"拍動センサーデータからRSAを計算するためのコンピュータ実装型の方法において、a時間のウィンドウ期間中の被験者の拍動をセンサーによってサンプリングして、拍動センサーデータを取得する段階と、b前記センサーによって、前記ウィンドウ期間中のそれぞれのサンプルに対応する拍動センサーデータを演算機器に送信する段階と、c前記演算機器によって、前記拍動センサーデータから、拍動間間隔を計算する段階と、d前記演算機器によって、前記拍動間間隔データに最良適合する全極型フィルタモデルを求める段階と、e前記演算機器によって、前記フィルタモデル極の位置を計算する段階と、f前記演算機器によって、単位円の事前に規定されているセクタ内で最も大きな絶対値を有する極を識別する段階と、g前記演算機器によって、前記識別された極に基づいてRSAの値を特定する段階と、から成る方法。前記特定する段階は、SRSAと表される成分強度を、方程式、に従って特定し、ここに、PRSAは識別された極、Ewは総ウィンドウエネルギー、kは比例定数である、請求項1に記載の方法。前記センサーは、心電計、光電脈波計、圧力センサー、及びマイクロフォンから成る群より選択されたトランスデューサ機器である、請求項1に記載の方法。前記計算された拍動間間隔は、均一レートでサンプリングし直される、請求項1に記載の方法。前記演算機器によって、ウィンドウ中の前記サンプルを平均値除去及びトレンド除去する段階を更に含んでいる、請求項1に記載の方法。前記最良適合全極型モデルフィルタ係数を計算するのに、ブルグ法が使用されている、請求項1に記載の方法。前記単位円の前記事前に規定されているセクタは、によって定義されており、ここにfsはサンプリング周波数である、請求項10に記載の方法。以上より、市場では、心拍数信号のRSA成分を抽出する方法において、資源が制約されているモバイル機器を含め、広範な演算機器で使用することのできる方法が必要とされている。本発明は、心臓コヒーレンスの状態が実現されるように歩調取りされた呼吸をする技法について使用者を案内するRSAバイオフィードバックアプリケーションを開示している。本発明は、更に、目標が満たされたときに点数を割り当てることによって被験者に見返りを与える点数制システムを開示している。本発明は、ヒト被験者の心拍数のRSA成分のメトリックを生の拍動間隔のデータストリームから効率的に推定する方法を規定している。RSA強度推定方法は、デジタル心拍数信号を重なり合ったウィンドウ式のデータセグメントに分割し、拍動間隔のそれぞれのウィンドウについて最良適合全極型線形フィルタ自己回帰モデルを計算する。複素平面の目標セクタ内の単一極がRSA極として識別され、RSA強度の推定値は、以下の方程式、即ち、に基づいて計算され、ここに、PRSAは識別されたRSA極の絶対値、Ewは総ウィンドウエネルギー、kは比例定数である。この方法の主要な利点は、フィルタモデルの度数をスケール化することによるものであって、そのおかげで本方法はその処理効率をスケールすることができる。このことは、複雑な高速フーリエ変換FFT処理をリアルタイムで行うには不十分な演算能力しか持ち合わせていないモバイル機器の様な演算機器に処理をオフロードしようとする場合には特に有用である。自己回帰方法論は、更に、より短いデータセグメントを使用してより高い分解能のRSA識別を可能にする。より短いデータウィンドウなら、被験者の生理状態の更新をより高速化できることから、或る特定のバイオフィードバックアプリケーションにとっては好適であろう。本発明のこれらの実施形態及び他の態様は、以下の詳細な説明及び添付図面から容易に明らかになるものであり、詳細な説明及び添付図面は本発明を例示的に説明しようとするものであって本発明を限定しようとするものではない。本発明は、次に続く詳細な説明を添付図面と関連付けて読んで頂ければ、より完全に理解されることであろう。ここには本発明の詳細な実施形態が開示されているが、但し、開示されている実施形態は、本発明を単に例示しているものであり、本発明は様々な形態に具現化することができるものと理解頂きたい。従って、ここに開示されている特定の機能関連の詳細事項は、制限を課すものと解釈されてはならず、単に、特許請求の範囲のための根本事項として、また本発明を様々な形で採用することを実質的且つ適切に詳述されている実施形態の中で当業者に教示するための代表的な根本事項として解釈されるべきである。