"被検体の拍動に由来する拍動信号を検出する拍動検出部と、前記拍動信号に基づいて、所定時間毎に脈拍値を算出する脈拍値算出部と、算出された脈拍値を記憶するメモリー部と、前記メモリー部から出力される、最新の脈拍値である第1脈拍値から最古の脈拍値である第mmは3以上の整数脈拍値までのm個の脈拍値に対して重み付け処理を施した後、重み付け処理後の脈拍値を用いて加重移動平均値を算出する加重移動平均算出部と、を有することを特徴とする拍動検出装置。請求項1記載の拍動検出装置であって、前記加重移動平均算出部は、前記m個の脈拍値に対して前記重み付け処理を行うとき、前記第1脈拍値に対する重み係数を、前記第1脈拍値とは異なる他の脈拍値に対する重み係数の値よりも大きくすることを特徴とする拍動検出装置。請求項1記載の拍動検出装置であって、前記m個の脈拍値のうちの前記第1脈拍値に対する重み係数を第1重み係数、第2脈拍値に対する重み係数を第2重み係数、第3脈拍値に対する重み係数を第3重み係数とし、また、前記m個の脈拍値の各々に対する重み係数の値の合計値を重み合計値としたとき、前記加重移動平均算出部は、前記m個の脈拍値に対して前記重み付け処理を行うとき、前記第1重み係数の値を前記重み合計値の1/2以上とし、前記第2重み係数の値を前記重み合計値の1/2未満とし、前記第3重み係数の値を前記第2重み係数の値よりも小さくすることを特徴とする拍動検出装置。請求項1記載の拍動検出装置であって、前記第1脈拍値~前記第m脈拍値の各々に対応する重み係数からなる、複数の重み係数の配列を重み係数配列とし、前記重み係数配列として、第1重み係数配列と第2重み係数配列とを使用し、第1重み係数配列と第2重み係数配列における、前記第1脈拍値~前記第m脈拍値における第k脈拍値kは1≦k≦mを満足する整数に対する前記重み係数を第k重み係数とし、かつ、前記kが1からmまで順に変化した場合における、前記第k重み係数の値の変化の程度は、前記第2重み係数配列の方が、前記第1重み係数配列よりも緩やかであるとしたとき、前記加重移動平均算出部は、前記m個の脈拍値のうちの前記第1脈拍値が有効である場合には、前記第1重み配列を用いて前記重み付け処理を実行し、前記m個の脈拍値のうちの前記第1脈拍値が無効である場合には、前記第2重み配列を用いて前記重み付け処理を実行する、ことを特徴とする拍動検出装置。請求項4記載の拍動検出装置であって、前記m個の脈拍値のうちの第m脈拍値に対する重み係数を第m重み係数とし、第m-1の脈拍値に対する重み係数を第m-1重み係数としたとき、前記第2重み係数配列における、前記第m重み係数の値と前記第m-1重み係数の値との差は、前記第1重み係数配列における、前記第m重み係数の値と前記第m-1重み係数の値との差よりも小さいことを特徴とする拍動検出装置。請求項1記載の拍動検出装置であって、前記加重移動平均算出部は、前記m個の脈拍値に無効な脈拍値が含まれるとき、無効の脈拍値に対応する前記重み係数の値を0として、前記加重移動平均値を算出することを特徴とする拍動検出装置。請求項1記載の拍動検出装置であって、前記第1脈拍値~前記第m脈拍値の各々に対応する重み係数からなる、複数の重み係数の配列を重み係数配列とし、前記重み係数配列として、第1重み係数配列と第2重み係数配列を使用し、前記第1重み係数配列と前記第2重み係数配列における、前記第1脈拍値~前記第m脈拍値における第k脈拍値kは1≦k≦mを満足する整数に対する前記重み係数を第k重み係数とし、かつ、前記mを5とした場合に、前記第1重み係数配列において、前記kが1から5まで順に変化したとき、前記第k重み係数の値は、34、8、4、3、1と変化し、前記第2重み係数配列において、前記kが1から5まで順に変化したとき、前記第k重み係数の値は、0、3、1、1、1と変化する、ことを特徴とする拍動検出装置。請求項1記載の拍動検出装置であって、前記加重移動平均算出部は、前記メモリー部に記憶されている前記第1脈拍値~前記第m脈拍値のすべてが無効であるときは、加重移動平均値を0とすることを特徴とする拍動検出装置。複数の脈拍値の移動平均を算出して脈拍数を求める場合を想定する。この場合、移動平均処理は、例えば、脈拍値の補間処理として有効である。例えば、移動平均の算出を行わず、所定時間毎に取得した5点の脈拍値をそのまま表示する場合を考える。このとき、5点の脈拍値の中で、仮に1点のデータが無効であるとする。つまり、その1点のデータの取得に失敗して脈拍値が0となったとする。この1点については、脈拍値0と表示するしかない。但し、このような場合でも、5点の脈拍値データに基づく移動平均処理を実行すれば、脈拍値の取得に失敗した1点についても、有効な脈拍値を算出して表示することができる。但し、算出の基礎となった各脈拍値の、時間軸上での推移を示す第1特性線と、移動平均によって算出された脈拍数の、時間軸上での推移を示す第2特性線とは、その形状が異なる。上述のとおり、移動平均処理は、ローパスフィルター処理の一種と考えられる。第1特性線を一つの波形と考えると、その波形が、ローパスフィルター処理によって第2特性線で示される波形に変化したことになる。つまり、第1特性線で示される波形が、時間軸上で遅延して、第2特性線で示される波形になったとみることができる。脈拍数の即時検出を重視する場合には、上述の遅延を低減することが好ましい。すなわち、複数の脈拍値の移動平均を算出して脈拍数を得るとき、移動平均算出の入力としたもとの脈拍値の時間推移に対する、移動平均して算出した脈拍値の時間推移の時間差つまり、算出された脈拍数の遅延を低減することが好ましい。