JP2023042454A - 電子機器、アルゴリズム選択方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】生体情報の計測値の正確性をより高める。【解決手段】電子機器１００は、生体検出値取得部１３０と、処理部１１０と、を備える。生体検出値取得部１３０は装着者の生体情報を算出するための生体検出値を取得する。処理部１１０は、装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定し、推定した行動内容に関連する情報の変化傾向に基づいて生体検出値から生体情報を算出するアルゴリズムを選択する。【選択図】図１

Description

本発明は、電子機器、アルゴリズム選択方法及びプログラムに関する。

近年、身体に装着し、光学センサ等のセンサを用いて脈拍数等の生体情報を計測することができる電子機器が開発されている。このような電子機器は、ユーザ（装着者）の生体情報を手軽に計測することができる反面、ユーザが激しい運動をしている間はセンサからの取得値（センサ値）にノイズ成分が含まれやすくなり、生体情報の計測値の正確性が低下してしまう場合があった。この問題を解決するために、例えば特許文献１には、センサ値から生体情報を算出するアルゴリズムをユーザの運動状態に応じて変更するセンサ情報処理装置等が開示されている。

特開２０１７－１４８３１２号公報

特許文献１に開示されているような従来技術では、ユーザの運動状態を検出し、運動状態から推測されるセンサ値の性質に基づいて脈拍検出アルゴリズムを変更することによって、センサ値に含まれるノイズ成分を抑制するようにしている。しかし、実際にはセンサ値の性質は、ユーザの運動状態の変化に完全に同期して変化するわけではなく、センサ値の性質が変化するタイミングと運動状態が変化するタイミングとの間には時間的なずれが存在することが多い。しかし、従来技術ではこの時間的なずれが存在することが考慮されていなかった。

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、生体情報の計測値の正確性をより高めることができる電子機器、アルゴリズム選択方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る電子機器の一態様は、
装着者の生体情報を算出するための生体検出値を取得する生体検出値取得部と、
処理部と、
を備え、
前記処理部は、
前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定し、
前記推定した行動内容に関連する情報の変化傾向に基づいて前記生体検出値から前記生体情報を算出するアルゴリズムを選択する。

本発明によれば、生体情報の計測値の正確性をより高めることができる。

実施の形態に係る電子機器の機能構成の一例を示すブロック図である。 電子機器の正面からの外観の一例を示す図である。 電子機器の裏面からの外観の一例を示す図である。 指針で脈拍数を表示する脈拍数表示部を備える電子機器の外観の一例を示す図である。 グラフで脈拍数を表示する脈拍数表示部を備える電子機器の外観の一例を示す図である。 実施の形態に係る脈拍数表示処理のフローチャートの一例である。 実施の形態に係るアルゴリズム選択処理のフローチャートの一例の第１の部分である。 実施の形態に係るアルゴリズム選択処理のフローチャートの一例の第２の部分である。 実施の形態に係るアルゴリズム選択処理のフローチャートの一例の第３の部分である。 実施の形態に係るアルゴリズム選択処理のフローチャートの一例の第４の部分である。 実施の形態に係るアルゴリズム選択処理のフローチャートの一例の第５の部分である。 脈拍数の変化の一例を示す図である。 実施の形態に係るプロファイル作成処理のフローチャートの一例である。 複数の脈拍数の候補を表示する脈拍数表示部での表示例を示す図である。 実施の形態に係る脈拍数補正処理のフローチャートの一例である。 脈拍数補正処理が行われた場合の脈拍数表示部での表示例を示す図である。

実施の形態に係る電子機器等について、図面を参照して説明する。なお、図中同一又は相当する部分には同一符号を付す。

（実施の形態）
実施の形態に係る電子機器は、ユーザが手首に装着することによって、ユーザの脈拍数を計測することができる腕時計型の装置であり、例えばスマートウォッチである。

実施の形態に係る電子機器１００は、図１に示すように、処理部１１０、記憶部１２０、生体検出値取得部１３０、運動検出部１３１、表示部１４０、操作部１５０、出力部１５５、計時部１６０、通信部１７０、位置取得部１８０を備える。

処理部１１０は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサで構成される。処理部１１０は、記憶部１２０に記憶されているプログラムにより、後述する脈拍数表示処理等を実行する。また、処理部１１０は、マルチスレッド処理に対応しており、複数の処理を並行して実行可能である。

記憶部１２０は、処理部１１０が実行するプログラムや、必要なデータを記憶する。記憶部１２０は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等を含み得るが、これらに限られるものではない。なお、記憶部１２０は、処理部１１０の内部に設けられていてもよい。

生体検出値取得部１３０は、脈波センサとしてのＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）及びＰＤ（Ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ）を備える。生体検出値取得部１３０は、ＬＥＤから生体に向けて発光した光が生体内で反射した光をＰＤで受光し、受光強度の時間的な変化に基づいて脈波を検出する。処理部１１０は、ＰＤでの受光強度をＡＤ（Ａｎａｌｏｇ－ｔｏ－Ｄｉｇｉｔａｌ）変換した値（ＡＤ値）を生体検出値として取得し、ＡＤ値の時間的な変化に基づいて脈拍数を算出する。

運動検出部１３１は、加速度センサ１３２、ジャイロセンサ１３３、傾斜センサ１３４を備え、各センサの検出値（運動検出値）を取得する。ただし、運動検出部１３１は、ユーザの運動状態を検出するセンサ（例えば加速度センサ１３２）を少なくとも１つ備えていれば、他のセンサを備えなくてもよい。また、運動検出部１３１は、ユーザの運動状態を検出するために、加速度センサ１３２、ジャイロセンサ１３３、傾斜センサ１３４以外のセンサ（例えば地磁気センサ、圧力センサ等）を備えてもよい。例えば、圧力センサで高度の変化量を検出することによって、ユーザが坂を登ったり降りたりしていることを検出することも可能である。

加速度センサ１３２は、直交する３軸方向の運動を検出する３軸加速度センサである。例えば、電子機器１００を装着したユーザが動くと、どの方向にどの程度の加速度で動いたかを、処理部１１０は加速度センサ１３２から取得することができる。

ジャイロセンサ１３３は、回転の角速度を検出する角速度センサである。例えば、電子機器１００を装着したユーザが体を回転させると、どの方向にどの程度の角速度で回転したかを、処理部１１０はジャイロセンサ１３３から取得することができる。

傾斜センサ１３４は、重力に基づいて物体の傾斜角度を測定する。例えば、電子機器１００を傾けると、傾斜センサ１３４により処理部１１０は電子機器１００が傾いていることを検出することができる。

表示部１４０は、物理的な針、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等の表示デバイスを備える。表示部１４０は、生体検出値取得部１３０で計測した脈拍数、計時部１６０で計時した時刻等を表示する。なお、表示部１４０は、物理的な針（秒針、分針、時針）及び日車並びにモータドライバ、モータ及び輪列機構によるアナログ時刻表示部を備えてもよい。また、表示部１４０は、物理的なアナログ時刻表示部ではなく、液晶ディスプレイ等の表示デバイスに針の画像を表示することによってアナログ時刻表示を行ってもよい。

操作部１５０は、竜頭や押しボタンスイッチ等のユーザインタフェースであり、ユーザからの操作入力を受け付ける。処理部１１０は、操作部１５０の竜頭の回転やスイッチの押下状態等の検出結果に基づいて、ユーザがどのような操作入力を行ったのかを取得することができる。なお、電子機器１００が表示部１４０と一体化されたタッチパネルを備える場合、このタッチパネルも操作部１５０となり、ユーザのタップ操作等を受け付ける。

出力部１５５は、スピーカを備え、音声アナウンスや効果音を出力する。なお、電子機器１００は、出力部１５５として、スピーカの代わりに、又はスピーカに加えて、ＬＥＤ（発光部）やバイブレータ（振動部）を備えてもよい。

計時部１６０は、電子機器１００が表示部１４０に表示する時刻を計時する。また、計時部１６０は指定された時間を計測するタイマの機能も有する。なお、計時部１６０は、所定の時間（例えば１秒）毎に記憶部１２０の所定のアドレスに記憶させる値を変化させるソフトウェアにより構成されてもよいし、あるいは、専用のハードウェアにより構成されてもよい。また、計時部１６０は、処理部１１０の内部に設けられていてもよい。

通信部１７０は、電子機器１００が外部装置（例えば、スマートフォン、タブレット、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、他のスマートウォッチ等）とデータ通信したり、インターネットから情報を取得したりするための通信インタフェースである。通信部１７０は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）で通信するための無線通信インタフェースを含み得るが、これに限られるものではない。

