"在床者の脈波を取得する脈波取得部と、前記脈波に基づいて複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、教師データに基づいて学習されたサポートベクタマシンに対して前記特徴量を適用することにより前記在床者の睡眠状態を判別する睡眠状態判別部と、を備えた睡眠状態判別装置。前記特徴量算出部は、前記脈波から心臓の拍動間隔を表す拍動間隔情報を算出する拍動間隔情報算出部と、前記拍動間隔情報から心臓の拍動周波数特性を算出する拍動周波数特性算出部と、前記拍動周波数特性のパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部と、両対数軸平面上で表現された前記パワースペクトルを超低周波領域、低周波領域および高周波領域に分類したうちの前記高周波領域における傾きを前記特徴量として算出する傾き算出部と、を備えた請求項1記載の睡眠状態判別装置。前記傾き算出部は、前記特徴量として、前記両対数軸平面上で表現された前記パワースペクトルの前記超低周波領域および前記低周波領域における傾きを算出する請求項2記載の睡眠状態判別装置。前記睡眠状態が階層的に定義され、前記睡眠状態判別部は、前記睡眠状態の階層に対応して階層的に前記睡眠状態を判別する請求項1から3のいずれか一項に記載の睡眠状態判別装置。前記サポートベクタマシンは、前記特徴量の種別毎に、当該特徴量の種別毎の平均値および標準偏差を用いて正規化された前記教師データに基づいて学習され、前記睡眠状態判別部は、前記特徴量の種別毎に、当該特徴量の種別毎の平均値および標準偏差を用いて正規化された前記特徴量を用いて判別を行う請求項1から4のいずれか一項に記載の睡眠状態判別装置。前記教師データは、前記在床者から取得された前記特徴量と、当該特徴量が取得された際の睡眠状態と、である請求項1から5のいずれか一項に記載の睡眠状態判別装置。在床者の脈波を取得するステップと、前記脈波に基づいて複数の特徴量を算出するステップと、教師データに基づいて学習されたサポートベクタマシンに対して前記特徴量を適用することにより前記在床者の睡眠状態を判別するステップと、を備えた睡眠状態判別方法。上述の特許文献1の技術では、体動があったときの心拍間隔データを除外して睡眠状態を判別しているため、体動によるノイズの影響を除外でき、睡眠状態の判別精度を高めることができる。しかしながら、睡眠状態の判別処理は、低周波領域のパワースペクトルLF、高周波領域のパワースペクトルHFに基づく閾値処理により行われており、これらの特徴量は少なからず呼吸の影響を受けているため、睡眠状態の指標となる自律神経特に、副交感神経の活動を十分に表しているとは言えない。また、単なる閾値処理では精度の高い判別は困難である。したがって、引用文献1の技術では、精度よく睡眠状態を判別できないおそれがある。本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、在床者の睡眠状態を高精度に判別する技術を提供することである。上記課題を解決するため、本発明の睡眠状態判別装置は、在床者の脈波を取得する脈波取得部と、前記脈波に基づいて複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、教師データに基づいて学習されたサポートベクタマシンに対して前記特徴量を適用することにより前記在床者の睡眠状態を判別する睡眠状態判別部と、を備えている。この構成では、睡眠状態の判別にサポートベクタマシン以下、SVMと略称するを用いているため、精度の高い睡眠状態の判別を行うことができる。睡眠状態と副交感神経の活動状態とには相関があり、高周波領域のパワースペクトルには副交感神経の活動を表す情報が含まれている。したがって、その高周波領域のパワースペクトルから算出される特徴量は、副交感神経の活動状態、すなわち、睡眠状態を表すと考えられる。