周期性を有する第1信号成分と、第1ノイズ成分とを含む第1の時系列信号と、前記第1信号成分と所定の関係を有する第2信号成分および前記第1ノイズ成分と所定の関係を有する第2ノイズ成分を含む第2の時系列信号と、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係とに基づいて、前記第1の時系列信号と前記第2の時系列信号とから前記第1信号成分を含む信号であって、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を所定の差分ずつ異ならせた複数の信号を生成する信号生成部と、第1の所定時間範囲での前記信号生成部で生成した各信号の周期性を用いて、前記第1の所定時間範囲での前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を推定する推定部とを備え、前記信号生成部は、基準となる1つの信号を生成し、当該信号と、前記第1時系列信号と前記所定の差分とから算出したデータとを用いた漸化式によって他の信号を生成することを特徴とする信号処理装置。請求項1において、前記信号生成部が、生成した信号に2値化処理を行うことで2値化信号をさらに生成し、前記推定部が、前記2値化信号の周期性を用いて前記信号生成部で生成した信号の周期を推定することを特徴とする信号処理装置。請求項2において、前記信号生成部は、基準となる信号の閾値を算出し、当該閾値と、前記第1の時系列信号又は前記第2の時系列信号と前記所定の差分とを用いて算出したデータとを用いて、漸化式によって他の信号の閾値を算出することを特徴とする信号処理装置。請求項2または請求項3において、前記信号生成部が生成した信号は、時系列信号であり、前記信号生成部は、生成した信号から所定数毎に間引かれた結果のデータを用いて2値化処理を行うことを特徴とする信号処理装置。請求項4において、前記閾値を挟む2つの前記間引かれた結果のデータの間の間引いたデータに、前記2値化処理を行うことを特徴とする信号処理装置。信号処理方法であって、第1の所定時間範囲での、周期性を有する第1信号成分と第1ノイズ成分とを含む第1の時系列信号と、前記第1信号成分と所定の関係を有する第2信号成分および前記第1ノイズ成分と所定の関係を有する第2ノイズ成分を含む第2の時系列信号と、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係とに基づいて、前記第1の時系列信号と前記第2の時系列信号とから前記第1信号成分を含む信号であって、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を所定の差分ずつ異ならせた複数の信号を生成する信号生成ステップと、第1の所定時間範囲での前記生成ステップで生成した各信号の周期性を用いて、前記第1の所定時間範囲での前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を推定する推定ステップとを備え、前記信号生成ステップは、基準となる1つの信号を生成し、当該信号と、前記第1時系列信号と前記所定の差分とから算出したデータとを用いた漸化式によって他の信号を生成することを特徴とする信号処理方法。互いに波長の異なる複数の光を生体へそれぞれ照射して前記生体を透過または反射した各光をそれぞれ受光することによって得られた少なくとも第1測定データまたは第2測定データに基づいて、前記生体の生体情報を測定する生体情報測定装置であって、周期性を有する第1信号成分と、第1ノイズ成分からなる第1測定データを測定する第1測定部と、前記第1信号成分と所定の関係を有する第2信号成分および第1ノイズ成分と所定の関係を有する第2ノイズ成分を含む第2測定データを測定する第2測定部と、前記第1測定データと、前記第2測定データと、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係とに基づいて、前記第1測定データと前記第2測定データとから前記第1信号成分を含む信号であって、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を所定の差分ずつ異ならせた複数の信号を生成する信号生成部と、前記信号生成部が生成した信号の周期性を用いて、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を推定する推定部とを備え、前記信号生成部は、基準となる1つの信号を生成し、当該信号と、前記第1測定データと前記所定の差分とから算出したデータとを用いた漸化式によって他の信号を生成することを特徴とする生体情報測定装置。請求項7において、前記推定部が推定した所定の関係に基づいて、所定の周期で血中酸素飽和度を算出する血中酸素飽和度算出部を備え、前記生成信号部は、前記所定の周期よりも長い周期で、前記複数の信号を生成して、2値化信号を生成し、前記推定部は、前記2値化信号の周期性に基づいて、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を推定することを特徴とする生体情報測定装置。請求項7または請求項8において、前記推定部が推定した所定の関係を有する信号に2値化処理を行うことで2値化信号を生成し、当該2値化信号の周期性を用いて脈拍数を算出する脈拍数算出部を備えることを特徴とする生体情報測定装置。しかしながら、特許文献1の技術によって演算処理量が低減したとはいえ、乗算回数が比較的多いため、消費電力が大きくなってしまうことは否めない。特に、携帯用の生体情報測定装置では、通常、電池で駆動されるため、消費電力は重大な問題である。また、生体情報測定装置は、手術室、集中治療室等の病棟のみならず、呼吸不全患者、在宅酸素療法患者の日常生活中の呼吸状態のデータ収集や管理、睡眠時無呼吸症候群のスクリーニング、登山等のスポーツ分野等常時身に着ける用途にまで用いられつつある。このような状況に鑑みても、生体情報測定装置には、小型化、軽量化、省電力化および低価格化等も求められている。例として取りあげた生体情報測定装置に限らず、一般に、時系列データからノイズ成分を除去する信号処理を行う信号処理装置においても、ノイズ成分を除去する信号処理は消費電力の点で重大な問題といえる。本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、信号処理量を低減し消費電力を抑えた信号処理装置、信号処理方法および生体情報測定装置を提供することである。本発明者は、種々検討した結果、上記目的は、以下の本発明により達成されることを見出した。本発明の一態様に係る信号処理装置は、周期性を有する第1信号成分と、第1ノイズ成分とを含む第1の時系列信号と、前記第1信号成分と所定の関係を有する第2信号成分および前記第1ノイズ成分と所定の関係を有する第2ノイズ成分を含む第2の時系列信号と、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係とに基づいて、前記第1の時系列信号と前記第2の時系列信号とから前記第1信号成分を含む信号であって、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を所定の差分ずつ異ならせた複数の信号を生成する信号生成部と、第1の所定時間範囲での前記信号生成部で生成した各信号の周期性を用いて、前記第1の所定時間範囲での前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を推定する推定部とを備え、前記信号生成部は、基準となる1つの信号を生成し、当該信号と、前記第1時系列信号と前記所定の差分とから算出したデータとを用いた漸化式によって他の信号を生成することを特徴とする。また、上述の信号処理装置において、前記信号生成部が、生成した信号に2値化処理を行うことで2値化信号をさらに生成し、前記推定部が、前記2値化信号の周期性を用いて前記信号生成部で生成した信号の周期を推定することを特徴とする。そして、本発明の他の一態様に係る信号処理方法は、信号処理方法であって、第1の所定時間範囲での、周期性を有する第1信号成分と第1ノイズ成分とを含む第1の時系列信号と、前記第1信号成分と所定の関係を有する第2信号成分および前記第1ノイズ成分と所定の関係を有する第2ノイズ成分を含む第2の時系列信号と、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係とに基づいて、前記第1の時系列信号と前記第2の時系列信号とから前記第1信号成分を含む信号であって、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を所定の差分ずつ異ならせた複数の信号を生成する信号生成ステップと、第1の所定時間範囲での前記生成ステップで生成した各信号の周期性を用いて、前記第1の所定時間範囲での前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を推定する推定ステップとを備え、前記信号生成ステップは、基準となる1つの信号を生成し、当該信号と、前記第1時系列信号と前記所定の差分とから算出したデータとを用いた漸化式によって他の信号を生成することを特徴とする。このような構成の信号処理装置では、前記周期性を用いることによってノイズ成分を除去する際に必要な信号処理において、漸化式を用いることで、乗除算よりも加減算を多用するので、結果的に従来技術より信号処理量を低減することができる。このため、信号処理量の低減により、必要とされるCPU性能を低く抑えることが可能となり、また、ノイズ成分除去の演算に伴う消費電力も抑制することが可能となる。