CN1954771A - 脉搏计及其控制方法、以及手表型信息装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种脉搏计及其控制方法、以及手表型信息装置。即使体动成分不具有周期特性时，也能从脉波成分中可靠去除生物体内部产生的体动成分，准确算出脉搏数。脉波检测单元具有脉波传感器13，向起着体动成分去除单元的功能的MPU24输出脉波检测信号。3轴加速度传感器12检测对应于给静脉血液的流动带来影响的体动的加速度，并作为体动检测信号输出给MPU24。结果，MPU24根据体动检测信号去除脉波检测信号中包含的体动成分，脉搏数算出单元根据去除体动成分后的脉波检测信号来算出脉搏数，并显示在液晶显示装置15上。

Description

脉搏计及其控制方法、以及手表型信息装置

本申请是申请日为2004年3月19日、申请号为200410039956.9、发明名称为“脉搏计及其控制方法、手表型信息装置、控制程序、记录介质、血管模拟传感器及生物体信息测试装置”的中国发明专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及一种脉搏计、脉搏计的控制方法、手表型信息装置、控制程序、记录介质、血管模拟传感器及生物体信息测试装置，特别涉及一种适合于佩戴在人体手臂上测定步行时或跑步时的脉搏的脉搏计、脉搏计的控制方法、手表型信息装置、控制程序、记录介质、血管模拟传感器及生物体信息测试装置。

背景技术

以往，公知的脉搏计佩戴在人体的某些部位上，测定步行时或跑步时的脉搏。

例如，专利文献1公开了手表型脉搏计。

上述专利文献1所公开的脉搏计采用的结构是，根据用加速度传感器检测的体动信号的频率分析结果，从脉搏信号的频率分析结果中去除相当于体动信号的所有谐波成分的频率成分，从去除了体动信号的谐波成分的脉波信号的频率分析结果中抽出具有最大功率的频率成分，根据该抽出的频率成分算出脉搏数。

专利文献1  专利第2816944号公报

上述以往的脉搏计，通过加速度传感器进行体动成分的检测，所以不能完全掌握脉波传感器信号中包含的由生物体内部产生的体动成分，体动成分的去除有可能不彻底。

以往，由于不能完全掌握体动成分，所以具有以下问题，为了去除脉波传感器信号中包含的体动成分而利用频率分析结果的谐波成分的特征来确定体动信号，去除所确定的体动信号以抽出脉波信号，所以在体动不具有周期特性时，不能去除体动成分，进而不能正确求出脉搏。

发明内容

本发明的目的是，提供一种脉搏计、脉搏计的控制方法、手表型信息装置、控制程序、记录介质、血管模拟传感器及生物体信息测试装置，通过更准确地掌握脉波传感器信号中包含的体动成分，即使在体动成分不具有周期特性时，也能从脉波成分中可靠去除由生物体内部产生的体动成分，准确算出脉搏数。

为了解决上述课题，一种佩戴在人体上测试生物体信息的生物体信息测试装置，其特征在于，具有：脉波检测单元，其具有脉波传感器，并输出脉波检测信号；体动成分检测去除单元，检测所述脉波检测信号中包含的以静脉血液的流动为起因的体动成分，去除所述脉波检测信号中包含的体动成分；和生物体信息测试单元，根据去除所述体动成分后的所述脉波检测信号来测试生物体信息。

根据上述结构，脉波检测单元向体动成分检测去除单元输出脉波检测信号。

体动成分检测去除单元检测脉波检测信号中包含的以静脉血液的流动为起因的体动成分，去除脉波检测信号中包含的体动成分。

这样，生物体信息测试单元，根据去除体动成分后的脉波检测信号来测试生物体信息。

另外，一种佩戴在人体上测试脉搏的脉搏计，其特征在于，具有：脉波检测单元，其具有脉波传感器，并输出脉波检测信号；体动检测单元，具有加速度传感器，检测对应于给静脉血液的流动带来影响的体动的加速度，并作为体动检测信号输出；体动成分去除单元，根据所述体动检测信号，去除所述脉波检测信号中包含的体动成分；和脉搏数算出单元，根据去除所述体动成分后的所述脉波检测信号来算出脉搏数。

根据上述结构，脉波检测单元向体动成分去除单元输出脉波检测信号。

体动检测单元检测对应于给静脉血液的流动带来影响的体动的加速度，并作为体动检测信号输出给体动成分去除单元。

这样，体动成分去除单元，根据体动检测信号，去除脉波检测信号中包含的体动成分，脉搏数算出单元，根据去除体动成分后的脉波检测信号来算出脉搏数。

该场合时，所述加速度传感器也可以是把沿着佩戴者的手臂末梢方向的轴作为X轴，把垂直于所述第1轴并垂直于手背的轴作为Z轴，把垂直于所述X轴和所述Z轴的轴作为Y轴，检测分别沿着所述X轴、所述Y轴、所述Z轴方向的加速度的3轴加速度传感器。

所述加速度传感器可以配置在所述脉波传感器附近。

另外，所述加速度传感器还可以以大致层叠状态配置在所述脉波传感器上。

所述体动成分去除单元可以具有体动成分生成单元，根据沿着所述X轴方向的加速度成分即X轴加速度成分、沿着所述Y轴方向的加速度成分即Y轴加速度成分以及沿着所述Z轴方向的加速度成分即Z轴加速度成分，生成所述体动成分。

所述体动成分去除单元也可以具有体动成分生成单元，把所述Y轴加速度成分和所述Z轴加速度成分视为向量，根据这些向量的合成向量即2轴加速度合成成分和所述X轴加速度成分，生成所述体动成分。

所述体动成分去除单元也可以具有体动成分生成单元，把所述X轴加速度成分、所述Y轴加速度成分和所述Z轴加速度成分的3个加速度成分视为向量，根据这些向量的合成向量即3轴加速度合成成分，生成所述体动成分。

另外，也可以对所述X轴加速度成分、所述Y轴加速度成分和所述Z轴加速度成分中的至少一个加速度成分进行加权。

所述体动成分去除单元也可以具有：滤波系数生成单元，根据所述X轴加速度成分、所述Y轴加速度成分和所述Z轴加速度成分，生成自适应滤波系数；和去除处理单元，从此次的所述脉波检测信号中去除把所述自适应滤波系数应用于前次的所述脉波检测信号而得到的体动成分。

所述体动成分去除单元也可以使用规定的伪低频信号从所述脉波检测信号中去除作为所述体动成分而包含的规定的低频区域成分。

所述体动成分去除单元还可以具有：滤波系数生成单元，为了使用规定的伪低频信号从所述脉波检测信号中去除作为所述体动成分而包含的规定的低频区域成分，而根据所述伪低频成分生成自适应滤波系数；和去除处理单元，从此次的所述脉波检测信号中去除把所述自适应滤波系数应用于前次的所述脉波检测信号而得到的体动成分。

另外，还可以具有体动信息检测单元，根据所述脉波检测信号中包含的体动成分，检测节拍或步数。

一种佩戴在人体上测试脉搏的脉搏计的控制方法，该脉搏计具有：脉波检测单元，其具有脉波传感器，并输出脉波检测信号；和体动检测单元，具有加速度传感器，检测对应于给静脉血液的流动带来影响的体动的加速度，并作为体动检测信号输出，其特征在于，所述加速度传感器是把沿着佩戴者的手臂末梢方向的轴作为X轴，把垂直于所述第1轴并垂直于手背的轴作为Z轴，把垂直于所述X轴和所述Z轴的轴作为Y轴，检测分别沿着所述X轴、所述Y轴、所述Z轴方向的加速度的3轴加速度传感器；具有：体动成分生成步骤，根据沿着所述X轴方向的加速度成分即X轴加速度成分、沿着所述Y轴方向的加速度成分即Y轴加速度成分以及沿着所述Z轴方向的加速度成分即Z轴加速度成分，生成所述体动成分；体动成分去除步骤；从所述脉波检测信号中去除所生成的所述体动成分；和脉搏数算出步骤，根据去除所述体动成分后的所述脉波检测信号，算出脉搏数。

该场合时，所述体动成分去除步骤可以具有体动成分生成步骤，把所述Y轴加速度成分和所述Z轴加速度成分视为向量，根据这些向量的合成向量即2轴加速度合成成分和所述X轴加速度成分，生成所述体动成分。

所述体动成分去除步骤还可以具有体动成分生成步骤，把所述X轴加速度成分、所述Y轴加速度成分和所述Z轴加速度成分的3个加速度成分视为向量，根据这些向量的合成向量即3轴加速度合成成分生成所述体动成分。

所述体动成分去除步骤也可以使用规定的伪低频信号从所述脉波检测信号中去除作为所述体动成分而包含的规定的低频区域成分。

一种佩戴在手臂上的手表型信息装置，其特征在于，具有：脉波检测单元，其具有脉波传感器，并输出脉波检测信号；所述加速度传感器是把沿着佩戴者的手臂末梢方向的轴作为X轴，把垂直于所述第1轴并垂直于手背的轴作为Z轴，把垂直于所述X轴和所述Z轴的轴作为Y轴，检测分别沿着所述X轴、所述Y轴、所述Z轴方向的加速度的3轴加速度传感器；体动成分生成单元，根据沿着所述X轴方向的加速度成分即X轴加速度成分、沿着所述Y轴方向的加速度成分即Y轴加速度成分以及沿着所述Z轴方向的加速度成分即Z轴加速度成分，生成所述体动成分；体动成分去除单元，从所述脉波检测信号中去除所生成的所述体动成分；脉搏数算出单元，根据去除所述体动成分后的所述脉波检测信号，算出脉搏数；和显示所述脉搏数的显示单元。

根据上述结构，所述脉波检测单元向体动成分去除单元输出脉波检测信号。

体动成分生成单元根据沿着X轴方向的加速度成分即X轴加速度成分、沿着Y轴方向的加速度成分即Y轴加速度成分以及沿着Z轴方向的加速度成分即Z轴加速度成分，生成体动成分。

这样，体动成分去除单元从脉波检测信号中去除体动成分，脉搏数算出单元根据去除体动成分后的脉波检测信号算出脉搏数，显示单元显示所算出的脉搏数。

一种通过计算机控制佩戴在人体上测试脉搏的脉搏计的控制程序，该脉搏计具有：脉波检测单元，其具有脉波传感器，并输出脉波检测信号；和体动检测单元，具有加速度传感器，检测对应于给静脉血液的流动带来影响的体动的加速度，并作为体动检测信号输出，其特征在于，根据所述体动检测信号去除所述脉波检测信号中包含的体动成分，根据去除所述体动成分后的所述脉波检测信号算出脉搏数。

一种佩戴在人体上测试脉搏的脉搏计，其特征在于，具有：脉波检测单元，其具有脉波传感器，并输出脉波检测信号；体动成分去除单元，根据佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差，去除所述脉波检测信号中包含的体动成分；和脉搏数算出单元，根据去除所述体动成分后的所述脉波检测信号，算出脉搏数。

根据上述结构，脉波检测单元具有脉波传感器，并输出脉波检测信号。

体动成分去除单元根据佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差，去除所述脉波检测信号中包含的体动成分。

这样，脉搏数算出单元根据去除所述体动成分后的所述脉波检测信号，算出脉搏数。

该场合时，所述体动成分去除单元也可以具有体动检测单元，检测作为所述佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差的函数而表示的体动成分，并输出体动检测信号。

所述体动检测单元也可以具有检测所述体动成分的压力传感器。

所述压力传感器可以配置在所述脉波传感器的附近。

所述压力传感器还可以以大致层叠状态配置在所述脉波传感器上。

所述体动成分去除单元还可以具有：差检测单元，检测佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差；和体动成分生成单元，根据所述差和所述脉波检测信号，生成所述体动成分。

