JP2013202289A

JP2013202289A - 拍動検出装置、電子機器及びプログラム

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Publication number: JP2013202289A
Application number: JP2012076476A
Authority: JP
Inventors: Hidenori Nakamura; 英典中村
Original assignee: Seiko Epson Corp
Current assignee: Seiko Epson Corp
Priority date: 2012-03-29
Filing date: 2012-03-29
Publication date: 2013-10-07
Also published as: EP2832289A4; EP2832289A1; CN104203090A; CN104203090B; US20150088013A1; WO2013145728A1

Abstract

【課題】運動状態の判定結果等に応じて、消費電力を低減できる拍動検出装置、電子機器及びプログラム等を提供すること。
【解決手段】拍動検出装置１００は、脈波センサー１１を有する脈波検出部１０からの脈波検出信号と、体動センサーを有する体動検出部２０からの体動検出信号とに基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部１２０と、被検体の運動状態を判定する判定部１１２と、判定部１１２での運動状態の判定結果に基づいて、脈波検出部１０での脈波センシング動作、体動検出部２０での体動センシング動作、及び拍動情報演算部１２０での演算処理レートの少なくとも一つを制御する制御部１５０を含む。
【選択図】図５

Description

本発明は、拍動検出装置、電子機器及びプログラム等に関する。

従来、脈拍計等の拍動検出装置を含む電子機器が広く用いられている。拍動検出装置とは、人体の心拍に由来する拍動を検出するための装置であって、例えば、腕、手のひら、手指などに装着される脈波センサーからの信号に基づいて、心拍に由来する信号を検出する装置である。

脈波センサーとしては例えば光電センサーが用いられる。この場合には、生体に対して照射された光の反射光又は透過光を当該光電センサーで検出する手法等が考えられる。血管内の血流量に応じて、照射された光の生体での吸収量、反射量が異なるため、光電センサーで検出したセンサー情報（脈波センサー信号）は血流量等に対応した信号となり、当該信号を解析することで拍動に関する情報を取得することができる。

しかし、脈波センサー信号には人体の体動の影響により発生するノイズ（体動ノイズ）も混入しうる。よって特許文献１には、拍動信号の検出に脈波センサー信号をそのまま用いるのではなく、体動ノイズ等を低減するノイズ低減処理を行う手法が開示されている。

特開昭６０−２５９２３９号公報

近年、腕時計型の脈拍計のように、拍動検出装置やそれを含む電子機器の小型軽量化が進んでいる。それに伴い、半日〜数日程度の連続稼働を想定した使用が考えられるようになってきた。長時間の連続稼働を考慮した場合、上述した腕時計型の脈拍計等では大きさや重量の制約からバッテリー容量が制限されることが大きな問題となる。しかし特許文献１の手法では、消費電力の低減等は考慮されておらず、このような脈拍計等の使用には適しているとは言えない。

本発明の幾つかの態様によれば、運動状態の判定結果等に応じて、消費電力を低減できる拍動検出装置、電子機器及びプログラム等を提供することができる。

本発明の一態様は、脈波センサーを有する脈波検出部からの脈波検出信号と、体動センサーを有する体動検出部からの体動検出信号とに基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、被検体の運動状態を判定する判定部と、前記判定部での前記運動状態の判定結果に基づいて、前記脈波検出部での脈波センシング動作、前記体動検出部での体動センシング動作、及び前記拍動情報演算部での演算処理レートの少なくとも一つを制御する制御部と、を含む拍動検出装置に関係する。

本発明の一態様では、運動状態の判定結果に基づいて、脈波センシング動作、体動センシング動作、及び拍動情報の演算処理レートの少なくとも一つを制御する。よって、運動状態に応じて動作負荷の低減等ができ、消費電力の低減等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記被検体が運動中か生活活動中かを判定し、前記制御部は、前記判定部において前記被検体が前記生活活動中と判定された場合には、前記被検体が前記運動中と判定された場合に比べて、前記脈波センシング動作の動作レートを低くする制御、前記体動センシング動作の前記動作レートを低くする制御、及び前記演算処理レートを低くする制御の少なくとも一つの制御を行ってもよい。

これにより、生活活動中では運動中に比べて、消費電力を低減すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記被検体が生活活動中か睡眠中を判定し、前記制御部は、前記判定部において前記被検体が前記睡眠中と判定された場合には、前記被検体が前記生活活動中と判定された場合に比べて、前記脈波センシング動作の動作レートを低くする制御、前記体動センシング動作の前記動作レートを低くする制御、及び前記演算処理レートを低くする制御の少なくとも一つの制御を行ってもよい。

これにより、睡眠中では生活活動中に比べて、消費電力を低減すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記被検体が運動中か睡眠中かを判定し、前記制御部は、前記判定部において前記被検体が前記睡眠中と判定された場合には、前記被検体が前記運動中と判定された場合に比べて、前記脈波センシング動作の動作レートを低くする制御、前記体動センシング動作の前記動作レートを低くする制御、及び前記演算処理レートを低くする制御の少なくとも一つの制御を行ってもよい。

これにより、睡眠中では運動中に比べて、消費電力を低減すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記制御部は、前記判定部での前記運動状態の前記判定結果に基づいて、前記拍動情報演算部での演算処理内容を制御してもよい。

これにより、運動状態の判定結果に基づいて、拍動情報の演算処理内容を制御することが可能になる。

また、本発明の一態様では、前記拍動情報演算部は、前記脈波検出信号に対してノイズ低減処理を行うノイズ低減部を含み、前記制御部は、前記運動状態の前記判定結果に基づいて、前記ノイズ低減部での前記ノイズ低減処理の内容を制御してもよい。

これにより、運動状態の判定結果に基づいて、ノイズ低減処理内容を制御することが可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記被検体が運動中か生活活動中かを判定し、前記ノイズ低減部は、強調フィルター処理を行う第１のフィルターと、前記体動検出信号に基づいて前記ノイズ低減処理を行う第２のフィルターを有し、前記被検体が前記運動中と判定された場合には、前記第１のフィルター及び前記第２のフィルターにより前記ノイズ低減処理を行い、前記被検体が前記生活活動中と判定された場合には、前記第１のフィルターにより前記ノイズ低減処理を行ってもよい。

これにより、ノイズ低減用のフィルター動作を制御することで、ノイズ低減処理内容を制御すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、所与の運動状態判定期間における前記体動検出信号に基づいて、前記運動状態の判定を行ってもよい。

これにより、体動検出信号に基づいた運動状態判定等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記運動状態判定期間における前記体動検出信号に基づいて、運動中、生活活動中及び睡眠中のいずれかの前記運動状態に対応する中間結果を取得し、１又は複数の前記中間結果に基づいて、前記運動状態を判定してもよい。

これにより、複数の判定結果等を考慮した運動状態判定が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記被検体が前記運動中と判定されている場合には、前記運動中以外の前記運動状態に対応する前記中間結果がＮ（Ｎは２以上の整数）回取得された場合に、前記被検体が前記生活活動中と判定し、前記被検体が前記生活活動中と判定されている場合には、前記運動中に対応する前記中間結果が１又はＭ（ＭはＭ＜Ｎを満たす２以上の整数）回取得された場合に、前記被検体が前記運動中と判定してもよい。

これにより、運動中と生活活動中の間での遷移について、遷移方向により当該遷移の起こりやすさに差異を設けること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記被検体が前記生活活動中と判定されている場合には、前記睡眠中に対応する前記中間結果がＰ（Ｐは２以上の整数）回取得された場合に、前記被検体が前記睡眠中と判定し、前記被検体が前記睡眠中と判定されている場合には、前記生活活動中に対応する前記中間結果が１又はＱ（ＱはＱ＜Ｐを満たす２以上の整数）回取得された場合に、前記被検体が前記生活活動中と判定してもよい。

これにより、生活活動中と睡眠中の間での遷移について、遷移方向により当該遷移の起こりやすさに差異を設けること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記運動状態判定期間において、前記体動検出信号の信号値が所与の信号閾値を超えた回数をカウントし、前記回数が所与の回数閾値よりも小さい場合には、前記被検体が睡眠中であると判定してもよい。

これにより、体動検出信号の信号値と信号閾値との比較処理、及び信号閾値を超えた回数と回数閾値との比較処理に基づいて、睡眠中と他の運動状態との判別を行うこと等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記被検体が前記睡眠中ではないと判定された場合に、前記体動検出信号の周期性の有無の判定を行い、前記周期性がある場合には前記被検体が運動中であると判定し、前記周期性がない場合には前記被検体が生活活動中であると判定してもよい。

これにより、体動検出信号の周期性の有無に基づいて、運動中と生活活動中との判別を行うこと等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記被検体が運動中か生活活動中かを判定し、前記判定部において前記被検体が前記生活活動中と判定された場合には、前記制御部は、前記被検体が前記運動中と判定された場合の前記脈波センシング動作の前記動作レートに対する比率がＲ１（Ｒ１は０＜Ｒ１＜１を満たす実数）となる前記動作レートに、前記脈波センシング動作の前記動作レートを設定する制御を行うとともに、前記被検体が前記運動中と判定された場合の前記体動センシング動作の前記動作レートに対する比率がＲ２（Ｒ２は０＜Ｒ１＜Ｒ２≦１を満たす実数）となる前記動作レートに、前記体動センシング動作の前記動作レートを設定する制御を行ってもよい。

これにより、生活活動中と判定された場合の、運動中を基準とした動作レートの低下度合いに関して、脈波センシング動作と体動センシング動作とで差異を設けること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記体動検出部は、運動状態判定用センサーと体動ノイズ低減用センサーを前記体動センサーとして有し、前記制御部は、前記判定部での前記運動状態の前記判定結果に基づいて、前記体動ノイズ低減用センサーの前記センシング動作を制御してもよい。

これにより、運動状態の判定結果に基づいて、体動ノイズ低減用センサーのセンシング動作を制御することが可能になる。

また、本発明の一態様では、前記制御部は、前記運動状態判定用センサーの前記センシング動作を、前記判定部における前記運動状態の前記判定結果に基づいた制御対象から除外する制御を行ってもよい。

これにより、運動状態判定用センサーについては、運動状態の判定結果に基づく制御の対象から除外することが可能になる。

また、本発明の他の態様は、脈波センサーを有する脈波検出部からの脈波検出信号と、体動センサーを有する体動検出部からの体動検出信号とに基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、被検体の運動状態を判定する判定部と、前記判定部での前記運動状態の判定結果に基づいて制御を行う制御部と、を含み、前記拍動情報演算部は、前記脈波検出信号に対してノイズ低減処理を行うノイズ低減部を含み、前記制御部は、前記運動状態の前記判定結果に基づいて、前記ノイズ低減部での前記ノイズ低減処理の内容を制御する拍動検出装置に関係する。

また、本発明の他の態様は、上記の拍動検出装置と、前記脈波検出部と、前記体動検出部と、を含む電子機器に関係する。

また、本発明の他の態様は、上記の各部としてコンピューターを機能させるプログラムに関係する。

本実施形態の拍動検出装置を含む電子機器の基本構成例。適応フィルターを用いた体動ノイズ低減部の構成例。図３（Ａ）〜図３（Ｃ）は脈波検出信号、体動検出信号及びそれらに基づく体動ノイズ低減処理後の信号の波形、周波数スペクトルの例。図４（Ａ）、図４（Ｂ）は拍動検出装置を含む電子機器の例。本実施形態の拍動検出装置を含む電子機器の詳細な構成例。ノイズ低減部の構成例。図７（Ａ）、図７（Ｂ）は加速度検出値の周期性を説明する図。運動状態の判定結果に基づく制御手法の例。運動状態の判定結果に基づく制御による消費電力の低減効果の具体例。加速度センサー及び判定部の動作を表すタイミング図。運動中での脈波センサー、拍動情報演算部及び表示部の動作を表すタイミング図。生活活動中での脈波センサー、拍動情報演算部及び表示部の動作を表すタイミング図。睡眠中での脈波センサー、拍動情報演算部及び表示部の動作を表すタイミング図。図１４（Ａ）、図１４（Ｂ）は運動状態の遷移を説明する図。本実施形態の処理を説明するためのフローチャート。１Ｈｚ割り込み処理を説明するためのフローチャート。図１７（Ａ）、図１７（Ｂ）はタイマー処理を説明するためのフローチャート。図１８（Ａ）、図１８（Ｂ）はタイマー処理を説明するためのフローチャート。運動状態とタイマー処理との関係を説明する図。

