"時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第1時間幅により第1移動平均量を順次に算出する第1算出部と、前記生体信号に対して前記所定の第1時間幅よりも大きい所定の第2時間幅により第2移動平均量を順次に算出する第2算出部と、前記第1算出部により算出された前記第1移動平均量と前記第2算出部により算出された前記第2移動平均量とに基づいて、前記生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出する第3算出部と、を備える、検出装置。前記検出装置は、前記第3算出部により算出された前記ピーク候補時間帯と前記生体信号とに基づいて、前記生体信号がピークに達する時刻をピーク時刻として検出する検出部、をさらに備える、請求項1に記載の検出装置。前記検出部は、少なくとも2つの前記ピーク時刻を検出し、検出した前記2つのピーク時刻の間隔をピーク間隔として算出する、請求項2に記載の検出装置。前記検出部は、算出した前記ピーク間隔に基づいて、前記所定の第2時間幅を更新する、請求項3に記載の検出装置。前記検出部は、算出した前記ピーク間隔に基づいて、前記生体信号がピークに達する単位時間当たりの回数をピーク頻度として算出する、請求項3に記載の検出装置。前記第3算出部は、前記第1算出部により算出された前記第1移動平均量が前記第2算出部により算出された前記第2移動平均量を超える時間帯を、前記ピーク候補時間帯として算出する、請求項1に記載の検出装置。前記検出装置は、前記生体信号に対してバンドパスフィルタを適用することにより前記生体信号のピークを強調するフィルタ部、をさらに備える、請求項1に記載の検出装置。前記第1算出部は、QRS幅より狭い時間幅を前記所定の第1時間幅として、前記第1移動平均量を順次に算出する、請求項1に記載の検出装置。前記第1算出部は、0.12秒よりも狭い時間幅を前記所定の第1時間幅として、前記第1移動平均量を順次に算出する、請求項1に記載の検出装置。前記第2算出部は、RR周期の1.2倍以上であり、かつ、1.5倍以下の時間幅を前記所定の第2時間幅として、前記第2移動平均量を順次に算出する、請求項1に記載の検出装置。前記第2算出部は、0.8秒の1.2倍以上であり、かつ、1.5倍以下の時間幅を前記所定の第2時間幅として、前記第2移動平均量を順次に算出する、請求項1に記載の検出装置。前記検出部は、算出した前記ピーク幅の1.2倍以上であり、かつ、1.5倍以下の時間幅により、前記所定の第2時間幅を更新する、請求項4に記載の検出装置。前記検出部は、算出した前記ピーク幅が所定の範囲内であれば、算出した前記ピーク幅の1.2倍以上であり、かつ、1.5倍以下の時間幅により、前記所定の第2時間幅を更新し、算出した前記ピーク幅が所定の範囲外であれば、前記所定の第2時間幅の更新を制限する、請求項4に記載の検出装置。前記検出部は、算出した前記ピーク幅が過去に算出した1または複数のピーク幅の平均値を基準とした所定の範囲内であれば、算出した前記ピーク幅の1.2倍以上であり、かつ、1.5倍以下の時間幅により、前記所定の第2時間幅を更新し、算出した前記ピーク幅が前記過去に算出した1または複数のピーク幅の平均値を基準とした所定の範囲外であれば、前記所定の第2時間幅の更新を制限する、請求項4に記載の検出装置。時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第1時間幅により第1移動平均量を順次に算出するステップと、前記生体信号に対して前記所定の第1時間幅よりも大きい所定の第2時間幅により第2移動平均量を順次に算出するステップと、前記第1移動平均量と前記第2移動平均量とに基づいて、前記生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出するステップと、を含む、検出方法。コンピュータを、時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第1時間幅により第1移動平均量を順次に算出する第1算出部と、前記生体信号に対して前記所定の第1時間幅よりも大きい所定の第2時間幅により第2移動平均量を順次に算出する第2算出部と、前記第1算出部により算出された前記第1移動平均量と前記第2算出部により算出された前記第2移動平均量とに基づいて、前記生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出する第3算出部と、を備える、検出装置として機能させるためのプログラム。