位置取得部１８０は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星から送信される衛星信号を受信して電子機器１００の現在位置を取得する。位置取得部１８０は、屋内では衛星信号を受信できないため、処理部１１０は、位置取得部１８０での衛星信号の受信可否に基づいて、現在位置が屋外なのか屋内なのかを判定することもできる。

電子機器１００は、外観上は、図２に示すように、正面に表示部１４０として、時針１４１、分針１４２、秒針１４３、日車１４４、及び、脈拍数表示部１４５を備える。電子機器１００は、時針１４１、分針１４２、秒針１４３で時刻を、日車１４４で日付を、脈拍数表示部１４５でユーザの脈拍数を、それぞれ表示する。

また、電子機器１００は、図２に示すように、側面に竜頭１５１及び押しボタンスイッチ１５２，１５３を備え、ユーザの操作を受け付ける。また、電子機器１００は、図３に示すように、裏面に生体検出値取得部１３０を備える。

電子機器１００は、生体検出値取得部１３０で得られたＡＤ値から、脈拍数計測アルゴリズムを用いてユーザの脈拍数を算出する。ここでＡＤ値は、生体検出値取得部１３０（脈波センサ）から取得される値なので、生体検出値（センサ値）とも呼ばれる。本実施の形態では、この脈拍数計測アルゴリズムは脈拍数の変化傾向に応じて、低位傾向用アルゴリズム、上昇傾向用アルゴリズム、高位傾向用アルゴリズム、下降傾向用アルゴリズムの４種類が用意されている。

いずれの脈拍数計測アルゴリズムでも、基本的には処理部１１０は、生体検出値取得部１３０から得られるＡＤ値の時間的な増減に基づいて１分間当たりの拍数を算出し、この拍数の移動平均に基づいて脈拍数を算出する。ＡＤ値の時間的な増減には、体動等によるノイズ成分が加わるため、１分間当たりの拍数を算出する際には、処理部１１０は、ＡＤ値の波形の周波数解析（フーリエ変換等）を行って周波数成分を取得する。この周波数成分には体動等によるノイズ成分や高調波成分等、脈拍数以外の成分も含まれるので、処理部１１０は通常、脈拍数を一意に決定することはできない。

したがって、脈拍数計測アルゴリズムは、所定の時間間隔（例えば１秒間隔）で脈拍数の候補を尤度（その脈拍数の確からしさ）とともに算出する。そして、その時間間隔で、尤度の最も高い脈拍数が脈拍数表示部１４５に表示される。例えば、脈拍数計測アルゴリズムが脈拍数の候補を３つ算出し、候補１は尤度５０％で６０ｂｐｍ（ｂｅａｔｓ ｐｅｒ ｍｉｎｕｔｅ）、候補２は尤度４０％で９０ｂｐｍ、候補３は尤度１０％で３０ｂｐｍであった場合には、脈拍数表示部１４５には脈拍数として６０が表示される。

また、脈拍数表示部１４５での脈拍数の表示はデジタル表示に限らない。電子機器１００は、図４に示すように、指針１４６により脈拍数をアナログ表示する脈拍数表示部１４５を備えてもよい。脈拍数を指針１４６で表示することにより、ユーザは数字を認識しなくても指針１４６の角度で脈拍数の大きさを視覚的に把握することができる。

また、脈拍数表示部１４５での脈拍数の表示はデジタル表示やアナログ表示に限らない。電子機器１００は、図５に示すように、脈拍数表示部１４５に脈拍数をグラフ表示してもよい。グラフ表示を行うことによって、ユーザは脈拍数の時間的な変化を容易に把握することができる。なお、電子機器１００は、通信部１７０で脈拍数の情報をスマートフォンやＰＣ等の他の装置に送信し、当該他の装置で脈拍数をグラフ表示してもよい。

次に、電子機器１００が、脈拍数を表示する処理である脈拍数表示処理について、図６を参照して説明する。ただし、この処理で脈拍数を算出する際に使用する脈拍数計測アルゴリズムは、後述するアルゴリズム選択処理で選択されるため、脈拍数表示処理を実行するには、並行してアルゴリズム選択処理が実行されている必要がある。例えば、ユーザが操作部１５０により電子機器１００に脈拍数表示を指示すると、脈拍数表示処理及びアルゴリズム選択処理が開始される。また、電子機器１００が起動すると、他の処理と並行して、脈拍数表示処理及びアルゴリズム選択処理が開始されるようになっていてもよい。

脈拍数表示処理が開始されると、まず、処理部１１０は、アルゴリズム選択処理によって脈拍数計測アルゴリズムが選択されているか否かを判定する（ステップＳ１０１）。脈拍数計測アルゴリズムが選択されていないなら（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、ステップＳ１０１に戻る。ただし、後述するように、アルゴリズム選択処理が起動するとすぐに脈拍数計測アルゴリズムとして低位傾向用アルゴリズムが選択されるので、通常はステップＳ１０１での判定はすぐにＹｅｓになる。

脈拍数計測アルゴリズムが選択されているなら（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、処理部１１０は、生体検出値取得部１３０のＬＥＤを発光させる（ステップＳ１０２）。ＬＥＤから発光され生体で反射した光は、生体検出値取得部１３０のＰＤで受光され、処理部１１０は、ＰＤでの受光強度をＡＤコンバータで変換したＡＤ値を取得する（ステップＳ１０３）。

そして、処理部１１０は、現在選択されている脈拍数計測アルゴリズムにより、ＡＤ値からユーザの脈拍数の候補をその尤度とともに算出する（ステップＳ１０４）。そして、処理部１１０は、算出した尤度に基づいて、脈拍数の候補の中から、表示する脈拍数を選択する（ステップＳ１０５）。通常ステップＳ１０４では、処理部１１０は、尤度の最も大きな脈拍数を選択する。

そして、処理部１１０は、ステップＳ１０５で選択した脈拍数を脈拍数表示部１４５に表示し（ステップＳ１０６）、ステップＳ１０２に戻る。

上述した脈拍数表示処理と並行して実行されるアルゴリズム選択処理では、処理部１１０は、ユーザの行動内容（運動状態）を推測し、推測した行動内容に基づいて、推測した行動内容に関連する情報（脈拍数）の変化傾向を推定し、推定した変化傾向に基づいて生体検出値（ＡＤ値）から生体情報（脈拍数）を算出するアルゴリズム（脈拍数計測アルゴリズム）を選択する。すなわち、処理部１１０は、脈拍数の変化傾向に応じて、最も適切な脈拍数計測アルゴリズムを、低位傾向用アルゴリズム、上昇傾向用アルゴリズム、高位傾向用アルゴリズム、下降傾向用アルゴリズムの４種類の中から選択する。処理部１１０が、脈拍数計測アルゴリズムをこの４種類の中から選択することにより、脈拍数の計測精度を向上させることができる。

低位傾向用アルゴリズムは、脈拍数が比較的低い値で安定している傾向にあると推定される場合に選択されるアルゴリズムである。このアルゴリズムでは、処理部１１０は、ＡＤ値から算出された１分間当たりの拍数の第１基準時間（比較的長い時間、例えば１０秒間）での移動平均を脈拍数として出力する。ユーザが安静時や平常時（運動をしていない場合）には、基本的にはこのアルゴリズムが選択される。低位傾向用アルゴリズムは、比較的長い時間での移動平均を用いることで、ノイズ等の影響を削減することができ、ユーザが運動をしていないときの脈拍数をより正確に出力することができる。

上昇傾向用アルゴリズムは、脈拍数が上昇傾向にあると推定される場合に選択されるアルゴリズムである。このアルゴリズムでは、処理部１１０は、ＡＤ値から算出された１分間当たりの拍数の第２基準時間（比較的短い時間、例えば５秒間）での移動平均を脈拍数として出力する。上昇傾向用アルゴリズムでは、移動平均に用いる時間を比較的短い時間とすることにより、脈拍数の上昇に対する追従性を向上させている。

また、上昇傾向用アルゴリズムでは、処理部１１０は、ＡＤ値から算出された１分間当たりの拍数の第１基準時間での移動平均も算出する。このアルゴリズムが選択されている間は、脈拍数が上昇傾向にあることが期待されるので、第２基準時間での移動平均による脈拍数が下降傾向を示している場合には、第１基準時間での移動平均の方を脈拍数として出力することで、下降を緩やかにする。これにより、ノイズ等の影響で脈拍数が下降してしまうことを極力防ぐことができる。

