"対象者の筋電位に関する筋電データの中から、前記対象者が意図しない不随意運動に対応する信号成分を推定して、前記対象者が意図する随意運動に対応する信号成分を特定する筋電データ処理装置であって、前記不随意運動時の筋電位の経時的変化を表す不随意波形が複数パターン記憶された記憶手段と、前記対象者から取得した前記筋電データの経時的変化を表す取得波形に対し、前記各不随意波形の中で最も近似する最近似波形を選択し、当該最近似波形と前記取得波形との類似度を演算により求める類似度算出手段と、前記最近似波形と前記類似度に基づき、前記筋電データの中で前記不随意運動の信号成分が含まれる割合を表す減衰率を求める減衰率算出手段と、前記減衰率に基づき、取得した前記筋電データを前記各信号成分に分けるフィルタリング手段とを備えたことを特徴とする筋電データ処理装置。前記類似度算出手段では、予め記憶された数式により、前記各不随意波形それぞれについて、前記取得波形との相関性を表す相関係数が求められた後、当該相関係数が最大となるものを前記最近似波形として選択し、前記相関係数の最大値を予め記憶された数式に代入することにより、前記類似度が求められることを特徴とする請求項1記載の筋電データ処理装置。前記減衰率算出手段では、前記相関係数の最大値が予め設定した閾値よりも小さい場合、取得した前記筋電データに前記不随意運動に対応する信号成分が殆ど含まれていないものと判断し、前記減衰率をほぼ0にすることを特徴とする請求項2記載の筋電データ処理装置。前記取得波形は、前記筋電位データの現在の取得時から遡って一定時間前までに取得した筋電データの経時的変化を表し、前記減衰率算出手段では、前記類似度に前記最近似波形の最終位相の値を乗じて前記減衰率を算出することを特徴とする請求項1、2又は3記載の筋電データ処理装置。対象者の筋電位に関する筋電データの中から、前記対象者が意図しない不随意運動に対応する信号成分を推定して、前記対象者が意図する随意運動に対応する信号成分を特定する筋電データ処理装置を構成するコンピュータを機能させるためのプログラムにおいて、前記不随意運動時の筋電位の経時的変化を表す不随意波形が複数パターン記憶された記憶手段と、前記対象者から取得した前記筋電データの経時的変化を表す取得波形に対し、前記各不随意波形の中で最も近似する最近似波形を選択し、当該最近似波形と前記取得波形との類似度を演算により求める類似度算出手段と、前記最近似波形と前記類似度に基づき、前記筋電データの中で前記不随意運動の信号成分が含まれる割合を表す減衰率を求める減衰率算出手段と、前記減衰率に基づき、取得した前記筋電データを前記各信号成分に分けるフィルタリング手段として前記コンピュータを機能させることを特徴とする筋電データ処理装置のプログラム。使用者の関節付近に装着され、当該関節による体部位の運動を支援可能に動作する装具と、当該装具による動作を制御する制御装置とを備え、前記装具の動作により前記使用者の動作支援を行う装置であって、前記装具は、前記体部位の運動方向のみに動作可能なアームと、当該アームを動作させる駆動手段と、前記体部位の動作を行う筋肉部分の皮膚表面に装着され、前記筋肉部分の筋電位に関する筋電データを取得する筋電位センサとを備え、前記制御装置は、前記筋電位センサで得られた前記筋電データから、前記使用者が意図しない不随意運動の影響によるノイズを除去する筋電データ処理部と、当該筋電データ処理部で処理された後の補正筋電データに基づき、前記駆動手段の駆動を指令する指令部とを備え、前記筋電データ処理部は、前記不随意運動時の筋電位の経時的変化を表す不随意波形が複数パターン記憶された記憶手段と、前記使用者から取得した前記筋電データの経時的変化を表す取得波形に対し、前記各不随意波形の中で最も近似する最近似波形を選択し、当該最近似波形と前記取得波形との類似度を演算により求める類似度算出手段と、前記最近似波形と前記類似度に基づき、前記筋電データの中で前記ノイズが含まれる割合を表す減衰率を求める減衰率算出手段と、前記減衰率に基づいて、取得した前記筋電データから前記補正筋電データを求めるフィルタリング手段とを備えたことを特徴とする動作支援装置。しかしながら、前記特許文献1の装置にあっては、本態性振戦患者の上肢の動作を補助することができない。すなわち、本態性振戦患者は、前述したように、自分が意図する動作すなわち随意運動を行おうとした際に、自分の意思とは関係のない体の震えすなわち不随意運動が生じる。このため、特許文献1の装置では、不随意運動による力の周期的な変化を検出した時点で、前記自由端部の動作制御が停止してしまい、随意運動の補助ができず、本態性振戦患者に対して適切な運動支援を行うことができない。