また、上述の信号処理装置において、前記信号生成部は、基準となる信号の閾値を算出し、当該閾値と、前記第1の時系列信号又は前記第2の時系列信号と前記所定の差分とを用いて算出したデータとを用いて、漸化式によって他の信号の閾値を算出することを特徴とする。このような構成の信号処理装置によれば、2値化処理を行う際の閾値を、生成信号毎に設定でき、且つ、閾値を求める際の信号処理量が従来よりも低減できるので、より正確で迅速な2値化処理が可能となる。また、上述の信号処理装置において、前記信号生成部が生成した信号は、時系列信号であり、前記信号生成部は、生成した信号から所定数毎に間引かれた結果のデータを用いて2値化処理を行うことを特徴とする。このような構成の信号処理装置によれば、測定データのうちの一部のデータを用いて信号処理を行うので、より信号処理量を低減することができる。また、上述の信号処理装置において、前記閾値を挟む2つの前記間引かれた結果のデータの間の間引いたデータに、前記2値化処理を行うことを特徴とする。このような構成の信号処理装置によれば、閾値近辺では、測定した間隔のデータを用いて2値化するので、迅速であり、且つ、より正確な2値化処理が可能となる。また、本発明の一態様に係る生体情報測定装置は、互いに波長の異なる複数の光を生体へそれぞれ照射して前記生体を透過または反射した各光をそれぞれ受光することによって得られた少なくとも第1測定データまたは第2測定データに基づいて、前記生体の生体情報を測定する生体情報測定装置であって、周期性を有する第1信号成分と、第1ノイズ成分からなる第1測定データを測定する第1測定部と、前記第1信号成分と所定の関係を有する第2信号成分および第1ノイズ成分と所定の関係を有する第2ノイズ成分を含む第2測定データを測定する第2測定部と、前記第1測定データと、前記第2測定データと、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係とに基づいて、前記第1測定データと前記第2測定データとから前記第1信号成分を含む信号であって、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を所定の差分ずつ異ならせた複数の信号を生成する信号生成部と、前記信号生成部が生成した信号の周期性を用いて、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を推定する推定部とを備え、前記信号生成部は、基準となる1つの信号を生成し、当該信号と、前記第1測定データと前記所定の差分とから算出したデータとを用いた漸化式によって他の信号を生成することを特徴とする。このような構成の生体情報測定装置によれば、演算処理量を低減し消費電力を抑制した生体の血中酸素飽和度を測定する生体情報測定装置を提供することができる。また、演算処理量が低減されていることから、高性能な処理機能を備える必要が少なくなり、低価格化、小型化、軽量化の実現が可能となる。また、上述の生体情報測定装置において、前記推定部が推定した所定の関係に基づいて、所定の周期で血中酸素飽和度を算出する血中酸素飽和度算出部を備え、前記生成信号部は、前記所定の周期よりも長い周期で、前記複数の信号を生成して、2値化信号を生成し、前記推定部は、前記2値化信号の周期性に基づいて、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との前記所定の関係を推定することを特徴とする。測定データから血中酸素飽和度を求める周期よりも長い周期で、前記第1ノイズ成分と前記第2ノイズ成分との比である所定の関係kvを算出する。kvは、急激には変化しないからである。従って、複数の信号を生成し2値化する等の処理、データを測定するごとkvを求めるよりも信号処理量が減ることになり、より迅速な信号処理量が可能となる。また、上述の生体情報測定装置において、前記推定部が推定した所定の関係を有する信号に2値化処理を行うことで2値化信号を生成し、当該2値化信号の周期性を用いて脈拍数を算出する脈拍数算出部を備えることを特徴とする。このような構成の信号処理装置では、前記周期性を用いることによってノイズ成分を除去し、心拍数を推定する際に必要な信号処理において、漸化式を用いることで、乗除算よりも加減算を多用するので、結果的に従来技術より信号処理量を低減することができる。本発明に係る信号処理装置、信号処理方法および生体情報測定装置は、ノイズ成分除去のために必要な信号処理量を低減することができ、これにより、ノイズ成分除去の信号処理に伴う消費電力を抑制することが可能となる。以下に、本発明の前提となる従来技術および実施形態について述べる。なお、便宜上、信号処理装置のうち、特に生体情報測定装置を例として取りあげるが、生体情報測定装置のみならず、ノイズ成分を除去する信号処理装置にも本発明は適用可能である。<本発明の前提となる従来技術>まず、本発明の前提となる従来技術について説明する。この説明をするにあたり、一例として、互いに波長IR、Rの異なる複数の光を生体へそれぞれ照射して前記生体を透過または反射した各光をそれぞれ受光することによって得られた各測定データに基づいて前記生体の生体情報として血中酸素飽和度を測定する場合について説明する。ランバートベールの法則によって、生体組織を透過または反射したある波長の光の強度における交流成分と直流成分との比は、その波長での生体組織の吸光度の変化分に等しいと近似される。上記ランバートベールの法則による近似を用いることによって、赤外波長IRについての、透過光または反射光の強度の直流成分と交流成分との比である赤外直交比IRsignalは、波長IRについての生体組織の吸光度の変化分と等しいと見なすことができる。同様に、赤色波長Rについての、透過光または反射光の強度の直流成分と交流成分との比である赤色直交比Rsignalも、波長Rについての生体組織の吸光度の変化分と等しいと見なすことができる。前記赤外直交比IRsignalは、式1のように表される。ここで、sは、吸光度の変化分の信号成分で、nは、信号成分に重畳しているノイズ成分である。そして、前記赤色直交比Rsignalは、式2で表される。ここで、kaは、波長IRにおける吸光度の変化分の信号成分sと波長Rの吸光度の変化分の信号成分との比であり、kvは、波長IRの信号成分に重畳したノイズ成分nと波長Rの信号成分に重畳したノイズ成分との比である。この式2のkaと動脈血中酸素飽和度とは、一対一に対応することが知られており、kaを求めることによって、動脈血中酸素飽和度を求めることができる。また、式1にkvを乗算することによって式3が得られ、式3から式2を減算することによって、以下の式4が得られる。同様に、上の式1にkaを乗算することによって式5が得られ、式5から式2を減算することによって、以下の式6が得られる。ここで、信号成分sとノイズ成分nは、独立であるという関係、すなわち以下の関係式7を用い、かつ、短い時間内では、kaおよびkvが一定という条件の下で、上の4式と6式の相関をとることによって、式8が得られる。ここで、Σは、kaおよびkvが一定であるような短い時間に関しての総和である。iは、光の強度の変化分の時系列データIRsignal、Rsignalのデータ番号であり、データの測定時間間隔をΔt、測定開始時刻をt0として、t=Δtit0という関係で時間tと結ばれている。式8にはkvとkaという未知数が2つ含まれているため、式8のみからkaとkvとを求めることができない。ここで、kvを求めるために式4の右辺は、ほぼ周期的であることに着目し、式4の左辺が周期性をもつようなkvを求める。このように求められたkvを式8に代入して、式8を満たす場合のkaを求める。このkaに基づいて、ノイズ成分を低減した動脈血中酸素飽和度を求めることができる。そして、上述の演算方法では、例えば、演算処理量が比較的大きなフーリエ変換等を用いる必要がないので、その分演算処理量を低減することが可能となっている。<実施形態>本実施形態は、式4の左辺が周期性をもつようなkvを求める際の演算処理量を上記式をそのまま演算してkvを求める場合の演算処理量に比べて大幅に削減するものである。ここで、kvを求める際の演算処理の削減方法について説明する。式4の左辺に相当するq以下の式参照が最も周期性を持つようなkvを求める。qIRsignalkvRsignalここで、iは、1からN個まである時系列データのi番目であることを表し、iと時間との対応は、上記<本発明の前提となる従来技術>で述べた通りである。Nは、動脈酸素飽和度の算出に必要なデータ数が選ばれ、例えば200等の値が用いられる。動脈血中酸素飽和度を求めるには、まず、qを求め、qを2値化してそのパルス周期のバラツキを表わす指標が最小になるkvを決定する。そして、決定したkvをkvminとして以下、パルス周期のバラツキを表わす指標が最小になるkvをkvminという。、ΣRsignal2kvminΣRsignalIRsignalkaΣRsignalIRsignalkvminΣIRsignal20を解いて、kaΣRsignal2kvminΣRsignalIRsignalΣRsignalIRsignalkvminΣIRsignal2よりkaを決定する。そして、kaに基づいて血中酸素飽和度を算出する。Σはiに関して1からNまで取られる総和である以下の式でも同様である。。また、ΣRsignal2、ΣIRsignal2、ΣRsignalIRsignalを、それぞれRsignal2、ΣIRsignal2、ΣRsignalIRsignalと記載することがある。kaΣRsignal2kvminΣRsignalIRsignalΣRsignalIRsignalkvminΣIRsignal2において、Rsignal、IRsignalをそれぞれ時間差分に置き換えたものでも良い。kvminを求める方法は、次の通りである。