高位傾向用アルゴリズムは、脈拍数が比較的高い値を維持している傾向にあると推定される場合に選択されるアルゴリズムである。このアルゴリズムでは、処理部１１０は、ＡＤ値から算出された１分間当たりの拍数の第２基準時間での移動平均を脈拍数として出力する。このアルゴリズムでは、移動平均に用いる時間を比較的短い時間とすることにより、脈拍数の変化に対する追従性を向上させている。ユーザが運動をしていない場合には、その運動量の変化により脈拍数はさらに上昇する場合もあれば、下降する場合もあるからである。

下降傾向用アルゴリズムは、脈拍数が下降傾向にあると推定される場合に選択されるアルゴリズムである。このアルゴリズムでは、処理部１１０は、ＡＤ値から算出された１分間当たりの拍数の第２基準時間での移動平均を脈拍数として出力する。下降傾向用アルゴリズムでは、移動平均に用いる時間を比較的短い時間とすることにより、脈拍数の下降に対する追従性を向上させている。

また、下降傾向用アルゴリズムでは、処理部１１０は、ＡＤ値から算出された１分間当たりの拍数の第１基準時間での移動平均も算出する。このアルゴリズムが選択されている間は、脈拍数が下降傾向にあることが期待されるので、第２基準時間での移動平均による脈拍数が上昇傾向を示している場合には、第１基準時間での移動平均の方を脈拍数として出力することで、上昇を緩やかにする。これにより、ノイズ等の影響で脈拍数が上昇してしまうことを極力防ぐことができる。

電子機器１００が、脈拍数計測アルゴリズムを選択する処理であるアルゴリズム選択処理について、図７～図１１を参照して説明する。この処理は、上述した脈拍数表示アルゴリズムと同様に、ユーザの指示により、又は電子機器１００が起動すると、処理が開始される。

アルゴリズム選択処理が開始されると、まず、処理部１１０は、脈拍数の変化傾向を「低位傾向」と推定し（ステップＳ２０１）、脈拍数計測アルゴリズムとして、低位傾向用アルゴリズムを選択する（ステップＳ２０２）。この処理が行われることにより、上述の脈拍数表示処理による脈拍数の計測が開始される。

アルゴリズム選択処理において処理部１１０が脈拍数の変化傾向として推定する値（脈拍数の変化傾向の推定値）は、「低位傾向」、「上昇傾向」、「高位傾向」又は「下降傾向」であるが、ユーザの平常時の脈拍数の変化傾向は「低位傾向」である可能性が高い。このため、処理部１１０は、ステップＳ２０１及びステップＳ２０２で脈拍数の変化傾向の推定値の初期値を「低位傾向」に設定し、脈拍数計測アルゴリズムの初期設定として低位傾向用アルゴリズムを選択する。ただし、実際にはこの時点での脈拍数の変化傾向は「低位傾向」ではない可能性もある。しかし、処理部１１０は、この後（ステップＳ２０４以降のループ）でユーザの行動内容を推測して脈拍数の変化傾向を推定する処理を繰り返し行う。したがって、処理部１１０は、脈拍数の変化傾向を当初は間違って推定していたとしても、次第に正確な推定が可能になる。

なお、実際にこの処理をコーディングする際には、変化傾向自体をそのまま値として扱わなくてもよい。例えば、変化傾向の「低位傾向」、「上昇傾向」、「高位傾向」及び「下降傾向」を、それぞれ整数値「１」、「２」、「３」及び「４」で表すことにしてもよい。これらの値を用いて、処理部１１０が脈拍数の変化傾向として推定した結果（変化傾向の推定値）を変数Ｖに代入する場合には、ステップＳ２０１で処理部１１０は変数Ｖに初期値として「１」を代入し、後述のステップＳ２２２，Ｓ２４２，Ｓ２４５，Ｓ２６２，Ｓ２６５，Ｓ２８２，Ｓ２８５で、処理部１１０は変数Ｖにそれぞれ「２」，「４」，「３」，「４」，「２」，「２」，「１」を代入することになる。

また、ユーザが電子機器１００を比較的長時間（例えば１日中）装着することが想定される場合には、処理部１１０は、ステップＳ２０２の後に、脈拍数が比較的低い値で安定しているか否かを判定する処理（ステップＳ２０３）を行ってもよい。この場合、処理部１１０は、脈拍数が比較的低い値で安定していないなら、低い値で安定するまでステップＳ２０３で待機する。ユーザが電子機器１００を長時間装着するなら、その間に計測した脈拍数に基づいて、処理部１１０は、比較的低い値で安定している時の脈拍数を自動的に取得することが可能であるためである。また、このステップＳ２０３での待機時に、処理部１１０は、ユーザに安静にしてもらうために、例えば「安静にしてください」とのメッセージを、表示部１４０に表示したり出力部１５５から音声出力したりしてもよい。

次に、処理部１１０は、ユーザの行動内容を推測する（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４で処理部１１０がユーザの行動内容を推測する方法は任意であるが、例えば、運動検出部１３１の検出結果に基づく推測、過去のユーザの行動パターン（行動履歴）に基づく推測、ユーザが登録した行動スケジュールに基づく推測、位置取得部１８０を用いた推測等が挙げられる。また、処理部１１０は、これらの推測方法を複数組み合わせてユーザの行動内容を推測してもよい。

運動検出部１３１の検出結果に基づく推測とは、運動検出部１３１の備えるセンサによる検出値（運動検出値）に基づいてユーザの行動内容を推測する方法である。例えば、処理部１１０は、機械学習等による既知の行動推定の手法を用いて、運動検出部１３１の検出値に基づいてユーザの現在の行動内容（例えば、静止、歩行、早歩き、低速走行（軽いランニング）、高速走行（全力疾走）、自転車で走行、フィットネス等の運動中等）を推測する。処理部１１０は、運動検出値に基づいて行動を推測することにより、ユーザの行動内容をリアルタイムで推測できるだけでなく、必要に応じて行動推測に用いるセンサを取捨選択することで行動推測の精度を向上させることができる。

過去のユーザの行動パターン（行動履歴）に基づく推測とは、過去に処理部１１０が推測した行動内容を日時の情報とともに記憶部１２０に行動履歴として記憶しておき、この行動履歴を用いてユーザの行動内容を推測する方法である。例えば、処理部１１０は、現在時刻（や曜日）の情報をキーにして行動履歴の中から（同じ曜日の）同じ時間帯の行動内容を抽出し、この抽出した行動内容をユーザが現在行っているはずと推測する。この方法を用いる場合には、記憶部１２０は、ユーザの行動履歴を記憶する行動履歴記憶部を備える。処理部１１０は、行動履歴に基づいて推測することで、過去の推測結果を有効に利用することができる。

ユーザが登録した行動スケジュールに基づく推測とは、予めユーザが記憶部１２０に登録した行動スケジュールの情報を用いてユーザの行動内容を推測する方法である。例えば、ユーザが行動スケジュールとして「平日の２０時から２１時まで軽いランニングをする」等の行動スケジュールを登録していた場合、処理部１１０は、現在時刻（や曜日）の情報をキーにして行動スケジュールの中から（同じ曜日の）同じ時間帯の行動内容を抽出し、この抽出した行動内容をユーザが現在行っているはずと推測する。この方法を用いる場合には、記憶部１２０は、ユーザの行動スケジュールを記憶する行動スケジュール記憶部を備える。処理部１１０は、行動スケジュールに基づいて推測することで、ユーザが自分で登録した行動スケジュールに従って行動した場合には、正確に行動を推測することができる。

位置取得部１８０を用いた推測とは、位置取得部１８０で取得した位置の情報に基づいてユーザの行動内容を推測する方法である。例えば、処理部１１０は、位置取得部１８０でユーザが屋外に出たことを検知したら、ユーザが運動を開始するだろうと推測する。また、位置取得部１８０で取得した位置が運動関係の施設の所在地であったら、ユーザの行動内容を運動中であると推測してもよい。処理部１１０は、位置取得部１８０を用いて推測することで、ユーザの現在位置から妥当と考えられる行動を推測することができる。

図７に戻り、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムとして、低位傾向用アルゴリズムが選択されているか否かを判定する（ステップＳ２０５）。低位傾向用アルゴリズムが選択されているなら（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、図８に進み、処理部１１０は、ステップＳ２０４でユーザの行動内容の推測結果として「運動開始」を推測したか否かを判定する（ステップＳ２２１）。ここで「運動開始」とは、運動の種別は区別する必要はなく、何らかの運動が開始されたと推測したらステップＳ２２１での判定はＹｅｓとなる。ただし、推測した行動内容が「静止」や「歩行」の場合は、運動とはみなされず、ステップＳ２２１での判定はＮｏとなる。

