JP3521654B2 - 脈拍計 - Google Patents
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- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
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- A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、人体から検出され
る脈波信号を分析する脈拍計に関するものである。
る脈波信号を分析する脈拍計に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図１８は従来の脈拍計の構成を示す機能
ブロック図である。脈波検出手段１８０１は、人体から
脈波を検出し、検出した信号を周波数分析手段１８０３
へ出力する。体動検出手段１８０２は、人体の動きを検
出し、検出した信号を周波数分析手段１８０３へ出力す
る。周波数分析手段１８０３は、脈波検出手段１８０１
と体動検出手段１８０２のそれぞれの出力信号を周波数
分析する。周波数分析には例えば高速フーリエ変換（Ｆ
ａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用い
る。脈波成分抽出手段１８０４は、脈波検出手段１８０
１と体動検出手段１８０２のそれぞれの出力を周波数分
析した結果から脈拍の周波数に相当する脈波成分を特定
して脈拍数演算手段１８０５へ出力する。脈拍数演算手
段１８０５は、脈波成分抽出手段１８０４で特定された
脈拍の周波数成分から一分間当たりの脈拍数を演算す
る。表示手段１８０６は、脈拍数演算手段１８０５で演
算された脈拍数を表示する。以上のような脈拍計が例え
ば、特開平７−２２７３８３号公報に開示されている。
ブロック図である。脈波検出手段１８０１は、人体から
脈波を検出し、検出した信号を周波数分析手段１８０３
へ出力する。体動検出手段１８０２は、人体の動きを検
出し、検出した信号を周波数分析手段１８０３へ出力す
る。周波数分析手段１８０３は、脈波検出手段１８０１
と体動検出手段１８０２のそれぞれの出力信号を周波数
分析する。周波数分析には例えば高速フーリエ変換（Ｆ
ａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用い
る。脈波成分抽出手段１８０４は、脈波検出手段１８０
１と体動検出手段１８０２のそれぞれの出力を周波数分
析した結果から脈拍の周波数に相当する脈波成分を特定
して脈拍数演算手段１８０５へ出力する。脈拍数演算手
段１８０５は、脈波成分抽出手段１８０４で特定された
脈拍の周波数成分から一分間当たりの脈拍数を演算す
る。表示手段１８０６は、脈拍数演算手段１８０５で演
算された脈拍数を表示する。以上のような脈拍計が例え
ば、特開平７−２２７３８３号公報に開示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の脈拍計
においては、脈波信号と体動信号のそれぞれの出力を周
波数分析した結果から脈拍の周波数に相当する脈波成分
を特定して、脈拍の周波数成分から一分間当たりの脈拍
数を演算するが、脈波成分を特定する際に脈波信号と体
動信号との両方の信号が必要であった。
においては、脈波信号と体動信号のそれぞれの出力を周
波数分析した結果から脈拍の周波数に相当する脈波成分
を特定して、脈拍の周波数成分から一分間当たりの脈拍
数を演算するが、脈波成分を特定する際に脈波信号と体
動信号との両方の信号が必要であった。
【０００４】つまり、図１９に周期的な運動状態（ウォ