図1は、本発明の例示としての実施形態100のシステム図である。センサー104は、ヒト被験者102の心拍数を測っている。最も好適には、センサー104は、生の心拍数センサーデータを通信リンク106を介して演算機器108に連絡し、演算機器108は心拍数データを分析し、RSAメトリックを抽出する。或る好適な実施形態では、通信リンク106は、例えばブルートゥース通信の使用による、近距離通信リンクである。しかしながら、通信リンク106は、近距離通信、例えば、インターネットの様な広域ネットワーク、ワイヤレス通信、ローカルエリア通信ネットワークに限定されない。概して、通信リンク106は、データ通信をサポートしている如何なる型式の通信リンク又はネットワークによって提供されていてもよい。或る好適な実施形態では、RSAメトリックは、演算機器108で実行されているアプリケーションであって、処理されたセンサーデータに基づいて被験者102にバイオフィードバックを提供するバイオメトリックアプリケーションによって使用されている。センサー104は、市販のオキシメーターとして描かれているが、本発明はその様に限定されず、他の心拍数センサーが使用されていてもよい。加えて、演算機器108はスマートフォンとして描かれているが、とりわけ、携帯電話、ラップトップコンピュータ、パッドコンピュータ、ゲームコンソール、ケーブルTVシステムで使用されている様なセットトップボックス、及びパソコンを含め、如何なる型式の演算機器が使用されていてもよい。演算機器108は、最低でも、プロセッサと、プログラムコードやデータを記憶するためのデータストレージと、センサー104と通信するための通信性能と、バイオメトリックアプリケーションによるグラフィック式の結果を表示するためのディスプレイを保有している。RSA強度を心拍数信号から計算するための方法図2は、RSAメトリックを生の心拍数センサーデータから抽出するための或る好適な方法200のフロー図である。方法200では、生のセンサーデータフィード202が、心拍数測定装置、即ちセンサーの或る実施形態104から入って来る。その様な心拍数測定値測定機器の例には、光学的に取得される脈波図である光電脈波図PPG機器、器官の体積測定機器、及び心電図ECG機器が含まれる。概して、方法200は、ヒトの拍動を測定するか又はヒトの拍動の態様に関する電気信号を提供するセンサー又はトランスデューサからの何らかのデータ信号に働きかける。成功している或る試作品では、センサー104は、ブルートゥース近距離通信リンクを使用してNokiaN97モバイル機器に接続しているNONIN9560オキシメーターとして実装されている。NONINブルートゥースオキシメータのデータストリームは、NOKIAN97側で利用できるJSR82JAVAブルートゥースソフトウェアモジュールを使用してアクセスされ、16ビット符号なしデータとして表現されるPPG心拍数センサーデータがNOKIAN97に毎秒75サンプルのレートで送信される。生のサンプリングされた拍動センサーデータストリームは、ステップ204でノイズを減らすための第1ローパスフィルタリングによって、ここではIBIデータと呼ばれる拍動間時間間隔の時系列へ変換され、次にステップ206で、ピーク検出アルゴリズムが、それぞれの拍動について局所的な最大ピークを割り出し、ピーク間の時間間隔を出力する。入って来る生データは、ローパスフィルタを使用してフィルタリングされ、移動平均フィルタを適用することによってトレンドが取り除かれる。1つの実施形態では、この目的に次数4のチェビシェフフィルタがカットオフ周波数4.0Hzで使用されている。これにより、ノイズが減ったゼロ平均信号をステップ206のピーク検出アルゴリズムに基づく閾の中へ通せるようになる。1階微分がゼロに等しければ、それはピークである可能性を示唆することになるが、その様な1階微分がゼロに等しい全ての点を比較することによってピークが検出され、それぞれの拍動サイクルの正の範囲内の最大値が見つけられる。これは、生理信号に対して堅牢なピーク検出を行うためのデジタル信号処理DSPの技術分野では知られている方法である。ステップ208で、単位を秒とするIBIデータは、次に、異常値を識別し置き換えるために分析され、ここに、異常値とは、IBIデータストリーム内の現在の正規変動及びトレンドから外れている値のことである。