JP2020151361A - 生体情報検知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】生体信号を検出できない位置に配置されたセンサを利用するのとは別の方法で、生体信号を検出するセンサの出力に重畳されるノイズの影響を抑制する。【解決手段】生体情報検知装置は、人の生体活動を検出する生体活動センサから入力された生体信号の周波数と強度の関係を示す周波数特性の推移を取得する特性取得部（Ｓ１３０）と、周波数特性から、それぞれ周波数と強度のペアである複数の特徴点を抽出する抽出部（Ｓ１４０）と、複数の特徴点に対応する複数個の周波数の経時変動量に基づいて、複数の特徴点のうちから、生体活動に関する情報である生体情報を反映した特徴点を特定する特定部（Ｓ１５０、Ｓ１６０、Ｓ１７０）と、特定部によって特定された特徴点に基づいて、生体情報を算出する算出部（Ｓ１８０）と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、生体情報検知装置に関するものである。

従来、人の生体情報（例えば心拍数）を反映した生体信号に基づいて生体情報を算出する技術において、生体信号にノイズが重畳されている場合に当該ノイズを除去する技術が知られている。例えば、特許文献１には、座席の背もたれ部の搭乗者の心臓に近い部分に埋設された圧電素子で検出される信号の時間波形から、座席の取付金具の付近に配設されている圧電素子で検出される信号の時間波形を減算する技術が、記載されている。このようにすることで、前者の圧電素子で検出された生体信号に含まれる車両ノイズを除去することができる。そして、特許文献１では、車両ノイズが除去された生体信号から、搭乗者の心拍数が算出されている。

特開３０９８８４３号公報

しかし、発明者の検討によれば、上記のような技術では、生体信号を検出できる位置に配置されたセンサに加え、生体信号を検出できない位置に配置されたノイズ除去用のセンサを配置する必要がある。したがって、必要なセンサの数が増大してしまう。

本発明は上記点に鑑み、生体信号を検出できない位置に配置されたセンサを利用するのとは別の方法で、生体信号を検出するセンサの出力に重畳されるノイズの影響を抑制することを目的とする。

上記目的を達成するための請求項１に記載の発明では、生体情報検知装置は、人（２）の生体活動を検出する生体活動センサ（１３）から入力された生体信号（Ｐ１）の周波数と強度の関係を示す周波数特性（６０）の推移を取得する特性取得部（Ｓ１３０）と、前記周波数特性から、それぞれ周波数と強度のペアである複数の特徴点（６１〜６６）を抽出する抽出部（Ｓ１４０）と、前記複数の特徴点に対応する複数個の周波数の経時変動量に基づいて、前記複数の特徴点のうちから、前記生体活動に関する情報である生体情報を反映した特徴点を特定する特定部（Ｓ１５０、Ｓ１６０、Ｓ１７０）と、前記特定部によって特定された特徴点に基づいて、前記生体情報を算出する算出部（Ｓ１８０）と、を備える。

このように、生体活動に関する情報である生体情報を反映した特徴点の候補として複数の特徴点が抽出される。そして、それら複数の特徴点に対応する複数個の周波数の経時変動量に基づいて、目的の特徴点が特定される。そして、特定された特徴点に基づいて生体情報が算出される。発明者の鋭意検討によれば、生体情報を反映した特徴点の周波数は、ノイズを反映した特徴点の周波数とは、経時的な推移の形態が異なる。したがって、上記のような生体情報検知装置により、ノイズが重畳された生体信号から、ノイズの影響を抑制して生体情報を算出することができる。

なお、各構成要素等に付された括弧付きの参照符号は、その構成要素等と後述する実施形態に記載の具体的な構成要素等との対応関係の一例を示すものである。

生体情報検知システムの全体構成図である。 処理部が実行する処理のフローチャートである。 周波数特性および複数の特徴点を示すグラフである。 特徴点の周波数の経時変動を示すグラフである。 第２実施形態において処理部が実行する処理のフローチャートである。 第３実施形態において処理部が実行する処理のフローチャートである。 停止時処理のフローチャートである。 走行時処理のフローチャートである。 第４実施形態において処理部が実行する処理のフローチャートである。 第５実施形態における周波数特性および複数の特徴点を示すグラフである。 第６実施形態において処理部が実行する処理のフローチャートである。 特徴点の移動形態を示すグラフである。 特徴点の周波数の経時的な推移を示すグラフである。 分割された後の周波数区間を示すグラフである。

（第１実施形態）
以下、第１実施形態について説明する。図１に示すように、本実施形態に係る生体情報検知システムは、車両に搭載され、車両の運転席に着座する乗員すなわち人２の心拍数を生体情報として算出して出力する。人２の生体情報とは、人２の生体活動に関する情報をいう。この生体情報検知システムは、生体情報検知装置４、発信機１１、送信アンテナ１２、受信アンテナ１３、受信機１４を備えている。

発信機１１は、所定の周波数（例えば９００ＭＨｚ帯の周波数）の送信信号を送信アンテナ１２に出力する。送信アンテナ１２は、車室内のインストルメントパネルのうち運転席に対して車両進行方向前側に配置されている。送信アンテナ１２は、発信機１１からの送信信号に応じた電波信号を、運転席に着座した人２の体の上半身に向けて送信する。

受信アンテナ１３は、人２および運転席を挟んで送信アンテナ１２と対向して配置されている。受信アンテナ１３は、送信アンテナ１２から送信された電波信号を受信できる構成となっている。受信アンテナ１３は、生体活動センサに対応する。

受信機１４は、受信アンテナ１３が受信した電波信号を増幅して出力する。具体的には、受信機１４は、受信アンテナ１３が受信した電波信号を増幅して生体信号Ｐ１として生体情報検知装置４に出力する。

生体情報検知装置４は、入力部４１、記憶部４２、出力部４３、処理部４４を含んでいる。入力部４１は、受信機１４から入力されたアナログ信号である生体信号Ｐ１をデジタル信号として処理部４４に出力する。記憶部４２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、書き込み可能な不揮発性記憶媒体等を含む。ＲＡＭ、ＲＯＭ、書き込み可能な不揮発性記憶媒体は、いずれも非遷移的実体的記憶媒体である。出力部４３は、処理部４４から入力された信号を生体情報検知装置４の外部の装置に出力する。出力先の外部の装置は、例えば、経路案内等を行う車載ナビゲーション装置でもよいし、車両の外部と通信を行う車載データ通信モジュールでもよいし、人２が携帯する携帯通信端末でもよい。

処理部４４は、記憶部４２のＲＯＭまたは書き込み可能な不揮発性記憶媒体に記録されたプログラムに従った処理を実行する装置であり、実行の際には、記憶部４２のＲＡＭを作業領域として使用する。

以下、上記のような構成の生体情報検知システムの作動について説明する。発信機１１は、所定の周波数の送信信号を送信アンテナ１２に出力する。すると、送信アンテナ１２は、発信機１１からの送信信号に応じた電波信号を運転席および人２に向けて送信する。

この電波信号のうち一部は、人２の体を透過して受信アンテナ１３に受信される。電波信号に対して人２の体は誘電体として機能する。このため、人２の体を電波信号が透過する際に電波信号の電界強度に誘電体損失が生じる。そして、心臓２ａは、拡張、収縮に伴ってその形状が変化する。このため、図１に示すように心臓２ａを透過して受信アンテナ１３に至る電波信号Ｗ１において、電界強度に生じる誘電体損失は、心臓２ａの心拍に応じて変化する。

したがって、受信アンテナ１３が受信する電波信号の強度は、心臓２ａの心拍に応じて心拍に同期して変化する成分を含む。したがって、電波信号を受信することで受信アンテナ１３から受信機１４に出力される電気信号のレベルは、心臓２ａの心拍に応じて心拍に同期して変動する成分を含む。

