JP2022040858A - 活動量測定装置、活動量測定システム、活動量測定プログラム及び活動量測定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本開示は、レーダを用いて非接触で人間又は動物の活動量を測定するにあたり、誤検出をなくし高精度化を図ることを目的とする。【解決手段】本開示は、ＦＭＣＷレーダの送受信信号間のビート信号を取得するビート信号取得部２１と、複数の送受信周期のビート信号から、掃引周波数のうちの複数の離散周波数を有する送信信号に対する複数の時系列データを抽出する時系列データ抽出部２２と、複数の時系列データのうちの最大振幅を有する時系列データの周期に基づいて、ＦＭＣＷレーダを照射される人間又は動物Ｔの呼吸数を測定する呼吸数測定部２３と、を備えることを特徴とする呼吸数測定装置２である。【選択図】図５

Description

本開示は、レーダを用いて非接触で人間又は動物の活動量を測定する技術に関する。

レーダを用いて非接触で人間又は動物の呼吸数を測定することにより、人間又は動物の睡眠時の無呼吸症候群等を監視することができる（例えば、特許文献１～５等を参照。）。

従来技術の第１の呼吸数測定を図１に示す。図１では、ドップラレーダの送受信信号間のドップラ信号（Ｉ成分及びＱ成分）を取得する。そして、ドップラ信号（Ｉ成分及びＱ成分）の周期に基づいて、人間又は動物の呼吸数［回／ｍｉｎ］＝６０／周期［ｓｅｃ］を測定する。しかし、ドップラ信号（Ｉ成分及びＱ成分）は、距離の情報を含まないため、ベッド又は壁面等の振動を人間又は動物の呼吸に誤検知することがある。

従来技術の第２の呼吸数測定を図２に示す。図２では、ＦＭＣＷレーダの送受信信号間のビート信号を取得する。そして、異なる送受信周期のビート信号間の差分信号を算出する。すると、差分信号は、呼吸する人間又は動物については有限振幅を有するが、静止するベッド又は壁面等についてはほぼ振幅を有さない。そして、差分信号の周波数スペクトルを算出する。さらに、周波数スペクトルのピーク位相又はピーク強度の時間変化の周期に基づいて、人間又は動物の呼吸数［回／ｍｉｎ］＝６０／周期［ｓｅｃ］を測定する。

特開２０１４－２１０１３７号公報 特開２０１７－１３４０４０号公報 特開２０１８－０９４２２５号公報 特開２０１９－１５２４４１号公報 特表２０１８－００３７５１号公報

ここで、人間又は動物の睡眠時の呼吸には、以下の特徴がある。第１の特徴として、睡眠が深くなるにつれて、呼吸数は少なくなるが、気温又は体温が高いときは、呼吸数は多くなる。第２の特徴として、呼吸数が少ないときは、体表の変位は、正弦波状に時間変化せず、パルス状に時間変化する（例えば、後述の図４等を参照。）。第３の特徴として、被検体の大きさによるが、体表の変位は、数ｍｍ程度であり短距離である。第４の特徴として、睡眠が深いときは、被検体の位置は、あまり変わらず同位置に留まる。

第１の呼吸数測定の解決課題を図３に示す。図１では、体表の変位が、送信信号の波長の半分以上にわたるため、ドップラ信号（Ｉ成分及びＱ成分）は、位相範囲が３６０°以上にわたり、振幅が大きくなる。図３では、人間又は動物の睡眠時の呼吸の第３の特徴として説明したように、体表の変位が、送信信号の波長の半分程度又は半分以下でしかないため、ドップラ信号（Ｉ成分及びＱ成分）は、図１と異なり得られない。

図３の上段では、Ｉ成分信号は、人間又は動物の距離に応じて、初期位相が９０°であり、位相範囲が９０°を中心とする狭い範囲でしかないため、振幅が小さくなるうえに、信号周期が本来の呼吸周期の半分となる。Ｑ成分信号は、人間又は動物の距離に応じて、初期位相が０°であり、位相範囲が０°を中心とする狭い範囲でしかないものの、振幅が大きくなるうえに、信号周期が本来の呼吸周期を維持する。よって、人間又は動物の睡眠時の呼吸の第４の特徴として説明したように、被検体の位置があまり変わらず同位置に留まるときには、被検体の呼吸数を高精度に測定することができないことがある。

図３の中段では、Ｉ成分信号は、人間又は動物の距離に応じて、初期位相が４５°であり、位相範囲が４５°を中心とする狭い範囲でしかないため、信号周期が本来の呼吸周期を維持するものの、振幅が中程度になる。Ｑ成分信号は、人間又は動物の距離に応じて、初期位相が－４５°であり、位相範囲が－４５°を中心とする狭い範囲でしかないため、信号周期が本来の呼吸周期を維持するものの、振幅が中程度になる。とはいえ、上記の第４の特徴として説明したように、被検体の位置があまり変わらず同位置に留まるときでも、被検体の呼吸数をある程度は高精度に測定することができる。

図３の下段では、Ｉ成分信号は、人間又は動物の距離に応じて、初期位相が－４５°であり、位相範囲が－４５°を中心とする狭い範囲でしかないため、信号周期が本来の呼吸周期を維持するものの、振幅が中程度になる。Ｑ成分信号は、人間又は動物の距離に応じて、初期位相が－１３５°であり、位相範囲が－１３５°を中心とする狭い範囲でしかないため、信号周期が本来の呼吸周期を維持するものの、振幅が中程度になる。とはいえ、上記の第４の特徴として説明したように、被検体の位置があまり変わらず同位置に留まるときでも、被検体の呼吸数をある程度は高精度に測定することができる。

第２の呼吸数測定の解決課題を図４に示す。図３では、Ｉ成分信号又はＱ成分信号は、速度に比例する周波数を有するにすぎず、ヌル信号となることがある。図２では、ビート信号又は差分信号は、距離に比例する周波数を有するため、ヌル信号となることがない。しかし、周波数スペクトルのピーク周波数に基づいて、人間又は動物の呼吸数を測定するときには、周波数帯域の制限により、距離測定の精度が低く、呼吸数測定の精度が低い。そして、周波数スペクトルのピーク位相の時間変化の周期に基づいて、人間又は動物の呼吸数を測定するときには、位相範囲が３６０°以上にわたり、位相変化の連続性が失われると、体表の変位の急激な変化に対応不能である。そこで、周波数スペクトルのピーク強度の時間変化の周期に基づいて、人間又は動物の呼吸数を測定するところ、人間又は動物の睡眠時の呼吸の第２の特徴として説明したように、呼吸数が少ないときは、体表の変位は、正弦波状に時間変化せず、パルス状に時間変化することが問題となる。

