"外力に応じて生じた加速度を検出し、当該加速度を表す加速度信号を出力する加速度計測手段と、被験者の身体のうち測定部位として定められた部位に向けて予め定められた波長の光を照射する発光手段と、前記発光手段から前記測定部位に向けて照射された光のうち前記測定部位にて反射された光、または前記測定部位を透過した光、を受光し受光強度に応じた振幅を有する信号を出力する受光手段と、前記受光手段の出力信号から前記被験者の動脈血管の脈動を反映した変動成分信号と動脈血管以外の生体組織の活動を反映した非変動成分信号とを抽出する信号生成手段と、前記変動成分信号に含まれるノイズを除去するためのものとして予め用意された複数種のアルゴリズムのうちの1つを、前記変動成分信号と前記非変動成分信号との少なくとも一方を解析して判定される前記測定部位における血液灌流の良否、および前記加速度信号から判定される前記被験者の体動の有無、に応じて選択するアルゴリズム選択手段と、前記変動成分信号に含まれているノイズを前記アルゴリズム選択手段により選択されたアルゴリズムにしたがって除去しつつ脈波の計測を行う脈波計測手段と、を有することを特徴とする脈波信号計測装置。前記複数種のアルゴリズムとして、前記変動成分信号の波形を平滑化するフィルター処理アルゴリズムと、当該フィルター処理アルゴリズムと適応アルゴリズムとの組み合わせ、の少なくとも2種類が用意されており、前記アルゴリズム選択手段は、体動有りと判定され、かつ前記測定部位における血液灌流が悪いと判定された場合には、前記フィルター処理アルゴリズムと前記適応アルゴリズムとの組み合わせ選択することを特徴とする請求項1に記載の脈波信号計測装置。データ記憶回路と、前記測定部位における血液灌流が良い状態から悪い状態へと変化した場合における、前記変動成分信号のボトムピーク間隔の変動幅と前記非変動成分信号の信号強度の変動幅の少なくとも一方から前記被験者の血液灌流の変化のし易さを示す潅流状態の良否を予め判定し、その判定結果を示す判定結果データを前記データ記憶回路に書き込む灌流状態判定手段と、を備え、前記脈波計測手段は、前記フィルター処理アルゴリズムにて波形の平滑化に使用する制御パラメーターを前記判定結果データの示す判定結果に応じて切り換えることを特徴とする請求項1または2に記載の脈波信号計測装置。前記加速度計測手段は、外力に応じて生じた加速度を互いに直交する3つの軸方向の成分に分解して検出する3軸加速度センサーであり、前記アルゴリズム選択手段は、重力加速度以外にも加速度が生じたことを示す加速度信号を前記加速度計測手段から受け取った場合に前記被験者について体動有りと判定することを特徴とする請求項1~3の何れか1項に記載の脈波信号計測装置。前記加速度計測手段は、前記測定部位または前記測定部位の近傍に装着され、前記アルゴリズム選択手段は、前記測定部位に対して働く重力の方向を前記加速度信号を解析して特定し、その特定結果を加味して前記測定部位における血液灌流の良否を判定することを特徴とする請求項4に記載の脈波信号計測装置。前記信号生成手段は、前記受信手段の出力信号から前記変動成分信号を抽出する際に当該変動成分信号の信号強度を所定の増幅率で増幅して抽出し、前記測定部位における血液灌流の良否に応じて、前記発光手段から前記測定部位へ向けて照射する光の強度、または前記増幅率を調整する最適化手段をさらに有することを特徴とする請求項1~5の何れか1項に記載の脈波信号計測装置。コンピュータに、被験者の身体のうち脈波の測定部位として予め定められた部位に向けて照射される光のうちの前記測定部位からの反射光の受光強度または前記測定部位を透過した透過光の受光強度、を表す脈波信号に含まれる信号成分であって、前記被験者の動脈血管の脈動を反映した変動成分信号と動脈以外の生体組織の活動を反映した非変動成分信号の少なくとも一方から判定される前記被験者の血液灌流の良否、および前記測定部位に働く加速度の大きさから判定される前記被験者の体動の有無に応じて、前記変動成分信号からノイズを除去するためのものとして予め用意された複数種のアルゴリズムのうちの1つを選択するアルゴリズム選択処理と、前記変動成分信号に含まれているノイズを前記アルゴリズム選択処理にて選択されたアルゴリズムにしたがって除去しつつ脈波の計測を行う脈波計測処理と、を実行させることを特徴とするプログラム。上記脈波信号には被験者の呼吸等に起因したものなど様々なノイズ成分が含まれている。特に、被験者が歩行などの体動を行っている場合には、脈波信号には体動に起因したノイズ以下、体動ノイズが含まれている。脈波信号を解析して脈波計測を行う場合には、これらノイズが脈波信号から除去されていることが望ましいことは言うまでもない。また、血液の流れ方以下、血液灌流は被験者の体質等に応じて被験者毎に異なり、測定部位における局所的な血液灌流は重力による影響も受ける。例えば、被験者の左手の指を測定部位として脈波の計測を行う場合、左腕を肩と同じ程度の高さに水平に伸ばした姿勢と同左腕を垂直に垂らした姿勢とでは検出される脈波信号の振幅に違いが生じ、S/N比も変化することが知られている。したがって、被験者が何らかの体動を行っている場合、測定部位における血液灌流に対する重力の影響を考慮しつつ脈波信号からノイズ特に体動ノイズを適切に除去することが肝要であるが、特許文献1~5に開示された技術では、このような対策は為されていない。本発明は,上記課題に鑑みて為されたものであり、光電変換による脈波測定を行う場合において、被験者の体動の有無および測定部位における血液灌流の状態を考慮して脈波の計測を行うことを可能にする技術を提供することを目的とする。