CN105726004A - 生物体信息测定装置及生物体信息测定装置的驱动控制方法 - Google Patents

生物体信息测定装置及生物体信息测定装置的驱动控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105726004A
CN105726004A CN201510994152.2A CN201510994152A CN105726004A CN 105726004 A CN105726004 A CN 105726004A CN 201510994152 A CN201510994152 A CN 201510994152A CN 105726004 A CN105726004 A CN 105726004A
Authority
CN
China
Prior art keywords
biological information
information measurement
setting value
body movement
movement signal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201510994152.2A
Other languages
English (en)
Inventor
阿部英雄
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Casio Computer Co Ltd
Original Assignee
Casio Computer Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Casio Computer Co Ltd filed Critical Casio Computer Co Ltd
Publication of CN105726004A publication Critical patent/CN105726004A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
    • A61B5/721—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts using a separate sensor to detect motion or using motion information derived from signals other than the physiological signal to be measured
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/0245—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02416—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/725—Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F15/00—Digital computers in general; Data processing equipment in general
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/02—Operational features
    • A61B2560/0204—Operational features of power management
    • A61B2560/0209—Operational features of power management adapted for power saving
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7285—Specific aspects of physiological measurement analysis for synchronising or triggering a physiological measurement or image acquisition with a physiological event or waveform, e.g. an ECG signal
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Pulmonology (AREA)

Abstract

生物体信息测定装置具有：生物体信息测定部，测定被测定者的生物体信息；体动信号输出部，输出与所述被测定者的体动对应的体动信号；控制部，控制所述生物体信息测定部和所述体动信号输出部。当在第1期间中所述体动信号的振幅小于第1设定值时，所述控制部使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定进行，当在第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且在所述第2期间中存在所述体动信号的振幅大于比所述第1设定值大的第2设定值时，使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定停止。

Description

生物体信息测定装置及生物体信息测定装置的驱动控制方法
对相关申请的交叉引用
对应的日本申请如下：
申请号：日本特愿2014-264265，申请日：2014年12月26日
技术领域
本发明涉及生物体信息测定装置及生物体信息测定装置的驱动控制方法。
背景技术
作为个人能够轻松管理健康状况的工具，例如期望在腕表中搭载脉波传感器，平日能够容易进行脉波测定。
但是，如果脉波传感器消耗的功率较大，则电池寿命较短，需要频繁的更换电池、充电，所以不方便。
因此，对于具有这样的脉波传感器的装置，要求既能够进行脉波测定也要尽量节能。
已知有这样的技术，公知在以人体运动的状态从脉波传感器输出的脉波信号中包含起因于人体的体动的噪声成分，在这种情况下，通过滤波处理从脉波信号中去除起因于人体的体动的噪声成分。例如，在日本特开2012-179209号公报中公开了如下技术：变更在有体动时和没有体动时适用于脉波信号的滤波处理，以便有效地实施噪声对策。
但是，根据专利文献1公开的技术，脉波传感器始终在工作，基于脉波传感器的脉波测定也在始终进行着。并且，也在始终进行着执行频率分析等计算量比较多的滤波处理，以便去除脉波信号中包含的体动成分。因此，存在功耗由于这些处理而增加的问题。
发明内容
本发明具有能够提供生物体信息测定装置及生物体信息测定装置的驱动控制方法的优点，该生物体信息测定装置具有生物体信息测定部，既能够进行用户的生物体信息的测定，也能够实现节能。
本发明的技术方案1的生物体信息测定装置，具有：生物体信息测定部，测定被测定者的生物体信息；体动信号输出部，输出与所述被测定者的体动对应的体动信号；以及控制部，控制所述生物体信息测定部和所述体动信号输出部，当在第1期间中所述体动信号的振幅小于第1设定值时，所述控制部使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定进行，当在第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且在所述第2期间中存在所述体动信号的振幅大于比所述第1设定值大的第2设定值的期间时，所述控制部使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定停止。