ところで、本発明者らは、本態性振戦患者への運動支援のためのロボット装具の研究開発を行っており、このロボット装具の動作制御は、患者の筋肉の収縮時に周辺皮膚表面に現れる電位差である表面筋電位に基づいて行われる。ところが、筋電位センサ等で得られた筋電位信号には、使用者が意図する随意運動に対応する信号成分と振戦の影響による不随意運動に対応する信号成分とが混在している。従って、随意運動のみを支援可能にするには、筋電位に関する筋電データを患者から取得した後、不随意運動の影響による信号成分ノイズを除去するフィルタリング手法の開発が要請される。そこで、本発明者らは、鋭意、実験研究を行った結果、振戦患者の筋電データに周期性があることに着目し、取得した筋電データから、振戦の影響によるノイズを除去するフィルタリングアルゴリズムを創出した。本発明は、以上の課題に基づいて案出されたものであり、その目的は、不随意運動を行う振戦患者等の対象者から取得した筋電データを、随意運動に対応する信号成分と不随意運動に対応する信号成分とに分けることができる筋電データ処理装置、そのプログラム、及び動作支援装置を提供することにある。前記目的を達成するため、本発明は、対象者の筋電位に関する筋電データの中から、前記対象者が意図しない不随意運動に対応する信号成分を推定して、前記対象者が意図する随意運動に対応する信号成分を特定する筋電データ処理装置であって、前記不随意運動時の筋電位の経時的変化を表す不随意波形が複数パターン記憶された記憶手段と、前記対象者から取得した前記筋電データの経時的変化を表す取得波形に対し、前記各不随意波形の中で最も近似する最近似波形を選択し、当該最近似波形と前記取得波形との類似度を演算により求める類似度算出手段と、前記最近似波形と前記類似度に基づき、前記筋電データの中で前記不随意運動の信号成分が含まれる割合を表す減衰率を求める減衰率算出手段と、前記減衰率に基づき、取得した前記筋電データを前記各信号成分に分けるフィルタリング手段とを備えた、という構成を主として採っている。本発明によれば、不随意運動を行う振戦患者等の対象者から取得された筋電データを、随意運動に対応する信号成分と不随意運動に対応する信号成分とに分けることができる。従って、不随意運動と随意運動が混在する対象者から得られた筋電データについて、前記何れか一方の信号成分を除去し、何れか他方の信号成分のみを抽出することができる。これにより、本発明の筋電データ処理装置は、不随意運動の影響を排除して随意運動のみの運動支援をする装置や、不随意運動を抑制するための運動支援をする装置等に適用することができ、当該各装置の動作制御に有用となる。以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。図1には、本実施形態に係る動作支援装置の概略構成図が示されている。この図において、前記動作支援装置10は、振戦患者である使用者H対象者の生活動作を支援する装置であって、使用者Hが意図しない不随意運動の影響を排除し、使用者Hが意図する随意運動のみについてパワーアシストするようになっている。この動作支援装置10は、使用者Hの関節付近に装着されて当該関節による体部位の運動を支援可能に動作する装具11と、装具11による動作を制御する制御装置12とを備えている。前記装具11は、使用者Hの腕部に装着されるようになっており、肘関節の屈曲動作を支援するようになっている。この装具11は、使用者Hの肘関節の屈曲動作方向のみに動作可能なアーム14と、アーム14を動作させる駆動手段としてのモータ15と、前記屈曲動作を行うための上腕筋の皮膚表面に装着され、上腕筋の表面筋電位に関する筋電データを取得するための筋電位センサ17とを備えている。前記アーム14は、使用者Hの上腕部の外側に沿って配置される上腕側アーム19と、使用者Hの前腕部の外側に沿って配置される前腕側アーム20と、これら上腕側アーム19と前腕側アーム20を相対回転可能に連結する連結部22と、上腕側アーム19の上端側に取り付けられ、使用者Hの上腕部に固定可能な上腕側装着部24と、前腕側アーム20の先端側に取り付けられ、使用者Hの手首に固定可能な前腕側装着部25とを備えている。前記連結部22は、使用者Hがアーム14を装着したときに、使用者Hの肘関節の付近の外側に配置されるようになっている。また、連結部22には、上腕側アーム19に対する前腕側アーム20の回転動作範囲を規制するストッパ図示省略が設けられており、当該ストッパにより、使用者Hの前記屈曲動作の範囲内のみで前腕側アーム20が回転動作可能となる。前記上腕側装着部24は、上腕部の周囲を内側に挟み込み可能な平面視ほぼコ字状図示省略に形成されており、上腕部が挟み込まれる内側部分の幅は、装着する使用者Hの上腕部の太さに合わせて調整可能となっている。