しかしながら、生体信号Ｐ１には、車両内で発生する種々のノイズが重畳されている。車両内で発生するノイズとしては、車両の走行に応じた振動に起因するノイズがある。このようなタイプのノイズは、車両の停止中の方が走行中よりも発生量が少ない。また、このようなタイプのノイズは、車両の走行速度が大きくなるほど発生量が多くなる。また、車両内で発生するノイズとしては、人２の体の揺れに起因するノイズがある。

このように電波信号が受信されると、受信アンテナ１３は、受信した電波信号の電界強度によって信号強度が変化する受信信号を出力する。受信機１４は、受信アンテナ１３から入力された受信信号が増幅された生体信号Ｐ１を生体情報検知装置４に出力する。

以上のように発信機１１、送信アンテナ１２、受信アンテナ１３、受信機１４が継続して作動することにより、生体情報検知装置４の入力部４１には、時間の経過と共に信号強度が変化する生体信号Ｐ１が継続的に入力される。そして、生体情報である心拍数を表す生体信号Ｐ１には、生体情報とは無関係のノイズが重畳されている。

上述の通り、入力部４１は、入力された生体信号Ｐ１の信号強度に応じた値のデジタル信号を処理部４４に出力する。したがって、処理部４４には、時間経過に伴う生体信号Ｐ１の強度変化の情報が入力される。時間経過に伴う生体信号Ｐ１の強度変化の情報は、時間波形すなわち時間ドメインにおける波形である。この時間波形は、より詳しくは所定の時間間隔だけ空いた離散的な複数のサンプリングタイミングの各々における信号強度の情報を含んでいる。複数のサンプリングタイミングの各々で取得される時間波形の値が、１サンプルに相当する。

処理部４４は、車両の走行中も停止中も、記憶部４２のＲＯＭまたは書き込み可能な不揮発性記憶媒体から所定のプログラムを読み込んで実行することにより、図２に示す処理を実行する。

処理部４４は、この図２の処理により、生体信号Ｐ１の時間波形に基づいて、人２の心拍数を算出する。

具体的には、処理部４４は、まず、ステップＳ１００で、準備処理として、生体信号Ｐ１の時間波形における連続する複数サンプルを取得する。ここで取得するサンプルの数は、例えば、後述する離散フーリエ変換において必要となるサンプル数よりも１個だけ少ない数である。

続いて処理部４４は、ステップＳ１１０〜Ｓ１８０のループを、繰り返し実行する。このループの各々において、処理部４４は、ステップＳ１１０で、生体信号Ｐ１の時間波形の最新値を１サンプル分、取得する。

続いて処理部４４は、ステップＳ１３０で、生体信号Ｐ１の時間波形の最も新しい所定個数のサンプルを用いて離散フーリエ変換する。所定個数は複数であり、例えば４０である。これにより、当該所定個数のサンプルが取得された時間区間における、生体信号Ｐ１の周波数と強度の関係を示す周波数特性が得られる。図３に、このような周波数特性の一例としての周波数特性６０を示す。図３では、横軸が周波数を示し、縦軸が信号の強度を示す。

図３に示すような周波数特性において、強度が極大となる点が複数個存在する。これらの点は、周波数ドメインにおいて強度が特徴的に強い点である。このような点に相当する周波数における強い強度は、人２の心臓２ａの心拍数を反映するものである可能性があると共に、生体信号Ｐ１に重畳されたノイズを反映するものである可能性もある。もし、従来のように、周波数特性中の全周波数範囲において強度が最も大きい周波数に基づいて心拍数が算出される場合、ノイズの強度が心拍数の強度よりも大きい場合に、心拍数の誤検出が発生してしまう。このような誤検出を低減するために、以下のような処理を行う。

続いて処理部４４は、ステップＳ１４０で、直前のステップＳ１３０にて得られた最新の時点の周波数特性６０から、複数の特徴点６１〜６６を抽出する。ここで、図２を用いて、特徴点６１〜６６の抽出方法について詳細に説明する。

まず、処理部４４は、複数個の周波数区間ａ〜ｆの各々の範囲内で、当該周波数特性６０の強度が最大となる１つの点を、特徴点として抽出する。これにより、周波数区間ａ〜ｆと同じ数の複数の特徴点が抽出される。ここで、強度が最大であるとは、同じ時点の周波数特性内の同じ周波数区間において比べた強度が最大であることをいう。上述の通り、ステップＳ１１０〜Ｓ１８０のループは繰り返し実行されるので、周波数特性も時間の経過と共に新たに作成されていく。その結果、周波数特性は経時的に変動する。しかし、特徴点を抽出するために行われる強度の比較は、あくまでも、同じ時点における比較である。

図３の例では、周波数区間ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ内で強度が同じ時点中で最大となる点は、それぞれ、点６１、６２、６３、６４、６５、６６である。したがって、これら複数の点６１〜６６が特徴点として抽出される。これら複数の特徴点６１〜６６のそれぞれは、周波数と強度という２つの情報のペアである。

複数個の周波数区間ａ〜ｆは、互いに範囲が異なり、かつ、範囲が部分的にも重ならないよう、あらかじめ、生体情報検知システムの製造完了時点において、既に定まっている。複数個の周波数区間ａ〜ｆは、いずれも周波数幅が同じであってもよいし、互いに異なっていてもよい。ここで、ある周波数区間の周波数幅とは、当該周波数区間の上限値から下限値を減算した値である。また、複数個の周波数区間ａ〜ｆの各々は、経時的に変動しない固定範囲であってもよいし、経時的に変動する範囲であってもよい。

また、複数の周波数区間ａ〜ｆは、全体として連続する１つの大きな範囲を形成するようになっていてもよいし、全体として連続しない離散的な範囲を形成するようになっていてもよい。複数の周波数区間ａ〜ｆのいずれにも属さない周波数は、特徴点の抽出対象の範囲から除外された周波数である。

続いて処理部４４は、ステップＳ１５０で、直前のステップＳ１４０で算出した複数の特徴点の経時変動量を算出する。経時変動量とは、時間の経過に伴う変動の量をいう。上述の通り、ステップＳ１１０〜Ｓ１８０のループは繰り返し実行される。したがって、ステップＳ１１０で生体信号Ｐ１が新たに取得される度に、ステップＳ１３０で生体信号Ｐ１に基づく最新時点の周波数特性が算出され、ステップＳ１４０で当該最新時点の周波数特性に基づいて複数の特徴点が新たに抽出される。

ステップＳ１５０では、処理部４４は、最新時点の複数の特徴点６１〜６６およびそれ以前の時点の複数の特徴点６１〜６６に基づいて、複数の特徴点６１〜６６の周波数の経時変動量を算出する。

この算出の際、処理部４４は、同じ周波数区間に属する異なる時点の特徴点を、同じ特徴点であると同定する。したがって、ある時点における周波数区間ａ内で抽出された特徴点と、別の時点において同じ周波数区間ａ内で抽出された特徴点は、同じ特徴点であるとみなされる。そして、算出される経時変動量は、異なる時点における同じ特徴点の周波数の経時変動量である。

また、処理部４４は、この算出の際、同じ時点内の複数の周波数区間を、周波数の高い順に順位付けする。そして処理部４４は、異なる時点において当該順位が同じ周波数区間を、同じ周波数区間であると同定する。

このようなステップＳ１５０の同定の仕方により、図３に示すように、周波数区間ａ〜ｆにおける特徴点６１〜６６の各々の、周波数の推移が得られる。そして、処理部４４は、このような周波数の推移に基づいて、特徴点６１〜６６の各々の周波数の経時変動量を算出する。具体的には、処理部４４は、特徴点６１〜６６の各々について、当該特徴点の最新時点を含む３個以上の時点における周波数のばらつき（例えば標準偏差）を、当該特徴点の経時変動量としてもよい。あるいは、処理部４４は、特徴点６１〜６６の各々について、当該特徴点の最新時点とその１つ前の時点の周波数の差の絶対値を、当該特徴点の経時変動量としてもよい。