本発明の少なくとも一つの態様によれば、例えば、移動平均処理を脈拍数の算出に適用する場合に、算出された脈拍数の遅延を低減することができる。1本発明の拍動検出装置の一態様は、被検体の拍動に由来する拍動信号を検出する拍動検出部と、前記拍動信号に基づいて、所定時間毎に脈拍値を算出する脈拍値算出部と、算出された脈拍値を記憶するメモリー部と、前記メモリー部から出力される、最新の脈拍値である第1脈拍値から最古の脈拍値である第mmは3以上の整数脈拍値までのm個の脈拍値に対して重み付け処理を施した後、重み付け処理後の脈拍値を用いて加重移動平均値を算出する、加重移動平均算出部と、を有する。本実施形態では、脈拍数算出のための移動平均として、加重移動平均を使用する。加重移動平均は、算出の基礎となる個々の脈拍値に重み付けして平均を算出する方法である。重み係数重みを示す係数を適切な値とすることによって、算出された脈拍数の、基礎となる脈拍値に対する遅延を低減することができる。2本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記加重移動平均算出部は、前記m個の脈拍値に対して前記重み付け処理を行うとき、前記第1脈拍値に対する重み係数を、前記第1脈拍値とは異なる他の脈拍値に対する重み係数の値よりも大きくする。本態様では、最新の脈拍値である第1脈拍値に対する重み係数の値を、第1脈拍値とは異なる他の脈拍値に対する重み係数の値よりも大きく設定する。最新の脈拍値とは、脈拍値が取得された時点が、移動平均の算出時点から最も近い脈拍値のことである。算出の基礎となるm個の脈拍値のうちで、最新の脈拍値を最も重視して移動平均処理を実行することによって、算出された脈拍数の遅延を低減する効果が得られる。3本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記m個の脈拍値のうちの前記第1脈拍値に対する重み係数を第1重み係数、第2脈拍値に対する重み係数を第2重み係数、第3脈拍値に対する重み係数を第3重み係数とし、また、前記m個の脈拍値の各々に対する重み係数の値の合計値を重み合計値としたとき、前記加重移動平均算出部は、前記m個の脈拍値に対して前記重み付け処理を行うとき、前記第1重み係数の値を前記重み合計値の1/2以上とし、前記第2重み係数の値を前記重み合計値の1/2未満とし、前記第3重み係数の値を前記第2重み係数の値よりも小さくする。本態様では、最新の脈拍値に対する第1重み係数を、重み合計値の1/2以上に設定する。重み合計値とは、算出の基礎となるm個の脈拍値の各々に対する重み係数の値の合計値である。また、第2脈拍値新しさが2番目の脈拍値:脈拍値が取得された時点が、移動平均の算出時点から2番目に近い脈拍値に対する第2重み係数を重み合計値の1/2未満に設定する。また、第3脈拍値新しさが3番目の脈拍値:脈拍値が取得された時点が、移動平均の算出時点から3番目に近い脈拍値に対する第3重み係数の値を、第2重み係数の値よりも小さく設定する。重み係数の値を、重み合計値で除算して得られる割合は、その脈拍値の評価の程度を表しており、割合が高いほど評価が高い。本態様では、最新の脈拍値第1脈拍値を最重視して高い評価を与え、新しさが2番目の脈拍値第2脈拍値には2番目に高い評価を与え、新しさが3番目の脈拍値第3脈拍値の評価は、第2脈拍値の評価よりも下げている。つまり、脈拍値の新しさに応じて、重み係数の値に傾斜をもたせている。これによって、算出された脈拍数の遅延を低減する効果を高めることができる。4本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記第1脈拍値~前記第m脈拍値の各々に対応する重み係数からなる、複数の重み係数の配列を重み係数配列とし、前記重み係数配列として、第1重み係数配列と第2重み係数配列とを使用し、第1重み係数配列と第2重み係数配列における、前記第1脈拍値~前記第m脈拍値における第k脈拍値kは1≦k≦mを満足する整数に対する前記重み係数を第k重み係数とし、かつ、前記kが1からmまで順に変化した場合における、前記第k重み係数の値の変化の程度は、前記第2重み係数配列の方が、前記第1重み係数配列よりも緩やかであるとしたとき、前記加重移動平均算出部は、前記m個の脈拍値のうちの前記第1脈拍値が有効である場合には、前記第1重み配列を用いて前記重み付け処理を実行し、前記m個の脈拍値のうちの前記第1脈拍値が無効である場合には、前記第2重み配列を用いて前記重み付け処理を実行する。本態様では、加重移動平均算出部は、最新の脈拍値第1脈拍値の有効/無効に応じて、使用する重み係数配列を切り替える。最新の脈拍値である第1脈拍値の取得に失敗した場合は、脈波センサーから出力される脈波信号の乱れが大きく、過去に取得した脈拍値にも無視できないノイズが含まれている可能性が高い。このような場合は、平滑化の度合いを強めた移動平均処理を実行して、算出される脈拍数を安定化させるのが好ましい。そこで、本態様では、加重移動平均算出部は、最新の脈拍値第1脈拍値が有効であるときつまり、第1脈拍値の取得に成功しているときは、第1重み係数配列を使用し、最新の脈拍値第1脈拍値が無効であるときつまり、第1脈拍値の取得に失敗しているときは、第2重み係数配列を使用する。第2重み係数配列を使用して移動平均処理を実行した場合の、脈拍値の平滑化あるいは脈拍値の誤差分散の効果は、第1重み係数配列を使用した場合よりも高い。すなわち、第k脈拍値kは1≦k≦mを満足する整数におけるパラメーターkを1からmまで順に変化させた場合、第k重み係数の値の変化の程度は、第2重み係数配列の方が、第1重み係数配列よりも緩やかである。