この上腕側装着部24は、図示しない面ファスナー等で上腕部の所定位置に脱落不能に固定される。前記前腕側装着部25は、上腕側装着部24と実質的に同様の構成となっており、図示しない面ファスナー等で手首の所定位置に固定される。前記モータ15は、連結部22に設けられており、モータ15の駆動時には、上腕側アーム19に対する前腕側アーム20の回転動作が行われる。その一方、モータ15の停止時には、上腕側アーム19に対する前腕側アーム20の回転動作がロックされ、アーム15が装着された状態の使用者Hは、前腕側アーム20のロックによって、前腕部を自由に動作できなくなる。なお、本実施形態では、モータ15により、上腕側アーム19に対する前腕側アーム20の回転動作を行うようになっているが、同様の作用を奏する限りにおいて、当該モータ15の代わりに他のアクチュエータを用いることもできる。前記筋電位センサ17は、使用者Hが肘関節を屈曲動作する際に用いる上腕筋のある皮膚表面の前後2箇所、すなわち、前記屈曲動作時の主働筋、拮抗筋の関係となる上腕二頭筋、上腕三頭筋がそれぞれある皮膚表面に1個ずつ取り付けられる。これら筋電位センサ17では、所定時間毎例えば、1msec毎のサンプリング周期で筋電位信号が取得され、当該筋電位信号が逐次、制御装置12に伝送され、制御装置12では、所定の信号処理を経て、筋電位の大きさを表す筋電データが経時的に記憶される。この制御装置12は、CPU等の演算処理装置及びメモリやハードディスク等の記憶装置等からなるコンピュータによって構成され、当該コンピュータを以下の各部及び各手段として機能させるためのプログラムがインストールされている。すなわち、制御装置12は、筋電位センサ17で得られた筋電データから、使用者Hの不随意運動の影響によるノイズを除去する筋電データ処理部27と、筋電データ処理部27で処理された後の補正筋電データに基づき、モータ15の駆動を指令する指令部28とを備えて構成されている。前記筋電データ処理部27は、取得した筋電データの中から、不随意運動に対応する信号成分を推定し、随意運動に対応する信号成分を特定する筋電データ処理装置として機能する。この筋電データ処理部27は、不随意運動時の筋電位の経時的変化を表す不随意波形が複数パターン記憶された記憶手段29と、実際に取得した筋電データの経時的変化を表す取得波形に対し、記憶された複数パターンの不随意波形の中で最も近似する最近似波形を選択し、当該最近似波形と前記取得波形との類似度を求める類似度算出手段30と、最近似波形と類似度に基づき、筋電データの中で不随意運動の信号成分であるノイズが含まれる割合を表す減衰率を求める減衰率算出手段31と、減衰率に基づいて、取得した筋電データから、随意運動に対する信号成分のみで構成される補正筋電データを求めるフィルタリング手段32とにより構成されている。前記記憶手段29には、複数パターンの前記不随意波形とそれら波形をベクトル化した不随意ベクトルが予め記憶されている他、以下の各手段30,31,32での演算に用いる種々の数式が記憶されており、また、所定時間毎のサンプリング周期で取得された筋電データが経時的に記憶されるようになっている。図2に示されるように、前記不随意波形Wは、振戦による不随意運動の筋電位の経時的変化を表す周期関数fxを仮想的に設定し、当該周期関数fxを1周期分切り出した波形となっている。この周期関数fxとしては、振戦の影響による筋電位の経時的変化に近似し、且つ、筋電位の最高値が1になるπ周期の関数であれば何でも良い。また、実際の振戦患者が不随意運動のみを行っているときの筋電位の時間変化を表す波形を取得し、当該波形を加工し、πの周期を持つように関数化したものを利用してもよい。本実施形態では、周期関数fxとして、サイン累乗波例えば、fx=sin4xが用いられている。この不随意波形Wは、図2及び図3に示されるように、周期関数から1周期分を切り出す際に、その最終位置最終位相θEを変えることで、相互に位相がずれた状態の複数の形状の波形が得られる。具体的には、周期関数の1周期分をN等分し、当該等分されたそれぞれの位相が、波形の最終位相θEとなるように、周期関数の1周期分の範囲で切り出され、最終位相θEがそれぞれ異なるN個の不随意波形が得られる。なお、ここでの等分数Nは、後述する相関係数の演算に用いる筋電データのサンプル数Nと同一に設定され、振戦の周波数Fと、筋電位センサ17による筋電データの取得間隔であるサンプリング周期Δtとにより、以下の数式で予め決定される。前記不随意ベクトルは、各不随意波形に対応して記憶手段29に記憶されている。この不随意ベクトルは、不随意波形WにおけるN等分された各位相での筋電位の大きさについて、最終位相θEから最初の位相まで遡って順に並べることで得られた要素数N個のベクトルであり、各不随意波形Wにそれぞれについて設定される。