所述差检测单元可以具有角度传感器，检测实际配置状态相对于该脉搏计的基准角度的角度差，作为所述高度方向的相对差。

所述角度传感器可以配置在所述脉波传感器的附近。

所述角度传感器还可以以大致层叠状态配置在所述脉波传感器上。

所述角度传感器根据静止加速度检测所述角度差。

所述角度传感器也可以具有旋转锤，根据所述旋转锤的旋转状态检测所述角度差。

所述差检测单元也可以具有角度差校正单元，在所述角度差被视为该脉搏计的佩戴位置位于相对于所述佩戴者的心脏位置更高的位置时，根据规定的所述体动成分的衰减曲线校正所述角度差。

所述体动成分去除单元还可以具有去除处理单元，从所述脉波检测信号中减去对应基于所述佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差的所述体动成分的体动成分检测信号。

所述体动成分去除单元还可以具有：第1频率分析单元，对对应基于所述佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差的所述体动成分的体动成分检测信号进行频率分析，生成第1频率分析数据；第2频率分析单元，对所述脉波检测信号进行频率分析，生成第2频率分析数据；和去除处理单元，对所述第2频率分析数据进行减去所述第1频率分析数据的减法处理。

所述体动成分去除单元还可以具有：滤波系数生成单元，根据所述脉波检测信号以及对应基于所述佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差的所述体动成分的体动成分检测信号，生成自适应滤波系数；和去除处理单元，从所述脉波检测信号中减去应用了所述自适应滤波系数的所述体动成分检测信号。

另外，还可以具有体动信息检测单元，根据佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差，并根据所述脉波检测信号中包含的体动成分检测节拍或步数。

一种具有脉波检测单元的脉搏计的控制方法，该脉波检测单元具有脉波传感器，并输出脉波检测信号，其特征在于，具有：体动成分去除步骤，根据佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差，去除所述脉波检测信号中包含的体动成分；和脉搏数算出步骤，根据去除所述体动成分后的所述脉波检测信号，算出脉搏数。

一种佩戴在身体的脉波检测位置的手表型信息装置，具有脉波检测单元，其具有脉波传感器，并输出脉波检测信号；和佩戴在手臂上的装置主体单元，其特征在于，所述装置主体单元具有：体动成分去除单元，根据佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差，去除所述脉波检测信号中包含的体动成分；脉搏数算出单元，根据去除所述体动成分后的所述脉波检测信号，算出脉搏数；和显示所述脉搏数的显示单元。

根据上述结构，装置主体单元的体动成分去除单元根据佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差，去除所述脉波检测信号中包含的体动成分。由此，脉搏数算出单元，根据去除体动成分后的脉波检测信号，算出脉搏数，显示单元显示脉搏数。

一种通过计算机控制具有脉波检测单元的脉搏计的控制程序，该脉波检测单元具有脉波传感器，并输出脉波检测信号，其特征在于，根据佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差，去除所述脉波检测信号中包含的体动成分，根据去除体动成分后的脉波检测信号，算出脉搏数。

另外，也可以把上述控制程序记录在计算机可读的记录介质上。

一种佩戴在人体上模拟静脉血液的流动的血管模拟传感器，其特征在于，具有：壳体；粘度被设定为相当于所述静脉血液的粘度，并被填充在所述壳体内的伪血液；和检测所述伪血液的流动的流动检测传感器。

根据上述结构，在佩戴于人体上的状态下，通过用流动检测传感器检测填充在壳体内的伪血液的流动，可以推测由生物体内部产生的体动成分。

该场合时，所述壳体可以用具有刚性的材料形成。

另外，所述壳体由具有透明性的两端被堵塞的筒状树脂形成，所述流动检测传感器的结构可以做成测定所述伪血液的液面变化的光传感器。

此外，所述壳体由两端被堵塞的筒状树脂形成，所述流动检测传感器也可以被设于所述壳体一端，构成检测压力随所述伪血液的移动而变化的压力传感器。

所述壳体还可以用具有弹性的材料形成。

所述壳体呈两端被堵塞的筒状，所述流动检测传感器可以被设于所述壳体一端，构成检测压力随所述伪血液的移动而变化的压力传感器。

另外，所述壳体呈两端被堵塞的筒状，所述流动检测传感器可以被设于所述壳体侧面，构成检测压力随所述伪血液的移动而变化的压力传感器。

一种佩戴在人体上模拟静脉血液的流动的血管模拟传感器，其特征在于，具有加速度传感器，在所述人体的末梢方向具有灵敏度轴，输出对应于所述静脉血液向所述末梢方向流动的输出信号。

根据上述结构，加速度传感器在佩戴在人体上的状态下，通过输出对应于静脉血液向末梢方向流动的输出信号，可以推测由生物体内部发生的体动成分。

一种佩戴在人体上测试脉搏的脉搏计，其特征在于，具有：脉波检测单元，其具有脉波传感器，并输出脉波检测信号；上述任一个血管模拟传感器；体动成分去除单元，从所述脉波检测信号中去除相当于所述流动检测传感器的输出信号的伪体动成分；和脉搏算出单元，根据去除所述伪体动成分后的所述脉波检测信号，算出脉搏数。

根据上述结构，脉波检测单元向脉搏数算出单元输出脉波检测信号。

体动成分去除单元从脉波检测信号中去除相当于流动检测传感器的输出信号的伪体动成分。

这样，脉搏算出单元根据去除伪体动成分后的脉波检测信号，算出脉搏数。

该场合时，所述血管模拟传感器可以配置在所述脉波传感器的附近。

所述血管模拟传感器也可以以相对于所述脉波传感器大致层叠的状态配置在离开所述人体的方向。

所述体动成分去除单元也可以具有去除处理单元，从所述脉波检测信号减去相当于所述流动检测传感器的输出信号的体动成分检测信号。

所述体动成分去除单元还可以具有：第1频率分析单元，对相当于所述流动检测传感器的输出信号的体动成分检测信号进行频率分析，生成第1频率分析数据；第2频率分析单元，对所述脉波检测信号进行频率分析，生成第2频率分析数据；和去除处理单元，对所述第2频率分析数据进行减去所述第1频率分析数据的减法处理。

所述体动成分去除单元还可以具有：滤波系数生成单元，根据相当于所述流动检测传感器的输出信号的体动成分检测信号，生成自适应滤波系数；和去除处理单元，从所述脉波检测信号中减去应用了所述自适应滤波系数的所述体动成分检测信号。

生物体信息测试装置的特征在于，具有：上述任一个血管模拟传感器；和生物体信息检测单元，根据所述血管模拟传感器的输出信号，检测对应所述人体运动的节拍或步数。

附图说明

图1是第1实施方式的脉搏测定装置的佩戴状态的说明图。

图2是第1实施方式的脉搏测定装置的剖面图。

图3是第1实施方式的脉搏测定装置的概要结构方框图。

图4是2轴加速度向量的合成向量变化量和脉波传感器的输出中包含的体动分量(跳动(stroke)分量)的关系说明图。

图5是第1实施方式的自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

图6是把对应从X轴加速度传感器12X输出的X轴加速度检测信号的X轴加速度数据Kx按时间序列顺序排列的曲线图。

图7是向对应图6的X轴加速度数据Kx实施FFT而得到的频率分析结果。

图8是把对应从Y轴加速度传感器12Y输出的Y轴加速度检测信号的Y轴加速度数据Ky按时间序列顺序排列的曲线图。

图9是向对应图8的Y轴加速度数据Ky实施FFT而得到的频率分析结果。

图10是把对应从Z轴加速度传感器12Z输出的Z轴加速度检测信号的Z轴加速度数据Kz按时间序列顺序排列的曲线图。

图11是向对应图10的Z轴加速度数据Kz实施FFT而得到的频率分析结果。

图12是把对应从Y轴加速度传感器12Y输出的Y轴加速度检测信号的Y轴加速度数据Ky、对应从Z轴加速度传感器12Z输出的Z轴加速度检测信号的Z轴加速度数据Kz分别作为向量使用，把作为其合成向量而得到的合成加速度向量数据按时间序列顺序排列的曲线图。

图13是向对应图12的合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2})$ 实施FFT而得到的频率分析结果。

图14是把预先设定的伪低频信号(使用三角波)按时间序列顺序排列的曲线图。

图15是向对应图14的伪低频信号实施FFT而得到的频率分析结果。

图16是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图17向对应图16的脉波检测数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图18是对图16的脉波检测信号，把自适应滤波应用于图6的放大X轴加速度检测信号、图12的合成加速度向量信号及图14的伪低频信号，把对所得到的信号进行合成而得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

图19是向图18的残差数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图20是对图16的脉波检测信号，把自适应滤波应用于图6的放大X轴加速度检测信号及图12的合成加速度向量信号，把对所得到的信号进行合成而得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

图21是向图20的残差数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图22是第1实施方式的第1变形例的自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

图23是把X轴加速度数据Kx按时间序列顺序排列的曲线图。

图24是向对应图23的X轴加速度数据Kx实施FFT而得到的频率分析结果。

图25是把Y轴加速度数据Ky按时间序列顺序排列的曲线图。

图26是向对应图25的Y轴加速度数据Ky实施FFT而得到的频率分析结果。

图27是把Z轴加速度数据Kz按时间序列顺序排列的曲线图。

图28是向对应图27的Z轴加速度数据Kz实施FFT而得到的频率分析结果。

图29是把合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Kx}}^2+{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2})$ 按时间序列顺序排列的曲线图。

图30是向合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Kx}}^2+{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2})$ 实施FFT而得到的频率分析结果。

图31是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图32是向对应图31的脉波检测数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图33是对图31的脉波检测数据，把自适应滤波应用于图29的合成加速度向量数据及图14的伪低频信号，把对所得到的数据进行合成而得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

图34是向图33的残差数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图35是第1实施方式的第2变形例的自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

图36是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图37是向对应图36的脉波检测数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图38是对图31的脉波检测数据，把自适应滤波应用于图29的合成加速度向量信号及图14的伪低频信号，把对所得到的数据进行合成而得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

图39是向图38的残差数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图40是第1实施方式的第3变形例的自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

图41是第1实施方式的自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

图42是压力变化量和脉波传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)的关系说明图。

图43是第2实施方式的脉搏测定系统的概要结构图。

图44是传感器模块的各个传感器的配置示例说明图。

图45是脉搏测定装置的概要结构方框图。

图46是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图47是把对应图46的脉波检测数据的压力检测数据在同一时间轴上按时间序列顺序排列的曲线图。

图48是把根据图46的脉波检测数据和图6的压力检测数据算出的差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

图49是向图48的差数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图50是脉波检测数据的频率分析结果的说明图。

图51是压力检测数据的频率分析结果的说明图。

图52是频率分析后的脉波检测数据和频率分析后的压力检测数据之差即差数据的说明图。

图53是第2实施方式的自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

图54是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图55是把对应图54的脉波检测数据的压力检测数据在同一时间轴上按时间序列顺序排列的曲线图。

图56是把自适应滤波器应用于图54的脉波检测数据及图55的压力检测数据，把所得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

图57是向图56的残差数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图58是第2实施方式的第3变形例的脉搏测定系统的概要结构方框图。

图59是传感器模块111A的传感器的配置示例说明图。

图60是传感器模块111B的传感器的配置示例说明图。

图61是手臂的高度变化量和和脉波传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)的关系说明图。

图62是手臂的角度和方向的关系说明图。

图63是初始状态下的手臂位置(手臂方向)中，手臂位置的高度变化量和作为角度传感器的输出的体动分量(跳动分量)的关系说明图。

图64是把高度变化量固定时，作为因手臂位置而变化的角度传感器的输出的体动分量(跳动分量)的变化说明图。

图65是初始状态下的手臂位置(手臂方向)中，手臂位置的高度变化量和校正后的角度传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)的关系说明图。