上記課題を解決するために本発明は、外力に応じて生じた加速度を検出し、当該加速度を表す加速度信号を出力する加速度計測手段と、被験者の身体のうち測定部位として定められた部位に向けて予め定められた波長の光を照射する発光手段と、前記発光手段から前記測定部位に向けて照射された光のうち前記測定部位にて反射された光、または前記測定部位を透過した光、を受光し受光強度に応じた振幅を有する信号を出力する受光手段と、前記受光手段の出力信号から前記被験者の動脈血管の脈動を反映した変動成分信号と動脈血管以外の生体組織の活動を反映した非変動成分信号とを抽出する信号生成手段と、前記変動成分信号に含まれるノイズを除去するためのものとして予め用意された複数種のアルゴリズムのうちの1つを、前記変動成分信号と前記非変動成分信号との少なくとも一方を解析して判定される前記測定部位における血液灌流の良否、および前記加速度信号から判定される前記被験者の体動の有無、に応じて選択するアルゴリズム選択手段と、前記変動成分信号に含まれているノイズを前記アルゴリズム選択手段により選択されたアルゴリズムにしたがって除去しつつ脈波の計測を行う脈波計測手段と、を有することを特徴とする脈波信号計測装置、を提供する。このような脈波信号計測装置によれば、変動成分信号からノイズを除去するためのアルゴリズムが被験者の体動の有無および測定部位における血液灌流の良否に応じて選択され、そのアルゴリズムにしたがってノイズを除去しつつ脈波の計測を行う処理が実行される。これにより、被験者の体動の有無および測定部位における血液灌流の状態に応じてノイズを適切に除去しつつ脈波を計測することが可能になる、といった効果が奏される。上記加速度計測手段としては、測定部位に働く加速度を互いに直交する3つの軸方向の成分に分解して検出する3軸加速度センサーを用いることが考えられる。この場合に、アルゴリズム選択手段には、重力加速度以外の加速度が働いていることを示す加速度信号を受け取った場合に体動有りと判定させるようにすれば良い。また、ノイズを除去するためのアルゴリズムとしては、変動成分信号の波形を平滑化するフィルター処理アルゴリズムと、同フィルター処理アルゴリズムとそのフィルター処理にて使用するフィルター係数を最適化する適応アルゴリズムとの組み合わせの、少なくとも2種類を用意し、体動有りと判定され、かつ測定部位における血液灌流が悪いと判定される場合には、後者のアルゴリズムをアルゴリズム選択手段に選択させ、その他の場合には前者のアルゴリズムを選択させるようにすることが考えられる。そして、変動成分信号の波形を平滑化するフィルター処理アルゴリズムの一例としてはSGフィルター処理アルゴリズムが挙げられ、適応アルゴリズムの一例としてはLMSLeastMeanSquareアルゴリズムが挙げられる。詳細については発明の詳細な説明において明らかにするが、被験者が何らかの体動を行っており、かつ測定部位における血液灌流が悪い状態では、SGフィルター処理アルゴリズムとそのフィルター処理にて使用するフィルター係数を最適化するLMSアルゴリズムの組み合わせによって体動ノイズを良好に除去することができるからである。より好ましい態様としては、上記脈波信号計測装置に、データ記憶回路と、前記測定部位における血液灌流が良い状態から悪い状態へと変化した場合における、前記変動成分信号のボトムピーク間隔の変動幅と前記非変動成分信号の信号強度の変動幅の少なくとも一方から前記被験者の血液灌流の変化のし易さを示す潅流状態の良否を予め判定し、その判定結果を示す判定結果データを前記データ記憶回路に書き込む灌流状態判定手段と、を備え、前記脈波計測手段は、前記フィルター処理アルゴリズムにて波形の平滑化に使用する制御パラメーターを前記判定結果データの示す判定結果に応じて切り換える。例えば、上記フィルター処理としてSGフィルター処理を用いる場合には、SGフィルター処理における制御パラメーターの1つであるフレームサイズを被験者の灌流状態の良否後述するように、血液灌流に対する重力の影響の度合いに応じて切り換えるのである。測定部位における血液灌流に対する重力の影響の大きさは被験者の体質等に応じて異なり得るため、このような態様によれば、被験者の体質等に即した態様できめこまやかにノイズを除去することが可能になる。また、別の好ましい態様としては、前記加速度計測手段は、前記測定部位または前記測定部位の近傍に装着され、前記アルゴリズム選択手段は、前記測定部位に対して働く重力の方向を前記加速度信号を解析して特定し、その特定結果を加味して前記測定部位における血液灌流の良否を判定する態様が考えられる。前述したように、血液灌流は重力の影響を受けるため、このような態様によれば、変動成分信号と非変動成分信号の何れか一方或いは、両方のみに基づいて血液灌流の良否を判定する態様に比較してより正確に血液灌流の良否を判定することができる、といった効果が得られる。別の好ましい態様においては、前記信号生成手段は、前記受信手段の出力信号から前記変動成分信号を抽出する際に当該変動成分信号の信号強度を所定の増幅率で増幅して抽出し、前記測定部位における血液灌流の良否に応じて、前記発光手段から前記測定部位へ向けて照射する光の強度、または前記増幅率を調整する最適化手段を上記脈波信号計測装置に設ける態様が考えられる。具体的には、測定部位における血液灌流が悪い状態であれば、血液灌流の悪化の度合いに応じて、または変動成分信号のボトムピーク間隔が血液灌流の良い状態と同じ値になるように、発光手段の発光強度または上記増幅率を引き上げる処理を最適化手段に実行させるのである。このような態様によれば、測定部位における血液灌流の悪化に伴う変動成分信号の信号強度の低下すなわち、S/N比の低下が回避される、といった効果が奏される。