そのため、本発明の睡眠状態判別装置の好適な実施形態の一つでは、前記特徴量算出部は、前記脈波から心臓の拍動間隔を表す拍動間隔情報を算出する拍動間隔情報算出部と、前記拍動間隔情報から心臓の拍動周波数特性を算出する拍動周波数特性算出部と、前記拍動周波数特性のパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部と、両対数軸平面上で表現された前記パワースペクトルを超低周波領域、低周波領域および高周波領域に分類したうちの前記高周波領域における傾きを前記特徴量として算出する傾き算出部と、を備えている。この構成では、脈波に基づいて算出される特徴量として、両対数軸平面で表現された拍動周波数特性のパワースペクトルの高周波領域の傾きを用いている。この傾きは、高周波領域のパワースペクトルのフラクタル性を示している。一方、脈波の変動は、副交感神経の活動活性に対してフラクタル変調がかけられていることが知られている。したがって、両対数軸平面で表現された拍動周波数特性のパワースペクトルの高周波領域の傾きは、副交感神経の活動、すなわち、睡眠状態をよく反映するものと考えられる。したがって、このような値を特徴量として用いて、睡眠状態の判別を行えば、精度の高い判別が可能となる。パワースペクトルのフラクタル性は、低周波領域や超低周波領域にも見られる。そのため、本発明の睡眠状態判別装置の好適な実施形態の一つでは、前記傾き算出部は、前記特徴量として、前記両対数軸平面上で表現された前記パワースペクトルの前記超低周波領域および前記低周波領域における傾きを算出する。睡眠状態は、例えば、覚醒/REM睡眠/浅いnon-REM睡眠/深いnon-REM睡眠に分類される。しかしながら、この分類では異なる概念レベルが混在しているため、これらを同列に扱うことは望ましくない。そのため、本発明の睡眠状態判別装置の好適な実施形態の一つでは、前記睡眠状態が階層的に定義され、前記睡眠状態判別部は、前記睡眠状態の階層に対応して階層的に前記睡眠状態を判別する。この構成では、睡眠状態を概念レベル毎に階層化して定義し、睡眠状態の判別処理はその階層に応じて階層的に行われる。例えば、第1階層最上位階層において判別を行い、その判別結果の状態が第2階層の分類を有する場合には、第2階層における判別を行う。このように、階層化して判別を行うことにより、判別精度を向上させることができる。脈波から算出される特徴量は、上述したものの他にも様々なものがある。そのため、各特徴量の単位もそれぞれ異なる可能性がある。そのため、本発明の睡眠状態判別装置の好適な実施形態の一つでは、前記サポートベクタマシンは、前記特徴量の種別毎に、当該特徴量の種別毎の平均値および標準偏差を用いて正規化された前記教師データに基づいて学習され、前記睡眠状態判別部は、前記特徴量の種別毎に、当該特徴量の種別毎の平均値および標準偏差を用いて正規化された前記特徴量を用いて判別を行う。この構成では、各特徴量がその種別の平均値および標準偏差により正規化されるため、特徴量間の軽重をなくすことができる。本発明の睡眠状態判別装置の好適な実施形態の一つでは、前記教師データは、前記在床者から取得された前記特徴量と、当該特徴量が取得された際の睡眠状態と、である。この構成では、在床者から取得した特徴量および睡眠状態を教師データとしているため、特徴量の個人差を排除し、在床者に特化した教師データを求めることができる。このような、教師データを用いれば、睡眠状態の判別精度を向上させることができる。また、上記課題を解決するため、本発明の睡眠状態判別方法は、在床者の脈波を取得するステップと、前記脈波に基づいて複数の特徴量を算出するステップと、教師データに基づいて学習されたSVMに対して前記特徴量を適用することにより前記在床者の睡眠状態を判別するステップと、を備えている。当然ながら、このような睡眠状態判別方法にも、上述した睡眠状態判別装置の付加的特徴を適用することができる。