图66是把第3实施方式的脉搏计装配到钟表壳中的剖面图。

图67是角度传感器即差动电容型传感器的传感器结构概图。

图68是差动电容型传感器的局部放大图。

图69是差动电容型传感器的工作说明图。

图70是用作角度传感器的旋转锤型角度传感器的正面图。

图71是图70的旋转锤型角度传感器的侧面图。

图72是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图73是向图72的脉波检测数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图74是把角度检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图75是向图74的角度检测数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图76是把自适应滤波器应用于图72的脉波检测数据及图74的角度检测数据，把所得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

图77是向图76的残差数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图78是把校正后的角度检测数据按时间序列顺序排列时的一个示例的曲线图。

图79是向校正后的角度检测数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图80是把自适应滤波器应用于图72的脉波检测数据及图78的校正后的角度检测数据，把所得到的残差数据按时间序列顺序排列时的曲线图。

图81是向图80的残差数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图82是佩戴在人体上模拟静脉血液移动(流动)的血管模拟传感器的原理说明图。

图83是第1刚体型血管模拟传感器的示意图。

图84是第2刚体型血管模拟传感器的示意图。

图85是第1弹性体型血管模拟传感器的示意图。

图86是第2弹性体型血管模拟传感器的示意图。

图87是刚体型血管模拟传感器和脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)的关系说明图。

图88是弹性体型血管模拟传感器和脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)的关系说明图。

图89是第4实施方式的脉搏测定系统的概要结构图。

图90是佩戴状态下的传感器模块的各个传感器的配置示例说明图。

图91是脉搏测定装置的概要结构方框图。

图92是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图93是把对应图92的脉波检测数据的压力检测数据在同一时间轴上按时间序列顺序排列的曲线图。

图94是把根据图92的脉波检测数据和图93的压力检测数据算出的差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

图95是向图94的差数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图96是脉波检测数据的频率分析结果的说明图。

图97是压力检测数据的频率分析结果的说明图。

图98是频率分析后的脉波检测数据和频率分析后的压力检测数据之差即差数据的说明图。

图99是自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

图100是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图101是把对应图100的脉波检测数据的压力检测数据在同一时间轴上按时间序列顺序排列的曲线图。

图102是把自适应滤波器应用于图100的脉波检测数据及图20的压力检测数据，把所得到的残差数据按时间序列顺序排列时曲线图。

图103是向图102的残差数据实施FFT而得到的频率分析结果。

图104是佩戴状态下的传感器模块的各个传感器的配置示例说明图。

图105是佩戴状态下的传感器模块的各个传感器的配置示例说明图。

图106是作为加速度传感器，使用3轴(X、Y、Z轴)加速度传感器时的后述X轴方向的加速度和脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)的关系说明图。

图107是作为加速度传感器，使用后述的3轴加速度传感器时的Y轴方向的加速度和脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)的关系说明图。

图108是作为加速度传感器，使用后述的3轴(X、Y、Z轴)加速度传感器时的Z轴方向的加速度和脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)的关系说明图。

图109是3轴的说明图。

图110是第5实施方式的脉搏测定装置的外观透视图。

图111是图110的传感器模块的剖面图。

图112是把第6实施方式的脉搏测定装置装配到钟表壳中的外观透视图。

图113是图112的脉搏测定装置的剖面图。

具体实施方式

以下，参照附图说明本发明的最佳实施方式。

[1]第1实施方式

图1是第1实施方式的脉搏测定装置的佩戴状态说明图。

脉搏测定装置10佩戴在使用者手臂11上来使用，具有装置主体(钟表壳)10A、和用于把装置主体10A佩戴在手臂上的表带10B。

图2是第1实施方式的脉搏测定装置的剖面图。

把表带10B缠绕在手腕上以佩戴脉搏测定装置10时，装置主体10A的背面侧紧贴在手腕背部。

因此，在装置主体10A的背面侧设置3轴(X轴、Y轴、Z轴)加速度传感器12及脉波传感器13。该场合时，3轴加速度传感器12起着体动传感器的功能。

如图2所示，脉波传感器单元13具有：射出脉波检测用光的LED13A；接受从人体反射的检测用光的PD(光电探测器)13B；和透明玻璃13C，保护LED13A和PD13B，同时透过LED13A的照射光、通过生物体所得到的反射光，使其入射到PD13B。其中，透明玻璃13C由构成装置主体10A的后盖14固定着。

根据该脉波传感器单元13的结构，来自LED13A的光通过透明玻璃55照射手腕背部，其反射光被光电二极管13B所接受。

在装置主体10A的表面侧设置液晶显示装置15，除当前时间和日期外，还显示基于脉波传感器13的检测结果的脉搏数HR等生物体信息。

在装置主体10A的内部，在主基板16的上侧设有CPU等各种IC电路，由此构成数据处理电路17。

在主基板16的背面侧设有电池18，由电池18向3轴加速度传感器12、脉波传感器13、液晶显示装置15及主基板16提供电源。

3轴加速度传感器12、脉波传感器13和主基板16通过热封件(heatseal)19而连接。这样，利用热封件19形成的布线，主基板16向3轴加速度传感器12和脉波传感器13提供电源。

结果，3轴加速度传感器12向主基板16提供加速度检测信号。脉波传感器13向主基板16提供脉波检测信号。

数据处理电路17对加速度检测信号和脉波检测信号进行FFT处理，通过分析其处理结果，算出脉搏数HR。另外，如图1所示，在装置主体10A的外侧面设有用于进行时间调整和显示模式切换等的按钮开关20A、20B、20C、20D、20E。

图3是第1实施方式的脉搏测定装置的概要结构方框图。

如果大致划分脉搏测定装置10，具有：上述3轴加速度传感器12、脉波传感器13、液晶显示装置15、以及脉波信号放大电路21、加速度信号放大电路22、A/D变换电路23、MPU24、RAM25和ROM26。

3轴加速度传感器12具有：图1或图2所示的检测X轴方向的加速度的X轴加速度传感器12X、检测Y轴方向的加速度的Y轴加速度传感器12Y、检测Z轴方向的加速度的Z轴加速度传感器12Z。

脉波信号放大电路21以规定的放大率放大从脉波传感器13输出的脉波检测信号，并作为放大脉波检测信号输出给A/D变换电路23。

加速度信号放大电路22以规定的放大率分别放大从3轴加速度体动传感器12输出的X轴加速度检测信号、Y轴加速度检测信号和Z轴加速度检测信号，并作为放大X轴加速度检测信号、放大Y轴加速度检测信号和放大Z轴加速度检测信号输出给A/D变换电路23。

A/D变换电路23把所输入的放大脉波检测信号、放大X轴加速度检测信号、放大Y轴加速度检测信号、放大Z轴加速度检测信号、和放大压力检测信号分别单独进行模拟/数字变换，并作为脉波检测数据、X轴加速度检测数据Kx、Y轴加速度检测数据Ky、Z轴加速度检测数据Kz输出给MPU24。

MPU24把脉波检测数据、X轴加速度检测数据Kx、Y轴加速度检测数据Ky、Z轴加速度检测数据Kz存储在RAM25中，同时根据存储在ROM26的控制程序算出脉搏数，并显示在显示装置15上。

具体而言，MPU24把根据存储在RAM25中的脉波检测数据、X轴加速度检测数据Kx、Y轴加速度检测数据Ky、Z轴加速度检测数据Kz所得到的体动检测数据按时间序列顺序排列，并对所对应的每个取样时间求出脉波检测数据和体动检测数据的两者之差即残差数据。

然后，进行该残差数据的频率分析(FFT：快速傅立叶变换)，抽出脉波的谐波成分，根据其频率算出脉搏数。

下面，具体说明脉搏数算出处理。

首先，在具体说明第1实施方式之前，说明第1实施方式的工作原理。

用于检测脉波的脉波传感器的输出中，除脉波成分外，还包含各种体动成分。已知该体动成分是起因于脉搏被测定者即使用者的运动(步行、跑步动作、手臂摆动等)的、由生物体内部的变化而产生的。

可是，把3轴加速度传感器用作检测体动成分的传感器时，已知，特别是末梢方向、即X轴方向的体动成分的影响大，但也不能忽视其他2轴(Y轴和Z轴)方向的体动成分。

因此，发明者们把使产生同一体动成分时的2轴方向的加速度作为向量，研究了2轴加速度向量的合成向量的变化量和脉波传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)的关系。

图4是2轴加速度向量的合成向量的变化量和脉波传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)的关系说明图。

如图4所示可以得知，2轴加速度向量的合成向量的变化量和脉波传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)大致成正比关系。

换言之，如果能够检测2轴加速度向量的合成向量的变化量，则可以推测脉波传感器的输出中包含的静脉血液的影响量。

在本第1实施方式中，通过外部的3轴加速度传感器检测因静脉起因的体动成分，同时以规定比例从脉波传感器的输出中减去这些检测输出，从而可以根据去除了静脉血液的影响的信号准确检测脉搏数。

图5是第1实施方式的自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

如果大致划分自适应滤波器30，具有：滤波系数生成单元31和合成单元32。

滤波系数生成单元31的系数控制单元31A起着体动成分去除单元的功能，根据应用了合成单元32前次输出的滤波后的数据来生成自适应滤波系数h。

滤波系数生成单元31把系数控制单元31A生成的自适应滤波系数h应用于所输入的体动成分检测信号即X轴加速度数据Kx、Y轴加速度数据Ky和Z轴加速度数据Kz的合成数据即合成加速度向量数据(＝y)、以及伪低频信号(＝z)，分别生成体动去除数据h(x)、h(y)、h(z)，并输出给合成单元32。

合成单元32起着去除处理单元的功能，合成前次输出的脉波检测数据(＝脉波成分+体动成分)和体动去除数据h(x)、h(y)、h(z)，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分e(n)。

下面，说明使用伪低频信号的理由。

根据发明者们的实验，即使从脉波检测数据中去除体动去除数据h(x)、h(y)、h(z)，因所得到的脉波成分中残留有低频波动成分，所以往往不能准确求出脉搏数。

这可考虑为呼吸和神经的影响，但对其进行检测并去除其影响需要大型系统，所以不可能实现便携式脉搏测定装置。

因此，发明者们将体动检测传感器即3轴加速度传感器的输出信号与相当于该低频波动成分的频率的伪低频信号相乘，并且实施自适应滤波，从而可以去除该影响。

此时，从伪低频信号在进行频率分析时具有规定的频率分布，需要去除低频波动成分，和其频带区域小于等于0.5Hz的观点考虑，优选小于等于0.5Hz的三角波或矩形波。该频带区域和波形形状根据实际包含的低频波动成分可以适当变更。

下面，说明本第1实施方式的具体的脉搏数算出处理。

图6是把对应从X轴加速度传感器12X输出的X轴加速度检测信号的X轴加速度数据Kx按时间序列顺序排列的曲线图。

图7是对对应图6的X轴加速度数据Kx进行FFT而得到的频率分析结果。

图8是把对应从Y轴加速度传感器12Y输出的Y轴加速度检测信号的Y轴加速度数据Ky按时间序列顺序排列的曲线图。

图9是对对应图8的Y轴加速度数据Ky进行FFT而得到的频率分析结果。

图10是把对应从Z轴加速度传感器12Z输出的Z轴加速度检测信号的Z轴加速度数据Kz按时间序列顺序排列的曲线图。

图11是对对应图10的Z轴加速度数据Kz进行FFT而得到的频率分析结果。

如果比较图6、图8和图10可知，作为体动成分，X轴加速度成分的影响大于Y轴加速度成分和Z轴加速度成分的影响。

因此，发明者们为了在维持测定精度同时又简化处理，如前面所述，把Y轴加速度成分和Z轴加速度成分作为一个整体来进行处理，检测2轴加速度向量的合成向量变化量。

图12是把对应从Y轴加速度传感器12Y输出的Y轴加速度检测信号的Y轴加速度数据Ky、对应从Z轴加速度传感器12Z输出的Z轴加速度检测信号的Z轴加速度数据Kz分别作为向量使用，把作为其合成向量而得到的合成加速度向量数据按时间序列顺序排列的曲线图。

图13是向对应图12的合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2}),$ 即对2轴加速度合成成分进行FFT而得到的频率分析结果。