ユーザの行動内容の推測結果として「運動開始」を推測していないなら（ステップＳ２２１；Ｎｏ）、図７のステップＳ２０４に戻って、処理部１１０は、再度ユーザの行動内容の推測を行う。

ユーザの行動内容の推測結果として「運動開始」を推測していたなら（ステップＳ２２１；Ｙｅｓ）、処理部１１０は、脈拍数の変化傾向を「上昇傾向」と推定する（ステップＳ２２２）。そして、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムとして上昇傾向用アルゴリズムを選択し（ステップＳ２２３）、図７のステップＳ２０４に戻る。

一方、図７のステップＳ２０５で、脈拍数計測アルゴリズムとして、低位傾向用アルゴリズムが選択されていないなら（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムとして、上昇傾向用アルゴリズムが選択されているか否かを判定する（ステップＳ２０６）。上昇傾向用アルゴリズムが選択されているなら（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）、図９に進み、処理部１１０は、ステップＳ２０４でユーザの行動内容の推測結果として「運動終了」を推測したか否かを判定する（ステップＳ２４１）。ここで「運動終了」とは、運動の種別は区別する必要はなく、何らかの運動が終了したと推測したら（例えば今回推測した行動内容が「静止」や「歩行」になったら）ステップＳ２４１での判定はＹｅｓとなる。

ユーザの行動内容の推測結果として「運動終了」を推測していたなら（ステップＳ２４１；Ｙｅｓ）、処理部１１０は、脈拍数の変化傾向を「下降傾向」と推定する（ステップＳ２４２）。そして、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムとして下降傾向用アルゴリズムを選択し（ステップＳ２４３）、図７のステップＳ２０４に戻る。

一方、ステップＳ２４１での判定で、ユーザの行動内容の推測結果として「運動終了」を推測していないなら（ステップＳ２４１；Ｎｏ）、処理部１１０は、脈拍数が比較的高い値で安定しているか否かを判定する（ステップＳ２４４）。具体的には、処理部１１０は、並行して実行している脈拍数表示処理で算出した脈拍数が高位基準値（例えば１００ｂｐｍ）以上であり、脈拍数の変動が基準変動値（例えば±５ｂｐｍ／分）以下であれば、脈拍数が比較的高い値で安定していると判定する。

脈拍数が比較的高い値で安定していなければ（ステップＳ２４４；Ｎｏ）、処理部１１０は、図７のステップＳ２０４に戻る。

脈拍数が比較的高い値で安定しているなら（ステップＳ２４４；Ｙｅｓ）、処理部１１０は、脈拍数の変化傾向を「高位傾向」と推定する（ステップＳ２４５）。そして、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムとして高位傾向用アルゴリズムを選択し（ステップＳ２４６）、図７のステップＳ２０４に戻る。

一方、図７のステップＳ２０６で、脈拍数計測アルゴリズムとして、上昇傾向用アルゴリズムが選択されていないなら（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムとして、高位傾向用アルゴリズムが選択されているか否かを判定する（ステップＳ２０７）。高位傾向用アルゴリズムが選択されているなら（ステップＳ２０７；Ｙｅｓ）、図１０に進み、処理部１１０は、ステップＳ２０４でユーザの行動内容の推測結果として「運動終了」を推測したか否かを判定する（ステップＳ２６１）。

ユーザの行動内容の推測結果として「運動終了」を推測していたなら（ステップＳ２６１；Ｙｅｓ）、処理部１１０は、脈拍数の変化傾向を「下降傾向」と推定する（ステップＳ２６２）。そして、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムとして下降傾向用アルゴリズムを選択し（ステップＳ２６３）、図７のステップＳ２０４に戻る。

一方、ステップＳ２６１での判定で、ユーザの行動内容の推測結果として「運動終了」を推測していないなら（ステップＳ２６１；Ｎｏ）、処理部１１０は、ステップＳ２０４でユーザの行動内容の推測結果として運動強度の上昇を推測したか否かを判定する（ステップＳ２６４）。具体的には、運動検出部１３１で検出した移動速度が基準上昇割合（例えば１０％）上昇した場合や、推測した行動内容から運動強度の上昇が推測できる場合（例えば「低速走行」から「高速走行」に変わった場合）や、圧力センサで検出した高度の変化量が基準高度変化量（例えば２０％）上昇した場合等に、運動強度の上昇を推測したと判定する。

運動強度の上昇を推測していなければ（ステップＳ２６４；Ｎｏ）、処理部１１０は、図７のステップＳ２０４に戻る。

運動強度の上昇を推測しているなら（ステップＳ２６４；Ｙｅｓ）、処理部１１０は、脈拍数の変化傾向を「上昇傾向」と推定する（ステップＳ２６５）。そして、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムとして上昇傾向用アルゴリズムを選択し（ステップＳ２６６）、図７のステップＳ２０４に戻る。

一方、図７のステップＳ２０７で、脈拍数計測アルゴリズムとして、高位傾向用アルゴリズムが選択されていないなら（ステップＳ２０７；Ｎｏ）、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムとして、下降傾向用アルゴリズムが選択されているか否かを判定する（ステップＳ２０８）。下降傾向用アルゴリズムが選択されているなら（ステップＳ２０８；Ｙｅｓ）、図１１に進み、処理部１１０は、ステップＳ２０４でユーザの行動内容の推測結果として「運動開始」を推測したか否かを判定する（ステップＳ２８１）。

ユーザの行動内容の推測結果として「運動開始」を推測していたなら（ステップＳ２８１；Ｙｅｓ）、処理部１１０は、脈拍数の変化傾向を「上昇傾向」と推定する（ステップＳ２８２）。そして、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムとして上昇傾向用アルゴリズムを選択し（ステップＳ２８３）、図７のステップＳ２０４に戻る。

一方、ステップＳ２８１での判定で、ユーザの行動内容の推測結果として「運動開始」を推測していないなら（ステップＳ２８１；Ｎｏ）、処理部１１０は、脈拍数が比較的低い値で安定しているか否かを判定する（ステップＳ２８４）。具体的には、処理部１１０は、並行して実行している脈拍数表示処理で算出した脈拍数が低位基準値（例えば１００ｂｐｍ）以下であり、脈拍数の変動が基準変動値（例えば±５ｂｐｍ／分）以下であれば、脈拍数が比較的低い値で安定していると判定する。

脈拍数が比較的低い値で安定していなければ（ステップＳ２８４；Ｎｏ）、処理部１１０は、図７のステップＳ２０４に戻る。

脈拍数が比較的低い値で安定しているなら（ステップＳ２８４；Ｙｅｓ）、処理部１１０は、脈拍数の変化傾向を「低位傾向」と推定する（ステップＳ２８５）。そして、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムとして低位傾向用アルゴリズムを選択し（ステップＳ２８６）、図７のステップＳ２０４に戻る。

一方、図７のステップＳ２０８で、脈拍数計測アルゴリズムとして、下降傾向用アルゴリズムが選択されていないなら（ステップＳ２０８；Ｎｏ）、ステップＳ２０４に戻る。

以上説明した脈拍数表示処理とアルゴリズム選択処理により、電子機器１００は、ユーザの脈拍数の変化傾向を推定し、推定した変化傾向に適した脈拍数計測アルゴリズムを選択するので、脈拍数の変化が実際に生じる以前（脈拍数が変化したタイミングを含む）に適切なアルゴリズムを選択することができる。そして、このようにして選択したアルゴリズムで脈拍数を計測することにより、脈拍数の変化に適切に追従することができるので、脈拍数の計測値の正確性を向上させることができる。また、アルゴリズム選択処理においては、ユーザの行動内容を推測することにより、脈拍数の変化傾向を適切に推定することができる。

例えば、あるユーザの脈拍数が図１２に示す実線３０１のような変化をした場合、脈拍数計測アルゴリズムとして、時間帯ｔｚ１では低位傾向用アルゴリズムが選択され、時間帯ｔｚ２では上昇傾向用アルゴリズムが選択され、時間帯ｔｚ３では高位傾向用アルゴリズムが選択され、時間帯ｔｚ４では下降傾向用アルゴリズムが選択され、時間帯ｔｚ５では低位傾向用アルゴリズムが選択される。このため、時間帯ｔｚ１，ｔｚ５では比較的長い時間での移動平均を用いることで誤差の少ない安定した脈拍数を計測することができる。また、時間帯ｔｚ２，ｔｚ３，ｔｚ４では比較的短い時間での移動平均を用いることで脈拍数の変化に追随することができる。また、時間帯ｔｚ２では脈拍数の上昇に追随しやすいアルゴリズムを、時間帯ｔｚ４では脈拍数の下降に追随しやすいアルゴリズムを、それぞれ用いることで、誤差の少ない脈拍数を計測することができる。