つまり、図４の上段に示したように、体表の変位が、急激に変化するときには（例えば、胸又は腹が膨れる又はしぼむとき。）、差分信号は、振幅が大きくなる。すると、図４の下段に示したように、周波数スペクトルのピーク強度は、大きくなる。一方で、図４の上段に示したように、体表の変位が、ほとんど変化しないときには（例えば、胸又は腹が膨れ切った又はしぼみ切ったとき。）、差分信号は、振幅が小さくなる。すると、図４の下段に示したように、周波数スペクトルのピーク強度は、小さくなる。よって、図４の下段に示したように、周波数スペクトルのピーク強度の時間変化が、本来の呼吸周期の１回分において、２個分の山に分裂するため、人間又は動物の呼吸数は、本来の呼吸数の約２倍に誤検知されてしまい、高精度に測定することができなかった。

そこで、前記課題を解決するために、本開示は、レーダを用いて非接触で人間又は動物の活動量を測定するにあたり、誤検出をなくし高精度化を図ることを目的とする。

前記課題を解決するために、複数の送受信周期のビート信号から、掃引周波数のうちの複数の離散周波数を有する送信信号に対する複数の時系列データを抽出する。すると、ある離散周波数に対する時系列データは、振幅が大きくなるうえに、信号周期が本来の活動周期を維持する。一方で、他の離散周波数に対する時系列データは、振幅が小さくなるうえに、信号周期が本来の活動周期の半分となる。そこで、当該ある離散周波数に対する時系列データの周期に基づいて、人間又は動物の活動量を測定する。

具体的には、本開示は、ＦＭＣＷレーダの送受信信号間のビート信号を取得するビート信号取得部と、複数の送受信周期の前記ビート信号から、掃引周波数のうちの複数の離散周波数を有する送信信号に対する複数の時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、複数の前記時系列データのうちの最大振幅を有する前記時系列データの周期に基づいて、前記ＦＭＣＷレーダを照射される測定対象の活動量を測定する活動量測定部と、を備えることを特徴とする活動量測定装置である。

また、本開示は、ＦＭＣＷレーダの送受信信号間のビート信号を取得するビート信号取得ステップと、複数の送受信周期の前記ビート信号から、掃引周波数のうちの複数の離散周波数を有する送信信号に対する複数の時系列データを抽出する時系列データ抽出ステップと、複数の前記時系列データのうちの最大振幅を有する前記時系列データの周期に基づいて、前記ＦＭＣＷレーダを照射される測定対象の活動量を測定する活動量測定ステップと、を順にコンピュータに実行させるための活動量測定プログラムである。

また、本開示は、ＦＭＣＷレーダの送受信信号間のビート信号を取得するビート信号取得ステップと、複数の送受信周期の前記ビート信号から、掃引周波数のうちの複数の離散周波数を有する送信信号に対する複数の時系列データを抽出する時系列データ抽出ステップと、複数の前記時系列データのうちの最大振幅を有する前記時系列データの周期に基づいて、前記ＦＭＣＷレーダを照射される測定対象の活動量を測定する活動量測定ステップと、を順に備えることを特徴とする活動量測定方法である。

これらの構成によれば、体表の変位が送信信号の波長の半分程度又は半分以下でしかないときでも、そして、人間又は動物の位置があまり変わらず同位置に留まるときでも、人間又は動物の活動量を誤検知なく高精度に測定することができる。

また、本開示は、前記ビート信号取得部は、Ｉ成分及びＱ成分を有する前記ビート信号を取得し、前記時系列データ抽出部は、Ｉ成分及びＱ成分を有する前記ビート信号から、それぞれ、Ｉ成分及びＱ成分を有する複数の前記時系列データを抽出し、前記活動量測定部は、Ｉ成分及び最大振幅を有する前記時系列データと、Ｑ成分及び最大振幅を有する前記時系列データと、が同相／逆相であるときに、これらの前記時系列データの間の加算／減算結果の周期に基づいて、前記測定対象の活動量を測定することを特徴とする活動量測定装置である。

この構成によれば、Ｉ成分又はＱ成分及び最大振幅を有する時系列データと比べて、これらの時系列データの間の加算／減算結果は、振幅が約２倍に大きくなる。よって、人間又は動物の活動量をさらに誤検知なく高精度に測定することができる。

また、本開示は、前記活動量測定部は、（１）最大振幅を有し最大値と最小値との間の中点値をゼロにオフセットした前記時系列データでの、負から正へのゼロクロス若しくは正から負へのゼロクロスの間隔の中央値に基づいて、又は、（２）最大振幅を有する前記時系列データでの、ピーク若しくはボトムの間隔の中央値に基づいて、前記測定対象の活動量を測定することを特徴とする活動量測定装置である。

この構成によれば、最大振幅を有する時系列データは、距離の情報を含まないため、周囲の人の動き又は扉の開閉等による非周期的なノイズを含みやすい。そこで、ノイズの影響を受けやすいゼロクロス等の間隔の平均値ではなく、ノイズの影響を受けにくいゼロクロス等の間隔の中央値に基づいて、人間又は動物の活動量をさらに誤検知なく高精度に測定することができる。

また、本開示は、前記負から正へのゼロクロス若しくは前記正から負へのゼロクロスの間隔について、又は、前記ピーク若しくは前記ボトムの間隔について、標準偏差が小さい／大きいほど、又は、全間隔が前記中央値であると仮定したときの間隔数が実際の間隔数と近い／遠いほど、前記測定対象の活動量の信頼度が高い／低いと判定する信頼度判定部、を備えることを特徴とする活動量測定装置である。

この構成によれば、最大振幅を有する時系列データは、距離の情報を含まないため、周囲の人の動き又は扉の開閉等による非周期的なノイズを含みやすい。そこで、ゼロクロス等の間隔のばらつき度合が小さい／大きいほど、人間又は動物の活動量の信頼度が高い／低いと判定したうえで、人間又は動物の活動量をさらに誤検知なく高精度に表示することができる。