しかしながら、特許文献2に記載の技術では、例えば、心電波形と相関性のあるテンプレートがデータベースに存在しない場合に、心電波形と相関性のあるテンプレートが生成されるまで待機されることとなり、ピーク検出に時間がかかるという問題点があった。そのため、当該技術は、時間をかけることができる測定には適用し得るが、携帯端末などでのウェルネスサービスで使用するような簡易な測定や、心電認証例えば、特表2008-518709号公報参照のようなアプリケーションによる測定などといった、時間をあまりかけることができない測定には適用し難い。また、特許文献3に記載の技術では、ウェアラブル機器による測定を想定しており、装着されたウェアラブル機器の2点において心電波形を測定すると、筋電などによる大きなノイズを心電波形のQRS波と同じ周波数成分をもったノイズとして検出してしまうという問題があった。このノイズ成分も強調してしまうと、ピークの誤検出の原因となってしまう。そこで、本発明は、生体信号から迅速かつ高い精度によりピークを検出することが可能な、新規かつ改良された技術を提供しようとするものである。本発明のある実施形態によれば、時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第1時間幅により第1移動平均量を順次に算出する第1算出部と、上記生体信号に対して上記所定の第1時間幅よりも大きい所定の第2時間幅により第2移動平均量を順次に算出する第2算出部と、上記第1算出部により算出された上記第1移動平均量と上記第2算出部により算出された上記第2移動平均量とに基づいて、上記生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出する第3算出部と、を備える、検出装置が提供される。上記検出装置は、上記第3算出部により算出された上記ピーク候補時間帯と上記生体信号とに基づいて、上記生体信号がピークに達する時刻をピーク時刻として検出する検出部、をさらに備えることとしてもよい。上記検出部は、少なくとも2つの上記ピーク時刻を検出し、検出した上記2つのピーク時刻の間隔をピーク間隔として算出することとしてもよい。上記検出部は、算出した上記ピーク間隔に基づいて、上記所定の第2時間幅を更新することとしてもよい。上記検出部は、算出した上記ピーク間隔に基づいて、上記生体信号がピークに達する単位時間当たりの回数をピーク頻度として算出することとしてもよい。上記第3算出部は、上記第1算出部により算出された上記第1移動平均量が上記第2算出部により算出された上記第2移動平均量を超える時間帯を、上記ピーク候補時間帯として算出することとしてもよい。上記検出装置は、上記生体信号に対してバンドパスフィルタを適用することにより上記生体信号のピークを強調するフィルタ部、をさらに備えることとしてもよい。上記第1算出部は、0.12秒よりも狭い時間幅を上記所定の第1時間幅として、上記第1移動平均量を順次に算出することとしてもよい。上記第2算出部は、0.8秒の1.2倍以上であり、かつ、1.5倍以下の時間幅を上記所定の第2時間幅として、上記第2移動平均量を順次に算出することとしてもよい。上記検出部は、算出した上記ピーク幅の1.2倍以上であり、かつ、1.5倍以下の時間幅により、上記所定の第2時間幅を更新することとしてもよい。上記検出部は、算出した上記ピーク幅が所定の範囲内であれば、算出した上記ピーク幅の1.2倍以上であり、かつ、1.5倍以下の時間幅により、上記所定の第2時間幅を更新し、算出した上記ピーク幅が所定の範囲外であれば、上記所定の第2時間幅の更新を制限することとしてもよい。上記検出部は、算出した上記ピーク幅が過去に算出した1または複数のピーク幅の平均値を基準とした所定の範囲内であれば、算出した上記ピーク幅の1.2倍以上であり、かつ、1.5倍以下の時間幅により、上記所定の第2時間幅を更新し、算出した上記ピーク幅が上記過去に算出した1または複数のピーク幅の平均値を基準とした所定の範囲外であれば、上記所定の第2時間幅の更新を制限することとしてもよい。本発明の他の実施形態によれば、時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第1時間幅により第1移動平均量を順次に算出するステップと、上記生体信号に対して上記所定の第1時間幅よりも大きい所定の第2時間幅により第2移動平均量を順次に算出するステップと、上記第1移動平均量と上記第2移動平均量とに基づいて、上記生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出するステップと、を含む、検出方法が提供される。