００２３】
あるいは、生体にマイクロ波等の電波を照射すると、心臓の鼓動に応じて生体表面（例えば、皮膚）に律動的な動きが生じるから、当該動きに応じて皮膚と電波の送信源との間の距離に変化が生じ、反射波にドップラー効果による変化が生じる。したがって、心拍あるいは脈拍は、生体に照射した反射波のドップラー効果による変動として計測することも可能である。
【００２４】
また、心臓が律動的に収縮と弛緩とを繰り返すと、血管の圧力（「血圧」と称してよい。）が律動的に変動するから、心拍あるいは脈拍は、血圧の律動的な変動として、圧力センサや圧電センサ等によって計測することも可能である。
【００２５】
更に、心拍は、心電計や心音計のように、心臓の鼓動に応じた心筋の電位変化や音の変化として計測することも可能である。
【００２６】
上述したいずれの計測手法であっても、心拍を計測可能なセンサを「心拍センサ」あるいは「心拍計」と称してよい。既述のように、「心拍」を示す情報は、「脈拍」を示す情報と等価的に扱ってよい場合があるから、「心拍センサ」あるいは「心拍計」は、「脈拍センサ」あるいは「脈拍計」と称してよいこともある。
【００２７】
本実施形態では、便宜的に、心拍センサの一例として、ドップラー効果を利用して心拍を計測することが可能な「電波センサ」を、バイタルセンサ２に備える例について説明する。なお、「電波センサ」は、「マイクロ波センサ」、「ＲＦ（Radio Frequency）センサ」、あるいは、「ドップラーセンサ」と称されてもよい。
【００２８】
バイタルセンサ２は、例示的に、人体の皮膚に接するように取り付けられてもよいし、人体の着衣に取り付けられてもよい。バイタルセンサ２の人体への取り付けは、厳密に固定（「拘束」と称してもよい。）される態様である必要は無い。着衣と人体表面との動きのずれに応じて、バイタルセンサ２と人体との間に相対的な動きが生じることが許容されてよい。
【００２９】
例えば、バイタルセンサ２は、人体に対して３次元方向のいずれかに相対的な動きが生じ得る態様で、人体に取り付けられてよい。例示的に、バイタルセンサ２は、着衣のポケット、例えば上着の胸部ポケットに収容されてもよいし、ハーネス等の取り付け器具を用いて、着衣の上から取り付けられてもよい。
【００３０】
次に、図１に例示した通信機器６は、バイタルセンサ２のセンシング結果（例えば、心拍を示す情報）を、例えば、ネットワーク４経由で情報処理装置３へ送信することが可能である。そのため、通信機器６は、有線又は無線にてネットワーク４と接続可能であってよい。
【００３１】
別言すると、通信機器６は、無線及び有線の一方又は双方による通信をサポートする通信インタフェース（ＩＦ）を備えていてよい。通信機器６の無線による通信には、例示的に、３ＧＰＰ（3rd Generation Partnership Project）のＬＴＥ（Long Term Evolution）やＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄに準拠した通信方式が適用されてよい。
【００３２】
また、通信機器６の無線による通信には、衛星通信が適用されてもよい。衛星通信を利用する場合、通信機器６は、ネットワーク４を経由せずに情報処理装置３と通信衛星経由で通信可能であってよい。
【００３３】
バイタルセンサ２のセンシング結果には、バイタル情報に限らず、バイタル情報を基にして得られた演算や判定の結果を示す情報が含まれてもよい。センシング結果は、便宜的に、「センサ情報」又は「センサデータ」と称してもよい。
【００３４】
通信機器６は、図１に例示するようにバイタルセンサ２に外付けであってもよいし、バイタルセンサ２に内蔵されていてもよい。バイタルセンサ２に外付けの通信機器６は、例えば、バイタルセンサ２を装着した人が携帯する機器であってよい。バイタルセンサ２を装着した人は、便宜的に、「利用者」、「被験者」あるいは「被観測者」と称してよい。
【００３５】
利用者が携帯する通信機器６は、例示的に、携帯電話（スマートフォンが含まれてよい。）や、ノートＰＣ、タブレットＰＣ等であってよい。「ＰＣ」は、「パーソナルコンピュータ」の略称である。
【００３６】
バイタルセンサ２と通信機器６との接続には、有線接続を適用してもよいし、無線接続を適用してもよい。別言すると、バイタルセンサ２は、無線及び有線の一方又は双方による通信をサポートする通信ＩＦを備えていてよい。無線接続には、例示的に、「ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）」（登録商標）や「Bluetooth」（登録商標）が用いられてよい。
【００３７】
なお、バイタルセンサ２に外付けの通信機器６は、ルータやネットワークスイッチであってもよい。通信機器６には、図１に例示するように、空調機７や照明器具８が、ネットワーク４経由で情報処理装置３と通信可能に接続されてもよい。
【００３８】
ネットワーク４は、例示的に、ＷＡＮ（Wide Area Network）や、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット等であってよい。また、ネットワーク４には、無線アクセス網が含まれてもよい。無線アクセス網は、既述のＬＴＥやＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄに準拠した無線アクセス網であってよい。
【００３９】
情報処理装置３は、バイタルセンサ２のセンサ情報を、ネットワーク４（又は、通信衛星でもよい。）経由で受信し、受信したセンサ情報を処理する。そのため、情報処理装置３は、センサ情報処理装置３と称してもよい。
【００４０】
センサ情報を処理することには、センサ情報を記憶、管理したり、センサ情報を基に利用者の心拍数を推定したりすることが含まれてよい。したがって、情報処理装置３は、例えば、利用者の活動状況をモニタすることができる。別言すると、センサシステム１は、利用者の「見守り機能」を提供できる。
【００４１】
センサ情報の管理には、センサ情報をデータベース（ＤＢ）化することが含まれてよい。ＤＢ化されたデータは、「クラウドデータ」や「ビッグデータ」等と称されてよい。
【００４２】
情報処理装置３は、例示的に、１又は複数のサーバによって実現されてよい。別言すると、バイタルセンサ２によって得られたセンサ情報は、情報処理装置３において、１つのサーバによって処理又は管理されてもよいし、複数のサーバによって分散的に処理又は管理されてもよい。サーバは、例えば、クラウドデータセンタに備えられたクラウドサーバに該当してもよい。
【００４３】
なお、情報処理装置３は、ネットワーク４を経由せずに、バイタルセンサ２と通信可能に接続されてもよい。例えば、情報処理装置３は、有線又は無線によりセンサ情報をバイタルセンサ２からダイレクトに受信することが可能であってよい。
【００４４】
（バイタルセンサ２の構成例）
次に、図２及び図３を参照して、バイタルセンサ２の構成例について説明する。図２及び図３に示すように、バイタルセンサ２は、例示的に、心拍センサの一例である電波センサ２１、慣性センサ２２、プロセッサ２３、メモリ２４、及び、通信ＩＦ２５を備えてよい。
【００４５】
なお、バイタルセンサ２は、センサユニット２と称してもよい。以下、便宜的に、バイタルセンサ２あるいはセンサユニット２を、単に「センサ２」と略称することがある。
【００４６】
図３に例示するように、電波センサ２１、慣性センサ２２、プロセッサ２３、メモリ２４、及び、通信ＩＦ２５は、例示的に、バス２６によって、互いにプロセッサ２３を介した通信が可能に接続されてよい。
【００４７】
電波センサ２１は、ドップラーセンサであってよく、例示的に、空間へ送信した電波と、当該送信電波の反射波と、を位相検波してビート信号を生成する。ビート信号が電波センサ２１の出力信号としてプロセッサ２３に与えられてよい。
【００４８】
例えば図２に示すように、電波センサ２１は、アンテナ２１１、ローカル発振器（Oscillator, OSC）２１２、ＭＣＵ（Micro Control Unit）２１３、検波回路２１４、オペアンプ（ＯＰ）２１５、及び、電源部（又は電源回路）２１６を備えてよい。
【００４９】
アンテナ２１１は、ＯＳＣ２１２で生成された発振周波数をもつ電波を空間へ送信し、また、当該送信電波が空間に位置する利用者で反射した電波（反射波）を受信する。なお、図２の例において、アンテナ２１１は、送受信に共用であるが、送受信に個別であってもよい。
【００５０】