なお、上述のアルゴリズム選択処理では、ステップＳ２０４で処理部１１０は、ユーザの行動内容を推測し、その推測結果に基づいて脈拍数の変化傾向を推定している。しかし、処理部１１０は、運動検出部１３１が取得した運動検出値、行動スケジュール記憶部に記憶された行動スケジュール、位置取得部が取得した位置等に基づいて、ユーザの行動内容を推測せずに、脈拍数の変化傾向を推定してもよい。

また、上述のアルゴリズム選択処理において、処理部１１０がステップＳ２０２，Ｓ２２３，Ｓ２４３，Ｓ２４６，Ｓ２６３，Ｓ２６６，Ｓ２８３，Ｓ２８６で、低位傾向用アルゴリズム、上昇傾向用アルゴリズム、高位傾向用アルゴリズム、下降傾向用アルゴリズムのいずれかを選択していること自体、処理部１１０が脈拍数の変化傾向をそれぞれ「低位傾向」、「上昇傾向」、「高位傾向」、「下降傾向」と推定していることを表していると考えることもできるので、処理部１１０は、ステップＳ２０１，Ｓ２２２，Ｓ２４２，Ｓ２４５，Ｓ２６２，Ｓ２６５，Ｓ２８２，Ｓ２８５の処理を行わなくてもよい。

（変形例１）
上述の実施の形態では、上昇傾向用アルゴリズムや下降傾向用アルゴリズムにおいては、通常は比較的短い時間での拍数の移動平均を脈拍数として出力し、算出された値が異常値と判定される場合には比較的長い時間での拍数の移動平均を脈拍数として出力している。そして、算出された値を異常値と判定するのは、上昇傾向用アルゴリズムにおいては脈拍数が下降傾向を示している場合であり、下降傾向用アルゴリズムにおいては脈拍数が上昇傾向を示している場合であった。しかし、異常値の判定は、上述の判定に限らず、過去に蓄積した脈拍数のデータに基づいて判定してもよい。変形例１として、脈拍数のユーザプロファイルを作成して異常値を判定する実施の形態について説明する。

変形例１においては、処理部１１０は、算出した脈拍数を記憶部１２０に蓄積していき、ある程度（例えば過去の運動１０回分）蓄積されたら、それまで蓄積された脈拍数のデータに基づいてユーザプロファイルを作成し、作成したユーザプロファイルに適合しない値を異常値と判定する。

処理部１１０がユーザプロファイルを作成するプロファイル作成処理について、図１３を参照して説明する。この処理はユーザの指示によって処理が開始されるようになっていてもよいし、電子機器１００が起動すると他の処理と並行してプロファイル作成処理が開始されるようになっていてもよい。

プロファイル作成処理が開始されると、まず処理部１１０は、上述した脈拍数表示処理で算出した脈拍数を、アルゴリズム選択処理で推測したユーザの行動内容毎に記憶部１２０に蓄積していく（ステップＳ３０１）。例えば、ユーザが１０分間「早歩き」して、５分間「低速走行」をして、３分間「早歩き」したら、記憶部１２０には、「１回目の早歩き」の行動内容の脈拍数データとして、最初の１０分間分の脈拍数のデータが蓄積され、「１回目の低速走行」の行動内容の脈拍数データとして、次の５分間分の脈拍数のデータが蓄積され、「２回目の早歩き」の行動内容の脈拍数データとして、次の３分間分の脈拍数のデータが蓄積される。

そして、処理部１１０は、ステップＳ３０１で蓄積したデータ量が、基準最小蓄積量（例えば基準蓄積時間（例えば１分）以上の連続する行動内容（例えば「早歩き」）を１回とカウントした場合で、例えば１０回分）未満であるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。蓄積データ量が基準最小蓄積量未満なら（ステップＳ３０２；Ｙｅｓ）、処理部１１０は、ステップＳ３０１に戻って脈拍数の蓄積を続ける。

蓄積データ量が基準最小蓄積量以上なら（ステップＳ３０２；Ｎｏ）、処理部１１０は記憶部１２０に蓄積された脈拍数データに対応する行動内容（例えば「早歩き」）を１つ選択する（ステップＳ３０３）。

そして、処理部１１０は、選択した行動内容に対応する複数の脈拍数データを、時系列に沿って基準時間単位（例えば１秒）毎に抽出し、各時間における脈拍数の最大値及び最長値並びに各時間における脈拍数変化率の最大値及び最小値を、その時間における脈拍数及び脈拍数変化率の上限及び下限として記憶部１２０に記録する（ステップＳ３０４）。

例えば、「１回目の早歩き」の開始時（０秒）から２秒後までの１秒毎の脈拍数が６０、６１、６３であり、「２回目の早歩き」の開始時（０秒）から２秒後までの１秒毎の脈拍数が７０、６９、７２であり、「３回目の早歩き」の開始時（０秒）から２秒後までの１秒毎の脈拍数が７１、６５、６０であるとする。また、時刻（ｔ）における脈拍数変化率を「時刻（ｔ＋１）の脈拍数－時刻（ｔ）の脈拍数」と定義すると、「１回目の早歩き」の開始時（０秒）から１秒後までの１秒毎の脈拍数変化率は１、２で、「２回目の早歩き」の開始時（０秒）から１秒後までの１秒毎の脈拍数変化率は－１、３で、「３回目の早歩き」の開始時（０秒）から１秒後までの１秒毎の脈拍数変化率は－６、－５となる。

そして、ステップＳ３０４では、処理部１１０は、開始時（０秒）の脈拍数の上限として７１（３回目の早歩きの脈拍数）、下限として６０（１回目の早歩きの脈拍数）、脈拍数変化率の上限として１（１回目の早歩きの脈拍数変化率）、下限として－６（３回目の早歩きの脈拍数変化率）を記録し、１秒後の脈拍数の上限として６９（２回目の早歩きの脈拍数）、下限として６１（１回目の早歩きの脈拍数）、脈拍数変化率の上限として３（２回目の早歩きの脈拍数変化率）、下限として－５（３回目の早歩きの脈拍数変化率）を記録する。

ステップＳ３０４では、このようにして、ステップＳ３０３で選択した行動内容の各時間における脈拍数及び脈拍数変化率の上限及び下限が記憶部１２０に記録される。

そして、処理部１１０は、それまで実行されたステップＳ３０３で記憶部１２０に蓄積された脈拍数データに対応する行動内容を全て選択し終えたか否かを判定する（ステップＳ３０５）。選択し終えていなければ（ステップＳ３０５；Ｎｏ）、ステップＳ３０３に戻る。このようにして、各行動内容での各時間における脈拍数及び脈拍数変化率の上限及び下限が記憶部１２０に記録される。この各行動内容での各時間における脈拍数及び脈拍数変化率の上限及び下限がユーザプロファイルである。

記憶部１２０に蓄積された脈拍数データに対応する行動内容を全て選択し終えたなら（ステップＳ３０５；Ｙｅｓ）、プロファイル作成処理を終了する。

そして、上昇傾向用アルゴリズムにおいては、処理部１１０は、第２基準時間（比較的短い時間）での移動平均で算出された脈拍数が、上述のプロファイル作成処理で作成されたユーザプロファイルの上限を超える場合や、脈拍数変化率がユーザプロファイルの上限を超える場合も、第１基準時間（比較的長い時間）での移動平均の方を脈拍数として出力する。これにより、脈拍数があまりにも急激に上昇することを防ぐ。

また、下降傾向用アルゴリズムにおいては、処理部１１０は、第２基準時間（比較的短い時間）での移動平均で算出された脈拍数が、上述のプロファイル作成処理で作成されたユーザプロファイルの下限を下回る場合や、脈拍数変化率がユーザプロファイルの下限を下回る場合も、第１基準時間（比較的長い時間）での移動平均の方を脈拍数として出力する。これにより、脈拍数があまりにも急激に下降することを防ぐ。

変形例１では、上述したように、ユーザの過去の脈拍数のデータ（ユーザプロファイル）を用いることにより、脈拍数の正確性をより高めることができる。

（変形例２）
上述の実施の形態や変形例１では、処理部１１０は、算出した脈拍数のうち尤度の最も高い脈拍数を、正しい脈拍数とみなして表示部１４０に表示している。しかし、実際には尤度が最も高い脈拍数が正しい脈拍数であるとは限らない。変形例２として、処理部１１０が算出する脈拍数を、正確な脈拍数を出力可能なリファレンス機やユーザによって補正可能な実施の形態について説明する。