以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。

１．拍動検出装置を含む電子機器の構成例
まず、図１を用いて本実施形態の拍動検出装置及び拍動検出装置を含む電子機器（狭義には脈拍計）の基本的な構成例を説明する。なお、図１は拍動検出装置及び電子機器の一例を示すものであり、本実施形態の拍動検出装置等に含まれる構成が簡略化或いは省略されている場合もあるし、本実施形態の拍動検出装置等では必須の構成でないものが含まれている場合もある。

図１に示すように、本実施形態の電子機器の一例である脈拍計は、脈波検出部１０と、体動検出部２０と、拍動検出装置１００と、表示部７０とを含む。ただし、電子機器は図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略・変更したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。

脈波検出部１０は、脈波センサーのセンサー情報（脈波センサー信号）に基づいて信号を出力する。脈波検出部１０は、例えば脈波センサー１１と、フィルター処理部１５と、Ａ／Ｄ変換部１６を含むことができる。ただし、脈波検出部１０は図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素（例えば信号を増幅する増幅部等）を追加するなどの種々の変形実施が可能である。

脈波センサー１１は、脈波信号を検出するためのセンサーであり、例えば光電センサー等が考えられる。なお、脈波センサー１１として光電センサーを用いる場合には、太陽光等の外光の信号成分をカットするように構成されているセンサーを用いてもよい。これは例えば、フォトダイオードを複数設け、それらの信号を用いてフィードバック処理等で差分情報を求める構成等により実現できる。

なお、脈波センサー１１は光電センサーに限定されず、超音波を用いたセンサーであってもよい。この場合、脈波センサー１１は２つの圧電素子を有し、一方の圧電素子を励振させて生体内に超音波を送信するとともに、当該超音波が生体の血流によって反射されたものを他方の圧電素子により受信する。送信した超音波と受信した超音波には、血流のドップラー効果によって周波数変化が生じるため、この場合にも血流量に対応する信号を取得することができ、拍動情報の推定が可能である。また、脈波センサー１１として他のセンサーを用いてもよい。

フィルター処理部１５は、脈波センサー１１からのセンサー情報に対してハイパスフィルター処理を行う。なお、ハイパスフィルターのカットオフ周波数は典型的な脈拍数から求められてもよい。例えば、通常の人の脈拍数は、毎分３０回を下回るケースは非常に少ない。つまり、心拍に由来する信号の周波数は０．５Ｈｚ以下になることはまれであるから、この範囲の周波数帯の情報をカットしたとしても、取得したい信号に対する悪影響は小さいはずである。よって、カットオフ周波数としては０．５Ｈｚ程度を設定してもよい。また、状況によっては１Ｈｚ等の異なるカットオフ周波数を設定してもよい。さらに言えば、人の脈拍数には典型的な上限値を想定することも可能であるから、フィルター処理部１５ではハイパスフィルター処理ではなくバンドパスフィルター処理を行ってもよい。高周波側のカットオフ周波数もある程度自由に設定可能であるが、例えば４Ｈｚ等の値を用いればよい。

Ａ／Ｄ変換部１６では、Ａ／Ｄ変換処理を行い、デジタル信号を出力する。なお、上述のフィルター処理部１５での処理は、Ａ／Ｄ変換処理の前に行われるアナログフィルター処理であってもよいし、Ａ／Ｄ変換処理の後に行われるデジタルフィルター処理であってもよい。

体動検出部２０は、種々のセンサーのセンサー情報に基づいて体動に応じた信号（体動検出信号）を出力する。体動検出部２０は、例えば加速度センサー２１と、圧力センサー２２と、Ａ／Ｄ変換部２６を含むことができる。ただし、体動検出部２０はその他のセンサー（例えばジャイロセンサー）や、信号を増幅する増幅部等を含んでもよい。また、複数種類のセンサーを設ける必要はなく、１種類のセンサーを含む構成であってもよい。

拍動検出装置１００は、信号処理部１１０と、拍動情報演算部１２０を含む。ただし、拍動検出装置１００は図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。信号処理部１１０は、脈波検出部からの出力信号や、体動検出部からの出力信号に対して信号処理を行う。

信号処理部１１０は、脈波信号処理部１１１と、体動信号処理部１１３を含むことができる。

脈波信号処理部１１１は、脈波検出部１０からの信号に対して、何らかの信号処理を行う。なお、図１のＤ１で示した脈波検出部１０からの出力としては、脈波センサー信号に基づく種々の信号が考えられる。例えば、後述する拍動情報の演算はＤＣ成分カット後の脈波センサー信号（脈波検出信号）に基づいて行われることが多いため、Ｄ１にはハイパスフィルター処理後の脈波センサー信号が含まれることが想定される。ただし、フィルター処理が行われていない信号が出力されてもよいし、場合によってはローパスフィルター処理後の脈波センサー信号が出力されてもよい。Ｄ１に複数の信号（例えばハイパスフィルター処理前の脈波センサー信号と、処理後の脈波センサー信号の両方）が含まれる場合には、脈波信号処理部１１１での処理は、Ｄ１に含まれる信号の全部に対して行われてもよいし、一部に対して行われてもよい。処理内容も種々考えられ、例えば脈波検出信号に対するイコライザー処理であってもよいし、他の処理であってもよい。

体動信号処理部１１３は、体動検出部２０からの体動検出信号に対して、種々の信号処理を行う。Ｄ１と同様に、Ｄ２で示した体動検出部２０からの出力としても種々の信号が考えられる。例えば、図１の例では加速度センサー２１と、圧力センサー２２を含んでいるため、Ｄ２の体動検出信号は加速度信号と圧力信号とを含むことになる。また、体動検出用センサーは、ジャイロセンサー等、他のセンサーを用いることも可能であるから、Ｄ２にはセンサーの種類に対応する種類の出力信号が含まれることになる。体動信号処理部１１３での処理は、Ｄ２に含まれる信号の全部に対して行われてもよいし、一部に対して行われてもよい。例えば、Ｄ２に含まれる信号の比較処理を行って、後述する体動ノイズ低減部１２２でのノイズ低減処理で用いられる信号を決定する処理を行ってもよい。

なお、脈波信号処理部１１１での処理において、脈波検出部からの信号にあわせて体動検出信号も用いるものとしてもよい。同様に、体動信号処理部１１３での処理において、体動検出信号にあわせて脈波検出部１０からの信号も用いるものとしてもよい。また、脈波検出部１０からの出力信号に対して、脈波信号処理部１１１において所与の処理が行われた後の信号を、体動信号処理部１１３での処理に用いてもよいし、その逆であってもよい。

拍動情報演算部１２０は、体動ノイズ低減部１２２を含み、体動ノイズ低減処理後の脈波検出信号（ＤＣ成分カット後の脈波センサー信号）に基づいて拍動情報を演算する。

体動ノイズ低減部１２２は、体動検出信号を用いて、脈波検出信号から体動に起因したノイズ（体動ノイズ）を低減する処理を行う。適応フィルターを用いたノイズ低減処理の具体例を図２に示す。脈波センサー１１から取得された脈波センサー信号には、心拍に起因する成分の他に、体動に起因する成分も含まれている。それは、拍動情報の演算に用いられる脈波検出信号でも同様である。このうち拍動情報の演算に有用であるのは心拍に起因する成分であって、体動に起因する成分は演算の妨げとなる。よって、体動センサーを用いて体動に起因する信号（体動検出信号）を取得し、脈波検出信号から体動検出信号と相関のある信号成分（推定体動ノイズ成分と呼ぶ）を除去することで、脈波検出信号に含まれる体動ノイズを低減する。ただし、脈波検出信号中の体動ノイズと、体動センサーからの体動検出信号は、ともに同一の体動に起因する信号であったとしてもその信号レベルまで同一であるとは限らない。よって、体動検出信号に対して適応的にフィルター係数が決定されるフィルター処理を行うことで、推定体動ノイズ成分を算出し、脈波検出信号と推定体動ノイズ成分の差分をとるものとする。

以上の処理を周波数スペクトルで説明したものが図３（Ａ）〜図３（Ｃ）である。図３（Ａ）等は、上部に信号の時間変化波形を示し、下部にその周波数スペクトルを示したものである。図３（Ａ）は体動ノイズ低減前の脈波検出信号を表したものであり、Ａ１及びＡ２に示したように、スペクトルにおいて値の大きい周波数が２つ現れている。このうち一方が心拍に起因するものであり、他方が体動に起因するものである。なお、Ａ１よりも高い周波数にも値が大きいものがあるが、Ａ１，Ａ２の整数倍に相当する高周波成分であるため、ここでは考慮しない。以下、図３（Ｂ）、図３（Ｃ）においても高周波成分が見られるが、同様にここでは考慮しないものとする。

それに対して、図３（Ｂ）は体動検出信号を表したものであり、体動検出信号の要因となった体動が１種類であれば、Ｂ１に示したように値が大きい周波数が１つ現れる。ここで、Ｂ１の周波数は図３（Ａ）のＡ２に対応している。このような場合に、図２に示したような手法で脈波検出信号と推定体動ノイズ成分との差分をとることで、図３（Ｃ）の信号が得られる。図から明らかなように、心拍及び体動に起因する２つのピークＡ１，Ａ２を持つ脈波検出信号から、体動に起因するピークＢ１を持つ推定体動ノイズ成分を引くことで、脈波検出信号中の体動成分（Ａ２に対応）が除かれ、結果として心拍に起因するピークＣ１（周波数はＡ１に対応）が残ることになる。

なお、脈波検出信号に含まれる体動ノイズと、体動検出信号とが対応していること、及び体動検出信号にノイズ低減処理に悪影響を及ぼす信号成分が含まれていないこと等が保証される状況では、体動ノイズ低減部１２２において周波数解析を行う必要はないため、図３（Ａ）、図３（Ｂ）の下部に示された周波数スペクトルは考慮せずともよい。ただし、体動検出信号の取得に用いられるセンサーの種類等によっては、上記の条件が満たされないケースも起こりえる。その場合には、例えば体動信号処理部１１３において、上記条件を満たすように体動検出信号を加工してもよいし、上記条件を満たさない体動検出信号を体動ノイズ低減部１２２等への出力から除外してもよい。なお、上記条件を満たすか否かの判定を行う手法としては種々考えられるが、例えば周波数解析により得られる、図３（Ａ）、図３（Ｂ）の下部に示したような周波数スペクトルを利用してもよい。

拍動情報演算部１２０は、拍動情報を演算する。拍動情報とは例えば脈拍数の値でもよい。例えば、拍動情報演算部１２０は、体動ノイズ低減部１２２でのノイズ低減処理後の脈波検出信号に対してＦＦＴ等の周波数解析を行ってスペクトルを求め、求めたスペクトルにおいて代表的な周波数を心拍の周波数とする処理を行ってもよい。その場合、求めた周波数を６０倍した値が一般的に用いられる脈拍数（心拍数）となる。

なお、拍動情報は脈拍数には限定されず、例えば脈拍数を表す情報（心拍の周波数や周期等）であってもよい。また、拍動の状態を表す情報であってもよく、例えば血流量そのもの（或いはその変動）を表す値を拍動情報としてもよい。ただし、血流量と脈波センサー信号の信号値との関係にはユーザーごとに個人差があるため、血流量等を拍動情報とする場合には当該個人差に対応するための補正処理を行うことが望ましい。

また、入力された脈波検出信号の時間変化波形上で、所与の値（上ピーク、下ピーク、或いは所与の閾値以上の値等）が現れるタイミングを検出し、そのタイミングの間隔に相当する時間から、心拍の周期を求めて拍動情報を演算してもよい。或いは、脈波検出信号の波形を矩形波に変形し、当該矩形波の立ち上がり等を用いることでも拍動情報を演算できる。この場合、周波数解析を行わなくてもよいため、計算量や消費電力の面で優位である。ただし、この手法では周波数軸への変換はせずに信号値をそのまま用いているため、ある程度波形が整っている必要があることから、ノイズが多い状況等では周波数解析を行うことが望ましい。

表示部７０（広義には出力部）は、演算した拍動情報等の提示に用いられる各種の表示画面を表示するためのものであり、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイなどにより実現できる。