图14是把预先设定的伪低频信号(使用三角波)按时间序列顺序排列的曲线图。

图15是对对应图14的伪低频信号进行FFT而得到的频率分析结果。

如图15所示，该频率大致小于等于0.5Hz，具有规定的频率分布。

图16是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图17对对应图16的脉波检测数据进行FFT而得到的频率分析结果。

首先，MPU24顺序读出存储在RAM25中的脉波检测数据、X轴加速度检测数据、Y轴加速度检测数据、Z轴加速度检测数据，把一个取样时间中的脉波检测数据输出给合成单元32。

与此并行，MPU24向滤波系数生成单元31输出对应于输出给合成单元32的脉波检测数据的X轴加速度检测数据Kx、Y轴加速度检测数据Ky、Z轴加速度检测数据Kz。

这样，滤波系数生成单元31的系数控制单元31A根据应用了合成单元32前次输出的滤波后的数据，生成自适应滤波系数h。

滤波系数生成单元31在系数控制单元31A的控制下，分别把自适应滤波系数h应用于所输入的体动成分检测信号即X轴加速度检测数据Kx(＝x)、Y轴加速度检测数据Ky和Z轴加速度检测数据Kz的合成数据即合成加速度向量数据(＝y)、以及伪低频信号(＝z)，分别生成体动去除数据h(x)、h(y)、h(z)，输出给合成单元32。

这样，合成单元32合成此次的脉波检测数据和体动去除数据h(x)、h(y)、h(z)，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分，输出应用了自适应滤波后的数据即残差数据e(n)。

图18是对图16的脉波检测信号，把自适应滤波应用于图6的放大X轴加速度检测信号、图12的合成加速度向量信号及图14的伪低频信号，把对所得到的信号进行合成而得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

然后，MPU24对残差数据进行FFT。

图19是对图18的残差数据进行FFT而得到的频率分析结果。

由此所得到的频率分析结果实质上已从脉波传感器的输出信号(脉波成分+体动成分)中去除了静脉起因的体动成分，即成为主要对应脉波成分的脉波数据。

下面为了比较，说明未使用伪低频信号时得到的脉波数据。

图20是对图16的脉波检测信号，把自适应滤波应用于图6的放大X轴加速度检测信号及图12的合成加速度向量信号，把对所得到的信号进行合成而得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

图21是对图20的残差数据进行FFT而得到的频率分析结果。

通过比较图19和图21可容易得知，根据本第1实施方式的结构，可以降低低频波动成分，进而容易去除检测脉搏数时的低频波动成分的影响。

另外，MPU24主要把所得到的含有脉波成分的脉波数据中的最大频率成分作为脉搏波谱，根据其频率算出脉搏数。

然后，MPU24把脉搏数显示在液晶显示装置15上。

如上所述，根据本第1实施方式，通过使用起着体动传感器的功能的3轴加速度传感器12及脉波传感器13，并使用准低频信号，从而可以可靠地检测把握生物体内部产生的体动成分的主要原因即静脉的波动。因此，能够可靠去除体动成分，进而进行准确的脉波成分检测以及准确的脉搏数测定。

[1.1]第1变形例

以上说明的是使用Y轴加速度数据Ky和Z轴加速度数据Kz的合成数据即合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2})$ 时的实施方式，但本第1变形例是使用把X轴加速度数据、Y轴加速度数据和Z轴加速度数据这3个加速度数据合成后的合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Kx}}^2+{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2}),$ 即使用3轴加速度合成成分时的实施方式。

图22是第1实施方式的第1变形例的自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

如果大致划分自适应滤波器40，具有：滤波系数生成单元41、求积单元42和合成单元43。

滤波系数生成单元41起着体动成分去除单元的功能，根据应用了合成单元43前次输出的滤波后的数据，生成自适应滤波系数h。

与此并行，求积单元42将X轴加速度数据、Y轴加速度数据和Z轴加速度数据这3个加速度数据合成后的合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Kx}}^2+{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2})$ 乘以预先设定的伪低频信号，并输出给滤波系数生成单元41。

结果，滤波系数生成单元41把所生成的自适应滤波系数h应用于求积单元42的输出中，生成体动去除数据h(Kx²+Ky²+Kz²)，并输出给合成单元43。

合成单元43起着去除处理单元的功能，合成前次输出的脉波检测数据(＝脉波成分+体动成分)和体动去除数据h(Kx²+Ky²+Kz²)，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分e(n)。

下面，具体说明第1变形例的脉搏数算出处理。

图23是把对应于从X轴加速度传感器12X输出的X轴加速度检测信号的X轴加速度检测数据Kx按时间序列顺序排列的曲线图。

图24是对对应图23的X轴加速度数据Kx进行FFT而得到的频率分析结果。

图25是把对应于从Y轴加速度传感器12Y输出的Y轴加速度检测信号的Y轴加速度检测数据Ky按时间序列顺序排列的曲线图。

图26是对对应图25的Y轴加速度数据Ky进行FFT而得到的频率分析结果。

图27是把对应于从Z轴加速度传感器12Z输出的Z轴加速度检测信号的Z轴加速度检测数据Kz按时间序列顺序排列的曲线图。

图28是对对应图27的Z轴加速度数据Kz进行FFT而得到的频率分析结果。

图29是把对应于从X轴加速度传感器12X输出的X轴加速度数据Kx、对应于从Y轴加速度传感器12Y输出的Y轴加速度检测信号的Y轴加速度检测数据Ky、对应于从Z轴加速度传感器12Z输出的Z轴加速度检测信号的Z轴加速度检测数据Kz分别作为向量使用，把作为其合成向量所得到的合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Kx}}^2+{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2})$ 按时间序列顺序排列的曲线图。

图30是对对应图29的合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Kx}}^2+{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2})$ 进行FFT而得到的频率分析结果。

图31是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图32是对对应图31的脉波检测数据进行FFT而得到的频率分析结果。

首先，MPU24顺序读出存储在RAM25中的脉波检测数据、X轴加速度检测数据、Y轴加速度检测数据、Z轴加速度检测数据，把一个取样时间中的脉波检测数据输出给合成单元43。

与此并行，MPU24向求积单元42输出对应于输出给合成单元43的脉波检测数据的X轴加速度检测数据Kx、Y轴加速度检测数据Ky、Z轴加速度检测数据Kz。

求积单元42将X轴加速度数据、Y轴加速度数据和Z轴加速度数据这3个加速度数据合成后的合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Kx}}^2+{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2})$ 乘以图14及图15所示的伪低频信号，并输出给滤波系数生成单元41。

这样，滤波系数生成单元41根据应用了合成单元43前次输出的滤波后的数据，生成自适应滤波系数h。

滤波系数生成单元41把自适应滤波系数h应用于所输入的合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Kx}}^2+{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2}),$ 生成体动去除数据h(Kx²+Ky²+Kz²)，并输出给合成单元43。

由此，合成单元43将此次的脉波数据和体动去除数据h(Kx²+Ky²+Kz²)进行合成，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分，输出应用了自适应滤波后的数据即残差数据e(n)。

图33是对图31的脉波检测数据，把自适应滤波应用于图29的合成加速度向量数据及图14的伪低频信号，合成其数据而得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

然后，MPU24对残差数据进行FFT。

图34是对图33的残差数据进行FFT而得到的频率分析结果。

这样，所得到的频率分析结果和第1实施方式比，在低频区域(＜0.5Hz)仍残留有与脉波成分无关的波谱，但并不给脉波成分的频带区域(2Hz～2.5Hz)带来影响，而是实质上从脉波传感器的输出信号(脉波成分+体动成分)中去除了静脉起因的体动成分的波谱，即形成主要对应于脉波成分的脉波数据。

[1.2]第2变形例

以上说明的是把伪低频信号用于处理时的情况，但本第2变形例是为了简化处理和装置结构，而不把伪低频信号用于处理时的变形例。

图35是第1实施方式的第2变形例的自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

如果大致划分自适应滤波器50，具有：滤波系数生成单元51和合成单元52。

滤波系数生成单元51的系数控制单元51A起着体动成分去除单元的功能，根据应用了合成单元52前次输出的滤波后的数据，生成自适应滤波系数h。

滤波系数生成单元51把系数控制单元51A生成的自适应滤波系数h应用于所输入的体动成分检测信号即X轴加速度检测数据Kx、Y轴加速度检测数据Ky和Z轴加速度检测数据Kz，分别生成体动去除数据h(x)、h(y)、h(z)，输出给合成单元52。

合成单元52起着去除处理单元的功能，将前次抽出的脉波检测数据(＝脉波成分+体动成分)和体动去除数据h(Kx²+Ky²+Kz²)进行合成，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分e(n)。

下面，具体说明处理数据的一个示例。

图36是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图37是对对应图36的脉波检测数据进行FFT而得到的频率分析结果。

图38是对图31的脉波检测数据，把自适应滤波应用于图29的合成加速度向量数据及图14的伪低频信号，进行合成而得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

图39是对图38的残差数据进行FFT而得到的频率分析结果。

MPU24通过对残差数据e(n)进行FFT，从而所得到频率分析结果如图34所示，和第1实施方式相同，实质上从脉波传感器的输出信号(＝脉波成分+体动成分)中去除了因静脉造成的体动成分，即成为主要对应脉波成分的脉波数据。

[1.3]第3变形例

本第3变形例是上述第1变形例的进一步变形例，是在第1变形例中采用不使用伪低频信号的结构的变形例。

图40是第1实施方式的第3变形例的自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

如果大致划分自适应滤波器60，具有：滤波系数生成单元61和合成单元62。

滤波系数生成单元61起着体动成分去除单元的功能，根据应用了合成单元62前次输出的滤波后的数据，生成自适应滤波系数h。

滤波系数生成单元61把所生成的自适应滤波系数h应用于将X轴加速度检测数据Kx、Y轴加速度检测数据Ky和Z轴加速度检测数据Kz这3个加速度数据进行合成后的合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Kx}}^2+{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2}),$ 生成体动去除数据h(Kx²+Ky²+Kz²)，输出给合成单元62。

合成单元62起着去除处理单元的功能，将前次抽出的脉波检测数据(＝脉波成分+体动成分)和体动去除数据h(Kx²+Ky²+Kz²)进行合成，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分e(n)。

根据本第3变形例，可以得到和第1变形例相同的效果，同时由于不使用伪低频信号，所以能够进一步实现装置结构及处理的简化。

[1.4]第4变形例

本第4变形例是在第1实施方式中采用不使用伪低频信号的结构的变形例。

图41是第1实施方式的自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

如果大致划分自适应滤波器70，具有：滤波系数生成单元71和合成单元72。

滤波系数生成单元71的系数控制单元71A起着体动成分去除单元的功能，根据应用了合成单元72前次输出的滤波后的数据，生成自适应滤波系数h。

滤波系数生成单元71把系数控制单元71A生成的自适应滤波系数h应用于所输入的体动成分检测信号即X轴加速度检测数据Kx(＝x)、Y轴加速度检测数据Ky和Z轴加速度检测数据Kz的合成数据即合成加速度向量数据(＝y)，分别生成体动去除数据h(x)、h(y)，输出给合成单元72。

合成单元72起着去除处理单元的功能，将前次抽出的脉波检测数据(＝脉波成分+体动成分)和体动去除数据h(x)、h(y)进行合成，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分e(n)。

根据本第4变形例，可以得到和第1实施方式相同的效果，同时由于不使用伪低频信号，所以能够进一步实现装置结构及处理的简化。

[1.5]第5变形例

在以上说明中，在算出将X轴加速度数据Kx、Y轴加速度数据Ky和Z轴加速度数据Kz这3个加速度数据进行合成后的合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Kx}}^2+{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2})$ 或将Y轴加速度检测数据Ky和Z轴加速度数据Kz这2个加速度数据进行合成后的合成加速度向量数据 $(=\sqrt{{\mathrm{Ky}}^2+{\mathrm{Kz}}^2})$ 时，未进行任何加权，但也可以是对作为各个合成加速度向量数据的基础的加速度数据进行适当加权的结构。