なお、処理部４４は、複数の特徴点６１〜６６がまだ１つの時点でしか得られていない場合は、ステップＳ１５０以降をバイパスし、ステップＳ１４０からすぐにステップＳ１１０に戻ってもよい。

続いてステップＳ１６０で処理部４４は、直前のステップＳ１５０で算出された複数の特徴点６１〜６６の周波数の経時変動量のうち、経時変動量がカットオフ値よりも大きい周波数をすべて選出する。ここで、カットオフ値は、例えば０であってもよいし、０よりも僅かに大きい値であってもよい。本実施形態では、カットオフ値より大きい範囲が、許容範囲に対応する。

このようなカットオフ値を導入する意義は、以下のようなものである。図３の例では、周波数区間ａ〜ｆのいずれにおいても、強度が極大となる点と強度が最大となる点とが一致している。このような場合は、抽出された複数の特徴点はどれも強度が特徴的に強い点であるので、いずれも心拍数由来の特徴点である可能性がある。

しかし、必ずしもかならずしもこのようになるとは限らない。例えば、ある周波数区間において、常に強度が周波数の単調増加関数または単調減少関数となる場合もある。そのような場合は、当該周波数区間にノイズも心拍も発生していない。したがって、ここで抽出される特徴点は、心拍の算出の対象からは除外することが望ましい。

このような特徴点は、基本的に周波数が当該周波数区間の境界に固定されている。したがって、当該周波数区間が経時的に不変である場合には、カットオフ値を、上述の通り０または０よりも僅かに大きい値とすれば、このような特徴点を除外することができる。

続いてステップＳ１７０で処理部４４は、直前のステップＳ１６０で選出した特徴点のうちで、最も経時変動量が小さいものを特定する。このようにして特定された特徴点が、心臓２ａの心拍数を反映する特徴点である可能性が非常に高い。これは、心臓２ａの心拍数を反映する特徴点は、ノイズを反映する特徴点よりも、周波数が経時的に安定している可能性が非常に高いからである。したがって、このようにすることで、高い精度で心臓２ａの心拍を算出することができる。

続いてＳ１８０で処理部４４は、直前のステップＳ１７０で特定した特徴点の周波数に基づいて、心拍数を算出する。具体的には、当該周波数をＨｚ単位で表した値に６０を乗算することで、ｂｐｍ単位で表した心拍数を得る。ｂｐｍは、ｂｅａｔ ｐｅｒ ｍｉｎｕｔｅの略称であり、１分当たりの心拍数を表す単位である。例えば、当該特徴点の周波数が１Ｈｚであった場合、心拍数はそれに６０を乗算した結果の６０ｂｐｍとなる。

更に処理部４４はステップＳ１８０で、このように算出した心拍数を出力部４３にデジタルデータとして出力する。出力部４３は、このようにして処理部４４から入力された心拍数のデジタルデータを、生体情報検知装置４の外部の装置に出力する。外部の装置としては、例えば、人２の心拍数に基づいてドライバの覚醒度を検出する覚醒度検出装置に出力されてもよい。ステップＳ１８０の後、処理はステップＳ１１０に戻る。

このようにステップＳ１１０〜Ｓ１８０の処理が繰り返されることで、生体信号Ｐ１が１サンプル分取得される度に、その時点で最新の周波数特性が取得される。そして、最新の周波数特性が取得される度に、複数の特徴点の周波数の経時変動量に基づいて、心拍数を反映した特徴点が特定され、特定された特徴点に基づいて心拍数が決定される。

以上説明した通り、処理部４４は、複数の特徴点６１〜６６に対応する複数の周波数の経時変動量に基づいて、当該複数の特徴点のうちから、心拍数を反映した特徴点を特定し、特定した特徴点に基づいて、心拍数を算出する。発明者の鋭意検討によれば、心拍数を反映した特徴点の周波数は、ノイズを反映した特徴点の周波数とは、経時的な推移の形態が異なる。具体的には、心拍数を反映した特徴点の周波数は、心拍数を反映した特徴点の周波数に比べて、経時的に安定している。したがって、上記のような生体情報検知装置４の構成および作動により、ノイズが重畳された生体信号Ｐ１から、ノイズの影響を抑制して生体情報である心拍数を算出することができる。

また、処理部４４は、ステップＳ１４０で、互いに異なる複数個の周波数区間ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆの各々の範囲内で、周波数特性の強度が同じ時点中で最大となる１つの点を１つの特徴点６１〜６６として抽出する。このようにすることで、複雑な処理で周波数ドメインにおいて強度が極大値となる点を抽出する場合に比べて、特徴点の抽出処理が簡易になる。その結果、処理部４４の処理負荷が軽減される。

また、処理部４４は、複数の特徴点のうち、経時変動量が所定の許容範囲内にある特徴点のいずれかを、すなわち、経時変動量がカットオフ値より大きい特徴点のいずれかを、最終的に、心拍数を反映した特徴点として特定する。このようになっていることで、心拍数を反映した特徴点を抽出するためには不必要であるとあらかじめわかっている特徴点を除外することができる。

なお、本実施形態においては、処理部４４が、ステップ１３０を実行することで特性取得部として機能し、ステップ１４０を実行することで抽出部として機能し、ステップ１５０、１６０、１７０を実行することで特定部として機能する。また、ステップ１８０を実行することで算出部として機能する。

（第２実施形態）
次に第２実施形態について説明する。本実施形態は、第１実施形態に対して処理部４４の処理内容が変更されたものである。本実施形態の処理部４４は、図２の処理に代えて図５の処理を実行するようになっている。図２と図５で処理内容が同じステップには、同じステップ番号が付されている。図５のステップのうち、図２と同じステップ番号が付されたものについては、説明を省略または簡略化する。

図５の処理は、図２の処理に対し、ステップＳ１５２、Ｓ１６４、Ｓ１６６を追加したものである。ステップＳ１６０に続くステップＳ１６２で処理部４４は、直前のステップＳ１６０でカットオフ値よりも大きいとして選出した特徴点のうち、周波数の経時変動量が上限値以下の特徴点を、すべて選出する。

この上限値は、周波数の経時変動量が大きすぎる特徴点は、心拍数を算出するために用いられるものから強制的に除外すべきだという観点から設けられている。上限値は、心拍数の揺らぎに応じた周波数の経時変動量の実験結果等に基づいてあらかじめ固定値として定められていてもよい。あるいは、上限値は、車両の走行速度が大きいほど大きくなってもよい。本実施形態においては、カットオフ値よりも大きく、かつ、上限値以下である範囲が、許容範囲に対応する。

この上限値は、心拍数の揺らぎに応じた周波数の経時変動量の実験結果等に基づいてあらかじめ固定値として定められていてもよい。あるいは、この上限値は、車両の走行速度が大きいほど大きくなってもよい。

ステップＳ１６２に続くステップＳ１６４で処理部４４は、直前のステップＳ１６２で１つ以上の特徴点が選出されたか否かを判定する。１つ以上の特徴点が選出されていれば、ステップＳ１７０に進み、１つも特徴点が選出されていなければ、ステップＳ１６６に進む。

このように、状況によっては、周波数変動量が許容範囲に入るような特徴点が１つもないこともある。このような場合は、何かの異常が発生している可能性が高い。例えば、生体情報検知システムの異常である可能性がある。また例えば、被計測者である人２の体調異常である場合がある。

