CN107405086B - 测定装置、测定方法及程序 - Google Patents

Abstract

本发明的目的在于，保持测定装置的精度并且抑制处理量。作为本发明的一个方式的测定装置具有：第1信号取得部，取得生物体的脉搏信号；第2信号取得部，取得所述生物体的体动信号；频率分析部，将所述脉搏信号和所述体动信号分别转换至频率域中并分别生成频率域信号，根据所述频率域信号估计所述生物体的脉搏的频率；以及时间域分析部，根据所述脉搏信号和所述频率计算所述生物体的生物体信息。

Description

测定装置、测定方法及程序

技术领域

本发明的实施方式涉及测定装置、测定方法及程序。

背景技术

近年来，受到健康意识的提高，正在普遍利用可穿戴终端来测定生物体信息。特别是使用反射型光电脉搏传感器的腕表型的脉搏测定装置，具有测定比较容易、不会对用户带来不舒适感的优点。

反射型光电脉搏传感器利用照射到动脉的光的反射光测定脉搏数。动脉中的血红蛋白具有吸收光的性质，因而反射光根据因搏动时的血管容积变化而引起的血红蛋白量的变化进行变动。根据该反射光的变动测定脉搏数。

另外，已经知道反射型光电脉搏传感器根据传感器与生物体的接触状态、生物体内的血流的变化，其测定波形产生较大的紊乱。因此，在运动时等被检者的体动较大的情况下，需要进行去除这些噪声的处理。

去除噪声的处理牵涉到处理运算器的大型化、以及用于应对耗电量增加的电池的大型化，对于要求小型化的可穿戴式设备而言产生问题。另外，生产成本也提高。因此，要求减少测定装置的处理量。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利第2816944号公报

专利文献2：日本专利第3584143号公报

发明内容

发明要解决的问题

本发明的实施方式的目的在于，保持测定装置的精度，并且抑制处理量。

用于解决问题的手段

作为本发明的一个方式的测定装置具有：第1信号取得部，取得生物体的脉搏信号；第2信号取得部，取得所述生物体的体动信号；频率分析部，将所述脉搏信号和所述体动信号分别转换至频率域中并分别生成频率域信号，根据所述频率域信号估计所述生物体的脉搏的频率；以及时间域分析部，根据所述脉搏信号和所述频率计算所述生物体的生物体信息。

附图说明

图1是表示第1实施方式的测定装置的概略结构的框图。

图2是表示脉搏的一例的图。

图3是表示脉搏信号、体动信号、以及脉搏信号频谱和体动信号频谱的一例的图。

图4是表示频谱减法的一例的图。

图5是表示在脉搏成分抽取部的处理前和处理后的脉搏信号的一例的图。

图6是表示第1实施方式的测定装置的处理结果的一例的图。

图7是表示第1实施方式的测定装置的整体处理的概略流程图。

图8是表示脉搏信号处理部的处理的流程图。

图9是表示体动信号处理部的处理的流程图。

图10是表示频率域分析部的处理的流程图。

图11是表示时间域分析部的处理的流程图。

图12是表示第2实施方式的测定装置的概略结构的框图。

图13是表示实现本实施方式的测定装置的硬件结构例的框图。

具体实施方式

下面，参照附图说明本发明的实施方式。

(第1实施方式)

图1是表示第1实施方式的测定装置的概略结构的框图。第1实施方式的测定装置从所测定的生物体的脉搏信号中取得生物体信息。假设测定装置安装于生物体的一部分上。

第1实施方式的测定装置具有脉搏信号处理部100、体动信号处理部200、频率域分析部300、时间域分析部400、以及输出部501。

下面，对各个部分进行说明。

脉搏信号处理部100从未图示的传感器取得生物体的脉搏信号。脉搏信号处理部100具有脉搏信号取得部101、第1直流去除部102、以及第1噪声去除部103。

体动信号处理部200从未图示的传感器取得与从生物体的体动等产生的测定装置自身的运动相关的信号。体动信号处理部200具有体动信号取得部201、第2直流去除部202、以及第2噪声去除部203。