本発明の他の実施形態によれば、コンピュータを、時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第1時間幅により第1移動平均量を順次に算出する第1算出部と、上記生体信号に対して上記所定の第1時間幅よりも大きい所定の第2時間幅により第2移動平均量を順次に算出する第2算出部と、上記第1算出部により算出された上記第1移動平均量と上記第2算出部により算出された上記第2移動平均量とに基づいて、上記生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出する第3算出部と、を備える、検出装置として機能させるためのプログラムが提供される。以上説明したように、本発明によれば、生体信号から迅速かつ高い精度によりピークを検出することが可能である。以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付すことにより重複説明を省略する。また、以下の順序にしたがって当該発明を実施するための形態を説明する。1.実施形態1-1.心電波形の区分点1-2.検出装置の外観の一例1-3.検出装置の機能構成1-4.生体信号の波形の一例1-5.バンドパスフィルタ適用後の波形1-6.所定の第1時間幅および所定の第2時間幅1-7.所定の第1時間幅を用いた第1移動平均量算出手法1-8.第1移動平均量の時間変化1-9.所定の第2時間幅を用いた第2移動平均量算出手法1-10.第1移動平均量および第2移動平均量の時間変化1-11.ピーク候補時間帯算出手法1-12.検出装置により実行される処理の一例1-13.検出装置により実行される処理の他の一例1-14.所定の第2時間幅を更新する詳細処理の例2.変形例3.まとめ<1.実施形態>[1-1.心電波形の区分点]図1は、本発明の実施形態に適用し得る心電波形の区分点を示す図である。まず、図1を参照しながら、本発明の実施形態に適用し得る心電波形の区分点について説明する。本発明の実施形態に係る検出装置によれば、生体信号が検出される。生体信号は、例えば、周期的な心電波形として検出することが可能である。本実施形態においては、検出装置が生体信号として心電波形を検出する例について具体的に説明する。しかしながら、検出装置により検出される生体信号は、心電波形以外のものであってもよく、脈波形であってもよい。心電波形は、例えば、図1に示すように、主に、P波,Q波,R波,S波,T波,U波を有する波形である。心電波形からピークを検出する場合には、R波を検出することが目的であり、R-R間隔は、一般的に心拍心拍数などを算出するために用いられる。[1-2.検出装置の外観の一例]図2は、本発明の実施形態に係る検出装置の外観の一例を示す図である。図2を参照しながら、本発明の実施形態に係る検出装置の外観の一例について説明する。図2に示すように、本発明の実施形態に係る検出装置10は、例えば、ユーザの生体信号を検出するセンサ210、ユーザからの操作情報の入力を受け付ける入力装置251,252,253、表示領域270などを備えるものである。センサ210により検出された生体信号は、検出装置10の内部に入力され、検出装置10による各種演算に使用される。入力装置251,252,253により入力が受け付けられた操作情報は、検出装置10の内部に入力され、検出装置10により操作情報に基づいた各種処理が実行される。表示領域270には、検出装置10により得られた演算結果や処理結果が表示される。図2には、演算結果の例として、表示領域270に心拍数が表示されている例が示されている。[1-3.検出装置の機能構成]図3は、本発明の実施形態に係る検出装置10の機能構成を示す図である。図3を参照しながら、本発明の実施形態に係る検出装置10の機能構成について説明する。図3に示すように、検出装置10は、少なくとも、第1算出部131、第2算出部132、第3算出部133を備えるものである。その他、検出装置10は、必要に応じて、センサ部110、フィルタ部111、A/D変換部112、バッファ部121、検出部134、制御部140、入力部150、記憶部160、出力部170などを備えるものである。第1算出部131は、時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第1時間幅以下、第1ウィンドウ幅とも言う。により第1移動平均量を順次に算出する機能を有するものである。生体信号の種類は、上記したように、特に限定されるものではない。また、生体信号が検出装置10に入力される周期は、特に限定されるものではないが、例えば、図1に示した各波の幅よりも十分に小さい時間例えば、0.1秒よりも短い時間毎に入力され得るものである。