本发明的技术方案2的生物体信息测定装置为，在技术方案1所述的生物体信息测定装置中，所述生物体信息测定部是测定所述被测定者的脉波的脉波传感器。
本发明的技术方案3的生物体信息测定装置为，在技术方案1所述的生物体信息测定装置中，当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且所述第2期间中的所述体动信号的振幅小于所述第2设定值、所述第2期间中的所述体动信号具有预先规定的周期性时，所述控制部使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定进行。
本发明的技术方案4的生物体信息测定装置为，在技术方案3所述的生物体信息测定装置中，当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且所述第2期间中的所述体动信号的振幅小于所述第2设定值、所述第2期间中的所述体动信号不具有所述周期性的情况下，所述控制部使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定停止。
本发明的技术方案5的生物体信息测定装置为，在技术方案3所述的生物体信息测定装置中，所述生物体信息测定部输出与所述生物体信息对应的生物体信息信号，所述控制部进行如下的控制：当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且通过所述生物体信息测定部进行了所述生物体信息的测定时，针对由所述生物体信息测定部输出的所述生物体信息信号，实施基于体动去除滤波的处理，该体动去除滤波用于去除所述生物体信息信号中的由所述被测定者的体动引起的体动成分。
本发明的技术方案6的生物体信息测定装置为，在技术方案5所述的生物体信息测定装置中，所述控制部进行如下的控制：当在所述第1期间中所述体动信号的振幅小于所述第1设定值、而且通过所述生物体信息测定部进行了所述生物体信息的测定时，不对所述生物体信息信号实施基于所述体动去除滤波的处理。
本发明的技术方案7的生物体信息测定装置为，在技术方案1所述的生物体信息测定装置中，所述生物体信息测定部输出与所述生物体信息对应的生物体信息信号，所述控制部具有变换部，该变换部在基于取样频率的定时获取所述生物体信息信号并变换为数字信号，当在所述第1期间中所述体动信号的振幅小于所述第1设定值时，所述控制部将所述取样频率设定为第1频率，当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值时，所述控制部将所述取样频率设定为比所述第1频率高的第2频率。
本发明的技术方案8的生物体信息测定装置为，在技术方案1所述的生物体信息测定装置中，当在所述第1期间中所述体动信号的振幅小于所述第1设定值时，所述控制部将所述生物体信息测定部设定为使所述生物体信息的测定间断地进行的间断测定模式，当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值时，所述控制部将所述生物体信息测定部设定为使所述生物体信息的测定连续地进行的连续测定模式。
本发明的技术方案9的生物体信息测定装置，具有：生物体信息测定部，测定被测定者的生物体信息；体动信号输出部，输出与所述被测定者的体动对应的体动信号；以及控制部，控制所述生物体信息测定部和所述体动信号输出部，所述控制部进行如下的控制：当在具有预先设定的时间的期间中所述体动信号的振幅大于第1设定值时，判定为所述被测定者处于体动状态，在判定为所述被测定者处于所述体动状态、而且在所述期间中存在所述体动信号的振幅大于比所述第1设定值大的第2设定值的状态时，使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定停止，在判定为所述被测定者处于所述体动状态、而且所述期间中的所述体动信号的振幅小于所述第2设定值、所述期间中的所述体动信号具有预先规定的周期性的情况下，使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定进行。
本发明的技术方案10的生物体信息测定装置的驱动控制方法，所述生物体信息测定装置具有测定被测定者的生物体信息的生物体信息测定部，所述驱动控制方法包括以下步骤：当在第1期间中与被测定者的体动对应的体动信号的振幅小于第1设定值时，使所述生物体信息测定部进行对所述被测定者的所述生物体信息的测定；以及当在第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且在所述第2期间中存在所述体动信号的振幅大于比所述第1设定值大的第2设定值的期间时，使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定停止。
本发明的技术方案11的生物体信息测定装置的驱动控制方法为，在技术方案10所述的生物体信息测定装置的驱动控制方法中，包括以下步骤：当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且所述第2期间中的所述体动信号的振幅小于所述第2设定值、所述第2期间中的所述体动信号具有预先规定的周期性时，使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定进行。
本发明的技术方案12的生物体信息测定装置的驱动控制方法为，在技术方案11所述的生物体信息测定装置的驱动控制方法中，包括以下步骤：当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且所述第2期间中的所述体动信号的振幅小于所述第2设定值、所述第2期间中的所述体动信号不具有所述周期性时，使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定停止。
本发明的技术方案13的生物体信息测定装置的驱动控制方法为，在技术方案11所述的生物体信息测定装置的驱动控制方法中，所述生物体信息测定部输出与所述生物体信息对应的生物体信息信号，所述驱动控制方法包括进行如下控制的步骤：在所述体动信号的振幅大于所述第1设定值的状态持续了所述第2期间、而且通过所述生物体信息测定部进行了所述生物体信息的测定的情况下，针对由所述生物体信息测定部输出的所述生物体信息信号，实施用于去除所述生物体信息信号中的由所述被测定者的体动引起的体动成分的体动去除滤波处理。
本发明的技术方案14的生物体信息测定装置的驱动控制方法为，在技术方案13所述的生物体信息测定装置的驱动控制方法中，包括进行如下控制的步骤：在所述体动信号的振幅小于所述第1设定值的状态持续了所述第1期间、而且通过所述生物体信息测定部进行了所述生物体信息的测定的情况下，不对由所述生物体信息测定部输出的所述生物体信息信号实施所述体动去除滤波处理。
本发明的技术方案15的生物体信息测定装置的驱动控制方法为，在技术方案10所述的生物体信息测定装置的驱动控制方法中，所述生物体信息测定部输出与所述生物体信息对应的生物体信息信号，所述生物体信息测定装置具有变换部，该变换部在基于取样频率的定时获取由所述生物体信息测定部输出的所述生物体信息信号并变换为数字信号，所述驱动控制方法包括以下步骤：当在所述第1期间中所述体动信号的振幅小于所述第1设定值时，将所述取样频率设定为第1频率；以及当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值时，将所述取样频率设定为比所述第1频率高的第2频率。