例如，利用X轴加速度数据Kx、Y轴加速度数据Ky和Z轴加速度数据Kz这3个加速度数据求出合成加速度向量数据时，也可以使用下述公式。

$\sqrt{a\·{\mathrm{Kx}}^2+b\·{\mathrm{Ky}}^2+c\·{\mathrm{Kz}}^2}$

其中，a＞b≥c＞0

另外，即使在不使用合成加速度向量数据的场合，也可对X轴加速度数据Kx、Y轴加速度数据Ky和Z轴加速度数据Kz同样进行适当加权，并使用自适应滤波系数。

此外，也可以对伪低频信号进行加权。

以上说明了在手臂上安装3轴加速度传感器时的情况，但也可以设在手指根部和手指前端。

[2]第2实施方式

本第2实施方式是用压力传感器来取代第1实施方式的3轴加速度传感器的实施方式。

[2.1]原理

首先，在具体说明第2实施方式之前，说明第2实施方式的工作原理。

用于检测脉波的脉波传感器的输出中，除脉波成分外，还包含各种体动成分。该体动成分已知是起因于脉搏被测定者即使用者的运动(步行、跑步动作、手臂摆动等)的、由于生物体内部的变化而产生的。

因此，把加速度传感器用作检测体动成分的传感器时，虽能够检测使用者的运动，但由于脉波传感器的输出中包含的体动成分是起因于该运动的、由于生物体内部的变化而产生的，所以很难准确检测脉波传感器的输出中包含的真正体动成分。

另一方面，作为由生物体内部产生的体动成分，作为对用作脉波传感器的光传感器影响最大的成分，不能忽视静脉血液的影响。

可是，已知由于静脉壁的伸展性大，在血压上升时静脉壁拉长，在该部分存有大量血液，伴随有体表面的压力随静脉膨胀而增加的现象。

随之，发明者们研究了使产生同一体动成分时的体表面的压力变化量和脉波传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)的关系。

图42是压力变化量和脉波传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)的关系说明图。

如图42所示，可知压力变化量和脉波传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)具有大致成正比的关系。

换言之，如果能够检测体表面的压力变化量，则可以推测脉波传感器的输出中包含的静脉血液的影响量。

在本第2实施方式中，利用外部的压力传感器检测静脉的膨胀、即因静脉造成的体动成分，同时以规定比例从脉波传感器的输出中将其减去，从而根据去除了静脉血液的影响的信号来准确检测脉搏数。

[2.2]详细说明

下面，详细说明第2实施方式。

图43是第2实施方式的脉搏测定系统的概要结构图。

如果大致划分脉搏测定装置80，具有：佩戴在使用者手指上的传感器模块81；和通过布线L与传感器模块81相连接、并佩戴在使用者手臂上的装置主体82。

图44是传感器模块的各个传感器的配置示例说明图。

如果大致划分传感器模块，其结构具有：主要检测脉波成分的脉波传感器83；和主要检测体动成分的压力传感器84。

其中，脉波传感器83具有：射出检测用光的LED83A；和接受从人体反射出的检测用光的PD(光电探测器)。

图45是脉搏测定装置的概要结构方框图。

如果大致划分脉搏测定装置80，具有：前述的脉波传感器83及体动传感器84；以及脉波信号放大电路91；体动信号放大电路92；A/D变换电路93；MPU94；RAM95；ROM96；和液晶显示装置等显示装置97。

在本第2实施方式中，体动传感器84是使用压力传感器。

脉波信号放大电路91以规定的放大率放大从脉波传感器83输出的脉波检测信号，并作为放大脉波检测信号输出给A/D变换电路93。

体动信号放大电路92以规定的放大率放大从体动传感器84输出的压力检测信号，并作为放大压力检测信号输出给A/D变换电路93。

A/D变换电路93把所输入的放大脉波检测信号和放大压力检测信号分别单独进行模拟/数字变换，并作为脉波检测数据和压力检测数据输出给MPU94。

MPU94把脉波检测数据和压力检测数据(体动检测数据)存储在RAM95中，同时根据存储在ROM96的控制程序算出脉搏数，并显示在显示装置97上。

具体而言，MPU94把存储在RAM95中的脉波检测数据和压力检测数据(体动检测数据)按时间序列顺序排列，并对所对应的每个取样时间求出脉波检测数据和压力检测数据的两者之差即差数据。

然后，进行该残差数据的频率分析(FFT：快速傅立叶变换)，抽出脉波的谐波成分，根据其频率算出脉搏数。

下面，具体说明脉搏数算出处理。

图46是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图47是把对应图46的脉波检测数据的压力检测数据在同一时间轴上按时间序列顺序排列的曲线图。

首先，MPU94顺序读出存储在RAM95中的脉波检测数据和压力检测数据，从某个取样时间的脉波检测数据中减去同一取样时间的压力检测数据，从而算出差数据。

图48是把根据图46的脉波检测数据和图47的压力检测数据算出的差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

然后，MPU94对差数据进行FFT。

图49是对图48的差数据进行FFT而得到的频率分析结果。

这样，所得到的频率分析结果实质上已从脉波传感器的输出信号(脉波成分+体动成分)中去除静脉起因的体动成分，即形成主要针对脉波成分的脉波数据。

MPU94把所得到的脉波数据中的最大频率成分作为脉搏波谱，根据其频率算出脉搏数。

然后，MPU94把脉搏数显示在显示装置97上。

如上所述，根据本第2实施方式，可以使用压力传感器可靠地检测把握以生物体内部产生的体动成分为主要原因的静脉波动。因此，能够可靠去除体动成分，进行准确地脉波成分检测，进而可以测定准确的脉搏数。

[2.3]第1变形例

下面，说明第2实施方式的第1变形例。

以上说明的结构是，在进行频率分析(FFT)之前，从脉波检测数据中减去压力检测数据，算出差数据，但本第1变形例是对脉波检测数据及压力检测数据进行频率分析之后，算出差数据的变形例。以下将说明第1变形例。

在本第1变形例中，MPU94分别对存储在RAM95中的脉波检测数据及压力检测数据(体动检测数据)进行频率分析(FFT)。

然后，MPU94求出频率分析后的脉波检测数据及频率分析后的压力检测数据之差即差数据。

从所得到的差数据中抽出脉波的谐波成分，根据其频率算出脉搏数。

下面，具体说明脉搏数算出处理。

图50是脉波检测数据的频率分析结果的说明图。

图51是压力检测数据的频率分析结果的说明图。

首先，MPU94分别顺序读出存储在RAM95中的脉波检测数据及压力检测数据，并进行FFT，进行频率分析。

图52是频率分析后的脉波检测数据和频率分析后的压力检测数据之差即差数据的说明图。

然后，MPU94比较频率分析后的脉波检测数据和频率分析后的压力检测数据，求出同一频率成分的差，生成差数据。

这样，作为所得到的差数据的频率分析结果，实质上已从脉波传感器的输出信号(脉波成分+体动成分)中去除因静脉造成的体动成分，即成为主要针对脉波成分的脉波数据。

MPU94把所得到的脉波数据中的最大频率成分作为脉搏波谱，根据其频率算出脉搏数。

然后，MPU94把脉搏数显示在显示装置97上。

如上所述，本第2实施方式的第1变形例也能可靠地检测把握以生物体内部产生的体动成分为主要原因的静脉波动。因此，能够可靠去除体动成分，进行准确的脉波成分检测，进而可以测定准确的脉搏数。

[2.4]第2变形例

下面，说明第2实施方式的第2变形例。

以上说明的结构是，在进行频率分析(FFT)之前或之后，从脉波检测数据中减去压力检测数据，算出差数据，但本第2变形例是使用自适应滤波从脉波检测数据中去除体动成分时的变形例。

图53是自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

如果大致划分自适应滤波器100，具有滤波系数生成单元101和合成单元102。

滤波系数生成单元101起着体动成分去除单元的功能，根据应用了合成单元102前次输出的滤波后的数据，生成自适应滤波系数h。把自适应滤波系数h应用于所输入的起着体动成分检测信号的功能的压力检测数据(＝k(n))，生成体动去除数据(＝h·k(n))，并输出给合成单元102。

合成单元102起着去除处理单元的功能，将前次抽出的脉波检测数据(＝脉波成分+体动成分)和体动去除数据进行合成，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分。

下面，具体说明本第2变形例的脉搏数算出处理。

图54是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图55是把对应图54的脉波检测数据的压力检测数据在同一时间轴上按时间序列顺序排列的曲线图。

首先，MPU94顺序读出存储在RAM95中的脉波检测数据及压力检测数据，把一个取样时间中的脉搏检测数据输出给合成单元102。

MPU94把对应于输出给合成单元102的脉波检测数据的压力检测数据输出给滤波系数生成单元101。

这样，滤波系数生成单元101根据应用了合成单元102前次输出的滤波后的数据，生成自适应滤波系数h。把自适应滤波系数h应用于所输入的起着体动成分检测信号的功能的压力检测数据(＝k(n))，把体动去除数据(＝h·k(n))输出给合成单元102。

由此，合成单元102将此次的脉波数据和体动去除数据进行合成，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分，输出残差数据(＝应用了滤波后的数据)。

图56是把自适应滤波应用于图54的脉波检测数据及图55的压力检测数据，把所得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

然后，MPU94对残差数据进行FFT。

图57是对图56的残差数据进行FFT而得到的频率分析结果。

这样，所得到的频率分析结果实质上已从脉波传感器的输出信号(脉波成分+体动成分)中去除因静脉造成的体动成分，即成为主要针对脉波成分的脉波数据。

MPU94把所得到的主要含有脉波成分的脉波数据中的最大频率成分作为脉波波谱，根据其频率算出脉搏数。

MPU94把脉搏数显示在显示装置97上。

如上所述，本第2实施方式的第2变形例也能可靠地检测把握以生物体内部产生的体动成分为主要原因的静脉波动。因此，能够可靠去除体动成分，进行准确的脉波成分检测，进而可以测定准确的脉搏数。

[2.5]第3变形例

下面，说明第2实施方式的第3变形例。

以上说明的是传感器模块具有脉波传感器和压力传感器时的情况，但本第3变形例是把模块传感器分成两个，把脉波传感器和压力传感器分别佩戴在手指上时的变形例。

图58是第2实施方式的第3变形例的脉搏测定系统的概要结构方框图。

如果大致划分脉搏测定装置110，具有：佩戴在使用者的第1手指上的模块传感器111A；佩戴在使用者的第2手指上的模块传感器111B；和装置主体112，通过布线L1连接模块传感器111A，通过布线L2连接模块传感器111B，并佩戴在使用者手臂上。

图59是传感器模块111A的传感器的配置示例说明图。

传感器模块111A具有主要检测体动成分的压力传感器84。

图60是传感器模块111B的传感器的配置示例说明图。

传感器模块111B具有主要检测脉波成分的脉波传感器83，脉波传感器83具有：射出检测用光的LED83A；和接受从人体反射出的检测用光的PD(光电探测器)83B。

关于实际检测动作，和上述的第2实施方式相同，所以省略详细说明。

根据本第3变形例，在不同手指上分别佩戴主要检测体动成分的压力传感器84和主要检测脉波成分的脉波传感器83，来进行测试，所以可以降低另一方传感器的机械配置的影响和因另一方传感器的输出信号造成的对输出信号的噪音影响等。

[3]第3实施方式

[3.1]原理

首先，在具体说明第3实施方式之前，说明第3实施方式的工作原理。

上述第2实施方式的结构是为了检测因静脉血液造成的体动成分，而利用压力传感器检测静脉血液的压力。但是，本第3实施方式是着眼于使用者的心脏位置和脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差与静脉计的压力具有正比关系的实施方式。即，本第3实施方式是把使用者的心脏位置和脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差作为以佩戴了脉搏计的手臂的肩关节为中心的角度(例如，手臂朝向正下方下垂时为0°，手臂呈水平状态时为90°)，来进行检测时的实施方式。