ーキングやランニング）での脈波信号と体動信号をＦＦ
Ｔ処理した結果の一例を示す。（ａ）は脈波スペクトル
ｆmg、（ｂ）は体動スペクトルｆsgを表し、（ｃ）は脈
波スペクトルから体動スペクトルを引いたスペクトルで
あり、抽出された脈波成分ｆM を表す。この結果に示す
ように（ａ）には脈波波形の周波数成分と体動によって
発生する信号がもつ周波数成分の両方が乗ってくる。そ
れに対して、体動センサは体動だけに反応するので体動
によって発生する信号だけが持つ周波数成分が得られ
る。したがって、スペクトルｆmgからスペクトルｆsgを
引き残った線スペクトルｆM の中で最大のものを脈波周
波数成分として特定する。この脈波信号の周波数成分を
もとに脈拍数を演算する。
ーキングやランニング）での脈波信号と体動信号をＦＦ
Ｔ処理した結果の一例を示す。（ａ）は脈波スペクトル
ｆmg、（ｂ）は体動スペクトルｆsgを表し、（ｃ）は脈
波スペクトルから体動スペクトルを引いたスペクトルで
あり、抽出された脈波成分ｆM を表す。この結果に示す
ように（ａ）には脈波波形の周波数成分と体動によって
発生する信号がもつ周波数成分の両方が乗ってくる。そ
れに対して、体動センサは体動だけに反応するので体動
によって発生する信号だけが持つ周波数成分が得られ
る。したがって、スペクトルｆmgからスペクトルｆsgを
引き残った線スペクトルｆM の中で最大のものを脈波周
波数成分として特定する。この脈波信号の周波数成分を
もとに脈拍数を演算する。
【０００５】次に、図２０に不規則な運動状態（エアロ
ビクスやテニス等）での脈波信号と体動信号をＦＦＴ処
理した結果の一例を示す。（ａ）は脈波スペクトルｆm
g、（ｂ）は体動スペクトルｆsgを表し、（ｃ）は脈波
スペクトルから体動スペクトルを引いたスペクトルであ
り、抽出された脈波成分ｆM を表す。周期的な運動状態
はその周期が特定の線スペクトルとして存在するが、こ
の結果（ａ）、（ｂ）に示すように、体動信号に周期性
がないので線スペクトルが複数本存在し、差し引いた結
果（ｃ）でも複数の線スペクトルが存在するので、脈波
周波数成分を特定するのは容易ではない。
ビクスやテニス等）での脈波信号と体動信号をＦＦＴ処
理した結果の一例を示す。（ａ）は脈波スペクトルｆm
g、（ｂ）は体動スペクトルｆsgを表し、（ｃ）は脈波
スペクトルから体動スペクトルを引いたスペクトルであ
り、抽出された脈波成分ｆM を表す。周期的な運動状態
はその周期が特定の線スペクトルとして存在するが、こ
の結果（ａ）、（ｂ）に示すように、体動信号に周期性
がないので線スペクトルが複数本存在し、差し引いた結
果（ｃ）でも複数の線スペクトルが存在するので、脈波
周波数成分を特定するのは容易ではない。
【０００６】正弦波等の周期信号を基底関数として、分
析するフーリエ変換では局所的な信号の変化、つまり高
時間分解能での周波数分析ができないという問題があ
り、不規則な運動状態で体動成分が重複する脈波信号か
ら脈波成分の抽出ができなかった。この問題は、基底関
数が一様に広がっているからである。
析するフーリエ変換では局所的な信号の変化、つまり高
時間分解能での周波数分析ができないという問題があ
り、不規則な運動状態で体動成分が重複する脈波信号か
ら脈波成分の抽出ができなかった。この問題は、基底関
数が一様に広がっているからである。
【０００７】そこで、本発明の目的は、人体の運動状態
が周期的や不規則でも正確に脈波成分のみを抽出するこ
とが可能な脈拍計を提供することにある。更に人体の一
部に装着した脈波センサーが装着具合によって脈波の検
出が出来ない場合等があるが、この状態においても判定
可能な脈拍計を提供することにある。
が周期的や不規則でも正確に脈波成分のみを抽出するこ