よって、例えば、脈波信号に含まれるノイズが多い場合に、第2重み係数配列を用いた移動平均処理に切り替えることによって、例えば、脈拍数の乱れ乱高下の程度を抑制することができる。5本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記m個の脈拍値のうちの第m脈拍値に対する重み係数を第m重み係数とし、第m-1の脈拍値に対する重み係数を第m-1重み係数としたとき、前記第2重み係数配列における、前記第m重み係数の値と前記第m-1重み係数の値との差は、前記第1重み係数配列における、前記第m重み係数の値と前記第m-1重み係数の値との差よりも小さい。本態様では、第k重み係数の値の変化の程度を、より緩やかにする場合の、重み係数配列の一例を示す。本態様では、取得された時点が最も古い第m脈拍値に対応する第m重み係数の値と、2番目に古い第m-1脈拍値に対応する第m-1重み係数の値との差を、より小さくすることによって、上述の第k重み係数の値の変化の程度をより緩やかにすることを実現することができる。このことは、第2重み係数配列では、最古の第m脈拍値に対する評価を第1重み係数配列よりも高めたことを意味する。6本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記加重移動平均算出部は、前記m個の脈拍値に無効な脈拍値が含まれるとき、無効の脈拍値に対応する前記重み係数の値を0として、前記加重移動平均値を算出する。加重移動平均処理は、演算式Σpktk}/Σtkによって表すことができる。但し、kは1≦k≦mを満足する整数であり、pkは第k脈拍値であり、tkは第k重み係数である。ここで、例えば、第3脈拍値p3が無効=0であったとする。このとき、上記の演算式の分子の計算において、p3t3=0であり、したがって、第3重み係数t3は無効である。ここで、第3重み係数t3を0にしておかないと、分母に無効な第3重み係数t3が加えられてしまい、重み合計値に誤差が生じる。そこで、本態様では、無効の脈拍値に対応する前記重み係数の値を0として、加重移動平均値を算出することとした。これによって、加重移動平均を算出する演算式の分母に、無効な重み係数の値が含まれないようにすることができる。7本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記第1脈拍値~前記第m脈拍値の各々に対応する重み係数からなる、複数の重み係数の配列を重み係数配列とし、前記重み係数配列として、第1重み係数配列と第2重み係数配列を使用し、前記第1重み係数配列と前記第2重み係数配列における、前記第1脈拍値~前記第m脈拍値における第k脈拍値kは1≦k≦mを満足する整数に対する前記重み係数を第k重み係数とし、かつ、前記mを5とした場合に、前記第1重み係数配列において、前記kが1から5まで順に変化したとき、前記第k重み係数の値は、34、8、4、3、1と変化し、前記第2重み係数配列において、前記kが1から5まで順に変化したとき、前記第k重み係数の値は、0、3、1、1、1と変化する。本態様では、所定時間毎に取得された5点の脈拍値を使用する場合における、第1重み係数配列と第2重み係数配列の好ましい例を明確化した。8本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記加重移動平均算出部は、前記メモリー部に記憶されている前記第1脈拍値~前記第m脈拍値のすべてが無効であるときは、加重移動平均値を0とする。これによって、加重移動平均算出部は、基礎となるすべての脈拍値が無効の場合に、例えば、加重移動平均値の算出に失敗したことを示す情報を出力することができる。このように、本発明の少なくとも一つの態様によれば、例えば、複数の脈拍値の移動平均を算出して脈拍数を得るとき、算出された脈拍数の経過時間に対する変化と、算出の基礎となった脈拍値の変化との差つまり、算出された脈拍数の遅延を低減することができる。以下、図面を参照して、具体的に説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。第1実施形態図1は、拍動検出装置の一例の構成を示す図である。図1に示される拍動検出装置100は、被検体人や動物を含むの拍動に由来する拍動信号、拍動信号に対応する心拍等の生体情報等を検出するセンサー装置の一種である。ここで、拍動とは、医学的には心臓のみならず内臓一般の周期的な収縮、弛緩が繰り返された場合に起こる運動のことをいう。ここでは、心臓が周期的に血液を送るポンプとしての動きを拍動と呼ぶ。なお、心拍数とは、1分間の心臓の拍動の数をいう。また、脈拍数は、末梢血管における脈動の数をいう。心臓が血液を送り出す際に、動脈に脈動が生じるので、この回数を数えたものを脈拍数あるいは単に脈拍と呼ぶ。腕で脈を計測する限りは、医学的には心拍数とは呼ばずに脈拍数と呼ぶのが通常である。また、以下の説明では、体動という用語が使用される。体動とは、広い意味では、体を動かすことすべてを意味する広義の体動。また、定常的周期的な体動を、狭義の体動といってもよい。狭義の体動は、例えば、歩行ジョギングなどに伴う周期的、つまり定常的な腕例えば拍動検出装置の本体の近辺の動きである。全体構成図1に示される拍動検出装置100は、時系列に取得された複数の脈拍値に基づく加重移動平均処理によって、脈拍数を算出する。