随之，发明者们研究了使产生同一体动成分时的(手臂的)高度变化量和脉波传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)的关系。

图61是手臂的高度变化量和脉波传感器的输出中包含的体动分量

(跳动分量)的关系说明图。

如图61所示，可知手臂的高度变化量和脉波传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)具有大致成正比的关系。

换言之，如果能够检测手臂的高度变化量，则可以推测脉波传感器的输出中包含的静脉血液的影响量。

图62是手臂的角度和方向的关系说明图。

在本第3实施方式中，把手臂朝向正下方下垂时设为手臂的角度＝0°、方向＝朝下；手臂呈水平状态时设为手臂的角度＝90°、方向＝居中；手臂朝向正上方抬起时设为手臂的角度＝180°、方向＝朝上。

另外，把在手臂朝向正下方下垂时和手臂呈水平状态时中间并朝向手臂时的方向设为斜向下，把在手臂呈水平状态时和手臂朝向正上方抬起时中间并朝向手臂时的方向设为斜向上。

图63是初始状态下的手臂位置(手臂方向)中，手臂位置的高度变化量和作为角度传感器的输出的体动分量(跳动分量)的关系说明图。

如图63所示，可知在初始状态下的手臂的高度方向位置低于使用者的心脏位置时，即手臂方向是从朝下到居中时，即使改变手臂位置的高度时，在任一手臂方向，角度传感器的输出即体动分量(跳动分量)的变化都显示同一倾向。

另一方面，还可知在初始状态下的手臂的高度方向位置高于使用者的心脏位置时，即手臂方向是从斜向上到朝上时，伴随静脉血液的压力降低，作为角度传感器的输出的体动分量(跳动分量)具有整体降低的倾向。

图64是把高度变化量固定时，作为因手臂位置而变化的角度传感器的输出的体动分量(跳动分量)的变化说明图。

如图64所示，可知在手臂角度大于90°时，检测到作为角度传感器的输出的体动分量变小。

根据这些结果，在手臂角度大于90°时，对角度传感器的输出进行校正。

图65是初始状态下的手臂位置(手臂方向)中，手臂位置的高度变化量和校正后的角度传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)的关系说明图。

该场合时，在图63所示示例中，在手臂角度大于90°时，通过手臂的角度X、利用下述公式校正了对应于角度传感器的输出的体动分量

(跳动分量)Y。

Y＝y·(X-90)/22.2

其中，y：高度变化量(mV)

      X：角度(度)

      Y：校正后的高度变化量(mV)

结果，如图65所示，可以在不受手臂位置影响的状态下检测脉波传感器的输出中包含的体动分量(跳动分量)。

因此，在本第3实施方式中，利用外部的角度传感器检测使用者的心脏位置和脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差，以规定比例从脉波传感器的输出中减去因静脉造成的体动成分，从而可以根据去除了静脉血液影响的信号来准确检测脉搏数。

[3.2]详细说明

下面，详细说明第3实施方式。

图66是把第3实施方式的脉搏计装配到钟表壳中的剖面图。

所示示例中，在脉搏测定装置120的钟表壳121的背面设有脉波传感器83和角度传感器122。

如图66所示，上述的脉波传感器单元83在钟表壳121的背面侧与主体形成为一体。在钟表壳121设有用于将其佩戴在手臂上的表带123，把表带123缠绕在手腕上进行佩戴时，钟表壳121的背面侧紧贴在手腕背部。

在钟表壳121的背面侧设置构成脉波传感器单元83的透明玻璃83C。该透明玻璃83C通过后盖124固定在钟表壳121上。透明玻璃83C保护构成脉波传感器83的LED83A和PD83B，同时透过LED83A的照射光、通过生物体所得到的反射光，使入射到PD83B。

在钟表壳121的表面侧设置液晶显示装置等显示装置97，除显示当前时间和日期外，还显示基于脉波传感器83的检测结果的脉搏数HR等生物体信息。

在钟表壳121的内部，在主基板126的上侧设有CPU等各种IC电路，由此构成数据处理电路127。

在主基板126的背面侧设有电池128，从电池128向显示装置97、主基板126、及脉波传感器83提供电源。

主基板126和脉波传感器83通过热封件129而连接。这样，利用热封件129形成的布线，从主基板126向脉波传感器83和角度传感器122提供电源，从脉波传感器83向主基板126提供脉波检测信号，从角度传感器122提供角度检测信号。

数据处理电路127对脉波信号进行FFT处理，通过分析其处理结果，算出脉搏数HR。另外，在钟表壳121的外侧面设有用于进行时间调整和显示模式切换等未图示的按钮开关。

把表带123缠绕佩戴在手腕上时，钟表壳121的背面侧面向手腕背部。所以，来自LED83A的光通过透明玻璃83C5照射在手腕背部，其反射光入射到PD83B并被接受。

图67是把差动电容型传感器用作角度传感器时的传感器结构概图。

图68是未施加加速度的状态下的差动电容型传感器的局部放大图。

差动电容型加速度传感器122A是两轴角度传感器，具有第1灵敏度轴LX1和第2灵敏度轴LX2。

差动电容型加速度传感器122A的一对固定轴131支撑着具有挠性的各个撑条132。一对撑条132从两侧支撑着梁133。

在各个梁133设置突起设于侧方的电极133A。该电极133A在一对固定外侧电极134A、134B上被保持在距各个固定外侧电极134A、134B的距离大致相同的位置处，并与各个固定外侧电极134相对。

这样，电极133A和各个固定外侧电极134A、134B分别起着大致具有相同容量的电容的功能。

图69是施加了加速度的状态下的差动电容型传感器的局部说明图。

在图68所示状态下，如果差动电容型加速度传感器122A倾斜，则撑条132因重力加速度而弯曲，形成图69所示状态。

结果，例如是图69所示情况时，电极133A和和固定外侧电极134A的距离G1大于电极133A和固定外侧电极134B的距离G2。即，由电极133A和固定外侧电极134B构成的电容容量变大。

因此，该容量差与重力加速度的大小、即倾斜角度成正比，所以通过测试容量差可以检测角度。

图70是用作角度传感器的旋转锤型角度传感器的正面图。

图71是图70的旋转锤型角度传感器的侧面图。

如果大致划分旋转锤型角度传感器122B，具有：支撑轴141；由支撑轴141支撑着可以旋转的旋转锤142；与旋转锤142一起旋转的同时，形成有相位不同的两种切槽组的切槽板143；保持支撑轴141的固定板144；和配置在与固定板144上的切槽板143相对的位置的光学式传感器单元145。

根据上述结构，旋转锤142根据角度变化而旋转，光学式传感器单元145向各个切槽组输出具有相当于切槽板143的旋转量的脉冲数的角度检测信号。此时，各个切槽组的角度检测信号的相位关系在旋转锤的旋转方向上是不同的，所以也能检测角度的变化方向。

下面，具体说明第3实施方式的脉搏数算出处理。

图72是把脉波检测数据按时间序列顺序排列时的一个示例的曲线图。图73是对图72的脉波检测数据进行FFT而得到的频率分析结果。图74是把角度检测数据按时间序列顺序排列时的一个示例的曲线图。图75是对图74的角度检测数据进行FFT而得到的频率分析结果。

脉搏测定装置的结构和第2实施方式相同，所以参照图45的概要结构方框图进行说明。此时，体动传感器84是角度传感器。MPU94用来实现图53所示的自适应滤波的功能。

首先，MPU94顺序读出存储在RAM95中的脉波检测数据及角度检测数据，把某个取样时间中的脉搏检测数据输出给合成单元102。

MPU94把对应于各个脉波检测数据的角度检测数据输出给滤波系数生成单元101。

这样，滤波系数生成单元101根据应用了合成单元102前次输出的滤波后的数据，生成自适应滤波系数h。把自适应滤波系数h应用于所输入的起着体动成分检测信号的功能的角度检测数据(＝k(n))，把体动去除数据(＝h·k(n))输出给合成单元102。

由此，合成单元102将此次的脉波数据和体动去除数据进行合成，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分，输出残差数据(＝应用滤波后的数据)。

图76是把自适应滤波应用于图72的脉波检测数据及图74的角度检测数据，把所得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

然后MPU94对图76的残差数据进行FFT。

图77是对图76的残差数据进行FFT而得到的频率分析结果。

这样，所得到的频率分析结果实质上已从脉波传感器的输出信号(脉波成分+体动成分)中去除因静脉造成的体动成分，即形成主要针对脉波成分的脉波数据。

MPU94把所得到的主要含有脉波成分的脉波数据中的最大频率成分作为脉波波谱SP1，根据其频率算出脉搏数。

MPU94把脉搏数显示在显示装置97上。

但是，以上说明的是对角度传感器的输出未做校正时的情况，如上所述，手臂的角度高于90°时，检测到较小的作为角度传感器的输出的体动分量。因此，在手臂的角度高于90°时，对角度传感器的输出进行校正。图78是把校正后的角度检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。图79是对图78的校正后的角度检测数据进行FFT而得到的频率分析结果。

同样，MPU94顺序读出存储在RAM95中的脉波检测数据及角度检测数据，把某个取样时间中的脉搏检测数据输出给合成单元102，把对应各个脉波检测数据的校正后的角度检测数据输出给滤波系数生成单元101。

这样，滤波系数生成单元101根据应用了合成单元102前次输出的滤波后的数据，生成自适应滤波系数h。把自适应滤波系数h应用于所输入的起着体动成分检测信号的功能的角度检测数据，向合成单元32输出体动去除数据(＝h·k(n))，合成单元32将此次的脉波数据和体动去除数据进行合成，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分，输出残差数据(＝应用了滤波后的数据)。

图80是把自适应滤波器应用于图72的脉波检测数据及图78的校正后的角度检测数据，把所得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

然后MPU94对该残差数据进行FFT。

图81是对图80的残差数据进行FFT而得到的频率分析结果。

如图81所示，可知所得到的频率分析结果中的脉搏波谱SP1的峰高和图77所示的频率分析结果没有变化，但抑制了其他波谱的峰高，MPU94把脉波数据中的最大频率成分作为脉搏波谱SP1，根据其频率可以更可靠地算出脉搏数。

如上所述，根据本第3实施方式，能够进一步可靠地检测把握特别是进行了角度校正时以生物体内部产生的体动成分为主要原因的静脉波动。因此，能够可靠去除体动成分，进行准确的脉波成分检测，进而可以测定准确的脉搏数。

[4]第2实施方式及第3实施方式的变形例

[4.1]第1变形例

以上说明的是在脉波传感器的附近或分别设置体动传感器(压力传感器或角度传感器)，但也可以形成在离开人体的方向以大致层叠的状态把体动传感器配置在脉波传感器上的结构。

[4.2]第2变形例

以上说明的是预先在ROM96内存储了控制用程序的情况，但也可以形成把控制用程序预先记录在各种磁盘、光盘、存储卡等记录介质中，从这些记录介质中读取并安装的结构。另外，也可以形成设置通信接口，通过因特网、LAN等网络下载控制用程序，然后安装并执行的结构。

[5]第4实施方式

[5.1]原理

首先，在具体说明第4实施方式之前，说明第4实施方式的工作原理。

用于检测脉波的脉波传感器的输出中，除脉波成分外，还包含各种体动成分。该体动成分已知是起因于脉搏被测定者即使用者的运动(步行、跑步动作、手臂摆动等)的由于生物体内部的变化而产生的。作为检测生物体内部的体动成分的方法，如上所述，使用从发光元件即LED向生物体内部照射检测光，利用受光元件即PD(光电探测器)接受该反射光的方法。