また、本開示は、異なる送受信周期の前記ビート信号間の差分信号を算出する差分信号算出部と、前記差分信号の周波数スペクトルを算出する周波数スペクトル算出部と、前記測定対象の所望の最大活動量に対応する信号周期の半分以下の期間内で、前記周波数スペクトルの短時間積算スペクトルを算出する短時間積算スペクトル算出部と、前記測定対象の距離に対応する周波数の近傍での前記短時間積算スペクトルのピーク値の時間変化の周期に基づいて、前記測定対象の活動量を測定する短時間積算測定部と、を備えることを特徴とする活動量測定装置である。

この構成によれば、体表の変位がほとんど変化しないときでも（例えば、胸又は腹が膨れ切ったとき。）、差分信号の振幅は小さくなるとともに、周波数スペクトルのピーク強度は落ち込むものの、短時間積算スペクトルのピーク強度は落ち込むことがない。よって、体表の変位が正弦波状に時間変化せずパルス状に時間変化するときでも、人間又は動物の活動量を誤検知なく高精度に測定することができる。

また、本開示は、前記短時間積算測定部は、前記短時間積算スペクトルのピーク値の時間変化での、ただ１組の隣接するピークの間の間隔に基づいて、前記測定対象の活動量を測定することを特徴とする活動量測定装置である。

この構成によれば、短時間積算スペクトルのピークは、距離の情報を含むため、周囲の人の動き又は扉の開閉等による非周期的なノイズを含まない。そこで、所望の測定周期が短時間の積算時間の２倍以上の長い周期である場合等には、すなわち、所望の測定活動量が非常に低い活動量である場合等には、短時間積算スペクトルの複数組の隣接するピークの間の間隔ではなく、短時間積算スペクトルのただ１組の隣接するピークの間の間隔に基づいて、人間又は動物の活動量を簡便に測定することができる。

また、本開示は、前記短時間積算測定部は、前記測定対象のより低い活動量を補完して測定し、前記活動量測定部は、前記測定対象のより高い活動量を補完して測定することを特徴とする活動量測定装置である。

この構成によれば、人間又は動物の低い活動量については、ゼロクロス等の間隔の統計精度が低い時系列データに基づく測定方法（ゼロクロス等が少ない。）ではなく、ピークの間の周期の測定精度が高い短時間積算スペクトルに基づく測定方法（周囲の人の動き又は扉の開閉等による非周期的なノイズを含まない。）を適用することができる。一方で、人間又は動物の高い活動量については、ピークの間の周期の測定精度が低い短時間積算スペクトルに基づく測定方法（ピークの間のボトムをなまらせてしまう。）ではなく、ゼロクロス等の間隔の統計精度が高い時系列データに基づく測定方法（ゼロクロス等が多い。）を適用することができる。

また、本開示は、異なる送受信周期の前記ビート信号間の差分信号を算出する差分信号算出部と、前記差分信号の周波数スペクトルを算出する周波数スペクトル算出部と、前記測定対象の活動停止の有無判定の判定閾値となる期間内で、前記周波数スペクトルの長時間積算スペクトルを算出する長時間積算スペクトル算出部と、前記測定対象の距離に対応する周波数の近傍での前記長時間積算スペクトルのピーク値に基づいて、前記測定対象の活動停止の有無を判定する活動停止判定部と、を備えることを特徴とする活動量測定装置である。

この構成によれば、人間又は動物が上記の判定閾値となる期間内に活動停止していない／しているときには、長時間積算スペクトルのピーク強度は大きく／小さくなる。よって、体表の変位が正弦波状に時間変化せずパルス状に時間変化するときでも、人間又は動物の活動停止の有無を誤検知なく高精度に判定することができる。

また、本開示は、前記活動停止判定部は、（１）前記長時間積算スペクトルの現在のピーク値と、前記長時間積算スペクトルのピーク値についての、前記判定閾値となる期間より長い期間内での移動平均値と、の間の差分値に基づいて、又は、（２）前記長時間積算スペクトルの現在のピーク値と、前記測定対象の不存在時においての、前記長時間積算スペクトルのピーク値と、の間の差分値に基づいて、前記測定対象の活動停止の有無を判定することを特徴とする活動量測定装置である。

この構成によれば、長時間積算スペクトルのピーク強度が大きいか／小さいかを、具体的な閾値（移動平均値又は不存在時ピーク値。）を用いて判定することができる。よって、人間又は動物の活動停止の有無をさらに誤検知なく高精度に判定することができる。

また、本開示は、前記活動停止判定部は、前記長時間積算スペクトルのピーク周波数と、前記測定対象の距離に対応する周波数と、の間の差分値が所定値より大きいときに、前記長時間積算スペクトルのピーク値に関わらず、前記測定対象の活動停止の判定を行うことを特徴とする活動量測定装置である。

この構成によれば、周囲の扇風機等のノイズ源があるときには（長時間積算スペクトルのピーク周波数の変化量は大きい。）、人間又は動物の活動停止の判定を行う。一方で、人間又は動物がわずかに動いたのみであるときには（長時間積算スペクトルのピーク周波数の変化量は小さい。）、人間又は動物の活動停止の有無判定を実行する。よって、人間又は動物の活動停止の有無をさらに誤検知なく高精度に判定することができる。

また、本開示は、以上に記載の活動量測定装置と、前記ＦＭＣＷレーダのレーダ送受信装置と、を備えることを特徴とする活動量測定システムである。

この構成によれば、以上に記載の活動量測定装置を用いて、レーダを用いて非接触で人間又は動物の活動量を測定するにあたり、誤検出をなくし高精度化を図ることができる。

このように、本開示は、レーダを用いて非接触で人間又は動物の活動量を測定するにあたり、誤検出をなくし高精度化を図ることができる。

従来技術の第１の呼吸数測定を示す図である。 従来技術の第２の呼吸数測定を示す図である。 第１の呼吸数測定の解決課題を示す図である。 第２の呼吸数測定の解決課題を示す図である。 本開示の呼吸数測定システムを示す図である。 本開示の呼吸数測定の全体像を示す図である。 本開示の第１の呼吸数測定を示す図である。 本開示の第１の呼吸数測定を示す図である。 本開示の第１の呼吸数測定を示す図である。 本開示の第１の呼吸数測定を示す図である。 本開示の第１の呼吸数測定を示す図である。 本開示の第２の呼吸数測定を示す図である。 本開示の第２の呼吸数測定を示す図である。 本開示の第２の呼吸数測定を示す図である。 本開示の第２の呼吸数測定を示す図である。 本開示の呼吸停止判定を示す図である。 本開示の呼吸停止判定を示す図である。 本開示の呼吸停止判定を示す図である。 本開示の呼吸停止判定を示す図である。