拍動検出装置100は、拍動信号を含む可能性がある脈波信号dを出力する脈波センサー10と、ゲイン調整部6と、脈波信号蓄積部4秒分の脈波信号dのデータを蓄積する第1バッファメモリー13および16秒分の脈波信号dのデータを蓄積する第2バッファメモリー15を有する12と、体動センサー加速度センサーやジャイロセンサー等20と、体動信号蓄積部22と、適応フィルター32および体動成分除去フィルター34を含むフィルター部30と、周波数解析部50と、第1メモリー部70と、第2メモリー部74と、加重移動平均算出部72と、加重移動平均処理に使用される重み係数を格納している重み係数格納部76と、脈拍値算出部90と、表示処理部92と、表示部94と、を有する。周波数解析部50は、信号分配部39と、周波数分解部40第1周波数分解部40a、第2周波数分解部40b、第3周波数分解部40cと、周波数傾向情報44ならびに周波数解析結果情報45を蓄積している脈波信号解析部42と、後処理部60ピーク順ソート部62、相関判定部64、拍動/体動分離部66、拍動呈示スペクトル特定部68とを含むと、拍動呈示スペクトル捕捉処理部80と、を有する。脈波センサー10は、光電脈波センサー及びその原理に基づく脈波センサーである。脈波センサー10は、拍動信号を含む可能性がある脈波信号dを出力する。脈波センサー10は、LED等の発光部1と、発光部1の出力光が、被検体2の血管で反射して生じる反射光を受光して電気信号に変換する受光部3と、受光部3の出力信号を増幅する可変ゲインアンプ4と、サンプリング部としてのA/D変換部5と、を有する。可変ゲインアンプ4のゲインGNは、ゲイン調整部AGC回路6によって調整される。また、体動センサー20は、被検体の体動を検出し、体動に由来する体動信号fを出力する。また、脈波センサー10から出力される脈波信号dの4秒分の信号が、第1バッファメモリー13に蓄積される。4秒分の脈波信号dは、4秒周期で、第2バッファメモリー15に転送される。第2バッファメモリー15はFIFOファーストインファーストアウトメモリーであり、16秒分の脈波信号は4秒分ずつ更新される。16秒分の脈波信号を蓄積するのは、周波数解析によって拍動成分を特定するとき、ある程度の時間幅で信号の推移を観測し、相関の有無等を慎重に検討する必要があるからである。フィルター部30は、入力信号に含まれるノイズを最小化する。また、体動成分除去フィルター34によって、例えば、脈波信号dに含まれる体動信号成分が最小化される。周波数解析部50は、脈波信号d、または、脈波信号dに、脈波信号に含まれるノイズを抑制するフィルタリングフィルター部30によるを施して得られるフィルタリング後信号eに基づいて、所定時間毎例えば4秒毎に周波数解析を実行して、拍動信号を示す拍動呈示スペクトルを特定することができる。信号分配部39は、フィルター後信号eを第1周波数分解部高速フーリエ変換部:FFT40aに供給し、フィルター前の脈波信号dを第3周波数分解部40cに供給する。また、体動信号fは第2周波数分解部40bに供給される。拍動検出部としての後処理部60は、周波数スペクトルをスペクトル値の大きい順にソーティングするピーク順ソート部62と、ピーク順が上位の主要なスペクトルが、直近の過去例えば4秒前の拍動信号のスペクトルとの相関判定を実行する相関判定部64と、相関判定の結果を利用して拍動信号とノイズ成分とを分離する拍動/ノイズ分離部と66と、拍動/ノイズ分離処理によってノイズから分離された拍動成分のスペクトルを、拍動呈示スペクトルとして特定する拍動呈示スペクトル特定部68と、を有する。また、拍動呈示スペクトル捕捉処理部80は、例えば、拍動呈示スペクトル特定部68が、フィルター後信号eに基づく拍動呈示スペクトルの特定に失敗したときに動作を開始する。拍動呈示スペクトル捕捉処理部80は、フィルタリング前の脈波信号dフィルタリングによる信号の減衰が生じないため、フィルター後信号よりも大きな信号値をもつに基づいて、例えば、過去の拍動信号の周波数傾向に基づく相関判定によって、拍動呈示スペクトルの捕捉を試みる。拍動呈示スペクトルの特定や捕捉に成功すると、脈拍値算出部90は、例えば拍動呈示スペクトルの周波数に基づいて、例えば4秒毎に脈拍値を算出する。算出された脈拍値は、第1メモリー部70に記憶される。第1メモリー部70には、例えば、少なくとも最近の5回分の脈拍値が記憶される。なお、第1メモリー部70には、拍動呈示スペクトル特定処理ならびに拍動呈示スペクトルの捕捉処理によって得られた情報や、脈波信号dの周波数解析に基づく周波数傾向情報44や周波数解析結果情報45も蓄積される。加重移動平均算出部72は、例えば、第1メモリー部70から出力される、最新の脈拍値である第1脈拍値から最古の脈拍値である第mmは3以上の整数脈拍値までのm個の脈拍値に対して重み付け処理を施した後、重み付け処理後のm個の脈拍値を用いて加重移動平均値を算出する。ここでは、m=5として説明する。この加重移動平均値が、加重移動平均処理によって算出された脈拍数である。算出された加重移動平均による脈拍数は、第2メモリー部74に記憶され、また、表示処理部92に供給される。脈拍数の情報は、例えば、表示部94に表示される。なお、脈拍数ではなく、検出した脈の、時間軸上における変化を信号波形やグラフの形式で表示広義には報知してもよい。単純移動平均による脈拍数の遅れについてここで、図16Aおよび図16Bを参照して、単純移動平均による脈拍数の遅れについて説明する。図16Aおよび図16Bは、単純移動平均による脈拍数の遅れについて説明するための図である。図16Aは、4秒毎に脈拍値を算出することによって得られた、60秒分の脈拍値のデータの一例を示す。計測開始時点からの経過時間に対して、移動平均なしの脈拍値と、5点の脈拍値に基づく単純移動平均によって算出された脈拍数とが示されている。