频率域分析部300将脉搏信号和体动信号转换至频率域中，计算所述脉搏信号的频率。频率域分析部300具有第1频率域转换部301、第1频率域转换部302、第2频率域转换部311、第2频率域转换部312、频率频谱运算部321、频率峰值检测部322、以及频率估计部333。

时间域分析部基于脉搏信号和频率计算脉搏数等生物体信息。时间域分析部400具有脉搏成分抽取部401、时间峰值检测部402、以及生物体信息取得部403。

下面，说明各个部分的详细情况。

脉搏信号取得部101取得生物体的脉搏信号。脉搏是指通过心脏的收缩而将血液向大动脉推送所产生的血管内的压力变化传递至末梢方向时的波动。

另外，在下面的说明中，假设通过反射型光电脉搏传感器，根据随着搏动时的血管容积变化而形成的血红蛋白量的变化测定脉搏信号。

第1直流去除部102对脉搏信号去除直流成分的信号。在使用反射型光电脉搏传感器的脉搏信号中，除通过脉动而作为交流成分被检测出的脉搏信号以外，还包含根据吸收及反射的光检测出的直流成分。通过仅使规定的频率频带成分通过的高通滤波器等，能够将直流成分去除。

另外，在图1中，将第1直流去除部102图示在第1噪声去除部的跟前，但也可以在后面。另外，能够省略第1直流去除部102。

第1噪声去除部103对脉搏信号去除预先设定的固定范围外的信号。例如，人的正常的每1分钟的脉搏数约为40～220bpm，因而脉搏的频率取值约0.66Hz～约3.7Hz的范围。因此，第1噪声去除部103可以将该范围外的频率成分的信号视为噪声去除。不限于该例，该范围可以任意设定。

另外，第1噪声去除部103也可以预先去除成为原因的频率成分的信号，以便防止通过第1频率域转换部302进行的后述的处理而产生折返变形(折迭)。

第1噪声去除部103进行的去除能够通过带通滤波器等实现。另外，能够通过低通滤波器去除折返变形。

另外，第1噪声去除部103能够省略。

体动信号取得部201取得与从生物体的运动等产生的测定装置自身的运动相关的信号。以后，将该信号称为体动信号。生物体的运动使传感器与生物体的接触状态及生物体内的血流状态变化，使测定波形产生较大的紊乱(体动噪声)。例如，在晃动佩戴了测定装置的腕部时，由于生物体与测定装置的错位及接触压力的变化等产生的噪声、从测定部位的血流变化产生的噪声等包含在脉搏信号中。体动信号用于从脉搏信号中去除这些噪声。

图2是表示由脉搏信号取得部101测定的脉搏信号的一例的图。图2(A)表示安静时的脉搏信号。图2(B)表示运动时的脉搏信号。在脉搏信号中包含脉搏和体动噪声、以及其它噪声。

在图2(A)的脉搏信号中几乎不包含体动噪声，脉搏信号与脉搏基本一致。另一方面，图2(B)的脉搏信号由于体动噪声的影响而成为紊乱的波形。体动噪声大于脉搏，因而在含有体动噪声的脉搏信号中不能测定脉搏的波长等。因此，需要去除体动噪声。

另外，在下面的说明中，假设通过检测测定部位和测定装置自身的运动的传感器例如加速度传感器和角速度传感器(陀螺仪传感器)等测定体动信号。

第2直流去除部202对从体动信号取得部201取得的体动信号去除直流成分的信号。其作用及动作与第1直流去除部102相同。

第2噪声去除部203从体动信号中去除预先设定的一定范围外的信号。其作用及动作与第1噪声去除部103相同。

第1频率转换部301进行沿时间方向从脉搏信号中将采样信号进行间隔剔除的降频采样。为了高精度地计算峰值间隔，优选采样数量比较多。但是，导致在第1频率域转换部302及第2频率域转换部312中的处理负荷提高、测定装置的大型化、耗电量的增加。因此，为了抑制负荷较高的频率域的处理、减小第1频率域转换部302及第2频率域转换部312的分辨率，而进行降频采样，利用其它功能来确保精度。通过降频采样，第1频率域转换部302及第2频率域转换部312能够抑制后述的FFT的处理量。