添付の図面を参照して本開示の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本開示の実施の例であり、本開示は以下の実施形態に制限されるものではない。

（本開示の呼吸数測定システム）
本開示の呼吸数測定システムを図５に示す。本開示の呼吸数測定の全体像を図６に示す。呼吸数測定システムＳは、ＦＭＣＷレーダ送受信装置１及び呼吸数測定装置２を備える。ＦＭＣＷレーダ送受信装置１は、ＦＭＣＷレーダを人間又は動物Ｔに照射する。呼吸数測定装置２は、ビート信号取得部２１、時系列データ抽出部２２、呼吸数測定部２３、信頼度判定部２４、差分信号算出部２５、周波数スペクトル算出部２６、短時間積算スペクトル算出部２７、短時間積算測定部２８、長時間積算スペクトル算出部２９、呼吸停止判定部３０及び睡眠状態判定部３１を備える。呼吸数測定装置２は、図６に示した呼吸数測定プログラムをコンピュータにインストールすることにより、実現することができる。

本開示の第１の呼吸数測定は、ビート信号取得部２１、時系列データ抽出部２２、呼吸数測定部２３及び信頼度判定部２４を用いて実行される。本開示の第２の呼吸数測定は、ビート信号取得部２１、差分信号算出部２５、周波数スペクトル算出部２６、短時間積算スペクトル算出部２７及び短時間積算測定部２８を用いて実行される。本開示の呼吸停止判定は、ビート信号取得部２１、差分信号算出部２５、周波数スペクトル算出部２６、長時間積算スペクトル算出部２９及び呼吸停止判定部３０を用いて実行される。本開示の睡眠状態判定は、睡眠状態判定部３１を用いて実行される。以下に各処理を説明する。

（本開示の第１の呼吸数測定）
本開示の第１の呼吸数測定を図７から図１１までに示す。ビート信号取得部２１は、ＦＭＣＷレーダの送受信信号間のビート信号を取得・記憶する（ステップＳ１）。

時系列データ抽出部２２は、複数の送受信周期のビート信号から、掃引周波数のうちの複数の離散周波数を有する送信信号に対する複数の時系列データを抽出する（ステップＳ２）。図７では、時系列データ抽出部２２は、第１及び第２の送受信周期のビート信号から、掃引周波数のうちの離散周波数ｆ_１を有する送信信号に対する時系列データ（電圧ｖ_１１、時間ｔ_１１）、（電圧ｖ_１２、時間ｔ_１２）、・・・を抽出する。そして、時系列データ抽出部２２は、第１及び第２の送受信周期のビート信号から、掃引周波数のうちの離散周波数ｆ_２を有する送信信号に対する時系列データ（電圧ｖ_２１、時間ｔ_２１）、（電圧ｖ_２２、時間ｔ_２２）、・・・を抽出する。さらに、時系列データ抽出部２２は、第１及び第２の送受信周期のビート信号から、掃引周波数のうちの離散周波数ｆ_３を有する送信信号に対する時系列データ（電圧ｖ_３１、時間ｔ_３１）、（電圧ｖ_３２、時間ｔ_３２）、・・・を抽出する。

呼吸数測定部２３は、複数の時系列データのうちの最大振幅を有する時系列データの周期に基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸数を測定する（ステップＳ３）。図８では、呼吸数測定部２３は、５個の離散周波数を有する送信信号に対する、Ｉ成分及びＱ成分を有する各５個の時系列データを取得する。そして、呼吸数測定部２３は、Ｉ成分及びＱ成分を有する各５個の時系列データのうちの最大振幅を有する時系列データ（信号周期が本来の呼吸周期を維持する。）の周期に基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸数［回／ｍｉｎ］＝６０／周期［ｓｅｃ］を測定する。一方で、呼吸数測定部２３は、Ｉ成分及びＱ成分を有する各５個の時系列データのうちの最大振幅以外を有する時系列データ（信号周期が本来の活動周期の半分となり得る。）の周期に基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸数を測定しない。

このように、体表の変位が送信信号の波長の半分程度又は半分以下でしかないときでも、そして、人間又は動物Ｔの位置があまり変わらず同位置に留まるときでも、人間又は動物Ｔの呼吸数を誤検知なく高精度に測定することができる。

図９では、ビート信号取得部２１は、Ｉ成分及びＱ成分を有するビート信号を取得する（ステップＳ１）。そして、時系列データ抽出部２２は、Ｉ成分及びＱ成分を有するビート信号から、それぞれ、Ｉ成分及びＱ成分を有する複数の時系列データを抽出する（ステップＳ２）。この結果が、図８のＩ成分及びＱ成分を有する複数の時系列データである。

図９の左欄では、呼吸数測定部２３は、Ｉ成分及び最大振幅を有する時系列データと、Ｑ成分及び最大振幅を有する時系列データと、が同相であるときに（図３の中段と同様な状況であるが、呼吸数測定のための抽出データが異なる。）、これらの時系列データの間の加算結果の周期に基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸数を測定する（ステップＳ３）。

図９の右欄では、呼吸数測定部２３は、Ｉ成分及び最大振幅を有する時系列データと、Ｑ成分及び最大振幅を有する時系列データと、が逆相であるときに（図３の下段と同様な状況であるが、呼吸数測定のための抽出データが異なる。）、これらの時系列データの間の減算結果の周期に基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸数を測定する（ステップＳ３）。

このように、Ｉ成分又はＱ成分及び最大振幅を有する時系列データと比べて、これらの時系列データの間の加算／減算結果は、振幅が約２倍に大きくなる。よって、人間又は動物Ｔの呼吸数をさらに誤検知なく高精度に測定することができる。