前記類似度算出手段30では、予め記憶された数式により、各不随意波形Wそれぞれについて、前記取得波形との相関性を表す相関係数が求められた後、相関係数の最大値から類似度が求められる。ここでは、各不随意波形Wのうち相関係数が最大となるものが前記最近似波形として選択されることになり、当該最近似波形は、後述するように、減衰率算出手段31での減衰率の算出に用いられる。前記相関係数は、記憶手段29に記憶された複数の不随意波形Wそれぞれについて、現在の筋電データの取得時から一定時間まで遡って実際に取得した筋電データを用い、次のようにして求められる。先ず、前記一定時間の筋電データをベクトル化した筋電データベクトルが求められる。ここでは、現在の筋電データの取得時を含め前述のサンプル数Nの筋電データが得られるように、現在の筋電データの取得時から、過去N-1回前に得られた筋電データまでを使い、当該筋電データを現在から過去に向かって順に並べることで、N個の要素とした筋電データベクトルが求められる。次に、筋電データベクトルEと、前述したN個の各不随意ベクトルBmm=0,1,2,3N-1それぞれとの相関係数Cmが以下の式によって求められる。得られた相関係数Cmは、前記取得波形が前記各不随意波形Wにどの程度近似しているかを表す指標となる。次に、各相関係数Cmの最大値CMAXから、当該最大値CMAXが得られる不随意波形Wに対する前記取得波形との類似度Dが次式により算出される。なお、上式において、offsetは、筋電データの波形が不随意波形に類似すると判断し得る相関係数Cmの閾値に相当する定数であり、aは、当該閾値付近の類似度Dの変化割合を定めるゲインとなる定数である。これら定数は、予め、実際の振戦患者のデータを考慮しながら経験的に定められる。前記減衰率算出手段31では、次式に表されるように、求めた類似度Dと、最大値CMAXが得られた不随意波形における最終位相θEでの周期関数の値fθEとを乗じることで、取得した筋電データのうち不随意運動に対応する成分の割合を表す減衰率Aが求められる。上式3、4によれば、相関係数Cmの最大値CMAXが前記閾値offsetよりも小さい場合、取得した筋電データにノイズが殆ど含まれていないものと判断され、減衰率Aがほぼ0になる。前記フィルタリング手段32では、減衰率算出手段31で求めた減衰率Aを次式に代入することによって、時刻t=nの際に得られた筋電データenから、随意運動に対応する成分のみを抽出した補正筋電データSnが得られる。この補正筋電データSnは、筋電データenが得られる都度、前述の手順で求められる。前記指令部28では、得られた補正筋電データSnに応じてモータ15の駆動量が決定され、当該駆動量が得られるようにモータ15に指令信号が送られる。以上の構成により、使用者Hが肘関節の屈曲動作をする際に、振戦の影響がある場合には、当該振戦による不随意運動の影響が除去され、随意運動のみが考慮された指令信号に基づいてモータ15が駆動する。その結果、使用者Hの随意運動の意思のみに合致した形でアーム14が動作し、使用者Hの肘関節の屈曲動作支援が行われ、随意運動に混在する不随意運動は、アーム14の動作に反映されないことになる。一方、使用者Hが随意運動を行わずに振戦が発生している場合は、前述のアルゴリズムにより、筋電位センサ17で得られた筋電データが殆ど不随意運動のものと推定され、モータ15を動作させるための指令信号が殆どなくなる。従って、この場合は、使用者Hの意思通り、モータ15が駆動せず、不随意運動によるアーム14の不意な動作が阻止されることになる。なお、本発明に係る動作支援装置10は、本態性振戦患者の運動支援に限らず、他の振戦患者への運動支援も可能である他、不随意運動が混在する脳性麻痺等の使用者に対し、随意運動を支援する装置として利用することも可能である。また、前記実施形態では、装具11を腕部に取り付け、腕部の運動支援を行うことを目的としているが、本発明はこれに限らず、脚部等の他の体部位に取り付け、当該体部位の運動支援を行う動作支援装置10とすることもできる。要するに、本発明の動作支援装置10は、関節によって動作する種々の体部位の運動支援が可能となる。更に、前記筋電データ処理部27は、動作支援装置10の制御装置12の一部として組み込まれているが、本発明はこれに限らず、筋電データ処理装置として独立させ、筋電データのうち随意運動に対応した信号成分或いは不随意運動に対応した信号成分を抽出し、当該抽出した補正筋電データを他の装置に供給可能にすることもできる。その他、本発明における装置各部の構成は図示構成例に限定されるものではなく、実質的に同様の作用を奏する限りにおいて、種々の変更が可能である。"