该场合时，照射到生物体内部的检测光被流过皮肤附近的细动静脉的血液和生物体组织所吸收、散射，在未伴随有体动的安静状态下，由PD所接受的检测光的光量变化中，占支配性地位的是因脉动而形成的动脉血液的变化，而因静脉血液、组织而形成的吸光成分大致一定。

但是，在伴随有体动的运动状态下(步行时、跑步时等)，除因脉动而形成的动脉血液的变化外，还和体动同步产生因惯性而形成的静脉血液的流动和组织变形等变动。

结果，照射到生物体内部的检测光的吸光、反射特性发生变化，在PD被接受，不能忽视其影响。

另一方面，利用具有伸缩性的表带(例如支撑体)把检测体动成分的传感器以按压状态佩戴在使用者的体表面上时，由于抑制了组织变形等变动，所以在这种状况下主要检测到静脉血液的移动。

因此，在本第4实施方式，去除生物体内的体动成分时，着眼于静脉血液的移动，通过模拟静脉血液的流动来推测体动成分，以便从脉波传感器的输出信号中去除该体动成分。

图82是安装在人体上模拟静脉血液移动(流动)的血管模拟传感器的原理说明图。

静脉血液和动脉血液相比，血压低，所以容易受到因重力和手臂摆动而形成的惯性力的影响。

所以，如图82所示，向模拟末梢方向的血管的圆筒状密闭容器部位内封入具有一定粘性的液体LQ，如果从外部观察该液体的移动(流动)，可以推测静脉血液的移动(流动)，能够根据所推测的静脉血液的移动观察由生物体内部产生的体动成分。

因此，在本第4实施方式，通过用压力传感器、光学传感器等传感器检测封入到圆筒状密闭容器内的液体移动，从而可以根据该传感器的输出信号检测由生物体内部产生的体动成分。

结果，根据本第4实施方式，能够根据已去除静脉血液的影响的信号可靠检测脉搏数。

[5.2]血管模拟传感器

下面，说明血管模拟传感器的结构形式。

作为血管模拟传感器的结构形式，可大致划分刚体型、弹性体型、加速度传感器型。

刚体型是向具有刚性的圆筒状密闭容器内封入了显示与血液相同的流动现象的具有粘性的液体的传感器。

另一方面，弹性体型是堵塞具有弹性的管两端，向管内封入了显示与血液相同的流动现象的具有粘性(例如，1～100cP)的液体的传感器。

图83是第1刚体型血管模拟传感器的示意图。

血管模拟传感器150具有两端被堵塞了的树脂(塑料)制壳体151，向其内部封入为了在该壳体151内显示与静脉血液相同的流动现象的设定粘性的伪血液152。另外，在壳体151的长度方向一端设置检测压力伴随伪血液152的移动而变化的压力传感器(流动检测传感器)153。

图84是第2刚体型血管模拟传感器的示意图。

血管模拟传感器160具有两端被堵塞了的树脂(塑料)制壳体161，向其内部封入为了在该壳体161内显示与静脉血液相同的流动现象的设定粘性的伪血液162。另外，在壳体161的侧壁设置检测伪血液162的移动状态的光学传感器(流动检测传感器)163。该光学传感器163具有：照射检测光的LED164，和接受检测光的PD165。

此时，伪血液162被着色成和检测光颜色相同的颜色，光学传感器163检测液面状态的变化。

图85是第1弹性体型血管模拟传感器的示意图。

血管模拟传感器170具有两端被堵塞了的橡胶等弹性树脂制壳体171，向其内部封入为了在该壳体171内显示与静脉血液相同的流动现象的设定粘性的伪血液172。另外，在壳体171的长度方向一端设置检测压力伴随伪血液172的移动而变化的压力传感器(流动检测传感器)173。

图86是第2弹性体型血管模拟传感器的示意图。

血管模拟传感器180具有两端被堵塞了的橡胶等弹性树脂制壳体181，向其内部封入为了在该壳体181内显示与静脉血液相同的流动现象的设定粘性的伪血液182。另外，在壳体181的侧壁设置检测压力伴随伪血液182的移动而变化的压力传感器(流动检测传感器)183。

加速度传感器型是把在图82的末梢方向具有灵敏度方向的加速度传感器用作血管模拟传感器。

下面，说明刚体型和弹性体型血管模拟传感器与用其他的脉波传感器检测的体动成分(跳动成分)的关系。

图87是刚体型血管模拟传感器和脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)的关系说明图。

如图87所示，可知刚体型血管模拟传感器的输出和脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)的大小具有大致成正比的相关关系。

图88是弹性体型血管模拟传感器和脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)的关系说明图。

如图88所示，可知弹性体型血管模拟传感器的输出和刚体型血管模拟传感器的输出相同，与脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)的大小具有大致成正比的相关关系。

因此，可知如果以在脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)中占支配性地位的是因静脉血液的移动而形成的体动成分为前提，则使用任一血管模拟传感器都能推测脉波传感器的输出中包含的体动分量。

[5.3]详细说明

下面，详细说明第4实施方式。

图89是第4实施方式的脉搏测定系统的概要结构图。

如果大致划分脉搏测定装置190，具有：佩戴在使用者手指上的传感器模块191；和通过布线LN与传感器模块191相连接、并佩戴在使用者手臂上的装置主体192。

图90是佩戴状态下的传感器模块的各个传感器的配置示例说明图。

如果大致划分传感器模块191，其结构具有：主要检测脉波成分的脉波传感器83；和主要检测体动成分的上述第1刚体型血管模拟传感器150。

该场合时，第1刚体型血管模拟传感器150被配置在脉波传感器83的附近，同时以相对于脉波传感器83在离开使用者(人体)的方向大致层叠的状态配置。

其中，脉波传感器83具有：射出检测用光的LED83A；和接受从人体反射出的检测用光的PD83B。

图91是脉搏测定装置的概要结构方框图。

如果大致划分脉搏测定装置，具有：上述的脉波传感器83；体动传感器84(在本第4实施方式中是血管模拟传感器150)；脉波信号放大电路91；体动信号放大电路92；A/D变换电路93；MPU94；RAM95；ROM96；和显示装置97。

脉波信号放大电路91以规定的放大率放大从脉波传感器83输出的脉波检测信号，并作为放大脉波检测信号输出给A/D变换电路93。

体动信号放大电路92以规定的放大率放大基于伪血液152的移动的压力检测信号，并作为放大压力检测信号输出给A/D变换电路93，该伪血液152是从起着体动传感器84的功能的第1刚体型血管模拟传感器150输出的。

A/D变换电路93把所输入的放大脉波检测信号和放大压力检测信号分别单独进行模拟/数字变换，并作为脉波检测数据和压力检测数据输出给MPU94。

MPU94把脉波检测数据和对应于从第1刚体型血管模拟传感器150输出的压力检测信号的压力检测数据(体动检测数据)存储在RAM95中，同时根据存储在ROM96的控制程序算出脉搏数，并显示在显示装置97上。

具体而言，MPU94把存储在RAM95中的脉波检测数据和压力检测数据(体动检测数据)按时间序列顺序排列，并对所对应的每个取样时间求出脉波检测数据和压力检测数据的两者之差即差数据。

然后，进行该差数据的频率分析(FFT：快速傅立叶变换)，抽出脉波的谐波成分，根据其频率算出脉搏数。

下面，具体说明脉搏数算出处理。

图92是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图93是把对应图92的脉波检测数据的压力检测数据在同一时间轴上按时间序列顺序排列的曲线图。

首先，MPU94顺序读出存储在RAM95中的脉波检测数据及压力检测数据，从某个取样时间的脉波检测数据中减去同一取样时间的压力检测数据，从而算出差数据。

图94是把根据图92的脉波检测数据和图93的压力检测数据算出的差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

然后，MPU94对差数据进行FFT。

图95是对图94的差数据进行FFT而得到的频率分析结果。

这样，所得到的频率分析结果实质上已从脉波传感器的输出信号(脉波成分+体动成分)中去除因静脉造成的体动成分，即成为主要针对脉波成分的脉波数据。

MPU94把所得到的脉波数据中的最大频率成分作为脉搏波谱PH1，根据其频率算出脉搏数。

然后，MPU94把脉搏数显示在显示装置97上。

如上所述，根据本第4实施方式，可以根据来自血管模拟传感器的输出信号更可靠地推测以生物体内部产生的体动成分为主要原因的静脉波动。因此，能够可靠去除体动成分，进行准确的脉波成分检测进而可以测定准确的脉搏数。

在本第4实施方式中，作为刚体型血管模拟传感器，使用第1刚体型血管模拟传感器150进行了说明，但也可以使用第2刚体型血管模拟传感器160。

[5.4]第4实施方式的第1变形例

以上说明的结构是在进行频率分析(FFT)之前从脉波检测数据中减去对应于从第1刚体型血管模拟传感器150输出的压力检测信号的压力检测数据，算出差数据，但本第4实施方式的第1变形例是在对脉波检测数据以及对应于从第1刚体型血管模拟传感器150输出的压力检测信号的压力检测数据进行频率分析之后，算出差数据的变形例。以下将说明第1变形例。

在本第1变形例中，MPU94分别对存储在RAM95中的脉波检测数据及对应于从第1刚体型血管模拟传感器150输出的压力检测信号的压力检测数据(体动检测数据)进行频率分析(FFT)。

然后，MPU94求出频率分析后的脉波检测数据及频率分析后的压力检测数据之差即差数据。

从所得到的差数据中抽出脉波的谐波成分，根据其频率算出脉搏数。

下面，具体说明脉搏数算出处理。

图96是脉波检测数据的频率分析结果的说明图。

图97是对应于从第1刚体型血管模拟传感器150输出的压力检测信号的压力检测数据的频率分析结果的说明图。

首先，MPU94分别顺序读出存储在RAM95中的脉波检测数据及压力检测数据，并进行FFT及频率分析。

图98是频率分析后的脉波检测数据和频率分析后的压力检测数据之差即差数据的说明图。

然后，MPU94比较频率分析后的脉波检测数据和频率分析后的压力检测数据，求出同一频率成分的差，生成差数据。

这样，作为所得到的差数据的频率分析结果，实质上已从脉波传感器的输出信号(脉波成分+体动成分)中去除因静脉造成的体动成分，即成为主要针对脉波成分的脉波数据。

MPU94把所得到的脉波数据中的最大频率成分作为脉搏波谱PH1，根据其频率算出脉搏数。

然后，MPU94把脉搏数显示在显示装置97上。

如上所述，本第4实施方式的第1变形例利用血管模拟传感器能更可靠地推测以生物体内部产生的体动成分为主要原因的静脉波动。因此，能够可靠去除体动成分，进行准确的脉波成分检测，进而可以测定准确的脉搏数。

[5.5]第2变形例

下面，说明第4实施方式的第2变形例。

以上说明的结构是，在进行频率分析(FFT)之前或之后，从脉波检测数据中减去对应于从第1刚体型血管模拟传感器150输出的压力检测信号的压力检测数据，算出差数据，但本第4实施方式的第2变形例是使用自适应滤波从脉波检测数据中去除对应于从血管模拟传感器输出的压力检测信号的体动成分时的变形例。

图99是自适应滤波器的一个示例的概要结构方框图。

如果大致划分自适应滤波器200，具有滤波系数生成单元201和合成单元202。

滤波系数生成单元201起着体动成分去除单元的功能，根据应用了合成单元202前次输出的滤波后的数据，生成自适应滤波系数h。把自适应滤波系数h应用于从血管模拟传感器输入的起着体动成分检测信号的功能的压力检测数据(＝k(n))，生成体动去除数据(＝h·k(n))，并输出给合成单元202。

合成单元202起着去除处理单元的功能，将前次抽出的脉波检测数据(＝脉波成分+体动成分)和体动去除数据进行合成，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分。