そのような場合に対応するため、ステップＳ１６６で処理部４４は、異常信号出力を行う。具体的には、異常が発生したことを示す異常信号を生体情報検知装置４の外部に出力する。異常信号の出力先は、例えば、異常信号を受けたことに基づいて車両の乗員に音または光で報知を行う報知装置であってもよい。あるいは、異常信号の出力先は、例えば、異常信号を受けたことに基づいて、当該異常信号および車両の識別番号を車両の外部のサーバに送信する通信装置であってもよい。ステップＳ１６６の後、ステップＳ１１０に戻る。

ステップＳ１７０では、処理部４４は、直前のステップＳ１６２で選出した特徴点のうちで、最も経時変動量が小さいものを、第１実施形態と同様に、特定する。

以上の通り、処理部４４は、複数の特徴点のうち、経時変動量が所定の許容範囲内にあるものが無い場合に、異常が発生したことを示す異常信号を出力する。このようになっていることで、異常であることを生体情報検知装置４の外部に通知することができる。また、本実施形態において、第１実施形態と同様に実現される構成および作動により、第１実施形態と同等の効果が得られる。

なお、本実施形態においては、処理部４４が、ステップ１３０を実行することで特性取得部として機能し、ステップ１４０を実行することで抽出部として機能し、ステップ１５０、１６０、１７０を実行することで特定部として機能する。また、ステップ１８０を実行することで算出部として機能し、ステップＳ１６６を実行することで異常出力部として機能する。

（第３実施形態）
次に第３実施形態について説明する。本実施形態は、第１実施形態に対して処理部４４の処理内容が変更されたものである。本実施形態の処理部４４は、図２の処理に代えて図６の処理を実行するようになっている。

以下、図６の処理について説明する。処理部４４は、この処理を、車両の停止中も走行中も実行する。まず処理部４４は、ステップＳ２００で、第１実施形態のステップＳ１００と同様、準備処理として、生体信号Ｐ１の時間波形における連続する複数サンプルを取得する。

続いて処理部４４は、ステップＳ３００で、車両が停止しているか否かを判定する。車両が走行しているか否かは、例えば、不図示の車速センサから出力される検出信号に基づいて判定される。処理部４４は、車両が停止していると判定した場合はステップＳ４００に進む。また処理部４４は、車両が停止していないと、すなわち、車両が走行していると、判定した場合はステップＳ５００に進む。

ステップＳ４００では停止時処理を行う。停止時処理の後、処理部４４はステップＳ３００に戻る。ステップＳ５００では走行時処理を行う。走行時処理の後、処理部４４はステップＳ３００に戻る。このように、処理部４４は、車両が停止している間はステップＳ４００を繰り返し、車両が走行している間はステップＳ５００を繰り返す。

ここで、ステップＳ４００の停止時処理について説明する。図７に、停止時処理の詳細を示す。停止時処理において、処理部４４は、まずステップＳ４１０で、生体信号Ｐ１の時間波形の最新値を１サンプル分、取得する。

続くステップＳ４２０で処理部４４は、生体信号Ｐ１の時間波形の最も新しい所定個数のサンプルを用いて離散フーリエ変換する。所定個数は複数であり、例えば４０である。これにより、当該所定個数のサンプルが取得された時間区間における、生体信号Ｐ１の周波数と強度の関係を示す周波数特性が得られる。

続くステップＳ４４０で処理部４４は、直前のステップＳ４３０で取得した周波数特性において、強度が最大かつ極大となる周波数を特定する。つまり、最も強いピークを実現する周波数すなわち最大ピーク周波数を特定する。続くステップＳ４５０で処理部４４は、直前のステップＳ４４０で特定した周波数に基づいて、第１実施形態のステップＳ１８０と同様に、心拍数を算出する。更に処理部４４はステップＳ４４０で、このように算出した心拍数を出力部４３にデジタルデータとして出力する。出力部４３は、このようにして処理部４４から入力された心拍数のデジタルデータを、第１実施形態と同様に、生体情報検知装置４の外部の装置に出力する。

車両が停止しているときにこのような方法で心拍数を取得するのは、車両の停止時は、車両の走行時に比べて、生体信号Ｐ１に重畳されるノイズが少なくかつ小さいからである。生体信号Ｐ１に重畳されるノイズが少なくかつ小さい場合は、最も強いピークを実現する最大ピーク周波数が心拍数を反映している可能性が極めて高い。

続くステップＳ４５０で処理部４４は、上限値を決定する。この上限値は、ステップＳ５００の走行時処理において用いられる。この上限値は、直前のステップＳ４４０で算出された心拍数に対応する最大ピーク周波数と、それよりも前かつ生体情報検知装置４の作動開始後にステップＳ４４０で算出された心拍数に対応する最大ピーク周波数とに基づいて、算出される。

具体的には、処理部４４は、直前のステップＳ４４０で算出された心拍数を含む３個以上の時点における心拍数に対応する最大ピーク周波数のばらつき（例えば標準偏差）に係数Ｋを乗算した値を、上限値としてもよい。あるいは、直前のステップＳ４４０で算出された心拍数に対応する最大ピーク周波数とその１回前のステップＳ４４０で算出された心拍数に対応する最大ピーク周波数との差の絶対値に係数Ｋを乗算した値を、上限値としてもよい。なお、係数Ｋの値は、１以上であってもよいし、１．５以上であってもよいし、２以上であってもよい。

続くステップＳ４６０で処理部４４は、複数個の周波数区間を設定する。ここで設定された複数個の周波数区間は、ステップＳ５００の走行時処理において用いられる。これら複数の周波数区間は、直前のステップＳ４４０で算出された心拍数に対応する最大ピーク周波数と、それよりも前かつ生体情報検知装置４の作動開始後にステップＳ４４０で算出された心拍数に対応する最大ピーク周波数とに基づいて、算出される。また、これら複数の周波数区間は、互いに部分的にも重なることがない。また、これら複数の周波数区間は、連続的に配置されている。したがって、これら複数の周波数区間の総和は、１つの連続する周波数範囲となる。

具体的には、処理部４４は、生体情報検知装置４の作動開始後から現時点までの期間においてステップＳ４４０で算出されたすべての心拍数に対応する最大ピーク周波数の代表と最大値と最小値に基づいて、複数個の周波数区間を設定する。代表値は、平均値であってもよいし、中央値であってもよいし、最大値と最小値のみの平均値であってもよい。

より詳細には、処理部４４は、当該最大値と当該最小値に基づいて、複数個の周波数区間の各々の周波数幅を決定する。例えば、当該最大値と当該最小値の差に１．５以上の係数を乗算した結果の値を、複数個の周波数区間の各々の周波数幅としてもよい。また例えば、当該最大値と当該最小値の差に２以上の係数を乗算した結果の値を、複数個の周波数区間の各々の周波数幅としてもよい。この場合、当該最大値と当該最小値の差が大きくなるほど、当該周波数幅が大きくなる。

また処理部４４は、上記複数個の周波数区間のうちあらかじめ定めた特定の１つの周波数区間における中央値が、当該代表値と一致するよう、各周波数区間の両端の値を決定する。したがって、当該代表値が増加すると、各周波数区間の両端の値も増加する。また、当該代表値が減少すると、各周波数区間の両端の値も減少する。

このように、最大値、最小値、代表値に基づいて複数の周波数区間を設定することで、設定された複数の周波数区間は、心拍数を反映する特徴点を検出し易いものとなる。ステップＳ４６０の後、今回の停止時処理が終了し、処理はステップＳ３００に戻る。

次に、ステップＳ５００の走行時処理について説明する。図８に、走行時処理の詳細を示す。なお、図８と第２実施形態の図５とで、同じ処理内容のステップには、同じステップ番号が付されている。図８のステップのうち、図５と同じステップ番号が付されたものについては、説明を省略または簡略化する。