図１０の左欄では、呼吸数測定部２３は、最大振幅を有し最大値と最小値との間の中点値をゼロにオフセットした時系列データ（全期間Ｔ）での、負から正へのゼロクロス又は正から負へのゼロクロスの間隔ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３、ｔ_４の中央値ｔ_Ｃに基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸数［回／ｍｉｎ］＝６０／中央値ｔ_Ｃ［ｓｅｃ］を測定する（ステップＳ３）。

図１０の右欄では、呼吸数測定部２３は、最大振幅を有する時系列データ（全期間Ｔ）での、ピーク又はボトムの間隔ｔ_５、ｔ_６の中央値ｔ_Ｃに基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸数［回／ｍｉｎ］＝６０／中央値ｔ_Ｃ［ｓｅｃ］を測定する（ステップＳ３）。

このように、最大振幅を有する時系列データは、距離の情報を含まないため、周囲の人の動き又は扉の開閉等による非周期的なノイズを含みやすい。そこで、ノイズの影響を受けやすいゼロクロス等の間隔の平均値ではなく、ノイズの影響を受けにくいゼロクロス等の間隔の中央値ｔ_Ｃに基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸数をさらに誤検知なく高精度に測定することができる。

図１１の左欄では、信頼度判定部２４は、負から正へのゼロクロス又は正から負へのゼロクロスの間隔ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３、ｔ_４について、標準偏差が小さいほど、又は、全間隔が中央値ｔ_Ｃであると仮定したときの間隔数２（Ｔ／ｔ_Ｃ－１）が実際の間隔数４と近いほど、人間又は動物Ｔの呼吸数の信頼度が高いと判定する（ステップＳ４、間隔数中の－１は、全期間Ｔの両端を考慮。）。あるいは、信頼度判定部２４は、ピーク又はボトムの間隔ｔ_５、ｔ_６について、標準偏差が小さいほど、又は、全間隔が中央値ｔ_Ｃであると仮定したときの間隔数Ｔ／ｔ_Ｃ－１が実際の間隔数２と近いほど、人間又は動物Ｔの呼吸数の信頼度が高いと判定してもよい。そして、信頼度判定部２４は、人間又は動物Ｔの呼吸数の信頼度が高いと判定したときには、人間又は動物Ｔの呼吸数を採用・出力してもよい。

図１１の右欄では、信頼度判定部２４は、負から正へのゼロクロス又は正から負へのゼロクロスの間隔ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３、ｔ_４について、標準偏差が大きいほど、又は、全間隔が中央値ｔ_Ｃであると仮定したときの間隔数２（Ｔ／ｔ_Ｃ－１）が実際の間隔数４と遠いほど、人間又は動物Ｔの呼吸数の信頼度が低いと判定する（ステップＳ４、間隔数中の－１は、全期間Ｔの両端を考慮。）。あるいは、信頼度判定部２４は、ピーク又はボトムの間隔ｔ_５、ｔ_６について、標準偏差が大きいほど、又は、全間隔が中央値ｔ_Ｃであると仮定したときの間隔数Ｔ／ｔ_Ｃ－１が実際の間隔数２と遠いほど、人間又は動物Ｔの呼吸数の信頼度が低いと判定してもよい。そして、信頼度判定部２４は、人間又は動物Ｔの呼吸数の信頼度が低いと判定したときには、人間又は動物Ｔの呼吸数を棄却・非出力してもよい。

このように、最大振幅を有する時系列データは、距離の情報を含まないため、周囲の人の動き又は扉の開閉等による非周期的なノイズを含みやすい。そこで、ゼロクロス等の間隔のばらつき度合が小さい／大きいほど、人間又は動物Ｔの呼吸数の信頼度が高い／低いと判定したうえで、人間又は動物Ｔの呼吸数をさらに誤検知なく高精度に表示することができる。

（本開示の第２の呼吸数測定）
本開示の第２の呼吸数測定を図１２から図１５までに示す。ビート信号取得部２１は、ＦＭＣＷレーダの送受信信号間のビート信号を取得・記憶する（ステップＳ１）。差分信号算出部２５は、異なる送受信周期のビート信号間の差分信号を算出する（ステップＳ５）。周波数スペクトル算出部２６は、差分信号の周波数スペクトルを算出する（ステップＳ６）。差分信号及び周波数スペクトルは、図２の第２の従来技術と同様である。

短時間積算スペクトル算出部２７は、人間又は動物Ｔの所望の最大呼吸数に対応する信号周期の半分以下の期間内で、周波数スペクトルの短時間積算スペクトルを算出する（ステップＳ７）。短時間積算測定部２８は、人間又は動物Ｔの距離に対応する周波数の近傍での短時間積算スペクトルのピーク値の時間変化の周期に基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸数［回／ｍｉｎ］＝６０／周期［ｓｅｃ］を測定する（ステップＳ８）。

図１２の左欄では、周波数スペクトルは、人間又は動物Ｔの距離に対応する周波数の近傍にピークを有し、周波数スペクトルのピーク値は、体表の変位に応じて時間変化する。図１２の右欄では、短時間積算スペクトルも、人間又は動物Ｔの距離に対応する周波数の近傍にピークを有し、周波数スペクトルの積算時間は、後述の方針で設定される。

そして、図１３の上段に示したように、体表の変位が、急激に変化するときには（例えば、胸又は腹が膨れる又はしぼむとき。）、差分信号は、振幅が大きくなる。すると、図１３の下段に示したように、周波数スペクトルのピーク強度は、大きくなる。一方で、図１３の上段に示したように、体表の変位が、ほとんど変化しないときには（例えば、胸又は腹が膨れ切った又はしぼみ切ったとき。）、差分信号は、振幅が小さくなる。すると、図１３の下段に示したように、周波数スペクトルのピーク強度は、小さくなる。つまり、周波数スペクトルのピーク強度の時間変化は、本来の呼吸周期の１回分において、体表の変位が最大となる付近でも、第２の従来技術と同様に２個分の山に分裂してしまう。

しかし、図１３の上段及び下段に示したように、体表の変位が、極大値をとるときでも（例えば、胸又は腹が膨れ切ったとき。）、短時間積算スペクトルのピーク強度も、極大値をとる。むろん、図１３の上段及び下段に示したように、体表の変位が、急激に変化するときには（例えば、胸又は腹が膨れる又はしぼむとき。）、短時間積算スペクトルのピーク強度も、急激に変化する。つまり、短時間積算スペクトルのピーク強度の時間変化は、本来の呼吸周期の１回分において、第２の従来技術と異なり２個分の山に分裂しない。