上述の実施の形態では、例えば図５に示すように、脈拍数表示部１４５には、最大尤度の脈拍数のみが表示される。これに対し、変形例２に係る電子機器１００は、例えば図１４に示すように、尤度が最大でない脈拍数も脈拍数表示部１４５に表示する。図１４においては、一例として、尤度が５０％の脈拍数のグラフを実線３１２で、尤度が４０％の脈拍数のグラフを点線３１１で、尤度が１０％の脈拍数のグラフを点線３１３で表している。このような場合、変形例２ではない上述の実施の形態では、脈拍数表示部１４５には脈拍数のグラフとして実線３１２のみが表示されていた。

そして、この例では、時刻ｔ１以降は、実線３１２で示される脈拍数は正しくなく、点線３１１で示される脈拍数が正しいと仮定する。この場合、時刻ｔ１において例えばユーザが、正しい脈拍数が点線３１１で示されることを電子機器１００に知らせることにより、変形例２に係る電子機器１００は、より正しい脈拍数を表示できるようになる。

このような脈拍数の補正を行う脈拍数補正処理について図１５を参照して説明する。この脈拍数補正処理は、ユーザが操作部１５０により電子機器１００に脈拍数補正処理の実行を指示すると開始される。ただし、脈拍数補正処理を実行するには、並行して上述の脈拍数表示処理及びアルゴリズム選択処理が実行されている必要があるので、これらの処理が実行されていなかった場合には、脈拍数補正処理が開始される前に、脈拍数表示処理及びアルゴリズム選択処理が開始され、その後、脈拍数補正処理が開始される。

脈拍数補正処理が開始されると、処理部１１０は、並行して実行している脈拍数表示処理で算出した脈拍数の候補とその尤度を取得する（ステップＳ４０１）。そして、処理部１１０は、取得した脈拍数の候補を全て脈拍数表示部１４５に表示する（ステップＳ４０２）。ただし、候補の数が多い場合には、処理部１１０は、尤度の高い順に所定数（例えば上位３位まで）を表示するようにしてもよい。また、尤度の大小関係がわかるように、処理部１１０は、例えば、尤度が最大の脈拍数候補を実線で、それ以外の脈拍数候補を点線で表示するようにしてもよい。

そして、処理部１１０は、脈拍数の補正が必要か否かを判定する（ステップＳ４０３）。例えば、ユーザ操作により脈拍数の補正が指示された場合（最大尤度以外の脈拍数のグラフが脈拍数表示部１４５上でタップされた場合等）、リファレンス機による脈拍数との誤差が基準誤差（例えば１０ｂｐｍ）以上になった場合等は、脈拍数の補正が必要と判定される。

補正が必要と判定されなければ（ステップＳ４０３；Ｎｏ）、ステップＳ４０１に戻る。補正が必要と判定されたら（ステップＳ４０３；Ｙｅｓ）、処理部１１０は、補正が必要とされた脈拍数と正しい脈拍数との差（補正幅）と、正しい脈拍数の尤度と、を記憶部１２０に記録する（ステップＳ４０４）。

次に処理部１１０は、ステップＳ４０１と同様に、並行して実行している脈拍数表示処理で算出した脈拍数の候補とその尤度を取得する（ステップＳ４０５）。そして、処理部１１０は、取得した脈拍数の候補の中に、ステップＳ４０４で記録した尤度及び補正幅に合致するものが存在するか否かを判定する（ステップＳ４０６）。ここで「尤度及び補正幅に合致する」とは、尤度の誤差が基準尤度誤差（例えば１０％）以内であり、補正幅の誤差が基準補正幅誤差（例えば１０％）以内であることを意味する。

一例として、基準尤度誤差及び基準補正幅誤差をどちらも１０％とし、例えば、ステップＳ４０３で、尤度５０％の脈拍数６０ｂｐｍについて補正が必要と判定され、そのときの正しい脈拍数は９０ｂｐｍで、その尤度は４０％であったとする。この場合、ステップＳ４０４で「尤度４０％、補正幅３０ｂｐｍ」が記録される。そして、ステップＳ４０５で、尤度５２％の脈拍数６２ｂｐｍと尤度４２％の脈拍数９１ｂｐｍと尤度６％の脈拍数３５ｂｐｍとが脈拍数の候補として取得されたとする。すると、ステップＳ４０６では、処理部１１０は、脈拍数の候補として、基準尤度誤差の範囲内の尤度（３６％～４４％）かつ、最大尤度の脈拍数（６２ｂｐｍ）との差が、基準補正幅誤差の範囲内の補正幅（２７ｂｐｍ～３３ｂｐｍ）が存在するか否かを判定する。この例では、この条件を満たす「尤度４２％の脈拍数９１ｂｐｍ」が存在するため、ステップ４０６での判定はＹｅｓとなる。

ステップＳ４０５で取得した脈拍数の候補の中に、ステップＳ４０４で記録した尤度及び補正幅に合致するものが存在するなら（ステップＳ４０６；Ｙｅｓ）、処理部１１０は、ステップＳ４０６での条件に合致する脈拍数を正しい値と判断して、脈拍数を脈拍数表示部１４５に表示する（ステップＳ４０７）。例えば、正しい値と判断した脈拍数を実線で表示し、それ以外の脈拍数を点線で表示する。

一方、ステップＳ４０４で記録した尤度及び補正幅に合致するものが存在しないなら（ステップＳ４０６；Ｎｏ）、処理部１１０は、ステップＳ４０５で取得した脈拍数のうち尤度が最大の脈拍数を正しい値と判断して、脈拍数を脈拍数表示部１４５に表示する（ステップＳ４０８）。例えば、最大尤度の脈拍数を実線で表示し、それ以外の脈拍数を点線で表示する。

そして、処理部１１０は補正処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ４０９）。例えば、ユーザの操作により処理の終了を指示されたら終了すると判定する。また、並行して実行しているアルゴリズム選択処理において推測したユーザの行動内容が変化した場合（例えば、「走行」が「静止」になった場合等）にも、処理部１１０は「脈拍数を計測していた運動が終了した」と判断して、補正処理の終了を判定してもよい。

補正処理を終了しないと判定したなら（ステップＳ４０９；Ｎｏ）、ステップＳ４０５に戻る。補正処理を終了すると判定したなら（ステップＳ４０９；Ｙｅｓ）、処理部１１０は、脈拍数補正処理を終了する。

上述の図１４で示した脈拍数が取得される場合において、脈拍数補正処理が実行され、時刻ｔ１で補正が必要である（正しい脈拍数は実線３１２ではなく点線３１１である）ことが電子機器１００に対して指示されると、時刻ｔ１以降は図１６に示すように、図１４で点線３１１だった脈拍数が実線３２２で表されるようになる。図１４及び図１６の例では、時刻ｔ２以降で補正誤差が時刻ｔ１での値よりもかなり小さくなるため、尤度４０％の脈拍数がステップＳ４０６の条件に合致しなくなり、時刻ｔ２以降はまた実線３１２（図１６では実線３２３）での値が正しい値として表示されるようになっている。

実際には脈拍数の尤度は、脈拍数を算出する毎に様々な値になり、同じ尤度の脈拍数を線で結んでグラフを描くことはできない場合が多いが、説明をわかりやすくするために、図１４，図１６では、同じ尤度の脈拍数を線で結んだグラフを示している。なお、脈拍数補正処理では、ステップＳ４０６の条件に合致するか否かによって補正するか否かを判定できる（尤度が同じ脈拍数が存在する必要はない）ため、同じ尤度の脈拍数によるグラフを描けない状況でも問題なく補正処理を行うことができる。

変形例２では、脈拍数補正処理を行うことにより、当初算出した脈拍数が誤っている場合であっても、補正後はより正しい脈拍数を表示することができる。

（変形例３）
上述の実施の形態や変形例では、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムを４種類のアルゴリズムから選択しているが、選択するアルゴリズムは４種類に限定されるわけではない。例えば、選択するアルゴリズムを低位傾向用アルゴリズムと高位傾向用アルゴリズムの２種類だけにしてもよい。変形例３として、脈拍数計測アルゴリズムをこの２種類のアルゴリズムから選択する実施の形態について説明する。

変形例３では、処理部１１０は、脈拍数計測アルゴリズムとして、通常は低位傾向用アルゴリズムを選択する。そして、ユーザの運動開始を推測したら、処理部１１０は脈拍数が上昇することを推定して、高位傾向用アルゴリズムを選択し、その後、ユーザの運動終了を推測したら、脈拍数が下降することを推定して低位傾向用アルゴリズムを選択する。