第1算出部131が第1移動平均量を算出する周期についても、特に限定されるものではないが、例えば、図1に示した各波の幅よりも十分に小さい時間例えば、0.1秒よりも短い時間毎に算出され得るものである。第1算出部131による第1移動平均量の算出手法の詳細については、後に説明する。第2算出部132は、生体信号に対して所定の第1時間幅よりも大きい所定の第2時間幅以下、第2ウィンドウ幅とも言う。により第2移動平均量を順次に算出する機能を有するものである。第2算出部132が第2移動平均量を算出する周期についても、特に限定されるものではないが、例えば、図1に示した各波の幅よりも十分に小さい時間例えば、0.1秒よりも短い時間毎に算出され得るものである。第2算出部132による第2移動平均量の算出手法の詳細についても、後に説明する。第3算出部133は、第1算出部131により算出された第1移動平均量と第2算出部132により算出された第2移動平均量とに基づいて、生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出する機能を有するものである。第3算出部133がピーク候補時間帯を算出する周期についても、特に限定されるものではないが、例えば、図1に示した各波の幅よりも十分に小さい時間例えば、0.1秒よりも短い時間毎に算出され得るものである。さらには、第3算出部133は、算出時刻が略同一となるような2つの移動平均量第1移動平均量と第2移動平均量に基づいて、ピーク候補時間帯を算出する。第3算出部133によるピーク候補時間帯の算出手法の詳細についても、後に説明する。検出部134は、第3算出部133により算出されたピーク候補時間帯と生体信号とに基づいて、生体信号がピークに達する時刻をピーク時刻として検出する機能を有するものである。検出部134がピーク時刻を算出する周期についても、特に限定されるものではないが、例えば、図1に示した各波の幅よりも十分に小さい時間例えば、0.1秒よりも短い時間毎に算出され得るものである。検出部134は、第3算出部133によりピーク候補時間帯を算出される度にピーク時刻を検出してもよい。検出部134によるピーク時刻の検出手法の詳細についても、後に説明する。センサ部110は、生体信号を検出する機能を有するものである。センサ部110は、図2に示したセンサ210により構成される場合には、ユーザの身体に接触されることにより、ユーザから生体信号を直接的に検出することができる。また、センサ部110は、他の手法により例えば、他の装置から生体信号を受信することにより生体信号を検出することも可能である。センサ部110により検出された生体信号は、第1算出部131、第2算出部132、第3算出部133、検出部134などに、直接的または間接的に出力され得る。フィルタ部111は、生体信号に対してフィルタを適用する機能を有するものである。フィルタ部111は、例えば、生体信号をバンドパスフィルタBPFにかけることにより、生体信号のうちでピーク部分の周波数帯域以外の部分をカットすることができる。すなわち、フィルタ部111は、生体信号に対してバンドパスフィルタを適用することにより生体信号のピークを強調することができる。生体信号に対してバンドパスフィルタを適用した結果については、後に説明する。A/D変換部112は、生体信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する機能を有するものである。A/D変換部112により変換されて得られたデジタル信号は、生体信号として、第1算出部131、第2算出部132、第3算出部133、検出部134などに、直接的または間接的に出力され得る。第1算出部131、第2算出部132、第3算出部133、検出部134などがデジタル信号を扱う場合には、A/D変換部112が有する機能により、第1算出部131、第2算出部132、第3算出部133、検出部134などにおいて、各種の演算を行うことが可能となる。バッファ部121は、生体信号を蓄積しておくことが可能であり、バッファ部121により蓄積されている生体信号は、第1算出部131、第2算出部132、第3算出部133、検出部134などにより、必要に応じて、取得され得る。バッファ部121は、例えば、RAMRandomAccessMemoryなどのメモリにより構成されものである。制御部140は、検出装置10の内部の各機能ブロックによる動作を制御する機能を有するものである。制御部140は、例えば、入力部150により受け付けられた操作情報に応じた処理を実行することが可能である。入力部150により受け付けられた操作情報に応じた処理としては、例えば、入力装置251が押下されることにより操作情報の入力が受け付けられた場合には、前画面に遷移する処理などが想定される。