以下に、図面を用いて本発明の睡眠状態判別装置の実施形態を説明する。図1は、本実施形態における睡眠状態判別装置の構成図である。図に示すように、本実施形態における睡眠状態判別装置は、寝具上に在床している人以下、在床者Mと称するに起因する振動を検知する振動検知装置1および振動検知装置1からの出力に基づいて在床者Mの睡眠状態を判別する処理装置10により構成されている。振動検知装置1は、在床者Mの下、または、在床者Mが用いる敷布団、マットレス等の寝具の下に設置され、検出した振動に応じた出力信号を出力する。在床者Mが横臥している場合には、在床者Mの心臓の拍動、呼吸、体動等に起因する振動を検知することができる。図に示すように、本実施例における振動検知装置1は、6つの公知の振動センサ1aを備えており、振動センサ1aからの出力信号は処理装置10に入力されている。なお、以下の説明では、振動センサ1aからの出力信号の流れをチャネルと称する。したがって、本実施例では振動検知部1から処理装置10に対して6チャネルの信号系が形成されている。なお、振動センサ1aの数は1つでも構わないし、適宜変更可能である。図1に示すように、処理装置10はその前面に各種情報を表示するためのディスプレイ20およびディスプレイ20の表面に形成されたタッチパネル21を備えている。在床者M等のユーザは、タッチパネル21を操作することにより、処理装置10に対して指示を与えることができる。また、処理装置10の前面右下隅にはプッシュ式の電源スイッチ22が設けられており、この電源スイッチ22により睡眠状態判別装置の起動終了を行うことができる。図2は、処理装置10に備えられている機能部を表す機能ブロック図である。本実施形態では、処理装置10は各種処理を実行するCPUCentralProcessingUnitやメモリを中核としてソフトウェアにより各機能部が構成されているが、各機能部はハードウェアにより構成しても構わないし、ハードウェアとソフトウェアとを協働させて構成しても構わない。図に示すように、処理装置10は、処理装置10全体を制御する制御部11、振動センサ1aからの出力信号を取得する出力信号取得部12、出力信号に基づいて在床者Mの脈波を算出する脈波算出部13、脈波に基づいて複数の特徴量を算出する特徴量算出部14、算出された特徴量に基づいて在床者Mの睡眠状態を判別する睡眠状態判別部15を備えている。なお、振動検知装置1、出力信号取得部12、および、脈波算出部13により本発明の脈波取得部が構成されている。制御部11は、処理装置10全体の処理を制御する機能を有しており、在床者Mの睡眠状態についての判別結果や各種情報を在床者M等に通知するためにディスプレイ20への表示を制御する。また、タッチパネル21に対する操作を取得する機能も有している。さらに、ネットワークを介して睡眠状態についての判別結果を遠隔地に送信する機能を備えても構わない。また、判別結果の表示や送信はリアルタイムでも構わないし、判別結果をメモリ図示せずに記憶しておいて単位期間ごと、または、指定された期間について表示、送信を行う構成とすることもできる。出力信号取得部12には、リアルタイムに計測された振動センサ1aからの6チャネルの出力信号が入力されている。出力信号取得部12は、入力される出力信号を所定のサンプリング間隔でサンプリングし、A/D変換する。なお、本実施形態では、サンプリング間隔を10msecとしている。出力信号取得部12によりA/D変換された1チャネルの出力信号は、メモリ図示せずに一時的に記憶される。なお、以下の説明ではA/D変換された出力信号も単に出力信号と称する。脈波算出部13は、メモリに記憶された出力信号から脈波を算出する。本実施形態では、所定の周期、例えば、10msecで取得した出力信号に対して、在床者Mの心拍に相当する周波数成分を抽出するためのフィルタ処理を施したものを脈波としている。