上述した電子機器が脈拍計である場合の具体例を図４（Ａ）、図４（Ｂ）に示す。図４（Ａ）は、腕時計型の脈拍計の例である。脈波センサー１１および表示部７０を含むベース部４００は、保持機構３００（例えばバンド等）によって、被検体（ユーザー）の左手首２００に装着されている。図４（Ｂ）は、指装着型の例である。被検体の指先に挿入するためのリング状のガイド３０２の底部に、脈波センサー１１が設けられている。ただし、図４（Ｂ）の場合には表示部７０を設ける空間的余裕がないため、表示部７０（及び必要に応じては拍動検出装置１００に相当する機器）は他に設けられることが想定される。

後述する本実施形態の手法はいずれのタイプの電子機器にも適用可能であるが、腕時計型の脈拍計（図４（Ａ）の例）に適用するのが、より好ましい。ただし、図４（Ａ）の例では、脈波センサー１１が、手首外側（腕時計の裏蓋面と接触する部位）など、脈波センサー信号を取得しにくい部位に装着される。このため、脈波センサー１１から出力される脈波センサー信号の振幅が総じて小さくなる傾向にある。よって、何らかの手法により拍動情報の精度に関する処理を行うことが望ましい。

２．本実施形態の手法
次に本実施形態の手法について説明する。近年の拍動検出装置を含む電子機器（狭義には脈拍計）は小型で軽量な機器も用いられている。例えば図４（Ａ）に示した腕時計型の脈拍計であれば、当該機器を装着した状態であっても支障なく歩行、走行やその他運動を行うことが可能である。このようなことから、拍動検出装置の用いられる状況は、医療目的のように安静状態に限定されるものではなくなり、運動状態での拍動情報を演算し、運動の負荷等をユーザーに通知することもある。この場合、上述した体動センサー等を用いて、歩数計のように歩数や移動速度等の情報を取得することも可能であるため、豊富な情報をユーザーに提示することも可能である。

このような背景から、拍動検出装置を診療時、或いは運動時に限定して短いスパン（例えば数分から数時間）で装着するだけでなく、より長いスパン（例えば半日から数日）で装着を続けて、ユーザーの生体情報のログを取得する手法が広く用いられることも考えられている。

しかし、常時装着型の機器では、バッテリーの容量が制限されることから、消費電力が大きな問題となる。少なくとも、途中での充電がなくても半日から数日の連続稼働が可能でなければ、上述の用い方はできない。

従来手法では、体動検出信号の有無に基づいて、拍動情報の演算処理を切り替える手法が開示されている。具体的には、ＦＦＴによる周波数解析を行う第１の手法と、脈波検出信号を矩形波に変換して、変換後の矩形波の周期（周波数）に相当する情報を用いる第２の手法を切り替えている。上述したとおり、第１の手法に比べて第２の手法は計算量が少ないため、適宜第２の手法を用いることで消費電力の削減は可能である。しかし、この手法はノイズが小さい（つまり第２の手法でもある程度の精度が確保できる）場合に計算量の削減を図るものであり、拍動情報の演算自体は常時行われている。そのため、脈波センサー１１や体動センサー（加速度センサー２１等）も常時動作させる必要があり、消費電力の削減効果は限定的であった。

その点、本実施形態の拍動検出装置の典型的な使用例が、上述した生体情報のロギングであることに鑑みれば、状況に応じて拍動情報の演算頻度を下げることが可能であると考えられる。つまり、本実施形態の拍動検出装置は、拍動情報の変動が大きい場合での変動の程度や、平常状態を外れる異常値等を検出できれば十分効果的であり、拍動情報の変動が小さい場合にまで高頻度且つ高精度の演算は求められていない。この点が、医療目的での使用のように、計測中は常時高精度での演算の必要性が高い状況とは大きく異なる。

そこで本出願人は、被検体（ユーザー）の運動状態を判定し、その判定結果に基づいて拍動検出装置（或いは拍動検出装置を含む電子機器）の各部の動作を制御する手法を提案する。具体的には、身体活動の強度等に対応する運動状態を判定し、激しい運動を行っている場合には、拍動情報の変動が大きいと考えて高頻度（例えば常時）で演算処理を行う。一方、緩やかな運動時には拍動情報の演算頻度を下げ、安静・睡眠時等の状態では拍動情報の演算頻度をさらに低くする。拍動情報の演算頻度を下げる場合には、脈波センサー１１や体動センサーによるセンシングを高頻度で行う利点が少ないため、拍動情報の演算頻度に対応させてセンサーのセンシング動作レートを低くしてもよい。

また、消費電力の低減はノイズ低減処理の内容制御により行ってもよい。例えば、多段のノイズ低減処理（それぞれ特性の異なる多段フィルター等により構成される）を行う場合に、激しい運動の場合には多くの（狭義には全ての）フィルターを作用させるのに対して、運動が緩やかなほど適用するフィルターの数を少なくすることでも、消費電力の低減が図れる。なお、運動状態判定に基づく本実施形態の制御は、上述した脈波センサー１１のセンシング動作レート、体動センサーのセンシング動作レート、拍動情報の演算処理レート、ノイズ低減処理の処理内容、の少なくとも１つの制御であり、複数の制御対象を制御するものであってもよく、その場合の組み合わせは任意である。

なお、本実施形態での運動の激しさ（身体活動の強度）は、種々の指標に基づいて決定することが可能である。例えば、厚生労働省が発表した「健康づくりのための運動指針２００６−生活習慣病予防のために−（エクササイズガイド２００６）」に記載されたＭＥＴｓ（メッツ）等を用いて、運動によるエネルギー消費量に基づく判定を行ってもよい。なお、本実施形態では拍動情報の変動度合いに応じた制御を想定しているため、単位時間での運動強度を反映した指標を用いることが望ましく、上記の厚生労働省の資料におけるＥｘ（エクササイズ。ＭＥＴｓと実施時間との積）等よりも上記ＭＥＴｓの方が適切である。

以下、拍動検出装置等のシステム構成例について説明した後、運動状態の判定手法について述べる。その後、運動状態の判定結果に基づいた制御手法について説明し、最後にフローチャートを用いて本実施形態の処理の詳細について説明する。

３．システム構成例
図５に本実施形態の拍動検出装置を含む電子機器のシステム構成例を示す。電子機器は、脈波検出部１０と、体動検出部２０と、拍動検出装置１００と、表示部７０を含む。

脈波検出部１０は、脈波センサー１１と、フィルター処理部１５と、Ａ／Ｄ変換部１６を含む。ただし脈波検出部１０は、図５の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。

脈波センサー１１は、図１を用いて上述したように光電センサー等を用いる。フィルター処理部１５は、本実施形態ではハイパスフィルター処理を行うハイパスフィルターにより実現される。Ａ／Ｄ変換部１６は、入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換して出力する。

図５に示したように、脈波センサー１１はフィルター処理部１５に接続される。フィルター処理部１５はＡ／Ｄ変換部１６に接続される。Ａ／Ｄ変換部１６は拍動情報演算部１２０に接続され、拍動情報演算部１２０に対して脈波検出信号を出力する。なお、脈波検出部１０に含まれる各部の接続については種々の変形実施が可能である。

体動検出部２０は、加速度センサー２１と、圧力センサー２２と、Ａ／Ｄ変換部２６を含む。加速度センサー２１と、圧力センサー２２はＡ／Ｄ変換部２６に接続される。Ａ／Ｄ変換部２６は後述する判定部１１２と、ノイズ低減部１２３に接続されている。なお、体動検出部２０に含まれる体動センサーは図５のものに限定されず、圧力センサー２２を省略したり、他のセンサーを追加する等の変形実施が可能である。

拍動検出装置１００は、判定部１１２と、拍動情報演算部１２０と、制御部１５０を含み、拍動情報演算部１２０は、ノイズ低減部１２３を含む。ただし、拍動検出装置１００は、図５の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。

判定部１１２は、例えば図１の信号処理部１１０に含まれてもよく、脈波センサー１１等を装着した被検体の運動状態を判定する。運動状態の判定は、体動検出部２０からの体動検出信号等に基づいて行われ、判定部１１２は判定結果を制御部１５０に出力する。判定部１１２での運動状態の判定手法については後述する。

拍動情報演算部１２０は、図１等を用いて説明したように、脈波検出信号に基づいて拍動情報の演算を行う。具体的には、脈波検出信号に対して、ノイズ低減部１２３によりノイズ低減処理を行い、処理後の脈波検出信号を用いて拍動情報を演算する。

ノイズ低減部１２３は、脈波検出信号に対してノイズ低減処理を行う。ここでのノイズ低減処理は、図２等で示した体動ノイズ低減部１２２による体動ノイズ低減処理を含んでもよいし、体動ノイズに限定されない他のノイズを低減する処理であってもよい。体動ノイズ低減処理を行う場合には、上述したように体動検出部２０からの体動検出信号に基づいて処理を行うことになる。

制御部１５０は、判定部１１２での運動状態の判定結果に基づいて、各部の制御を行う。具体的には、脈波検出部１０（狭義には脈波センサー１１）のセンシング動作レート、体動検出部２０（狭義には体動センサー）のセンシング動作レート、拍動情報演算部１２０での演算処理レート、ノイズ低減部１２３でのノイズ低減処理の内容、の少なくとも１つの制御を行う。制御の詳細については後述する。

表示部７０は、図１を用いて説明したように、拍動情報演算部１２０での演算結果である拍動情報を表示する。なお、必要に応じて判定部１１２での判定結果（現在の運動状態）や、制御部１５０での制御内容（脈波検出部１０のセンシング動作レート等）を表示してもよい。

４．運動状態の判定手法
次に判定部１１２での運動状態の判定手法について説明する。判定手法は種々考えられるが、本実施形態では体動検出部２０からの体動検出信号に基づいて判定を行うものとする。なお、体動検出信号は加速度センサー２１に基づく信号であることが想定されるため、以下の説明では体動検出信号として加速度検出値を用いるが、他の体動センサーに基づく信号を用いることを妨げない。

加速度検出値の大きさは、運動が激しいほど大きくなる。よってここでは、運動状態として、その運動の強度が高い方から「運動中」、「生活活動中」、「睡眠中」の３つの状態を考え、加速度検出値の大きさに基づいて被検体が上記３状態のうち、どの状態にあるかを判定する。なお、運動状態の状態数等は種々の設定が可能である。

運動の強度が高いほど、加速度検出値の大きさが大きくなることから、例えばＴｈ１＜Ｔｈ２を満たす２つの閾値を設定し、加速度検出値の大きさＡがＡ＜Ｔｈ１を満たす場合には睡眠中と判定し、Ｔｈ１≦Ａ＜Ｔｈ２を満たす場合には生活活動中と判定し、Ｔｈ２≦Ａを満たす場合には運動中と判定してもよい。

しかし、１つの加速度検出値だけから運動状態を判定することは好ましくない。例えば、椅子に座っていたり、ベッドに横たわっているような運動強度が低い状況であっても、手（特に加速度センサー２１を装着した手）をわずかに動かした結果、机や壁等に衝突してしまえば、加速度検出値の大きさは非常に大きくなってしまう。状況を考慮すれば、この際に運動中と判定されることは適切ではなく、このような突発的に生じうる値による影響は抑止すべきである。そこで本実施形態では、所与の運動状態判定期間を設定し、当該期間での加速度検出値に基づいて判定を行う。運動状態判定期間の長さは自由に設定可能であるが、例えば１秒程度を用いればよい。加速度センサー２１の動作周期は一般的にはかなり短く（動作クロックが１６Ｈｚであれば１／１６秒）、１秒あれば複数の加速度検出値（例えば１６個）が取得できる。

複数の加速度検出値に基づく判定手法も種々考えられるが、例えば、複数の加速度検出値から指標値（例えば平均値や中央値等）を求め、当該指標値と上述の閾値との比較処理を行ってもよい。或いは、各加速度検出値に対して上述の閾値との比較処理を行うことで、ヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムに基づいて判定を行ってもよい。このようにすることで、異常値により運動状態判定に誤りが生じる可能性を抑止することができる。

なお、必要に応じて状態判定の可能性に差をつけるようにしてもよい。例えば、消費電力の軽減を追求するのであれば、睡眠中であると判定される可能性を高くして、逆に運動中と判定される可能性を低くすればよい。運動強度が低い状態と判定されている時間が長ければ、消費電力の低減効果は高まる。

一方、必要な生体情報の見落とし防止を重視するのであれば、運動中と判定される可能性を高くして、睡眠中と判定される可能性を低くする方がよい。実際の運動が激しいのに、その状態を生活活動中、或いは睡眠中と判定してしまうと、拍動情報の演算やノイズ低減処理が省略されることで、激しく変動している拍動情報（生体情報のロギング上重要となる情報である）が、低頻度での取得（或いは頻度は高くても低精度）となってしまうためである。