まず、kvをΔkvずつ変化させて、それぞれのkvについてqを求める。例えば、kvをある値からΔkvずつM回プラスし、また、M回マイナスして、通りのqを算出する。この場合、各kvについての演算では、N回の乗算を行うことになるので、すべてのkvについてのqを求めるには、N回の乗算を行うことになる。次に、それぞれのqにおける周期性を判断するために、それぞれのqを2値化する。2値化信号を生成する場合に用いる閾値は、各kv応じて閾値を設定することが好ましい。qの振幅の大きさは各kvによって異なるからである。閾値は例えば、以下の式閾値f√Σq2より求めることができる。fは、例えば0.2である。Σq2をQと表わすとQΣq2kvkvΣIRsignal22kvΣRsignalIRsignalΣRsignal2である。従って、ΣIRsignal2、ΣRsignalIRsignal、ΣRsignal2は一度求めておけばよい。しかし、各kvのQの算出には4回の乗算が必要であるので、すべてのkvについては、4回の乗算が必要であることになり、計算量が非常に多くなる。さらに、より精度を求めて、kvを細かく変化させてqのパルス幅のバラツキを調べる場合には、計算量が大幅に増えてしまうことになる。そこで、本実施形態では計算量を削減するために、以下に示す手順でqおよびQを求める。m番目のkvに対応するqおよびQは、q、Qと表し、m0のときのq、Q、及び、mが0でない場合のQを求めるために必要なTは、以下の式A1~A3で求める。qRsignalkvIRsignalA1Qkv2SUMsqIR2kvSUMprdctRIRSUMsqRA2T2kvdkvSUMsqIR2dkvSUMprdctRIRA3なお、以下の値は事前に計算しておく。SUMsqRΣRsignal2A4SUMsqIRΣIRsignal2A5SUMprdctRIRΣRsignalIRsignalA6次に、1≦m≦Mのときのq及びQは、以下の式B1~B3で求める。qqdkvIRB1QQTB2TTUB3また、M≦m≦1のときのq及びQは、以下の式B4~B6で求める。qqdkvIRB4QQTUB5TTUB6なお、以下の値は事前に計算しておく。dkvIRΔkvIRsignalA7U2sqdkvSUMsqIRA8dkvSUMprdctRIRΔkvSUMprdctRIRA9dkvSUMsqIRΔkvSUMsqIRA10sqdkvSUMsqIRΔkvdkvSUMsqIRA11なお、dkvIRはIRsignalを算出するごとに算出しておいてもよい。このように、式A1を用いてq、式A7を用いてdkvIRを算出しておけば、qの算出は式B1および式B4で示すように加減算のみで実行できる。また、同様に式A2を用いてQ、式A3を用いてT、式A8を用いてUを算出しておけば、Qの算出は式B2および式B3、並びに、式B5および式B6で示すように加減算のみで実行できる。従って、計算量を大幅に少なくすることができる。ここで、式B2および式B3、式B5および式B6について、説明する。mを増加させるときのQは以下のように求めることができる。Qkv2SUMsqIR2kvSUMprdctRIRSUMsqIRkvΔkv2SUMsqIR2kvΔkvSUMprdctRIRSUMsqIRkv2SUMsqIR2kvdkvSUMsqIRsqdkvSUMsqIR2kvSUMprdctRIR2dkvSUMprdctRIRSUMsqIRここでkv2SUMsqIR2kvSUMprdctRIRSUMsqIRQだから、QQ2kvdkvSUMsqIRsqdkvSUMsqIR2dkvSUMprdctRIR2kvdkvSUMsqIRsqdkvSUMsqIR2dkvSUMprdctRIRTと定義すると、2kvdkvSUMsqIRsqdkvSUMsqIR2dkvSUMprdctRIRTだからQQTまた、T2kvdkvSUMsqIRsqdkvSUMsqIR2dkvSUMprdctRIR2kvdkvSUMsqIRsqdkvSUMsqIR2dkvSUMprdctRIR2sqdkvSUMsqIRT2sqdkvSUMsqIRである。2sqdkvSUMsqIRUと表わすとTは次の漸化式で求めることができる。TTUしたがって、以下の2つの漸化式によりQを順次求めることができる。QQTTTU次に、mを減少させるときのQは以下のように求めることができる。mを増加させるときのTTUよりTTUだからこれをQQTに代入するとQQTUQQTUmをm1に置き換えると、以下の漸化式でmを1から順次減少させてQを求めることができる。QQTUTTU以下、本発明に係る実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。<構成>まず、本発明の実施形態の構成について説明する。図1は、実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。なお、図中の実線は、後述する脈派の時系列データに相当する電気信号成分の各ブロック間での流れを表す。この生体情報測定装置40は、例えば体動等によるノイズ成分の影響を除去した生体情報を測定するために、測定対象被験体の生体を透過または反射した光の強度の時系列データを用いて測定対象の体動等による生体情報測定値への影響を除去し、ノイズ成分が除去された時系列データに基づいて、例えば血中酸素飽和度等の生体情報を測定する測定装置である。本発明の一態様に即してより具体的に言えば、生体情報測定装置40の生体情報測定装置本体は、互いに波長の異なる複数の光を生体へそれぞれ照射して生体を透過または反射した各光をそれぞれ受光することによって得られた各測定データに基づいて生体の生体情報を測定する。該生体情報測定装置本体は、測定データに基づいて生成され周期性を有する信号成分を含むデータから、信号成分の周期性を用いることによってデータからノイズ成分を除去し、ノイズ成分を除去したデータに基づいて生体の生体情報を測定する測定部10を備える。すなわち、生体情報測定装置40は、互いに波長の異なる複数の光を生体へそれぞれ照射して生体を透過または反射した各光をそれぞれ受光することによって各測定データを取得するデータ取得部1と、データ取得部1で得られた各測定データに基づいて生体の生体情報を測定する該生体情報測定装置本体とを備える。以下、より詳細に、この生体情報測定装置40の構成について述べる。生体情報測定装置40は、例えば、図1に示すように、データ取得部1と、測定部10と、出力部30とを備えて構成される。データ取得部1は、測定部10での生体情報の測定に必要な、生体の脈動に関する時系列データを、所定の時間間隔測定周期で測定して取得するための装置である。ここで、脈動を検出する方法としては、各種の方法が採用可能であるが、例えば生体組織のヘモグロビンの吸光特性を利用する方法を好適に採用することができる。周知の通り、酸素は、ヘモグロビンによって生体の各細胞に運ばれるが、ヘモグロビンは、肺で酸素と結合して酸化ヘモグロビンとなり、生体の細胞で酸素が消費されるとヘモグロビンに戻る。酸素飽和度は、血中の酸化ヘモグロビンの割合をいう。これらヘモグロビンの吸光度および酸化ヘモグロビンの吸光度は、波長依存性を有しており、例えば、ヘモグロビンは、赤色領域の波長Rの赤色光に対し酸化ヘモグロビンよりも光を多く吸収するが、赤外線領域の波長IRの赤外光に対しては酸化ヘモグロビンよりも光の吸収が少ない。この方法は、このようなヘモグロビンと酸化ヘモグロビンとの赤色光と赤外光とに対する吸光特性の違いを利用して例えば血中酸素飽和度や脈拍数等の生体情報を求めるものである。データ取得部1は、例えば、図1に示すように、赤色光以下、Rを所定の生体組織に照射する発光素子R、および、前記発光素子Rで照射され測定対象の生体組織を透過または反射した光を受光する受光素子Rを備えたセンサR部2と、赤外光以下、IRを前記所定の生体組織に照射する発光素子IR、および、前記発光素子IRで照射され測定対象の生体組織を透過または反射した各光を受光する受光素子IRを備えたセンサIR部3とを含む反射型若しくは透過型センサである。このような構成のデータ取得部1は、所定の生体組織にセットされ、前記受光素子R、IRによって各受光量をそれぞれモニタして、これら受光された各光を光強度に従って電気信号へそれぞれ光電変換することによって脈波に関する前記各時系列データをそれぞれ取得する。データ取得部1は、測定部10に接続され、これら各時系列データを後述するACDC部11へ出力する。出力部30は、測定部10に接続され、測定部10で測定された生体に関する生体情報の測定値等を出力するための装置である。出力部30は、例えば、液晶表示装置LCD;LiquidCrystalDisplay、7セグメントLED、有機フォトルミネセンス表示装置、CRTCathodeRayTube表示装置およびプラズマ表示装置等の表示装置や、マイクやスピーカー等の音出力装置や、プリンタ等の印刷装置等である。例えば、脈波データのデータ解析結果等の各種測定情報は、光点灯点消灯、点滅を含む、文字、画像、音声あるいは印刷等の適宜に任意の形態で出力される。この出力部30は、例えば、図1に示すように、SpO2出力部31と、脈拍数出力部32と、信頼度出力部33とを備えて構成される。SpO2出力部31は、後述するSvO2推定SpO2決定部19で算出された血中酸素飽和度を出力するための装置である。脈拍数出力部32は、後述する脈拍数算出部20で算出された脈拍数を出力するための装置である。そして、信頼度出力部33は、後述する信頼度算出部21で算出された信頼度を出力するための装置である。この測定部10は、例えば、図1に示すように、機能的に、ACDC変換部11、ACDC変換部12、BPF部13、BPF部14、ΣRsignalIRsignal算出部15、ΣR2算出部16、ΣIR2算出部17、初期値算出部18、SvO2推定SpO2決定部19、脈拍数算出部20、信頼度算出部21および差分算出部22を備え、そして、予め記憶された制御プログラムに従い、データ取得部1および出力部30を当該機能に応じてそれぞれ制御する。