"被験者の脳波を検出して眠気を判定する眠気判定装置であって、前記脳波のデータを時間領域で検出する脳波検出部と、前記時間領域の脳波データを周波数分析して周波数帯域別に脳波のパワーを求める周波数分析部と、前記周波数帯域別の脳波のパワーのうち、β波の周波数帯域の脳波のパワーから筋電を検出する筋電検出部と、前記β波の周波数帯域以外の帯域の脳波のパワーに基づいて眠気指標を算出する眠気指標算出部と、前記筋電検出部の筋電検出結果と前記眠気指標算出部で算出した前記眠気指標とに基づいて、前記被験者の眠気を判定する眠気判定部とを備えることを特徴とする眠気判定装置。前記筋電を、前記β波の周波数帯域の脳波のパワーを予め設定された閾値と比較することにより検出することを特徴とする請求項1記載の眠気判定装置。前記閾値を、前記被験者が高覚醒状態での脳波を使って調整することを特徴とする請求項2記載の眠気判定装置。前記眠気指標を、δ波の周波数帯域とθ波の周波数帯域とα波の周波数帯域とのうちの少なくとも1つ以上の周波数帯域の脳波のパワーを用いて求めることを特徴とする請求項1~3の何れかに記載の眠気判定装置。δ波の周波数帯域とθ波の周波数帯域とα波の周波数帯域とのうちのすくなくとも1つ以上の周波数帯域を更に分割し、分割した周波数帯域の脳波のパワーを用いて前記眠気指標を求めることを特徴とする請求項1~3の何れかに記載の眠気判定装置。筋電が検出されたときに前記被験者は高覚醒であると判定し、筋電が検出されなかったときには、前記眠気指標に基づいて前記被験者の眠気を判定することを特徴とする請求項1~5の何れかに記載の眠気判定装置。前記周波数分析の際に前記β波の周波数帯域の脳波のパワーを最初に求め、該パワーが閾値以上の場合、前記眠気指標の算出を行わないことを特徴とする請求項1~6の何れかに記載の眠気判定装置。前記時間領域の脳波データをオーバーラップ処理した後、前記周波数分析を行うことを特徴とする請求項1~7の何れかに記載の眠気判定装置。しかしながら、特許文献1に開示の技術では、脳波に、瞬目、眼球運動、筋電等の雑音が混入した場合、それらの雑音によりカウンタがミスカウントする場合があり、ドライバの覚醒度が実際より低く判定される虞がある。車両を運転中のドライバは、ハンドルブレーキアクセル等の運転操作や首を動かしての安全確認や座り直しなどを行っており、ドライバの体の動きに伴って発生する筋電のスペクトルは、脳波よりも高い周波数まで広帯域に分布している。また、車載されている様々な電子装置は、動作中に雑音を周囲に放射している。従って、これらの筋電による雑音や外来雑音により、覚醒度の判定ミスが発生すると、不適切な警報、運転支援制御等がなされ、ドライバが不快感を感じてしまう。一方、このような判定ミスを防ぐため長時間の測定を行い、平均処理を施すと、覚醒度判定にリアルタイム性が失われ、適切な運転支援制御が困難となる。また、特許文献2に開示の技術では、覚醒度評価指標として、少なくともα波のパワーとβ波のパワーとの比率を含む複数の生理指標特徴量を用いている。筋電のスペクトルは、脳波よりも高い周波数まで広帯域に分布しているので、覚醒度の低下によりα波が増大すると共に、筋電が発生してβ波が増大するようなケースでは、筋電雑音によって覚醒度の判定に誤判定が生じる虞がある。また、複数の生理指標を覚醒度判定に使用することは、複数のセンサを必要とするため、コストアップの原因となる。更に、特許文献3の技術では、覚醒度評価指標として、α波のパワーと筋電のパワーとの比を用いている。従って、覚醒度の低下によりα波が増大すると共に、筋電が発生するようなケースでは、筋電が雑音となって覚醒度の判定に誤判定が生じる虞がある。さらに、筋電のスペクトルは、脳波よりも高い周波数まで広帯域に分布しているため、筋電を測定するには、脳波測定と比較してサンプリング周波数を高くする必要があり、回路の消費電力が増大するばかりでなく、高サンプリングクロックに対応した回路部品を要してコストが増大してしまう。本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、脳活動を直接的に反映している脳波のみを用いて雑音の含まれている区間と雑音の少ない区間を識別し、低コストでリアルタイム性の高い、高精度な眠気判定を行うことのできる眠気判定装置を提供することを目的としている。本発明による眠気判定装置は、被験者の脳波を検出して眠気を判定する眠気判定装置であって、前記脳波のデータを時間領域で検出する脳波検出部と、前記時間領域の脳波データを周波数分析して周波数帯域別に脳波のパワーを求める周波数分析部と、前記周波数帯域別の脳波のパワーのうち、β波の周波数帯域の脳波のパワーから筋電を検出する筋電検出部と、前記β波の周波数帯域以外の帯域の脳波のパワーに基づいて眠気指標を算出する眠気指標算出部と、前記筋電検出部の筋電検出結果と前記眠気指標算出部で算出した前記眠気指標とに基づいて、前記被験者の眠気を判定する眠気判定部とを備えている。