とが可能な脈拍計を提供することにある。更に人体の一
部に装着した脈波センサーが装着具合によって脈波の検
出が出来ない場合等があるが、この状態においても判定
可能な脈拍計を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は、脈波センサにより脈波を検出し、脈波信
号を出力する脈波検出手段と、前記脈波信号を時間周波
数分析する時間周波数分析手段と、前記時間周波数分析
手段で分析された結果から、前記脈波信号に含まれる体
動成分と脈波成分とを特定し、その内の前記脈波成分を
抽出する脈波成分抽出手段とを具備することを特徴とす
る。また本発明は、脈波センサにより脈波を検出し、脈
波信号を出力する脈波検出手段と、前記脈波信号を時間
周波数分析する時間周波数分析手段と、前記時間周波数
分析手段で分析された結果から、前記脈波信号に含まれ
る体動成分と脈波成分とを特定する脈波成分抽出手段
と、前記体動成分の有無から、人体が運動状態であるか
無いかを判別する判別手段とを具備することを特徴とす
る。また本発明は、前記判別手段が運動状態で無いと判
別した時に、前記時間周波数分析手段に使用する関数の
パラメータを変更するパラメータ変更手段を具備するこ
とを特徴とする。また本発明は、前記脈波成分抽出手段
は、前記時間周波数分析手段で分析された結果の周波数
係数分布の変極点の数により前記脈波成分と前記体動成
分とを特定することを特徴とする。また本発明は、前記
脈波成分抽出手段から抽出された前記脈波成分から脈拍
数を算出する脈拍数算出手段を具備することを特徴とす
る。また本発明は、前記時間周波数分析手段はウェーブ
レット変換を使用することを特徴とする。また本発明
は、前記時間周波数分析手段はヴィグナービル分布を使
用することを特徴とする。更に本発明は、前記パラメー
タ変更手段は、前記脈波信号を微分した結果により得ら
れる変極点の数により、前記パラメータを決定すること
を特徴とする。
に、本発明は、脈波センサにより脈波を検出し、脈波信
号を出力する脈波検出手段と、前記脈波信号を時間周波
数分析する時間周波数分析手段と、前記時間周波数分析
手段で分析された結果から、前記脈波信号に含まれる体
動成分と脈波成分とを特定し、その内の前記脈波成分を
抽出する脈波成分抽出手段とを具備することを特徴とす
る。また本発明は、脈波センサにより脈波を検出し、脈
波信号を出力する脈波検出手段と、前記脈波信号を時間
周波数分析する時間周波数分析手段と、前記時間周波数
分析手段で分析された結果から、前記脈波信号に含まれ
る体動成分と脈波成分とを特定する脈波成分抽出手段
と、前記体動成分の有無から、人体が運動状態であるか
無いかを判別する判別手段とを具備することを特徴とす
る。また本発明は、前記判別手段が運動状態で無いと判
別した時に、前記時間周波数分析手段に使用する関数の
パラメータを変更するパラメータ変更手段を具備するこ
とを特徴とする。また本発明は、前記脈波成分抽出手段
は、前記時間周波数分析手段で分析された結果の周波数
係数分布の変極点の数により前記脈波成分と前記体動成
分とを特定することを特徴とする。また本発明は、前記
脈波成分抽出手段から抽出された前記脈波成分から脈拍
数を算出する脈拍数算出手段を具備することを特徴とす
る。また本発明は、前記時間周波数分析手段はウェーブ
レット変換を使用することを特徴とする。また本発明
は、前記時間周波数分析手段はヴィグナービル分布を使
用することを特徴とする。更に本発明は、前記パラメー
タ変更手段は、前記脈波信号を微分した結果により得ら
れる変極点の数により、前記パラメータを決定すること
を特徴とする。
【０００９】時間周波数分析の手法の一つとして、ウェ
ーブレット変換を用いることにより、信号をウェーブレ