本发明的技术方案16的生物体信息测定装置的驱动控制方法为，在技术方案10所述的生物体信息测定装置的驱动控制方法中，包括以下步骤：当在所述第1期间中所述体动信号的振幅小于所述第1设定值时，将所述生物体信息测定部设定为使所述生物体信息的测定间断地进行的间断测定模式；以及当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值时，将所述生物体信息测定部设定为使所述生物体信息的测定连续地进行的连续测定模式。
附图说明
图1是表示本发明的实施方式的脉波测定装置的结构的框图。
图2是表示实施例1的控制部的处理动作的流程图。
图3是表示图2的非体动状态判定处理的详细的流程图。
图4是表示图2的体动可去除判定处理的详细的流程图。
图5是表示实施例1的动作状态的时序图。
图6是表示连接于健康管理服务器时的系统结构及概略动作的系统概念图。
图7是表示图6的管理服务器的处理动作的流程图。
图8是表示实施例2的控制部的处理动作的流程图。
图9是表示实施例2的动作状态的时序图。
图10是表示实施例3的控制部的处理动作的流程图。
图11是实施例3的动作时序图。
图12是通过滤波器进行体动成分的去除的处理的概念图。
具体实施方式
下面，参照附图详细说明本发明的生物体信息测定装置的实施方式。
(实施方式的结构)
图1是表示本实施方式的生物体信息测定装置的结构的框图。
如图1所示，本实施方式的生物体信息测定装置10是根据生物体信息信号测定脉搏数等的装置。
在本实施方式中对如下所述生物体信息传感器是测定人体的血管中的脉波的脉波传感器的情况。但是，生物体信息传感器不限于测定人体的血管中的脉波的脉波传感器。例如，也可以是测定人体的心搏数、血压值、呼吸数等受到人体的体动的影响的任意的生物体信息的传感器。
生物体信息测定装置10构成为包括作为控制中枢的控制部11、作为电力供给源的太阳能面板12和电池13、显示由控制部11生成的数据的显示部14、作为体动检测部的运动传感器15、光量控制器16、作为发光部的LED(发光部：LightEmittedDiode)17、作为受光部的PD(PhotoDetector)18。
其中，由LED17和PD18构成测定并取得与人体的搏动对应的脉波作为生物体信息的光电式的脉波传感器(生物体信息测定部)19。
控制部11由CPU(CentralProcessingUnit)构成，还内置有作为变换部的ADC110(AnalogDigitalConvertor)，ADC110在基于规定的取样频率的定时取入模拟信号并变换为数字信号。
控制部11按照在例如内置的存储器中记录的程序，控制被外部连接的各个单元(太阳能面板12、电池13、显示部14、运动传感器15、光量控制器16、LED17、PD18)，此外还进行计算脉搏数等所需要的数据处理。
太阳能面板12是利用太阳能进行发电的面板，通过与作为电力供给源的电池13连接，在控制部11的控制下进行电池13的充电。
显示部14例如具有基于LCD(LiquidCrystalDisplayDevice)的显示装置，例如在显示装置显示由控制部11生成的数据。
运动传感器15是检测与用户的生物体的体动对应的加速度的变化并输出加速度信号(体动信号)的传感器，例如是3轴加速度传感器。
光量控制器16控制流过LED17的电流，进行LED17的亮度控制。
构成脉波传感器19的LED17朝向人体(皮肤)照射光。构成脉波传感器19的PD18接受从LED17朝向人体(皮肤)照射并在人体(皮肤)反射后的反射光，对接受到的反射光进行光电变换。
并且，由PD18进行光电变换而生成的脉波信号(生物体信息信号)被输入至控制部11的ADC110，通过ADC110被变换为数字值，并被取入到控制部11中。
从LED17照射到人体的皮肤上的光到达皮肤表面和皮肤内部，其中一部分反射，一部分被吸收。在体内的血管内有基于血红朊的光的吸收。该血红朊的量依赖于血流的量。控制部11根据该原理，通过PD18检测从LED17照射并在人体(皮肤)反射后的反射光的变化，由此观测人体的血管中的脉波。
图12表示从脉波信号去除体动成分时的处理的概念图。
如图12所示，在被测定者进行步行和跑步等运动时测定的脉波信号的波形(脉波信号波形)中叠加有来源于运动的体动成分。为了从该叠加有体动成分的脉波信号波形中提取脉搏成分，需要用于去除体动成分的体动去除滤波处理。
为了进行该体动去除滤波处理，首先进行从运动传感器15输出的加速度信号(体动信号)及脉波信号的频率成分的分析(例如傅里叶变换)，确认两种信号波形的频率成分的分布。
并且，根据加速度信号的频率分布和脉波信号的频率成分的分布的比较，提取被估计为体动成分的频率成分(在图12中指体动成分#1、体动成分#2)。
并且，为了从脉波信号中去除被估计为体动成分的频率成分，进行诸如获取两者的差分的运算处理。这样，该体动去除滤波处理的运算量比较大，产生比较大的功耗。
下面，对本实施方式的各实施例的结构进行说明。
控制部11按照由运动传感器15检测出的体动的强度，判定被测定者处于使身体运动的体动状态、还是处于身体几乎不运动的非体动状态。
控制部11还根据被测定者处于体动状态时的体动的强度，控制脉波测定的执行以及对脉波信号的体动去除滤波处理的执行。
控制部11在判定为被测定者处于非体动状态的情况下进行控制，以便使脉波传感器动作并进行脉波测定，并且对脉波信号不进行体动去除滤波处理(实施例1)。这是因为在该状态下在脉波信号中几乎没有叠加体动成分，因而认为不需要进行体动去除滤波处理。
控制部11在判定为被测定者处于体动状态的情况下，而且是体动的强度超过规定值、即被测定者比较大幅地移动身体时，进行控制，以便不进行脉波测定。这是因为在该状态下在脉波信号中叠加有许多体动成分，因而用于去除该体动成分的体动去除滤波处理中的运算处理量增加，其所需要的功耗增加。另外，还因为即使进行体动去除滤波处理，也难以从脉波信号中良好地去除该体动成分，因而脉波测定的可靠性下降。
控制部11在判定为被测定者处于体动状态的情况下，在体动的强度小于规定值、而且体动信号具有规定的周期性时，即体动信号的频率范围在规定时间内的变动量小于允许值时，进行控制，以使脉波传感器动作并进行脉波测定，并且对脉波信号进行体动去除滤波处理。这是因为虽然在该状态下在脉波信号中叠加有体动成分，但是该体动成分比较小而且具有周期性，因而用于去除该体动成分的体动去除滤波处理中的运算处理量较少，其所需要的功耗比较小。另外，通过该体动去除滤波处理能够比较良好地去除体动成分，因而脉波测定的可靠性比较高。
控制部11还可以根据所判定的体动状态或者非体动状态进行控制，以便改变ADC110中的取样频率(实施例2)。
即，控制部11在判定为被测定者处于非体动状态的情况下进行控制，以便将取样频率设定为频率比较低的低取样频率，而且不进行体动去除滤波处理。这是因为在该状态下几乎没有叠加在脉波信号中的体动成分，因而认为脉波信号中几乎没有来源于体动的比较高的频率成分。
另一方面，在判定为被测定者处于体动状态的情况下，在体动的强度小于规定值、而且体动信号具有规定的周期性时，控制部11进行控制，以便将取样频率设定为频率比较高的高取样频率，而且进行体动去除滤波处理。这是因为在该状态下在脉波信号中叠加有体动成分，因而认为脉波信号中也具有来源于体动的比较高的频率成分。
控制部11还可以根据所判定的体动状态或者非体动状态进行控制，以便将各部分的动作变更为间断测定模式和连续测定模式中的任意一种模式(实施例3)。
即，控制部11在判定为被测定者处于非体动状态的情况下进行控制，以便将各部分的动作设定为间断测定模式，而且不进行体动去除滤波处理。这是因为在该状态下被测定者处于几乎不动的比较安静的状态，因而认为脉搏数的时间性变动比较小。
另一方面，在判定被测定者处于体动状态的情况下，在体动的强度为规定值以下、而且体动信号具有规定的周期性时，控制部11进行控制，以便将各部分的动作设定为连续测定模式，而且进行体动去除滤波处理。这是因为在该状态下被测定者处于进行某种动作的状态，认为脉搏数在时间上比较大幅地变动。