第1频率域转换部302及第2频率域转换部312根据所输入的采样数据进行FFT(高速傅里叶转换)并计算频谱。

图3是表示脉搏信号、体动信号、以及脉搏信号频谱和体动信号频谱的一例的图。图3(A)的上部表示脉搏信号、下部表示体动信号。图3(B)表示图3(A)中用虚线框圈起来的范围中的频谱。图3(B)的上部表示脉搏信号的频谱、下部表示体动信号的频谱。在所测定的脉搏信号中包含体动噪声。该数据中的原来的脉搏的频率在2.0Hz附近，但根据体动噪声，2.3Hz附近的频率达到最大。

频率频谱运算部321对在第1频率域转换部302得到的脉搏信号频谱进行加工，使接近更正确的脉搏信号频谱。关于加工方法，例如有从在第1频率域转换部302得到的脉搏信号频谱减去在第2频率域转换部312得到的体动信号频谱的频谱减法。

图4是表示频谱减法的一例的图。图4(A)表示脉搏信号的频谱，图4(B)表示体动信号的频谱。对图4(A)及图4(B)的曲线的极大值标注了×标记，对曲线的最大值标注了用圆圈围起来的×标记。

在对图4(A)及图4(B)的曲线进行频谱减法时，得到图4(C)的曲线。在图4(A)中，可知频率在2.3Hz附近的极大值是最大值，而图4(C)的该极大值被减去了体动信号的输出值的约10dB左右。由此，图4(C)的最大值成为2.0Hz附近的极大值。

频率峰值检测部322计算频谱的峰值(极值)。峰值的计算例如能够通过按照频率对频谱进行微分，将微分值为0的时候判定为极值而求出。

频率估计部323根据脉搏信号的频谱估计频率。假设通过降频采样，频率峰值检测部计算出的极值有多个。频率估计部323根据这些极值估计脉搏的频率。关于估计方法，可以将峰值的最大值作为检测结果。另外，也可以预先生成基于过去的数据等的评价函数，将与基于评价函数的预测值最接近的值作为脉搏的频率。

脉搏成分抽取部401取得频率估计部323计算出的估计频率，并作为针对未能实施频率域分析部300的处理的脉搏的自适应滤波器发挥作用。

自适应滤波器是能够变更通过频带的滤波器，以便使决定滤波器的特性用的滤波系数可以变化。通常，使反馈针对输入信号的输出信号，并决定使误差更小的滤波系数。在此，并非使反馈输出信号，而将脉搏信号的估计频率用作自适应滤波器的参照值。用于求出滤波系数的自适应算法可以任意设定。

估计频率由于第1频率域转换部301及第2频率域转换部311的降频采样，精度不高。因此，使能够在自适应滤波器通过的频率具有富余比较好。

图5是表示在脉搏成分抽取部401的处理前和处理后的脉搏信号的一例的图。图5(A)表示处理前的脉搏信号，图5(B)表示处理后的脉搏信号。在图5(A)中，虽然通过第1直流去除部102和第1噪声去除部103进行噪声去除，但是在时间域中不能判别脉搏信号的峰值。在图5(B)中，虽然存在振幅的变动，但是可知处于能够判别时间域中的脉搏的峰值的状态。

时间峰值检测部402从进行了滤波处理的脉搏信号中检测峰值。峰值作为预先设定的固定长度的时间间隔(检测时间窗宽度)的脉搏的最大值。检测时间窗的宽度可以预先设定，也可以根据频率域分析部300计算出的估计频率来决定。另外，时间峰值检测部402也可以根据前一次的检测结果而逐次更新。最大值例如能够用这样的方法求出，按照时间对脉搏进行微分，将微分值为0的时候作为极值，并作为极值的最大值。

生物体信息取得部403根据时间峰值检测部402计算出的峰值，由脉搏信号计算脉搏数等生物体信息。生物体信息取得部403也可以对每一脉搏逐次计算脉搏数。具体地讲，求出时间峰值检测部402计算出的峰值与前一个峰值的时间间隔。