また、入力部150により受け付けられた操作情報に応じた処理として、例えば、入力装置252が押下されることにより操作情報の入力が受け付けられた場合には、心拍数の測定を開始する処理などが想定される。また、入力部150により受け付けられた操作情報に応じた処理として、例えば、入力装置253が押下されることにより操作情報の入力が受け付けられた場合には、次画面に遷移する処理などが想定される。入力部150は、ユーザから操作情報の入力を受け付ける機能を有するものである。入力部150は、例えば、入力装置などにより構成されるものであり、例えば、操作信号を入力するためのボタン、キーボード、マウスなどにより構成される。入力部150は、入力装置251を含んでいてもよく、入力装置252を含んでいてもよく、入力装置253を含んでいてもよい。入力部150により入力が受け付けられた操作情報は、制御部140に出力される。第1算出部131、第2算出部132、第3算出部133、検出部134、制御部140などは、例えば、CPUCentralProcessingUnit、RAMなどにより構成され、CPUが記憶部160によって記憶されているプログラムをRAMに展開して実行することによりその機能が実現されるものである。しかし、このような構成に限らず、第1算出部131、第2算出部132、第3算出部133、検出部134、制御部140などは、専用のハードウェアにより構成されることとしてもよい。記憶部160は、コンピュータを検出装置10として機能させるための各種プログラムを記憶することが可能である。記憶部160が記憶する各種プログラムは、例えば、第1算出部131、第2算出部132、第3算出部133、検出部134、制御部140などの機能を実現するために使用される。記憶部160は、例えば、HDDHardDiskDriveなどといった記憶装置により構成される。出力部170は、制御部140の制御によりユーザに対して情報検出情報を出力する機能を有するものである。出力部170は、例えば、出力装置などにより構成されるものであり、例えば、ディスプレイ、スピーカーなどにより構成される。出力部170がディスプレイにより構成される場合には、出力部170は、例えば、図2に示した表示領域270に情報検出情報を表示させることができる。[1-4.生体信号の波形の一例]図4は、同実施形態に係る検出装置10に入力される生体信号の波形の一例を示す図である。図4を参照しながら、本発明の実施形態に係る検出装置10に入力される生体信号の波形の一例について説明する。本実施形態においては、図4に示すような波形として、時系列に沿って検出装置10に生体信号が入力された場合を例として説明する。波形の縦軸は、入力された生体信号の電位を示しており、波形の横軸は、時間を示している。[1-5.バンドパスフィルタ適用後の波形]図5は、本発明の実施形態に係るフィルタ部111により生体信号に対してバンドパスフィルタが適用されて得られた波形の一例を示す図である。図5を参照しながら、本発明の実施形態に係るフィルタ部111により生体信号に対してバンドパスフィルタが適用されて得られた波形の一例について説明する。フィルタ部111により、生体信号に対してバンドパスフィルタが適用されると、図5に示すように、生体信号のうちでピーク部分の周波数成分以外の部分がカットされ得る。図4に示した波形と比較して、図5に示した波形では、低域の周波数成分がカットされており、図1に示したQRS成分Q波、R波、S波が強調されているのがわかる。[1-6.所定の第1時間幅および所定の第2時間幅]図6は、図5に示した波形と所定の第1時間幅および所定の第2時間幅との関係を示す図である。図6を参照しながら、図5に示した波形と所定の第1時間幅および所定の第2時間幅との関係について説明する。図6に示したように、第1算出部131は、例えば、一般的なユーザの心電波形のうちでQ波からS波までに相当する時間以下、QRS幅とも言う。よりも狭い時間幅を第1ウィンドウ幅として、第1移動平均量を順次に算出することができる。このような狭い時間幅を第1ウィンドウ幅とすることにより、ピーク部分が維持された移動平均量を算出することができる。図6には、このように第1ウィンドウ幅が設定された第1ウィンドウFが示されている。なお、一般的なユーザの心電波形のうちでQ波からS波までに相当する時間は、特に限定されるものではないが、例えば、0.12秒程度である。また、図6に示したように、第2算出部132は、例えば、一般的なユーザの心電波形のうちでR波からR波までに相当する時間以下、RR値RR周期などとも言う。の1.2倍以上であり、かつ、1.5倍以下の時間幅を第2ウィンドウ幅として、第2移動平均量を順次に算出することができる。