下面，进一步具体说明本第2变形例的脉搏数算出处理。

图100是把脉波检测数据按时间序列顺序排列的一个示例的曲线图。

图101是把从血管模拟传感器输入的对应于图100的脉波检测数据的压力检测数据在同一时间轴上按时间序列顺序排列的曲线图。

首先，MPU94顺序读出存储在RAM95中的脉波检测数据及压力检测数据，把某个取样时间中的脉搏检测数据输出给合成单元202。

MPU94把对应于各个脉波检测数据的压力检测数据输出给滤波系数生成单元201。

这样，滤波系数生成单元201根据应用了合成单元202前次输出的滤波后的数据，生成自适应滤波系数h。把自适应滤波系数h应用于从血管模拟传感器输入的起着体动成分检测信号的功能的压力检测数据(＝k(n))，把体动去除数据(＝h·k(n))输出给合成单元202。

由此，合成单元202将此次的脉波数据和体动去除数据进行合成，从实质上去除(减去)此次的脉波检测数据中包含的体动成分，抽出脉波成分，输出残差数据(＝应用了滤波后的数据)。

图102是把自适应滤波应用于图100的脉波检测数据及图101的血管模拟传感器所输出的压力检测数据，把所得到的残差数据按时间序列顺序排列的曲线图。

然后，MPU94对残差数据进行FFT。

图103是向图102的残差数据进行FFT而得到的频率分析结果。

这样，所得到的频率分析结果，实质上已从脉波传感器的输出信号(脉波成分+体动成分)中去除根据血管模拟传感器的输出而推测的因静脉造成的体动成分，即成为主要针对脉波成分的脉波数据。

MPU94把所得到的主要含有脉波成分的脉波数据中的最大频率成分作为脉搏波谱，根据其频率算出脉搏数。

MPU94把脉搏数显示在显示装置97上。

如上所述，本第4实施方式的第2变形例，可以利用血管模拟传感器更可靠地推测以生物体内部产生的体动成分为主要原因的静脉波动。因此，能够可靠去除体动成分，进行准确的脉波成分检测，进而可以测定准确的脉搏数。

[5.6]第3变形例

下面，说明第4实施方式的第3变形例。

以上说明的是传感器模块具有刚体型血管模拟传感器时的情况，但本第3变形例是模块传感器具有弹性体型血管模拟传感器时的变形例。

图104是佩戴状态下的传感器模块的各个传感器的配置示例说明图。

如果大致划分传感器模块191A，具有：主要检测脉波成分的脉波传感器83；和主要检测体动成分的上述第1弹性体型血管模拟传感器170。

根据这种结构，可以在更接近实际静脉的状态下，可靠地推测由生物体内部产生的体动成分，能够去除体动成分。

在本第3变形例中，作为弹性体型血管模拟传感器，使用第1弹性体型血管模拟传感器170进行了说明，但也可以使用第2弹性体型血管模拟传感器180。

[5.7]第4变形例

以下，说明第4实施方式的第4变形例。

以上说明的是传感器模块具有刚体型或弹性体型血管模拟传感器时的情况，但本第4实施方式的第4变形例是传感器模块具有作为血管模拟传感器的加速度传感器的变形例。

图105是佩戴状态下的传感器模块的各个传感器的配置示例说明图。

如果大致划分传感器模块191B，具有：主要检测脉波成分的脉波传感器83；和主要检测图82所示的末梢方向的加速度的加速度传感器210。

此时，作为血管模拟传感器的加速度传感器210被配置在脉波传感器83的附近，同时以相对于脉波传感器83在离开使用者(人体)的方向大致层叠的状态配置。

下面，详细说明加速度传感器210的结构。

图106是作为加速度传感器，使用3轴(X、Y、Z轴)加速度传感器时的后述X轴方向的加速度和脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)的关系说明图。

图107是作为加速度传感器，使用后述的3轴加速度传感器时的Y轴方向的加速度和脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)的关系说明图。

图108是作为加速度传感器，使用后述的3轴(X、Y、Z轴)加速度传感器时的Z轴方向的加速度和脉波传感器的输出中包含的体动成分(跳动成分)的关系说明图。

图109是3轴的说明图。

如图109所示，X轴是向图82所示的末梢方向(指尖方向)延伸的轴，Y轴是把手掌放于平面上时，与X轴垂直的平面上的轴，Z轴是垂直于支撑手掌的平面的轴。

如图106～图108所示，可知脉波传感器的输出信号中包含的体动成分中占支配性地位的X轴方向的成分。因此，作为加速度传感器210，如果使用可以仅检测X轴方向、即图82所示的末梢方向的加速度的单轴加速度传感器，则可以推测由脉波传感器检测的体动成分。

[6]第5实施方式

在上述第4实施方式中，把脉波传感器和血管模拟传感器一起构成传感器模块，但本第5实施方式是把体动传感器(血管模拟传感器或加速度传感器)装配到装置主体上的实施方式。

图110是第5实施方式的脉搏测定装置的外观透视图。图111是图110的传感器模块的剖面图。

如果大致划分脉搏测定装置220，具有：佩戴在使用者手指上的传感器模块221；和通过布线LN连接传感器模块221并佩戴在使用者手臂上的装置主体222。

如图111所示，如果大致划分传感器模块221，具有主要检测脉波成分的脉波传感器83。

其中，脉波传感器83具有：射出检测用光的LED83A；和接受从人体反射的检测用光的PD83B。

如图110所示，体动传感器(血管模拟传感器或加速度传感器)84以其灵敏度轴与人体的末梢方向(指尖方向)大致一致的状态被收容在装置主体222内。

关于第5实施方式的具体动作，和第4实施方式相同，所以省略其详细说明。

如上所述，根据本第5实施方式，在第4实施方式的效果的基础上，由于体动传感器被装配到装置主体内，可以利用体动传感器准确无误地检测手指运动等细微运动，能够使传感器模块小型化，更容易佩戴，并且也提高了使用者的佩戴使用感。

[7]第6实施方式

在上述第4实施方式或第5实施方式中，分别设置传感器模块和装置主体，并通过布线进行连接，但本第6实施方式是把传感器模块装配到装置主体内的实施方式。

图112是把第6实施方式的脉搏测定装置230装配到钟表壳中的外观透视图。图113是图112的脉搏测定装置的剖面图，是把第6实施方式的脉搏测定装置装配到钟表壳中的剖面图。

本实施方式在钟表壳231的背面设有脉波传感器83和血管模拟传感器232时的示例。

如图113所示，上述脉波传感器83和主体一起形成于钟表壳231的背面侧。在钟表壳231设置用于将其佩戴在手臂上的表带233，把表带233缠绕佩戴在手腕上时，钟表壳231的背面侧密贴在手腕背部。

构成脉波传感器单元83的透明玻璃83C通过后盖234固定在钟表壳231的背面侧。透明玻璃83C保护构成脉波传感器83的LED83A和PD83B，同时透过LED83A的照射光、通过生物体所得到的反射光，使入射到PD83B。

在钟表壳231的表面侧设置液晶显示装置等显示装置97，除显示当前时间和日期外，还显示基于脉波传感器83的检测结果的脉搏数HR等生物体信息。

在钟表壳231的内部，在主基板236的上侧设有CPU等各种IC电路，由此构成数据处理电路237。

在主基板236的背面侧设有电池238，由电池238对显示装置97、主基板236、脉波传感器83及血管模拟传感器232提供电源。

主基板236和脉波传感器83通过热封件239而连接。这样，利用热封件239形成的布线，由主基板236对脉波传感器83提供电源，由脉波传感器83向主基板236提供脉波检测信号。

数据处理电路237对脉波信号进行FFT处理，通过分析其处理结果，算出脉搏数HR。另外，在钟表壳231的外侧面设有用于进行时间调整和显示模式切换等未图示的按钮开关。

把表带233缠绕佩戴在手腕上时，钟表壳231的背面侧面向手腕背部。所以，来自LED83A的光通过透明玻璃83C照射在手腕背部，其反射光由光电二极管83B接受。

关于第6实施方式的具体动作，和第4实施方式相同，所以省略其详细说明。

如上所述，根据本第6实施方式，在第4实施方式的效果的基础上，由于把传感器模块装配到装置主体内，所以更容易佩戴。

[8]第4实施方式～第6实施方式的变形例

以上说明的是预先在ROM96内存储了控制用程序的情况，但也可以形成把控制用程序预先记录在各种磁盘、光盘、存储卡等记录介质中，从这些记录介质中读取并安装的结构。另外，也可以形成设置通信接口，通过因特网、LAN等网络下载控制用程序，然后安装并执行的结构。

发明效果

根据本发明，能够可靠检测脉波检测信号中包含的体动成分，根据去除体动成分后的脉波检测信号算出脉搏数，所以能够可靠去除由生物体内部产生的体动成分、特别是因静脉血液产生的体动成分，容易确定对应脉波成分的波谱，提高脉波检测精度。

Claims (14)

1.一种佩戴在人体上测试脉搏的脉搏计，该脉搏计特征在于，具有：

脉波检测单元，具有脉波传感器，并输出脉波检测信号；

体动成分去除单元，根据佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差，去除所述脉波检测信号中包含的体动成分；和

脉搏数算出单元，根据去除所述体动成分后的所述脉波检测信号，算出脉搏数。

2.根据权利要求1所述的脉搏计，其特征在于，所述体动成分去除单元具有体动检测单元，该体动检测单元检测作为所述佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差的函数而表示的体动成分，并输出体动检测信号。

3.根据权利要求2所述的脉搏计，其特征在于，所述体动检测单元具有检测静脉血压力的压力传感器。

4.根据权利要求3所述的脉搏计，其特征在于，所述压力传感器被配置在所述脉波传感器的附近。

5.根据权利要求3所述的脉搏计，其特征在于，所述压力传感器以大致层叠状态配置在所述脉波传感器上。

6.根据权利要求1所述的脉搏计，其特征在于，所述体动成分去除单元具有差检测单元，该差检测单元检测所述佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差，

所述差检测单元具有角度传感器，该角度传感器以佩戴了脉搏计的手臂的肩关节为中心，检测实际配置状态相对于该脉搏计的基准角度的角度差，作为所述高度方向的相对差。

7.根据权利要求6所述的脉搏计，其特征在于，所述角度传感器被配置在所述脉波传感器的附近。

8.根据权利要求6所述的脉搏计，其特征在于，所述角度传感器以大致层叠状态配置在所述脉波传感器上。

9.根据权利要求7或8所述的脉搏计，其特征在于，所述角度传感器根据静止加速度检测所述角度差。

10.根据权利要求6所述的脉搏计，其特征在于，所述角度传感器具有旋转锤，根据所述旋转锤的旋转状态检测所述角度差。

11.根据权利要求6所述的脉搏计，其特征在于，所述差检测单元具有角度差校正单元，该角度差校正单元在所述角度差被视为该脉搏计的佩戴位置位于相对于所述佩戴者的心脏位置更高的位置时，根据规定的所述体动成分的衰减曲线校正所述角度差。

12.根据权利要求1～11中任一项所述的脉搏计，其特征在于，所述体动成分去除单元具有去除处理单元，该去除处理单元从所述脉波检测信号中减去对应基于所述佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差的所述体动成分的体动成分检测信号。

13.一种具有脉波检测单元的脉搏计的控制方法，该脉波检测单元具有脉波传感器，并输出脉波信号，该控制方法特征在于，具有：

体动成分去除步骤，根据佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差，去除所述脉波检测信号中包含的体动成分；和

脉搏数算出步骤，根据去除所述体动成分后的所述脉波检测信号，算出脉搏数。

14.一种佩戴在身体的脉波检测位置的手表型信息装置，具有脉波检测单元，该脉搏检测单元具有脉波传感器，并输出脉波检测信号；和佩戴在手臂上的装置主体单元，所述手表型信息装置特征在于，所述装置主体单元具有：

体动成分去除单元，根据佩戴者的心脏位置和该脉搏计的佩戴位置的高度方向的相对差，去除所述脉波检测信号中包含的体动成分；

脉搏数算出单元，根据去除所述体动成分后的所述脉波检测信号，算出脉搏数；和

显示所述脉搏数的显示单元。

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