(实施方式的动作)
下面，对于本实施方式的脉波测定装置10的动作，按照实施例进行详细说明。
<实施例1>
首先，对于实施例1的动作，参照图2、图3、图4、图5进行说明。
在图2的流程图中，控制部11首先判定被测定者是否处于非体动状态(步骤S11)。
该判定是否处于非体动状态的判定处理的详细情况在图3中示出。
根据图3，控制部11首先获取从运动传感器15输出的加速度信号(体动信号)(步骤S111)。
然后，控制部11根据所获取的加速度信号判定有无体动(步骤S112)。该有无体动的判定是通过比较加速度信号的振幅和作为判定阈值的第1设定值进行的。
其中，控制部11在判定为加速度信号的振幅小于第1设定值时(步骤S112：否)，然后判定上述的加速度信号的振幅小于第1设定值的状态是否持续了具有规定的第1时间的第1期间(步骤S113)。
并且，控制部11在判定为上述的状态持续了第1期间的情况下(步骤S113：是)，判定为被测定者处于非体动状态(步骤S114)。
另一方面，控制部11在判定为上述的状态未持续第1期间的情况下(步骤S113：否)，不判定为被测定者处于非体动状态，返回到步骤S112的振幅判定处理。
另一方面，控制部11当在步骤S112的有无体动判定处理中判定为振幅等于第1设定值或者比第1设定值大时(步骤S112：是)，然后判定该状态是否持续了具有规定的第2时间的第2期间(步骤S115)。
并且，控制部11在判定为上述的状态持续了第2期间的情况下(步骤S115：是)，判定为被测定者处于体动状态(步骤S116)。
另一方面，控制部11在判定为上述的状态未持续第2期间的情况下(步骤S115：否)，不判定为被测定者处于体动状态，返回到步骤S112的振幅判定处理。
其中，上述的第1时间、第2时间例如设定为2～10秒左右。第1时间、第2时间既可以是相同的时间，也可以是彼此不同的时间。
即，控制部11在加速度信号的振幅小于第1设定值的状态仅是短时间内暂时产生的时，不判定为被测定者处于非体动状态，在该状态持续某种程度的时间时，判定为被测定者处于非体动状态。另一方面，控制部11在加速度信号的振幅大于第1设定值的状态仅是短时间内暂时产生的时，不判定为被测定者处于体动状态，在该状态持续某种程度的时间时，判定为被测定者处于体动状态。
返回到图2进行说明。
控制部11当在步骤S11的非体动状态判定处理中判定为被测定者处于非体动状态时(步骤S11：是)，控制部11使基于脉波传感器19的脉波的测定执行。并且，判断为不需要对从脉波传感器19输出的脉波信号进行去除体动成分的体动去除滤波处理。这是因为在非体动状态下在脉波信号中几乎没有叠加体动成分。
并且，控制部11将针对脉波信号的滤波处理设定为计算量比较少的BPF(BandPassFilter)处理，并实施BPF处理(步骤S12)。
另外，此时也可以不对脉波信号实施该BPF处理，而省略滤波处理自身。
另一方面，控制部11当在步骤S11的非体动状态判定处理中判定为被测定者处于体动状态时(步骤S11：否)，然后判定脉波测定装置10的动作模式是否被设定为低功率模式(步骤S13)。
其中，低功率模式是指优先电池寿命而设为节能模式进行动作的模式，例如事前手动设定。
控制部11在判定为动作模式未被设定为低功率模式时(步骤S13：否)，然后判定是否能够去除体动(步骤S14)。
关于判定是否能够去除体动的处理的详细情况在图4中示出。
根据图4，控制部11首先获取从运动传感器15输出的加速度信号(体动信号)(步骤S141)。
然后，控制部11根据所获取的加速度信号判定上述第2期间中的体动的大小(步骤S142)。该体动的大小的判定是通过比较加速度信号的振幅和作为判定阈值的第2设定值进行的。
该第2设定值被设定为大于先前的第1设定值的值。
其中，控制部11在判定为第2期间中的加速度信号的振幅小于第2设定值时(步骤S142：是)，然后判定加速度信号是否具有规定的周期性(步骤S143)。
在该有无周期性的判定中，具体地讲，控制部11例如求出加速度信号的频率范围，判定该频率范围的规定时间内的变动量是否大于允许值。并且，在该频率范围的规定时间内的变动量小于允许值时，判定为具有周期性。
在该有无周期性的判定中，在该加速度信号的频率范围的变动量大于允许值、加速度信号在时间上比较随机地变动的情况下，用于从脉波信号去除与该加速度信号对应的体动成分的运算处理的运算量增加，其所需要的功耗增大。另外，此时难以从脉波信号中良好地去除体动成分，因而脉波测定的可靠性下降。
因此，控制部11按照以下所述在没有周期性的情况下，判定为不能进行体动成分的去除，使不进行脉波测定。
控制部11在判定加速度信号具有周期性的情况下(步骤S143：是)，判定为能够去除体动成分(步骤S144)。
另一方面，控制部11在判定为加速度信号没有周期性的情况下(步骤S143：否)，或者当在步骤S142的振幅值比较判定处理中，判定为在第2期间中存在加速度信号的振幅等于第2设定值或者比第2设定值大的期间的情况下(步骤S142：否)，判定为不能去除体动成分(步骤S145)。
返回到图2进行说明。
控制部11当在步骤S14的体动去除的可否判定处理中判定为能够进行体动去除时(步骤S14：是)，使基于脉波传感器19的脉波的测定执行。并且，将针对从脉波传感器19输出的脉波信号的滤波处理设定为体动去除滤波处理，并实施体动去除滤波处理(步骤S15)。
即，控制部11实施用于去除体动成分的体动去除滤波处理，以便从叠加有体动成分的脉波信号波形中提取脉搏成分。
该体动去除滤波处理如先前使用图12说明的那样，是通过进行从运动传感器15输出的加速度信号波形和脉波信号波形的频率成分的分析，并从脉波信号中去除体动成分的运算处理来实施的。
另外，控制部11当在步骤S13的低功率模式判定处理中判定为被设定了低功率模式时(步骤S13：是)、以及在步骤S14的体动去除的可否判定处理中判定为不能进行体动去除时(步骤S14：否)，使LED17断开(停止光的照射)，使脉波传感器19的动作停止，使脉波测定停止(步骤S16)。
此时，还可以使PD18的动作停止。
图5是表示实施例1的动作状态的时序图。
在图5中，(a)表示从运动传感器15输出的加速度信号(体动数据)，(b)表示由控制部11选择的针对脉波信号的滤波器的类型。
根据实施例1，控制部11根据从运动传感器15得到的数据进行有无体动判定，在体动为设定值以上时选择体动去除滤波处理，在体动小于设定值时选择BPF处理。由此，能够以最小必要程度的计算量进行脉波的测定。
因此，在体动较小时，适用不需要功耗较大的频率分析的BPF处理，因而能够实现节能。
另外，除选择滤波处理的类型以外，通过滤波处理的参数的设定变更，也能够得到相同的效果。另外，也可以通过取代BPF的滤波处理和无滤波处理来实施。
另外，低功率模式是以仅在非体动状态时进行脉波测定、在体动状态时不进行脉波测定的方式控制动作的模式，是优先节能的模式。
该低功率模式和非低功率模式的通常模式的切换，也可以根据目的由用户手动切换。或者，也可以是，控制部11例如按照图6所示由云中的健康管理服务器30根据状况自动切换低功率模式和通常模式。
图6表示使用上述的脉波测定装置10和云中的健康管理服务器30进行个人的健康管理的系统的系统结构及概略动作。
如图6所示，用户(被测定者)将安装于腕表型的传感器终端10a的脉波测定装置10佩戴在自己的腕部。并且，将脉波测定装置10经由智能电话等便携式终端20及网络与健康管理服务器30例如通过无线通信而相互连接。
健康管理服务器30包括主体部31、数据分析部32、传感器终端模式管理部33、和数据库34。