例えば、経過時点32秒の移動平均後の脈拍値は約83≒7578859088/5となる。図16Bは、算出の基礎となった各脈拍値つまり移動平均なしの脈拍値の、時間軸上での推移を示す第1特性線Z1と、単純移動平均によって算出された脈拍数の、時間軸上での推移を示す第2特性線Z2とを示す図である。図16Bから明らかなように、特性線Z1と特性線Z2とでは、明らかに形状が異なる。第1特性線移動平均なしの脈拍値の推移を示す特性線Z1の場合、28秒経過付近で脈拍値が極大となっている。これに対して、第2特性線5点の単純移動平均によって算出された脈拍数の推移を示す特性線Z2では、38秒経過付近で脈拍数が極大となっている。これは、この単純移動平均処理には、最近の20秒間の脈拍値の平均であることから、結果的に、期待値として現時点から10秒前の脈拍数を計算していることになるためである。上述のとおり、移動平均処理は、ローパスフィルター処理の一種と考えられる。第1特性線Z1を一つの波形と考えると、その波形が、ローパスフィルター処理によって第2特性線Z2で示される波形に変化したことになる。つまり、第1特性線Z1で示される波形が、時間軸上で遅延して、第2特性線Z2で示される波形になったとみることができる。脈拍数の即時の検出を重視する場合には、上述の遅延を低減することが好ましい。すなわち、複数の脈拍値の移動平均を算出して脈拍数を得るとき、算出された脈拍数の経過時間に対する変化と、算出の基礎となった脈拍値の変化との差つまり、算出された脈拍数の遅延を低減することが好ましい。そこで、本実施形態では、加重移動平均処理を採用する。加重移動平均は、算出の基礎となる個々の脈拍値に重み付けして平均を算出する方法である。すなわち、最新の脈拍値である第1脈拍値から最古の脈拍値である第mmは3以上の整数脈拍値までのm個の脈拍値に対して重み付け処理を施した後、重み付け処理後の脈拍値を用いて加重移動平均値を算出する。ここで、重み係数重みを示す係数を適切な値とすることによって、算出された脈拍数の、基礎となる脈拍値に対する遅延を低減することができる。重み係数配列の例ならびに加重移動平均の計算例以下、図2~図5を用いて、重み係数配列の例ならびに加重移動平均の計算例について説明する。なお、第1脈拍値~第m脈拍値のm個の脈拍値は、配列番号kをパラメーターとして、第k脈拍値kは1≦k≦mを満足する整数と表現することができる。図2~図5の例では、5点の脈拍値を使用することからm=5である。但し、これに限定されるものではなく、例えば、mの値を増大させることもできる。なお、mの値が大きくなれば、脈拍値を平滑化する効果あるいは誤差を分散する効果が高まる。図2は、4秒毎に算出された5点の脈拍値pkを、配列番号kに対応させて示した図である。k=1の脈拍値が第1脈拍値p1であり、最新の脈拍値である。kの値が大きくなるほど、脈拍値は古くなる。k=5の脈拍値p5が最古の脈拍値である。なお、最新の脈拍値とは、脈拍値が取得された時点が、移動平均の算出時点から最も近い脈拍値最も直近の脈拍値のことである。図2の例では、p1は93であり、p2は91であり、p3は88であり、p4は87であり、p5は88である。図3は、第1重み係数配列と第2重み係数配列を示す図である。第1脈拍値~第m脈拍値の各々に対応する重み係数からなる、複数の重み係数の配列を重み係数配列とする。図3の例では、重み係数配列として、2系統の重み係数配列が使用されている。すなわち、第1重み係数配列t1k、ならびに第2重み係数配列t2kが使用されている。通常の加重平均処理では、第1重み係数配列t1kが使用されるが、第1脈拍値p1が無効のときつまり、p1=0のときは、第2重み係数配列t2kが使用される。第1重み係数配列について第1重み係数配列t1kにおいて、第1重み係数t11は34、第2重み係数t12は8、第3重み係数t13は4、第4重み係数t14は3、第5重み係数t15は1である。各重み係数値の合計値重み合計値は、50=348431である。第1重み係数配列t1kにおいては、最新の脈拍値第1脈拍値p1に対する第1重み係数t11の値=34が、他の脈拍値に対する他の重み係数の値=8,4,3,1よりも大きく設定されている。これは、算出の基礎となるm個ここでは、m=5の脈拍値のうちで、最新の脈拍値第1脈拍値p1を最も重視して移動平均処理を実行することによって、算出された脈拍数の遅延を低減する効果が得られるからである。また、第1重み係数配列t1kにおいては、第1重み係数t11の値=34を、重み合計値=50の1/2=25以上となるように設定している。重み合計値とは、上述のとおり、算出の基礎となるm個ここではm=5の脈拍値の各々に対する重み係数第1重み係数~第m重み係数の各値の合計値である。また、第1重み係数配列t1kにおいては、第2脈拍値p2新しさが2番目の脈拍値:脈拍値が取得された時点が、移動平均の算出時点から2番目に近い脈拍値に対する第2重み係数t12の値=8を、重み合計値=50の1/2=25未満に設定している。また、第1重み係数配列t1kにおいては、第3脈拍値p3新しさが3番目の脈拍値:脈拍値が取得された時点が、移動平均の算出時点から3番目に近い脈拍値に対する第3重み係数t13の値=4を、第2重み係数t12の値=8よりも小さく設定している。第1重み係数t11~第3重み係数t13の各値=34,8,4を、重み合計値=50で除算して得られる割合は、対応する脈拍値の評価の程度を表しており、この割合が高いほど評価が高い。