ＯＳＣ２１２は、例示的に、ＭＣＵ２１３の制御に応じて発振動作して、所定周波数の信号（便宜的に「ローカル信号」と称してよい。）を出力する。ローカル信号は、アンテナ２１１から送信電波として送信されると共に、検波回路２１４に入力される。
【００５１】
ＯＳＣ２１２の発振周波数（別言すると、電波センサ２１が送信する電波の周波数）は、例示的に、マイクロ波帯の周波数であってよい。マイクロ波帯は、例示的に、２．４ＧＨｚ帯でもよいし、２４ＧＨｚ帯でもよい。
【００５２】
これらの周波数帯は、日本の電波法で屋内での使用が認められている周波数帯の一例である。電波法の規制を受けない周波数帯を、電波センサ２１の送信電波に用いても構わない。
【００５３】
ＭＣＵ２１３は、例示的に、プロセッサ２３の制御に応じてＯＳＣ２１２の発振動作を制御する。
【００５４】
検波回路２１４は、例示的に、アンテナ２１１で受信された反射波と、ＯＳＣ２１２からのローカル信号（別言すると、送信電波）と、を位相検波してビート信号を出力する。なお、検波回路２１４は、送信電波と反射波とをミキシングするミキサに置換されてもよい。ミキサによるミキシングは、位相検波と等価であると捉えてよい。
【００５５】
ここで、検波回路２１４によって得られるビート信号には、利用者の心拍に応じて、ドップラー効果によって、振幅変化と周波数変化とが現われる。別言すると、ビート信号には、利用者の心拍を示す情報が含まれる。
【００５６】
オペアンプ２１５は、例示的に、検波回路２１４から出力されるビート信号を増幅する。増幅されたビート信号は、プロセッサ２３に入力される。
【００５７】
電源部２１６は、例示的に、ＭＣＵ２１３、検波回路２１４及びオペアンプ２１５に駆動電力を供給する。
【００５８】
一方、慣性センサ２２は、例示的に、センサユニット２の動きを検出してよい。慣性センサ２２は、加速度センサでもよいし、ジャイロスコープでもよい。加速度センサには、例示的に、圧電式及び静電容量式のいずれのセンサを適用してもよい。ジャイロスコープには、回転機械（コマ）式、光学式、及び、振動式のいずれのセンサを適用してもよい。
【００５９】
慣性センサ２２は、１又は複数の検出軸を有していてよい。検出軸に沿う方向の重力成分が例えば「加速度」として検出されてよい。慣性センサ２２の検出信号は、プロセッサ２３に入力されてよい。
【００６０】
プロセッサ２３は、演算処理能力を備えた演算処理装置の一例である。演算処理装置は、演算処理デバイス又は演算処理回路と称されてもよい。演算処理装置の一例であるプロセッサ２３には、例示的に、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の集積回路（Integrated Circuit, IC）や、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）が適用されてよい。なお、「プロセッサ」は、「処理部」、「制御部」あるいは「コンピュータ」と称してもよい。
【００６１】
プロセッサ２３は、電波センサ２１の検出信号に基づいて、利用者の心拍を検出することができる。電波センサ２１の検出信号から心拍由来の信号成分（「心拍成分」又は「心拍信号」と称してよい。）を検出するために、電波センサ２１の検出信号には、例示的に、フィルタが適用されてよい。フィルタは、非限定的な一例として、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）であってよい。なお、プロセッサ２３は、検出した心拍に基づいて、利用者の睡眠に関する状態を判定してもよい。
【００６２】
慣性センサ２２の検出信号は、上述したＢＰＦのフィルタ特性（例示的に、通過中心周波数及び通過帯域幅）を制御するために用いられてよい。フィルタ特性を制御することは、電波センサ２１の検出信号において処理対象とする周波数帯を制御すること、と捉えてもよい。フィルタ特性の制御の一例については後述する。
【００６３】
なお、ＢＰＦの「通過中心周波数」及び「通過帯域幅」は、それぞれ、単に「中心周波数」及び「帯域幅」と略称されてもよい。
【００６４】
電波センサ２１の検出信号及び慣性センサ２２の検出信号は、いずれも、「検出値」あるいは「出力値」と称してもよい。また、電波センサ２１の検出値は、便宜的に、「電波センサ値」と称してよく、慣性センサ２２の検出値は、便宜的に、「慣性センサ値」と称してよい。
【００６５】
また、上述した心拍の検出及びフィルタ特性の制御は、センサユニット２のプロセッサ２３に代えて、情報処理装置３のプロセッサ３１（図４にて後述）において実施されてもよい。
【００６６】
次に、図３において、メモリ２４は、センサユニット２に備えられた記憶部又は記憶媒体の一例であり、ＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリ等であってよい。
【００６７】
メモリ２４には、プロセッサ２３が読み取って動作するために用いられる、プログラムやデータが記憶されてよい。「プログラム」は、「ソフトウェア」あるいは「アプリケーション」と称されてもよい。「データ」には、プロセッサ２３の動作に応じて生成されたデータが含まれてよい。
【００６８】
通信ＩＦ２５は、センサユニット２に備えられた通信部の一例であり、例示的に、通信機器６（図１参照）と接続されてネットワーク４経由で情報処理装置３との通信を可能にする。
【００６９】
例えば、通信ＩＦ２５は、電波センサ２１及び慣性センサ２２の各検出信号や、各検出信号の一方又は双方を基にして得られた情報を情報処理装置３宛に送信してよい。
【００７０】
別言すると、バイタルセンサ２から情報処理装置３宛に送信されるセンサ情報には、電波センサ２１及び慣性センサ２２による各測定値が含まれてよいし、各測定値の一方又は双方を基にして得られた情報が含まれてもよい。
【００７１】
なお、通信ＩＦ２５は、通信機器６やネットワーク４を経由せずに、情報処理装置３と接続されて、ダイレクトに情報処理装置３と通信することが可能であってよい。
【００７２】
（情報処理装置３の構成例）
次に、図４を参照して、図１に例示した情報処理装置３の構成例について説明する。図４に示すように、情報処理装置３は、例示的に、プロセッサ３１、メモリ３２、記憶装置３３、通信インタフェース（ＩＦ）３４、及び、ペリフェラルＩＦ３５を備えてよい。
【００７３】
プロセッサ３１、メモリ３２、記憶装置３３、通信ＩＦ３４、及び、ペリフェラルＩＦ３５は、例示的に、通信バス３６によって、互いにプロセッサ３１を介した通信が可能に接続されてよい。
【００７４】
プロセッサ３１は、演算処理能力を備えた演算処理装置の一例である。演算処理装置は、演算処理デバイス又は演算処理回路と称されてもよい。演算処理装置の一例であるプロセッサ３１には、例示的に、ＣＰＵやＭＰＵ等のＩＣ、ＤＳＰが適用されてよい。
【００７５】
プロセッサ３１は、例示的に、情報処理装置３の全体的な動作を制御する。プロセッサ３１による制御には、ネットワーク４を経由した通信を制御することが含まれてよい。通信の制御によって、ネットワーク４経由で例えば空調機７や照明器具８が遠隔制御されてよい。
【００７６】
例示的に、プロセッサ３１は、通信ＩＦ３４で受信された、バイタルセンサ２のセンサ情報を基に、既述の心拍の検出やフィルタ特性の制御を実施してよい。
【００７７】
また、プロセッサ３１は、例示的に、バイタルセンサ２の利用者が位置する空間の環境を制御するための制御信号、例えば、空調機７や照明器具８の動作を制御する制御信号を生成してよい。
【００７８】
当該制御信号は、例示的に、バイタルセンサ２から取得したセンサ情報を基に検出された利用者の心拍数や、心拍数を基に推定又は判定した利用者の睡眠に関する状態等に基づいて生成されてよい。
【００７９】
プロセッサ３１にて生成された制御信号は、例示的に、通信ＩＦ３４を介して、空調機７や照明器具８等に宛てて送信されてよい。
【００８０】
メモリ３２は、記憶媒体の一例であり、ＲＡＭやフラッシュメモリ等であってよい。メモリ３２には、プロセッサ３１が読み取って動作するために用いられる、プログラムやデータが記憶されてよい。
【００８１】
記憶装置３３は、種々のデータやプログラムを記憶してよい。記憶装置３３には、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）や、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等が用いられてよい。
【００８２】