つまり、拍動検出装置を用いる被検体の、使用状況や環境等に応じて、運動強度が高い状態であると判定しやすくするか、その逆であるかを設定するとよい。以下、状態判定の可能性に差をつける具体的手法として、３つの手法について説明するが、これ以外の手法により実現されてもよい。

第１の手法では、上述した閾値の値の設定を変更する。例えば、Ｔｈ１を大きくすることで、睡眠中と判定される数値範囲が広くなるため、結果として睡眠中と判定されやすくなる。同様にＴｈ２を小さくすれば、運動中と判定される数値範囲が広くなるため、運動中と判定されやすくなる。

また、第２の手法では、上記ヒストグラムに基づく判定を考慮する。ヒストグラムを用いる場合、単純には運動中、生活活動中、睡眠中のうち最大のデータ数となる状態を最終的な運動状態として判定することが考えられる。ここでは、判定条件を変更し、確率を上げたい状態のデータ数が最大とならなくてもよいとする。例えば、上述のセンサーの動作クロックが１６Ｈｚ，運動状態判定期間が１秒の場合には、１回の運動状態判定期間では１６個のデータが取得される。よって、ある状態でのデータ数が少なくとも６以上でなければ、当該状態でのデータ数は最大にはなり得ないし、他の状態のデータ数によってはそれ以上の値をとらないと最大とならない。しかし、睡眠中と判定されやすくしたいのであれば、睡眠中のデータ数が５以上であれば、他のデータ数によらず睡眠中と判定する、等の条件を設定すればよい。

また、第３の手法では、１回の運動状態判定期間での結果を最終結果ではなく中間結果とし、複数の中間結果を総合して最終結果を求める。具体的には、現在の状態と、遷移後の状態との関係に応じて処理を変える。運動中と判定されやすくするには、例えば現在が生活活動中又は睡眠中である場合に、１回でも運動中であるという中間結果が得られたら、即座に運動中へと遷移する（運動中であるという最終結果を出力する）ものとする。一方、運動中から生活活動中（睡眠中）へ遷移するためには、複数回連続して生活活動中（睡眠中）という中間結果が得られなければならない、という条件を設定すればよい。このようにすれば、１回の運動状態判定期間での判定において確率の差を考慮していなくても、最終的な状態遷移では運動中となっている可能性を高めることができる。

第３の手法の具体例を図１４（Ａ）、図１４（Ｂ）に示す。図１４（Ａ）は運動強度が高い状態ほど、当該状態であると判定される可能性が高くなる手法に対応する。睡眠中や生活活動中から運動中への遷移は、１回でも運動中という中間結果が得られればよいものとする。また、睡眠中から生活活動中への遷移も、運動強度は高くなる方向であるため１回の中間結果でよい。

それに対して、運動中から生活活動中への遷移は、Ｎ（＞２）回連続して生活活動中（或いは睡眠中）という中間結果が得られなければならないとする。同様に、生活活動中から睡眠中への遷移はＰ（＞２）回連続して睡眠中という中間結果が得られることを要する。このようにすれば、運動強度が高くなる方向への遷移は容易であるのに対して、運動強度が低くなる方向への遷移は困難となるため、結果として運動強度が高い運動状態であると判定される可能性を高くすることができる。これを状態遷移図で示したものが図１４（Ｂ）である。なお、状態遷移の条件はこれに限定されるものではなく、例えば状態遷移に必要な回数を変更してもよいし、複数回の中間結果が必要である場合に、それが連続しなくてもよいものとする等の変更が可能である。

また、以上の説明では加速度検出値の大きさに基づく手法を述べたが、これに限定されるものではない。例えば、加速度検出値からその周波数を求めて、求めた周波数を判定に利用してもよい。

この手法は、運動中である具体例として、歩行や走行と言った周期性を有する運動を考える場合に効果的である。歩行や走行は一定のリズムで運動が繰り返されるため、加速度検出値は周期性を有する。一方、生活活動中での動きとは、一定のリズムでの継続性は想定しにくく、周期性を持たない。つまり、周期性の有無により運動中と生活活動中を区別することが可能である。なお、睡眠中を判定する場合には上述した加速度検出値の大きさを用いればよい。つまり、加速度検出値の大きさが所与の閾値よりも小さい場合には睡眠中と判定し、閾値以上の場合には周期性の判定をして、周期性があれば運動中、なければ生活活動中となる。

周期性有無の判断は種々考えられるが、例えばＦＦＴ等の周波数解析を行えばよい。歩行、走行中の具体的な時間変化波形を図７（Ａ）の上部に、その周波数スペクトルを図７（Ａ）の下部に示し、非周期的な動きに対応する時間変化波形を図７（Ｂ）の上部に、その周波数スペクトルを図７（Ｂ）の下部に示す。図７（Ａ）、図７（Ｂ）から明らかなように、周期性を有する場合には、周波数スペクトルにおいて所与の周波数の値でピークを持ち、その他の周波数での値はピークに比べてかなり小さい。それに対して、周期性がない場合には、所与の周波数でピークを持ったとしても、その他の周波数の値のピークに対する比率が大きくなる。つまり、周期性の有無はこの違いに基づいて判断すればよく、例えばピーク値に対する、その他の値（例えば５番目に大きい値等）の比率と、所与の比率閾値との比較処理等を行えばよい。

ただし、歩行時のように周期性があるものと判定してよい運動を行っている場合であっても、人の歩行のピッチは厳密に一定とはならないし、センサー等におけるノイズの影響も受けるため、体動検出信号の波形はきれいな正弦波となるわけではない。例えば、周期性があると判定すべき状況でも図７（Ａ）の周波数スペクトルのように、ピーク以外の周波数でもある程度の値が現れることになる。つまり、ここでいう「周期性の有無」とは、体動検出信号が単一の周波数の信号であるか否か、という厳密な基準ではない。運動に対応することが想定されるメインの周波数以外の周波数が含まれていていることを前提としつつ、メインの周波数に対するそれ以外の周波数の含まれる度合いに応じて周波性の有無を判定していることになる。その判定基準は所与の基準値を用いればよく、例えば上述した比率閾値等を用いてもよい。

なお、体動検出信号の周期性は、有無という観点ではなく強弱という観点で捉えてもよい。つまり、メインの周波数以外の周波数が含まれることが想定される以上、その含まれる度合いに応じて周期性の強弱を判定し、判定結果に基づいた処理を行ってもよい。周期性の強弱は所与の指標値で表せばよく、例えば上述したピーク値に対するその他の値（例えば５番目に大きい値等）の比率を用いればよい。この場合、周期性が強いほど指標値は小さくなり、周期性が弱いほど指標値が大きくなる。本実施形態の運動状態判定では、周期性が強い場合には運動中と判定し、弱い場合には生活活動中と判定する。周期性の有無を用いる場合には、有るか無いかの２状態による判定を行うことになるが、周期性の強弱を用いる場合には、より細かい処理（例えば強度閾値を２つ用いて、周期性の強い状態、中程度の状態、弱い状態の３状態による処理）を行うことも可能である。

５．運動状態の判定結果に基づく制御手法
次に、運動状態の判定結果に基づいて、電子機器の各部の制御を行う手法について説明する。ここでは、脈波検出部１０（狭義には脈波センサー１１）のセンシング動作レート、体動検出部２０（狭義には体動センサー）のセンシング動作レート、拍動情報演算部１２０の演算処理レート、及びノイズ低減部１２３でのノイズ低減処理の内容を制御する手法について述べる。

５．１脈波センシング動作の制御
図８に運動状態に応じた制御の例を示す。例えば、運動中では脈波センサー１１を常時動作させるのに対し、生活活動中では１分ごとに動作させ、睡眠中では４分ごとに動作させる等の制御を行う。このようにすれば、運動の強度が低いほど（つまり拍動情報の変動が小さいと想定されるほど）、脈波センサー１１の動作時間を短くすることができるため、消費電力の低減が可能になる。

なお、生活活動中や睡眠中であっても、その動作は１分又は４分に１回に限定されず、図８に示したように加速度センサー割り込みの発生時に動作するように制御してもよい。図１４（Ｂ）等を用いて上述した例では、加速度センサー割り込みが発生した時点で運動状態は運動中に遷移することを想定していた。しかし、睡眠中の寝返り等を考慮すればわかりやすいように、実際の運動状態が変化していないのに、加速度検出値が大きくなるということは起こりえる。この場合には、運動状態を運動中に遷移させてしまうよりも、睡眠中という状態をキープした上で、加速度検出値の大きな値が継続的に現れるのか否かを判定する方が効率的なこともある。よって、生活活動中や睡眠中であっても、加速度センサー割り込みの発生時には動作を行うものとしてもよい。

ただし、以下の説明では生活活動中や睡眠中での加速度センサー割り込みの発生時での動作は考慮しないものとする。なお、加速度センサー割り込みを考慮しなかったとしても、運動中、生活活動中、睡眠中の間での状態遷移の条件を細かく設定することで、上述した寝返り等の問題には対応可能である。例えば、図１４（Ｂ）に運動中を表す状態であり、且つ睡眠中への遷移が容易な状態Ｅ_Ｓを追加し、睡眠中から運動中へ遷移する場合には、まずＥ_Ｓに遷移するものとすればよい。このようにすれば、寝返りにより一旦運動中に遷移してしまったとしても、すぐに睡眠中に復帰することが可能になる。

本実施形態の脈波センシング動作の制御（狭義には脈波センサー１１の制御）は、動作レートを変更するものであり、動作周波数（１秒あたりに信号を取得する回数に相当）は例えば１６Ｈｚ等で一定としてもよい。ここで動作レートとは、所与の時間（ｘ秒）のうち、ｙ秒間動作して、のこりのｘ−ｙ秒で停止していた場合における、ｙ／ｘに相当する情報を表す。つまり、本実施形態の省電力制御は、脈波センサー１１の動作を非アクティブにする時間を増やすことにより行うのであり、動作周波数を１６Ｈｚから８Ｈｚに下げる等の制御を行うものは想定されない。

なぜなら、演算される拍動情報（脈拍数）の分解能は、動作周波数ではなく、ＦＦＴに用いられる脈波検出信号の期間に依存するためである。例えば１６Ｈｚで動作する脈波センサー１１からの１６秒分の信号を用いてＦＦＴを行った場合、脈拍数の分解能は３．７５拍／分となる。この程度の分解能があれば、補間処理等により１拍／分での脈拍数推定は可能であり、ユーザーに対する細かい情報提示等ができる。動作周波数を６４Ｈｚにしたとしても、用いる信号が１６秒分であれば脈拍数の分解能は３．７５拍／分で変わりない。また、動作周波数６４Ｈｚで４秒分の信号を用いた場合、１６Ｈｚで１６秒の時と同じ２５６サンプル分の信号値が取得できるにもかかわらず、脈拍数の分解能は１５拍／分まで落ちてしまい、１拍単位での情報提示等は困難となる。

つまり、動作周波数を向上させたとしても、拍動情報の分解能に寄与せず、且つ消費電力の増大につながってしまう以上、本実施形態の拍動検出装置１００では元々高い動作周波数は要求されないと言うことになる。動作周波数はＦＦＴのサンプリング周波数に相当するため、動作周波数を上げればナイキスト周波数も高くなり、高い周波数の信号まで処理できることになるが、心拍に起因する信号の周波数はそれほど高くない（例えば高くても４Ｈｚ程度）ことを考えても、動作周波数を高くする必要性はない。以上のことから、脈波センサー１１の制御は動作周波数ではなく動作レートにより行うものとして説明するが、動作周波数を制御することを妨げるものではない。

動作レート制御の具体例を図１１〜図１３に示す。図１１は運動中と判定された場合の脈波センサー１１等の動作を表したものであり、この場合には脈波センサー１１を常時動作させる制御を行う。このようにすれば、運動強度が高く拍動情報の変動が予想される状況での、脈波検出信号の取得漏れ等を抑止することができる。