また、上記課題を解決するために本発明は、コンピュータに、被験者の身体のうち脈波の測定部位として予め定められた部位に向けて照射される光のうちの前記測定部位からの反射光の受光強度または前記測定部位を透過した透過光の受光強度、を表す脈波信号に含まれる信号成分であって、前記被験者の動脈血管の脈動を反映した変動成分信号と動脈以外の生体組織の活動を反映した非変動成分信号の少なくとも一方から判定される前記被験者の血液灌流の良否、および前記測定部位に働く加速度の大きさから判定される前記被験者の体動の有無に応じて、前記変動成分信号からノイズを除去するためのものとして予め用意された複数種のアルゴリズムのうちの1つを選択するアルゴリズム選択処理と、前記変動成分信号に含まれているノイズを前記アルゴリズム選択処理にて選択されたアルゴリズムにしたがって除去しつつ脈波の計測を行う脈波計測処理と、を実行させることを特徴とするプログラム、を提供する。このようなプログラムによれば、上記発光素子、受光素子および加速度計測手段を備えたコンピュータを本発明の脈波信号計測装置として機能させることが可能になる。なお、上記プログラムの具体的な提供態様としては、CD-ROMCompactDiskReadOnlyMemoryやメモリスティックなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に書き込んで配布する態様や、インターネットなどの電気通信回線経由のダウロードにより配布する態様が考えられる。A:構成図1は、本発明の一実施形態の脈波信号計測装置1の外観を示す図である。図1に示すように、脈波信号計測装置1は、腕時計構造を有しており、被験者の手首に装着される装置本体10と、この装置本体10にケーブル20を介して接続されたセンサー部30とを有する。図1に示すように、装置本体10にはリストバンド12が取り付けられている。脈波信号計測装置1は、リストバンド12を被験者の手首図1に示す例では、左手首に巻きつけることで当該被験者の身体に装着される。装置本体10の表面には、液晶ディスプレイなどの表示部14が設けられている。表示部14には、センサー部30により検出された脈波信号から算出される脈間隔や単位時間当たりの脈拍数等が表示される。また、装置本体10の外周部にはボタンスイッチ16が設けられている。ボタンスイッチ16は、脈波の計測開始や計測終了、計測結果のリセットなどの各種指示の入力に用いられる。図2は、被験者の身体に対するセンサー部30の装着態様の一例を示す図である。図2に示すように、センサー部30は、脈波センサー32と、センサー固定用バンド34とを有する。センサー部30は、例えば被験者の左手人差し指の根元から第2指関節までの間の部分以下、測定部位にセンサー固定用バンド34を巻きつけることで被験者の身体に装着される。センサー部30が被験者の身体に装着された状態では、脈波センサー32はセンサー固定用バンド34によって外光から遮光される。外光に起因したノイズを排除するためである。本実施形態では、センサー部30を被験者の左手人差し指に装着する場合について説明するが、左手中指や薬指などの他の指に装着しても勿論良い。また、図1に示すように、本実施形態では被験者の左腕に装置本体10を装着するのであるが、右腕に装置本体10を装着しても良く、この場合は右手の指にセンサー部30を装着するようにすれば良い。図3は、脈波信号計測装置1の電気的な構成例を示すブロック図である。図3に示すように、脈波信号計測装置1は、脈波センサー32の他に、アナログ回路部110、演算処理回路120、データ記憶回路130、アナログ制御回路140、および加速度計測回路150を含んでいる。図3に示す構成要素のうち、脈波センサー32以外の構成要素は装置本体10に内蔵されている。なお、図3では詳細な図示は省略したが、表示部14およびボタンスイッチ16は演算処理回路120に接続されている。また、図3に示す構成要素の他にも脈波信号計測装置1は、演算処理回路120に接続され装置本体10に収納される音声出力部も有している。脈波センサー32は、図3に示すように、発光素子32aと、受光素子32bとを含んでいる。発光素子32aは、例えば青色LEDLightEmittingDiodeであり、血液に吸収されやすい波長の光を、ケーブル20を介して装置本体10から供給された電流の電流値に応じた強度で放射する。センサー部30が被験者の身体に装着された状態図2参照では、発光素子32aから測定部位に向けて上記光が照射される。このようにして発光素子32aから測定部位に向けて照射された光は、測定部位内部へ進入した後、一部が真皮内の毛細血管を流れる血液によって吸収される。そして、発光素子32aから照射された光のうちの血液によって吸収されなかった光は、一部が測定部位を透過し、残りは生体組織による散乱等を経て反射光として受光素子32bによって受光される。受光素子32bは、例えばフォトダイオードであり、受光した光の強度に応じた電流値の信号をケーブル20を介して装置本体10に出力する。アナログ回路部110は、受光素子32bの出力信号から変動成分信号と非変動成分信号とを生成して演算処理回路120に与える信号生成手段1110と、発光素子32aの発光制御を行う駆動回路1120とを含んでいる。変動成分信号とは、受光素子32bの出力信号の信号成分のうち、被験者の動脈血管の脈動を反映した信号成分のことである。一方、非変動成分信号とは、静脈血管などの他の生体組織の活動を反映した信号成分であり、主に直流成分である。駆動回路1120は、発光素子32aへの電流の供給を制御することにより、その発光制御を行う。より詳細に説明すると、駆動回路1120は、アナログ制御回路140から与えられる発光強度制御信号LCに応じて発光素子32aに与える電流の電流値を増減させ、発光素子32aの発光強度を制御する。信号生成手段1110は、IV変換回路1112と、フィルター1114aおよび1114bと、増幅回路1116aおよび1116bを含んでいる。IV変換回路1112は、電流電圧変換回路であり、受光素子32bから受け取った信号の電流値に応じた電圧の脈波信号を生成し、フィルター1114aおよび1114bへ出力する。フィルター1114aは、IV変換回路1112の出力信号から変動成分信号Zを抽出する変動成分信号抽出手段の役割を果たす。