異常値は、測定ノイズやピーク検出アルゴリズム内の誤差、更には非常に短いか非常に長いかのどちらかの拍動を発生させる異所性拍動の様な生理的原因によっても起こり得る。異所性拍動は、正常の健康な被験者にも起こり、これらの拍動の比率が非常に高ければ心臓疾患が疑われる。異常値除去は、ここでは、それぞれの拍動の期待値を計算することによって実現されている。異常値を処理するための第1パスは、IBIデータの単純な移動平均フィルタを使用して平均期待値を計算し、次に、以下、即ち、に示されている様に、この期待値を中心とする範囲より外の値を異常値として定義することによって行われている。異常値は、次に、IBIストリームの中で期待値に置き換えられ、後の処理に向けて誤差のない信号が作成される。ステップ212では、ステップ218で求められたARフィルタモデルを使用して、期待IBI値が計算される。ステップ218は、音声信号処理では線形予測符号化LPCとして知られている方法を使用しているものであって、その方法は、安定及び準安定の時系列における期待値の堅牢な測定値を与える。ARモデル計算がステップ218から戻されてくる。nをモデルの次数として、前のn次IBI値にARモデルを適用して、次のIBI値の推定値を計算する。4から15の間のARモデルフィルタ次数が使用される。ステップ218は、ステップ218がステップ212の後に起こっているので、値、ARモデル値は、前のIBIデータウィンドウに対応することになる。これは、IBI信号が準定常であり且つ新しいデータウィンドウが比較的に十分短い間隔で取られているとの仮定に基づくと有効である。この仮定は、ウィンドウの重なりが5秒又はそれ以下である場合に有効である。異常値が除去されたら、ステップ210で、IBIデータストリームが均一レートでサンプリングし直される。これは、生データのサンプリングが生データストリーム中のそれぞれのピークで行われており、これらのピークは時間的に均一に間隔が空いているわけではないことから、必要になる。線形システム分析を利用するためには、データは均一レートで提供されなくてはならず、ひいてはデータは後の処理が適用できるようになる前にこれを実現するべく処理されなくてはならない。均一サンプリングは、均等に間隔が空けられた点にIBIデータの補完点を取ることによって実現される。非均一IBIデータに三次スプライン補完が適用され、サンプリングし直し点は0.25s4Hz間隔で確定される。ステップ214で、均一IBIデータストリームは、長さnのデータのセグメントへウィンドウ化され、それぞれのウィンドウは前のウィンドウとmサンプル分重なり合っている。nの好適な値は128であり、mの好適な値は32である。ウィンドウ化とは、特定の間隔の外では値がゼロとなる関数を適用することを指す。ウィンドウ化処理が原因のARパラメータの歪みを小さくするために、ウィンドウデータには更にハミングウィンドウ関数が適用されている。ステップ216で、ウィンドウ化されたデータには、次いで、データのDCオフセットを除去する平均値除去が行われ、そしてデータウィンドウの長さに亘ってデータから内在する何らかのトレンドを除去するトレンド除去が行われる。ウィンドウ中のデータの平均値除去及びトレンド除去は、ウィンドウ中のそれぞれのデータ点を通る最良適合線を、最小二乗平均アルゴリズムを使用して計算し、この中心線をウィンドウ中のそれぞれのデータ点から差し引くことによって行われる。ステップ218で、データウィンドウは、次に、自己回帰AR法により処理されて、データの最良適合全極型フィルタモデルが計算される。AR法は、タイムドメインで、以下の方程式、即ち、にある様に、時系列におけるそれまでの値の線形加重和に基づいて次の値の最良推定値を見つけるために使用される線形予測法として定式化することができる。ここには期待値であり、は予測係数である。これは、以下の方程式、即ち、にある様に、入力信号を出力信号に関係付けるz空間の伝達関数と見ることもできる。方程式5は、全極型フィルタを記述しており、それぞれのフィルタ極は、以下に方程式6、即ち、に示されている大きさと位相角度を有するものとして極座標に記述することができる。極Piの大きさrが大きいほど、それがシステムの力学全体に及ぼす影響は強くなる。それぞれの極について、位相角度θは、この極がその効果を働かせる周波数に関係付けられる。