本発明によれば、脳活動を直接的に反映している脳波のみを用いて雑音の含まれている区間と雑音の少ない区間を識別することができ、低コストでリアルタイム性の高い、高精度な眠気判定を行うことができる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図1において、符号1は、例えば自動車等の車両を運転するドライバを被験者として、眠気を判定する眠気判定装置であり、脳波検出部2で被験者ドライバの脳波を検出し、検出した脳波データに基づいて、マイクロコンピュータ等からなる処理ユニット10で被験者ドライバの眠気を判定する。処理ユニット10の眠気判定に係る機能は、以下に説明する各機能部、すなわち、オーバーラップ処理部11、周波数分析部12、筋電検出部13、眠気指標算出部14、眠気判定部15を主として形成されている。脳波検出部2は、例えば、脳波を検出する電極と信号処理回路とを内蔵するキャップ状に形成され、ドライバの頭部に装着される。電極は、ドライバの頭部、耳朶、額の何れかの領域の2カ所但し、耳朶のみの2カ所は除くに接触するように配置され、例えば、国際10-20法におけるPz部位を単極導出によって検出し、図2に示すように、微弱電圧の時間変化波形で示される脳波データを得る。検出された脳波データは、図示しないアンチエリアスフィルタや増幅器等により処理された後、A/D変換され、デジタル化された脳波データが処理ユニット10に伝送される。尚、この場合、脳波検出部2から処理ユニット10へのデータの伝送は、ケーブルを介することなく無線により行うことが望ましい。脳波検出部2と処理ユニット10とを無線通信で接続することにより、ケーブルによるドライバの拘束感とケーブルの揺れに伴う雑音発生とを低減することが可能となる。処理ユニット10は、時間領域で得られる脳波データを周波数領域のデータに変換し、周波数領域のデータから得られるパワースペクトルから、δ帯域,θ帯域,α帯域,β帯域のそれぞれのパワーを求める。そして、β帯域のパワーから筋電発生つまり体の動きを認識してドライバの覚醒度を判断し、覚醒度が高くない場合、δθα帯域の各パワーから求めた眠気指標により、ドライバの眠気を判定する。詳細には、脳波検出部2からの脳波データは、周波数分析の前処理として、先ず、オーバーラップ処理部11に入力され、オーバーラップウィンドウ処理される。すなわち、時間領域のデータを周波数領域のデータに変換する際、時間データを切り出す位置窓関数を適用する位置;ウィンドウ位置を、図3aに示すよに、重なりのないグループ1,2,3,...とすると、脳波のように不規則に変化する信号では、データの欠落を招く虞がある。このため、オーバーラップ処理部11では、図3bに示すように、ウィンドウ位置をオーバラップさせることにより、新たに周波数変換処理するウィンドウでのデータとして、1つ前のデータの1部を利用するオーバラップ処理。このオーバーラップ処理により、データの欠落を防止することができると共に時間分解能を高めることができる。尚、本実施の形態においては、入力データを50だけオーバーラップしたウィンドウによって分割しているが、オーバーラップ率は50に限らず、任意の値にすることが可能である。周波数分析部12は、オーバーラップ処理された時間領域の脳波データを周波数領域のデータに変換する。時間領域から周波数領域への変換は、FFT高速フーリエ変換を用いて処理するが、FFT処理では入力データ数は2のべき乗が適しているため、入力されるデータの数が2のべき乗でない場合、データの前若しくは後若しくは前後に必要なだけゼロを付加することでデータ数を2のべき乗として、処理の高速化を図る。更に、周波数分析部12は、FFT処理後のデータをパワースペクトルに変換し、得られたパワースペクトルから、異なる周波数帯域毎のパワーを積分により求める。本実施の形態においては、δ帯域,θ帯域,α帯域,β帯域の4種類の周波数帯域についてパワーを求め、β帯域のパワーを筋電検出部13に送り、その他のδθα帯域のパワーを眠気指標算出部14に送る。尚、ここでは、パワーを求める周波数帯域は、δθαβ帯域の4種類としたが、これらの帯域のうちの少なくとも1つ以上の帯域のパワーを求めるようにしても良く、周波数帯域を更に細分化してパワーを求めるようにしても良い。筋電検出部13は、β帯域のパワーから筋電発生を認識し、脳波データに含まれる筋電雑音を検出する。筋電雑音は、脳波よりも高い周波数を中心に分布することが多いため、具体的には、閾値設定部13aで筋電の発生を示す閾値Thを設定し、筋電検出部13でβ帯域のパワーと閾値Thとを比較する、そして、β帯域のパワーが閾値Th以上のときには、筋電発生つまり体の動きがあると認識して眠気判定部15に筋電有りとの情報を送り、逆にβ帯域のパワーが閾Th1未満のとき、眠気判定部15に筋電無しとの情報を送る。