図2の例では、第1重み係数配列t1kにおいて、最新の脈拍値第1脈拍値p1を最重視して高い評価を与え、新しさが2番目の脈拍値第2脈拍値p2には2番目に高い評価を与え、新しさが3番目の脈拍値第3脈拍値p3の評価は、第2脈拍値p2の評価よりも下げている。つまり、脈拍値の新しさに応じて、重み係数の値に傾斜をもたせている。これによって、算出された脈拍数の遅延を低減する効果を高めることができる。第2重み係数配列t2kについて第2重み係数配列t2kにおいては、第1重み係数t21は0、第2重み係数t22は3、第3重み係数t23は1、第4重み係数t14は3、第5重み係数t15は1である。各重み係数値の合計値重み合計値は、6=03111である。第2重み係数配列t2kにおいては、最新の脈拍値p1に対する第1重み係数t21の値を0としている。これは、第2重み係数配列t2kは、p1が無効p1=0のときに使用されるからである。すなわち、加重移動平均処理は、演算式Σpkt2k}/Σt2kによって表すことができる。但し、kは1≦k≦mを満足する整数であり、pkは第k脈拍値であり、t2kは、第2重み係数配列における第k重み係数である。ここで、第1脈拍値p1が無効=0であったとする。このとき、上記の演算式の分子の計算において、p1t21=0であり、したがって、第1重み係数t21は無効である。ここで、第1重み係数t21の値を0にしておかないと、分母に無効な第1重み係数t21が加えられてしまい、重み合計値に誤差が生じる。そこで、図2の例では、第2重み係数配列t2kにおいて、第1脈拍値p1=0に対応する第1重み係数t21の値を0として、分母に誤差が生じないようにして、加重移動平均値を算出することとしている。また、kが1からmここではm=5まで順に変化した場合における、第k重み係数の値の変化の程度は、第2重み係数配列t2kの方が、第1重み係数配列t1kよりも緩やかである。第1重み係数配列t1kでは、重み係数の値は、34、8、4、3、1と変化する。一方、第2重み係数配列t2kでは、0この値は無視する、3、1、1,1と変化する。第2重み係数配列t2kの方が、数値が減少していく程度が小さく、第k重み係数の値の変化の程度が緩やかである。具体的には、第1重み係数配列t1kでは、第4重み係数t14が3であり、第5重み係数t15が1であり、その差は2である。一方、第2重み係数配列t2kでは、第4重み係数t24が1であり、第5重み係数t25が1であり、その差は0である。このように、取得された時点が最も古い第mここではm=5脈拍値に対応する第m重み係数の値と、2番目に古い第m-1脈拍値に対応する第m-1重み係数の値との差を、より小さくすることによって、上述の第k重み係数の値の変化の程度をより緩やかにすることを実現することができる。このことは、最古の第mここではm=5脈拍値に対する評価をより高めたことを意味する。第1重み係数配列t1kと第2重み係数配列t2kの切り替えについて上述のとおり、加重移動平均算出部72は、最新の脈拍値第1脈拍値p1の有効/無効に応じて、使用する重み係数配列を切り替える。つまり、図1に示される加重移動平均算出部72は、最新の脈拍値である第1脈拍値p1が有効であるとき、つまり、第1脈拍値の取得に成功してp1≠0のとき、第1重み係数配列t1kを使用し、第1脈拍値p1が無効であるとき、つまり、第1脈拍値p1の取得に失敗してp1=0であるときは、第2重み係数配列t2kを使用する。第1重み係数配列と、第2重み係数配列とを切り替えるのは、以下の理由による。すなわち、最新の脈拍値である第1脈拍値p1の取得に成功した場合p1≠0のときは、算出の基礎となるm個の脈拍値のうちで、新しい脈拍値ほど高い評価を与えて例えば、最新の脈拍値p1を最も重視して、加重移動平均処理を実行することによって、算出された脈拍数の時間的な遅延を低減する効果が得られる。一方、最新の脈拍値である第1脈拍値p1の取得に失敗した場合p1=0のときは、脈波センサー10から出力される脈波信号dの乱れが大きく、過去に取得した脈拍値にも無視できないノイズが含まれている可能性が高い。このような場合は、平滑化の度合いを強めた移動平均処理を実行して、算出される脈拍数を安定化させるのが好ましい。そこで、本実施形態では、加重移動平均算出部72は、最新の脈拍値である第1脈拍値p1が有効であるときは、第1重み係数配列t1kを使用し、最新の脈拍値第1脈拍値が無効であるときつまり、第1脈拍値の取得に失敗しているときは、平滑化の程度を高めるために、第2重み係数配列t2kを使用するようにしている。上述のとおり、第2重み係数配列t1kを使用して移動平均処理を実行した場合の、脈拍値の平滑化あるいは脈拍値の誤差分散の効果は、第1重み係数配列を使用した場合よりも高い。すなわち、第k脈拍値kは1≦k≦mを満足する整数におけるパラメーターkを1からmここではm=5まで順に変化させた場合、第k重み係数の値の変化の程度は、第2重み係数配列t2kの方が、第1重み係数配列t1kよりも緩やかである。よって、例えば、脈波信号dに含まれるノイズが多い場合に、第2重み係数配列t2kを用いた移動平均処理に切り替えることによって、例えば、脈拍数の乱れ乱高下の程度を抑制することができる。第1処理例図4は、加重移動平均処理の第1処理例を示す図である。図4の例では、5点の脈拍値p1~p5は、いずれも有効である。つまり、加重移動平均の基礎となる5点の脈拍値の取得に成功している。この場合には、第1重み係数配列t1kが使用される。この場合の加重移動平均処理は、演算式Σpkt1k}/Σt1kによって表される。すなわち、93×3491×888×485×380×1/348431=91.54≒92となる。