用户通过选择操作在便携式终端20显示的菜单画面，定期或者不定期地向健康管理服务器30请求包括脉波的重要数据的分析。因此，传感器终端10a随时发送所测定的重要数据。
主体部31按照用户的请求制作测定计划，根据该计划进行包括“详细测定”、“长期测定”的测定模式的决定。
此时，进行脉波测定装置10的动作模式即低功率模式/通常模式的设定。
此时设定的动作模式在传感器终端模式管理部33的管理下、经由网络被通知至传感器终端10a。传感器终端10a按照所通知的模式进行重要数据的收集。
所收集到的重要数据蓄积在健康管理服务器30的数据库34中。
健康管理服务器30的数据分析部32按照该测定模式，分析在数据库34中蓄积的个人数据及规定期间量的重要数据，将结果经由网络向具有请求的便携式终端20发送。
图7以流程图表示健康管理服务器30的处理步骤。
根据图7，健康管理服务器30在主体部31的控制下，由数据分析部32分析所接收到的个人数据、重要数据，并制作管理计划(步骤S21)。
其中，主体部31根据所生成的管理计划判定详细测定模式和长期测定模式的类别(步骤S22)。
主体部31在长期测定模式时(步骤S22：长期)执行变更为低功率模式的处理(步骤S23)，在详细测定模式时(步骤S22：详细)执行变更为通常模式的处理(步骤S24)。
此时，传感器终端模式管理部33经由网络及便携式终端20将被变更设定后的模式发送给传感器终端10a，指示以该模式进行重要数据的测定。
根据实施例1的脉波测定装置10，通过按照被测定者的体动使脉搏数计算所需要的体动去除滤波处理的执行变更，能够将基于滤波处理计算的功耗的增加抑制为最小限度，能够有助于节能。
被测定者将安装于腕表型的传感器终端10a的脉波测定装置10佩戴在自身的腕部，仅通过经由智能电话等的便携式终端20及网络与健康管理服务器30连接，就能够得到基于重要数据的分析结果，因而能够减轻健康管理用的负担。
<实施例2>
在脉波传感器19中，在PD18接受从LED17照射的光的反射光，在内置于控制部11的ADC110将其电压输出波形变换为数字值，这种结构需要使ADC110中的电压输出波形的取样频率高于电压输出波形中包含的最高频率的2倍的频率。
在具有体动时，在脉波信号中包含来源于脉搏的比较低的频率成分和来源于体动的比较高的频率成分。
因此，在具有体动时的取样频率的设定中，需要设定为考虑了体动的较高的频率(第1频率)。
在脉波信号中包含来源于脉搏的波形成分和来源于体动的波形成分，体动成分的波谱依赖于人的身体的运动的速度，因而包括比较高的频率成分。
因此，以往考虑该体动成分，取样频率被设定为比较高的频率。
其中，ADC110的功耗根据取样频率Fs而变化，在取样频率Fs越高时，功耗越增加。
因此，在以下说明的实施例2中构成为，通过在非体动状态时将ADC110的取样频率设定为比较低的频率(第2频率)，能够抑制ADC110的功耗。
关于实施例2的动作，参照图8的流程图和图9的时序图进行说明。
在图8的流程图中，控制部11首先判定被测定者是否处于非体动状态(步骤S31)。
该是否处于非体动状态的判定处理的详细情况与在实施例1中说明的内容(图4)相同，因而基于避免重复的目的而省略说明。
然后，控制部11在判定为被测定者处于非体动状态时(步骤S31：是)，将ADC110的取样频率设定为仅考虑脉搏的比较低的频率(低取样频率)(步骤S32)。这是因为在非体动时几乎没有体动，脉波信号基本上仅是基于脉搏的波形成分，被输入到ADC110的脉波信号基本上仅具有来源于脉搏的比较低的频率成分。
然后，控制部11使基于脉波传感器19的脉波的测定执行。并且，在非体动时在脉波信号中几乎没有叠加体动成分，因而判断为不需要对从脉波传感器19输出的脉波信号进行用于去除体动成分的体动去除滤波处理。并且，将针对脉波信号的滤波器设定为计算量比较少的BPF，并实施BPF处理(步骤S37)。
另外，此时也可以不对脉波信号实施该BPF处理，而省略滤波处理自身。
另一方面，控制部11在判定为被测定者处于体动状态时(步骤S31：否)，然后判定脉波测定装置10的动作模式是否被设定为低功率模式(步骤S33)。
此时，低功率模式与实施例1的情况相同是指优先电池寿命而设为节能模式进行动作的模式，事前手动或者自动设定。
控制部11在判定动作模式未被设定为低功率模式时(步骤S33：否)，然后判定是否能够进行体动去除(步骤S34)。
判定是否能够进行体动去除的处理与在实施例1中说明的内容(图5)相同，因而基于避免重复的目的而省略说明。
控制部11当在体动去除的可否判定处理中判定为能够进行体动去除的情况下(步骤S34：是)，将ADC110的取样频率设定为考虑了体动成分的比较高的频率(高取样频率)(步骤S35)。
并且，控制部11使基于脉波传感器19的脉波的测定执行。并且，将针对从脉波传感器19输出的脉波信号的滤波器设定为体动去除滤波器，并实施体动去除滤波处理(步骤S38)。
即，控制部11实施用于去除体动成分的体动去除滤波处理，以便从叠加有体动成分的脉波信号波形中提取脉搏成分。
另外，控制部11当在步骤S33的低功率模式判定处理中判定为被设定了低功率模式时(步骤S33：是)、以及在步骤S34的体动去除的可否判定处理中判定为不能进行体动去除时(步骤S34：否)，使LED17断开(停止光的照射)，使脉波传感器19的动作停止，使脉波测定停止。
此时，还可以使PD18的动作停止。
图9是表示实施例2的动作状态的时序图。
在图9中，(a)表示从运动传感器15输出的加速度信号(体动数据)，(b)表示由控制部11选择的取样频率Fs。
根据实施例2，控制部11在被测定者处于体动状态时设定比较高的取样频率，在处于非体动状态时设定比较低的取样频率。由此，能够降低处于非体动状态时的ADC110的功耗。
另外，非体动时和体动时的取样频率的切换能够通过运动传感器15检测体动，根据加速度信号的振幅的大小和波形的特征等判定是非体动状态还是非体动状态。例如，在加速度信号的振幅在一定期间以上的期间大于设定值时，可以判定为体动状态(运动中)。例如，在加速度信号的振幅在一定期间以上的期间低于设定值时，可以判定为非体动状态。
另外，在非体动状态时，由于脉波中几乎没有体动成分，因而也可以将取样频率切换为能够观测脉波的最低限度的较低频率。特别是在目的是仅观测脉搏数时，能够进一步降低所需要的取样频率。
另一方面，在非体动状态时，为去除体动噪声，需要取样至体动噪声的高频带，因而取样频率必须比较高。因此，设定比较高的取样频率。
这样，通过根据由运动传感器15检测的体动判定非体动状态和体动状态，将取样频率适当变更设定为必要的频率，能够将ADC110的功耗抑制为最小必要限度。
另外，体动去除滤波处理适用于根据所设定的取样频率而取得的脉波信号。
根据实施例2，通过使用运动传感器15检测体动，控制部11根据该体动变更设定取样频率，从而在被测定者处于非体动状态的情况下，将取样频率设定为较低的频率，因而能够减小此时的ADC110的功耗。其结果是，能够实现电池13的寿命延长。
另外，在实施例2中，关于控制部11说明了内置ADC110的情况。但是，ADC110也可以不内置于控制部11中，而设置在控制部11外部，在这种情况时也能够得到相同的效果。
<实施例3>
运动中的被测定者的脉搏数通常在运动开始时急速提高，在运动停止时急速减小，也根据运动强度而变化，因而时间性的变动比较大。因此，在监视运动中的脉搏数的情况下，需要使脉波测定装置10始终动作。
另一方面，在不持续进行运动的非体动状态下，脉搏数在时间上是比较平缓的。因此，在监视非体动状态的脉搏数的情况下，也可以不使脉波测定装置10始终动作。
因此，以下说明的实施例3构成为在非体动状态下设定为间断地进行脉波测定的间断测定模式，能够实现节能。
关于实施例3的动作，参照图10的流程图和图11的时序图进行说明。