ここで、周波数スペクトルの積算時間が、人間又は動物Ｔの所望の最大呼吸数に対応する信号周期の半分以上の期間であれば、短時間積算スペクトルのピーク強度の時間変化は、ピークの間のボトムをなまらせて、人間又は動物Ｔの呼吸数の測定精度を低くする。しかし、周波数スペクトルの積算時間が、人間又は動物Ｔの所望の最大呼吸数に対応する信号周期の半分以下の期間であれば、短時間積算スペクトルのピーク強度の時間変化は、ピークの間のボトムをなまらせず、人間又は動物Ｔの呼吸数の測定精度を高くする。

このように、体表の変位がほとんど変化しないときでも（例えば、胸又は腹が膨れ切ったとき。）、差分信号の振幅は小さくなるとともに、周波数スペクトルのピーク強度は落ち込むものの、短時間積算スペクトルのピーク強度は落ち込むことがない。よって、体表の変位が正弦波状に時間変化せずパルス状に時間変化するときでも、人間又は動物Ｔの呼吸数を誤検知なく高精度に測定することができる。

図１３では、短時間積算測定部２８は、短時間積算スペクトルのピーク値の時間変化での、ただ１組の隣接するピークの間の間隔に基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸数［回／ｍｉｎ］＝６０／ピーク間隔［ｓｅｃ］を測定する（ステップＳ８）。

このように、短時間積算スペクトルのピークは、距離の情報を含むため、周囲の人の動き又は扉の開閉等による非周期的なノイズを含まない。そこで、所望の測定周期が短時間の積算時間の２倍以上の長い周期である場合等には、すなわち、所望の測定呼吸数が非常に少ない呼吸数である場合等には、短時間積算スペクトルの複数組の隣接するピークの間の間隔ではなく、短時間積算スペクトルのただ１組の隣接するピークの間の間隔に基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸数を簡便に測定することができる。

図１４では、短時間積算測定部２８は、呼吸数測定部２３に代えて、人間又は動物Ｔのより少ない呼吸数を補完して測定する（ステップＳ８）。図１５では、呼吸数測定部２３は、短時間積算測定部２８に代えて、人間又は動物Ｔのより多い呼吸数を補完して測定する（ステップＳ３）。図１１の右欄では、呼吸数測定部２３による測定結果の信頼度が低いときでも、呼吸数測定部２３による測定結果が短時間積算測定部２８による測定結果に近いときには、呼吸数測定部２３による測定結果を採用・出力してもよい。

このように、人間又は動物Ｔの少ない呼吸数については、ゼロクロス等の間隔の統計精度が低い時系列データに基づく測定方法（ゼロクロス等が少ない。）ではなく、ピークの間の周期の測定精度が高い短時間積算スペクトルに基づく測定方法（周囲の人の動き又は扉の開閉等による非周期的なノイズを含まない。）を適用することができる。その一方で、人間又は動物Ｔの多い呼吸数については、ピークの間の周期の測定精度が低い短時間積算スペクトルに基づく測定方法（ピークの間のボトムをなまらせてしまう。）ではなく、ゼロクロス等の間隔の統計精度が高い時系列データに基づく測定方法（ゼロクロス等が多い。）を適用することができる。

（本開示の呼吸停止判定）
本開示の呼吸停止判定を図１６から図１９までに示す。ビート信号取得部２１は、ＦＭＣＷレーダの送受信信号間のビート信号を取得・記憶する（ステップＳ１）。差分信号算出部２５は、異なる送受信周期のビート信号間の差分信号を算出する（ステップＳ５）。周波数スペクトル算出部２６は、差分信号の周波数スペクトルを算出する（ステップＳ６）。差分信号及び周波数スペクトルは、図２の第２の従来技術と同様である。

長時間積算スペクトル算出部２９は、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無判定の判定閾値となる期間内で、周波数スペクトルの長時間積算スペクトルを算出する（ステップＳ９）。活動停止判定部３０は、人間又は動物Ｔの距離に対応する周波数の近傍での長時間積算スペクトルのピーク値に基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無を判定する（ステップＳ１０、図１６では呼吸ありと判定、図１７では呼吸なしと判定。）。

図１２の左欄では、周波数スペクトルは、人間又は動物Ｔの距離に対応する周波数の近傍にピークを有し、周波数スペクトルのピーク値は、体表の変位に応じて時間変化する。図１２の右欄と同様に、長時間積算スペクトルも、人間又は動物Ｔの距離に対応する周波数の近傍にピークを有し、周波数スペクトルの積算時間は、後述の方針で設定される。

そして、図１６の上段に示したように、体表の変位が、急激に変化するときには（例えば、胸又は腹が膨れる又はしぼむとき。）、差分信号は、振幅が大きくなる。すると、図１６の下段に示したように、周波数スペクトルのピーク強度は、大きくなる。一方で、図１６の上段に示したように、体表の変位が、ほとんど変化しないときには（例えば、胸又は腹が膨れ切った又はしぼみ切ったとき。）、差分信号は、振幅が小さくなる。すると、図１６の下段に示したように、周波数スペクトルのピーク強度は、小さくなる。つまり、周波数スペクトルのピーク強度の時間変化は、本来の呼吸周期の１回分において、体表の変位が最大となる付近でも、第２の従来技術と同様に２個分の山に分裂してしまう。

しかし、図１６の上段及び下段に示したように、体表の変位が、極大値をとるときでも（例えば、胸又は腹が膨れ切ったとき。）、長時間積算スペクトルのピーク強度は、有限値となる。むろん、図１６の上段及び下段に示したように、体表の変位が、急激に変化するときでも（例えば、胸又は腹が膨れる又はしぼむとき。）、長時間積算スペクトルのピーク強度は、有限値となる。つまり、長時間積算スペクトルのピーク強度の時間変化は、本来の呼吸周期の数回分において、第２の従来技術と異なりほぼ一定の有限値となる。

一方で、図１７の上段に示したように、体表の変位が、長時間にわたりまったくないときには、差分信号は、振幅変化がまったくなくなる。すると、図１７の下段に示したように、周波数スペクトルのピーク強度は、ノイズレベルとなる。そして、図１７の下段に示したように、長時間積算スペクトルのピーク強度も、ノイズレベルの積算値となる。