一方、フィルター1114bは、脈波信号から非変動成分信号Xを抽出する非変動成分信号抽出手段の役割を果たす。より詳細に説明すると、フィルター1114aは、0.1[Hz]~5[Hz]の周波数帯域を通過域とするバンドパスフィルターであり、フィルター1114bは、カットオフ周波数が0.1Hzのローパスフィルターである。つまり、本実施形態の脈波信号計測装置1では、脈波信号に含まれる各種周波数成分のうちの0.1[Hz]~5[Hz]の周波数成分が変動成分信号Zとして取り出され、0.1Hzよりも低い周波数の周波数成分が非変動成分信号Xとして取り出される。フィルター1114aの通過域を0.1[Hz]~5[Hz]としたのは、人の脈拍の周波数は健常者であれば概ね1[Hz]、心疾患等の既往症を有する人の場合でも概ね3Hz程度であることが一般的だからである。また、フィルター1114bのカットオフ周波数を0.1Hzとしたのは、受光素子32bの出力信号のうち変動成分信号以外の信号成分を非変動成分信号として取り出すためである。なお、本実施形態では、フィルター1114aの通過域を0.1[Hz]~5[Hz]の周波数帯域とし、フィルター1114bのカットオフ周波数を0.1Hzとしたが、これら通過域およびカットオフ周波数は上記各値に限定されるものではなく、実験等によって適宜好適な値に定めるようにすれば良い。増幅回路1116aは、フィルター1114aから出力される変動成分信号Zの信号レベルを、演算処理回路120における各種演算処理の実行に適したレベルに増幅して出力する。同様に、増幅回路1116bは、フィルター1114bから出力される非変動成分信号Xの信号レベルを演算処理回路120における各種演算の実行に適したレベルに増幅して出力する。本実施形態では、増幅回路1116bについては、ゲイン増幅率が固定のものが用いられているが、増幅回路1116aについては、アナログ制御回路140から与えられるゲイン制御信号GCに応じてゲインを変えられるものが用いられている。このように、変動成分信号Zを増幅するための増幅回路1116aのゲインを可変とした理由については後に明らかにする。加速度計測回路150は、外力に応じて生じた加速度を互いに直交する3つの軸x、yおよびz軸方向の成分に分解して検出し、各成分の大きさを示す加速度信号ASを出力する。この加速度計測回路150は、x軸が図1のセンサー固定用バンド34の延在方向と一致し、かつy軸が図1の人差し指の指す方向と一致するようにセンサー部30に内蔵されている。このため、図1に示すような態様で脈波信号計測装置1を左腕に装着した被験者が、その左腕を垂直に垂らした姿勢で静止していると、加速度計測回路150は、y軸方向に重力が加わっていることを示す加速度信号ASを出力する。また、上記被験者が左手親指を上に向けた状態で肩と同じ高さに左腕を水平に伸ばした姿勢で静止していると、加速度計測回路150は、x軸方向に重力が加わっていることを示す加速度信号ASを出力する。つまり、本実施形態では、加速度信号ASを解析することで、xyzの3軸に対する重力加速度の方向を特定することができる。そして、脈波信号計測装置1を身体に装着した被験者が歩行などの体動を行うと、加速度計測回路150は重力加速度と上記体動により生じた加速度との合成加速度を示す加速度信号ASを出力する。演算処理回路120は、A/D変換回路、CPUCentralProcessingUnit、RAMRandomAccessMemoryなどの揮発性メモリ、およびROMReadOnlyMemoryなどの不揮発性メモリ何れも図示略を含んでいる。A/D変換回路は、アナログ回路部110から出力される変動成分信号Zおよび非変動成分信号Xを所定のサンプリング周期でサンプリングし、各信号の波形を表すサンプル列以下、ディジタル形式の変動成分信号および非変動成分信号を生成する。演算処理回路120の不揮発性メモリには、変動成分信号Zを解析して脈波の計測を行い、その計測結果を被験者に報知する処理を上記CPUに実行させる制御プログラムが格納されている。上記揮発性メモリは当該制御プログラムを実行する際のワークエリアとして使用される。このように、本実施形態の脈波信号計測装置1は、前述した光電変換を利用して脈波の計測を行う装置であり、被験者の左手人指し指の根元から第2指関節付近を測定部位としている。肩の高さと同じ高さに左腕を水平に伸ばしている姿勢と左腕を垂直に垂らした姿勢とでは重力の影響によって測定部位における血液灌流が変化し脈波信号の振幅に違いが生じること、血液灌流に対する重力の影響の大きさには個人差があることは前述した通りである。測定部位における血液灌流に対する重力の影響を考慮しつつ脈波信号から体動ノイズを適切に除去することが全く考慮されていない場合には、血液灌流の変化に起因したS/N比の低下によって脈波の計測に支障が生じてしまう。本実施形態では、上記制御プログラムにしたがって作動するCPUに本実施形態の特徴を顕著に示す処理を実行させることで、この問題を解決している。以下、上記制御プログラムにしたがって演算処理回路120のCPUが実行する処理について詳細に説明する。上記制御プログラムにしたがって演算処理回路120のCPUが実行する処理としては、灌流状態判定処理、脈波計測処理、最適化処理、およびアルゴリズム選択処理の4つの処理が挙げられる。なお、図3では、灌流状態判定処理は判定処理と、脈波計測処理は計測処理と略記されている。これら4つの処理の処理内容は以下の通りである。灌流状態判定処理は、脈波信号計測装置1の使用者たる被験者について、灌流状態の良い者であるか、それとも灌流状態の悪い者であるかを変動成分信号Zを解析して判定する処理である。ここで、灌流状態とは、被験者の血液灌流の変化のし易さを意味する。