脉搏数的值因每个脉搏而异。将此情况称为波动。通过自律神经分析来分析脉搏、心搏的波动。已知该波动在自律神经失调时消失。因此，需要对每一脉搏测定脉搏数来求出波动。

在频率域分析部300估计出的频率是规定时间中的平均频率，因而不能掌握波动，而时间域分析部400能够对每一脉搏测定脉搏数，因而能够掌握波动。

另外，假设此处取得的生物体信息为脉搏数，但只要是能够从进行了滤波处理的脉搏信号计算出的生物体信息即可。

输出部501输出所计算出的脉搏数等生物体信息。关于输出方法，可以显示在测定装置的未图示的画面上。另外，也可以具有无线通信功能，向其它的通信装置等进行基于数据发送等的输出。

图6是表示第1实施方式的测定装置的处理结果的一例的图。图6(A)表示佩戴于胸部的与该测定装置不同的测定装置的生物体的心搏数。图6(B)表示佩戴于腕部的该测定装置的生物体的脉搏数。在图6(A)中，将心搏数平滑处理成平均值，并用曲线表示。在图6(B)中绘制出对每一脉搏判定的脉搏数。

在图6中，按照测定时间使测定者的行动变化。从开始后300秒期间，测定者是坐下的状态(Sitting)，以后每30秒变化为步行状态(Walking)、快走状态(Jogging)、跑步状态(Running)、坐下状态(Sitting)。比较两个附图可知，即使是在体动剧烈的Running等状态下也能取大致相同的值。由此，可知尽管是受到体动噪声的影响的腕型测定装置，本装置也能够高精度地进行测定。

下面，具体说明第1实施方式的处理流程。

图7是表示第1实施方式的测定装置的整体处理的概略流程图。假设该处理在测定装置的电源起动时或者用户指示操作开始等的定时开始。

在处理开始时，脉搏信号处理部100和体动信号处理部200分别开始处理(S101A和S101B)。从脉搏信号处理部100输出脉搏信号，从体动信号处理部200输出体动信号。

频率域分析部300在取得来自脉搏信号处理部100的脉搏信号和来自体动信号处理部200的体动信号双方后，根据这些信号计算脉搏信号的估计频率(S102)。时间域分析部400根据来自频率域分析部300的估计频率，对每次搏动求出脉搏的周期，计算每一脉搏的脉搏数(S103)。输出部501输出由时间域分析部400计算出的脉搏数(S104)。以上是处理的概略流程。下面，说明各部分的处理的详细情况。

图8是表示脉搏信号处理部100的处理的流程图。脉搏信号取得部101取得脉搏信号(S201)。通过作为第1直流去除部102的带通滤波器等，对所取得的脉搏信号去除直流成分(S202)。另外，通过作为第1噪声去除部103的带通滤波器等，对所抽取的脉搏信号去除可通过范围外的频率成分(S203)。以上是脉搏信号处理部100的处理的流程。

图9是表示体动信号处理部200的处理的流程图。体动信号取得部201取得体动信号(S301)。对于所取得的体动信号，与脉搏信号一样通过第2直流去除部202去除直流成分(S302)，通过第2噪声去除部去除可通过范围外的频率成分(S303)。以上是体动信号处理部200的处理的流程。

图10是表示频率域分析部300的处理的流程图。频率域分析部300分别开始脉搏信号和体动信号的处理。

第1频率转换部301对所取得的脉搏信号进行降频采样(S401A)。采样的周期是预先设定的周期。将所采样的脉搏信号发送给第1频率域转换部302。

第1频率域转换部302进行FFT，将所采样的脉搏信号转换为频率频谱(S402A)。将所采样的脉搏信号发送给频率频谱运算部311。

第2频率转换部311与第1频率转换部301同样地对所取得的体动信号进行降频采样(S401B)。采样的周期是预先设定的周期。将所采样的脉搏信号发送给第2频率域转换部312。