ットと呼ばれる関数に展開し、ウェーブレット係数によ
り時間周波数分析を行なう。ウェーブレット関数は、時
間軸と周波数軸で局在する関数であるので、ウェーブレ
ット係数により信号の時間と周波数とに関する情報を得
ることができる。また、ウェーブレット関数は、基本ウ
ェーブレット関数（基底関数）のスケール変換と時間シ
フトによって得られる。この局在化した基底関数を使用
するので、高分解能での分析が可能である。
ーブレット変換を用いることにより、信号をウェーブレ
ットと呼ばれる関数に展開し、ウェーブレット係数によ
り時間周波数分析を行なう。ウェーブレット関数は、時
間軸と周波数軸で局在する関数であるので、ウェーブレ
ット係数により信号の時間と周波数とに関する情報を得
ることができる。また、ウェーブレット関数は、基本ウ
ェーブレット関数（基底関数）のスケール変換と時間シ
フトによって得られる。この局在化した基底関数を使用
するので、高分解能での分析が可能である。
【００１０】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の脈拍計の代表的
な構成の第一の形態を示す機能ブロック図である。脈波
検出手段１０１は、人体から脈波を検出し、検出した信
号を時間周波数分析手段１０２へ出力する。時間周波数
分析手段１０２は、脈波検出手段１０１の出力信号を時
間周波数分析する。時間周波数分析には例えばウェーブ
レット変換を用いる。脈波成分抽出手段１０３は、脈波
検出手段１０１の出力信号を時間周波数分析した結果か
ら脈拍の周波数に相当する脈波成分を特定して脈拍数演
算手段１０４へ出力する。脈拍数演算手段１０４は、脈
波成分抽出手段１０３で特定された脈拍の周波数成分か
ら一分間当たりの脈拍数を演算する。表示手段１０５
は、脈拍数演算手段１０４で演算された脈拍数を表示す
る。
な構成の第一の形態を示す機能ブロック図である。脈波
検出手段１０１は、人体から脈波を検出し、検出した信
号を時間周波数分析手段１０２へ出力する。時間周波数
分析手段１０２は、脈波検出手段１０１の出力信号を時
間周波数分析する。時間周波数分析には例えばウェーブ
レット変換を用いる。脈波成分抽出手段１０３は、脈波
検出手段１０１の出力信号を時間周波数分析した結果か
ら脈拍の周波数に相当する脈波成分を特定して脈拍数演
算手段１０４へ出力する。脈拍数演算手段１０４は、脈
波成分抽出手段１０３で特定された脈拍の周波数成分か
ら一分間当たりの脈拍数を演算する。表示手段１０５
は、脈拍数演算手段１０４で演算された脈拍数を表示す
る。
【００１１】図２は本発明の脈拍計の代表的な構成の第
二の形態を示す機能ブロック図である。脈波信号変換手
段２０２は、脈波検出手段２０１で検出した人体の脈波
アナログ電圧信号をデジタル信号に変換して脈波信号記
憶手段２０３へ出力する。脈波信号記憶手段２０３はデ
ジタル信号に変換された脈波信号を記憶する。
二の形態を示す機能ブロック図である。脈波信号変換手
段２０２は、脈波検出手段２０１で検出した人体の脈波
アナログ電圧信号をデジタル信号に変換して脈波信号記
憶手段２０３へ出力する。脈波信号記憶手段２０３はデ
ジタル信号に変換された脈波信号を記憶する。
【００１２】脈波信号演算手段２０４は、脈波信号記憶
手段２０３に記憶された脈波信号を順次呼び出し、脈波
信号の時間周波数分析を行いその結果を脈波成分抽出手
段２０５へ出力する。脈波成分抽出手段２０５は、脈波
信号演算手段２０４で時間周波数分析された結果から脈
波成分だけを抽出する。パラメータ変更手段２０９は、
脈波信号変換手段２０２から抽出された脈波信号より、
脈波信号演算手段２０４で使用する関数のパラメータを
状況に応じて変更する。