それぞれの極は、モデル化されるデータストリームの成分にマップさせることができ、この成分の強度と周波数は、それが整合している極の大きさと移相によって追跡することができる。全極型モデルのパラメータa1からapまでを入力データのウィンドウから計算するのに方法が幾つかある。或る好適な実施形態では、最大エントロピー法又はMEMとしても知られているブルグ法が使用されている。ブルグ法は、当技術ではよく知られており、入力データのウィンドウに基づき、次数pの全極型フィルタモデルのパラメータを推定するものである。ブルグ法の演算効率は、特に低次数システムについては、他の方法に勝って有利である。ブルグ法は、更に、正確な極推定がより難しい短いデータセグメント例えば30秒などの分析に特に有利である。1つの実施形態では、フィルタ次数は、方法を実行する演算機器の演算能力に適合されている。前述のN97機器と共に使用される1つの実施形態では、フィルタ次数9が成功裏に使用された。ブルグアルゴリズムの出力は、ユールウォーカの多項式として知られている、伝達関数に整合する多項式を記述するパラメータセットa1,a2,...apである。ステップ220で、伝達関数の極が、この多項式の根を解くことによって計算される。このステップでは、根を解く標準的な如何なるアルゴリズムが使用されてもよい。1つの実施形態では、堅牢な結果を与える効率のよいアルゴリズムであるジェンキンストラウブ法が使用されている。一旦、伝達関数の極が計算されると、ステップ222で、拍動データのRSA成分に最も密接に関係している極が識別される。この極は、毎秒4呼吸から30呼吸の正常な呼吸数の制約付きのセクタに在る。この範囲には、更に、呼吸が20呼吸を上回れば交感神経系がRSAの効果を減少させ、その結果極の大きさが下がるという事実の制約が付けられている。これは、0.07Hzから0.33Hzの周波数範囲に関係している。毎分5-7呼吸程度の遅い制御された呼吸数はRSA成分強度にピークを生じさせることが示されている。サンプリングレートfsを所与とすると、これは、以下の方程式7、即ち、で与えられるセクタ角度の範囲に相当する。このセクタ内の極が、大きさの観点から比較される。それぞれの極Piの影響のメトリックは極エネルギーEiとして定義することができ、ここに、である。目標セクタ内の最も大きいEiを有する極が識別される。より低い位相角度のセクタに、0.7×Eimaxより大きい極エネルギーを有する極が他にあれば、これらの極の角度の最も低いものがRSA極として識別される。平均値除去及びトレンド除去されたIBIデータウィンドウの総ウィンドウエネルギーEwは、以下の方程式、即ち、によって計算される。ステップ224で、RSA成分の総強度が、以下の方程式10、即ち、を使用して計算される。ここに、ERSAは、選択されたRSA極PRSAと関連付けられる極エネルギー、Ewは、総ウィンドウエネルギー、kは、目標範囲への出力を正規化するのに使用される比例定数である。1つの実施形態では、kの値は、IBIデータウィンドウ中のサンプルの数nの逆数と定義されており、n=128の場合、k=0.0078の値を意味する。以上の方程式9と方程式10を組み合わせると、以下の式、即ち、が与えられる。強度SRSAは、心拍数データの現在のRSA成分の堅牢な測定値である。現在の実施形態では、RSAが強いと、SRSA測定値のこの値は1.0を超えた。0.2より下のSRSAは、IBIデータウィンドウ中にRSA成分が殆ど又は全くないことの表れであった。ステップ226で、SRSA、即ちRSA成分の総強度は、演算機器308に送信される。他の実施形態では、SRSA値は、記憶され、要求があり次第演算機器108に送られる。図3は、最良適合全極型フィルタの極位置を示すアルガン図を描いており、識別されたRSA極Aとこの極の位相角度Bが表示されている。図3に示されている実施形態は、心拍数データの1つのウィンドウ化されたセグメントについて、9次全極型フィルタモデルをサンプリングレート2Hzで使用して計算された極位置を示している。関心セクタ内で、1つの極Aと標示は、最大の大きさを有し、閾強度値より上であり、RSA極として識別される。この極位置から計算された強度値SRSAは、図2のステップ426として送信される出力RSA測定値であり、当該出力RSA測定値が演算機器側のバイオフィードバックアプリケーションで利用される。"