第2频率域转换部312与第1频率域转换部302同样地进行FFT，将所采样的脉搏信号转换为频率频谱(S402B)。将所采样的脉搏信号发送给频率频谱运算部311。

频率频谱运算部321利用频谱减法，从脉搏信号的频率频谱减去体动信号的频率频谱(S403)。将相减得到的脉搏频谱发送给频率峰值检测部322。

频率峰值检测部322利用预先设定的方法计算峰值(S404)。所计算的峰值可以是多个。将计算结果发送给频率估计部323。

频率估计部323利用预先设定的方法估计脉搏的频率(S405)。以上是频率域分析部300的处理的流程。

图11是表示时间域分析部400的处理的流程图。

脉搏成分抽取部401根据来自频率域分析部300的估计频率，对来自脉搏信号处理部100的脉搏信号进行滤波处理(S501)。自适应滤波器的算法是预先设定的算法。将进行滤波处理后的脉搏信号发送给时间峰值检测部402。

时间峰值检测部402从进行滤波处理后的脉搏信号中检测峰值(S502)。峰值检测方法是预先设定的方法。将与计算出的峰值相关的信息发送给生物体信息取得部403。

生物体信息取得部403根据有关峰值的信息或者脉搏信号计算生物体信息(S503)。所计算的生物体信息是预先设定的信息。所计算的生物体信息可以是多个。以上是时间域分析部400的处理的流程。

根据如上所述的第1实施方式，通过进行辅助地利用分辨率较小的频率域处理的时间域处理，能够一并实现处理负荷的减轻和脉搏的高精度计算。由此，能够实现测定装置的轻量化和节能。另外，由于能够对每次搏动计算每一脉搏的脉搏数，因而也能够将测定数据活用于自律神经分析等其它分析。

(第2实施方式)

图12是表示第2实施方式的测定装置的概略结构的框图。第2实施方式的测定装置相对于第1实施方式追加了新的第3信号处理部600。

下面，对第2实施方式进行说明，省略与第1实施方式重复的说明。

第3信号处理部600进行与脉搏信号处理部100处理的脉搏信号(第1脉搏信号)不同的脉搏信号(第2脉搏信号)的相关处理。

测定第1脉搏信号的测定装置可以与测定第2脉搏信号的测定装置不同，也可以相同。在测定装置相同的情况下，测定方法等不同，只要测定信号不同即可。例如，在测定脉搏信号的反射型光电脉搏传感器接收红色的光并测定第1脉搏信号的情况下，第2脉搏信号只要是接收红色的光进行测定的信号即可。另外，第1脉搏和第2脉搏的光的颜色及其波长能够根据测定对象适当选择。

第3信号处理部600具有第3信号取得部601、第3直流去除部602、第3噪声去除部603。第3信号处理部600的内部的各部分的功能与脉搏信号处理部100内部的对应的各部分的功能相同，因而省略。第3信号取得部601对应于脉搏信号处理部100的脉搏信号取得部101，第3直流去除部602对应于第1直流去除部102，第3噪声去除部603对应于第1噪声去除部103。

通过第3信号处理部600进行加工的第2脉搏信号与第1脉搏信号同样地被发送给频率域分析部300和时间域分析部400，并进行与第1实施方式一样的处理。由此，能够得到基于第1脉搏信号的生物体信息和基于第2脉搏信号的生物体信息这两种信息。通过比较所得到的两种生物体信息，也能够提供新的测定信息。

生物体信息取得部403也可以单独计算基于第1脉搏信号的生物体信息和基于第2脉搏信号的生物体信息。或者，也可以计算基于两种生物体信息的比较的信息。

另外，第2脉搏信号也可以不发送给频率域分析部300，而接受脉搏成分抽取部401根据第1脉搏信号的估计信息进行的滤波处理。因为除第1脉搏信号和第2脉搏信号的频率大不相同的情况以外，产生问题的可能性比较小。