在图10的流程图中，控制部11首先判定被测定者是否处于非体动状态(步骤S41)。
该是否处于非体动状态的判定处理的详细情况与实施例1一样，是根据来自运动传感器15的加速度信号(体动信号)进行的。
即，在脉搏数是平常时的值、且运动传感器15的加速度信号的振幅小于设定值的状态持续了一定时间的期间的情况下，控制部11判定为被测定者处于非体动状态。并且，将测定模式设定为间断测定模式(步骤S42)。
脉波测定装置10在该间断测定模式时，以规定的时间间隔反复测定动作和测定停止。
在被测定者处于非体动状态的情况下，脉搏数的时间性变化比较平缓。因此，不需要频繁地进行脉波测定，即使是隔开某种程度的时间间隔间断地进行脉波测定，也能够充分捕捉脉搏数的变化。
因此，控制部11在判定为被测定者处于非体动状态时，将测定模式设定为间断地进行脉波测定的间断测定模式。
然后，在非体动时因为在脉波信号中几乎没有叠加体动成分，因而控制部11判定为不需要用于去除体动成分的体动去除滤波处理。并且，对脉波信号实施计算量比较少的BPF处理(步骤S47)。
另外，此时也可以不对脉波信号实施该BPF处理，而省略滤波处理自身。
另一方面，控制部11在判定为被测定者处于体动状态时(步骤S41：否)，然后判定脉波测定装置10的动作模式是否被设定为低功率模式(步骤S43)。
此时，低功率模式与实施例1的情况相同是指优先电池寿命而设为节能模式进行动作的模式，事前手动或者自动设定。
控制部11在判定为动作模式未被设定为低功率模式时(步骤S43：否)，然后判定是否能够进行体动去除(步骤S44)。
判定是否能够进行体动去除的处理与在实施例1中说明的内容(图4)相同，因而基于避免重复的目的而省略说明。
控制部11当在体动去除的可否判定处理中判定为能够进行体动去除的情况下(步骤S44：是)，考虑到体动成分而设定为连续测定模式(步骤S45)。
并且，对脉波信号波形实施体动去除滤波处理(步骤S48)。
即，控制部11实施用于去除体动成分的体动去除滤波处理，以便从叠加有体动成分的脉波信号波形中提取脉搏成分。
另外，控制部11当在步骤S43的低功率模式判定处理中判定为被设定了低功率模式时(步骤S43：是)、以及在步骤S44的体动去除的可否判定处理中判定为不能进行体动去除时(步骤S44：否)，使LED17断开(停止光的照射)，使脉波传感器19的动作停止，使脉波测定停止。
此时，还可以使PD18的动作停止。
图11是表示实施例3的动作状态的时序图。
在图11中，(a)表示从运动传感器15输出的加速度信号(体动数据)，(b)表示由控制部11选择的测定模式。
根据实施例3，控制部11在被测定者处于体动状态时设定为连续测定模式，在处于非体动状态时设定为间断测定模式。由此，在处于非体动状态时能够抑制功耗。
另外，控制部11当在间断测定模式中检测出规定量的体动时、或者检测出规定量的脉搏数时，解除间断测定模式而进入连续测定模式。
根据实施方式3，控制部11根据运动传感器15的输出数据判定被测定者处于非体动状态还是处于体动状态，在处于非体动状态时使脉波测定装置10按照间断测定模式间断地进行动作，在处于体动状态时使脉波测定装置10按照连续测定模式连续地进行动作。由此，在非体动状态时实现节能，电池13的消耗减小。
另外，在目的是了解脉搏的大致变动，而不需要连续地持续测定脉波的情况下，也可以在断续的体动状态下使脉波测定装置10间断地进行动作。由此，能够大幅减少平均功耗量。
另一方面，在体动状态时、而且不是低功率模式且能够进行体动去除的情况下，切换为连续测定模式。
在体动状态时，在低功率模式的情况下或者不能进行体动去除的情况下，也可以使脉波测定停止。
另外，也可以将在实施例1中说明的基于滤波处理的切换的节能、在实施例2中说明的基于取样频率的切换的节能、在实施例3中说明的基于向间断测定模式的切换的节能进行组合。在这种情况下，与分别独立地实施的情况相比，能够进一步提高节能效果。
以上使用实施方式说明了本发明，但本发明的技术范围当然不限于上述实施方式所记载的范围。显然，本领域技术人员能够对上述实施方式进行多种的变更、改进。根据权利要求书的记载，进行这样的变更、改进得到的方式显然也包含在本发明的技术范围中。

Claims (16)

1.一种生物体信息测定装置，具有：
生物体信息测定部，测定被测定者的生物体信息；
体动信号输出部，输出与所述被测定者的体动对应的体动信号；以及
控制部，控制所述生物体信息测定部和所述体动信号输出部，
当在第1期间中所述体动信号的振幅小于第1设定值时，所述控制部使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定进行，
当在第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且在所述第2期间中存在所述体动信号的振幅大于比所述第1设定值大的第2设定值的期间时，所述控制部使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定停止。
2.根据权利要求1所述的生物体信息测定装置，
所述生物体信息测定部是测定所述被测定者的脉波的脉波传感器。
3.根据权利要求1所述的生物体信息测定装置，
当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且所述第2期间中的所述体动信号的振幅小于所述第2设定值、所述第2期间中的所述体动信号具有预先规定的周期性时，所述控制部使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定进行。
4.根据权利要求3所述的生物体信息测定装置，
当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且所述第2期间中的所述体动信号的振幅小于所述第2设定值、所述第2期间中的所述体动信号不具有所述周期性的情况下，所述控制部使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定停止。
5.根据权利要求3所述的生物体信息测定装置，
所述生物体信息测定部输出与所述生物体信息对应的生物体信息信号，
所述控制部进行如下的控制：当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且通过所述生物体信息测定部进行了所述生物体信息的测定时，针对由所述生物体信息测定部输出的所述生物体信息信号，实施基于体动去除滤波的处理，该体动去除滤波用于去除所述生物体信息信号中的由所述被测定者的体动引起的体动成分。
6.根据权利要求5所述的生物体信息测定装置，
所述控制部进行如下的控制：当在所述第1期间中所述体动信号的振幅小于所述第1设定值、而且通过所述生物体信息测定部进行了所述生物体信息的测定时，不对所述生物体信息信号实施基于所述体动去除滤波的处理。
7.根据权利要求1所述的生物体信息测定装置，
所述生物体信息测定部输出与所述生物体信息对应的生物体信息信号，
所述控制部具有变换部，该变换部在基于取样频率的定时获取所述生物体信息信号并变换为数字信号，
当在所述第1期间中所述体动信号的振幅小于所述第1设定值时，所述控制部将所述取样频率设定为第1频率，
当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值时，所述控制部将所述取样频率设定为比所述第1频率高的第2频率。
8.根据权利要求1所述的生物体信息测定装置，
当在所述第1期间中所述体动信号的振幅小于所述第1设定值时，所述控制部将所述生物体信息测定部设定为使所述生物体信息的测定间断地进行的间断测定模式，