灌流状態の良い者とは、血液灌流に対する重力の影響が大きい者をいい、灌流状態が悪い者とは、血液灌流に対する重力の影響が小さい者をいう。以下では、灌流状態判定処理の処理内容の詳細な説明に先立って、血液灌流に対する重力の影響について図4を参照しつつ説明する。図4は、測定部位における血液灌流が良い姿勢図4に示す例では、左腕を肩と同じ程度の高さに水平に伸ばした姿勢と、血液灌流が悪い姿勢図4に示す例では、左腕を垂直に垂らした姿勢の一例を示す図である。血液灌流が良い姿勢から血液灌流が悪い姿勢へと被験者の姿勢が変化すると、重力の影響によって左手抹消部すなわち、左手指先に血液が溜まり、これにより抹消部における血液灌流が変化する。つまり、血液灌流が悪い状態とは、末梢部に血液が溜まり、生体組織の鬱血等によって血流が阻害されている状態のことを言い、血液灌流が良い状態とは末梢部に血液が溜まっておらず、スムースに血液が流れている状態をいうのである。図5は、左手人指し指を測定部位とし、左腕を肩と同じ程度の高さに水平に伸ばした姿勢から同左腕を垂直に垂らした姿勢へと姿勢を変化させた場合に、光電変換方式の脈波測定により計測される脈強度変動成分信号Zの波形の谷と山の高低差:以下、ボトムピーク間隔の変化の一例を示す図である。図5に示すように、左腕を肩と同じ程度の高さに水平の伸ばした姿勢から腕を垂直に垂らした姿勢へと姿勢を変化させると、変動成分信号Zのボトムピーク間隔は次第に小さくなり、ある一定値まで低下すると、以後、変化しなくなる。腕を垂直に垂らした姿勢へと姿勢を変えた後に変動成分信号Zのピークボトム間隔が次第に小さくなるのは、測定部位に滞留する血液が増加するにつれて発光素子32aから照射された光の吸収量が増え、反射光が減少するからである。また、変動成分信号Zのボトムピーク間隔が一定値まで低下した後変化しなくなるのは測定部位に滞留する血液量には上限があるからである。図5に示すように、血液灌流に対する重力の影響は、変動成分信号のボトムピーク間隔の変化として現れるのであるが、血液灌流に対する重力の影響の大きさには個人差がある。具体的には、図6Aに示すように血液灌流が良い状態と悪い状態とにおける変動成分信号のピークボトム間隔の変動幅が大きい者もいれば、図6Bに示すように同変動幅が小さい者もいる。一般に、冷え性の人のように血管周りの筋肉が強張っている人や動脈硬化の進んだ人のように血管の硬い人の場合、健康な人に比較して血液灌流が良い状態と悪い状態とにおける脈強度の変動幅が小さいこと多い。本実施形態の灌流状態判定処理では、演算処理回路120のCPUは、まず、被験者に対して測定部位における血液灌流が良い姿勢を取らせた後に同血液灌流が悪い姿勢への体動を促す。そして、CPUは、両姿勢における変動成分信号Zを解析して被験者の灌流状態の良否を判定するための指標となるデータを収集し、当該データに基づいて被験者の灌流状態を判定するのである。被験者の灌流状態の良否を判定するための指標としては、血液灌流が良い状態における変動成分信号Zのボトムピーク間隔Yと血液灌流が悪い状態における同ボトムピーク間隔yの比y/Yや、血液灌流が良い状態から悪い状態へと変化させた後の変動成分信号Zの包絡線の傾きαなどが挙げられる。変動成分信号Zから抽出される上記各指標を用いて被験者の血液灌流の良否をどのように判定するのかについては種々の態様が考えられる。例えば、健康な人についての変動成分信号のボトムピーク間隔の比y/Yの平均値を統計的に求めておき、被験者について計測されたボトムピーク間隔の比y/Yが当該平均値を上回っている場合には、当該被験者の灌流状態は悪いと判定し、上記測定値が上記平均値以下であれば、逆に、当該被験者の灌流状態は良いと判定する態様が考えられる。また、変動成分信号Zの包絡線の傾きαに基づいて灌流状態の良否を判定する場合についても同様に、健康な人についての平均値を求めておき、この平均値と被験者についての測定値とを比較して灌流状態の良否を判定すれば良い。また、健康な人を対象として変動成分信号のボトムピーク間隔の比y/Y、或いは包絡線の傾きαの平均値を求めておくのではなく、冷え性や動脈硬化の進んだ人など灌流状態が悪い人についての変動成分信号のボトムピーク間隔比y/Y、或いは包絡線の傾きαの平均値を求めておき、これら平均値と被験者についての測定値との比較により被験者の灌流状態を判定しても勿論良い。そして、演算処理回路120のCPUは、変動成分信号Zから抽出した各指標を示すデータと、それら指標に基づく判定結果を示す判定結果データすなわち、被験者が灌流状態の良い者であるか悪い者であるかを示すデータとを、例えばEEPROMなどのデータ記憶回路130に書き込んで当該判定処理を終了する。本実施形態では、上記判定結果データの値として1または0が用いられており、CPUは灌流状態の良い者であると判定した場合には、値が1の判定結果データを、灌流状態の悪い者であると判定した場合には、値が0の判定結果データをデータ記憶回路130に書き込む。この例では、灌流状態の良し悪しを2段階で表現したが、判定の基準となる複数の閾値を用意し、これらと比較することによって、灌流状態の程度を3段階以上で分類してもよい。以上が灌流状態判定処理の内容である。脈波計測処理は、灌流状態判定処理に後続して実行される処理であり、この脈波計測処理は後述する最適化処理およびアルゴリズム選択処理と並列に実行される。この脈波計測処理は、A/D変換を経た変動成分信号Zからノイズを除去しつつ脈間隔或いは単位時間当たりの脈拍数を計数する処理である。本実施形態では、変動成分信号Zからノイズを除去するためのアルゴリズムとして、SGフィルター処理アルゴリズムと、LMSアルゴリズムおよびSGフィルター処理アルゴリズムの組み合わせとの2種類が予め用意されている。以下、SGフィルター処理アルゴリズムおよびLMSアルゴリズムについてその概略を説明する。