第2实施方式的处理的流程是将脉搏信号处理部100及其内部的各部分的处理分别置换为第3信号处理部600及其内部的各部分，因而省略。

另外，上述第2实施方式是具有新的第3信号处理部600的方式，还可以具有第4～第n(n为5以上的整数)信号处理部。在这种情况下，第4～第n信号处理部的各部分的功能及动作与第3信号处理部600相同。

根据如上所述的第2实施方式，能够取得传感器或者测定方法等不同的两种生物体信息，根据将所取得的生物体信息进行比较的结果，能够提供新的测定信息。另外，通过采用与第3信号处理部600相同的结构的第4～第n信号处理部，能够取得多种生物体信息，通过比较所取得的多种生物体信息，能够提供新的测定信息。另外，通过获取多个信号处理部的输出的平均，也能够提高测定精度。

另外，以上说明的实施方式中的各个处理能够利用软件(程序)实现。因此，以上说明的实施方式中的测定装置例如能够通过将通用的计算机装置用作基本硬件，使搭载于计算机装置的处理器执行程序而实现。

图13是表示实现本实施方式的测定装置的硬件结构例的框图。测定装置具有处理器701、主存储装置702、辅助存储装置703、装置接口704、网络接口705、输入装置706、输出装置707，测定装置作为将它们通过总线708相连接的计算机来实现。

处理器701从辅助存储装置703读出程序，并展开到主存储装置702中执行程序，由此实现脉搏信号处理部100、体动信号处理部200、频率域分析部300、以及时间域分析部400的功能。

本实施方式的测定装置可以通过预先在计算机装置中安装由该测定装置执行的程序来实现，也可以将程序存储在CD-ROM等存储介质中或者通过网络进行颁布，并适当安装在计算机装置中来实现。

主存储装置702是临时存储处理器701执行的命令及各种数据等的存储器装置，可以是DRAM等易失性存储器，也可以是MRAM等非易失性存储器。辅助存储装置703是永久地存储程序和数据等的存储装置，例如是闪存等。

装置接口704是与记录输出结果等的外部存储介质连接的USB等接口。外部存储介质可以是HDD、CD-R、CD-RW、DVD-RAM、DVD-R、SAN(Storage Area Network)等任意的记录介质。另外，也可以通过装置接口704与未图示的反射型光电脉搏传感器等测定脉搏的传感器、加速度传感器和角速度传感器(陀螺仪传感器)等测定加速度的传感器等连接。

网络接口504是与无线LAN等网络连接的接口。输出部501可以通过网络接口504将输出结果等发送给其它通信装置。

用户可以从输入装置706输入测定开始等的信息。另外，输出装置708可以是显示图像的显示装置。

以上对本发明的一实施方式进行了说明，但这些实施方式仅是作为示例而示出的，不能理解为限定本发明的范围。实际上，这些新的实施方式可以通过其他各种方式来实现，在不脱离发明主旨的范围下可以进行各种省略、替换和变更。这些实施方式及其变形包含于发明的范围和主旨中，并且包含于权利要求书所记载的发明及其均等的范围中。

标号说明

100脉搏信号处理部；101脉搏信号取得部；102第1直流去除部；103第1噪声去除部；200体动信号处理部；201体动信号取得部；202第2直流去除部；203第2噪声去除部；300频率域分析部；301第1频率域转换部；302第1频率域转换部；311第2频率域转换部；312第2频率域转换部；321频率频谱运算部；322频率峰值检测部；323频率估计部；400时间域分析部；401脉搏成分抽取部；402时间峰值检测部；403生物体信息取得部；501输出部；600第3信号处理部；601第3信号取得部；602第3直流去除部；603第3噪声去除部；701处理器；702主存储装置；703辅助存储装置；704装置接口；705网络接口；706输入装置；707输出装置；708总线。

Claims (10)

1.一种测定装置，测定生物体的脉搏信号而计算所述生物体的生物体信息，所述测定装置具备：

第1信号取得部，取得以时间域表示生物体的脉搏的时间域脉搏信号；

第2信号取得部，取得以时间域表示所述生物体的体动的时间域体动信号；

频率域分析部，将所述时间域脉搏信号和所述时间域体动信号分别转换至频率域中并分别生成频率域脉搏信号和频率域体动信号，根据所述频率域脉搏信号和频率域体动信号估计所述生物体的脉搏的频率；以及