このような時間幅を第2ウィンドウ幅とすることにより、R波が1つだけ第2ウィンドウに含まれる場合例えば、図6に示した第2ウィンドウG1とR波が2つ第2ウィンドウに含まれる場合例えば、図6に示した第2ウィンドウG0とを区別することができる。なお、一般的なユーザのRR値は、特に限定されるものではないが、例えば、0.8秒程度である。[1-7.所定の第1時間幅を用いた第1移動平均量算出手法]図7は、本発明の実施形態に係る第1算出部131により生体信号から所定の第1時間幅を用いて第1移動平均量を算出する手法について説明するための図である。図7を参照しながら、本発明の実施形態に係る第1算出部131により生体信号から所定の第1時間幅を用いて第1移動平均量を算出する手法について説明する。上記したように、第1算出部131は、時系列に沿って入力される生体信号に対して第1ウィンドウ幅により第1移動平均量を順次に算出することができる。例えば、第1移動平均量算出時刻t=Nから第1ウィンドウ幅だけ過去に遡った時刻t=1までをN-1等分した場合に、第1算出部131は、それぞれの時刻における電位を用いて、以下に示す式1に基づいて、電力量WNを第1移動平均量として算出することができる。1また、例えば、第1移動平均量算出時刻t=Nから第1ウィンドウ幅だけ過去に遡った時刻t=1までを無限に分割したと仮定した場合には、第1算出部131は、以下に示す式2に基づいて、電力量WNを第1移動平均量として算出することができる。2しかしながら、上に示した式1または2に基づく第1移動平均量の算出手法は、一例に過ぎないため、第1算出部131による第1移動平均量の算出手法は、上に示した式1または2に限定されるものではない。[1-8.第1移動平均量の時間変化]図8は、本発明の実施形態に係る第1算出部131により算出された第1移動平均量の時間変化を示す図である。図8を参照しながら、本発明の実施形態に係る第1算出部131により算出された第1移動平均量の時間変化について説明する。ここでは、特に、第1ウィンドウFと上に示した式1とに基づいて算出された第1移動平均量が時間軸に沿って図8に示されている。このように算出された第1移動平均量図8に示した電力量WNは、図8に示すように、ピーク部分が維持されているのがわかる。[1-9.所定の第2時間幅を用いた第2移動平均量算出手法]図9は、本発明の実施形態に係る第2算出部132により生体信号から所定の第2時間幅を用いて第2移動平均量を算出する手法について説明するための図である。図9を参照しながら、本発明の実施形態に係る第2算出部132により生体信号から所定の第2時間幅を用いて第2移動平均量を算出する手法について説明する。上記したように、第2算出部132は、時系列に沿って入力される生体信号に対して第2ウィンドウ幅により第2移動平均量を順次に算出することができる。例えば、第2移動平均量算出時刻t=nから第2ウィンドウ幅だけ過去に遡った時刻t=1までをn-1等分した場合に、第2算出部132は、それぞれの時刻における電位を用いて、式3に基づいて、電力量Wnを第2移動平均量として算出することができる。3また、例えば、第2移動平均量算出時刻t=nから第2ウィンドウ幅だけ過去に遡った時刻t=1までを無限に分割したと仮定した場合には、第2算出部132は、以下に示す式4に基づいて、電力量Wnを第2移動平均量として算出することができる。4しかしながら、上に示した式3または4に基づく第2移動平均量の算出手法は、一例に過ぎないため、第2算出部132による第2移動平均量の算出手法は、上に示した式3または4に限定されるものではない。上記したように、第2算出部132は、例えば、RR値の1.2倍以上であり、かつ、1.5倍以下の時間幅を第2ウィンドウ幅として、第2移動平均量を順次に算出することができる。このような時間幅を第2ウィンドウ幅とすることにより、R波が1つだけ第2ウィンドウに含まれる場合例えば、図9に示した第2ウィンドウG1には、R1だけが含まれているとR波が2つ第2ウィンドウに含まれる場合例えば、図9に示した第2ウィンドウG0には、R0およびR1が含まれているとを区別することができる。より詳細には、R波が1つだけ第2ウィンドウに含まれる場合には、相対的に第2移動平均量電力量Wnは小さくなるはずであり、R波が2つ第2ウィンドウに含まれる場合には、相対的に第2移動平均量電力量Wnは大きくなるはずである。[1-10.第1移動平均量および第2移動平均量の時間変化]図10は、本発明の実施形態に係る第1算出部131により算出された第1移動平均量と第2算出部132により算出された第2移動平均量との時間変化を示す図である。