生活活動中と判定された場合には、図１２に示したように一定時間ごとに脈波センサー１１を動作させる。上述したように、脈拍数の分解能はＦＦＴ対象期間の長さに依存し、例えば１６秒程度の期間を設定する必要がある。この１６秒のうちで、脈波センサー１１が動作していない期間がある（例えば当該期間での脈波検出信号の値が０となる）と、信号に不連続性が生じること等が考えられ、ＦＦＴでの処理に悪影響を及ぼしかねない。また、補間処理等により脈波センサー１１が動作していない期間の信号値を推定したとしても、その後の処理での精度低下は否めない。つまり、脈波センサー１１を動作させるのであれば、拍動情報演算部１２０での処理に悪影響を及ぼさない程度の期間は連続動作させることが望ましい。例えば、図１２に示したように、脈波センサー１１を動作させる場合には、所与の期間（図１２では６０秒）のうち１６秒間連続動作させ、残りの時間を待機期間とすればよい。このようにすれば、多くの時間で脈波センサー１１の動作を停止することができるため、消費電力の低減が可能になる。

また、睡眠中の制御を図１３に示す。睡眠中では生活活動中以上に拍動情報の変動等が起こりにくいと考えられるため、生活活動中に比べて待機期間を長く設定する。例えば図１３に示したように、４分のうち１６秒間連続動作させ、残りの時間を待機期間としてもよい。なお、睡眠中であっても１回の動作期間が１６秒程度連続することが望ましい点は同様である。

５．２体動センシング動作の制御
次に体動検出部２０でのセンシング動作の制御について説明する。ここで、体動センサーには上述した運動状態を判定する運動状態判定用センサーと、ノイズ低減部１２３での体動ノイズ低減処理に用いられる体動ノイズ低減用センサーとが含まれることが問題となる。さらに、加速度センサー２１のように運動状態判定用センサーとして用いることができ、且つ体動ノイズ低減用センサーとしても用いることができるセンサーもある。以下、運動状態の判定結果に基づく体動センサーの制御手法の一例を示す。

まず、体動ノイズ低減用センサーとして用いられることが想定される体動センサーについて説明する。体動ノイズの低減は、図２等を用いて上述したように、ノイズ低減処理の対象となる脈波検出信号に対応するタイミング（狭義には同一のタイミング）での体動検出信号が用いられる。つまり、体動ノイズ低減処理以外の処理に用いられない体動センサーについては、脈波検出信号が取得されない期間での信号を取得したとしても、当該信号は体動ノイズ低減処理に用いることが想定しにくい以上、不要な動作を行っていることなる。よって、体動ノイズ低減用センサーは脈波センサー１１と同様の制御を行うとよい。

具体的には図１１〜図１３に示したように、運動中では常時動作させ、生活活動中や睡眠中は一定の間隔を開けて動作させる。その間隔は生活活動中に比べて睡眠中の方が長いものとなる。

次に、運動状態判定用センサーとして用いられる体動センサーについて説明する。仮に運動状態判定用センサーの動作を体動ノイズ低減用センサーと同様（つまり図１１〜図１３で示した脈波センサー１１と同様）とすると、運動中であれば特に問題はないが、生活活動中又は睡眠中の場合、センサーの待機期間（１分又は４分のうち１６秒を除いた期間）では運動状態の判定が行えないことになる。つまり、この待機期間の途中で被検体の運動状態が変化したとしても、次のセンサー動作期間まで当該変化を検出できないことになる。よって、生活活動中から運動中への遷移等、運動強度が強くなる方向に変化が起こった場合、拍動情報の演算頻度を上げて、拍動情報の変化を細かくとらえることが望ましいところ、そのような制御が困難となる。よって、最大１分又は４分の間、運動状態の変化を検出できないことが許容される使用環境である場合を除いて、運動状態判定用センサーは高い動作レートで動作させる制御を行うことが望ましい。

ここで、運動状態判定用センサーの動作レートをどのように設定するかは種々の手法が考えられるが、例えば、図１０に示したように常時動作させればよい。このようにすれば図１０に示したように、少なくとも１秒に１回（複数の運動状態判定期間が重なるように設定すればさらに高頻度で）判定を行うことができ、運動状態の変化にも高速で追随することが可能となる。ただし、運動状態判定用センサーは常時動作するものに限定されず、隣り合う動作期間の間に所与の待機期間を設けてもよい。ここでの待機期間は、実際の運動状態の変化が起こってから、判定部１１２でその変化を検出するまでに、当該期間の長さだけの遅れが生じても、その後の処理に支障を来さない期間を設定する。また、運動状態の判定は所与の運動状態判定期間（例えば１秒）での体動検出信号を対象とするため、１回の動作期間の長さは運動状態判定期間以上の期間を設定することになる。

なお、加速度センサー２１のように、運動状態判定用センサーと体動ノイズ低減用センサーの両方として用いられる体動センサーについては、運動状態の判定を優先し、運動状態判定用センサーとして取り扱えばよい。

５．３拍動情報演算部の演算処理レートの制御
次に拍動情報演算部１２０での演算処理レートの制御について説明する。上述したように、演算された拍動情報（例えば脈拍数）の分解能を考えると、ある程度長い（例えば１６秒程度）の期間での脈波検出信号を用いた演算処理が必要となる。ただし、図１１に示したように所与の拍動情報演算タイミングで対象とする期間と、他の拍動情報演算タイミングで対象とする期間が重なることを許容すれば、当該期間よりも短い時間間隔で拍動情報を演算することが可能となる。演算頻度を高くしたいのであれば、脈波検出信号が取得されるタイミングごとに演算を行えばよく、例えば脈波センサー１１の動作周波数が１６Ｈｚであれば１／１６秒ごとに拍動情報を演算することも可能である。しかし、演算処理レートを高くしすぎると、計算量と消費電力が増大し、またユーザーに提示する拍動情報が頻繁に変化したのではかえってユーザーにとってわかりにくいということも考えられる。そこで、例えば図１１に示したように、４秒程度の間隔で拍動情報の演算を行えばよく、判定部１１２で運動中と判定された場合には、この演算処理レートを用いるものとする。

一方、生活活動中と判定された場合には、拍動情報の大きな変動は考えにくいため、演算処理レートは低くしてもよい。例えば、図１２のように６０秒のうち１６秒でしか脈波センサー１１が動作せず、そのため当該１６秒でしか脈波検出信号が取得されない場合には、６０秒に１回の割合で拍動情報を演算することになる。それ以上の演算処理レートを用いたとしても、ＦＦＴの対象となる期間の一部又は全部において脈波検出信号が取得されないため、演算結果の拍動情報の精度に疑問が残るためである。

同様に、睡眠中と判定された場合には、２４０秒に１回の割合で拍動情報を演算すればよい。

なお、脈波センサー１１のセンシング動作レートと、拍動情報演算部１２０の演算処理レートはどちらか一方だけが制御されることもある。よって、脈波センサー１１は運動中、生活活動中及び睡眠中のどの状態においても常時動作しており、演算処理レートのみが低くなるような制御を行ってもよい。その場合、図１２や図１３のように、拍動情報の演算タイミングが限定されることはないため、演算処理レートは柔軟に設定可能である。ただし、本実施形態は消費電力の低減を図るものであるを考慮すれば、運動中に比べて生活活動中の演算処理レートは省電力の観点で有意な程度に低くなる必要があるし、生活活動中に比べて睡眠中の演算処理レートは省電力の観点で有意な程度に低くなる必要がある。

逆に、拍動情報演算部１２０は運動中、生活活動中及び睡眠中のどの状態においても高いレートで（例えば４秒に１回）動作しており、脈波センサー１１のセンシング動作レートのみが低くなるような制御を行ってもよい。しかしこの場合には、ＦＦＴの対象となる期間の一部又は全部において脈波検出信号が取得されないという事態が頻繁に起こりえるため、上述したように、センシング動作レートと演算処理レートの両方を対応させながら制御する、或いはセンシング動作レートは制御せずに演算処理レートを制御する手法の方が望ましい。

５．４ノイズ低減部のノイズ低減処理内容の制御
次にノイズ低減部１２３でのノイズ低減処理内容の制御について説明する。ノイズ低減部１２３の構成例を図６に示す。ノイズ低減部１２３は第１のフィルター１２３１と、第２のフィルター１２３２を含む。第１のフィルターは強調フィルター（例えば適応線スペクトル強調器等）であり、第２のフィルターは図２等で上述した体動ノイズ低減処理に用いられる体動ノイズ低減フィルターである。第１のフィルター及び第２のフィルターは、制御部１５０からの制御信号に基づいて、アクティブか非アクティブかが切り替えられる。図６では、脈波検出部１０と第１のフィルター１２３１が接続され、第１のフィルター１２３１と第２のフィルター１２３２が接続され、第２のフィルター１２３２の出力に基づいて拍動情報が演算されるものとしているが、制御部１５０により非アクティブとされたフィルターは、入力された信号に対してフィルター処理を行わずに出力するものとする。つまり、第１のフィルターと第２のフィルターの全てのフィルターによるフィルター処理が行われるものには限定されず、一部のフィルターによるフィルター処理が行われ、その他のフィルターによるフィルター処理は行われなくてもよい。また、場合によっては全てのフィルター処理をスキップしてもよい。

本実施形態での、ノイズ低減部１２３でのノイズ低減処理内容の制御はフィルターのアクティブ、非アクティブを切り替える制御により実現できる。多くのフィルターをアクティブにすることでノイズ低減効果が高くなり、その後の拍動情報の演算精度の向上が期待できる。しかし、アクティブなフィルターが増えるほど消費電力は増大するため、本実施形態では運動強度が低いと判定されるほど、アクティブにするフィルターを減らす制御を行う。

具体的な手法は種々考えられるが、例えば運動中と判定された場合には第１のフィルターと第２のフィルターの両方をアクティブにし強いノイズ低減処理を行う。また、生活活動中と判定された場合には、第１のフィルターをアクティブにして、突発的に混入しうるノイズを除去するが、体動自体が小さいことを考慮して、第２のフィルターを非アクティブにして体動ノイズ低減処理をスキップする。睡眠中には、大きなノイズ混入は考えにくいことから、第１のフィルター及び第２のフィルターの両方を非アクティブにしてもよい。

なお、ノイズ低減部１２３で用いられるフィルターは２段のものに限定されない。例えば、体動センサーが加速度センサー２１，圧力センサー２２，ジャイロセンサー等、複数のセンサーを含むのであれば、第２のフィルターとしてセンサーの種類に対応するだけのフィルターを用いることができる。また、加速度センサー２１が複数の軸（例えば３軸）を有する場合には、各軸の加速度検出値に基づくフィルター処理を行ってもよいため、加速度センサー２１に対応するフィルターを軸の数だけ設けることもできる。このように、３段以上のフィルターを設けることが可能であり、その場合、運動状態の判定結果に対してアクティブとするフィルターの組み合わせ等は自由に設定可能である。ただし、上述したように運動強度が低い場合には、体動ノイズが小さいことが想定され、体動ノイズ低減処理の必要性も比較的低下することから、そのような場合には第２のフィルターに含まれるフィルターを非アクティブとすることが効果的である。

６．処理の詳細
本実施形態の処理の詳細を、フローチャート等を用いて説明する。図１５に本実施形態の処理の基本フローチャートを示す。この処理が開始されると、まず種々の初期化処理が行われる（Ｓ１０１）。その後、割り込み待ちを行い（Ｓ１０２）、割り込みが行われた場合には対応する処理を行う。具体的には、第１の１６Ｈｚ割り込み（Ｓ１０３）と、第２の１６Ｈｚ割り込み（Ｓ１０４）と、１Ｈｚ割り込み（Ｓ１０５）のいずれかの処理が行われる。

ここで第１の１６Ｈｚ割り込みとは、体動センサーのうちの運動状態判定用センサー（例えば加速度センサー２１）のセンシング等の処理であり、センサーの動作周波数に対応する時間間隔（例えば１／１６秒ごと）に行われる。なお、第１の１６Ｈｚ割り込みでは、センシングだけではなく、取得した信号に対するＡ／Ｄ変換処理や、ノイズ低減処理等を含んでもよい。

また、第２の１６Ｈｚ割り込みとは、脈波センサー１１、及び体動センサーのうちの体動ノイズ低減用センサー（例えば圧力センサー２２）のセンシング等の処理であり、センサーの動作周波数に対応する時間間隔（例えば１／１６秒ごと）に行われる。この処理はＡ／Ｄ変換処理等を含んでもよい点は第１の１６Ｈｚ割り込みと同様である。ただし、上述したように第２の１６Ｈｚ割り込みは制御部１５０での動作レート制御の対象となり得るため、必ずしも１／１６秒ごとに行われるとは限らず、所与の期間において処理が禁止される可能性がある。