この92が、加重移動平均処理によって算出された脈拍数である。第2処理例図5は、加重移動平均処理の第2処理例を示す図である。図5の例では、5点の脈拍値p1~p5のうち、最新の脈拍値である第1脈拍値p1が無効=0である。この場合には、第2重み係数配列t2kが使用される。この場合の加重移動平均処理は、演算式Σpkt2k}/Σt2kによって表される。すなわち、0×091×388×185×180×1/03111=87.67≒88となる。この88が、加重移動平均処理によって算出された脈拍数である。第3処理例図6は、加重移動平均処理の第3処理例を示す図である。図6の例では、5点の脈拍値p1~p5のうち、最新の脈拍値である第1脈拍値p1と、新しさが2番目の第2脈拍値p2が共に零である。ここでは、第1脈拍値p1が無効=0であることから、第2重み係数配列t2kが使用される。但し、第2脈拍値p2も0であることから、第2重み係数t22も0として取り扱う必要がある。つまり、第2重み係数t22は3であるが、このままでは、無効な値3が、演算式の分母に加算されてしまい、分母に誤差が生じる。そこで、加重移動平均処理に際しては、t22を0として計算する。この場合の加重移動平均処理は、演算式Σpkt2k}/Σt2k但しt22=0とするによって表される。すなわち、0×00×088×185×180×1/00111=84.33≒84となる。この84が、加重移動平均処理によって算出された脈拍数である。第4処理例図7は、加重移動平均処理の第4処理例を示す図である。図7の例では、5点の脈拍値p1~p5のうち、最新の脈拍値である第1脈拍値p1と、新しさが2番目の第2脈拍値p2と、新しさが3番目の第3脈拍値p3とが零である。ここでは、第1脈拍値p1が無効=0であることから、第2重み係数配列t2kが使用される。但し、第2脈拍値p2,第3脈拍値p3が0であることから、第2重み係数t22,第3重み係数t23も0として取り扱う必要がある。上述のとおり、無効な重み係数の値が演算式の分母に加算されてしまい、分母に誤差が生じるのを防止するためである。そこで、加重移動平均処理に際しては、t22,t23を0として計算する。この場合の加重移動平均処理は、演算式Σpkt2k}/Σt2k但しt22=0,t23=0とするによって表される。すなわち、0×00×00×085×180×1/00011=82.5≒83となる。この83が、加重移動平均処理によって算出された脈拍数である。第5処理例図8は、加重移動平均処理の第5処理例を示す図である。図8の例では、5点の脈拍値p1~p5のうち、最古の脈拍値p5を除いて、他の脈拍値はすべて零である。ここでは、第1脈拍値p1が無効=0であることから、第2重み係数配列t2kが使用される。但し、第2脈拍値p2,第3脈拍値p3,第4脈拍値p4が0であることから、第2重み係数t22,t23,t24も0として取り扱う必要がある。上述のとおり、無効な重み係数の値が演算式の分母に加算されてしまい、分母に誤差が生じるのを防止するためである。そこで、加重移動平均処理に際しては、t22,t23,t24を0として計算する。この場合の加重移動平均処理は、演算式Σpkt2k}/Σt2k但しt22=0,t23=0,t24=0とするによって表される。すなわち、0×00×00×00×080×1/00001=80となる。この80が、加重移動平均処理によって算出された脈拍数である。第6処理例図9は、加重移動平均処理の第6処理例を示す図である。図9の例では、5点の脈拍値p1~p5のうち、第2脈拍値p2が零である。ここでは、第1脈拍値p1が有効であることから、第1重み係数配列t1kが使用される。但し、第2脈拍値p2が0であることから、第2重み係数t22を0として取り扱う必要がある。上述のとおり、無効な重み係数の値が演算式の分母に加算されてしまい、分母に誤差が生じるのを防止するためである。そこで、加重移動平均処理に際しては、t12を0として計算する。この場合の加重移動平均処理は、演算式Σpkt1k}/Σt1k但しt12=0とするによって表される。すなわち、93×340×088×487×388×1/340431=91.98≒92となる。この92が、加重移動平均処理によって算出された脈拍数である。第7処理例図10は、加重移動平均処理の第7処理例を示す図である。図10の例では、5点の脈拍値p1~p5のうち、第1脈拍値p1を除いて、他の脈拍値がすべて零である。ここでは、第1脈拍値p1が有効であることから、第1重み係数配列t1kが使用される。但し、第2脈拍値p2~第5脈拍値p5がすべて0であることから、第2重み係数t12~第5重み係数t15をすべて0として取り扱う必要がある。上述のとおり、無効な重み係数の値が演算式の分母に加算されてしまい、分母に誤差が生じるのを防止するためである。そこで、加重移動平均処理に際しては、t12~t15をすべて0として計算する。この場合の加重移動平均処理は、演算式Σpkt1k}/Σt1k但しt12=0,t13=0,t14=0,t15=0とするによって表される。すなわち、93×340×00×00×00×0/340000=93≒93となる。この93が、加重移動平均処理によって算出された脈拍数である。第8処理例図11は、加重移動平均処理の第8処理例を示す図である。図11の例では、5点の脈拍値p1~p5のすべてが零である。つまり、図1の第1メモリー部70に記憶されている第1脈拍値~第m脈拍値ここではm=5のすべてが無効である。この例では、第1脈拍値p1が無効=0であることから、第2重み係数配列t2kが使用される。但し、第1脈拍値p1~第5脈拍値p5がすべて0であることから、脈拍値は0であるとして無効値化する。この例では、有効なデータがないことから、脈拍数は0となり、この0が脈拍数として出力される。これによって、加重移動平均算出部72は、基礎となるすべての脈拍値が無効の場合に、加重移動平均値の算出に失敗したことを示す情報つまり脈拍数が0を出力することができる。図12は、図1に示される拍動検出装置100の動作手順の一例を示すフローチャートである。まず、脈波信号dのデータが取得されるステップST1。次に、フィルター処理が実行されるステップST2。次に、脈波信号dの周波数解析処理が実行されて、所定時間毎例えば4秒毎に脈拍値が算出されるステップST3。算出された脈拍値は、第1メモリー部70に記憶されるステップST4。次に、最新の脈拍値つまり第1脈拍値p1が有効であるか否かが、加重移動平均算出部72によって判断されるステップST5。ステップST5においてYのときは、第1重み係数配列t1kが選択されるステップST6。また、ステップST5においてNのときは、算出の基礎となる脈拍値がすべて無効であるかが判断されるステップST7。ステップST7でNのときは、第2重み係数配列t2kが選択されるステップST9。ステップST7でYのときは、加重移動平均値算出された脈拍数を無効値化するステップST8。例えば、脈拍数を零とする。次に、ステップST6、またはステップST9で選択された重み係数配列を用いて、加重移動平均算出部72が、記憶部に記憶されている脈拍値の加重移動平均値を算出するステップST10。その後、必要に応じて、消費カロリー等の付随的な情報の算出処理が実行されるステップST11。このステップST11は省略することができる。ステップST12では、計測を継続するか否かが判断されるステップST12。ステップST12でNのときは、処理を終了する。ステップST12でYのときは、ステップST1に戻って処理が継続される。次に、図13および図14を参照して、1時間程度の脈拍計測を実施した場合における、加重移動平均値、単純移動平均値ならびに移動平均処理なしの場合の脈拍値の、経過時間に対する推移の例を説明する。図13は、一定時間連続して脈拍計測を実施した場合における、加重移動平均値ならびに単純移動平均値の経過時間に対する推移の例を示す図である。また、図14は、一定時間連続して脈拍計測を実施した場合における、移動平均処理なしの場合の脈拍値の、経過時間に対する推移の例を示す図である。図13において、加重移動平均値算出された脈拍数の推移は実線で示されており、単純移動平均値算出された脈拍数の推移は破線で示されている。単純移動平均値の時間遅れに比べて、加重移動平均値の時間遅れが小さいのは明らかである。また、図14の例では、移動平均処理なしの場合の脈拍値が0である点が、複数、存在している。脈拍数が0であるということは、脈拍数の取得に失敗したことを意味する。図13に示される、加重移動平均値によって算出される脈拍数は、0となっている点が一つもなく、安定した脈拍数の取得が実現されている。このように、本実施形態によれば、例えば、最新の脈拍値を重視した重み付けをすることによって、算出した脈拍値の時間遅れ脈拍値の推移を示す特性線の位相遅れとみることもできる遅れを軽減しつつ、移動平均処理による脈拍値の平滑化や誤差分散といった効果を得ることができる。また、第1重み係数配列および第2重み係数配列これらは重み付けテーブルということもできるを切り替えることによって、最新の脈拍値が計測できたときは、最新の脈拍値を重要視した加重移動平均処理を実施することができ、一方、最新の脈拍値が計測できなかったときは、平滑化の度合いを強めた加重移動平均処理を実施することができる。上述のとおり、脈拍値を検出できなかったということは、脈波信号に何らかのノイズが過分に含まれていた可能性が高く、過去に求めた脈拍値についても誤差が含まれる可能性がある。このような状況においては、平滑化の度合いを強める方が好ましい。なお、平滑化の度合いを強めた重み係数配列上述の例では第2重み係数配列t2kを生成する場合に、重み係数の値を、例えば、2次関数的、あるいは指数関数的非1次関数的に変化させてもよい。また、例えば、最新の脈拍値以外の脈拍値が計測不可であった場合でも、その無効の脈拍値を無視して、加重移動平均処理を実施することができる。すなわち、加重移動平均の基礎となる複数の脈拍値の中に無効の脈拍値が含まれているときでも、加重移動平均処理による効果を得ることができる。また、加重移動平均の基礎となる複数の脈拍値がすべて無効であった場合には、脈拍数を零つまり計測不可として、記録したり表示したりすることができる。図15Aおよび図15Bは、拍動検出装置の、被検体への装着例を示す図である。図15Aの例は、腕時計型の拍動検出装置の例である。脈波センサー10および表示部94を含むベース部400は、リストバンド300によって、被検体ユーザーの左手首200に装着されている。図15Bの例は、指装着型の拍動検出装置の例である。被検体の指先に挿入するためのリング状のガイド302の底部に、脈波センサー10が設けられている。なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項及び効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。また、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義又は同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。"