LMSアルゴリズムとは、適応アルゴリズムの一種であり、各時刻において観測される入力信号xと誤差信号eとに基づいて平均自乗誤差e2が最小になるように適応フィルター係数列wを最適フィルター係数列wに近付けてゆく処理である。ここで、誤差信号eとは、希望信号dと適応フィルター処理の出力信号yすなわち、y=wTx、ただし、wTは適応フィルター係数列wの転置行列との差信号すなわち、e=d-yである。LMSアルゴリズムおよびSGフィルター処理アルゴリズムの組み合わせでは、SGフィルター処理にて使用するフィルター係数列の最適化がLMSアルゴリズムにしたがって行われる。これに対して、SGフィルターとは、ディジタル平滑化多項式フィルターであり、SGフィルター処理とは入力信号の波形を予め定められたサンプル数のフレームサイズ毎に所定次数の多項式により近似して平滑化してノイズ成分を除去する処理である。このSGフィルター処理では、上記近似多項式の次数と、近似範囲であるフレームサイズとが制御パラメーターとなっており、近似多項式の次数が低いほど、或いはフレームサイズが大きいほど、平滑化の度合いが強くなるローパスフィルターに近づくことが知られている。本実施形態では、SGフィルター処理の上記2種類の制御パラメーターのうち、近似多項式の次数については所定の値例えば、3などに固定されており、フレームサイズについては被験者の灌流状態に応じて好適な値が設定される。具体的には、演算処理回路120のCPUは、データ記憶回路130に格納されている判定結果データを参照し、その値が1であればフレームサイズを100に設定し、その値が0であればフレームサイズを50に設定する。灌流状態の悪い者の場合、灌流状態の良い者に比較して変動成分信号Zの変動幅が小さく、平滑化を行う波形区間を短くする必要がないからである。なお、本実施形態では、灌流状態の悪い者と灌流状態の良い者とでフレームサイズを異ならせたが、被験者の灌流状態の良否に拘らず、フレームサイズを固定にしても良い。本実施形態において変動成分信号Zを平滑化するためのアルゴリズムとしてSGフィルター処理アルゴリズムを用いたのは、以下の理由による。変動成分信号Zから脈波RR間隔を求めるには、心電図のRに相当する脈波ボトムピークすなわち、凸状に現れる1拍ごとの変動成分信号の傾きが最大となる位置を検出する必要があり、そのためには、変動成分信号Zの微分信号を算出して当該微分信号の振幅ピークを検出する必要がある。前述したように、SGフィルター処理では、入力信号の波形はフレームサイズ毎に所定次数の多項式により近似されるため、この近似多項式の微分によって上記微分信号を容易に求めることができる。これが、変動成分信号Zを平滑化するためのアルゴリズムとしてSGフィルター処理アルゴリズムを用いた理由である。最適化処理は、血液灌流に対する重力の影響を加味した態様で脈波の計測が行われるように、発光素子32aの発光強度および増幅回路1116aのゲインの調整を行う処理である。より詳細に説明すると、この最適化処理では、演算処理回路120のCPUは、ノイズの除去が行われた変動成分信号Zの包絡線を解析して測定部位における血液灌流に変化が生じたか否かを判定し、その判定結果に応じて、発光素子32aの発光強度および増幅回路1116aのゲインの調整を指示する制御信号をアナログ制御回路140に与える。この制御信号に応じてアナログ制御回路140が発光強度制御信号LCおよびゲイン制御信号GCを出力することで、発光素子32aの発光強度および増幅回路1116aのゲインの調整が実現されるのである。なお、本実施形態では、発光素子32aの発光強度および増幅回路1116aのゲインの両方を調整する態様について説明するが、何れか一方のみの調整でも勿論良い。本実施形態の最適化処理では、演算処理回路120のCPUは、血液灌流が良い状態における同ボトムピーク間隔Yと、ノイズを除去済みの変動成分信号のボトムピーク間隔との差を算出し、当該差の値を示す制御信号をアナログ制御回路140に与える。アナログ制御回路140は、上記制御信号の示す値が大きいほど、強い発光強度を示す発光強度制御信号LCおよび高い増幅率を示すゲイン制御信号GCを出力する。発光素子32aの発光強度および増幅回路1116aのゲインの調整が行われないとしたならば、測定部位における血液灌流の悪化に伴って図7Aにて実線により示すように変動成分信号のボトムピーク間隔が狭まる。しかし、本実施形態では、発光素子32aの発光強度および増幅回路1116aのゲインが、変動成分信号のボトムピーク間隔の減少幅に応じて引き上げられ、同図7Aにて破線で示すように変動成分信号のボトムピーク間隔を略一定に保つことができるのである。本実施形態では、最適化処理において変動成分信号のボトムピーク間隔を略一定に保つオートゲインコントローラ的な制御を行う場合について説明したが、変動成分信号のボトムピーク間隔が所定の値例えば、血液灌流が悪い状態におけるボトムピーク間隔yまで低下したことを契機として、以降、発光素子32aの発光強度および増幅回路1116aのゲインを徐々に引き上げ、変動成分信号のボトムピーク間隔が徐々に大きくなるようにする態様図7B参照であっても勿論良い。以上が最適化処理の処理内容である。アルゴリズム選択処理は、変動成分信号Zからノイズを除去する際に使用するアルゴリズムを、被験者の体動の有無および測定部位における血液灌流の良否に応じて選択する処理である。前述したように、本実施形態では、変動成分信号Zからノイズを除去するためのアルゴリズムとして、SGフィルター処理アルゴリズムとLMSアルゴリズムとの組み合わせと、SGフィルター処理アルゴリズムとが用意されている。このアルゴリズム選択処理においては、演算処理回路120のCPUは、以下の要領で、変動成分信号Zからノイズを除去するためのアルゴリズムを選択する。演算処理回路120のCPUは、計測処理の実行開始時点においては、SGフィルター処理アルゴリズムを選択する。