ここで、人間又は動物Ｔの呼吸周期が、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無判定の判定閾値となる期間以上の期間であれば、長時間積算スペクトルのピーク強度の時間変化は、ほぼ一定のノイズレベルとなる。しかし、人間又は動物Ｔの呼吸周期が、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無判定の判定閾値となる期間以下の期間であれば、長時間積算スペクトルのピーク強度の時間変化は、ほぼ一定の有限値となる。そこで、周波数スペクトルの積算時間は、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無判定の判定閾値となる期間に設定される。

このように、人間又は動物Ｔが上記の判定閾値となる期間内に呼吸停止していない／しているときには、長時間積算スペクトルのピーク強度は大きく／小さくなる。よって、体表の変位が正弦波状に時間変化せずパルス状に時間変化するときでも、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無を誤検知なく高精度に判定することができる。

図１６及び図１７では、呼吸停止判定部３０は、長時間積算スペクトルの現在のピーク値と、長時間積算スペクトルのピーク値についての、上記の判定閾値となる期間より長い期間内での移動平均値と、の間の差分値に基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無を判定する（ステップＳ１０）。具体的には、呼吸停止判定部３０は、長時間積算スペクトルの現在のピーク値が、上記の移動平均値（この移動平均値は、時間変化する。）と比べて所定値以上も小さいときに、人間又は動物Ｔの呼吸停止を判定する。

図１６及び図１７では、呼吸停止判定部３０は、長時間積算スペクトルの現在のピーク値と、人間又は動物Ｔの不存在時においての、長時間積算スペクトルのピーク値と、の間の差分値に基づいて、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無を判定してもよい（ステップＳ１０）。具体的には、呼吸停止判定部３０は、長時間積算スペクトルの現在のピーク値が、上記の不存在時ピーク値（この不存在時ピーク値は、時間変化しない。）と比べて所定値以上しか大きくないときに、人間又は動物Ｔの呼吸停止を判定してもよい。

このように、長時間積算スペクトルのピーク強度が大きいか／小さいかを、具体的な閾値（移動平均値又は不存在時ピーク値。）を用いて判定することができる。よって、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無をさらに誤検知なく高精度に判定することができる。

図１８では、呼吸停止判定部３０は、長時間積算スペクトルのピーク周波数と、人間又は動物Ｔの距離に対応する周波数と、の間の差分値が所定値より大きいときに、長時間積算スペクトルのピーク値に関わらず、人間又は動物Ｔの呼吸停止の判定を行う（ステップＳ１０）。具体的には、長時間積算スペクトルのピーク強度は、ある時刻において、急激に減少しているものの、ピーク強度に対する呼吸停止判定閾値に達していない。しかし、長時間積算スペクトルのピーク周波数は、当該時刻において、人間又は動物Ｔの距離に対応する周波数から、大きく変化しているとともに、ピーク周波数に対する呼吸停止判定閾値に達している。これは、周囲の扇風機等のノイズ源があり人間又は動物Ｔの呼吸と比べて影響が大きくなったからと考えられる。そこで、呼吸停止判定部３０は、長時間積算スペクトルのピーク値に関わらず、人間又は動物Ｔの呼吸停止の判定を行う。

図１９では、呼吸停止判定部３０は、長時間積算スペクトルのピーク周波数と、人間又は動物Ｔの距離に対応する周波数と、の間の差分値が所定値より小さいときに、長時間積算スペクトルのピーク値に基づく、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無判定を実行する（ステップＳ１０）。具体的には、長時間積算スペクトルのピーク強度は、ある時刻において、急激に減少しているものの、ピーク強度に対する呼吸停止判定閾値に達していない。そして、長時間積算スペクトルのピーク周波数は、当該時刻において、人間又は動物Ｔの距離に対応する周波数から、あまり変化していないことから、ピーク周波数に対する呼吸停止判定閾値に達していない。これは、周囲の扇風機等のノイズ源がなく人間又は動物Ｔがわずかに動いたのみであるからと考えられる。そこで、呼吸停止判定部３０は、長時間積算スペクトルのピーク値に基づく、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無判定を実行する。

このように、周囲の扇風機等のノイズ源があるときには（長時間積算スペクトルのピーク周波数の変化量は大きい。）、人間又は動物Ｔの呼吸停止の判定を行う。一方で、人間又は動物Ｔがわずかに動いたのみであるときには（長時間積算スペクトルのピーク周波数の変化量は小さい。）、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無判定を実行する。よって、人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無をさらに誤検知なく高精度に判定することができる。

（本開示の睡眠状態判定）
睡眠状態判定部３１は、呼吸数測定部２３が測定した人間又は動物Ｔの呼吸数と、信頼度判定部２４が判定した人間又は動物Ｔの呼吸数の信頼度と、短時間積算測定部２８が測定した人間又は動物Ｔの呼吸数と、呼吸停止判定部３０が判定した人間又は動物Ｔの呼吸停止の有無と、に基づいて、人間又は動物Ｔの睡眠時の無呼吸症候群等を監視する。

本実施形態では、人間又は動物Ｔの呼吸数を測定している。変形例として、人間又は動物Ｔの活動量（呼吸数、心拍数及び体動等を含む。）を測定してもよい。

本実施形態では、周波数スペクトル算出部２６は、周波数スペクトルを算出するが、呼吸数測定部２３及び短時間積算測定部２８は、周波数スペクトルを算出しない。そして、短時間積算スペクトル算出部２７及び長時間積算スペクトル算出部２９は、遠距離を含む距離ビンではなく、近距離までの距離ビンにおいて、周波数スペクトルを積算する。さらに、短時間積算測定部２８及び呼吸停止判定部３０は、周波数スペクトルではなく、短時間積算スペクトル及び長時間積算スペクトルにおいて、ピークサーチを実行する。よって、呼吸数測定装置２の全体として、メモリ量及び計算負荷を削減することができる。

本開示の活動量測定装置、活動量測定システム、活動量測定プログラム及び活動量測定方法は、人間又は動物の活動量（呼吸数、心拍数及び体動等を含む。）を測定することができ、特に人間又は動物の睡眠時の無呼吸症候群等を監視することができる。