１Ｈｚ割り込みは、１秒ごとに行われる処理であり、その詳細は図１６を用いて後述する。Ｓ１０３〜Ｓ１０５の処理後には、次の割り込み発生まで待機（Ｓ１０６）して、Ｓ１０２に戻る。

次に、図１６を用いて、図１５のＳ１０５で示した１Ｈｚ割り込みの詳細について説明する。この処理が開始されると、まず運動状態の判定が行われる（Ｓ２０１）。これは例えば、図１０に示したように、直前の１秒での加速度検出値に基づいて行われる。そして、運動状態判定の結果に基づいて、各種タイマーの設定を行う。具体的には、ある運動状態から他の運動状態への状態遷移が行われたかを判定し（Ｓ２０２）、運動中への遷移があった場合には、全てのタイマーを初期化した後、４秒タイマーをアクティブにし、他のタイマーを非アクティブとする（Ｓ２０３）。また、生活活動中への遷移があった場合には、全てのタイマーを初期化した後、１６秒タイマー及び１分タイマーをアクティブにし、他のタイマーを非アクティブとする（Ｓ２０４）。睡眠中への遷移があった場合には、全てのタイマーを初期化した後、１６秒タイマー及び４分タイマーをアクティブにし、他のタイマーを非アクティブとする（Ｓ２０５）。同一の運動状態が連続した場合には、タイマー情報は維持しておけばよいため、特に処理は行われずＳ２０６に移行する。

そして、どのタイマーがアクティブになっているかの判定を行い（Ｓ２０６）、アクティブとなっているタイマーに対応する処理を実行する。具体的には、４秒タイマー（Ｓ２０７）、１６秒タイマー（Ｓ２０８）、１分タイマー（Ｓ２０９）、４分タイマー（Ｓ２１０）のいずれかの処理が実行される。この例では、タイマーは排他的に動作するものには限定されず、図１６のフローチャートの１回の処理でＳ２０７〜Ｓ２１０の複数の処理が実行されてもよい。例えば、生活活動中の一部の期間では、１６秒タイマーと１分タイマーの両方の処理が行われる。以下、図１７（Ａ）〜図１８（Ｂ）を用いて各タイマーに対応する処理の詳細について説明する。

図１７（Ａ）に４秒タイマーの処理を説明するフローチャートを示す。４秒という時間は図１１の拍動情報演算部１２０の動作レートに対応するものであり、４秒タイマーは運動状態が運動中と判定された場合に用いられるタイマーである。この処理が開始されると、まずタイマーの時間経過を表す変数（ｔｉｍｅｒ４ｓ）をインクリメントし（Ｓ３０１）、その値が４以上であるか判定する（Ｓ３０２）。Ｓ３０２でＹｅｓの場合とは、前回の処理（或いはシステムの起動時）から４秒以上（狭義には４秒ちょうど）が経過した場合に相当するため、拍動情報（脈拍数）の演算処理（Ｓ３０３）、及び演算結果の表示（Ｓ３０４）を行う。また、次の処理に備え変数を０で初期化して（Ｓ３０５）、終了する。また、Ｓ３０２でＮｏの場合には、前回の処理から４秒経過していないということであるため、特に処理は行われず終了する。

図１７（Ｂ）に１６秒タイマーの処理を説明するフローチャートを示す。１６秒という時間は図１２、図１３の脈波センサー１１の１回の動作期間に対応するものであり、１６秒タイマーは運動状態が生活活動中或いは睡眠中と判定された場合に用いられるタイマーである。この処理が開始されると、まずタイマーの時間経過を表す変数（ｔｉｍｅｒ１６ｓ）をインクリメントし（Ｓ４０１）、その値が１６以上であるか判定する（Ｓ４０２）。Ｓ４０２でＹｅｓの場合とは、脈波センサー１１の動作期間の終了タイミングに相当するため、それまでの１６秒の脈波検出信号に基づく拍動情報（脈拍数）の演算処理（Ｓ４０３）、及び演算結果の表示（Ｓ４０４）を行う。また、次の処理に備え変数を０で初期化する（Ｓ４０５）。そして、図１２、図１３からわかるように、その後は脈波センサー１１の待機期間に入るため、脈波センサー１１に対応する第２の１６Ｈｚ割り込みを禁止する（Ｓ４０６）。それとともに、自身（１６秒タイマー）を非アクティブにする（Ｓ４０７）。また、Ｓ４０２でＮｏの場合には、動作期間の１６秒が終了していないということであるため、特に処理は行われず終了する。なお、運動状態の遷移が行われない場合には、Ｓ４０７で非アクティブとされた１６秒タイマーは、後述する１分タイマー或いは４分タイマーによりアクティブにされるまで動作を停止する。

図１６のＳ２０４、Ｓ２０５に示したように、生活活動中に入ることで１分タイマーがアクティブとなり、睡眠中に入ることで４分タイマーがアクティブとなる。図１８（Ａ）に１分タイマーの処理を説明するフローチャートを示す。１分という時間は図１２の脈波センサー１１の１回の動作期間及び待機期間の合計期間に対応するものであり、１分タイマーは運動状態が生活活動中と判定された場合に用いられるタイマーである。この処理が開始されると、まずタイマーの時間経過を表す変数（ｔｉｍｅｒ６０ｓ）をインクリメントし（Ｓ５０１）、その値が６０以上であるか判定する（Ｓ５０２）。Ｓ５０２でＹｅｓの場合とは、脈波センサー１１の待機期間の終了タイミングに相当するため、変数を０で初期化するとともに（Ｓ５０３）、図１７（Ｂ）のＳ４０６で禁止していた脈波センサー１１の動作（第２の１６Ｈｚ割り込み）を許可する（Ｓ５０４）。そして、動作期間のカウントに移行するため１６秒タイマーをアクティブにする（Ｓ５０５）。

図１８（Ｂ）に４分タイマーの処理を説明するフローチャートを示す。４分という時間は図１３の脈波センサー１１の１回の動作期間及び待機期間の合計期間に対応するものであり、４分タイマーは運動状態が睡眠中と判定された場合に用いられるタイマーである。この処理は１分タイマーと同様の処理であるため、詳細な説明は省略する。

以上で説明した各タイマーと運動状態との関係を図１９に示す。ただし、タイマーの用い方は図１９の手法に限定されるものではない。

図１９に示したように、運動中では４秒タイマーが用いられる。図１７（Ａ）に示したように、４秒タイマーでは第２の１６Ｈｚ割り込みが禁止されることはないため、脈波センサー１１、体動センサー（運動状態判定用センサー及び体動ノイズ低減用センサー）は全て１６Ｈｚで常時動作する。そして、１秒ごとに４秒タイマー処理が行われ、４秒に１回、脈拍数の演算と表示が行われる。これは図１１に対応する。

また、生活活動中では、１６秒タイマーと１分タイマーの２つが用いられる。運動状態判定用センサー（加速度センサー２１）は常時動作する。一方、脈波センサー１１と体動ノイズ低減用センサー（圧力センサー２２）は、１６秒タイマー処理中には動作しており、動作期間の終了時にその情報を用いて脈拍数の演算と表示が行われる。１６秒タイマーが動作期間の終了（１６秒の経過）を検出した後は、脈波センサー１１と体動ノイズ低減用センサーの動作（第２の１６Ｈｚ割り込み）を禁止して、自身を非アクティブにする。そして、１分タイマーでの１分の経過検出までは待機期間となり、待機期間終了後に、第２の１６Ｈｚ割り込みを許可した上で１６秒タイマーをアクティブにすることで動作期間を再開する。よって、生活活動中という判定が連続している限り、１秒ごとに１分タイマー処理を行うとともに、６０秒のうち連続する１６秒では、１秒ごとに１６秒タイマーも併せて動作させる処理を繰り返す。これは図１２に対応する。

また、睡眠中では、生活活動中での１分タイマーを４分タイマーに変更した処理となり、１秒ごとに４分タイマー処理を行うとともに、４分のうち連続する１６秒では、１秒ごとに１６秒タイマーも併せて動作させる処理を繰り返す。これは図１３に対応する。

以上の本実施形態では、拍動検出装置１００は図５に示したように、脈波センサー１１を有する脈波検出部１０からの脈波検出信号と、体動センサー（例えば加速度センサー２１）を有する体動検出部２０からの体動検出信号とに基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部１２０と、被検体の運動状態を判定する判定部１１２と、判定部１１２での運動状態の判定結果に基づいて、脈波検出部１０での脈波センシング動作、体動検出部２０での体動センシング動作、及び拍動情報演算部１２０での演算処理レートの少なくとも一つを制御する制御部１５０を含む。

ここで、脈波検出信号とは主に拍動情報の演算に用いられる信号であり、例えば脈波センサー１１の出力である脈波センサー信号のＡＣ成分（高周波成分）である。体動検出信号とは、体動に起因する信号であり、体動検出部２０に体動センサーが複数（例えば加速度センサー２１と圧力センサー２２の両方）含まれる場合には、複数種類の信号を含むものである。

これにより、運動状態の判定結果に基づいて、拍動検出装置１００を含む電子機器（狭義には脈拍計）の各部を制御することが可能になる。具体的には、脈波検出部１０のセンシング動作の制御を行い、これは例えば脈波センサー１１の動作を制御するものでもよい。同様に、体動センサーの動作等を制御することで、体動検出部２０のセンシング動作を制御してもよい。また、拍動情報演算部１２０の演算処理レートを制御してもよく、例えば、拍動情報の演算間隔を変更する制御を行う。上記３つの制御は、そのうちのいずれか１つが行われてもよいし、２つを組み合わせてもよいし、３つ全てを行ってもよい。この制御を行うことで、運動状態に応じて電子機器の動作を制御することができるため、運動状態に応じた動作制御が可能になる。よって、運動状態に応じて消費電力が高い状態と低い状態を切り替えることもでき、総合的な消費電力を低減すること等が可能になる。

図９に本実施形態の手法を用いた場合の消費電力の削減率モデルを示す。例えば、センシング動作中の動作電流を４ｍＡ、センシング動作停止中の動作電流を３０μＡとすると、運動中では図１１に示したように常時動作することから、平均動作電流は４ｍＡとなる。一方、生活活動中では６０秒のうち１６秒で４ｍＡ、残り４４秒で３０μＡとなるため、平均動作電流は下式（１）より約１．０８ｍＡとなる。同様に睡眠中は下式（２）より０．２９５ｍＡとなる。

4×(16/60)+0.03×(44/60)=1.089 ・・・・・（１）
4×(16/240)+0.03×(224/240)=0.295 ・・・・・（２）
消費電力の削減率は平均動作電流の比から求められ、生活活動中では下式（３）から７３％の削減ができ、睡眠中では下式（４）から９３％の削減ができることになる。

100-1.089/4≒73 ・・・・・（３）
100-0.295/4≒93 ・・・・・（４）
また、従来手法と本実施形態の手法を用いた場合の電池寿命（連続稼働時間）の差異についても説明する。ここでは、電池容量を７０ｍＡｈとするとともに、２４時間のうち、運動中が５時間、生活活動中が１１時間、睡眠中が８時間であることを仮定する。この仮定の下では、本実施形態の手法での１日平均動作電流は下式（５）より１．４３ｍＡとなる。

4×(5/24)+1.089×(11/24)+0.295×(8/24)=1.43 ・・・・・（５）
つまり、従来手法での電池寿命は下式（６）より１７．５時間となるが、本実施形態の手法では上式（５）の結果を用いると下式（７）より約４９時間の連続稼働が可能になる。

70/4=17.5 ・・・・・（６）
70/1.43≒49 ・・・・・（７）
また、判定部１１２は、被検体が運動中か生活活動中かを判定してもよい。そして、制御部１５０は、判定部１１２において被検体が生活活動中と判定された場合には、被検体が運動中と判定された場合に比べて、脈波センシング動作の動作レートを低くする制御、体動センシング動作の動作レートを低くする制御、及び演算処理レートを低くする制御の少なくとも一つの制御を行う。

また、判定部１１２は、被検体が生活活動中か睡眠中かを判定してもよい。そして、制御部１５０は、判定部１１２において被検体が睡眠中と判定された場合には、被検体が生活活動中と判定された場合に比べて、脈波センシング動作の動作レートを低くする制御、体動センシング動作の動作レートを低くする制御、及び演算処理レートを低くする制御の少なくとも一つの制御を行う。