図10を参照しながら、本発明の実施形態に係る第1算出部131により算出された第1移動平均量と第2算出部132により算出された第2移動平均量との時間変化について説明する。図10には、特に、第1算出部131により算出された第1移動平均量が電力量WNとして示され、第2算出部132により算出された第2移動平均量が電力量Wnとして示されている。図10に示すように、ピークに相当する部分例えば、図1に示したR波に相当する部分においては、第2移動平均量電力量Wnが下がっているのがわかる。一方、ノイズに相当すると想定される部分においては、第2移動平均量電力量Wnが下がっていないのがわかる。これは、ピーク部分における第2移動平均量に使用される第2ウィンドウには、ピーク部分が1つしか入らないために第2移動平均量が低く算出されるが、ノイズに相当すると想定される部分においては、ピーク部分が2つ入るため、第2移動平均量が高く算出されるためである。[1-11.ピーク候補時間帯算出手法]図11は、本発明の実施形態に係る第3算出部133により第1移動平均量と第2移動平均量とに基づいてピーク候補時間帯を算出する手法について説明するための図である。図11を参照しながら、本発明の実施形態に係る第3算出部133により第1移動平均量と第2移動平均量とに基づいてピーク候補時間帯を算出する手法について説明する。上述したように、第3算出部133は、第1移動平均量電力量WNと第2移動平均量電力量Wnとに基づいて、生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出することができる。より詳細には、図11に示すように、第3算出部133は、第1算出部131により算出された第1移動平均量が第2算出部132により算出された第2移動平均量を超える時間帯を、ピーク候補時間帯として算出することができる。図11には、第1移動平均量電力量WNが第2移動平均量電力量Wnを超えている時間帯が1highとして示され、その他の時間帯が0lowとして示されている。上記したように、検出部134は、第3算出部133により算出されたピーク候補時間帯例えば、電力量WNが電力量Wnを超える時間帯と生体信号とに基づいて、生体信号がピークに達する時刻をピーク時刻として検出することができる。より具体的には、検出部134は、1または複数のピーク候補時間帯のそれぞれにおける電位の最大値をピーク値として検出するとともに、電位がピーク値に達する時刻をピーク時刻として検出することができる。検出部134は、少なくとも2つのピーク時刻を検出し、検出した2つのピーク時刻の間隔をピーク間隔として算出することも可能である。検出装置10が生体信号として心電波形を検出した場合には、ピーク間隔は、RR値として算出され得るものである。また、検出部134は、算出したピーク間隔に基づいて、生体信号がピークに達する単位時間当たりの回数をピーク頻度として算出することも可能である。検出装置10が生体信号として心電波形を検出した場合には、ピーク間隔は、心拍数として算出され得るものである。[1-12.検出装置により実行される処理の一例]図12は、本発明の実施形態に係る検出装置10により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。図12を参照しながら、本発明の実施形態に係る検出装置10により実行される処理の流れの一例について説明する。図12に示すように、検出装置10のセンサ部110は、生体信号の入力を受け付け、フィルタ部111は、センサ部110により入力が受け付けられた生体信号に対してBPFによるピーク強調を行うステップS101。しかしながら、このステップS101は、上記したように必須のものではない。BPFによりノイズ除去ステップS102がなされた生体信号は、ステップS106におけるピーク算出において使用される。第1算出部131は、生体信号に基づいて、第1ウィンドウにより電力量移動平均値WNを算出するステップS103。続いて、第2算出部132は、生体信号に基づいて、第2ウィンドウにより電力量移動平均値Wnを算出するステップS104。第1算出部131により算出された電力量移動平均値WNと第2算出部132により算出された電力量移動平均値Wnとは、第3算出部133に出力されて使用される。第3算出部133は、第1算出部131により算出された電力量移動平均値WNと第2算出部132により算出された電力量移動平均値Wnとに基づいて、第3ウィンドウを設定するステップS105。上記した例では、第3ウィンドウは、WnよりもWNのほうが大きい時間帯の生体信号に対して設定される1highに相当する。検出部134は、第3ウィンドウにより生体信号からピーク値を算出するステップS106。[1-13.