算出した脈波はメモリに一時的に記憶される。なお、上述したように、本実施形態では脈波算出部13には6チャネルの出力信号が入力されているが、そのうちの1チャネルの出力信号を選択し、その出力信号から脈波を算出している。出力信号の選択は、例えば、振幅の大きさに基づいて行うことができる。特徴量算出部14は、脈波算出部13により算出された脈波から複数の特徴量を算出する。本実施形態では特徴量として、1入床してからの経過時間以下、Time値と称する、2所定期間におけるRR間隔詳細は後述するの平均値以下、RR値と称する、3所定期間におけるRR間隔の平均値に対するRR間隔の標準偏差の比率=標準偏差/平均。以下、RR間隔変動係数と称する、4~6RR間隔のパワースペクトル以下、RRパワースペクトルと称するの超低周波領域、低周波領域、高周波領域の面積以下、それぞれVLF値,LF値,HF値と称する、7HF値に対するLF値の比率以下、LF/HF値と称する、8~10両対数軸平面で表現したRRパワースペクトルの超低周波領域、低周波領域、高周波領域のぞれぞれにおける傾き以下、それぞれVLF傾き、LF傾き、HF傾きと称する、を用いている。なお、本実施形態得では、RR値を算出する際の所定期間およびRR間隔変動係数を求める際の所定期間を20秒としているが、これらは適宜変更可能である。また、超低周波領域、低周波領域、高周波領域はそれぞれ、0.0001~0.04Hz,0.04~0.15Hz,0.15~0.4Hzとしている。上記特徴量を算出するために本実施形態の特徴量算出部14は、Time値を算出するためのタイマ14a、脈波から心臓の拍動間隔を表す拍動間隔情報を算出する拍動間隔情報算出部14b、拍動間隔情報から心臓の拍動の周波数特性以下、拍動周波数特性と称するを算出する拍動周波数特性算出部14c、拍動周波数特性のパワースペクトルRRパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部14d、両対数軸平面上で表現されたRRパワースペクトルの超低周波領域、低周波領域および高周波領域における傾きを算出する傾き算出部14e、RR間隔変動係数を算出するRR間隔変動係数算出部14fを備えている。なお、各特徴量の算出方法の詳細は後述する。睡眠状態判別部15は、特徴量算出部14により算出された特徴量に基づいて在床者Mの睡眠状態を判別する。睡眠状態の判別は、教師データによって学習されたSVMに対して在床者Mの脈波から算出した特徴量を適用することにより行われる。本実施形態の睡眠状態とは、睡眠/覚醒、REM睡眠/non-REM睡眠、non-REM睡眠浅/non-REM睡眠深であり、この睡眠状態は図3に示すように階層的に定義されている。すなわち、睡眠状態は、第1階層では睡眠または覚醒に分かれている。また、睡眠は第2階層でREM睡眠またはnon-REM睡眠に分かれている。さらに、non-REM睡眠は第3階層でnon-REM睡眠浅またはnon-REM睡眠深に分かれている。以下に、図4,図5のフローチャートに基づいて、特徴量の算出、および、判別規則としてのSVMの学習の処理の流れを説明する。なお、睡眠状態判別装置とは別の装置を用いてSVMの学習を行い、睡眠状態判別装置にインストールすることができるが、学習のための特徴量教師データは上述の特徴量算出部14と同等の機能部により算出されるため、ここでは睡眠状態判別装置を用いて学習を行うものとして説明する。また、本実施形態では上記特徴量とともに脳波から睡眠状態を求め、その睡眠状態を正解として用いている。そのため、学習時の睡眠状態判別装置は脳波を取得する脳波センサ図示せず、取得された脳波に基づいて睡眠状態を判別する脳波解析部図示せず、教師データに基づいてSVMを学習させる学習部図示せずを備えている。特徴量算出まず、被験者は脳波センサを装着した状態で、振動検知装置1が設置されたベッドに入床する。