測定部10は、データ取得部1によって取得された脈波の時系列データに対して、所定の前処理を行った後に、ノイズ成分の除去および生体情報の演算に必要な初期値を算出し、前記初期値を用いて、脈波の時系列データに含まれるノイズ成分を除去するノイズ成分除去処理を行い、ノイズ成分除去後の脈波の時系列データに基づき、生体情報等を測定し、その生体情報の測定値を出力部30へ出力する装置である。測定部10は、例えば、後述する演算処理を行う各演算処理プログラム等を記憶するROMReadOnlyMemory、いわゆるワーキングメモリとして機能し一時的にデータを格納するRAMRandomAccessMemoryおよび前記演算処理プログラム等を前記ROMから読み出して実行する中央処理装置CPUおよびその周辺回路等である。ACDC変換部11は、データ取得部1のセンサR部2から入力される赤色光Rの時系列データに対し、直流成分と交流成分との比であるデータに変換する回路である。なお、本実施形態では、ACDC変換部11は、前記前処理として、暗電流による成分を除去するダーク処理を行う。BPF部13は、ACDC変換部11から赤色光Rの時系列データが入力され、ノイズ成分を除去して赤色光Rについての周波数成分を得るためのバンドパスフィルタBPFである。BPF部13は、フィルタリング後の時系列データであるRsignalをΣRsignalIRsignal算出部15、Σ2算出部16およびSvO2推定SpO2決定部19へそれぞれ出力する。ACDC変換部12は、データ取得部1のセンサIR部3から入力される赤外光IRの時系列データに対し、直流成分と交流成分との比であるデータに変換する回路である。なお、本実施形態では、ACDC変換部12は、前記前処理として、暗電流による成分を除去するダーク処理を行う。BPF部14は、ACDC変換部12から赤外光IRの時系列データが入力され、ノイズ成分を除去して赤外光IRについての周波数成分を得るためのバンドパスフィルタである。BPF部14は、フィルタリング後の時系列データであるIRsignalをΣRsignalIRsignal算出部15、ΣIRsignal2算出部17およびSvO2推定SpO2決定部19へそれぞれ出力する。ΣRsignalIRsignal算出部15は、BPF部13から入力される赤色光の時系列データと、BPF部14から入力される赤外光の時系列データとを用いて、相互相関ΣRsignalIRsignalを算出し、算出した相互相関ΣRsignalIRsignalを初期値算出部18および信頼度算出部21に出力する回路である。Σ2算出部16は、BPF部13から入力される赤色光の時系列データを用いて、自己相関Σ2を算出し、算出した自己相関Σ2を初期値算出部18および信頼度算出部21に出力する回路である。Σ2算出部17は、BPF部14から入力される赤外光の時系列データを用いて、自己相関Σ2を算出し、算出した自己相関Σ2を初期値算出部18および信頼度算出部21に出力する回路である。差分算出部22は、BPF部13から入力される赤色光の時系列データと、BPF部14から入力される赤外光の時系列データとを用いて、qおよびdkvIR式A1および式A7参照を算出し、算出したqおよびdkvIRをSvO2推定SpO2決定部19に出力する回路である。初期値算出部18は、初期値および後の演算で使用する値を算出する回路であり、より具体的には、ΣRsignalIRsignal算出部15から入力される相互相関ΣRsignalIRsignal、Σ2算出部16から入力される自己相関Σ2、および、Σ2算出部17から入力される自己相関Σ2を用いて、初期値および後の演算で使用する値以下、まとめて初期値という場合がある。を算出し、算出した初期値等をSvO2推定SpO2決定部19へ出力する。SvO2推定SpO2決定部19は、周期性を有する信号成分を含む時系列データから、周期性を用いて信号成分に重畳したノイズ成分を除去し、ノイズ成分を除去した時系列データに基づいて、動脈の血中酸素飽和度を算出する回路である。SvO2推定SpO2決定部19は、課題を解決するための手段で開示した信号生成部および推定部に相当する。SvO2推定SpO2決定部19は、より具体的には、BPF部13から入力される時系列データRsignal、BPF部14から入力される時系列データIRsignalおよび差分算出部22から入力される時系列データqおよびdkvIRから、初期値算出部18で算出された初期値を基に、動脈の血中酸素飽和度を算出する回路であり、必要に応じてノイズ成分に基づき静脈の血中酸素飽和度を算出し、算出した血中酸素飽和度をSpO2出力部31へ出力する。脈拍数算出部20は、SvO2推定SpO2決定部19でノイズ成分を除去した時系列データに基づいて、脈拍数を算出し、算出した脈拍数を脈拍数出力部32へ出力する。信頼度算出部21は、測定した生体情報について、誤差の度合いを表す信頼度を算出する回路であり、算出した信頼度を信頼度出力部33へ出力する。なお、必要に応じて生体情報測定装置40は、図略の外部記憶部をさらに備えてもよい。外部記憶部は、例えば、メモリカード、フレキシブルディスク、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory、CD-RCompactDiscRecordable、DVD-RDigitalVersatileDiscRecordableおよびブルーレイディスクBluerayDisc等の記憶媒体との間でデータを読み込みおよび/または書き込みを行う装置であり、例えば、メモリカードインタフェース、フレキシブルディスクドライブ、CD-ROMドライブ、CD-Rドライブ、DVD-Rドライブおよびブルーレイディスクドライブ等である。ここで、生体情報測定装置40は、測定部10に演算処理プログラム等が格納されていない場合には、これらプログラム等を記録した記録媒体から、前記外部記憶部を介して測定部10にインストールされるように構成されてもよい。あるいは、生体情報測定装置40は、検出された生体情報等のデータが前記外部記憶部を介して記録媒体に記録されるように構成されてもよい。<動作>次に、本実施形態の動作について、図2~7を用いて説明する。図2の生体情報測定処理のフローチャートステップS10~ステップS23は、主に3つの処理を行っている。ステップS10は初期処理を示し、ステップS11~ステップS20は血中酸素飽和度検出処理を示し、ステップS21は脈拍数検出処理を示す。ステップS22は、算出した血中酸素飽和度、脈拍数等を表示する処理を示し、ステップS23は、血中酸素飽和度等を測定周期で測定するよう制御する処理を示している。また、図3は、初期処理の詳細を示すフローチャートであり、図4~図8は、血中酸素飽和度検出処理の中の一部の処理の詳細を示すフローチャートおよび説明のための図である。図9は、脈拍数検出処理の詳細を示すフローチャートである。生体情報測定装置40は、例えば、その起動によって演算処理プログラムを実行する。この演算処理プログラムの実行によって、測定部10の各部11~22が機能的に構成される。そして、生体情報測定装置40は、以下の動作によって、データ取得部1で取得された時系列データに基づいて、ノイズ成分を低減した例えば血中酸素飽和度等の生体情報を測定する。<初期処理ステップ10>生体情報測定装置40は、まず初期処理を行うステップS10。初期処理では、主に、4つの処理を行う。1つは、所定数の時系列データを収集する処理である。2つ目は、kvを求める処理で用いる値後述するqの差分等を算出して記憶する処理であり、3つ目は、演算で用いる固定値SUMで始まる定数等を算出して記憶する処理であり、4つ目は、初期値を算出する処理である。初期処理の詳細を、図3を用いて説明する。図3は、初期処理を示すフローチャートである。生体情報測定装置40の測定が開始されると、測定部10には、データ取得部1から、センサR部2の暗電流による成分Rdark、および、センサIR部3の暗電流による成分IRdarkがそれぞれ入力される。そして、測定部10には、データ取得部1から、生体組織を透過または反射した波長IRおよび波長Rの光の強度変化に関するデータ時系列であるRsignalanddarkおよびIRsignalanddarkがそれぞれ入力される。ここで、iは、1からN個まである時系列データのi番目であることを表し、iと時間との対応は、前記発明の原理で述べた通りである。Nは、酸素飽和度の算出に必要なデータ数が選ばれ、例えば200等の値が用いられる。簡便のため、以降は、時系列データのiを省略して記載する場合がある。なお、波長Rに関するデータRsignalanddarkには、センサR部2の暗電流による成分Rdarkが、波長IRに関するデータIRsignalanddarkには、センサIR部3の暗電流による成分IRdarkがそれぞれ含まれている。次に、ACDC部11は、RsignalanddarkからRdarkを差し引くダーク処理を行う。同様に、ACDC部12は、IRsignalanddarkからIRdarkを差し引くダーク処理を行うステップS30。次に、ダーク処理された各波長の信号を直流成分と交流成分との比交流成分/直流成分にそれぞれ変換するステップS31。より具体的には、IRsignalanddarkからIRdark成分が除去され、生体由来の光の強度のみからなる直流成分と交流成分との比であるIRsignalが算出される。同様にRsignalanddarkからRdark成分が除去され、生体由来の光の強度のみからなる直流成分と交流成分との比であるRsignalが算出される。