以降、上記CPUは、加速度信号ASに基づいて被験者の体動の有無を判定し、さらに、最適化処理における場合と同様に測定部位における血液灌流の良否を判定する。加速度信号ASに基づく被験者の体動の有無の判定態様については種々の態様が考えられるが、本実施形態では、加速度信号ASの示す加速度の大きさが重力加速度の大きさを上回っている場合に体動有りと判定する。被験者が歩行等の体動を行っている場合、その体動に起因した加速度と重力加速度との合成加速度の大きさは、重力加速度の大きさよりも大きいことが一般的だからである。このように、被験者の体動の有無および測定部位における血液灌流の良否に応じて、変動成分信号Zからノイズを除去するためのアルゴリズムを選択することとした理由は以下の通りである。図8は、脈波信号計測装置1が装着された腕本実施形態では、左腕を肩と同じ程度の高さに水平に伸ばした姿勢で歩行している被験者の変動成分信号ZにSGフィルター処理アルゴリズムによるノイズ除去を施して算出した脈間隔をプロットしたグラフpls1と、同被験者の心電から計測したRR間隔をプロットしたグラフegc1とを重ね合わせた図である。図8を参照すれば明らかなように、両グラフは略一致しており、歩行に伴う体動ノイズがSGフィルター処理によって除去され、RR間隔が正確に計測されていることが判る。これに対して、図9は、同左腕を垂直に垂らした姿勢で歩行している被験者の変動成分信号ZにSGフィルター処理アルゴリズムによるノイズの除去を施して算出した脈波間隔をプロットしたグラフpls2と、同被験者の心電から計測したRR間隔をプロットしたグラフegc2とを重ね合わせた図である。図9を参照すれば明らかように、両グラフは一致せず、歩行に伴う体動ノイズをうまく除去できていないことが判る。前述したように、脈波信号計測装置1が装着された腕を肩と同じ高さに水平に伸ばした姿勢では脈波の計測部位における血液灌流は良い状態であり、同腕を垂直に垂らした姿勢では同測定部位における血液灌流は悪い状態となっている。測定部位における血液灌流が悪い状態では、当該測定部位に溜まった血液の影響により受光素子32bの受光強度が小さくなりS/N比が低下することに加えて、滞留した血液が被験者の体動により揺さぶられ、当該揺れに起因したノイズが変動成分信号に重畳されている。つまり、測定部位における血液灌流が悪い状態では、同血液灌流が良い状態に比較して変動成分信号Zに含まれる体動ノイズが大きく、SGフィルター処理だけでは、血液灌流が悪い状態の体動ノイズを除去しきれない、と考えられる。図10は、脈波信号計測装置1が装着された腕を垂直に垂らした姿勢で歩行している被験者の変動成分信号Zに対してSGフィルター処理アルゴリズムとLMSアルゴリズムとの組み合わせによるノイズ除去を施して算出したRR間隔をプロットしたグラフpls3と、同被験者の心電から計測したRR間隔をプロットしたグラフegc3とを重ね合わせた図である。図10を参照すれば明らかように、両グラフは略一致しており、歩行に伴う体動ノイズが適切に除去され、RR間隔が正確に算出されていることが判る。このように、測定部位における血液灌流が悪く、かつ被験者が歩行などの体動を行っている場合には、SGフィルター処理アルゴリズムでは体動ノイズを除去仕切れないのであるが、SGフィルター処理アルゴリズムとLMSアルゴリズムの組み合わせを用いれば、体動ノイズを適切に除去してRR間隔等を正確に計測することができる。これが、変動成分信号からノイズを除去するためのアルゴリズムを被験者の体動の有無および血液灌流の良否に応じて選択するようにした理由である。以上がアルゴリズム選択処理の処理内容である。次いで、本実施形態の脈波信号計測装置1の動作について説明する。被験者が自身の左腕に脈波信号計測装置1を装着し、脈波信号計測装置1の電源をオンにすると、演算処理回路120は、まず、灌流状態判定処理を実行する。この灌流状態判定処理では、演算処理回路120は、脈波信号計測装置1が装着されている腕を肩の高さと同じ程度に水平に伸ばした姿勢をとることを指示する音声メッセージを音声出力部に放音させ、その状態における変動信号成分Zのピークボトム間隔Yを示すデータを、血液灌流が良い状態を示すデータとしてデータ記憶回路130に記憶させる。次いで、演算処理回路120は、脈波信号計測装置1が装着されている腕を垂直に垂らした姿勢をとることを指示する音声メッセージを音声出力部に放音させる。被験者が、脈波信号計測装置1を装着した腕を肩と同じ程度の高さに水平に伸ばした姿勢から同腕を垂直に垂らした姿勢へと姿勢を変化させると、被験者の左手指先に次第に血液が溜まる。これに伴って、変動成分信号Zのボトムピーク間隔は次第に狭まり、被験者の左手指先に溜まった血液が一定量に達すると、変動成分信号Zのボトムピーク間隔は略一定となる。演算処理回路120は、変動成分信号のボトムピーク間隔は略一定となったことを契機として、そのボトムピーク間隔yを示すデータを、血液灌流が悪い状態を示すデータとしてデータ記憶回路130に記憶させる。次いで、演算処理回路120は、被験者の灌流状態を示す値y/Yを算出し、その算出結果と所定の閾値との比較を行って被験者の灌流状態の良否を判定し、その判定結果を示す判定結果データをデータ記憶回路130に書き込むとともに、その判定結果を音声によって被験者に報知して灌流状態判定処理を終了する。灌流状態判定処理を終了すると、演算処理回路120のCPUは、アルゴリズム選択処理によってSGフィルター処理アルゴリズムを選択して脈波計測処理の実行を開始し、さらに、最適化処理およびアルゴリズム選択処理を当該脈波計測処理と並列に実行する。脈波計測処理では、上記CPUは、アルゴリズム選択処理にて選択されたアルゴリズムにしたがって変動成分信号Zからノイズを除去しつつ脈波を計測し、その計測結果を表示部14に表示させる。