また、判定部１１２は、被検体が運動中か睡眠中かを判定してもよい。そして、制御部１５０は、判定部１１２において被検体が睡眠中と判定された場合には、被検体が運動中と判定された場合に比べて、脈波センシング動作の動作レートを低くする制御、体動センシング動作の動作レートを低くする制御、及び演算処理レートを低くする制御の少なくとも一つの制御を行う。

ここで、被検体の運動状態として、運動中、生活活動中、睡眠中のうちの少なくとも２つを考え、その運動強度（例えば上述したＭＥＴｓ等で規定）は運動中＞生活活動中＞睡眠中とする。

これにより、運動強度が低い運動状態であると判定された場合には、運動強度が高い運動状態であると判定された場合に比べて、脈波センシング動作の動作レート、体動センシング動作の動作レート、及び演算処理レートの少なくとも１つを低くする制御ができ、消費電力を低減すること等が可能になる。なお、この制御により消費電力が低減できる分、動作レートや演算処理レートが低くなることで、拍動情報の取得レート等が低下することになる。しかし、本実施形態では、運動強度が低く拍動情報の激しい変化が想定されない状況での、高レート高精度での拍動情報演算の必要性は高くないことから、上述の制御による悪影響は大きくないと考えられる。一例としては、図１１〜１３に示したように、脈波センサー１１，及び拍動情報演算部１２０を制御すればよく、この場合の体動センサーは脈波センサー１１と同様の動作レートの制御をすればよい。

また、制御部１５０は、判定部１１２での運動状態の判定結果に基づいて、拍動情報演算部１２０での演算処理内容を制御してもよい。

これにより、上述の動作レートや演算処理レートの制御に加えて、拍動情報演算部１２０での演算処理内容を制御することが可能になる。本実施形態では、運動強度が低い場合に消費電力を低減することが典型であることに鑑みれば、演算処理内容も運動強度が低い場合には運動強度が高い場合に比べて、消費電力が低い（つまり処理負荷が軽い）ものに変更する制御を行うことが考えられる。

また、拍動情報演算部１２０は図５に示したように、脈波検出信号に対してノイズ低減処理を行うノイズ低減部１２３を含んでもよい。そして制御部１５０は、運動状態の判定結果に基づいて、ノイズ低減部１２３でのノイズ低減処理の内容を制御する。

これにより、拍動情報演算部１２０での演算処理内容の制御として、具体的にはノイズ低減部１２３でのノイズ低減処理内容を制御することが可能になる。拍動検出装置１００での処理において、運動（体動と対応する）が大きなノイズ要因となることに鑑みれば、運動強度が低い運動状態では、運動強度が高い運動状態に比べてノイズ量が低いことが想定される。よって、運動強度が低い場合には、ノイズ低減処理を一部省略して処理負荷の軽減（及び消費電力の低減）を図ったとしても、そのことによる悪影響（拍動情報の精度低下等）は小さいものと考えられるため、消費電力等の観点から効率的な制御が可能となる。

また、判定部１１２は、被検体が運動中か生活活動中かを判定してもよい。そして、ノイズ低減部１２３は図６に示したように、強調フィルター処理を行う第１のフィルター１２３１と、体動検出信号に基づいてノイズ低減処理を行う第２のフィルター１２３２を有してもよい。ノイズ低減部１２３は、被検体が運動中と判定された場合には、第１のフィルター及び第２のフィルターによりノイズ低減処理を行う。被検体が生活活動中と判定された場合には、第１のフィルターによりノイズ低減処理を行う。生活活動中と判定された場合には、例えば第１のフィルター１２３１を用い、且つ第２のフィルター１２３２を用いないノイズ低減処理を行えばよい。

これにより、ノイズ低減処理内容を、当該処理に用いるフィルターを切り替えることにより実現することが可能になる。上述したように、運動強度が低い運動状態では体動に起因する体動ノイズが低いことが想定される。よって図６のように、第１のフィルター１２３１が体動ノイズに限定されないノイズ低減処理を行い、第２のフィルター１２３２が体動ノイズに対するノイズ低減処理を行う場合には、運動強度が低ければ第２のフィルター１２３２の必要性が低くなるため、第２のフィルター１２３２でのノイズ低減処理を優先的に省略すると効率的である。

また、判定部１１２は、所与の運動状態判定期間における体動検出信号に基づいて、運動状態の判定を行ってもよい。

これにより、体動検出信号に基づいた運動状態判定が可能になる。体動検出信号の信号値は運動強度と対応関係を有することが想定されるため、体動検出信号に基づく運動状態判定は可能である。ただし、被検体が他の物体に衝突した場合等には、実際の運動強度が低かったとしても体動検出信号の信号値が瞬間的に大きくなることがあるため、その際の体動検出信号に基づく判定では、運動状態を誤って判定してしまう可能性がある。よって、ある程度の期間を設定し、その期間における複数の体動検出信号を用いて処理することが好ましく、ここでは当該期間を運動状態判定期間とする。具体的には図１０に示したように、１秒程度を設定すればよく、体動センサーの動作周波数が１６Ｈｚであれば、運動状態判定期間において１６サンプル分の体動検出信号が取得されることになる。

また、判定部１１２は、運動状態判定期間における体動検出信号に基づいて、運動中、生活活動中及び睡眠中のいずれかの運動状態に対応する中間結果を取得し、１又は複数の前記中間結果に基づいて、前記運動状態を判定してもよい。

これにより、運動状態判定期間での体動検出信号に基づく１回の判定結果から運動状態を判定するだけではなく、複数の（狭義には過去の複数の）判定結果を用いた運動状態判定が可能になる。このようにすれば、図１４（Ａ）に示したように、ある運動状態から他の運動状態への遷移に種々の条件を設けることができ、より効率的な制御等が可能になる。

また、判定部１１２は、被検体が運動中と判定されている場合には、運動中以外の運動状態に対応する中間結果がＮ（Ｎは２以上の整数）回取得された場合に、被検体が生活活動中と判定してもよい。また、被検体が生活活動中と判定されている場合には、運動中に対応する中間結果が１又はＭ（ＭはＭ＜Ｎを満たす２以上の整数）回取得された場合に、被検体が運動中と判定してもよい。

また、判定部１１２は、被検体が生活活動中と判定されている場合には、睡眠中に対応する中間結果がＰ（Ｐは２以上の整数）回取得された場合に、被検体が睡眠中と判定してもよい。また、被検体が睡眠中と判定されている場合には、生活活動中に対応する中間結果が１又はＱ（ＱはＱ＜Ｐを満たす２以上の整数）回取得された場合に、被検体が生活活動中と判定してもよい。

これにより、運動状態の遷移に関して、より運動強度が高い運動状態への遷移確率を高くする条件を設定することが可能になる。具体的には図１４（Ｂ）に示したように、運動中から生活活動中、或いは生活活動中から睡眠中への遷移のように、運動強度が低い方向への遷移には、複数回（狭義は連続する複数回であるがこれに限定されない）の中間結果に基づく判定が必要となる。それに対して、生活活動中から運動中、或いは睡眠中から生活活動中への遷移のように、運動強度が高い方向への遷移には、１回或いは複数回（ただし運動強度が低くなる方向への遷移の場合の回数よりは少ない回数）の中間結果に基づく判定で十分とする。実際の被検体の運動状態が、運動強度が高い状態である場合に、判定部１１２での判定結果が運動強度の低い状態であるとすると、実際の拍動情報等は激しく変動している可能性が高いにもかかわらず、動作レート等の低下により当該変動に十分対応できないことになってしまう。その点、運動強度が高い運動状態であると判定されやすくすることで、このような状況となる可能性を抑止でき、必要な情報の取得漏れ等を抑止することが可能になる。

また、判定部１１２は、運動状態判定期間において、体動検出信号の信号値が所与の信号閾値を超えた回数をカウントし、回数が所与の回数閾値よりも小さい場合には、被検体が睡眠中であると判定してもよい。

これにより、体動検出信号の信号値の大きさに基づいて、睡眠中と他の運動状態を判別することが可能になる。信号値の大きさが信号閾値よりも大きい場合とは、運動強度が高いということが推測できるため、睡眠中ではないという判定となる。ただし、上述したように突発的に大きな信号値が取得されうることを考慮すれば、１回信号閾値を超える値が取得されたことを持って、睡眠中以外の状態とするのは誤判定の可能性が高く、精度向上のためには、信号閾値を超えた回数と、所与の回数閾値との比較処理を行うことが望ましい。

また、判定部１１２は、被検体が睡眠中ではないと判定された場合に、体動検出信号の周期性の有無の判定を行い、周期性がある場合には被検体が運動中であると判定してもよい。また、周期性がない場合には被検体が生活活動中であると判定してもよい。

これにより、体動検出信号の信号値による判定に限定されず、その周期性に基づいた判定が可能となる。これは運動状態として、歩行中や走行中を想定した場合に効果的である。特に周期性の有無をＦＦＴ等の周波数解析により求めるのであれば、時間軸での体動検出信号の信号値をそのまま用いる手法に比べて、ノイズ等の影響を抑止でき、運動状態の判定精度向上が可能になる。具体的には図７（Ａ）、図７（Ｂ）に示したように、ピークとなる周波数での値と、他の周波数の値の比較処理等により周期性の有無を判定すればよい。一方、球技等のスポーツでは、体動が歩行や走行以外の動きを含むケースが多いため、運動強度が高い場合であっても周期性を有さない可能性もある。このような体動を考慮する必要がある場合には、周期性によらない手法を用いる（或いは周期性によらない手法と周期性に基づく手法とを併用する）ことが望ましい。

なお、上述したように、周期性は有無で捉えるのではなく、強弱で捉えてもよい。つまり、本実施形態の判定部１１２は、被検体が睡眠中ではないと判定された場合に、体動検出信号の周期性の強弱の判定を行い、周期性が強いと判定された場合には被検体が運動中であると判定してもよい。また、周期性が弱いと判定された場合には被検体が生活活動中であると判定してもよい。

また、判定部１１２は、被検体が運動中か生活活動中かを判定してもよい。そして、判定部１１２において被検体が生活活動中と判定された場合には、制御部１５０は、被検体が運動中と判定された場合の脈波センシング動作の動作レートに対する比率がＲ１（Ｒ１は０＜Ｒ１＜１を満たす実数）となる動作レートに、脈波センシング動作の動作レートを設定する制御を行う。また、被検体が運動中と判定された場合の体動センシング動作の動作レートに対する比率がＲ２（Ｒ２は０＜Ｒ１＜Ｒ２≦１を満たす実数）となる動作レートに、体動センシング動作の動作レートを設定する。

これにより、運動強度が低い状態である（生活活動中）と判定された場合に、運動強度が高い状態（運動中）を基準とした動作レートの低下度合いを、脈波センシング動作と体動センシング動作により異なるものとすることが可能になる。図１１と図１２を例にとると、脈波センサー１１は図１１では全期間で動作する（動作レート＝１）のに対して、図１２では６０秒のうち１６秒が動作期間であり残り４４秒が待機期間となる（動作レート＝１６／６０）。この場合Ｒ１は１６／６０となる。ここで、体動センサーは運動状態の判定に用いられうるということが問題となる。つまり、脈波センサー１１と同様の動作レート制御を行った場合、図１２の例では待機期間の４４秒間は運動状態の判定ができない。この場合には、待機期間中の運動状態が変化した（特に運動強度が高い方向へ変化した）としても、判定部１１２での判定が行えないため、脈波センサー１１の動作は停止し続けることになり好ましくない。このことから、運動強度が低くなったとしても、体動センシング動作の動作レートは、脈波センシング動作の動作レートほどは低下させず、上記比率Ｒ２はＲ２＞Ｒ１とするとよい。狭義にはＲ２＝１としてもよく、この場合体動センサーは、運動強度が低くなったとしても、運動強度が高い状態と同等の動作レートで動作することになる。具体的には、図１０のように常時動作させてもよい。

また、体動検出部２０は、運動状態判定用センサーと体動ノイズ低減用センサーを体動センサーとして有してもよい。そして、制御部１５０は、判定部１１２での運動状態の判定結果に基づいて、体動ノイズ低減用センサーのセンシング動作を制御する。

ここで、運動状態判定用センサーとは、当該センサーからの信号が運動状態の判定に用いられるものを指す。一方、体動ノイズ低減用センサーとは、当該センサーからの信号がノイズ低減部１２３での体動ノイズ低減処理に用いられるものを指す。なお、加速度センサー２１のように、当該センサーからの信号が運動状態の判定と体動ノイズ低減処理の両方に用いられるものもあるが、そのような体動センサーは運動状態判定用センサーに含まれるものとしてもよい。

これにより、運動状態の判定結果に基づく制御に関して、体動ノイズ低減用センサーを制御対象とすることが可能になる。上述したように、運動状態判定用センサーは動作レートを低下させることで、実際の運動状態の変動への追随が遅れる等の影響を考慮しなくてはならないが、体動ノイズ低減用センサーはそのようなことはない。体動ノイズ低減用センサーからの体動検出信号を用いたノイズ低減処理の対象は、拍動情報演算部１２０で拍動情報の演算に用いられる所与の期間での脈波検出信号となる以上、体動ノイズ低減用センサーは当該所与の期間に対応する期間（狭義には同一の期間）において体動検出信号を取得できれば十分である。よって、体動ノイズ低減用センサーについては動作レート制御の対象としても問題は生じにくい。

また、制御部１５０は、運動状態判定用センサーのセンシング動作を、判定部１１２における運動状態の判定結果に基づいた制御対象から除外する制御を行ってもよい。

これにより、運動状態判定用センサーについては運動状態によらずに、その動作レートを設定することが可能になる。よって、運動状態がどの状態であったとしても、実際の運動状態の変動に十分追随できる程度の動作レートで動作させることで、必要な拍動情報の演算漏れ（或いは必要なタイミングでの脈波検出信号の取得漏れ）等を抑止することが可能になる。

また、以上の本実施形態は、脈波センサー１１を有する脈波検出部１０からの脈波検出信号と、体動センサーを有する体動検出部２０からの体動検出信号とに基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部１２０と、被検体の運動状態を判定する判定部１１２と、判定部１１２での運動状態の判定結果に基づいて制御を行う制御部１５０を含む拍動検出装置にも適用できる。拍動情報演算部１２０は、脈波検出信号に対してノイズ低減処理を行うノイズ低減部１２３を含む。そして制御部１５０は、運動状態の判定結果に基づいて、ノイズ低減部でのノイズ低減処理の内容を制御する。

これにより、センシング動作の動作レートや演算処理レート等とは独立して、運動状態に応じてノイズ低減部１２３でのノイズ低減処理内容を制御することが可能になる。具体的には、上述したように多段フィルターに含まれる各フィルターのアクティブ、非アクティブを切り替えてもよいし、他の手法によりノイズ低減処理内容を変更してもよい。

また、以上の本実施形態は、上記の拍動検出装置１００と、脈波検出部１０と、体動検出部２０を含む電子機器にも適用できる。

これにより、拍動検出装置を含む電子機器にも本実施形態の手法を適用できる。電子機器は具体的には脈拍計であり、その構成は図４（Ａ）に示したものであってもよいし、他の構成であってもよい。

なお、本実施形態の拍動検出装置１００は、その処理の一部または大部分をプログラムにより実現してもよい。この場合には、ＣＰＵ等のプロセッサーがプログラムを実行することで、本実施形態の拍動検出装置１００が実現される。具体的には、情報記憶媒体に記憶されたプログラムが読み出され、読み出されたプログラムをＣＰＵ等のプロセッサーが実行する。ここで、情報記憶媒体（コンピューターにより読み取り可能な媒体）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、光ディスク（ＤＶＤ、ＣＤ等）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、或いはメモリー（カード型メモリー、ＲＯＭ等）などにより実現できる。そして、ＣＰＵ等のプロセッサーは、情報記憶媒体に格納されるプログラム（データ）に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。即ち、情報記憶媒体には、本実施形態の各部としてコンピューター（操作部、処理部、記憶部、出力部を備える装置）を機能させるためのプログラム（各部の処理をコンピューターに実行させるためのプログラム）が記憶される。

なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また本実施形態及び変形例の全ての組み合わせも、本発明の範囲に含まれる。また拍動検出装置、電子機器の構成・動作も、本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。

１０脈波検出部、１１脈波センサー、１５フィルター処理部、
１６Ａ／Ｄ変換部、２０体動検出部、２１加速度センサー、
２２圧力センサー、２６Ａ／Ｄ変換部、７０表示部、１００拍動検出装置、
１１０信号処理部、１１１脈波信号処理部、１１２判定部、
１１３体動信号処理部、１２０拍動情報演算部、１２２体動ノイズ低減部、
１２３ノイズ低減部、１５０制御部、３００保持機構、３０２ガイド、
４００ベース部、１２３１第１のフィルター、１２３２第２のフィルター

Claims

脈波センサーを有する脈波検出部からの脈波検出信号と、体動センサーを有する体動検出部からの体動検出信号とに基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
被検体の運動状態を判定する判定部と、
前記判定部での前記運動状態の判定結果に基づいて、前記脈波検出部での脈波センシング動作、前記体動検出部での体動センシング動作、及び前記拍動情報演算部での演算処理レートの少なくとも一つを制御する制御部と、
を含むことを特徴とする拍動検出装置。
請求項１において、
前記判定部は、
前記被検体が運動中か生活活動中かを判定し、
前記制御部は、
前記判定部において前記被検体が前記生活活動中と判定された場合には、前記被検体が前記運動中と判定された場合に比べて、前記脈波センシング動作の動作レートを低くする制御、前記体動センシング動作の前記動作レートを低くする制御、及び前記演算処理レートを低くする制御の少なくとも一つの制御を行うことを特徴とする拍動検出装置。
請求項１において、
前記判定部は、
前記被検体が生活活動中か睡眠中を判定し、
前記制御部は、
前記判定部において前記被検体が前記睡眠中と判定された場合には、前記被検体が前記生活活動中と判定された場合に比べて、前記脈波センシング動作の動作レートを低くする制御、前記体動センシング動作の前記動作レートを低くする制御、及び前記演算処理レートを低くする制御の少なくとも一つの制御を行うことを特徴とする拍動検出装置。
請求項１において、
前記判定部は、
前記被検体が運動中か睡眠中かを判定し、
前記制御部は、
前記判定部において前記被検体が前記睡眠中と判定された場合には、前記被検体が前記運動中と判定された場合に比べて、前記脈波センシング動作の動作レートを低くする制御、前記体動センシング動作の前記動作レートを低くする制御、及び前記演算処理レートを低くする制御の少なくとも一つの制御を行うことを特徴とする拍動検出装置。
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記制御部は、
前記判定部での前記運動状態の前記判定結果に基づいて、前記拍動情報演算部での演算処理内容を制御することを特徴とする拍動検出装置。
請求項５において、
前記拍動情報演算部は、
前記脈波検出信号に対してノイズ低減処理を行うノイズ低減部を含み、
前記制御部は、
前記運動状態の前記判定結果に基づいて、前記ノイズ低減部での前記ノイズ低減処理の内容を制御することを特徴とする拍動検出装置。
請求項６において、
前記判定部は、
前記被検体が運動中か生活活動中かを判定し、
前記ノイズ低減部は、
強調フィルター処理を行う第１のフィルターと、前記体動検出信号に基づいて前記ノイズ低減処理を行う第２のフィルターを有し、前記被検体が前記運動中と判定された場合には、前記第１のフィルター及び前記第２のフィルターにより前記ノイズ低減処理を行い、前記被検体が前記生活活動中と判定された場合には、前記第１のフィルターにより前記ノイズ低減処理を行うことを特徴とする拍動検出装置。
請求項１乃至７のいずれかにおいて、
前記判定部は、
所与の運動状態判定期間における前記体動検出信号に基づいて、前記運動状態の判定を行うことを特徴とする拍動検出装置。
請求項８において、
前記判定部は、
前記運動状態判定期間における前記体動検出信号に基づいて、運動中、生活活動中及び睡眠中のいずれかの前記運動状態に対応する中間結果を取得し、１又は複数の前記中間結果に基づいて、前記運動状態を判定することを特徴とする拍動検出装置。
請求項９において、
前記判定部は、
前記被検体が前記運動中と判定されている場合には、前記運動中以外の前記運動状態に対応する前記中間結果がＮ（Ｎは２以上の整数）回取得された場合に、前記被検体が前記生活活動中と判定し、
前記被検体が前記生活活動中と判定されている場合には、前記運動中に対応する前記中間結果が１又はＭ（ＭはＭ＜Ｎを満たす２以上の整数）回取得された場合に、前記被検体が前記運動中と判定することを特徴とする拍動検出装置。
請求項９又は１０において、
前記判定部は、
前記被検体が前記生活活動中と判定されている場合には、前記睡眠中に対応する前記中間結果がＰ（Ｐは２以上の整数）回取得された場合に、前記被検体が前記睡眠中と判定し、
前記被検体が前記睡眠中と判定されている場合には、前記生活活動中に対応する前記中間結果が１又はＱ（ＱはＱ＜Ｐを満たす２以上の整数）回取得された場合に、前記被検体が前記生活活動中と判定することを特徴とする拍動検出装置。
請求項８において、
前記判定部は、
前記運動状態判定期間において、前記体動検出信号の信号値が所与の信号閾値を超えた回数をカウントし、前記回数が所与の回数閾値よりも小さい場合には、前記被検体が睡眠中であると判定することを特徴とする拍動検出装置。
請求項１２において、
前記判定部は、
前記被検体が前記睡眠中ではないと判定された場合に、前記体動検出信号の周期性の有無の判定を行い、前記周期性がある場合には前記被検体が運動中であると判定し、前記周期性がない場合には前記被検体が生活活動中であると判定することを特徴とする拍動検出装置。
請求項１において、
前記判定部は、
前記被検体が運動中か生活活動中かを判定し、
前記判定部において前記被検体が前記生活活動中と判定された場合には、
前記制御部は、
前記被検体が前記運動中と判定された場合の前記脈波センシング動作の前記動作レートに対する比率がＲ１（Ｒ１は０＜Ｒ１＜１を満たす実数）となる前記動作レートに、前記脈波センシング動作の前記動作レートを設定する制御を行うとともに、
前記被検体が前記運動中と判定された場合の前記体動センシング動作の前記動作レートに対する比率がＲ２（Ｒ２は０＜Ｒ１＜Ｒ２≦１を満たす実数）となる前記動作レートに、前記体動センシング動作の前記動作レートを設定する制御を行うことを特徴とする拍動検出装置。
請求項１乃至１４のいずれかにおいて、
前記体動検出部は、
運動状態判定用センサーと体動ノイズ低減用センサーを前記体動センサーとして有し、
前記制御部は、
前記判定部での前記運動状態の前記判定結果に基づいて、前記体動ノイズ低減用センサーの前記センシング動作を制御することを特徴とする拍動検出装置。
請求項１５において、
前記制御部は、
前記運動状態判定用センサーの前記センシング動作を、前記判定部における前記運動状態の前記判定結果に基づいた制御対象から除外する制御を行うことを特徴とする拍動検出装置。
脈波センサーを有する脈波検出部からの脈波検出信号と、体動センサーを有する体動検出部からの体動検出信号とに基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
被検体の運動状態を判定する判定部と、
前記判定部での前記運動状態の判定結果に基づいて制御を行う制御部と、
を含み、
前記拍動情報演算部は、
前記脈波検出信号に対してノイズ低減処理を行うノイズ低減部を含み、
前記制御部は、
前記運動状態の前記判定結果に基づいて、前記ノイズ低減部での前記ノイズ低減処理の内容を制御することを特徴とする拍動検出装置。
請求項１乃至１７のいずれかに記載の拍動検出装置と、
前記脈波検出部と、
前記体動検出部と、
を含むことを特徴とする電子機器。
脈波センサーを有する脈波検出部からの脈波検出信号と、体動センサーを有する体動検出部からの体動検出信号とに基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
被検体の運動状態を判定する判定部と、
前記判定部での前記運動状態の判定結果に基づいて、前記脈波検出部での脈波センシング動作、前記体動検出部での体動センシング動作、及び前記拍動情報演算部での演算処理レートの少なくとも一つを制御する制御部として、
コンピューターを機能させることを特徴とするプログラム。
脈波センサーを有する脈波検出部からの脈波検出信号と、体動センサーを有する体動検出部からの体動検出信号とに基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
被検体の運動状態を判定する判定部と、
前記判定部での前記運動状態の判定結果に基づいて制御を行う制御部として、
コンピューターを機能させ、
前記拍動情報演算部は、
前記脈波検出信号に対してノイズ低減処理を行うノイズ低減部を含み、
前記制御部は、
前記運動状態の前記判定結果に基づいて、前記ノイズ低減部での前記ノイズ低減処理の内容を制御することを特徴とするプログラム。