次に、BPF部13は、Rsignalをフィルタリングし、不要な周波数成分を除去して所望の周波数成分のみを得るための処理を行う。同様にBPF部14は、IRsignalをフィルタリングし、不要な周波数成分を除去して所望の周波数成分信号成分を得るための処理を行うステップS32。次に、差分算出部22は、式A1を用いて、qを算出し、また、式A7を用いて、IRsignalからdkvIRを算出するステップS33。差分算出部22は、算出したqおよびdkvIRを、SvO2推定SpO2決定部19に出力する。また、ステップS32で取り出されたデータRsignal、IRsignalに対し、ΣRsignalIRsignal算出部15、Σ2算出部16、Σ2算出部17は、相互相関ΣRsignalIRsignal、波長Rについての自己相関ΣRsignal2および波長IRについての自己相関ΣIRsignal2をそれぞれを算出し、初期値算出部18に出力する。なお、Σはiに関して1からNまで取られる総和であり、短い時間間隔で、kvとkaは、一定であるという仮定が成り立つ。次に、初期値算出部18は、所定数N個のデータを収集したらステップS34:Yes、SUMsqR、SUMsqIR、および、SUMprdctRIRを、式A4、式A5、および、式A6を用いて算出するステップS35。次に、初期値算出部18は、kvの初期値であるkv0に、適当な値を代入するステップS36。なお、2度目の測定からは、前回求められたkvminを記憶しておき、それを代入する。次に、ステップS35およびステップS36で求めたSUMsqR、SUMsqIR、SUMprdctRIRおよびkv0を用いて、初期値算出部18は、血中酸素飽和度検出フローで必要となる、kaの仮値ka0およびknsの仮値であるkns0をそれぞれ算出するステップS37。初期値算出部18は、算出した各値を、SvO2推定SpO2決定部19に出力する。SvO2推定SpO2決定部19は、SUMsqR、SUMsqIR、SUMprdctRIR、kv0、ka0、および、kns0を前記メモリ等図示せずに記憶する。ここで、knsは、ノイズ成分を抽出するか否かを判定するための指標であり、ノイズ成分の強度と信号成分の強度との比等で表され、例えば、式9のように表される。ここで、ノイズ成分の強度に関する値であるnsquareと信号成分の強度に関する値であるssquareは、式8にkv0を代入して等号が成り立つか否かによって異なる式で与えられる。式8にkv0を代入して、等号が成り立つすなわち左辺がゼロに等しくなるようなkaの値が求められた場合には、そのkaの値がka0とされ、以下の式10と式11と9を用いてkns0が算出される。一方、式8にkv0を代入し、等号が成り立つ生理学的に妥当なkaが求まらない場合には、前回のkaなど適当なkaをka0とし、以下の式12と式13と式9を用いてkns0が算出される。また、動脈血と静脈血の酸素飽和度の差として例えば10と仮定して、それに相当する値をkv0から差し引いた値をka0としても良い。<血中酸素飽和度検出ステップS11~ステップS20>上述の初期処理図2のステップS10が終了した後、SvO2推定SpO2決定部19によって血中酸素飽和度検出処理が実行される。SvO2推定SpO2決定部19は、はじめに、ノイズ成分の指標であるkns0と所定の値とを比較することにより、ノイズ成分状態を判定するステップS11。この判定結果により次の2通りに処理が分かれる。なお、所定の値は、除去すべきノイズ成分のレベルに応じて適宜に選定され、例えば、この実施例では005等である。ノイズ成分の指標が所定の値以下であるとSvO2推定SpO2決定部19が判定した場合ステップS11:Noには、例えば、従来の技術として知られている、kaを波長IRの吸光度の変化分の信号成分と波長Rの吸光度の変化分の信号成分との比の平均値として求める方法である式14を用いてkaが算出されステップS12、続いてステップS20が実行される。尚、式から式はRsignal、IRsignalをそれぞれ時間差分に置き換えたものでも良い。一方、ノイズ成分の指標が所定の値より大きいとSvO2推定SpO2決定部19が判定した場合ステップS11:Yesには、kvminが算出されたことがあるか、すなわち、生体情報測定装置40が起動されて最初の測定処理か否かを判断するステップS12。この判断は、算出済フラグを参照して判断する。算出済フラグがONであり算出がされた旨を示している場合にはステップS12:Yes、保存しておいたkvminを用いるステップS15。また、算出済フラグがOFFであり算出がされていない旨を示している場合にはステップS12:No、ステップS16が実行され、kvminが算出され、続いてステップS18が実行される。kvmin算出処理は、後の<kvmin算出処理>の項で説明する。kvminが求まると、メモリに記憶し、算出済フラグをONにして算出がされた旨を設定するステップS17。次に、SvO2推定SpO2決定部19は、ステップS16で求めたkvminを式8に代入してこの方程式を解くことでkaを算出するステップS18。kaを算出したSvO2推定SpO2決定部19は、次に、式9を用いて、ノイズ成分の指標となるknsを算出するステップS19。knsの算出には、初期処理ステップS10でメモリに記憶されたΣRsignalIRsignal、ΣRsignal2およびΣIRsignal2が用いられる。次に、SvO2推定SpO2決定部19は、kaの信頼度又はkvの信頼度を算出し、kaに基づき、血中酸素飽和度を算出するステップS20。ここで、kaの信頼度とは、kaに含まれる誤差の度合いを表す値である。同様に、kvの信頼度とは、kvに含まれる誤差の度合いを表す値である。これら信頼度の算出処理は、後の<信頼度算出処理>の項で説明する。SvO2推定SpO2決定部19は、次回の測定に備えて、kvminを記憶する。次に、脈拍数算出部20は、脈拍数PRを算出するステップS21。脈拍数PR算出処理は、後の<脈拍数PR算出処理>の項で説明する。SpO2出力部31、脈拍数出力部32および信頼度出力部33は、それぞれステップS20およびステップS21で検出した血中酸素飽和度と脈拍数PRとkaの信頼度とを出力するステップS22。なお、信頼度出力部33は、kaの信頼度に代えてkvの信頼度を出力してもよい。また、測定部10は、ステップS19で算出したknsと所定の値ステップS11の所定値とを比較し、knsが所定の値ステップS11の所定値を超えた場合には、knsが所定の値を超えた旨を警告するための警告をSpO2出力部31に出力する。さらに、測定部10は、kaの信頼度と予め設定されているkaの信頼度判定用の値とを比較し、kaがその値を超えた場合には、kaがその値を超えた旨を示す警告をさらに信頼度出力部33に出力してもよい。また、測定部10は、kaの信頼度に代えてkvの信頼度を用いて、kvの信頼度と予め設定されているkvの信頼度判定用の値とを比較し、kvがその値を超えた場合には、kvがその値を超えた旨を示す警告をさらに信頼度出力部33に出力してもよい。測定部10は、測定周期が経過したことを内部のタイマから検出するまで待ちステップS23:No、測定周期が経過したことを検出するとステップS23:Yes、kv算出周期が経過したか否かを判断するステップS24。kv算出周期が経過していた場合はステップS24:Yes、算出済みフラグをOFFにしステップS25、経過していなかった場合はステップS24:No、算出済みフラグをONのままにしておく。そして、ステップS10から処理を開始する。ここで、kv算出周期とは、kvminを算出する周期であり、kvが変化しないと想定される時間である。kvは急激には変化しないことから、kaおよびSpO2の算出周期よりもkvminの算出周期を長くする。例えば、kaおよびSpO2の算出が例えば1秒毎に実施されるとするステップ23の測定周期に該当。これに対して、kvminを算出する周期を、kaおよびSpO2の算出周期よりも長い周期とするステップS24のkv算出周期に該当。このようにすることで、測定結果の正しさを変えることなく、kvminの算出回数を減らして計算量を減らすことが可能となる。<信頼度算出処理>一般に、算出された動脈血酸素飽和度の値の大小によって、それに含まれる誤差は異なることが知られており、例えば、動脈血酸素飽和度が約95の場合と70の場合とでは動脈血酸素飽和度の誤差の大きさが異なる。そこで、knsの所定値は、以下のように変化させる。knsの所定値は、動脈血酸素飽和度が所定の動脈血酸素飽和度より小さい場合kaとkvとは大きく、静脈の血中酸素飽和度が小さい場合に相当にはknsの所定値を小さく設定し、一方、逆に動脈血酸素飽和度が所定の動脈血酸素飽和度より大きい場合kaとkvとは小さく、静脈の血中酸素飽和度が大きい場合に相当にはknsの所定値を大きく設定するとよい。このように算出された動脈血酸素飽和度の値に応じて、knsの所定値を変化させることで、例えば、動脈血酸素飽和度が大きい場合は閾値を大きくし、動脈血酸素飽和度の誤差が動脈血酸素飽和度が小さい場合とほぼ同じ値で警告や出力禁止を行うことができる。ここで、所定の動脈血酸素飽和度および所定の動脈血酸素飽和度に応じたknsの所定値は、過去の測定データを元にして決定した値を測定部10に予め記憶しておいてもよいし、生体や生体の状態に応じて適宜に変化させてもよい。求められたka又はkvの信頼度の指標として前記kns以外に、例えば、式から式の何れかの式で与えられる値zを用いてもよい。zの絶対値が大きいと、kaの信頼度は低い。また、zの絶対値が大きいと、kvの信頼度は低い。さらに、kaの信頼度の指標の代わりとして、以下の式で与えられる値wのバラツキを用いてもよい。値wのバラツキが小さいことは、求めたkaの信頼度は高いことを示している。この他、Rsignalをy、IRsignalをxとした場合におけるxyの回帰直線に対するyのバラツキや最大値と最小値との差等からkaの信頼性を評価してもよい。式から式はRsignal、IRsignalをそれぞれ時間差分に置き換えたものでも良い。<kvmin算出処理>ステップS16のkvmin算出処理について、図4を用いて説明する。上記<本発明の前提となる従来技術>で説明したように、式4の左辺に相当するq以下の式15参照が最も強く周期性を持つように選択されたkvが、最適なkvである。ここで、qは、あるkvに対する、i番目のデータ系列である式15の左辺についての値を表す。より具体的に、kvの値に応じて、式15は、どのように変化するかについて、図5を用いて以下に説明する。図5は、測定データによるRkvIRの波形を示す図である。図5aは、kvを最適値より小さい値で与えた場合の、kvに対する式15で与えられるデータ系列による波形を示し、図5bは、kvを最適値に近似される値で与えた場合の、kvに対する式15で与えられるデータ系列による波形を示し、そして、図5cは、kvを最適値より大きい値で与えた場合の、kvに対する式15で与えられるデータ系列による波形を示す。なお、波形は、時系列データのデータ間で補間している。図5aからcにおいて、これら横軸は、所定の短い時間データ系列の番号iでは1からNまでのデータ系列に相当であり、縦軸は、式15のqである。最適値より小さいkvを式15に与えた場合には、図5aに示す波形で、最適値に近似される値kvを式15に与えた場合には、図5bに示す波形となっている。これら2つの図を比較すると分かるように、最適値に近似される値kvが代入されている場合図5bでは、信号成分にノイズ成分が重畳している場合でも波形に強い周期性が認められるが、最適値より小さいkvを式15に与えた場合には、信号成分にノイズ成分が重畳していると、波形は、乱れ、周期性が弱い。そして、最適値より大きいkvを式15に与えた場合には、図5cに示す波形となっている。この図5cを図5bと比較すると分かるように、最適値より大きいkvを式15に与えた場合図5cには、信号成分にノイズ成分が重畳していると、波形は、乱れ、周期性が弱い。以上のkvに対する式15の変化を利用するため、式15の周期性が検出される。図4は、kvmin算出処理のフローチャートである。実施形態のkvmin算出処理では、kvの初期値をkvsとして、kvを所定の範囲内例えば、kvs05<kv<kvs05で、Δkvずつ、プラス側とマイナス側にそれぞれM回ずつ変化させて、個のq式15参照を得る。そして、それぞれのqを2値化することによって、それぞれの波形の幅を算出する。以下、具体的に、kvmin算出処理を説明する。まず、SvO2推定SpO2決定部19は、本処理における初期値を設定するステップS40。kvを変化させた回数を示すカウンタmに0ゼロを設定し、パルス幅のバラツキ指数の最小値を示す変数VarPWminに、バラツキ指数としてあり得ない値、例えば、100を設定する。また、kvsに、初回は例えば1を、2回目からは前回のkvminを設定する。次に、各qに適した閾値を算出する際に用いる値を算出し、メモリ等に記憶するステップS41。具体的には、式A2を用いてQを、式A3を用いてTを算出し、式A8を用いてUを算出する。これらの算出に必要な値は、初期処理で算出してメモリに記憶されているSUMsqR、SUMsqIRおよびSUMprdctRIRを読み出し、式A9を用いてdkvSUMprdctRIRを算出し、A10を用いてdkvSUMsqIRを算出し、式A11を用いてsqdkvSUMsqIRを算出する。次に、qを、メモリから読み出すステップS42。なお、2度目の測定からは、後述のステップS62においてkvminに対応するqminをストアしておき、qminを初期値qとする。より、計算量の増加を防ぐことができる。次に、ステップS43~ステップS50の処理、すなわち、kvをΔkvずつプラスしてバラツキを算出する処理をM回繰り返す。まず、Qを、式B2で算出し、2値化処理で用いる閾値を算出するステップS43。本実施形態では、Qから、以下の式で求められる閾値thresh1と閾値thresh2とを設定する。なお、f1およびf2は、例えば、それぞれ、0.2、-0.2である。SqrQQ05thresh1f1SqrQthresh2f2SqrQなお、m=0の場合は、ステップS41で求めたQを用いる。次に、qの2値化処理を行うステップS44。m=0の場合は、ステップS42で求めたqを用い、m>0の場合は、ステップS50で求めたqを用いる。次に、2値化処理によって得た情報から、バラツキ指数VarPWを算出するステップS44。2値化処理については、後の<2値化処理>の項で説明し、バラツキ指数算出処理については、後の<バラツキ指数算出処理>の項で説明する。ステップS45で求めたバラツキ指数VarPWと、最小バラツキ指数VarPWminとを比較し、小さいほうの値を最小バラツキ指数VarPWminに設定する。また、最小バラツキ指数VarPWminが設定された場合には、設定されたVarPWのkvをkvminに設定するステップS46。ステップS43~ステップS50の処理をM回繰り返していない場合はステップS47:Yes、kvにΔkvをプラスして、次の処理で用いるkvを求めるステップS48。そして、式B2および式B3を用いて、QおよびTを算出するステップS49。また、式B1を用いて、qを算出するステップS50。ステップS43~ステップS50の処理をM回繰り返した場合にはステップS47:No、Δkvずつ、マイナス側に変化させて、バラツキを算出する処理に移る。まず、SvO2推定SpO2決定部19は、kvを変化させた回数を示すカウンタmに-1を設定しステップS51、式B5を用いてQを、式B6を用いてTを算出しステップS52、式B4を用いてqを算出するステップS53。次に、ステップS54~ステップS61の処理、すなわち、kvをΔkvずつマイナスしてバラツキを算出する処理をM回繰り返す。ステップS54~ステップS57の処理は、ステップS43~ステップS46の処理と同様である。ステップS54~ステップS61の処理をM回繰り返していない場合はステップS58:Yes、kvからΔkvをマイナスして、次の処理で用いるkvを求めるステップS59。そして、式B5および式B6を用いて、QおよびTを算出するステップS60。また、式B4を用いて、qを算出するステップS61。ステップS54~ステップS61の処理をM回繰り返した場合にはステップS58:No、最小バラツキ指数VarPWminの時のqを、qminとして記憶するステップS62。この時には最小バラツキ指数VarPWminには、最小のバラツキ指数VarPWが設定されており、kvminには、最小バラツキ指数VarPWminのkvが設定されている。本実施形態では、固定値であるΔkvを用いているが、まずは大きいΔkvを用いて広いkvの範囲で、2値化したqのパルス幅のバラツキを最小にするkvmin1を求め、次にkvmin1の周辺のより狭いkvの範囲で小さいΔkvを用いて、2値化したqのパルス幅のバラツキを最小にするkvminを求めることとしてもよい。これにより、計算量を増やすことなく高い精度でkvminを決定することが可能となる。<2値化処理>ここで、ステップS44の2値化処理について、図6及び図7を用いて説明する。図6は、2値化処理のフローチャートである。図7は、2値化処理を説明するためのqの波形の拡大図である。本2値化処理では、ステップS43で求めた閾値thresh1と閾値thresh2とを用いる。そして、qが、閾値thresh1を下回る値から超えた時のiをテーブルt1ltohに、閾値thresh1を上回る値から下回った時のiをテーブルt1htolに記憶する。同様に、qが、閾値thresh2を下回る値から超えた時のiをテーブルt2ltohに、閾値thresh2を上回る値から下回った時のiをテーブルt2htolに記憶する図7参照。kr1、kf1、kr2及びkf2は、0から始まるインデックスである。まず、2値化処理で用いる変数の初期化を行うステップS70。ここで、status1は、qが閾値thresh1を超えている場合に1が設定され、以下の場合に0が設定されるフラグである。status2は、qが閾値thresh2を超えている場合に1が設定され、以下の場合に0が設定されるフラグである。このフラグは、現在処理しているqのひとつ前のqの値の状態を示す。なお、閾値は、図4のステップS43で算出されている。フラグstatus1が0で且つqが閾値thresh1より大きい場合、すなわち、閾値thresh1を下回る値から閾値thresh1を超えた場合ステップS71:Yesは、iをテーブルt1ltohに記憶するステップS72。その他の場合はステップS71:No、何も記憶しない。フラグstatus1が1で且つqが閾値thresh1以下である場合、すなわち、閾値thresh1を上回る値から閾値thresh1以下となった場合ステップS73:Yesは、iをテーブルt1htolに記憶するステップS74。その他の場合はステップS73:No、何も記憶しない。そして、qが閾値thresh1を超えているか、以下かを判断し、フラグstatus1に0又は1を設定するステップS75。次に同様に、フラグstatus2が0で且つqが閾値thresh2より大きい場合、すなわち、閾値thresh2を下回る値から閾値thresh2を超えた場合ステップS76:Yesは、iをテーブルt2ltohに記憶するステップS77。その他の場合はステップS77:No、何も記憶しない。フラグstatus2が1で且つqが閾値thresh2以下である場合、すなわち、閾値thresh2を上回る値から閾値thresh2以下となった場合ステップS78:Yesは、iをテーブルt2htolに記憶するステップS79。その他の場合はステップS78:No、何も記憶しない。そして、qが閾値thresh2を超えているか、否かを判断し、フラグstatus2に0又は1を設定するステップS80。ステップS71~ステップS80の処理を、iが1~Nまで繰り返しステップS81、ステップS82、t1ltoh等のテーブルに記憶されたiの数をkr1max等に記憶するステップS83。<バラツキ指数算出処理>ここで、ステップS45のバラツキ指数算出処理について、図8を用いて説明する。図8は、バラツキ指数算出処理のフローチャートである。本実施形態では、2値化処理で求めたテーブルt1ltoh、t1htol、t2ltohおよびt2htolから、バラツキ指数VarPWを求める。具体的には、図7で示すように、すべての波形の山と谷のa1、a2、b1およびb3の長さを求め、a1、a2、b1およびb3それぞれの最小値と最大値を求める。そして、その調和平均を求めてバラツキ指数とする。まず、テーブルt1ltohとテーブルt1htolに登録されているiの大きさを比べる。波形が山から始まっているのか、谷から始まっているのかを判断する為である。t1ltoh>t1htolの場合はステップS90:Yes、谷から始まっていると判断し、テーブルt1htolのインデックスを1ずらして計算し、a1を求める。すべての山のa1を算出し、その最大値t1hmaxと最小値t1hminとを求めるステップS93。また、すべての山のb1を算出し、その最大値t1lmaxと最小値t1lminとを求めるステップS94。一方、t1ltoh≦t1htolの場合はステップS90:No、山から始まっていると判断し、すべての山のa1を算出し、その最大値t1hmaxと最小値t1hminとを求めるステップS91。また、テーブルt1htolのインデックスを1ずらして計算し、すべての山のb1を算出し、その最大値t1lmaxと最小値t1lminとを求めるステップS92。次に、テーブルt2ltohとテーブルt2htolに登録されているiの大きさを比べる。波形が山から始まっているのか、谷から始まっているのかを判断する為である。t2ltoh>t2htolの場合はステップS95:Yes、谷から始まっていると判断し、テーブルt1htolのインデックスを1ずらして計算し、a2を求める。すべての山のa2を算出し、その最大値t2hmaxと最小値t2hminとを求めるステップS98。また、すべての山のb2を算出し、その最大値t2lmaxと最小値t2lminとを求めるステップS99。一方、t2ltoh≦t2htolの場合はステップS95:No、山から始まっていると判断し、すべての山のa2を算出し、その最大値t2hmaxと最小値t2hminとを求めるステップS96。また、テーブルt2htolのインデックスを1ずらして計算し、すべての山のb2を算出し、その最大値t2lmaxと最小値t2lminとを求めるステップS97。次に、最大値t1lmax、最小値t1lmin、最大値t1hmax、最小値t1hmin、最大値t2lmax、最小値t2lmin、最大値t2hmax、および、最小値t2hminからバラツキ指数VarPWを求めるステップS100。具体的には、まず、ととの平均調和tlmaxminを例えば、以下の式で求める。tlmaxminまた、同様に、ととの平均調和thmaxminを求める。そして、tlmaxminとthmaxminとの内、大きい方をバラツキ指数VarPWとする。<脈拍数PR算出処理ステップS21>上述の血中酸素飽和度検出処理図2のステップS11~ステップS20が終了した後、脈拍数算出部20によって脈拍数PR算出処理が実行される。図9は、脈拍数PR算出処理のフローチャートである。実施形態では、図4のステップS62で記憶したqminの状態変化の間隔の平均Taveを算出し、脈拍数PRを求める。まず、qminに対し、2値化処理を行うステップS110~ステップS118。閾値を0ゼロとして、図6の2値化処理と同様に行う。この場合の閾値は、前記のkvを決めるときに用いた閾値でも良い。詳細には、2値化処理で用いる変数の初期化を行うステップS110。ここで、statusは、qminが閾値を超えている場合に1が設定され、閾値以下の場合に0が設定されるフラグである。このフラグは、現在処理しているqminのひとつ前のqminの値の状態を示す。フラグstatusが0で且つqminが閾値より大きい場合、すなわち、閾値を下回る値から閾値を超えた場合ステップS111:Yesは、iをテーブルtltohに記憶するステップS112。その他の場合はステップS111:No、何も記憶しない。フラグstatusが1で且つqminが閾値以下である場合、すなわち、閾値を上回る値から閾値以下となった場合ステップS113:Yesは、iをテーブルthtolに記憶するステップS114。その他の場合はステップS113:No、何も記憶しない。そして、qminが閾値を超えているか、閾値以下かを判断し、フラグstatusに0又は1を設定するステップS115。ステップS111~ステップS117の処理を、iが1~Nまで繰り返しステップS116、ステップS117、テーブルtltohおよびthtolに記憶されたiの数をkrmaxおよびkfmaxに記憶するステップS118。次に、脈拍数算出部20は、qminの所定時間内の周期Tの平均値Taveを以下の式で算出するステップS119。Tave=tltohthtol次に、脈拍数を算出するステップS120。脈拍数は、前記周期の逆数として求められる。すなわち、脈拍数をPRとして、PR=60/Taveで表される。<変形例>実施形態では、kvmin算出処理図4において、qの2値化処理を行う場合、測定データとして記憶しているすべてのデータ、すなわち、i1~iNまでのデータそれぞれについて2値化の処理を行っている。変形例では、このデータを間引いて、例えば、iが偶数のデータのみで2値化処理を行うことで、計算量を減らす。この場合、データを間引いたことによってパルス幅検出の精度を落とさないために、信号qが閾値をまたいだ場合には、またいだデータの間で間引いたデータについて2値化の処理を行い、閾値をまたいだ時刻を正確に取得するものとする。なお、データの間引きは、信号qのパルス幅のバラツキを検出できて、適切なkvminを算出できる範囲で行うものとする。また、実施形態では、脈拍数PR算出処理図9において、qminから心拍数PRを求める場合、i1~iNまでのデータすべてを用いているが、変形例の2値化処理と同様に、このデータを間引いて、例えば、iが偶数のデータのみで2値化処理を行うことで、計算量を減らす。以下、変形例の2値化処理および脈拍数PR算出処理を説明する。<2値化処理>図10は、変形例の2値化処理のフローチャートである。ここでは、1つ置きにデータを間引くものとする。変形例の2値化処理は、図6を用いて説明した実施形態の2値化処理と、処理の流れはほぼ同様である。異なる点は、まず、qのインデックスiに2を加算する点ステップS214である。1つ置きのデータを処理するからである。また、実施形態では、qが閾値をまたいだ時には、そのiをテーブルに記憶している。しかし、変形例では、qが閾値をまたいだ時には、その時飛ばしたデータqが閾値をまたいでいるかを確認して、そのiまたはi1をテーブルに記憶するステップS202~ステップS205、ステップS207~ステップS209、ステップS213~ステップS216、ステップS218~ステップS221。まず、2値化処理で用いる変数の初期化を行うステップS200。この変数は、図6と同じである。フラグstatus1が0で且つqが閾値thresh1より大きい場合、すなわち、閾値thresh1を下回る値から閾値thresh1を超えた場合ステップS201:Yesは、qの値を算出するステップS202。すなわち、飛ばしたデータを算出する。そして、qが閾値thresh1より大きい場合、すなわち、飛ばしたデータが閾値thresh1を下回る値から閾値thresh1を超えた場合ステップS203:Yesは、i1をテーブルt1ltohに記憶しステップS204、超えない場合ステップS203:Noは、iをテーブルt1ltohに記憶するステップS205。次に、フラグstatus1が1で且つqが閾値thresh1以下である場合、すなわち、閾値thresh1を上回る値から閾値thresh1以下となった場合ステップS206:Yesも、qの値を算出するステップS207。そして、qが閾値thresh1以下の場合、すなわち、飛ばしたデータが閾値thresh1を上回る値から閾値thresh1以下となった場合ステップS208:Yesは、i1をテーブルt1ltohに記憶しステップS209、以下とならなかった場合ステップS208:Noは、iをテーブルt1htolに記憶するステップS210。そして、qが閾値thresh1を超えているか、以下かを判断し、フラグstatus1に0又は1を設定するステップS211。次に同様に、フラグstatus2が0で且つqが閾値thresh2より大きい場合、すなわち、閾値thresh2を下回る値から閾値thresh2を超えた場合ステップS212:Yesは、qの値を算出するステップS213。すなわち、飛ばしたデータを算出する。そして、qが閾値thresh2より大きい場合、すなわち、飛ばしたデータが閾値thresh2を下回る値から閾値thresh2を超えた場合ステップS214:Yesは、i1をテーブルt2ltohに記憶しステップS215、超えない場合ステップS214:Noは、iをテーブルt2ltohに記憶するステップS216。次に、フラグstatus2が1で且つqが閾値thresh2以下である場合、すなわち、閾値thresh2を上回る値から閾値thresh2以下となった場合ステップS217:Yesも、qの値を算出するステップS218。そして、qが閾値thresh2より小さい場合、すなわち、飛ばしたデータが閾値thresh2を上回る値から閾値thresh2以下となった場合ステップS219:Yesは、i1をテーブルt2htolに記憶しステップS220、以下とならなかった場合ステップS219:Noは、iをテーブルt2htolに記憶するステップS221。そして、qが閾値thresh2を超えているか、以下かを判断し、フラグstatus2に0又は1を設定するステップS222。ステップS201~ステップS222の処理を、iが1~Nまで繰り返しステップS213、ステップS214、t1ltoh等のテーブルに記憶されたiの数をkr1max等に記憶するステップS215。<脈拍数PR算出処理>図11は、変形例の脈拍数PR算出処理のフローチャートである。図4のステップS62で記憶したqminの状態変化の間隔の平均Taveを算出し、脈拍数PRを求める。まず、qminに対し、2値化処理を行うステップS220~ステップS234。閾値を0ゼロとして、図10の2値化処理と同様に行う。この場合の閾値は、前記のkvを決めるときに用いた閾値でも良い。詳細には、2値化処理で用いる変数の初期化を行うステップS220。この変数は、図9と同じである。フラグstatusが0で且つqminが閾値より大きい場合、すなわち、閾値を下回る値から閾値を超えた場合ステップS221:Yesは、qminの値を算出するステップS222。すなわち、飛ばしたデータを算出する。そして、qminが閾値より大きい場合、すなわち、飛ばしたデータが閾値を下回る値から閾値を超えた場合ステップS223:Yesは、i1をテーブルtltohに記憶しステップS224、超えない場合ステップS223:Noは、iをテーブルtltohに記憶するステップS225。次に、フラグstatusが1で且つqminが閾値以下である場合、すなわち、閾値を上回る値から閾値以下となった場合ステップS226:Yesも、qminの値を算出するステップS227。そして、qminが閾値以下の場合、すなわち、飛ばしたデータが閾値を上回る値から閾値以下となった場合ステップS228:Yesは、i1をテーブルthtolに記憶しステップS229、以下とならなかった場合ステップS228:Noは、iをテーブルthtolに記憶するステップS230。そして、qminが閾値を超えているか、以下かを判断し、フラグstatusに0又は1を設定するステップS231。次に、qminの所定時間内の周期Tの平均値Taveを、図9のステップS119と同様に算出するステップS235。次に、脈拍数PRを、図9のステップS120と同様に算出するステップS236。以上のような実施形態及び変形例によれば、漸化式を用いて周期性が最も良い信号成分を求めているので、従来技術より演算処理を簡単化することができ、演算処理量を低減することができる。変形例では、更に、より少ないデータに対して処理を行うため、より演算処理量を低減できる。そのため、演算処理に伴う消費電力を抑制することができる。この結果、生体情報測定装置40に電池を使用することが可能となり、携帯に便利な小型軽量な生体情報測定装置を提供することができる。このため、例えば、登山者や在宅酸素療法患者が常時携帯しても体力的な負担を低下させることができる。また、本実施形態に係る生体情報測定装置40は、信号成分の強度と前記ノイズ成分の強度との比に関する情報を有する指標に基づいて、ノイズ成分を抽出するか否かの判断を行うので、ノイズ成分が無視できるほど小さい場合においては、このノイズ成分の除去を行う演算を省略することができるので、生体情報を得るための演算時間が短縮され、消費電力を抑えて電池動作時間をより長くできるとともに、より早く生体情報を得ることができる。また、本実施形態に係る生体情報測定装置40は、音声、文字および光等によって生体情報、信号信頼度およびノイズ信頼度を出力するので、これらを容易に確認することが可能となる。さらに、本実施形態に係る生体情報測定装置40は、指標が所定の値を超えたことを示す警告、あるいは信号信頼度またはノイズ信頼度の低下を示す警告を出力するので、測定対象者や測定者等に生体情報の取り扱いに関して注意を喚起することもできる。そして、前記指標、前記ノイズ信頼度および前記信号信頼度に応じて、演算された生体情報の取り扱いを変更することが可能となり、例えば、指標を基に再計測等を行うことができる。また、本実施形態に係る生体情報測定装置40は、脈拍数を算出する際に、2値化した波形を用いることで、例えばダブルピーク等による誤測定を低減することができる。また、本実施形態に係る生体情報測定方法は、同じ計算資源ハードウェア資源において、生体情報をより早い計算時間で算出することできる。上記実施形態では、一例として、周期性をもつ2波長の光の強度変化を検出して血中酸素飽和度を求める生体情報測定装置40を例示した。この他、周期性をもつ1波長の光の強度変化に基づき、脈拍、不整脈心房細動期外収縮の検出、除細動時のモニター、自律神経障害、血管年齢等の診断等を行う生体情報測定装置にも本発明を適用することができる。さらに、脈波波形以外に、心電等の生体情報を測定対象とする装置にも適用することができる。実施形態の2値化処理は、式15が周期性を持つようなkvを求めるための指標として、2値化処理後の波形の山と谷の周期を用いたが、これに限定されるものではない。2値化処理後の波形における、他の指標として、山が繰り返される周期のみ、谷が繰り返される周期のみを用いてもよい。また、山の周期の最大値‐山の周期の最小値、谷の周期の最大値‐谷の周期の最小値、山の周期の標準偏差、谷の周期の標準偏差、山の幅の最大値‐山の幅の最小値、谷の幅の最大値‐谷の幅の最小値、山の幅の標準偏差、谷の幅の標準偏差を用いても良い。さらに、指標として、RsignalkvIRsignalの波形の極大値と極小値から求められる振幅の最大‐最小や標準偏差等を用いてもよい。実施形態では、閾値を2つ用いたが、3つ以上の閾値を設け、式15に対応した信号がそれぞれの閾値を超えるか否かで2値化した3種以上の2値化パルスそれぞれについて前記の種々の周期性の指標を算出して、その平均値単純平均、調和平均、相乗平均を含むを最小にするkvを最適値としてもよい。閾値の数を多くすると計算量は増えるが、周期性の評価の精度が向上する利点がある。いずれの指標においても、指標の標準偏差や指標の最大値と最小値との差等から、所定の時間内で、最も指標のばらつきが最小となるようなkvを求めてもよい。複数の指標を用いた場合、それぞれの指標を最小にするkvが異なる場合がある。その場合はそれぞれの指標を最小にするkvの調和平均値を最適値とする。平均値としては単純平均値、相乗平均値でもよい。また、複数の指標を最小にする複数のkvのうち前回のkvに最も近いものを採用しても良い。また、複数の指標の平均値を指標として評価しても良い。複数の指標に応じて複数のkvを求めた場合には、各kvに対して、式8の等号が成立するようなkaをおのおの算出しても良い。複数のkaから最終的なkaを決める方法は、複数のkaの平均値を最終的なkaとしてもよいし、複数のkaのうち前回の最終的なkaに最も近いものを今回の最終的なkaとしてもよいし、複数のkaのうち最大と最小を除いたものの平均値を最終的なkaとしてもよい。さらに、前回のkaとの差の絶対値に対応した重みを掛けて荷重平均しても良い。また、kvは例えば200組のRsignal、IRsignalについて前記の方法で決定し、kaを求める際は200組のデータを例えば4分割して4組の式を解いて4個のkaを算出してそれらの平均値を求めても良い。200組のデータ全体で求めたkaと前記の4個のkaの平均値をさらに平均しても良い。この他、複数の指標からそれぞれに応じて複数のkvが求められた場合には、連続するkvの範囲の中央値、または直前の動脈血酸素飽和度演算で得られたkvに最も近い値を最適値としてもよい。なお、今までの説明ではノイズ成分の指標が所定の値以下のときは式14など従来の方法によりkaを算出しているが、式8に前回のkvを代入してkaを求めても良い。ノイズが小さい場合は式の左辺はΣIRsignalkvRsignalIRsignalkaRsignal≒ΣIRsignalIRsignalkaRsignal≒ΣIRsignal2kaΣIRsignalRsignalなので、kvとしてkaとは異なる値を代入すれば、方程式はΣIRsignal2kaΣIRsignalRsignal=0と等価である。この解はka=ΣIRsignalRsignal/ΣIRsignal2が得られる。ノイズが小さいときはRsignal≒真のkaIRsignalなので、上式の右辺は真のkaになる。したがって、式に前回のkvなどkaとは異なると思われる値を代入して解くことにより、真のkaに十分近い値を得ることができる。また、ノイズが小さいときはRsignal-kvIRsignalは広い範囲のkvに対して強い周期性を持つが、その場合でも前回のkvとkvの差の絶対値を前記の種々の指標に掛けた値を評価すれば、kvの最適値はほぼ前回のkvに近い値になるので、ノイズの指標が大きいときと同様の処理を行っても真のkaに十分近い値を得ることができる。計算速度よりもプログラムの簡素化を重視する場合はノイズ指標の大きさによって処理を分けなくても良い。なお、周期性を利用する一例として、式15の左辺が周期性を満たすようにkvを求める例を挙げたが、式15に限定されるものではなく、kvが信号成分で表される数式であれば、式15に代えて用いてもよい。本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および/または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。