前述したように、本実施形態の最適化処理では、変動成分信号Zのボトムピーク間隔が一定となるようにオートゲインコントローラー的な制御が為される。その結果、被験者の姿勢の変化に伴って測定部位における血液灌流が悪化する場合であっても、変動成分信号Zの信号強度が低下することはなく、S/N比が低下することもない。一方、アルゴリズム選択処理においては、演算処理回路120のCPUは、まず、加速度信号ASを解析して被験者の体動の有無を判定し、体動有りとの判定結果が得られた場合には、変動成分信号を解析して測定部位における血液灌流の良否を判定する。そして、CPUは、体動有りと判定され、かつ、測定部位における血液灌流が悪いと判定された場合には、ノイズ除去のためのアルゴリズムとして、SGフィルター処理アルゴリズムとLMSアルゴリズムとの組み合わせを選択するのである。例えば、脈波信号計測装置1を左腕に装着した被験者が、同左腕を肩と同じ程度の高さに水平に伸ばした姿勢で歩行を開始すると、その開始時点ではSGフィルター処理アルゴリズムによって変動成分信号からのノイズの除去が行われる。左腕を肩と同じ程度の高さに水平に伸ばした姿勢では、測定部位における血液灌流は良好な状態だからである。そして、被験者が歩行中に左腕を垂直に垂らした姿勢へと姿勢を変化させると、当該姿勢の変化に伴って測定部位に血液灌流が悪化し、演算処理回路120のCPUはノイズ除去のためのアルゴリズムとしてSGフィルター処理アルゴリズムとLMSアルゴリズムとの組み合わせを選択し、以降、計測処理ではSGフィルター処理アルゴリズムとLMSアルゴリズムとの組み合わせによって変動成分信号からのノイズの除去および脈波計測が行われる。SGフィルター処理アルゴリズムとLMSアルゴリズムとの組み合わせによれば、被験者が何らかの体動を行っており、かつ測定部位における血液灌流が悪い状態であっても、変動成分信号から体動ノイズを適切に除去できることは前述した通りである。以上説明したように本実施形態の脈波信号計測装置1によれば、被験者の体動の有無および測定部位における血液灌流の良否に応じてノイズを適切に除去しつつ脈波を計測することが可能になる。B:変形以上、本発明の実施形態について説明したが、この実施形態に以下に述べる変形を加えても勿論良い。1上述した実施形態では、変動成分信号を解析して被験者の灌流状態の良否、および測定部位における血液灌流の良否を判定したが、非変動成分信号に基づいてこれらを判定することも可能である。非変動成分信号は、動脈血管の脈動とは無関係な直流成分の信号であるが、変動成分信号と同様に、血液灌流が良い状態と悪い状態とで信号強度が変化する具体的には、血液灌流が悪化すると信号強度が低下するからである。また、変動成分信号と非変動成分信号の何れか一方に基づいて被験者の灌流状態の良否、および測定部位における血液灌流の良否を判定するのではなく、変動成分信号と非変動成分信号の両方に基づいて判定するようにしても勿論良い。また、上述した実施形態では、発光素子32aから測定部位へ向けて照射された光の反射光を解析して脈波の計測および測定部位における血液灌流の良否を判定したが、測定部位を透過した光を解析して脈波の計測および測定部位における血液灌流の良否の判定を行っても勿論良い。2上述した実施形態では、加速度計測回路150が装置本体10に内蔵されていたが、センサー部30に加速度計測回路150を内蔵させても良い。また、加速度計測回路150の出力信号を解析して測定部位に対する重力の相対的な方向を検出し、測定部位に働く重力の方向を加味して測定部位における血液灌流の良否を判定しても良い。測定部位に働く重力の方向が当該測定部位における動脈血の流れる方向と一致している場合には、血液灌流は悪化すると考えられるからである。3上述した実施形態では、変動成分信号からノイズを除去するためのアルゴリズムとして、変動成分信号の波形を平滑化するフィルター処理アルゴリズム、または同フィルター処理アルゴリズムと適応アルゴリズムとの組み合わせ用い、上記波形を平滑化するアルゴリズムとしてはSGフィルター処理アルゴリズムを、適応アルゴリズムとしてはLMSを用いた。しかし、変動成分信号の波形を平滑化するアルゴリズムはSGフィルター処理アルゴリズムに限定されるものではなく、例えば所定のカットオフ周波数以上の周波数成分を除去するローパスフィルター処理を用いても良く、移動平均を算出する処理を用いても良い。また、適応アルゴリズムについてもLMSに限定されるものではなく、NormalizedLMSアルゴリズムや、射影Projectionアルゴリズム、RLSRecursiveLeastSquareアルゴリズムなどを用いても良い。4上述した実施形態では、灌流状態判定処理、脈波計測処理、最適化処理およびアルゴリズム選択処理の各処理をソフトウェアによって実現した。しかし、灌流状態判定処理を実行する灌流状態判定手段、脈波計測処理を実行する脈波計測手段、最適化処理を実行する最適化手段およびアルゴリズム選択処理を実行するアルゴリズム選択手段の各手段をハードウェア回路で構成し、これら回路を組み合わせて演算処理回路120を構成しても勿論良い。5上述した実施形態では、被験者の灌流状態の良否換言すれば、当該被験者の血液灌流に対する重力の影響の大きさに応じてSGフィルター処理の制御パラメーターを調整した。しかし、被験者の灌流状態の良否に応じたパラメーターの調整は必須ではない。例えば、変動成分信号からノイズを除去するためのアルゴリズムの切り換えのみで充分に体動ノイズを除去可能な場合には上記制御パラメーターの調整を行う必要はない。そして、被験者の灌流状態の良否に応じた制御パラメーターの調整を行わない態様の場合には、上記灌流状態判定処理を省略しても良い。また、変動成分信号からノイズを除去するアルゴリズムを被験者の体動の有無および測定部位における血液灌流の良否に応じて切り換えることで体動ノイズを充分に除去することができる場合には、最適化処理を省略しても良い。"