低位傾向用アルゴリズムは上述したように比較的長い時間での拍数の移動平均を脈拍数として出力するので、生体検出値取得部１３０から生体検出値を求める頻度を、他のアルゴリズム選択時よりも低くすることができる。したがって、生体検出値取得部１３０のＬＥＤの点灯回数等も減らすことができ、消費電力を軽減することもできる。一方、高位傾向用アルゴリズム、上昇傾向用アルゴリズム及び下降傾向用アルゴリズムでは、比較的短い時間での拍数の移動平均を求める必要がある関係で、生体検出値を求める頻度は低位傾向用アルゴリズムよりも高くなり、消費電力も高くなりがちである。

変形例３では、アルゴリズムを２種類に絞ることで、アルゴリズム選択処理の負荷を軽くすることができるとともに、低位傾向用アルゴリズムが選択される頻度が（４種類から選択する場合に比べれば）高くなるため、電子機器１００の消費電力を軽減することができる。

（変形例４）
また、脈拍数計測アルゴリズムは、脈拍数の変化傾向に応じたアルゴリズムに限定されない。運動の種類によって、生体検出値取得部１３０での生体検出値の傾向は異なることも想定されるので、運動の種類に応じた脈拍数計測アルゴリズムを用意し、処理部１１０は、アルゴリズム選択処理において、ユーザの運動の種類を推測して、推測した運動に応じたアルゴリズムを選択するようにしてもよい。例えば、走っている際に用いるアルゴリズム、自転車でのサイクリング時に用いるアルゴリズム、水泳時に用いるアルゴリズム、登山時に用いるアルゴリズム等が考えられる。

また、水泳時は泳ぎ方によっても生体検出値取得部１３０での生体検出値の傾向が異なることが想定されるので、クロール時に用いるアルゴリズム、平泳ぎ時に用いるアルゴリズム、背泳ぎ時に用いるアルゴリズム、バタフライ時に用いるアルゴリズム等を用意して、処理部１１０は水泳時の泳ぎ方も推測して、推測した泳ぎ方に適したアルゴリズムを選択するようにしてもよい。

（変形例５）
上述の脈拍数補正処理では、その時に選択されている１つの脈拍数計測アルゴリズム（例えば低位傾向用アルゴリズム）が算出した複数の脈拍数の候補の中から、尤度及び補正幅に基づいて、正しい脈拍数に補正する処理を行っているが、脈拍数の候補は１つの脈拍数計測アルゴリズムが算出した脈拍数に限定されない。他の脈拍数計測アルゴリズム（低位傾向用アルゴリズムが選択されている場合には、それ以外の脈拍数計測アルゴリズムである上昇傾向用アルゴリズム、高位傾向用アルゴリズム及び下降傾向用アルゴリズム）で算出した脈拍数も脈拍数の候補に含めて、ユーザに正しい値を選択してもらっても（又はリファレンス機による脈拍数との比較に基づいて正しい値を選択しても）よい。このようにすることで、脈拍数計測アルゴリズムの選択タイミングを補正することも可能になる。

また、以上説明した実施の形態では、電子機器１００が、推測したユーザの行動内容から脈拍数の変化傾向を推定し、推定した変化傾向に応じた脈拍数計測アルゴリズムで脈拍数を算出するものとして説明したが、電子機器１００が算出する情報は脈拍数に限らない。例えば、生体検出値取得部１３０が血圧測定用のセンサを備えることで、電子機器１００はユーザの血圧を計測することも可能だが、血圧の変化傾向もユーザの行動内容から推定可能（例えば、安静にしていると低下傾向になり、運動すると上昇傾向になる等）である。したがって、電子機器１００は、ユーザの血圧をその変化傾向に応じたアルゴリズムで計測してもよい。

また、電子機器１００は、血圧だけでなく、必要に応じて生体検出値取得部１３０に備えるセンサを増減させて、生体検出値取得部１３０から得られる任意の生体情報をその変化傾向に応じたアルゴリズムで計測してもよい。

また、生体検出値取得部１３０からの情報（生体検出値）に基づいて算出される脈拍数、血圧等は生体情報であるが、さらにこれらの情報から算出可能な様々な情報（例えば、ストレスレベル、血管年齢）も生体情報と言える。そして、電子機器１００は、これらの任意の生体情報をその変化傾向に応じたアルゴリズムで計測してもよい。

また、電子機器１００は、生体情報の出力に関して、必ずしも表示部への表示という形で出力しなくてもよい。電子機器１００は、生体情報を例えば音声によって出力してもよい。

なお、電子機器１００は、ユーザの身体に装着可能なウェアラブルコンピュータ、ユーザの身体に装着したセンサ類が検出した生体検出値を取得可能なスマートフォン、タブレット、ＰＣ等のコンピュータによっても実現することができる。具体的には、上記実施の形態では、電子機器１００が実行する脈拍数表示処理等のプログラムが、記憶部１２０に予め記憶されているものとして説明した。しかし、プログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｃ）、メモリカード、ＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、上述の各処理を実行することができるコンピュータを構成してもよい。

さらに、プログラムを搬送波に重畳し、インターネットなどの通信媒体を介して適用することもできる。例えば、通信ネットワーク上の掲示板（ＢＢＳ：Ｂｕｌｌｅｔｉｎ Ｂｏａｒｄ Ｓｙｓｔｅｍ）にプログラムを掲示して配信してもよい。そして、このプログラムを起動し、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、上述の各処理を実行できるように構成してもよい。

また、処理部１１０は、シングルプロセッサ、マルチプロセッサ、マルチコアプロセッサ等の任意のプロセッサ単体で構成されるものの他、これら任意のプロセッサと、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ‐Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の処理回路とが組み合わせられて構成されてもよい。

また、処理部１１０は、マルチスレッド処理に対応しているものとして説明したが、これはマルチコアによる並列処理に限らない。処理部１１０は、シングルコアでも、ソフトウェアによる時分割処理によって、例えば、脈拍数表示処理中に定期的にアルゴリズム選択処理を行うことによって、各処理を並行して実行してもよい。また、処理部１１０は、マルチスレッド処理に対応していなくてもよく、例えば、脈拍数表示処理の各ループの最後に毎回アルゴリズム選択処理をするような方法で、各処理を実行してもよい。

以上、本発明の好ましい実施の形態について説明したが、本発明は係る特定の実施の形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲とが含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。

（付記１）
装着者の生体情報を算出するための生体検出値を取得する生体検出値取得部と、
処理部と、
を備え、
前記処理部は、
前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定し、
前記推定した行動内容に関連する情報の変化傾向に基づいて前記生体検出値から前記生体情報を算出するアルゴリズムを選択する、
電子機器。

（付記２）
前記処理部は、
前記装着者の行動内容を推測し、
前記推測した行動内容に基づいて、前記生体情報の変化傾向を前記行動内容に関連する情報の変化傾向として推定し、
前記推定した前記生体情報の変化傾向に基づいて前記生体検出値から前記生体情報を算出するアルゴリズムを選択する、
付記１に記載の電子機器。

（付記３）
前記処理部は、
前記アルゴリズムとして低位傾向用アルゴリズムが選択されていた場合、
前記推測した行動内容が運動開始なら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を上昇傾向と推定し、前記アルゴリズムとして上昇傾向用アルゴリズムを選択する、
付記２に記載の電子機器。

（付記４）
前記処理部は、
前記アルゴリズムとして上昇傾向用アルゴリズムが選択されていた場合、
前記推測した行動内容が運動終了なら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を下降傾向と推定し、前記アルゴリズムとして下降傾向用アルゴリズムを選択し、
前記生体情報が高位基準値以上で、その変動が基準変動値以下なら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を高位傾向と推定し、前記アルゴリズムとして高位傾向用アルゴリズムを選択する、
付記２又は３に記載の電子機器。

（付記５）
前記処理部は、
前記アルゴリズムとして下降傾向用アルゴリズムが選択されていた場合、
前記推測した行動内容が運動開始なら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を上昇傾向と推定し、前記アルゴリズムとして上昇傾向用アルゴリズムを選択し、
前記生体情報が低位基準値以下で、その変動が基準変動値以下なら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を低位傾向と推定し、前記アルゴリズムとして低位傾向用アルゴリズムを選択する、
付記２から４のいずれか１つに記載の電子機器。

（付記６）
前記処理部は、
前記アルゴリズムとして高位傾向用アルゴリズムが選択されていた場合、
前記推測した行動内容が運動終了なら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を下降傾向と推定し、前記アルゴリズムとして下降傾向用アルゴリズムを選択し、
前記推測した行動内容に基づき運動強度が上昇すると判断したら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を上昇傾向と推定し、前記アルゴリズムとして上昇傾向用アルゴリズムを選択する、
付記２から５のいずれか１つに記載の電子機器。