走行時処理において、処理部４４は、まずステップＳ１１０で、生体信号Ｐ１の時間波形の最新値を１サンプル分、取得する。続いて処理部４４は、ステップＳ１３０で、生体信号Ｐ１の時間波形の最も新しい所定個数のサンプルを用いて離散フーリエ変換する。

続いて処理部４４は、ステップＳ５４０で、ステップＳ５４０で、直前のステップＳ１３０にて得られた最新の時点の周波数特性６０から、複数の特徴点を抽出する。処理部４４は、これら特徴点を算出するときは、第１、第２実施形態と同様、複数の周波数区間を用いる。ただし、複数の周波数区間としては、最後に実行された停止時処理のステップＳ４６０で設定された複数の周波数区間を採用する。

ステップＳ５４０に続くステップＳ１５０では、第１、第２実施形態と同様、直前のステップＳ１４０で算出した複数の特徴点の経時変動量を算出する。続くステップＳ１６０で処理部４４は、直前のステップＳ１５０で算出された複数の特徴点の周波数の経時変動量のうち、経時変動量がカットオフ値よりも大きい周波数をすべて選出する。

続くステップＳ５６２で処理部４４は、第２実施形態と同様、直前のステップＳ１６０でカットオフ値よりも大きいとして選出した特徴点のうち、周波数の経時変動量が上限値以下の特徴点を、すべて選出する。ただし処理部４４は、ここで用いる上限値としては、最後に実行された停止時処理のステップＳ４５０で設定された上限値を採用する。

続くステップＳ１６４、Ｓ１６６、Ｓ１７０、Ｓ１８０の処理内容は、第２実施形態と同様である。処理部４４は、ステップＳ１６６の後、および、ステップＳ１８０の後、今回の走行時処理を終了する。その後、処理はステップＳ３００に戻る。

このような処理を処理部４４が行うことで、例えば、ノイズ発生しにくい車両の停止中には、ステップＳ４５０、Ｓ４５０の繰り返しにより、心拍数を反映している可能性が非常に高い最大ピーク心拍数に基づいて、上限値および周波数区間が繰り返し設定される。

そしてその後、車両が走行し始めた後は、このように設定された上限値および周波数区間に基づいて、走行時処理において、心拍数が算出される。したがって、上限値および周波数区間を、算出したい心拍数の経時変動に適した上限値および周波数区間を、高い精度で設定することができる。また、本実施形態において、第１、第２実施形態と同様に実現される構成および作動により、第１、第２実施形態と同等の効果が得られる。

なお、本実施形態においては、処理部４４が、ステップ１３０を実行することで特性取得部として機能し、ステップ１４０を実行することで抽出部として機能し、ステップ１５０、１６０、１７０を実行することで特定部として機能する。また、ステップ１８０を実行することで算出部として機能し、ステップＳ１６６を実行することで異常出力部として機能し、ステップＳ４５０を実行することで許容範囲決定部として機能し、ステップ４６０を実行することで区間設定部として機能する。

（第４実施形態）
次に第４実施形態について説明する。本実施形態は、第１実施形態に対して処理部４４の処理内容が変更されたものである。本実施形態の処理部４４は、図２の処理に代えて図９の処理を実行するようになっている。図２と図５で処理内容が同じステップには、同じステップ番号が付されている。図９のステップのうち、図２と同じステップ番号が付されたものについては、説明を省略または簡略化する。

図５の処理は、図２の処理に対し、ステップＳ１８５、Ｓ１９０を追加したものである。ステップＳ１８０に続くステップＳ１８５で、処理部４４は、車両の車速域が変化したか否かを算出する。

車速域とは、速度を複数の領域に分割したときの各領域をいう。つまり、速度を複数の領域に分割することで、複数の車速域が設定される。これら複数の車速域は、互いに部分的にも重なることがない。また、これら複数の車速域は、連続的に配置されている。したがって、これら複数の車速域の総和は、１つの連続する車速範囲となる。

複数の車速域は、あらかじめ設定されている。例えば、０ｋｍ／ｈより高く３０ｋｍ／ｈ以下の低車速域、３０ｋｍ／ｈより高く８０ｋｍ／ｈ以下の中車速域、８０ｋｍ／ｈより高い高車速域という、３つの車速域が設定されてもよい。

処理部４４は、上記複数の車速域のうち現在の車速が属する車速域と、前回のステップＳ１８５における車速が属する車速域が異なる場合に、車両の車速域が変化したと判定する。

そして、処理部４４は、上記複数の車速域のうち現在の車速が属する車速域と、前回のステップＳ１８５における車速が属する車速域が同じ場合に、車両の車速域が変化していないと判定する。なお、今回のステップＳ１８５の実行機会が生体情報検知装置４の起動後最初のステップＳ１８５の実行機会である場合、処理部４４は、車両の車速域が変化していないと判定する。

車両の車速域が変化していないと判定した場合、処理部４４はステップＳ１９０をバイパスしてステップＳ１１０に戻る。車両の車速域が変化したと判定した場合、処理部４４はステップＳ１９０に進む。ステップＳ１９０で処理部４４は、複数の周波数区間を現在の設定から新たな設定に変更する。

具体的には、車速域毎にあらかじめ複数の周波数区間が割り当てられており、処理部４４はそれを用いて、現在の車速が属する車速域に割り当てられた複数の周波数区間を設定する。例えば、設定される周波数区間の数は、低車速域よりも中車速域の方が多く、中車速域よりも高車速域の方が多く、設定されていてもよい。それに伴い、設定される複数の周波数区間の各々の区間幅は、低車速域よりも中車速域の方が短く、中車速域よりも高車速域の方が短く、設定されていてもよい。

このようにするのは、以下の理由からである。発明者の検討および実験によれば、車両の走行速度が大きくなるほど、ノイズを反映する特徴点の数が多くなり、その結果、特徴点間の周波数差が小さくなる。したがって、車両の走行速度が大きいほど複数個の周波数区間の数を増やして周波数区間の幅を狭めることで、増大する特徴点と心拍数を反映する特徴点とをより確実に区別できる。

ステップＳ１９０の後、処理部４４はステップＳ１１０に戻る。なお、周波数区間に変化があった場合、変化の前にステップＳ１４０で抽出された特徴点と変化の後にステップＳ１４０で抽出された特徴点の数が違う。したがって、周波数区間の変更の前後で、特徴点の同定ができない。したがって、処理部４４は、周波数区間の変更があった後のステップＳ１５０では、変更がある前に抽出された特徴点を用いず、変更があった後にステップＳ１４０で抽出された特徴点のみを用いて、周波数の経時変動量を算出する。また、処理部４４は、ステップＳ１９０を実行した直後のステップＳ１４０の後は、１回だけステップＳ１５０〜Ｓ１８０をバイパスしてステップＳ１８５に進んでもよい。

なお、本実施形態において、第１実施形態と同様に実現される構成および作動により、第１実施形態と同等の効果が得られる。また、本実施形態においては、処理部４４が、ステップ１３０を実行することで特性取得部として機能し、ステップ１４０を実行することで抽出部として機能し、ステップ１５０、１６０、１７０を実行することで特定部として機能する。また、ステップ１８０を実行することで算出部として機能し、ステップＳ１９０を実行することで区間設定部として機能する。

（第５実施形態）
次に第５実施形態について説明する。本実施形態は、第１、第２実施形態に対して、図２、図５のステップＳ１４０の処理内容が変更されたものである。その他の処理の内容については第１、第２実施形態と同様である。

本実施形態の処理部４４は、ステップＳ１４０において、直前のステップＳ１３０にて得られた最新の時点の周波数特性６０から、複数の特徴点６１〜６６を抽出するのは、第１、第２実施形態と同じである。