时间域分析部，根据所述时间域脉搏信号和所述生物体的脉搏的频率计算所述生物体信息。

2.根据权利要求1所述的测定装置，其中，所述频率域分析部具备：

第1转换部，对所述时间域脉搏信号进行降频采样，将降频采样后的信号转换至频率域，由此取得所述频率域脉搏信号；

第2转换部，对所述时间域体动信号进行降频采样，将降频采样后的信号转换至频率域，由此取得所述频率域体动信号；

频率频谱运算部，根据所述频率域体动信号加工所述频率域脉搏信号，取得频率域加工信号；

频率峰值检测部，检测所述频率域加工信号的频率域中的峰值；以及

频率估计部，根据所述频率域中的峰值的位置估计所述生物体的脉搏的频率。

3.根据权利要求1或2所述的测定装置，其中，

所述时间域分析部根据所述生物体的脉搏的频率对所述时间域脉搏信号进行滤波处理，根据滤波处理后的信号计算所述生物体的生物体信息。

4.根据权利要求1或2所述的测定装置，其中，所述时间域分析部具有：

脉搏成分抽取部，根据所述生物体的脉搏的频率对所述时间域脉搏信号进行滤波处理；

时间峰值检测部，检测通过所述脉搏成分抽取部进行滤波处理后的信号的时间域中的峰值；以及

生物体信息取得部，根据通过所述时间峰值检测部检测出的所述时间域中峰值的位置，取得所述生物体的所述生物体信息。

5.根据权利要求1或2所述的测定装置，其中，

所述生物体信息是与心搏数相关的信息。

6.根据权利要求1或2所述的测定装置，其中，所述测定装置还具有：

第1噪声去除部，从所述时间域脉搏信号中去除预先设定的频率的信号；

第2噪声去除部，从所述时间域体动信号中去除预先设定的频率的信号。

7.根据权利要求1或2所述的测定装置，其中，所述测定装置还具有：

第1直流去除部，从所述时间域脉搏信号中去除直流成分的信号；以及

第2直流去除部，从所述时间域体动信号中去除直流成分的信号。

8.根据权利要求1或2所述的测定装置，其中，

所述测定装置还具有取得所述时间域脉搏信号的第3～第n信号取得部，其中，n为3以上的整数，

所述时间域分析部根据在所述第1信号取得部取得的所述时间域脉搏信号、所述生物体的脉搏的频率、以及由所述第3～第n信号取得部取得的所述时间域脉搏信号，计算所述生物体的生物体信息。

9.一种测定方法，用于测定生物体的脉搏信号而计算所述生物体的生物体信息，所述测定方法使计算机执行以下步骤：

第1信号取得步骤，取得以时间域表示生物体的脉搏的时间域脉搏信号；

第2信号取得步骤，取得以时间域表示所述生物体的体动的时间域体动信号；

频率域分析步骤，将所述时间域脉搏信号和所述时间域体动信号分别转换至频率域并分别生成频率域脉搏信号和频率域体动信号，根据所述频率域脉搏信号和频率域体动信号估计所述生物体的脉搏的频率；以及

时间域分析步骤，根据所述时间域脉搏信号和所述生物体的脉搏的频率计算所述生物体的生物体信息。

10.一种记录介质，记录有用于测定生物体的脉搏信号而计算所述生物体的生物体信息的程序，该程序使计算机执行以下步骤：

第1信号取得步骤，取得以时间域表示生物体的脉搏的时间域脉搏信号；

第2信号取得步骤，取得以时间域表示所述生物体的体动的时间域体动信号；

频率域分析步骤，将所述时间域脉搏信号和所述时间域体动信号分别转换至频率域并分别生成频率域脉搏信号和频率域体动信号，根据所述频率域脉搏信号和频率域体动信号估计所述生物体的脉搏的频率；以及

时间域分析步骤，根据所述时间域脉搏信号和所述生物体的脉搏的频率计算所述生物体的生物体信息。

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