記憶装置３３に記憶されるデータには、例示的に、通信ＩＦ３４で受信された、センサ２のセンサ情報や、センサ情報を基に検出された心拍数、心拍数を基に推定又は判定された、利用者の睡眠に関する状態等が含まれてよい。
【００８３】
記憶装置３３に記憶されたデータは、適宜に、データベース（ＤＢ）化されてよい。ＤＢ化されたデータは、「クラウドデータ」や「ビッグデータ」等と称されてよい。なお、記憶装置３３及びメモリ３２は、情報処理装置３における「記憶部３０」と総称してもよい。
【００８４】
記憶装置３３に記憶されるプログラムには、図７や図２１にて後述する処理を実行するプログラムが含まれてよい。
【００８５】
図８や図１４にて後述する処理を実行するプログラムは、便宜的に、「センサ情報処理プログラム」と称してよい。
【００８６】
プログラムを成すプログラムコードの全部又は一部は、記憶部に記憶されてもよいし、オペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として記述されてもよい。
【００８７】
プログラムやデータは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されてよい。記録媒体の一例としては、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ポータブルハードディスク等が上げられる。また、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の半導体メモリも記録媒体の一例である。
【００８８】
あるいは、プログラムやデータは、サーバ等からネットワーク４経由で情報処理装置３に提供（ダウンロード）されてもよい。例えば、通信ＩＦ３４を通じてプログラムやデータが情報処理装置３に提供されてよい。また、プログラムやデータは、ペリフェラルＩＦ３５に接続された後述の入力機器等から情報処理装置３に入力されてもよい。
【００８９】
通信ＩＦ３４は、情報処理装置３に備えられた通信部の一例であり、例示的に、ネットワーク４に接続されて、ネットワーク４を経由した通信を可能にする。
【００９０】
通信ＩＦ３４は、受信処理に着目すれば、バイタルセンサ２が情報処理装置３宛に送信した情報を受信する受信部（「取得部」と称してもよい。）の一例である。
【００９１】
一方、送信処理に着目すれば、通信ＩＦ３４は、例えば、プロセッサ３１が生成した制御信号をバイタルセンサ２や空調機７、照明器具８宛に送信する送信部の一例である。通信ＩＦ３４には、例示的に、イーサネット（登録商標）カードが適用されてよい。
【００９２】
なお、通信ＩＦ３４は、ネットワーク４を経由せずに、バイタルセンサ２の通信ＩＦ２５と接続されて、バイタルセンサ２とダイレクトに通信することが可能であってもよい。
【００９３】
ペリフェラルＩＦ３５は、例示的に、情報処理装置３に周辺機器を接続するためのインタフェースである。
【００９４】
周辺機器には、情報処理装置３に情報を入力するための入力機器や、情報処理装置３が生成した情報を出力する出力機器が含まれてよい。
【００９５】
入力機器には、キーボードやマウス、タッチパネル等が含まれてよい。出力機器には、ディスプレイやプリンタ等が含まれてよい。
【００９６】
ところで、電波センサ２１を用いて非接触で利用者の心拍を計測する場合、例えば利用者の身体的な動き（「体動」と称してよい。）が、ある程度以上、大きくなると、電波センサ２１の検出信号から心拍成分を検出しにくくなる。
【００９７】
例えば、利用者が運動中や活動中の場合、安静時よりも大きな体動が利用者に生じるため、当該体動に応じてバイタルセンサ２と皮膚との距離が変化する。
【００９８】
例示的に、バイタルセンサ２が、利用者の着衣のポケットに収容されている場合や、ハーネス等で利用者の着衣の上から取り付けられている場合、体動に応じてバイタルセンサ２と皮膚との距離が変化し易い。
【００９９】
そのため、電波センサ２１の検出信号には、心拍由来の距離変化に応じた信号成分とは別に、体動由来の距離変化に応じた信号成分がノイズ成分として加わる。したがって、利用者の体動が大きくなるほど、電波センサ２１の検出信号には、検出したい心拍成分ではないノイズ成分が混入し易くなり、心拍成分を検出しにくくなる。
【０１００】
なお、電波センサ２１に限らず、イヤークリップのような血流変化を光学的に計測するセンサでも、例えば、体動によって血流量が変化するため、心拍由来の信号成分とは別に、体動由来の信号成分がノイズ成分としてセンサ検出信号に混入する。
【０１０１】
また、体動によって血流量が変化すると血圧が変化するから、圧力センサや圧電センサを用いた心拍センサにおいても、体動由来の信号成分が心拍由来の信号成分に対するノイズ成分となる。
【０１０２】
心電計や心音計のように、心筋の電位変化や音の変化を計測するセンサであれば、体動により利用者の筋肉が動いてしまうため、体動由来の信号成分が心拍由来の信号成分に対するノイズ成分となる。
【０１０３】
要するに、心拍センサによる計測手法、別言すると、心拍センサの種類を問わず、利用者に運動や活動に伴う体動が生じると、センサ検出信号に当該体動に応じた信号成分がノイズ成分として混入し易くなる。
【０１０４】
既述のＢＰＦを電波センサ２１の検出信号に適用することで、心拍由来の信号成分ではないノイズ成分を除去することができる。
【０１０５】
ここで、例えば図５に示すように、１拍ごとの心拍が有する時間長（又は時間間隔）は、単位時間あたりの心拍数の高低に応じてばらつく傾向にある。なお、図５において、横軸は、ある時点での心拍数ｘ（ｎ）（ｎは、正の整数）、縦軸は、次の心拍数ｘ（ｎ＋１）を表す。図５における符号１２２、符号１２４、符号１２６、及び、「ｄ」の意味については後述する。
【０１０６】
例えば、単位時間あたりの心拍数が高いほど、１拍ごとの時間長のばらつきは小さくなる傾向にある。逆に云えば、単位時間あたりの心拍数が低いほど、１拍ごとの時間長のばらつきは大きくなる傾向にある。
【０１０７】
例示的に、心拍成分が現われると想定される平均的な周波数帯域（非限定的な一例として、０．８〜４．０Ｈｚ）において、単位時間（例えば、１分）あたり５０拍では、±２０％のばらつきが１拍ごとの時間長に生じ得る。一方、５０拍よりも高い１２０拍では、±５％のばらつきが１拍ごとの時間長に生じ得る。このような「ばらつき」は、生体がもつ「心拍特性」と捉えてよい。
【０１０８】
したがって、ＢＰＦのフィルタ特性（例えば、通過帯域幅）を、例えば６０拍や１２０拍といった或る特定の心拍数に合わせて静的に設定すると、心拍数の高低によって、心拍成分が欠落したり、ノイズ成分を十分に除去仕切れなかったりする。結果として、心拍数の検出精度が低下し得る。
【０１０９】
そこで、本実施形態では、ＢＰＦのフィルタ特性を心拍数の高低に応じて適応的に変化させる。例えば、単位時間あたりの心拍数が高いほど、ＢＰＦの通過帯域幅を狭く設定し、単位時間あたりの心拍数が低いほど、ＢＰＦの通過帯域幅を広く設定してよい。
【０１１０】
このような可変の帯域幅設定によれば、心拍成分が現われると想定される平均的な周波数帯域（便宜的に「心拍出現帯域」と称することがある。）において、心拍成分の取りこぼしを低減し、ノイズ成分の除去率を高めることができる。なお、心拍数の高低は、例示的に、電波センサ２１の検出信号を周波数解析した結果において、ピーク値を有する周波数の高低によって判定できる。
【０１１１】
しかし、利用者に体動が生じると、体動由来の信号成分が大きくなるため、体動由来の信号成分のピーク値を、心拍成分のピーク値と誤検出してしまう確率が高くなる。
【０１１２】
例えば、電波センサ２１と利用者との間の距離変化が大きいほど、電波センサ２１の検出信号は、振幅値が大きくなり、距離変化の速さが速いほど、周波数が高くなる傾向にある。
【０１１３】
そのため、電波センサ２１の検出信号を周波数解析した結果において、心拍出現帯域に、心拍成分よりも大きな体動由来の信号成分が現われ易くなる。結果として、体動由来の信号成分のピーク値、別言すれば、検出したい心拍成分に対するノイズ成分のピーク値を、心拍成分と誤検出してしまい易くなる。
【０１１４】
このような誤検出が生じると、ノイズ成分の周波数を基準にＢＰＦの帯域通過幅が設定されることになる。そのため、心拍成分が欠落したり、ノイズ成分を十分に除去仕切れなかったりして、心拍数の検出精度が低下する。
【０１１５】
心拍数の検出精度の低下は、例えば、利用者の心拍数を電波センサ２１とは別の手段を用いて推定し、推定した心拍数を基準にＢＰＦのフィルタ特性を設定、制御することで、抑止又は抑制できる。
【０１１６】
利用者の心拍数を推定可能な別の手段の一例は、利用者の体動から当該利用者の心拍数を推定することである。利用者の体動は、例示的に、慣性センサ２２によって検出できる。
【０１１７】
例えば、慣性センサ２２の検出信号には、体動の大きさや速さに応じた変化が現われる。体動の大きさが大きいほど、また、体動の速さが速いほど、利用者の運動強度が高いと云え、運動強度が高いほど利用者の心拍数は高くなる傾向にある。
【０１１８】
ただし、利用者の運動強度に応じた心拍数の変化（例えば、増減の仕方）には、個人差がある。例えば、同じ運動強度でも、心拍数の変化は利用者毎に異なり得る。そのため、運動強度から心拍数を推定すると、個人差によって推定心拍数に誤差が生じ得る。
【０１１９】
誤差の生じた推定心拍数を基準にＢＰＦのフィルタ特性を設定、制御すると、やはり、心拍成分が欠落したり、ノイズ成分を十分に除去仕切れなかったりして、心拍数の検出精度が低下する。
【０１２０】
そこで、例えば、運動強度が或る閾値未満で、利用者の心拍数が比較的安定している時間領域において、電波センサ値及び慣性センサ値を基に、運動強度に応じた心拍数の変化（別言すると、運動強度に対する心拍数変化の関係）を実測する。
【０１２１】
そして、実測した関係を基に、同一利用者の運動強度が閾値以上の時間領域における運動強度に対する心拍数変化の関係を推定する。推定した関係は、個々の利用者について実測した関係に基づくので、個々の利用者に対して適正化される。したがって、運動強度に対する心拍数変化の個人差に対応できる。
【０１２２】
このように利用者毎に適正化された関係を基にして得られる推定心拍数に応じて、ＢＰＦのフィルタ特性を設定、制御することで、例えば、運動強度が閾値以上の時間領域において、個々の利用者の心拍数検出精度が低下することを抑止又は抑制できる。
【０１２３】
したがって、利用者の安静時に限らず、運動時や活動時等、体動由来のノイズ成分が相対的に多く電波センサ２１の検出信号に現われるような時間領域においても、利用者の心拍数を精度良く計測できる。心拍数の計測精度が向上することで、例えば、利用者が位置する空間の環境制御の精度や効率も向上できる。
【０１２４】
なお、運動強度が閾値未満であり、利用者の心拍数が比較的安定している時間領域を、便宜的に、「低負荷領域」と称することがある。これに対し、運動強度が閾値以上の時間領域を、便宜的に、「高負荷領域」と称することがある。
【０１２５】
図６に、或る利用者の心拍数（実測値及び推定値）並びに運動強度の指標であるＭＥＴｓ値（後述）の時間変化の一例を示す。図６において、符号Ａが、ＭＥＴｓ値の時間変化の一例を示し、符号Ｂが、電波センサ値を基に検出された同一利用者の心拍数（実測値）の時間変化の一例を示す。また、符号Ｃは、ＭＥＴｓ値を基に推定された利用者の心拍数（推定値）の時間変化の一例を示す。
【０１２６】
非限定的な一例として、「高負荷領域」は、図６に例示するように、ＭＥＴｓ値が閾値（例えば、４）以上の時間領域に相当してよい。「高負荷領域」の心拍数を推定するから、「高負荷領域」は、「心拍推定領域」と言い換えてもよい。
【０１２７】
（動作例）
以下、本実施形態のセンサシステム１の幾つかの動作例について説明する。なお、以下では、バイタルセンサ２の電波センサ値及び慣性センサ値が、情報処理装置３にて処理される例について説明する。ただし、同等の処理がバイタルセンサ２（例えば、プロセッサ２３）にて実施されてもよい。
【０１２８】
（第１実施例）
図７は、第１実施例に係るセンサシステム１の動作例を示すフローチャートである。図７に例示するように、情報処理装置３は、センサユニット２から、電波センサ値及び慣性センサ値を受信する（処理Ｐ１１及びＰ２１）。
【０１２９】
情報処理装置３は、慣性センサ値の受信に応じて、例えばプロセッサ３１にて、慣性センサ値を基に利用者の運動強度を算出する（処理Ｐ２２）。図８に、運動強度の算出処理の一例を示す。
【０１３０】
図８に例示するように、プロセッサ３１は、慣性センサ値を基に、利用者の単位時間（例示的に、１秒）あたりの歩数（「歩行率」と称してよい。）を算出してよい（処理Ｐ２２１）。歩数は、一般的な歩数計と同様に、例えば、慣性センサ値が或る閾値を超えた回数をプロセッサ３１にてカウントすることで得ることができる。
【０１３１】
歩行率の算出に応じて、プロセッサ３１は、歩行率から歩行速度を算出してよい（処理Ｐ２２２）。
【０１３２】
ここで、歩行率と歩行速度とは、或る関係式によって関係付けることができる。関係式は、例示的に、複数の実測値を用いて、カーブフィッティングによって導出されてよい。
【０１３３】
非限定的な一例として、歩行率と歩行速度との関係式は、図９に例示するように、下記の多項式（１）で表すことができる。
ｙ＝１Ｅ−０５ｘ３−０．００１４ｘ２＋０．０７２５ｘ−０．０１１９…（１）
【０１３４】
図９の横軸「ｘ」が歩行率［歩数／秒］を表し、図９の縦軸「ｙ」が単位時間（例示的に、１時間）あたりの歩行速度［ｋｍ／ｈ］を表す。また、「１Ｅ−０５」は、「１×１０−５」を表す。
【０１３５】
なお、単位時間あたりの歩行距離が増えるほど、１歩あたりの距離である歩幅、及び、歩数も増加する傾向にある。例えば、分速７０ｍ（＝時速４．２ｋｍ）で歩行する場合は、歩幅＝身長×０．３７となり、分速９０ｍ（＝時速５．４ｋｍ）では、歩幅＝身長×０．４５、分速１１０ｍ（＝時速６．６ｋｍ）では、歩幅＝身長×０．５となる、といわれている。このような歩幅と、歩行率と、を基に、単位時間あたりの歩行距離である歩行速度を概算することができる。
【０１３６】
プロセッサ３１は、図８の処理Ｐ２２１において算出した歩行率から、式（１）を演算することによって、歩行速度を算出してよい。
【０１３７】
なお、図９に例示した関係は、例えばテーブルデータで表されて、情報処理装置３の記憶部３０（図４参照）に記憶されてよい。プロセッサ３１は、当該テーブルデータを参照することで、歩行率に対する歩行速度を演算によらずに求めてもよい。
【０１３８】
歩行速度の算出に応じて、プロセッサ３１は、歩行速度を基に利用者の運動強度を算出してよい（図８の処理Ｐ２２３）。算出した運動強度の情報は、後述する心拍数算出処理Ｐ１４にて、電波センサ値を基に検出される心拍数の情報と対応付けて、記憶部３０に記憶されてよい。
【０１３９】
プロセッサ３１は、後に、記憶部３０に記憶した、低負荷領域における運動強度及び心拍数の情報を基に、高負荷領域での運動強度に対する心拍数変化の関係を推定して、当該関係を示す情報１００を生成してよい。当該情報１００は、便宜的に、「運動強度対心拍数情報１００」と称してよい。運動強度対心拍数情報１００の生成例については後述する。
【０１４０】
なお、プロセッサ３１は、算出した運動強度の高低に関わらず、運動強度及び心拍数の情報セットを記憶部３０に記憶してもよいし、算出した運動強度が閾値未満（別言すると、低負荷領域）である場合に限って、当該情報セットを記憶部３０に記憶してもよい。
【０１４１】
運動強度は、人の活動量等を表す指標値であり、ＭＥＴｓ値（メッツ値）によって表されてよい。ＭＥＴｓは、「Metabolic equivalents」の略称である。
【０１４２】
メッツ値は、人の活動時の代謝量（あるいは「カロリー消費量」）を安静時の代謝量に対する相対値（例えば、倍数）として表した数値であってよい。人の活動の別にメッツ値を対応付けた表は、「メッツ表」と称され、例えば、国立健康・栄養研究所によって発行されている。
【０１４３】
図１０に、歩行速度とメッツ値との関係の一例を示す。歩行速度＝０［ｋｍ／ｈ］の場合がメッツ値＝１に対応し、基準となる安静時の運動強度に対応する。図１０に例示するように、歩行速度が速くなるほどメッツ値も大きくなる。
【０１４４】
例えば、歩行速度＝２．５［ｋｍ／ｈ］では、メッツ値は基準メッツ値（＝１）の３倍となり、歩行速度＝４［ｋｍ／ｈ］では、メッツ値は基準メッツ値の５倍となる。
【０１４５】
メッツ値が求まると、例示的に、利用者の年齢と安静時の心拍数とを基に、現在の心拍数を求めることができる。例えば、メッツ値は、以下の式（２）によって表すことができる。
メッツ値＝（心拍数−安静時心拍数）÷（最大心拍数−安静時心拍数）×１０…（２）
【０１４６】
式（２）における「最大心拍数」は、「２２０−年齢」として簡易的に求めることができる。
【０１４７】
したがって、プロセッサ３１は、メッツ値から現在の心拍数を式（２）によって求めることができる（図７の処理Ｐ２３）。
【０１４８】
例えば、図１１に例示するように、運動強度が閾値未満の低負荷領域において（処理Ｐ２３１でＮＯ）、プロセッサ３１は、図７の処理Ｐ２２（図８の処理Ｐ２２３）で算出された運動強度を基に、式（２）によって推定心拍数を求めてよい。
【０１４９】
一方、運動強度が閾値以上の高負荷領域では（処理Ｐ２３１でＹＥＳ）、プロセッサ３１は、記憶部３０に記憶された運動強度対心拍数情報１００を基に推定心拍数を求めてよい（処理Ｐ２３２）。
【０１５０】
推定心拍数が求まると、プロセッサ３１は、図７に例示するように、電波センサ値に適用する、推定心拍数に応じたＢＰＦのフィルタ特性を決定してよい（処理Ｐ２４）。なお、ＢＰＦのフィルタ特性を、以下、「ＢＰＦ特性」と略称することがある。
【０１５１】
例えば、プロセッサ３１は、推定心拍数を周波数に変換し、変換した周波数を電波センサ値に適用するＢＰＦの中心周波数に設定してよい。なお、心拍数は、例示的に、６０（秒）で除することにより周波数に変換できる。また、プロセッサ３１は、推定心拍数が高いほど狭い帯域幅をＢＰＦに設定してよい。当該ＢＰＦ特性の詳細な決定例については後述する。
【０１５２】
ここで、心拍数の推定タイミング（又は、推定期間）と、電波センサ値に現われる心拍成分の出現タイミング（又は、出現期間）と、には、ずれが生じることがある。当該ずれは、利用者が運動や活動を開始した場合に顕著に表れる傾向にある。
【０１５３】
例えば、利用者が活動や運動を開始して運動強度が所定以上になったタイミングに対して、当該運動強度に応じて利用者の心拍数が増加し始めるタイミングは、遅れる傾向にある。
【０１５４】
そのため、心拍数の推定タイミングで、電波センサ値にＢＰＦを適用しても、上述したタイミングのずれによって、心拍成分の検出精度、あるいは、ノイズ成分の除去性能が一時的に低下し得る。
【０１５５】
そこで、プロセッサ３１は、例えば図７において点線で示すように、心拍数の推定タイミングに対して、電波センサ値に対するＢＰＦの適用タイミングを遅延させてよい（処理Ｐ２５）。遅延時間は、非限定的な一例として、数秒〜数十秒の範囲で静的又は動的に設定されてよい。動的に設定する場合は、例えば、慣性センサ値が、運動強度が高い状態から低い状態へ変化したことを示す場合に、タイミングの遅延時間を、徐々にもしくは段階的に短くするように設定されてよい。
【０１５６】
なお、遅延処理は、ＢＰＦ特性の決定処理Ｐ２４以前のいずれかの処理において実施されてもよい。例えば、プロセッサ３１は、運動強度の算出処理や心拍数の推定処理を遅延させてもよいし、推定心拍数を基にＢＰＦ特性を決定する処理を遅延させてもよい。あるいは、複数の処理を分散的に少しずつ遅延させることで、遅延処理Ｐ２５での遅延時間と同等の遅延時間が実現されてもよい。
【０１５７】
プロセッサ３１は、遅延させたタイミングで、処理Ｐ２４で決定したＢＰＦ特性のＢＰＦを、処理Ｐ１１で受信した電波センサ値に適用することで、電波センサ値をフィルタリングしてよい（処理Ｐ１２）。当該フィルタリングによって、電波センサ値から、体動由来のノイズ成分が除去される。
【０１５８】
フィルタリング後の電波センサ値から、プロセッサ３１は、心拍に応じた特徴的な変化を示す心拍成分を「特徴点」として検出してよい（処理Ｐ１３）。「特徴点」は、例えば、フィルタリング後の電波センサ値の信号波形において、一次微分がゼロになる点であってよい。
【０１５９】
「特徴点」の検出に応じて、プロセッサ３１は、例えば、特徴点の時間間隔（例えば「秒」）を求め、求めた時間間隔で１分（＝６０秒）を除することにより、１分あたりの心拍数を算出できる（処理Ｐ１４）。
【０１６０】
算出された心拍数の情報は、既述のとおり、図７の処理Ｐ２２（図８の処理Ｐ２２３）で算出された運動強度の情報と共に、記憶部３０に記憶されてよい。
【０１６１】
また、算出された心拍数の情報は、バイタルセンサ２の利用者が位置する空間の環境を制御するパラメータとして用いられてもよい（処理Ｐ１５）。更に、算出された心拍数の情報は、図７に点線で例示するように、適宜に、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に出力されてもよい（処理Ｐ１６）。
【０１６２】
なお、処理Ｐ２２で得られた歩行率や歩行速度、運動強度の情報や、処理Ｐ２３で得られた推定心拍数の情報、処理Ｐ２４で決定したＢＰＦ特性の情報、処理Ｐ１３で検出された特徴点の情報が、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に適宜に出力されてもよい。
【０１６３】
この場合、出力機器において、例えば歩行率や歩行速度、運動強度、推定心拍数の算出状況を確認したり、ＢＰＦ特性の設定状況や設定の適否を確認したりすることができる。
【０１６４】
（運動強度対心拍数情報の生成例）
次に、図１２〜図２０を参照して、運動強度対心拍数情報１００の生成例について説明する。
【０１６５】
図１２に例示するように、情報処理装置３（例えば、プロセッサ３１）は、記憶部３０に記憶された、低負荷領域における運動強度と心拍数との情報セットを基に、高負荷領域における運動強度に対する心拍数変化の近似式を生成してよい（処理Ｐ３１）。なお、高負荷領域は、非限定的な一例として、メッツ値が４．０以上の領域であると仮定する。
【０１６６】
例えば、利用者の年齢に対する一般的な安静時心拍数、及び、最大心拍数（例えば、２２０−年齢）を基にすると、前記の式（２）によって、年齢に対する一般的な運動強度毎の推定心拍数（便宜的に「年齢推定心拍数」と称してよい。）を求めることができる。
【０１６７】
非限定的な一例として、図１５の右から２番目の欄に、式（２）を用いて求まる「年齢推定心拍数」の一例を示す。
【０１６８】
図１５には、メッツ値（歩行速度）が１．０（０ｋｍ／ｈ）、１．５（１．５ｋｍ／ｈ）、３．０（２．５ｋｍ／ｈ）、３．３（３．０ｋｍ／ｈ）及び３．８（３．５ｋｍ／ｈ）である場合のそれぞれについて式（２）から求まる年齢推定心拍数が例示されている。
【０１６９】
例えば、メッツ値（歩行速度）が１．０（０ｋｍ／ｈ）の場合、年齢推定心拍数は６１．３［ｂｐｍ］であり、メッツ値（歩行速度）が１．５（１．５ｋｍ／ｈ）の場合、年齢推定心拍数は７４［ｂｐｍ］である。
【０１７０】
また、メッツ値（歩行速度）が３．０（２．５ｋｍ／ｈ）の場合、年齢推定心拍数は８４［ｂｐｍ］であり、メッツ値（歩行速度）が３．３（３．０ｋｍ／ｈ）の場合、年齢推定心拍数は９４．１９［ｂｐｍ］である。メッツ値（歩行速度）が３．８（ｋｍ／ｈ）の場合、年齢推定心拍数は１０７［ｂｐｍ］である。
【０１７１】
以上の５点のデータを図１３に例示するようにカーブフィッティングすると、運動強度（メッツ値）と年齢推定心拍数との関係は、下記の式（３）に示す多項式で表すことができる。
ｙ＝３．４８５１ｘ２＋０．７０８８ｘ＋６２．１２８…（３）
なお、「ｘ」が運動強度（メッツ値）を表し、「ｙ」が年齢推定心拍数を表す。
【０１７２】
これに対し、上記５点の運動強度に対して、それぞれ、図１５の右端欄に例示するように、利用者の心拍数が計測されたと仮定する。なお、当該心拍数は、例示的に、図７の処理Ｐ１４にて電波センサ値を基に算出された心拍数に相当する。当該心拍数は、上述した「年齢推定心拍数」との対比で、便宜的に、「計測心拍数」あるいは「実測心拍数」と称してよい。
【０１７３】
図１５の例では、メッツ値（歩行速度）が１．０（０ｋｍ／ｈ）であった時の計測心拍数は６５［ｂｐｍ］であり、メッツ値（歩行速度）が１．５（１．５ｋｍ／ｈ）であった時の計測心拍数は８５［ｂｐｍ］である。
【０１７４】
また、メッツ値（歩行速度）が３．０（２．５ｋｍ／ｈ）であった時の計測心拍数は１０２［ｂｐｍ］であり、メッツ値（歩行速度）が３．３（３．０ｋｍ／ｈ）であった時の計測心拍数は１１１［ｂｐｍ］である。メッツ値（歩行速度）が３．８（ｋｍ／ｈ）であった時の計測心拍数は１３２［ｂｐｍ］である。
【０１７５】
「年齢推定心拍数」と同様に、以上の５点のデータを図１４に例示するようにカーブフィッティングすると、運動強度（メッツ値）と「計測心拍数」との関係は、下記の式（４）に示す多項式で表すことができる。
ｙ＝２．４３１４ｘ２＋９．０４６２ｘ＋６５．０９９…（４）
なお、「ｘ」が運動強度（メッツ値）を表し、ｙが「計測心拍数」を表す。
【０１７６】
図１８に、３人の被験者Ａ〜Ｃについて、図１４の例と同様にして得られた、低負荷領域での運動強度（例示的に、歩行速度）に対する計測心拍数の関係（多項式）の一例を示す。図１８には、被験者Ａ〜Ｃのそれぞれについて下記の多項式（５Ａ）〜（５Ｃ）が得られた例が示されている。
【０１７７】
ｙ＝３．６７７ｘ２＋０．０４４６ｘ＋６１．３９５…（５Ａ）
ｙ＝３．９４９ｘ２＋３．３９６１ｘ＋６５．９６６…（５Ｂ）
ｙ＝３．５０９９ｘ２−０．７９６１ｘ＋５８．０６１…（５Ｃ）
なお、「ｘ」が運動強度（メッツ値）を表し、ｙが「計測心拍数」を表す。
【０１７８】
情報処理装置３（例えば、プロセッサ３１）は、例えば図１４及び式（４）に例示した関係を基に、高負荷領域（例えば、メッツ値が４．０を超える領域）における運動強度に対する心拍数変化の近似式を生成できる。
【０１７９】
例示的に、プロセッサ３１は、下記の式（６）によって、運動強度毎に定数Ｓである最大心拍数を求めてよい。
Ｓ＝（１０÷運動強度）×（計測心拍数−安静時心拍数）＋安静時心拍数…（６）
【０１８０】
「安静時心拍数」を、仮に「４７」とすると、低負荷領域での運動強度毎の定数Ｓは、式（６）より、図１６（Ａ）の右端欄に例示する値として求まる。
【０１８１】
また、プロセッサ３１は、低負荷領域での運動強度毎の計測心拍数と、運動強度毎の年齢推定心拍数の最大値と、を基に、データが抜けている区間を補間する近似式（例示的に、多項式）を生成して高負荷領域での定数Ｓを求めてよい。
【０１８２】
図１７に、運動強度に対する定数Ｓ（多項式）の関係の一例を示す。図１７には、低負荷領域で求められた５点の定数Ｓのデータと、運動強度が８ＭＥＴｓの時の年齢推定心拍数の最大値のデータ（例えば、１６２．６［ｂｐｍ］）と、の６点のデータをカーブフィッティングした例が示されている。
【０１８３】
ただし、図１７の例では、運動強度が８ＭＥＴｓの時の年齢推定心拍数の最大値（例えば、１６２．６［ｂｐｍ］）を、便宜的に、当該運動強度での「計測心拍数」として扱っている。図１７の例では、運動強度（メッツ値）と定数Ｓとの関係は、下記の式（７）に示す多項式で表すことができる。
ｙ＝−１．８２２２ｘ２＋７．４１９８ｘ＋２４８．８４…（７）
なお、「ｘ」が運動強度（メッツ値）を表し、ｙが「定数Ｓ」を表す。
【０１８４】
プロセッサ３１は、例示的に、式（７）の関係から、図１６（Ｂ）の右端欄に例示するように、運動強度が４ＭＥＴｓを超える高負荷領域における、運動強度毎の推定心拍数を求めることができる。
【０１８５】
例えば、メッツ値（歩行速度）が５．０（４．０ｋｍ／ｈ）である時の推定心拍数は１４３．６９２［ｂｐｍ］、メッツ値（歩行速度）が６．３（４．５ｋｍ／ｈ）である時の推定心拍数は１５８．０４４８２１９［ｂｐｍ］として求めることができる。
【０１８６】
また、メッツ値（歩行速度）が７．０（５．０ｋｍ／ｈ）である時の推定心拍数は１６２．１４３５６［ｂｐｍ］として求めることができる。
【０１８７】
なお、図１６（Ｂ）において、低負荷領域での運動強度毎の「推定心拍数」は、便宜的に、運動強度毎の「計測心拍数」と同一であると扱ってよい。
【０１８８】
高負荷領域について求められた運動強度毎の推定心拍数を例えばカーブフィッティングすることで、高負荷領域での運動強度（メッツ値）と「推定心拍数」との関係を求めることができる。
【０１８９】
非限定的な一例として、図１９に、図１８に例示した３人の被験者Ａ〜Ｃそれぞれの低負荷領域での運動強度と計測心拍数との関係を基に得られた、高負荷領域での運動強度と計測心拍数との関係の一例を示す。
【０１９０】
図１９には、被験者Ａ〜Ｃのそれぞれについて、高負荷領域での運動強度（歩行速度）に対する推定心拍数の関係の一例として、下記の多項式（７Ａ）〜（７Ｃ）で表される関係が得られた例を示している。
【０１９１】
ｙ＝−１．２２０４ｘ２＋２３．４９９ｘ＋４８．４２５…（７Ａ）
ｙ＝−０．８０３８ｘ２＋１６．８５３ｘ＋８３．５８３…（７Ｂ）
ｙ＝−０．２１６１ｘ２＋１１．４７７ｘ＋６６．７５４…（７Ｃ）
なお、「ｘ」が運動強度（メッツ値）を表し、ｙが「推定心拍数」を表す。
【０１９２】
低負荷領域から高負荷領域に亘る、運動強度に対する推定心拍数の関係は、図２０に例示するように、図１８に例示した低負荷領域での関係を示す多項式と、図１９に例示した高負荷領域での関係を示す多項式と、を合成した関数として求めることができる。
【０１９３】
情報処理装置３（例えば、プロセッサ３１）は、図１２の処理Ｐ３１において、図２０に例示するような関数を近似式として生成してよい。当該近似式を基に、プロセッサ３１は、運動強度対心拍数情報１００を生成して記憶部３０に記憶してよい（処理Ｐ３２）。なお、運動強度対心拍数情報１００は、図２０に例示するような関係を示す近似式そのものであってもよい。
【０１９４】
当該運動強度対心拍数情報１００が、既述の図７における心拍数推定処理Ｐ２３に用いられる。なお、低負荷領域から高負荷領域に亘る運動強度対心拍数情報１００が得られている場合、プロセッサ３１は、図１１にて既述の判定処理Ｐ２３１を実施しなくてもよい。
【０１９５】
例えば、プロセッサ３１は、図７の処理Ｐ２２で算出された運動強度が、低負荷領域及び高負荷領域のいずれに属するかを判定せずに、運動強度対心拍数情報１００を基に、推定心拍数を求めてよい。
【０１９６】
別言すると、運動強度対心拍数情報１００は、低負荷領域から高負荷領域に亘って求められてもよいし、高負荷領域に限って求められてもよい。後者の場合、プロセッサ３１は、図７の処理Ｐ２４において、低負荷領域での計測心拍数を低負荷領域での推定心拍数と扱ってＢＰＦ特性を決定してよい。
【０１９７】
以上のように、第１実施例によれば、慣性センサ値を基に得られる運動強度が閾値未満である間（低負荷領域）において電波センサ値を基に得られる心拍数と当該運動強度との関係に基づいて、運動強度が閾値以上である場合（高負荷領域）の心拍数を推定する。
【０１９８】
別言すると、同一利用者の運動強度が閾値未満の間に実測された運動強度に対する心拍数変化の関係を基に、同一利用者の運動強度が閾値以上である間の運動強度に対する心拍数変化の関係を推定する。
【０１９９】
したがって、運動強度が閾値以上である高負荷領域における運動強度に対する心拍数変化の関係を、個々の利用者に対して適正化することができ、運動強度に対する心拍数変化の個人差に対応できる。よって、心拍センサ２１による個人毎の心拍信号の検出精度を向上できる。
【０２００】
また、このように利用者毎に適正化された関係を基にして得られる推定心拍数に応じて、ＢＰＦのフィルタ特性を設定、制御することで、例えば、運動強度が閾値以上の時間領域において、個々の利用者の心拍数検出精度が低下することを抑止又は抑制できる。
【０２０１】
したがって、利用者の安静時に限らず、運動時や活動時等、体動由来のノイズ成分が相対的に多く電波センサ２１の検出信号に現われるような時間領域においても、利用者の心拍数を精度良く計測できる。心拍数の計測精度が向上することで、例えば、利用者が位置する空間の環境制御の精度や効率も向上できる。
【０２０２】
また、慣性センサ値を基に推定した心拍数に対応する周波数に応じて、電波センサ値に適用するＢＰＦ特性を制御することで、心拍出現帯域に現われたノイズ成分を効率的に除去することができる。
【０２０３】
したがって、電波センサ値に基づく心拍信号の検出精度を向上することができる。例えば、心拍出現帯域の一例である０．８〜４．０Ｈｚの帯域のうち、体動由来のノイズ成分による影響が大きいと考えられる１．５〜４．０Ｈｚの帯域で、心拍信号の検出精度が向上する。
【０２０４】
また、電波センサ値に対するＢＰＦの適用タイミングを、慣性センサ値を基に推定される心拍数の推定タイミングに対して遅延させることで、電波センサ値において心拍成分が慣性センサ値の変化に対して遅れて出現しても、心拍成分の取りこぼしを低減できる。
【０２０５】
（変形例１）
なお、推定した心拍数に応じたＢＰＦの帯域幅制御は、必須の制御でなくてもよい。例えば、ＢＰＦの帯域幅制御は行なわずに、推定した心拍数に応じてＢＰＦの中心周波数を制御するだけでも、心拍数の計測精度向上が期待できる。
【０２０６】
（変形例２）
また、上述した第１実施例では、運動強度と心拍数との関係を計測あるいは推定したが、運動強度は、慣性センサ値と相関があるから、慣性センサ値、あるいは、慣性センサ値から得られる体動量や歩行率、歩行速度等の情報に置換されてもよい。
【０２０７】
例えば、低負荷領域で計測する関係及び高負荷領域において推定する関係は、慣性センサ値と心拍数との関係でもよいし、慣性センサ値から得られる体動量や歩行率、歩行速度等と心拍数との関係でもよい。
【０２０８】
別言すると、図１３や図１４、図１８〜図２０に例示した関係において、横軸は、慣性センサ値でもよいし、慣性センサ値から得られる体動量や歩行率、歩行速度等の情報であってもよい。
【０２０９】
上述した変形例１及び２の一方又は双方は、下記の第２実施例にもあてはまる。
【０２１０】
（第２実施例）
第１実施例では、慣性センサ値を基に推定した心拍数の高低に関わらず、推定した心拍数を基にＢＰＦ特性を決定した。しかし、推定した心拍数によっては、慣性センサ値に基づかずに、電波センサ値を基にＢＰＦ特性を決定してもよいことがある。
【０２１１】
例えば、慣性センサ値を基に推定した心拍数が高いと、対応する運動強度の指標であるメッツ値も大きい傾向にある。そのため、推定心拍数（又はメッツ値）が閾値以上（別言すると、高負荷領域）であれば、第１実施例のように、慣性センサ値を基に推定した心拍数からＢＰＦ特性を決定してよい。
【０２１２】
推定心拍数（又はメッツ値）が高いほど、体動由来のノイズ成分が、電波センサ値についての心拍出現帯域に混入し易いと云えるからである。
【０２１３】
逆に、慣性センサ値を基に推定した心拍数が閾値未満（別言すると、低負荷領域）であれば、電波センサ値を基にＢＰＦ特性を決定しても、体動由来のノイズ成分を十分に除去できることがある。
【０２１４】
別言すると、慣性センサ値を基に推定した心拍数（又はメッツ値）が閾値未満であれば、体動由来のノイズ成分による心拍成分検出に対する影響が小さいと扱ってよい場合がある。
【０２１５】
そこで、第２実施例では、図２１に例示するように、推定心拍数（又は、メッツ値でもよい。）の閾値判定（処理Ｐ２３ａ）によって、慣性センサ値及び電波センサ値のいずれを基にＢＰＦ特性を決定するかを制御してよい。
【０２１６】
例えば、情報処理装置３のプロセッサ３１は、推定心拍数（又は、メッツ値）が閾値以上であれば（処理Ｐ２３ａでＹＥＳ）、第１実施例と同様にしてＢＰＦ特性を決定してよい（処理Ｐ２４）。例えば、プロセッサ３１は、運動強度対心拍数情報１００を基に推定した心拍数に対応する周波数を基準にＢＰＦ特性を決定してよい。心拍数に対応する周波数を、便宜的に、「心拍周波数」と称することがある。
【０２１７】
なお、第２実施例においても、プロセッサ３１は、第１実施例と同様に、処理Ｐ２４で決定したＢＰＦ特性のＢＰＦを電波センサ値に適用するタイミングを遅延させてよい（処理Ｐ２５）。
【０２１８】
一方、推定心拍数（又は、メッツ値）が閾値未満であれば（処理Ｐ２３ａでＮＯ）、プロセッサ３１は、電波センサ値を基に心拍数を検出して、検出した心拍周波数を基準にＢＰＦ特性を決定してよい（処理Ｐ４１及びＰ４２）。
【０２１９】
電波センサ値から心拍数を検出するには、周波数解析（処理Ｐ４１）が用いられてよい。周波数解析には、高速フーリエ変換（fast Fourier transform, FFT）や離散フーリエ変換（discrete Fourier transform, DFT）が用いられてよい。
【０２２０】
ＦＦＴやＤＦＴによって、電波センサ値は、時間領域の信号から周波数領域の信号（便宜的に「周波数信号」と称してよい。）に変換される。
【０２２１】
プロセッサ３１は、電波センサ値の周波数信号において、例えば、ピーク値を有する周波数（「ピーク周波数」と称してよい。）を既述の「特徴点」として検出してよい。ピーク周波数は、心拍に応じた特徴的な変化を示す周波数成分の一例である。
【０２２２】
検出したピーク周波数を基に、プロセッサ３１は、ＢＰＦ特性を決定してよい（処理Ｐ４２）。例えば、プロセッサ３１は、ピーク周波数を中心周波数に有し、ピーク周波数が高いほど狭い（ピーク周波数が低いほど広い帯域幅）を有するＢＰＦ特性を、電波センサ値に適用するＢＰＦ特性に決定してよい。
【０２２３】
なお、上述の周波数解析処理（Ｐ４１）に備えて、情報処理装置３が処理Ｐ１１にて受信した電波センサ値は、記憶部３０に記憶されてよい。記憶部３０に記憶された電波センサ値は、例示的に、処理Ｐ１２ａにおいて、プロセッサ３１によって読み出されて、処理Ｐ２４又はＰ４２で決定したＢＰＦ特性のＢＰＦが適用される。
【０２２４】
以降のプロセッサ３１による特徴点検出処理（Ｐ１３）、心拍数算出処理（Ｐ１４）、空間環境制御（Ｐ１５）、及び、判定結果出力（Ｐ１６）は、第１実施例と同様でよい。
【０２２５】
以上のように、第２実施例によれば、第１実施例と同様の作用効果が得られるほか、慣性センサ値が、体動由来のノイズ成分による心拍成分検出に対する影響が小さいと扱ってよいことを示す場合は、電波センサ値を基にＢＰＦ特性が制御される。
【０２２６】
したがって、例えば、心拍出現帯域の一例である０．８〜４．０Ｈｚの帯域のうち、体動由来のノイズ成分による影響が小さいと扱ってよい０．８〜１．５Ｈｚの帯域で、心拍信号の検出精度が向上する。
【０２２７】
なお、図２１の遅延処理Ｐ２５は、ＢＰＦ特性の決定処理Ｐ２４の前において実施されてもよい。即ち、推定心拍数を基にＢＰＦ特性を決定する処理を遅延させてもよい。
【０２２８】
（ＢＰＦ特性の決定例）
次に、図５及び図２２〜図３１を参照して、既述のＢＰＦ特性を決定（又は設定）する処理（例えば、図７及び図２１の処理Ｐ２４、並びに、図２１の処理Ｐ１２ａ）の詳細例について説明する。
【０２２９】
以下に説明するＢＰＦ特性の決定例は、第１実施例及び第２実施例に共通でよい。ただし、以下の説明において、「基準心拍数」は、第１実施例については、慣性センサ値を基に推定された心拍数に相当し、第２実施例については、慣性センサ値又は電波センサ値を基に推定された心拍数に相当する。
【０２３０】
例えば、第２実施例において、図２１の閾値判定処理Ｐ２３ａでＹＥＳと判定された場合の「基準心拍数」は、慣性センサ値を基に推定された心拍数に相当する。これに対し、当該処理Ｐ２３ａでＮＯと判定された場合の「基準心拍数」は、電波センサ値を基に検出された心拍数に相当する。
【０２３１】
既述のとおり、図５は、単位時間あたりの心拍数と心拍毎の時間長のばらつきとの関係を例示しており、符号１２２は、心拍数の計測データ（ｘ（ｎ），ｘ（ｎ＋１））を表し、直線１２４は、各計測データ１２２の中心値を表している。
【０２３２】
中心値１２４を表す直線は、例示的に、各計測データ１２２に関して例えば最小二乗法で求められた直線であり、ａｘ（ｎ）＋ｂｘ（ｎ＋１）＋ｃ＝０で表されると仮定する。ただし、係数ａ、ｂ、ｃは、実数である。
【０２３３】
ここで、各計測データ１２２（ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ＋１））から直線１２４に下す垂線の長さｄは、下記の式（８）で表すことができる。
【０２３４】
【数１】
2017136165.tif 000003
【０２３５】
長さｄの最大値を有する計測点が、座標（ｘ（ｍ），ｘ（ｍ＋１））で表される最大距離点１２６であると仮定する。ただし、「ｍ」は、ｍ≦ｎを満たす正の整数である。
【０２３６】
当該最大距離点１２６と、例えば心拍周波数＝２Ｈｚの時に、「−０．１Ｈｚ」に相当する座標（図５の例では、座標（１２０，１１４））と、を通る直線を、帯域幅の下限を示す直線とする。
【０２３７】
帯域幅の上限を示す直線は、例えば、点（１２０、１２６）を通り、任意の周波数で、帯域幅の下限と同一の幅を持つ点を通る直線としてよい。なお、心拍周波数＝２Ｈｚの時の帯域幅は、例えば、図５の計測データ１２２において心拍数ｘ（ｎ）＝１２０の時の次の心拍の最高値および最低値を参照して決定するようにしてもよい。
【０２３８】
次に、図２２は、ＢＰＦ特性の設定例を説明するための図である。図２２には、例示的に、予め設けた式に基準心拍数を代入することにより算出された、ＢＰＦの帯域の上限及び下限の一例が示されている。
【０２３９】
図２２において、横軸は、基準心拍数［Ｈｚ］を表し、縦軸は、帯域幅の上限及び下限に相当する心拍数［Ｈｚ］を表す。図２１において、帯域幅の上限は、帯域上限値１３２で表され、帯域幅の下限は、帯域下限値１３４で表されている。図２２には、幾つかの基準心拍数における帯域幅の上限値及び下限値が例示されている。
【０２４０】
なお、既述の「予め設けた式」は、例えば、図５に例示した、最大距離点１２６、並びに、計測データ１２２を基にして決定された基準座標（１２０，１２６）及び（１２０，１１４）等に基づき、内挿や外挿によって決定されてもよい。
【０２４１】
次に、図２３は、ＢＰＦの通過帯域の一例を示す図である。図２３において、横軸は、ＢＰＦの中心周波数、縦軸は、ＢＰＦの帯域幅を示している。また、図２３において、固定最小心拍１４１又は可変最小心拍１４４は、或る中心周波数に対して対応する帯域幅を採用した際の帯域の下限に対応する心拍数を表す。
【０２４２】
また、図２３において、固定最大心拍１４２又は可変最大心拍１４５は、或る中心周波数に対して対応する帯域幅を採用した際の帯域の下限に対応する心拍数を表す。
【０２４３】
なお、固定最小心拍１４１及び固定最大心拍１４２は、本実施形態においてＢＰＦの帯域幅が可変であることとの比較のために、心拍数に応じて帯域幅が変化しない場合の例を示している。
【０２４４】
可変最小心拍１４４及び可変最大心拍１４５より、例えば、心拍数＝１Ｈｚ近傍においては、ＢＰＦの帯域幅は、符号１４８で示す帯域幅であり、心拍数＝４Ｈｚ近傍においては、帯域幅１４８よりも狭い帯域幅１４９である。このように、より低い心拍数ではより広い帯域幅１４８が設定され、より高い心拍数では、より狭い帯域幅１４９が設定される。
【０２４５】
図２４は、ＢＰＦの帯域幅の設定例を示す図である。図２４において、横軸は、中心周波数を表し、縦軸は、帯域幅を表す。図２４において、直線１５２は、中心周波数に対する帯域幅の設定値の一例を示す。例えば、図５や図２３を参照して説明した例では、帯域幅１５２は、中心周波数の増加に対し、線形的に減少するように設定されてよい。
【０２４６】
中心周波数と帯域幅との関係は、中心周波数が低いほど帯域幅が広くなる関係にあればよく、必ずしも直線で表される関係でなくてもよい。例えば、図２４において符号１５４に示すように、中心周波数に対して段階的に帯域幅が変化するように帯域幅が設定されてもよい。なお、帯域幅と中心周波数との関係は、例えば、実測値を基にして決定された、或る２点以上の点に基づき、単調増加の好適な１つ以上の関数にて内挿及び外挿することで決定されてもよい。
【０２４７】
次に、図２５〜図２８は、帯域幅の他の設定例を示す図である。図２５及び図２６は、心拍数分布の一例を示す図であり、図２７及び図２８は、心拍数の統計処理例を示す図である。図２５及び図２６において、横軸は、或る時点での心拍間隔に対する次の心拍間隔の差を示す時間を表し、縦軸は、計測数を表す。
【０２４８】
図２５は、心拍数が５５〜６０付近の心拍数分布を例示しており、図２６は、心拍数が７５〜８０付近の心拍数分布を例示している。図２５及び図２６の比較により、心拍数が５５〜６０付近よりも、心拍数が７５〜８０付近の方が、計測データは縦軸付近に集中しており、心拍数のばらつきが小さい。なお、統計処理に用いる計測データは、例えば電極を生体に接触させて心拍を計測する心電計等で計測したデータであってよい。
【０２４９】
図２７及び図２８は、心拍数が６０付近と心拍数が１２０付近とのそれぞれの実測データの統計処理の一例を示す。図２７及び図２８に例示する統計処理例においては、５３２個のデータの確率分布を求め、計測データが一定以上の確率である範囲に入るように、ＢＰＦの帯域幅を計算している。
【０２５０】
図２７の統計処理例では、心拍数が６０付近において、算出された確率分布の８σ及びＣＰ値＝１．３３となるように範囲を決定すると、帯域幅は、±０．１６５Ｈｚである。なお、σは、標準偏差を表し、「ＣＰ」は、「Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ」を表す。心拍数が１２０付近で、当該帯域幅と同じ帯域幅をもつには、ＣＰ値＝２．１６である。
【０２５１】
同様に、図２８の統計処理例では、心拍数が１２０付近において、算出された確率分布の８σ及びＣＰ値＝１．３３になる範囲を決定すると、帯域幅は、±０．１０１５Ｈｚである。心拍数が６０付近で、当該帯域幅と同じ帯域幅をもつには、ＣＰ値＝０．８２である。
【０２５２】
以上のように実測値の統計処理を行ない、或る確率以上でデータ検出が可能なＢＰＦの帯域幅を設定する。このとき、帯域幅と基準心拍数に相当する中心周波数との関係は、或る２点に基づいて線形的に決定されてもよいし、より細かい間隔の中心周波数について上記統計処理を行ない、内挿することで決定されてもよい。
【０２５３】
あるいは、帯域幅と中心周波数との関係は、或る２点以上が決定された場合に、各点に基づき、単調増加の好適な１つ以上の関数にて内挿及び外挿することで決定されてもよいし、中心周波数に対して段階的に帯域幅が変化するように設定されてもよい。
【０２５４】
図２９及び図３０は、帯域幅の設定例を説明するための図である。図２９及び図３０において、横軸は、周波数［Ｈｚ］を表し、縦軸は、ゲイン［ｄＢ］を表す。図２９及び図３０において、符号１６２は、心拍出現帯域を表し、例えば、０．８〜４．０Ｈｚである。
【０２５５】
図２９に例示する、電波センサ値の周波数解析結果（例えば、ＦＦＴ結果）１６０では、心拍出現帯域１６２に、符号１６３で示すピークゲインが存在している。当該ピークゲイン１６３に対応する周波数が、ＢＰＦの中心周波数に設定され、例えば符号１６４で例示する帯域幅がＢＰＦの帯域幅に設定される。
【０２５６】
一方、図３０に例示する、ＦＦＴ結果１６５では、心拍出現帯域１６２に符号１６８で示すピークゲインが存在している。当該ピークゲイン１６８に対応する周波数が、ＢＰＦの中心周波数に設定される。
【０２５７】
ここで、ピークゲイン１６８に対応する中心周波数は、図２９におけるピークゲイン１６３に対応する周波数よりも高いため、ＢＰＦの帯域幅には、図２９における帯域幅１６４よりも狭い帯域幅１６６が設定される。
【０２５８】
このように、ＢＰＦの中心周波数を基準心拍数に対応する周波数に設定し、かつ、帯域幅を当該中心周波数の高低に応じて適応的に可変制御することで、心拍出現帯域に現われたノイズ成分を効率的に除去することができる。
【０２５９】
別言すると、生体の心拍特性に応じた可変の中心周波数及び帯域幅を有するＢＰＦを用いることにより、心拍数の高低に依存せずに、心拍出現帯域における不要な信号成分を効率的に除去することができる。したがって、心拍出現帯域における心拍信号の検出精度を向上できる。
【０２６０】
図３１は、帯域幅情報の一例を示す図である。図３１に例示する帯域幅情報１７０は、例えば、情報処理装置３の記憶部３０に記憶されてよい。帯域幅情報１７０には、非限定的な一例として、基準心拍数情報１７１、ＢＰＦ幅下限情報１７２、及び、ＢＰＦ幅上限情報１７３が含まれてよい。
【０２６１】
情報処理装置３のプロセッサ３１が、当該帯域幅情報１７０を参照することで、基準心拍数に対応するＢＰＦの帯域を決定、設定できる。
【０２６２】
（その他）
なお、上述した各実施例を含む実施形態では、心拍センサ２１の一例として、ドップラーセンサ等の電波センサを用いる例について説明したが、心拍センサ２１は、例えば、イヤークリップのような血流変化を光学的に計測するセンサでもよい。
【０２６３】
体動によって血流量が変化して、体動由来の信号成分がノイズ成分としてセンサ検出信号に混入しても、上述した可変ＢＰＦ特性の制御によって、ノイズ成分を効率的に除去することができる。
【０２６４】
なお、血流変化を光学的に計測する心拍センサ２１の場合には、屋外等において外光が血流に対する反射光に混入することでセンサ検出信号にノイズ成分が混入した場合にも、上述した可変ＢＰＦ特性の制御によって、ノイズ成分を除去し得る。
【０２６５】
また、心拍センサ２１は、心筋の電位変化や音の変化を計測する心電計や心音計であってもよい。体動により利用者の筋肉が動いてしまい、体動由来の信号成分がノイズ成分としてセンサ検出信号に混入しても、上述した可変ＢＰＦ特性の制御によって、ノイズ成分を効率的に除去することができる。
【符号の説明】
【０２６６】
１  センサシステム
２  バイタルセンサ（センサユニット）
２１  心拍センサ（電波センサ）
２１１  アンテナ
２１２  ローカル発振器（Oscillator, OSC）
２１３  ＭＣＵ（Micro Control Unit）
２１４  検波回路
２１５  オペアンプ（ＯＰ）
２１６  電源部
２２  慣性センサ
２３  プロセッサ
２６  バス
３  情報処理装置
３０  記憶部
３１  プロセッサ
３２  メモリ
３３  記憶装置
３４  通信インタフェース（ＩＦ）
３５  ペリフェラルＩＦ
３６  バス
４  ネットワーク
６  通信機器
７  空調機
８  照明器具
１００  運動強度対心拍数情報
【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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