検出装置により実行される処理の他の一例]図13は、本発明の実施形態に係る検出装置10により実行される処理の流れの他の一例を示すフローチャートである。図13を参照しながら、本発明の実施形態に係る検出装置10により実行される処理の流れの他の一例について説明する。図13に示した処理は、図12に示した処理に対して、ステップS107およびステップS108が追加されている点において、図12に示した処理と異なっている。したがって、ステップS107およびステップS108について説明する。検出部134は、第3ウィンドウにより生体信号から算出したピーク値に達する時刻に基づいて、ピーク間隔例えば、RR値を算出するステップS107。検出部134は、算出したピーク間隔例えば、RR値に基づいて、第2ウィンドウ幅を設定することができるステップS108。より詳細には、第2ウィンドウ幅は、例えば、記憶部160により記憶されており、検出部134は、記憶部160により記憶されている第2ウィンドウ幅を更新することにより、第2ウィンドウ幅を設定することができる。その場合、例えば、第2算出部132は、記憶部160により記憶されている第2ウィンドウ幅を取得して、取得した第2ウィンドウ幅に基づいて電力量移動平均値Wnを算出することができる。[1-14.所定の第2時間幅を更新する詳細処理の例]図14は、本発明の実施形態に係る第3算出部133により所定の第2時間幅を更新する詳細処理の流れの例を示すフローチャートである。図14を参照しながら、本発明の実施形態に係る第3算出部133により所定の第2時間幅を更新する詳細処理の流れの例について説明する。図14に示すように、検出部134は、ステップS107において算出されたRR値に所定の定数例えば、1.2~1.5を乗じ、乗じた結果得られた値により第2ウィンドウ幅を更新することができるステップS108A。検出部134は、例えば、記憶部160により記憶されている第2ウィンドウ幅を更新することができる。また、検出部134は、第2ウィンドウ幅を更新する前に、第2ウィンドウ幅を更新するべきか否かを判定するようにしてもよい。例えば、検出部134は、条件テンプレートRR値-X≦算出したRR値≦テンプレートRR値Xを満たすか否かを判断してもよいステップS108B1。検出部134は、当該条件を満たさない場合には、第2ウィンドウ幅を更新しない第2ウィンドウ幅の更新を制限することとしてもよいステップS108B2。また、検出部134は、当該条件を満たす場合には、ステップS107において算出されたRR値に所定の定数例えば、1.2~1.5を乗じ、乗じた結果得られた値により第2ウィンドウ幅を更新するとともに、テンプレートRR値を更新することとしてもよいステップS108B3。検出部134により使用されるテンプレートRR値およびXは、例えば、あらかじめ記憶部160に記憶させておくことができる。また、例えば、検出部134は、条件過去Y回の算出RR値の平均値-X≦算出したRR値≦過去Y回の算出RR値の平均値Xを満たすか否かを判断してもよいステップS108C1。検出部134は、当該条件を満たさない場合には、第2ウィンドウ幅を更新しない第2ウィンドウ幅の更新を制限することとしてもよいステップS108C2。また、検出部134は、当該条件を満たす場合には、ステップS107において算出されたRR値に所定の定数例えば、1.2~1.5を乗じ、乗じた結果得られた値により第2ウィンドウ幅を更新することとしてもよいステップS108C3。検出部134により使用されるXは、例えば、あらかじめ記憶部160に記憶させておくことができる。過去Y回の算出RR値の平均値は、例えば、検出部134により算出され、記憶部160に記憶させておくことができる。<2.変形例>以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。<3.まとめ>本発明の実施形態によれば、第1ウィンドウ幅および第2ウィンドウ幅を用いて、生体信号から迅速かつ高い精度によりピークを検出することが可能である。また、ウィンドウ幅を適応的に更新することにより、個人差によって心拍数が極端に早い場合や、極端に遅い場合などにも、本実施形態に係る検出装置10により奏する効果を維持することができる。また、生体信号の1波目が入力された時点において生体信号からピーク値を検出することが可能となる。さらに、生体信号のうちピーク部分以外の部分に似たような周波数成分をもったノイズが発生した場合であっても、有効にピークを検出することができる。すなわち、本実施形態によれば、ピーク間隔を考慮したスレッショルドを設定し、設定したスレッショルドに基づいてピークを検出できるため、ピーク検出の精度が向上するという効果を奏する。"