Ｓ：呼吸数測定システム
Ｔ：人間又は動物
１：ＦＭＣＷレーダ送受信装置
２：呼吸数測定装置
２１：ビート信号取得部
２２：時系列データ抽出部
２３：呼吸数測定部
２４：信頼度判定部
２５：差分信号算出部
２６：周波数スペクトル算出部
２７：短時間積算スペクトル算出部
２８：短時間積算測定部
２９：長時間積算スペクトル算出部
３０：呼吸停止判定部
３１：睡眠状態判定部

Claims (13)

1. ＦＭＣＷレーダの送受信信号間のビート信号を取得するビート信号取得部と、
   複数の送受信周期の前記ビート信号から、掃引周波数のうちの複数の離散周波数を有する送信信号に対する複数の時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、
   複数の前記時系列データのうちの最大振幅を有する前記時系列データの周期に基づいて、前記ＦＭＣＷレーダを照射される測定対象の活動量を測定する活動量測定部と、
   を備えることを特徴とする活動量測定装置。
2. 前記ビート信号取得部は、Ｉ成分及びＱ成分を有する前記ビート信号を取得し、
   前記時系列データ抽出部は、Ｉ成分及びＱ成分を有する前記ビート信号から、それぞれ、Ｉ成分及びＱ成分を有する複数の前記時系列データを抽出し、
   前記活動量測定部は、Ｉ成分及び最大振幅を有する前記時系列データと、Ｑ成分及び最大振幅を有する前記時系列データと、が同相／逆相であるときに、これらの前記時系列データの間の加算／減算結果の周期に基づいて、前記測定対象の活動量を測定する
   ことを特徴とする、請求項１に記載の活動量測定装置。
3. 前記活動量測定部は、（１）最大振幅を有し最大値と最小値との間の中点値をゼロにオフセットした前記時系列データでの、負から正へのゼロクロス若しくは正から負へのゼロクロスの間隔の中央値に基づいて、又は、（２）最大振幅を有する前記時系列データでの、ピーク若しくはボトムの間隔の中央値に基づいて、前記測定対象の活動量を測定する
   ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の活動量測定装置。
4. 前記負から正へのゼロクロス若しくは前記正から負へのゼロクロスの間隔について、又は、前記ピーク若しくは前記ボトムの間隔について、標準偏差が小さい／大きいほど、又は、全間隔が前記中央値であると仮定したときの間隔数が実際の間隔数と近い／遠いほど、前記測定対象の活動量の信頼度が高い／低いと判定する信頼度判定部、
   を備えることを特徴とする、請求項３に記載の活動量測定装置。
5. 異なる送受信周期の前記ビート信号間の差分信号を算出する差分信号算出部と、
   前記差分信号の周波数スペクトルを算出する周波数スペクトル算出部と、
   前記測定対象の所望の最大活動量に対応する信号周期の半分以下の期間内で、前記周波数スペクトルの短時間積算スペクトルを算出する短時間積算スペクトル算出部と、
   前記測定対象の距離に対応する周波数の近傍での前記短時間積算スペクトルのピーク値の時間変化の周期に基づいて、前記測定対象の活動量を測定する短時間積算測定部と、
   を備えることを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の活動量測定装置。
6. 前記短時間積算測定部は、前記短時間積算スペクトルのピーク値の時間変化での、ただ１組の隣接するピークの間の間隔に基づいて、前記測定対象の活動量を測定する
   ことを特徴とする、請求項５に記載の活動量測定装置。
7. 前記短時間積算測定部は、前記測定対象のより低い活動量を補完して測定し、前記活動量測定部は、前記測定対象のより高い活動量を補完して測定する
   ことを特徴とする、請求項５又は６に記載の活動量測定装置。
8. 異なる送受信周期の前記ビート信号間の差分信号を算出する差分信号算出部と、
   前記差分信号の周波数スペクトルを算出する周波数スペクトル算出部と、
   前記測定対象の活動停止の有無判定の判定閾値となる期間内で、前記周波数スペクトルの長時間積算スペクトルを算出する長時間積算スペクトル算出部と、
   前記測定対象の距離に対応する周波数の近傍での前記長時間積算スペクトルのピーク値に基づいて、前記測定対象の活動停止の有無を判定する活動停止判定部と、
   を備えることを特徴とする、請求項１から７のいずれかに記載の活動量測定装置。
9. 前記活動停止判定部は、（１）前記長時間積算スペクトルの現在のピーク値と、前記長時間積算スペクトルのピーク値についての、前記判定閾値となる期間より長い期間内での移動平均値と、の間の差分値に基づいて、又は、（２）前記長時間積算スペクトルの現在のピーク値と、前記測定対象の不存在時においての、前記長時間積算スペクトルのピーク値と、の間の差分値に基づいて、前記測定対象の活動停止の有無を判定する
   ことを特徴とする、請求項８に記載の活動量測定装置。
10. 前記活動停止判定部は、前記長時間積算スペクトルのピーク周波数と、前記測定対象の距離に対応する周波数と、の間の差分値が所定値より大きいときに、前記長時間積算スペクトルのピーク値に関わらず、前記測定対象の活動停止の判定を行う
    ことを特徴とする、請求項８又は９に記載の活動量測定装置。
11. 請求項１から１０のいずれかに記載の活動量測定装置と、前記ＦＭＣＷレーダのレーダ送受信装置と、を備えることを特徴とする活動量測定システム。
12. ＦＭＣＷレーダの送受信信号間のビート信号を取得するビート信号取得ステップと、
    複数の送受信周期の前記ビート信号から、掃引周波数のうちの複数の離散周波数を有する送信信号に対する複数の時系列データを抽出する時系列データ抽出ステップと、
    複数の前記時系列データのうちの最大振幅を有する前記時系列データの周期に基づいて、前記ＦＭＣＷレーダを照射される測定対象の活動量を測定する活動量測定ステップと、
    を順にコンピュータに実行させるための活動量測定プログラム。
13. ＦＭＣＷレーダの送受信信号間のビート信号を取得するビート信号取得ステップと、
    複数の送受信周期の前記ビート信号から、掃引周波数のうちの複数の離散周波数を有する送信信号に対する複数の時系列データを抽出する時系列データ抽出ステップと、
    複数の前記時系列データのうちの最大振幅を有する前記時系列データの周期に基づいて、前記ＦＭＣＷレーダを照射される測定対象の活動量を測定する活動量測定ステップと、
    を順に備えることを特徴とする活動量測定方法。

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