当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值时，所述控制部将所述生物体信息测定部设定为使所述生物体信息的测定连续地进行的连续测定模式。
9.一种生物体信息测定装置，具有：
生物体信息测定部，测定被测定者的生物体信息；
体动信号输出部，输出与所述被测定者的体动对应的体动信号；以及
控制部，控制所述生物体信息测定部和所述体动信号输出部，
所述控制部进行如下的控制：
当在具有预先设定的时间的期间中所述体动信号的振幅大于第1设定值时，判定为所述被测定者处于体动状态，
在判定为所述被测定者处于所述体动状态、而且在所述期间中存在所述体动信号的振幅大于比所述第1设定值大的第2设定值的状态时，使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定停止，
在判定为所述被测定者处于所述体动状态、而且所述期间中的所述体动信号的振幅小于所述第2设定值、所述期间中的所述体动信号具有预先规定的周期性的情况下，使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定进行。
10.一种生物体信息测定装置的驱动控制方法，所述生物体信息测定装置具有测定被测定者的生物体信息的生物体信息测定部，所述驱动控制方法包括以下步骤：
当在第1期间中与被测定者的体动对应的体动信号的振幅小于第1设定值时，使所述生物体信息测定部进行对所述被测定者的所述生物体信息的测定；以及
当在第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且在所述第2期间中存在所述体动信号的振幅大于比所述第1设定值大的第2设定值的期间时，使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定停止。
11.根据权利要求10所述的生物体信息测定装置的驱动控制方法，包括以下步骤：
当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且所述第2期间中的所述体动信号的振幅小于所述第2设定值、所述第2期间中的所述体动信号具有预先规定的周期性时，使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定进行。
12.根据权利要求11所述的生物体信息测定装置的驱动控制方法，包括以下步骤：
当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值、而且所述第2期间中的所述体动信号的振幅小于所述第2设定值、所述第2期间中的所述体动信号不具有所述周期性时，使基于所述生物体信息测定部的所述生物体信息的测定停止。
13.根据权利要求11所述的生物体信息测定装置的驱动控制方法，
所述生物体信息测定部输出与所述生物体信息对应的生物体信息信号，
所述驱动控制方法包括进行如下控制的步骤：
在所述体动信号的振幅大于所述第1设定值的状态持续了所述第2期间、而且通过所述生物体信息测定部进行了所述生物体信息的测定的情况下，针对由所述生物体信息测定部输出的所述生物体信息信号，实施用于去除所述生物体信息信号中的由所述被测定者的体动引起的体动成分的体动去除滤波处理。
14.根据权利要求13所述的生物体信息测定装置的驱动控制方法，包括进行如下控制的步骤：
在所述体动信号的振幅小于所述第1设定值的状态持续了所述第1期间、而且通过所述生物体信息测定部进行了所述生物体信息的测定的情况下，不对由所述生物体信息测定部输出的所述生物体信息信号实施所述体动去除滤波处理。
15.根据权利要求10所述的生物体信息测定装置的驱动控制方法，
所述生物体信息测定部输出与所述生物体信息对应的生物体信息信号，
所述生物体信息测定装置具有变换部，该变换部在基于取样频率的定时获取由所述生物体信息测定部输出的所述生物体信息信号并变换为数字信号，
所述驱动控制方法包括以下步骤：
当在所述第1期间中所述体动信号的振幅小于所述第1设定值时，将所述取样频率设定为第1频率；以及
当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值时，将所述取样频率设定为比所述第1频率高的第2频率。
16.根据权利要求10所述的生物体信息测定装置的驱动控制方法，包括以下步骤：
当在所述第1期间中所述体动信号的振幅小于所述第1设定值时，将所述生物体信息测定部设定为使所述生物体信息的测定间断地进行的间断测定模式；以及
当在所述第2期间中所述体动信号的振幅大于所述第1设定值时，将所述生物体信息测定部设定为使所述生物体信息的测定连续地进行的连续测定模式。
CN201510994152.2A 2014-12-26 2015-12-25 生物体信息测定装置及生物体信息测定装置的驱动控制方法 Pending CN105726004A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014-264265 2014-12-26
JP2014264265A JP2016123473A (ja) 2014-12-26 2014-12-26 脈波測定装置、および脈波測定装置の駆動制御方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN105726004A true CN105726004A (zh) 2016-07-06

Family

ID=56162880

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510994152.2A Pending CN105726004A (zh) 2014-12-26 2015-12-25 生物体信息测定装置及生物体信息测定装置的驱动控制方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20160183880A1 (zh)
JP (1) JP2016123473A (zh)
CN (1) CN105726004A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107212858A (zh) * 2017-05-19 2017-09-29 北京麦迪克斯科技有限公司 基于运动状态的生理信息采集装置及方法
CN108778111A (zh) * 2016-09-12 2018-11-09 华为技术有限公司 一种心率检测方法及装置
CN110072446A (zh) * 2016-12-28 2019-07-30 欧姆龙株式会社 脉波测量装置、脉波测量方法以及血压测量装置
CN111936043A (zh) * 2018-04-12 2020-11-13 欧姆龙株式会社 生物体信息测量装置、方法和程序
CN113520305A (zh) * 2020-04-17 2021-10-22 华为技术有限公司 一种光电感应器工作模式的确定方法及装置

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102463383B1 (ko) * 2015-02-27 2022-11-04 삼성전자주식회사 생체 신호 측정을 위한 방법 및 이를 위한 착용형 전자 장치
CN105244964B (zh) * 2015-10-31 2017-12-29 华为技术有限公司 一种智能穿戴设备及其供电方法
EP4218555B1 (en) * 2015-12-03 2024-05-15 Huawei Technologies Co., Ltd. Biological signal collection method, apparatus, and system and electronic device