このとき、被験者やオペレータがタッチパネル21を操作して、明示的に教師データ学習データの取得の開始を指示する01。このとき、タイマ14aが0リセットされ、入床してからの経過時間の計時を開始する02。出力信号取得部12は、逐次振動検知装置1からの出力信号をA/D変換し、メモリに記憶させる。脈波算出部13は、メモリに記憶された出力信号をフィルタリング処理して脈波を算出し、再度メモリに記憶する03。この処理により所定期間である20秒分の脈波が取得されると04のYes分岐、以下の処理により特徴量が算出される。拍動間隔情報算出部14bは、メモリに記憶された脈波から拍動間隔情報を算出する05。ここで、拍動間隔情報とは、心電図上に現れるR波と呼ばれる特徴的な波形に対応して脈波上に現れる特徴的な波形以下、この波形もR波と称するの時間間隔を表す情報であり、公知の方法により求めることができる。具体的には、R波が現れた時刻と、そのR波と直前のR波との時間間隔との関係が拍動間隔情報となる。なお、このR波とR波との時間間隔がRR間隔である。上述の処理により得られる拍動間隔情報は、R波が検知された時刻にのみ値RR間隔が存在し、時間的に疎になっている。そのため、拍動間隔情報算出部14bは、所定時間毎のRR間隔を得るために、拍動間隔情報を補間処理により、時間的に密なRR間隔、すなわち、所定時間毎のRR間隔にアップサンプリングする06。以下、アップサンプリングされた拍動間隔情報をRR間隔トレンドグラムと称する。なお、本実施形態では、所定時間を1秒としている。特徴量算出部14は、このRR間隔トレンドグラムに基づいてRR値を算出する07。具体的には、所定期間である20秒間のRR間隔トレンドグラムの平均値をRR値とする。次に、RR間隔変動係数算出部14fは、20秒間のRR間隔トレンドグラムの標準偏差を算出し、標準偏差/RR値をRR間隔変動係数として算出する08。一方、拍動周波数特性算出部14cは、メモリに蓄積されている5分間分のRR間隔トレンドグラムに対してフーリエ変換を施し、心臓の拍動周波数特性を算出する09。ここでフーリエ変換に用いるRR間隔トレンドグラムは、前回のフーリエ変換に用いられたRR間隔トレンドグラムの最先の時刻から20秒ずらして設定している。すなわち、前回のフーリエ変換に用いられたRR間隔トレンドグラムと今回のフーリエ変換に用いるRR間隔トレンドグラムとは4分40秒分がオーバラップしている。パワースペクトル算出部14dは、拍動周波数特性からパワースペクトルを算出し、RRパワースペクトルとする10。なお、本発明におけるパワースペクトルとは、パワースペクトル密度とも呼ばれるものであり、各周波数におけるパワーの分布を表すものである。特徴量算出部14は、このRRパワースペクトルを超低周波領域、低周波領域、高周波領域に分割し、それぞれの領域の面積積分値をVLF値,LF値,HF値として求め、LF/HF値=LF値/HF値として算出する11。また、傾き算出部14eは、上述のRRパワースペクトルを両対数軸平面に写像するとともに、両対数軸平面上での超低周波領域、低周波領域および高周波領域におけるRRパワースペクトルの傾きをそれぞれVLF傾き、LF傾き、HF傾きとして算出する12。傾きは、例えば最小二乗法等の公知の方法により求めることができる。他方、特徴量算出部14はタイマ14aの時間をTime値として読み出す13。このようにして、時刻tにおける特徴量ベクトルvtとしてvt=Time値,RR値,RR間隔変動係数,VLF値,LF値,HF値,LF/HF値,VLF傾き,LF傾き,HF傾きが得られる。この特徴量ベクトルvtに、脳波解析部によって脳波から算出された睡眠状態を付加したvt,睡眠状態が時刻tにおける教師データとなる。上述の処理を所定時間行い、ベクトル列{vt,睡眠状態}を取得する。なお、本実施形態では、在床者Mのみを被験者として教師データを取得している。これにより、その在床者Mに特化された教師データが得られる。