しかし、本実施形態では、処理部４４は、複数の周波数区間を用いて６１〜６６を抽出するのではない。処理部４４は、図１０に示すように、周波数ドメインにおける強度の極大値を探索し、その結果得られた極大値に対応する強度と周波数の複数組のペアを複数の特徴点６１〜６６として抽出する。このようにすることで、心拍数を反映した特徴点を逃すことなく抽出できる可能性が高くなる。

極大値の探索方法としては、例えば、勾配法を用いることができる。あるいは、極大値の探索方法としては、周波数特性に沿って、周波数の低い方から高い方へ順番に１個ずつ強度を読み出していき、強度が上昇した次に下降した場合に、上昇した後の点（すなわち、下降する前の点）を、極大値に対応する点とみなしてもよい。

なお、本実施形態において、第１、第２実施形態と同様に実現される構成および作動により、第１、第２実施形態と同等の効果が得られる。また、本実施形態においては、処理部４４が、ステップ１３０を実行することで特性取得部として機能し、ステップ１４０を実行することで抽出部として機能し、ステップ１５０、１６０、１７０を実行することで特定部として機能する。また、ステップ１８０を実行することで算出部として機能し、ステップＳ１６６を実行することで異常出力部として機能する。

（第６実施形態）
次に第６実施形態について説明する。本実施形態は、第２実施形態に対して処理部４４の処理内容が変更されたものである。本実施形態の処理部４４は、図５の処理に代えて図１１の処理を実行するようになっている。図５と図１１で処理内容が同じステップには、同じステップ番号が付されている。図１１のステップのうち、図２と同じステップ番号が付されたものについては、説明を省略または簡略化する。

図１１の処理は、図５の処理に対し、ステップＳ１６５、Ｓ１６７、Ｓ１６８を追加したものである。ステップＳ１６４で１つも特徴点が選出されていない場合、続いて処理部４４はステップＳ１６５に進み、複数の周波数区間の再設定が可能か否か判定する。

複数の周波数区間の再設定が可能か否かは、現在の複数の周波数区間の周波数幅の最低値が閾値未満であるか否かで判定する。この閾値は、これ以上周波数幅を狭くすると特徴点の抽出に大きな支障が出るような値にあらかじめ設定される。再設定が可能でないと判定した場合、ステップＳ１６６に進む。再設定が可能であると判定した場合、ステップＳ１６７に進む。

ステップＳ１６７では、処理部４４は、複数の周波数区間の再設定を行う。より具体的には、周波数区間の数を増やす。それと共に、再設定後の複数の周波数区間の周波数幅の平均値を、再設定直前の複数の周波数区間の周波数幅の平均値よりも、小さくする。

より具体的には、処理部４４は、再設定直前の複数の周波数区間の各々を、周波数幅を等分に２分割する。これにより、周波数区間の数は２倍になる。また、再設定後の各周波数区間の周波数幅は、分割元の周波数区間の１／２になる。

続いて処理部４４はステップＳ１６８で、過去に複数回ステップＳ１３０で算出した周波数特性に対して、再設定した複数の周波数区間を用いて、各周波数区間における特徴点を、ステップＳ１４０と同じ方法で、抽出する。ステップＳ１６８の後、ステップＳ１４０に進む。

このように、過去の複数の周波数特性に対して新たな複数の周波数区間を用いてステップＳ１６８で特徴点を抽出することで、ステップＳ１６８の直後のステップＳ１５０でも、各特徴点の周波数の経時変動量を算出することができる。

以上のような処理部４４の処理による作用について、以下説明する。ある時点ｔａのステップＳ１４０において、複数の周波数区間Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの各々における特徴点が特徴点７１、７２、７３、７４であったとする。そして、特徴点７２が心拍数を反映する特徴点であったとする。

ここで、その次の時点ｔｂのステップＳ１４０において、ノイズに相当する特徴点７３の周波数が矢印８１のように変動して、特徴点７３が周波数区間Ｃから周波数区間Ｄに移動してしまったとする。その場合、周波数区間Ｂにおける特徴点７２は依然としてステップＳ１４０で抽出されるので、ステップＳ１８０で、特徴点７２の周波数に基づいて心拍数が算出される。

しかし、時点ｔｂにおいて矢印８１ではく矢印８２のように特徴点７３の周波数が変動して、特徴点７３が周波数区間Ｃから周波数区間Ｂに移動してしまったとする。その場合、ステップＳ１４０では、周波数区間Ｂにおける特徴点７２が抽出されない。特徴点７２よりも特徴点７３の方が強度が大きいからである。その結果、図１３に示すように、周波数区間Ｂにおける特徴点の変動が大きくなる。

この場合、ステップＳ１６２で、経時変動量が上限値以下の特徴点が１つもなくなり、その結果、ステップＳ１６４で１つも選出できなかったと判定される。したがってこの場合、処理部４４は、ステップＳ１６５に進む。ステップＳ１６５では、まだ一度もステップＳ１６７で周波数区間が再設定されていなければ、再設定可能であると処理部４４は判定する。

そしてステップＳ１６７で、処理部４４は、周波数区間を上述の通り再設定する。その結果、図１４に示すように、複数の周波数区間Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、複数の周波数区間Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２、Ｃ１、Ｃ２、Ｄ１、Ｄ２に再設定される。特に、周波数区間Ｂは、２つの周波数区間Ｂ１、Ｂ２に分割されるので、続くステップＳ１６８およびその後のステップＳ１４０では、心拍数を反映する特徴点７２が、周波数区間Ｂ２における特徴点７３とは別に、周波数区間Ｂ１の特徴点として抽出される。

以上の通り、処理部４４は、複数の特徴点のうち、前記経時変動量が所定の許容範囲内にあるものが無い場合に、ステップＳ１６７で複数個の周波数区間を分割する。そして処理部４４は、分割された後の複数の周波数区間Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２、Ｃ１、Ｃ２、Ｄ１、Ｄ２のうち、経時変動量が許容範囲内にある特徴点を、生体情報を反映した特徴点として特定する。

上述の通り、心拍数を反映した特徴点７２と同じ周波数区間内にノイズの情報が入り、その結果、経時変動量が所定の許容範囲内にある特徴点が無くなる場合が考えられる。そのような場合でも、上記のように複数個の周波数区間を分割して周波数区間を再設定することで、分割の結果狭くなった周波数範囲内で、心拍数を反映した特徴点を抽出できる可能性が高くなる。また、本実施形態において、第２実施形態と同様に実現される構成および作動により、第２実施形態と同等の効果が得られる。

なお、本実施形態においては、処理部４４が、ステップ１３０を実行することで特性取得部として機能し、ステップ１４０を実行することで抽出部として機能し、ステップ１５０、１６０、１７０を実行することで特定部として機能する。また、ステップ１８０を実行することで算出部として機能し、ステップＳ１６６を実行することで異常出力部として機能し、ステップＳ１６７を実行することで分割部として機能する。

（他の実施形態）
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、適宜変更が可能である。また、上記各実施形態は、互いに無関係なものではなく、組み合わせが明らかに不可な場合を除き、適宜組み合わせが可能である。また、上記各実施形態において、実施形態を構成する要素は、特に必須であると明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではない。また、上記各実施形態において、実施形態の構成要素の個数、数値、量、範囲等の数値が言及されている場合、特に必須であると明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではない。また、上記実施形態において、センサから車両の外部環境情報（例えば車外の湿度）を取得することが記載されている場合、そのセンサを廃し、車両の外部のサーバまたはクラウドからその外部環境情報を受信することも可能である。あるいは、そのセンサを廃し、車両の外部のサーバまたはクラウドからその外部環境情報に関連する関連情報を取得し、取得した関連情報からその外部環境情報を推定することも可能である。特に、ある量について複数個の値が例示されている場合、特に別記した場合および原理的に明らかに不可能な場合を除き、それら複数個の値の間の値を採用することも可能である。また、上記各実施形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に特定の形状、位置関係等に限定される場合等を除き、その形状、位置関係等に限定されるものではない。また、本発明は、上記各実施形態に対する以下のような変形例および均等範囲の変形例も許容される。なお、以下の変形例は、それぞれ独立に、上記実施形態に適用および不適用を選択できる。すなわち、以下の変形例のうち任意の組み合わせを、上記実施形態に適用することができる。