JP6831219B2 (ja) * 2016-11-25 2021-02-17 エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 バイタル信号取得装置、バイタル信号取得方法及びコンピュータプログラム
JP6747344B2 (ja) * 2017-03-14 2020-08-26 オムロンヘルスケア株式会社 血圧データ処理装置、血圧データ処理方法および血圧データ処理プログラム
US20210315464A1 (en) * 2018-09-04 2021-10-14 Aktiia Sa System for determining a blood pressure of one or a plurality of users
JP2021153878A (ja) * 2020-03-27 2021-10-07 シャープ株式会社 情報処理装置及び脈波算出方法
CN113491513B (zh) * 2020-04-08 2023-06-30 华为技术有限公司 一种心律检测控制方法及终端
US11751819B2 (en) * 2022-04-11 2023-09-12 Foshan Jiepin Toy Industrial Co., Ltd. Alarm system for monitoring physical disorder of user during immersive VR experience
WO2024018312A1 (en) * 2022-07-22 2024-01-25 Medtronic, Inc. Accelerometer-triggered sensor measurement on exertion
CN115192049B (zh) * 2022-09-14 2022-12-09 深圳市心流科技有限公司 一种智能假肢的肌电采样频率调节方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6406624B2 (ja) * 2014-05-13 2018-10-17 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 生体情報測定装置およびこの装置を備える生体情報測定システム
JP2016016203A (ja) * 2014-07-10 2016-02-01 セイコーエプソン株式会社 生体情報検出装置

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108778111A (zh) * 2016-09-12 2018-11-09 华为技术有限公司 一种心率检测方法及装置
US10729359B2 (en) 2016-09-12 2020-08-04 Huawei Technologies Co., Ltd. Heart rate detection method and apparatus
CN108778111B (zh) * 2016-09-12 2020-12-15 华为技术有限公司 一种心率检测方法及装置
US11571145B2 (en) 2016-09-12 2023-02-07 Huawei Technolgoies Co., Ltd. Heart rate detection method and apparatus
CN110072446A (zh) * 2016-12-28 2019-07-30 欧姆龙株式会社 脉波测量装置、脉波测量方法以及血压测量装置
CN110072446B (zh) * 2016-12-28 2021-11-02 欧姆龙株式会社 脉波测量装置、脉波测量方法以及血压测量装置
CN107212858A (zh) * 2017-05-19 2017-09-29 北京麦迪克斯科技有限公司 基于运动状态的生理信息采集装置及方法
CN111936043A (zh) * 2018-04-12 2020-11-13 欧姆龙株式会社 生物体信息测量装置、方法和程序
CN113520305A (zh) * 2020-04-17 2021-10-22 华为技术有限公司 一种光电感应器工作模式的确定方法及装置
CN113520305B (zh) * 2020-04-17 2022-11-25 华为技术有限公司 一种光电感应器工作模式的确定方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016123473A (ja) 2016-07-11
US20160183880A1 (en) 2016-06-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105726004A (zh) 生物体信息测定装置及生物体信息测定装置的驱动控制方法
CN109843163B (zh) 用于标记睡眠状态的方法和系统
EP3358485A1 (en) General noninvasive blood glucose prediction method based on timing analysis
JP6659831B2 (ja) 生体情報分析装置、システム、及び、プログラム
CN103815896B (zh) 一种精神疲劳监测方法、装置、系统及移动处理终端
EP3669768B1 (en) A method for generating a model for generating a synthetic ecg and a method and system for analysis of heart activity
JP2009072417A (ja) 生体情報処理装置及び方法
CN104107037A (zh) 生理信息采集和处理系统
CN107257654B (zh) 用于检测心率和心率变异性的设备
CN108024754A (zh) 脑电波声刺激的方法和系统
CN105982642A (zh) 一种基于体震信号的睡眠检测方法及检测系统
CN103405225B (zh) 一种获取疼感评测指标的方法、装置及设备
JP2016073527A (ja) 睡眠状態判定装置、睡眠状態判定方法および睡眠管理システム
CN104027109A (zh) 心房颤动解析装置以及程序
CN102462494A (zh) 一种新型智能心电测试保健器
US10595755B2 (en) System and method for monitoring glucose level
CN108366742A (zh) 一种生物信号采集方法、装置、电子设备及系统
CN115702782A (zh) 基于深度学习的心率检测方法及可穿戴设备
CN103027669B (zh) 用于判断脉象浮沉度的方法和设备
CN201894645U (zh) 一种新型智能心电测试保健器
CN106333674B (zh) 睡眠状态分析中睡眠周期检测方法和系统
JP6597900B2 (ja) 生体リズムの検出装置、検出方法、及び、検出プログラム
JP2012152493A (ja) 脈波信号計測装置、およびプログラム
JP2007283041A (ja) 集中度計測装置
CN106175698B (zh) 睡眠状态分析中睡眠周期检测装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20160706

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication