"コンピュータによって、ユーザの歩容を解析する方法であって、前記ユーザの歩行時に計測された第1加速度データを時系列で受信する受信ステップと、前記第1加速度データに対して平滑化処理を行う平滑化ステップと、前記平滑化処理後の第2加速度データ及び前記第1加速度データのそれぞれに対して周波数解析を行い、前記第2加速度データのパワースペクトラムからピーク周波数の候補を抽出し、前記第1加速度データのパワースペクトラムから前記候補の近傍のピーク周波数を検出し、当該ピーク周波数により前記ユーザの歩行周期Tを算出する歩行周期算出ステップと、前記第1加速度データの自己相関関数を算出する自己相関算出ステップと、前記歩行周期Tに基づいて前記自己相関関数におけるピークを検出するピーク検出ステップとを有することを特徴とする歩容解析方法。前記ピーク検出ステップは、前記自己相関関数において前記歩行周期T近傍の遅れ時間における最大の自己相関係数を自己相関第1ピークとして検出することを特徴とする請求項1に記載の歩容解析方法。前記ピーク検出ステップは、前記自己相関関数における自己相関第nピークnは自然数を検出する場合に、前記自己相関関数において前記歩行周期T×n近傍の遅れ時間における最大の自己相関係数を自己相関第nピークとして検出することを特徴とする請求項2に記載の歩容解析方法。ユーザの歩容を解析する装置であって、前記ユーザの歩行時に計測された第1加速度データを時系列で受信する受信手段と、前記第1加速度データに対して平滑化処理を行う平滑化手段と、前記平滑化処理後の第2加速度データ及び前記第1加速度データのそれぞれに対して周波数解析を行い、前記第2加速度データのパワースペクトラムからピーク周波数の候補を抽出し、前記第1加速度データのパワースペクトラムから前記候補の近傍のピーク周波数を検出し、当該ピーク周波数により前記ユーザの歩行周期Tを算出する歩行周期算出手段と、前記第1加速度データの自己相関関数を算出する自己相関算出手段と、前記歩行周期Tに基づいて前記自己相関関数におけるピークを検出するピーク検出手段とを具備することを特徴とする歩容解析装置。前記ピーク検出手段は、前記自己相関関数において前記歩行周期T近傍の遅れ時間における最大の自己相関係数を自己相関第1ピークとして検出することを特徴とする請求項4に記載の歩容解析装置。前記ピーク検出手段は、前記自己相関関数における自己相関第nピークnは自然数を検出する場合に、前記自己相関関数において前記歩行周期T×n近傍の遅れ時間における最大の自己相関係数を自己相関第nピークとして検出することを特徴とする請求項5に記載の歩容解析装置。請求項4乃至6のいずれか1項に記載の歩容解析装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させる歩容解析プログラム。図6は、一例として、リハビリ患者の歩行時における加速度の自己相関関数を示したものである。図7に、上記図6の自己相関関数に平滑化処理を加えた結果を示す。なお、図7において、3点比較により検出されたピークを丸印で示している。非特許文献1の技術は、平滑化処理された信号波形からピークを算出する方式であるため、図7に示すように歩容解析に重要となる歩行周期近傍における自己相関ピーク以外の箇所がピークとして抽出されてしまう。また、非特許文献2の技術では、閾値処理を加えることで不要なピークの削除を図っているが、ユーザの歩行シーンに応じてピークの大きさが異なる場合があるため、適切な閾値の設定が困難となる。この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ユーザの歩容を精度良く解析できるようにする歩容解析方法、歩容解析装置及びそのプログラムを提供することにある。上記目的を達成するために本発明の第1の態様は、ユーザの歩容を解析する歩容解析方法、歩容解析装置及びそのプログラムであって、前記ユーザの歩行時に計測された第1加速度データを時系列で受信し、前記第1加速度データに対して平滑化処理を行い、前記平滑化処理後の第2加速度データ及び前記第1加速度データのそれぞれに対して周波数解析を行い、前記第2加速度データのパワースペクトラムからピーク周波数の候補を抽出し、前記第1加速度データのパワースペクトラムから前記候補の近傍のピーク周波数を検出し、当該ピーク周波数により前記ユーザの歩行周期Tを算出し、前記第1加速度データの自己相関関数を算出し、前記歩行周期Tに基づいて前記自己相関関数におけるピークを検出するものである。上記第1の態様によれば、計測された加速度データに含まれる高周波数成分のノイズが自己相関関数のピーク検出に与える影響を低減することができる。これにより、ローパスフィルタなどの平滑化処理や閾値処理のみではピーク検出を行うことが困難な歩行時における加速度データについても、歩容解析に有用な自己相関関数におけるピークを精度良く検出することが可能となる。本発明の第2の態様は、前記第1の態様において、前記ピークの検出は、前記自己相関関数において前記歩行周期T近傍の遅れ時間における最大の自己相関係数を自己相関第1ピークとして検出するものである。上記第2の態様によれば、計測された加速データに含まれるノイズに起因するパワースペクトラムの高周波数成分をピークとして誤検出するのを防ぎ、歩容解析に有用な自己相関関数における第1ピークを精度良く検出することが可能となる。また、本発明の第3の態様は、前記第2の態様において、前記ピークの検出は、前記自己相関関数における自己相関第nピークnは自然数を検出する場合に、前記自己相関関数において前記歩行周期T×n近傍の遅れ時間における最大の自己相関係数を自己相関第nピークとして検出するものである。上記第3の態様によれば、歩容解析における研究において歩容パラメータとして活用される第nピークを精度良くかつ容易に求めることができる。すなわちこの発明によれば、ユーザの歩容を精度良く解析できるようにする歩容解析方法、歩容解析装置及びそのプログラムを提供することができる。以下、図面を参照して、本発明の一実施形態に係る歩容解析方法、歩容解析装置及びそのプログラムを説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る歩容解析装置の構成を示す図である。歩容解析装置1は、CPUCentralProcessingUnit及びメモリ等を有するコンピュータにより構成され、ユーザが携帯する加速度センサ2によって得られた加速度データを受信する。実施形態としては、加速度センサ2が有線又は無線を問わずに加速度データを歩容解析装置1に送信する方式でもよいし、加速度センサ2と一体型となった計算処理端末として歩容解析装置1を構成する方式でもよいものとする。図2は、歩容解析装置1の機能構成を示すブロック図である。歩容解析装置1は、加速度情報受信部101、平滑化処理部102、歩行周期算出部103、自己相関算出部104、及びピーク検出部105を備える。なお、これらの各部は、歩容解析装置1のCPUとメモリ上で実行される制御プログラムにより実現する。加速度情報受信部101は、通信インタフェース等で構成され、ユーザの歩行時に加速度センサ2によって計測された加速度データを有線又は無線により時系列で受信する。また、加速度情報受信部101は、メモリカード等の記録媒体に格納されている加速度データを読み込むように構成してもよい。平滑化処理部102は、加速度情報受信部101で受信された加速度データの平滑化処理を行う。歩行周期算出部103は、加速度情報受信部101で受信された加速度データ第1加速度データ、及び平滑化処理部102から出力される平滑化処理後の加速度データ第2加速度データをそれぞれ周波数解析して得られるパワースペクトラムから、後述する手法によりユーザの歩行周期を算出する。自己相関算出部104は、加速度情報受信部101で受信された加速度データの自己相関関数を算出する。ピーク検出部105は、歩行周期算出部103で算出された歩行周期に基づいて、自己相関算出部104で算出された自己相関関数におけるピークを検出する。次に、このように構成される歩容解析装置の動作について詳しく説明する。加速度情報受信部101は、加速度センサ2から予め定められた時間長の加速度データを予め定めた時間間隔で受信する。あるいは、予め定めたルールに基づいたイベントが発生するごとに加速度データを受信する。以降では、受信した時刻t1から時刻tnまでにおける加速度データの時系列データをat1:tnとする。加速度情報受信部101は、受信した加速度データat1:tnを、平滑化処理部102及び歩行周期算出部103に送信する。平滑化処理部102は、加速度情報受信部101から受信した加速度データat1:tnの平滑化処理を行う。これにより、加速度データat1:tnの高周波数成分のノイズが自己相関関数のピーク検出に与える影響を低減することができる。平滑化手法の例としては、ローパスフィルタを用いた平滑化処理がある。これは、加速度データat1:tnに下記の式1に示す一次遅れの伝達関数Gsを乗じることで実現できる。ただし、式1において、K,ωc,sはそれぞれ、ローパスフィルタの通過域での利得、遮断周波数、ラプラス変換の変数とする。これ以下、平滑化された加速度データを平滑化データa ́t1:tnと呼ぶ。平滑化処理部102は、平滑化データa ́t1:tnを歩行周期算出部103に送信する。歩行周期算出部103は、加速度情報受信部101から受信した加速度データat1:tn及び平滑化処理部102から受信した平滑化データa ́t1:tnのそれぞれに対してFFTなどを用いて周波数解析を行うことで、ユーザの歩行周期を算出する。以下、図3のフローチャートを参照して、歩行周期算出処理の詳細について説明する。図3のステップS1において、歩行周期算出部103は、加速度情報受信部101から加速度データat1:tnを受信し、平滑化処理部102から平滑化データa ́t1:tnを受信する。ステップS2において、歩行周期算出部103は、上記受信された加速度データat1:tn及び平滑化データa ́t1:tnのそれぞれに対してFFTなどを用いて離散フーリエ変換を行うことで周波数空間におけるパワースペクトラム成分を算出する。図4aに加速度データat1:tnに対して離散フーリエ変換処理した結果の例、図4bに平滑化データa ́t1:tnに対して離散フーリエ変換処理した結果の例を示す。ステップS3において、歩行周期算出部103は、上記ステップS2で算出した周波数空間における平滑化データa ́t1:tnのパワースペクトラム成分f ́t1:tnのうち、最大のパワースペクトラムを有する周波数の検出を行う。検出方法としては、例えば、直流成分を除いた最も小さな周波数から昇順にパワースペクトラムの前後3点比較を行うことで局所的なピークを順次探索し、ついで探索されたピーク群の中から最大のパワースペクトラムを有するピークをピーク周波数候補f ́pとして検出する。ステップS4において、歩行周期算出部103は、上記ステップS3で検出したピーク周波数候補f ́pを用いて、上記ステップS1で受信した加速度データat1:tnのパワースペクトラム成分の情報ft1:tnの中からピーク周波数fpを検出する。具体的には、加速度データat1:tnのパワースペクトラム成分ft1:tnに対して、ピーク周波数候補f ́p近傍の周波数において最大のパワースペクトラムのピークを有するピーク周波数fpを検出する。ピークの検出方法としては、ピーク周波数候補f ́p近傍において周波数軸に対するパワースペクトラムの前後3点比較を行う。図4bからわかるように、このようにピーク周波数fpを検出することで、加速データat1:tnに含まれるノイズに起因するパワースペクトラムの高周波数成分をピークとして誤検出するのを防ぐことができると期待できる。ステップS5において、歩行周期算出部103は、上記ステップS4で検出したピーク周波数fpからユーザの歩行周期Tを下記の式2により算出する。ステップS6において、歩行周期算出部103は、上記ステップS5で算出したユーザの歩行周期Tを自己相関算出部104及びピーク検出部105に送信し、歩行周期算出処理を終了する。自己相関算出部104は、加速度データat1:tnの自己相関関数を算出する。自己相関関数は、縦軸を自己相関係数Rk、横軸を遅れ時間kとする各遅れ時間における自己相関係数の時系列変化を表す。自己相関関数の算出結果の一例を図5に示す。また、自己相関算出部104は、算出した自己相関関数をピーク検出部105に送信する。例えば、加速度データat1:tnの自己相関係数Rkは下記の式3により算出される。なお、式3において、atは、時刻tにおける加速度データを表す。また、kは、kサンプル分の遅れ時間を表し、nは、歩容解析に用いる加速度データの総サンプル数を表す。ピーク検出部105は、歩行周期算出部103から受信したユーザの歩行周期Tを用いて、自己相関算出部104から受信した自己相関関数におけるピーク自己相関ピークを検出する。具体的には、歩行周期T近傍の遅れ時間において最大の値を有する自己相関係数を探索し、このときの値を自己相関第1ピークRp1とする。探索方法としては、歩行周期T近傍において、自己相関関数に対する前後3点比較を行うことで自己相関係数の最大値を探索する。また、同様にして、自己相関第nピークnは自然数を検出する場合は、歩行周期n×T近傍の遅れ時間において最大の値を有する自己相関係数を検出し、このときの値を自己相関第nピークRpnとする。図5では、第1ピークから第4ピークまでの検出例を示している。以上述べたように、本実施形態によれば、自己相関ピークにおける遅れ時間が歩行周期を表すことに着目し、自己相関関数において、周波数解析により抽出されるユーザの歩行周期近傍の遅れ時間における最大の自己相関係数を自己相関ピークとする。このように、歩行の特性を加味することで、図6のように波形が乱れた自己相関関数に対しても、歩容解析において有用となる歩行周期近傍の自己相関ピークを精度よく検出することが可能となる。なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。"