図4は、脳波の周波数分析で得られたβ帯域のパワーの時間変化を示しており、同図中のA点で小さな波形のピークが出現し、その後、更にB点で相対的に大きな波形のピークが出現している。これらのピークは、ドライバが体を動かしたことにより生じた筋電の影響を示しており、閾値設定部13aでA点でのパワーのピークレベルと筋電が発生していないときのパワーのレベル図4中のCのレベルとの間に閾値Thを設定しておくことにより、体動に伴う筋電発生を正確に検出することができる。尚、厳密には、筋電が発生していないときの脳波のパワーレベルはドライバ個人によって異なるため、運転開始時に測定したレベルに基づいて、閾値設定部13aで閾値Thを調整するようにしても良い。眠気指標算出部14は、β帯域以外の帯域のパワー、本実施の形態においては、δ帯域のパワーPδとθ帯域のパワーPθとα帯域のパワーPαとを用いて、下式で定義される眠気指標SLを算出する。SL=wδ×Pδwθ×Pθwα×Pα但し、wδ:δ波の眠気指標に対する重みwθ:θ波の眠気指標に対する重みwα:α波の眠気指標に対する重み尚、ここでは、重みwδwθwαは、予め決められた標準的な値とするが、運転開始時の高覚醒状態の脳波データを利用して個人適合のために値を変更するようにしても良い。また、眠気指標の導出に、δ,θ,α帯域の各パワーを用いたが、各帯域のパワーを周波数軸上で更に細分化して眠気指標を求めるようにしても良く、逆に、これらの一部を用いて眠気指標を導出するようにしても良い。更に、本実施の形態においては、筋電検出部13における筋電の検出と眠気指標算出部14における眠気指標の算出とは並行して行うようにしている。しかしながら、演算負荷の低減のため、周波数分析部12でβ帯域の脳波のパワーを最初に求め、筋電検出部13で筋電が検出されたとき、すなわちβ帯域のパワーが閾値Th以上のときには、眠気指標の算出は行わないようにしても良い。眠気判定部15は、筋電検出部13からの情報と眠気指標算出部14からの情報により、ドライバの眠気を判定する。筋電検出部13からの情報が筋電無しの場合には、眠気指標SLからドライバの眠気を判定し、眠気情報を出力する。例えば、眠気指標SLを5段階のレベルに分類し、レベル1が軽い眠気を催している状態、レベル5が睡眠状態として眠気情報を出力する。一方、筋電検出部13からの情報が筋電有りの場合には、ドライバは高覚醒であるとの情報を出力する。以上の処理ユニット10における処理は、図5のフローチャートに示す眠気判定のプログラム処理として実行される。次に、眠気判定のプログラム処理について説明する。この眠気判定処理では、先ず、最初のステップS1において、脳波データを一定時間刻みで切り出し、必要に応じてオーバラップ処理を行う。このオーバラップ処理により、データの欠落を防止すると共に時間分解能を高め、瞬間的な眠気も把握可能となる。次いで、ステップS2へ進み、ゼロデータを付加する等してウィンドウ処理を行い、ステップS3でFFT処理を行って時間領域の脳波データを周波数領域のデータに変換する。続くステップS4では、δθαβの各帯域毎にパワーを算出し、ステップS5でβ帯域のパワーが閾値Th以上か否かを調べる。その結果、β帯域のパワーが閾値Th以上である場合には、筋電有りと判断してステップS5からステップS6へ進み、ドライバは高覚醒であるとの情報を出力する。一方、β帯域のパワーが閾値Th未満の場合、筋電無しと判断してステップS5からステップS7へ進み、上述の1式に従って眠気指標SLを算出する。そして、この眠気指標SLからドライバの眠気を判定して眠気情報を出力する。このように本実施の形態においては、ドライバの脳活動を直接的に反映している脳波のみを用いて、筋電等の雑音の含まれている区間と雑音の少ない区間を識別することができ、リアルタイム性の高い高精度な眠気判定を行うことができる。すなわち、センサを用いて筋電を検出する場合、センサや信号処理回路に要するコスト増加を招くばかりでなく、筋電は高い周波数を含んでいるため、A/D変換器等のサンプリング周波数を高くする必要があり、回路の消費電力が増大してしまう。これに対して、本発明による眠気判定装置は、β波から筋電を判定するため、A/D変換器のサンプリング周波数を比較的低くしても筋電を識別することができ、高精度に脳波から眠気を判定することができる。これにより、低消費電力低コストで効率的なシステムを実現することが可能となる。また、眠気判定を行う時間分解能を高くすることができるので、眠気判定情報をドライバ支援に利用すれば、リアルタイム性の高い支援を行うことができ、安全性と快適性の両立を図ることが可能となる。"