そのため、在床者Mに対する判別精度を向上させることができる。一方、複数の被験者から教師データを取得すると、特徴量における個人差が吸収され、汎用的な教師データが得られる。また、複数の被験者に在床者Mを含めると、汎用的でありながら、在床者Mの特徴を反映した教師データが得られる。学習十分な量の教師データが取得されると、学習部は教師データからSVMを学習させる、すなわち、SVMを構築する。なお、上述したように、本実施形態では単位スケールが異なる複数の特徴量を用いているため、本実施形態では教師データを正規化する21。具体的には、特徴量種別毎に平均値および標準偏差を求めておき、特徴量種別毎に教師データ―平均値/標準偏差を算出し、その算出した値を新たな教師データとして用いればよい。このように、教師データを正規化することにより、判別規則としてのSVMに対するスケールの差異の影響を小さくすることができる。上述したように、本実施形態の睡眠状態は階層的に定義されている。そのため、学習も階層的に行う。まず、教師データからvt,覚醒となっているデータを抽出して覚醒用教師データ集合を生成し、残りを睡眠用教師データ集合とする22。具体的には、公知の方法によって、覚醒用教師データ集合および睡眠用教師データ集合から、覚醒と睡眠を判別するためのSVMを構築する23。次に、睡眠用教師データ集合からvt,REM睡眠となっているデータを抽出してREM睡眠用教師データ集合を生成し、その残りをnon-REM睡眠用教師データ集合とする24。このREM睡眠用教師データ集合とnon-REM睡眠用教師データ集合とから、REM睡眠とnon-REM睡眠とを判別するためのSVMを構築する25。次に、non-REM睡眠用教師データ集合からvt,non-REM睡眠深となっているデータを抽出し、深non-REM睡眠用教師データ集合を生成し、その残りを浅non-REM睡眠用教師データ集合とする26。この深non-REM睡眠用教師データ集合と浅non-REM睡眠用教師データ集合とから、non-REM睡眠深とnon-REM睡眠浅とを判別するためのSVMを構築する27。このようにして求められたSVMは、睡眠状態判別部15からアクセス可能なメモリ等に記録される。また、特徴量毎の平均値および標準偏差も同様に記録される。このように、階層的に判別規則としてのSVMを生成することにより、SVMに対するノイズの影響を低減することができる。判別処理図6は、判別処理の流れを表すフローチャートである。まず、在床者Mはベッドに入床し、電源スイッチ22を操作して睡眠状態判別装置の電源を投入する31。出力信号取得部12は、振動検知装置1からの出力信号を取得し32、上述の処理により20秒毎の特徴量が算出される33。特徴量が算出されると、睡眠状態判別部15は正規化した特徴量をSVMに入力して在床者Mの睡眠状態を判別する34~38。なお、ここでの正規化は学習時の正規化と同様の処理であり、上述の処理により記録されている特徴量毎の平均値および標準偏差が用いられる。なお、本実施形態では、判別対象となる特徴量を正規化する平均値および標準偏差は、教師データを正規化したものと同じものを使用しているが、在床者Mから取得した特徴量の平均値および標準偏差を用いても構わない。この場合には、平均値および標準偏差を逐次更新しても構わないし、予め算出しておいた値を用いても構わない。上述したように、本実施形態のSVMは睡眠状態の階層に対応するように定義されている。そのため、睡眠状態の判別も以下のように階層的に行われる。まず、33で算出された特徴量を覚醒/睡眠判別用のSVMに入力し、睡眠状態が覚醒であるか睡眠であるかを判別する34。ここで、睡眠状態が覚醒であれば判別は終了する35のYes分岐。一方、睡眠状態が睡眠であれば35のNo分岐、特徴量をREM睡眠/non-REM睡眠判別用のSVMに入力し、睡眠状態がREM睡眠であるかnon-REM睡眠であるかを判別する36。