（付記７）
前記装着者の運動状態に関する運動検出値を取得する運動検出部と、
前記装着者の過去の行動内容を行動履歴として記憶する行動履歴記憶部と、をさらに備え、
前記処理部は、
前記運動検出部で取得した運動検出値及び前記行動履歴記憶部に記憶された行動履歴に基づいて前記装着者の行動内容を推測し、
前記推測した行動内容を前記行動履歴記憶部に記憶させる、
付記２から６のいずれか１つに記載の電子機器。

（付記８）
前記装着者の運動状態に関する運動検出値を取得する運動検出部をさらに備え、
前記処理部は、
前記運動検出部で取得した運動検出値に基づいて前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定する、
付記１から７のいずれか１つに記載の電子機器。

（付記９）
前記装着者の行動スケジュールを記憶する行動スケジュール記憶部をさらに備え、
前記処理部は、
前記行動スケジュール記憶部に記憶された行動スケジュールに基づいて前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定する、
付記１から８のいずれか１つに記載の電子機器。

（付記１０）
前記装着者の位置を取得する位置取得部をさらに備え、
前記処理部は、
前記位置取得部が取得した位置に基づいて前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定する、
付記１から９のいずれか１つに記載の電子機器。

（付記１１）
前記処理部は、
前記アルゴリズムとして最初に低位傾向用アルゴリズムを選択する、
付記１から１０のいずれか１つに記載の電子機器。

（付記１２）
前記生体情報は脈拍数である、
付記１から１１のいずれか１つに記載の電子機器。

（付記１３）
前記処理部は、前記選択したアルゴリズムで前記生体検出値から算出した前記生体情報を出力する、
付記１から１２のいずれか１つに記載の電子機器。

（付記１４）
装着者の生体情報を算出するための生体検出値を取得する生体検出値取得部と処理部とを備える電子機器におけるアルゴリズム選択方法であって、
前記処理部が、
前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定し、
前記推定した行動内容に関連する情報の変化傾向に基づいて前記生体検出値から前記生体情報を算出するアルゴリズムを選択する、
アルゴリズム選択方法。

（付記１５）
装着者の生体情報を算出するための生体検出値を取得する生体検出値取得部と処理部とを備える電子機器のコンピュータに、
前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定し、
前記推定した行動内容に関連する情報の変化傾向に基づいて前記生体検出値から前記生体情報を算出するアルゴリズムを選択する、
処理を実行させるプログラム。

１００…電子機器、１１０…処理部、１２０…記憶部、１３０…生体検出値取得部、１３１…運動検出部、１３２…加速度センサ、１３３…ジャイロセンサ、１３４…傾斜センサ、１４０…表示部、１４１…時針、１４２…分針、１４３…秒針、１４４…日車、１４５…脈拍数表示部、１４６…指針、１５０…操作部、１５１…竜頭、１５２，１５３…押しボタンスイッチ、１５５…出力部、１６０…計時部、１７０…通信部、１８０…位置取得部、３０１，３１２，３２１，３２２，３２３…実線、３１１，３１３…点線、ｔ１，ｔ２…時刻、ｔｚ１，ｔｚ２，ｔｚ３，ｔｚ４…時間帯

上記目的を達成するため、本発明に係る電子機器の一態様は、
装着者の生体情報を算出するための生体検出値を取得する生体検出値取得部と、
処理部と、
を備え、
前記処理部は、
前記装着者が行っている行動内容を推測し、
推測した前記行動内容に基づいて、前記生体情報の変化傾向を推定し、
推定した前記生体情報の変化傾向に基づいて前記生体検出値から前記生体情報を算出するアルゴリズムを選択する。

Claims (15)

1. 装着者の生体情報を算出するための生体検出値を取得する生体検出値取得部と、
   処理部と、
   を備え、
   前記処理部は、
   前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定し、
   前記推定した行動内容に関連する情報の変化傾向に基づいて前記生体検出値から前記生体情報を算出するアルゴリズムを選択する、
   電子機器。
2. 前記処理部は、
   前記装着者の行動内容を推測し、
   前記推測した行動内容に基づいて、前記生体情報の変化傾向を前記行動内容に関連する情報の変化傾向として推定し、
   前記推定した前記生体情報の変化傾向に基づいて前記生体検出値から前記生体情報を算出するアルゴリズムを選択する、
   請求項１に記載の電子機器。
3. 前記処理部は、
   前記アルゴリズムとして低位傾向用アルゴリズムが選択されていた場合、
   前記推測した行動内容が運動開始なら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を上昇傾向と推定し、前記アルゴリズムとして上昇傾向用アルゴリズムを選択する、
   請求項２に記載の電子機器。
4. 前記処理部は、
   前記アルゴリズムとして上昇傾向用アルゴリズムが選択されていた場合、
   前記推測した行動内容が運動終了なら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を下降傾向と推定し、前記アルゴリズムとして下降傾向用アルゴリズムを選択し、
   前記生体情報が高位基準値以上で、その変動が基準変動値以下なら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を高位傾向と推定し、前記アルゴリズムとして高位傾向用アルゴリズムを選択する、
   請求項２又は３に記載の電子機器。
5. 前記処理部は、
   前記アルゴリズムとして下降傾向用アルゴリズムが選択されていた場合、
   前記推測した行動内容が運動開始なら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を上昇傾向と推定し、前記アルゴリズムとして上昇傾向用アルゴリズムを選択し、
   前記生体情報が低位基準値以下で、その変動が基準変動値以下なら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を低位傾向と推定し、前記アルゴリズムとして低位傾向用アルゴリズムを選択する、
   請求項２から４のいずれか１項に記載の電子機器。
6. 前記処理部は、
   前記アルゴリズムとして高位傾向用アルゴリズムが選択されていた場合、
   前記推測した行動内容が運動終了なら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を下降傾向と推定し、前記アルゴリズムとして下降傾向用アルゴリズムを選択し、
   前記推測した行動内容に基づき運動強度が上昇すると判断したら、前記行動内容に関連する情報の変化傾向を上昇傾向と推定し、前記アルゴリズムとして上昇傾向用アルゴリズムを選択する、
   請求項２から５のいずれか１項に記載の電子機器。
7. 前記装着者の運動状態に関する運動検出値を取得する運動検出部と、
   前記装着者の過去の行動内容を行動履歴として記憶する行動履歴記憶部と、をさらに備え、
   前記処理部は、
   前記運動検出部で取得した運動検出値及び前記行動履歴記憶部に記憶された行動履歴に基づいて前記装着者の行動内容を推測し、
   前記推測した行動内容を前記行動履歴記憶部に記憶させる、
   請求項２から６のいずれか１項に記載の電子機器。
8. 前記装着者の運動状態に関する運動検出値を取得する運動検出部をさらに備え、
   前記処理部は、
   前記運動検出部で取得した運動検出値に基づいて前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定する、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の電子機器。
9. 前記装着者の行動スケジュールを記憶する行動スケジュール記憶部をさらに備え、
   前記処理部は、
   前記行動スケジュール記憶部に記憶された行動スケジュールに基づいて前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定する、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の電子機器。
10. 前記装着者の位置を取得する位置取得部をさらに備え、
    前記処理部は、
    前記位置取得部が取得した位置に基づいて前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定する、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の電子機器。
11. 前記処理部は、
    前記アルゴリズムとして最初に低位傾向用アルゴリズムを選択する、
    請求項１から１０のいずれか１項に記載の電子機器。
12. 前記生体情報は脈拍数である、
    請求項１から１１のいずれか１項に記載の電子機器。
13. 前記処理部は、前記選択したアルゴリズムで前記生体検出値から算出した前記生体情報を出力する、
    請求項１から１２のいずれか１項に記載の電子機器。
14. 装着者の生体情報を算出するための生体検出値を取得する生体検出値取得部と処理部とを備える電子機器におけるアルゴリズム選択方法であって、
    前記処理部が、
    前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定し、
    前記推定した行動内容に関連する情報の変化傾向に基づいて前記生体検出値から前記生体情報を算出するアルゴリズムを選択する、
    アルゴリズム選択方法。
15. 装着者の生体情報を算出するための生体検出値を取得する生体検出値取得部と処理部とを備える電子機器のコンピュータに、
    前記装着者の行動内容に関連する情報の変化傾向を推定し、
    前記推定した行動内容に関連する情報の変化傾向に基づいて前記生体検出値から前記生体情報を算出するアルゴリズムを選択する、
    処理を実行させるプログラム。

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