また、本開示に記載の処理部４４及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された１つないしは複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の処理部４４及びその手法は、一つ以上の専用ハードウェア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の処理部４４及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウェア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

（変形例１）
上記各実施形態では、１つの送信アンテナ１２に対して１つの受信アンテナ１３が設けられている。しかし、１つの送信アンテナ１２に対して複数の受信アンテナが設けられていてもよい。これら複数の受信アンテナは、それぞれ、受信アンテナ１３と同様の機能を有する。そして、これら複数の受信アンテナが同時に受信した信号は、それぞれ受信機１４を経て複数の生体信号として生体情報検知装置４の入力部４１に入力されてもよい。

この場合、処理部４４は、これら複数の生体信号の各々について、別個に周波数特性を算出してもよい。さらに処理部４４は、これら算出した、異なる受信アンテナに由来する複数の周波数特性同士を乗算してもよい。乗算は、同じ周波数における強度同士で行われる。例えば、３つの周波数特性がＩ１（ｆ）、Ｉ２（ｆ）、Ｉ３（ｆ）という関数（ただしｆは周波数）で表される場合、乗算結果はＩ（ｆ）＝Ｉ１（ｆ）×Ｉ２（ｆ）×Ｉ３（ｆ）となる。

処理部４４は、このようにして乗算した結果の周波数特性に対して、上述の通り特徴点を算出してもよい。その場合、処理部４４は、算出した特徴点については、上記各実施形態と同様に処理を行う。

発明者の検討によれば、受信アンテナの位置によっても、ノイズの周波数は心拍の周波数よりも変動が大きい。したがって、このような乗算により、心拍を反映する特徴点以外の特徴点は、強度が大きく減衰する。したがって、心拍を反映する特徴点が強調して現れる。

また、処理部４４は、異なる受信アンテナに由来する複数の周波数特性のうち、ＳＮ比が基準値よりも大きいものを選び、選んだ周波数特性同士のみを乗算し、乗算結果を用いて特徴点を抽出してもよい。ＳＮ比は、例えば、周波数特性における強度の最大値を、強度が当該最大値を示す周波数を除く周波数における強度の平均値で除算した値とすることができる。また、基準値は、固定値であってもよいし、例えば、異なる受信アンテナに由来する複数の周波数特性のうち、最も低いＳＮ比であってもよい。

（変形例２）
上記各実施形態において、処理部４４は、生体信号Ｐ１に対して、心拍の周波数を含む所定の周波数帯以外の成分を除去または低減するフィルタを適用し、そのフィルタから得られた生体信号に基づいて、周波数特性を算出してもよい。フィルタは、ローパスフィルタでもよいし、ハイパスフィルタでもよい。

（変形例３）
上記第１〜第４、第６実施形態において、処理部４４は、複数の特徴点の経時変動量に基づいて毎回、複数の特徴点から心拍数を反映する特徴点を特定している。しかし、処理部４４は、ある時点において心拍数を反映する特徴点を特定した場合、その後は、当該特徴点と同じ周波数区間に属する特徴点を、心拍数を反映する特徴点として特定してもよい。

（変形例４）
上記第１実施形態に対する第２実施形態の変更は、第４実施形態に対しても同様に適用することができる。

（変形例５）
上記第３実施形態において、処理部４４は、ステップＳ４５０とステップＳ４６０の両方を実行することで、車両の停止時の心拍数の算出結果に基づいて、上限値および周波数区間の両方を設定している。しかし、処理部４４は、これらのどちらか一方のみを行ってもよい。例えば、処理部４４はステップＳ４５０、Ｓ４６０のうちステップＳ４６０のみを実行することで、周波数区間を設定して上限値を設定しないようになっていてもよい。

また例えば処理部４４は、ステップＳ４５０、Ｓ４６０のうちステップＳ４５０のみを実行することで、上限値を設定して周波数区間は設定しない（すなわち、周波数区間はデフォルト設定とする）ようになっていてもよい。この場合、第５実施形態の変更は、第３実施形態にも適用可能である。

（変形例６）
上記実施形態では、生体情報検知システムの全体が車両に搭載されている。しかし、生体情報検知システムの一部は車両に搭載されていなくてもよい。その場合、生体情報検知システムのうち車両に搭載されている部分と車両に搭載されていない部分とは、無線通信等で信号をやりとりしてもよい。あるいは、生体情報検知システムの全体が車両の外部に設置されてもよい。つまり、生体情報検知システムは、車両の乗員の生体情報を算出する用途のみならず、車両の外部（例えば建造物の内部）にいる人の生体情報を算出する用途に用いられてもよい。

（変形例７）
上記実施形態では、生体活動センサとして、電波式の生体活動センサである受信アンテナ１３が例示されている。しかし、生体活動センサは、このようなものに限られない。例えば、生体活動センサは、超音波式のセンサであってもよいし、車両の座席に埋め込まれた圧電式のセンサであってもよい。また、生体活動センサは、これらのような非接触式のセンサであってもよいし、非接触式のセンサでなくともよい。

（変形例８）
上記実施形態で処理部４４が算出する生体情報は、心拍である。しかし、処理部４４が算出する生体情報は、心拍でなくてもよい。例えば、処理部４４は、同じ生体信号Ｐ１から、人２の呼吸数を算出してもよい。あるいは、処理部４４は、他の生体信号センサを用いて、人２の脈拍数を算出してもよい。処理部４４は、周波数の経時的な推移の形態がノイズとは異なる生体活動に関する生体情報を算出するのであれば、上記各実施形態のような技術が有益である。

なお、心拍は、ノイズを反映した特徴点と比べ、周波数が経時的に安定している。しかし、心拍以外の生体活動に関する生体情報は、周波数の経時的な推移の形態の、ノイズとの異なり方が、経時的に安定しているというものではない場合もある。そのような場合、処理部４４は、特徴点のうち、当該生体活動の周波数の経時的な推移の特徴に応じた方法で、特徴点を抽出すればよい。

（変形例９）
上記各実施形態では、生体信号を検出できない位置に配置されたセンサを利用することでノイズの影響を抑える技術を、全く利用していない。しかし、本開示は、このような技術を補助的に利用することを妨げない。

（まとめ）
上記各実施形態の一部または全部で示された第１の観点によれば、生体情報検知装置は、周波数特性から、それぞれ周波数と強度のペアである複数の特徴点を抽出する抽出部と、複数の特徴点に対応する複数個の周波数の経時変動量に基づいて、複数の特徴点のうちから、生体活動に関する情報である生体情報を反映した特徴点を特定する特定部と、特定部によって特定された特徴点に基づいて、生体情報を算出する算出部と、を備える。

また、第２の観点によれば、特定部は、複数の特徴点のうち、経時変動量が所定の許容範囲内にある特徴点を、生体情報を反映した特徴点として特定する。このようになっていることで、生体情報を反映した特徴点を抽出するためには不必要であるとあらかじめわかっている特徴点を除外することができる。

また、第３の観点によれば、複数の特徴点のうち、経時変動量が所定の許容範囲内にあるものが無い場合に、異常が発生したことを示す異常信号を当該生体情報検知装置の外部に出力する異常出力部を備える。このようになっていることで、異常であることを生体情報検知装置の外部に通知することができる。