ここで、睡眠状態がREM睡眠であれば判別は終了する37のYes分岐。一方、睡眠状態がnon-REM睡眠であれば37のNo分岐、特徴量をnon-REM睡眠深/non-REM睡眠浅判別用のSVMに入力し、睡眠状態がnon-REM睡眠深であるかnon-REM睡眠浅であるかを判別する38。このようにして判別された睡眠状態は時刻と関連付けられてメモリに記憶され、制御部11によりディスプレイ20に表示されたり、遠隔地に送られる。このように、睡眠状態の判別を階層的に行うことにより、絞込みの効果により、判別精度を高めることができる。図7は、判別実験の結果である。この判別実験においても、教師データの取得時と同様に、脳波センサからの脳波信号を脳波解析部により解析して睡眠状態を算出し、その結果と本発明の睡眠状態判別装置の判別結果とを比較して、正誤を判別している。また、正誤判別に用いるデータは、脳波信号に基づく睡眠状態に応じて選択した。例えば、第2階層におけるREM睡眠とnon-REM睡眠との判別は、脳波信号に基づいて睡眠状態であると判別された特徴量に対して行われる。図7aは、本発明に係る睡眠状態判別装置の判別結果であり、図7bはSVMに代えて判別分析法を用いて睡眠状態を判別した結果である。また、全特徴量と記載した列は上述の全ての特徴量を使用した場合であり、傾き除外と記載した列は上述の特徴量からVLF傾き,LF傾き,HF傾きを除外した場合の判別結果である。この結果から、判別分析法を用いるよりもSVMを用いた方が判別精度が高いことが分かる。すなわち、睡眠状態を判別するためにSVMを用いる優位性が明らかとなっている。また、この結果からは、VLF傾き,LF傾き,HF傾きを特徴量として用いることの有効性も確認できる。図8aおよびbはそれぞれ、覚醒およびnon-REM睡眠深におけるRRパワースペクトルの例である。これらのRRパワースペクトルを両対数軸で表すと、それぞれ図9abの振動している波形が得られる。また、この図には、超低周波領域、低周波領域、高周波領域においてRRパワースペクトルに対して当てはめた直線を重畳している。これらの直線の傾きがVLF傾き,LF傾き,HF傾きである。この例では、覚醒時のVLF傾き,LF傾き,HF傾きはそれぞれ0.724,-2.066,-2.298である。一方、non-REM睡眠深時のVLF傾き,LF傾き,HF傾きはそれぞれ0.057,-0.357,-2.708である。これらから、覚醒とnon-REM睡眠深とでは、VLF傾き,LF傾き,HF傾きが明確に異なっていることが分かる。すなわち、睡眠状態を判別するためにこれらの値を用いれば、睡眠状態の判別精度を向上させることが期待できることは明らかである。脈波は、副交感神経の活動電位に対してフラクタル変調がかけられており、心拍変動は1/fβ型のパワースペクトルを持つことが知られている。また、このフラクタル性は睡眠状態によって異なっていることも知られている。図9a,bにおけるVLF傾き,LF傾き,HF傾きの差異は、このフラクタル性の差異によるものと考えられる。すなわち、VLF傾き,LF傾き,HF傾きによれば、心拍変動のフラクタル性を評価することができ、そのフラクタル性によって睡眠状態を判別することができるものと考えられる。このように、本発明では、睡眠状態を判別する際の特徴量として、両対数軸平面上のRR間隔RR間隔トレンドグラムのフーリエパワースペクトルの超低周波数領域、低周波数領域、高周波数領域における傾きを用いることにより、判別精度を高めている。別実施形態1上述の実施形態では、10の特徴量を用いたが、特徴量の種別やその種別数は適宜変更可能である。例えば、体動数や呼吸変動係数等を用いても構わない。2上述の実施形態では、振動センサによって取得した在床者の振動に基づいて脈波を取得したが、在床者に装着した脈波を測定するセンサから取得する等、他の方法によって脈波を取得しても構わない。"