また、第４の観点によれば、特定部は、複数の特徴点のうち、経時変動量が許容範囲内にある中で最も小さい特徴点を、生体情報を反映した特徴点として特定する。このようにすることで、生体情報を反映した特徴点が、ノイズに起因する特徴点よりも周波数が安定している場合に、良好に生体情報を算出することができる。

また、第５の観点によれば、生体活動センサは、車両に搭載され、人は、車両の乗員であり、当該生体情報検知装置は、許容範囲を、車両が停止しているときに生体活動センサから入力された生体信号の周波数と強度の関係を示す周波数特性の推移に基づいて決定する許容範囲決定部を備える。このようにすることで、ノイズの少ない環境で得られた生体情報に対応する特徴点に適した許容範囲を決定することができる。

また、第６の観点によれば、抽出部は、互いに異なる複数個の周波数区間の各々の範囲内で、同じ時点において強度が最大となる１つの点を、複数の特徴点に属する１つの特徴点として抽出する。

このように、互いに異なる複数個の周波数区間内で同じ時点において強度が最大となる点を特徴点の１つとすることで、特徴点の抽出処理が簡易になる。その結果、処理負荷が軽減される。

また、第７の観点よれば、生体活動センサは、車両に搭載され、人は、車両の乗員であり、当該生体情報検知装置は、複数個の周波数区間の数を、車両の走行速度が大きいほど増やす区間設定部を備える。

発明者の検討および実験によれば、車両の走行速度が大きくなるほど、ノイズを反映する特徴点の数が多くなり、その結果、特徴点間の周波数差が小さくなる。したがって、車両の走行速度が大きいほど複数個の周波数区間の数を増やすことで、増大する特徴点と生体信号を反映する特徴点とをより確実に区別できる。

また、第８の観点によれば、生体活動センサは、車両に搭載され、人は、車両の乗員であり、当該生体情報検知装置は、車両が停止しているときに生体活動センサから入力された生体信号の周波数と強度の関係を示す周波数特性の推移に基づいて、複数個の周波数区間を決定する区間設定部を備える。このようにすることで、ノイズの少ない環境で得られた生体情報に対応する特徴点に適した周波数区間を決定することができる。

また、第９の観点によれば、抽出部は、周波数特性における強度の極大値となる複数の点を探索し、探索の結果得られた複数の点を複数の特徴点として抽出する。このようにすることで、生体情報を反映した特徴点を逃すことなく抽出できる可能性が高くなる。

第１０の観点によれば、生体情報検知装置は、分割部を備え、抽出部は、互いに異なる複数個の周波数区間の各々の範囲内で、同じ時点において強度が最大となる１つの点を、複数の特徴点に属する１つの特徴点として抽出し、特定部は、複数の特徴点のうち、経時変動量が所定の許容範囲内にある特徴点を、生体情報を反映した特徴点として特定し、分割部は、複数の特徴点のうち、経時変動量が所定の許容範囲内にあるものが無い場合に、複数個の周波数区間を分割し、特定部は、分割された後の複数の周波数区間のうち、経時変動量が許容範囲内にある特徴点を、生体情報を反映した特徴点として特定する。

発明者の検討によれば、生体情報を反映した特徴点と同じ周波数区間内にノイズの情報が入り、その結果、経時変動量が所定の許容範囲内にある特徴点が無くなる場合が考えられる。そのような場合でも、上記のように複数個の周波数区間を分割して周波数区間を再設定することで、分割の結果狭くなった周波数範囲内で、生体情報を反映した特徴点を抽出できる可能性が高くなる。

Ｐ１ 生体信号
１３ 受信アンテナ
６０ 周波数特性
６１〜６６ 特徴点
４４ 処理部
ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ 周波数区間

Claims (10)

1. 人（２）の生体活動を検出する生体活動センサ（１３）から入力された生体信号（Ｐ１）の周波数と強度の関係を示す周波数特性（６０）の推移を取得する特性取得部（Ｓ１３０）と、
   前記周波数特性から、それぞれ周波数と強度のペアである複数の特徴点（６１〜６６）を抽出する抽出部（Ｓ１４０）と、
   前記複数の特徴点に対応する複数個の周波数の経時変動量に基づいて、前記複数の特徴点のうちから、前記生体活動に関する情報である生体情報を反映した特徴点を特定する特定部（Ｓ１５０、Ｓ１６０、Ｓ１７０）と、
   前記特定部によって特定された特徴点に基づいて、前記生体情報を算出する算出部（Ｓ１８０）と、を備えた生体情報検知装置。
2. 前記特定部は、前記複数の特徴点のうち、前記経時変動量が所定の許容範囲内にある特徴点を、前記生体情報を反映した特徴点として特定する、請求項１に記載の生体情報検知装置。
3. 前記複数の特徴点のうち、前記経時変動量が所定の許容範囲内にあるものが無い場合に、異常が発生したことを示す異常信号を当該生体情報検知装置の外部に出力する異常出力部（Ｓ１６６）を備えた、請求項２に記載の生体情報検知装置。
4. 前記特定部は、前記複数の特徴点のうち、前記経時変動量が前記許容範囲内にある中で最も小さい特徴点を、前記生体情報を反映した特徴点として特定する、請求項２または３に記載の生体情報検知装置。
5. 前記生体活動センサは、車両に搭載され、
   前記人は、車両の乗員であり、
   当該生体情報検知装置は、前記許容範囲を、前記車両が停止しているときに前記生体活動センサから入力された生体信号の周波数と強度の関係を示す周波数特性の推移に基づいて決定する許容範囲決定部（Ｓ４５０）を備えた請求項２ないし４のいずれか１つに記載の生体情報検知装置。
6. 前記抽出部は、互いに異なる複数個の周波数区間（ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ）の各々の範囲内で、同じ時点において強度が最大となる１つの点を、前記複数の特徴点に属する１つの特徴点として抽出する、請求項１ないし４のいずれか１つに記載の生体情報検知装置。
7. 前記生体活動センサは、車両に搭載され、
   前記人は、車両の乗員であり、
   当該生体情報検知装置は、前記複数個の周波数区間の数を、前記車両の走行速度が大きいほど増やす区間設定部（Ｓ１９０）を備えた、請求項６に記載の生体情報検知装置。
8. 前記生体活動センサは、車両に搭載され、
   前記人は、車両の乗員であり、
   当該生体情報検知装置は、前記車両が停止しているときに前記生体活動センサから入力された生体信号の周波数と強度の関係を示す周波数特性の推移に基づいて、前記複数個の周波数区間を決定する区間設定部（Ｓ４６０）を備えた請求項６に記載の生体情報検知装置。
9. 前記抽出部は、前記周波数特性における強度の極大値となる複数の点を探索し、探索の結果得られた前記複数の点を前記複数の特徴点として抽出する請求項１ないし５のいずれか１つに記載の生体情報検知装置。
10. 分割部（Ｓ１６７）を備え、
    前記抽出部は、互いに異なる複数個の周波数区間（ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ）の各々の範囲内で、同じ時点において強度が最大となる１つの点を、前記複数の特徴点に属する１つの特徴点として抽出し、
    前記特定部は、前記複数の特徴点のうち、前記経時変動量が所定の許容範囲内にある特徴点を、前記生体情報を反映した特徴点として特定し、
    前記分割部は、前記複数の特徴点のうち、前記経時変動量が所定の許容範囲内にあるものが無い場合に、複数個の周波数区間を分割し、
    前記特定部は、分割された後の複数の周波数区間のうち、前記経時変動量が前記許容範囲内にある特徴点を、前記生体情報を反映した特徴点として特定する、請求項１に記載の生体情報検知装置。

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