手段２０３に記憶された脈波信号を順次呼び出し、脈波
信号の時間周波数分析を行いその結果を脈波成分抽出手
段２０５へ出力する。脈波成分抽出手段２０５は、脈波
信号演算手段２０４で時間周波数分析された結果から脈
波成分だけを抽出する。パラメータ変更手段２０９は、
脈波信号変換手段２０２から抽出された脈波信号より、
脈波信号演算手段２０４で使用する関数のパラメータを
状況に応じて変更する。
【００１３】検出状態判定手段２０６は、脈波成分抽出
手段２０５で抽出された脈波の周波数成分から脈波の存
在しない時間を判定し、その時間中は表示手段２０８へ
信号を出力する。
手段２０５で抽出された脈波の周波数成分から脈波の存
在しない時間を判定し、その時間中は表示手段２０８へ
信号を出力する。
【００１４】脈拍数演算手段２０７では、脈波成分抽出
手段２０５で抽出された脈波の周波数成分から一分当た
りの脈拍数を演算して、表示手段２０８へ出力する。
手段２０５で抽出された脈波の周波数成分から一分当た
りの脈拍数を演算して、表示手段２０８へ出力する。
【００１５】表示手段２０８では、脈拍数演算手段２０
７から出力された脈拍数と検出状態判定手段２０６から
出力された判定結果を表示する。
７から出力された脈拍数と検出状態判定手段２０６から
出力された判定結果を表示する。
【００１６】以下に、本発明の実施形態を図面に基づい
て説明する。
て説明する。
【００１７】（第一の実施形態）
図３は本発明の脈拍計の第一の実施形態を示す機能ブロ
ック図である。脈波センサ３０１は生体から脈波を検出
し、検出した脈波信号を脈波信号増幅回路３０２に出力
する。脈波センサとしては例えば圧電マイクや光電セン
サや超音波センサを用いる。脈波信号増幅回路３０２は
脈波信号を増幅し、Ａ／Ｄ変換回路３０３及び脈波信号
特徴抽出回路３０４に出力する。Ａ／Ｄ変換回路３０３
は脈波信号をＡ／Ｄ変換しＣＰＵ３０５に出力する。
脈波信号特徴抽出回路３０４は脈波信号を微分して変極
点数を求め、ＣＰＵ３０５に出力する。
ック図である。脈波センサ３０１は生体から脈波を検出
し、検出した脈波信号を脈波信号増幅回路３０２に出力
する。脈波センサとしては例えば圧電マイクや光電セン
サや超音波センサを用いる。脈波信号増幅回路３０２は
脈波信号を増幅し、Ａ／Ｄ変換回路３０３及び脈波信号
特徴抽出回路３０４に出力する。Ａ／Ｄ変換回路３０３
は脈波信号をＡ／Ｄ変換しＣＰＵ３０５に出力する。
脈波信号特徴抽出回路３０４は脈波信号を微分して変極
点数を求め、ＣＰＵ３０５に出力する。
【００１８】図４は脈波検出から脈拍数を演算、表示す
るまでの手順を示すフローチャートである。図３及び図
４において、ＣＰＵ３０５は脈波検出（Ｓ４０１）した
脈波信号をＡ／Ｄ変換（Ｓ４０２）したデータをウェー
ブレット変換に代表される時間周波数分析をして（Ｓ４
０３）、脈波の周波数成分を抽出する（Ｓ４０４）。脈
波成分が存在しない時間が有るか判定し（Ｓ４０５）、
存在しない場合には、その結果を表示する（Ｓ４０
７）。存在するときは、抽出された脈波成分から脈拍数
を演算し（Ｓ４０６）、その結果を表示する（Ｓ４０
７）。
るまでの手順を示すフローチャートである。図３及び図
４において、ＣＰＵ３０５は脈波検出（Ｓ４０１）した
脈波信号をＡ／Ｄ変換（Ｓ４０２）したデータをウェー
ブレット変換に代表される時間周波数分析をして（Ｓ４
０３）、脈波の周波数成分を抽出する（Ｓ４０４）。脈
波成分が存在しない時間が有るか判定し（Ｓ４０５）、
存在しない場合には、その結果を表示する（Ｓ４０
７）。存在するときは、抽出された脈波成分から脈拍数
を演算し（Ｓ４０６）、その結果を表示する（Ｓ４０
７）。
【００１９】不規則な運動であるエアロビクスの実施時
に計測した脈波信号（図５（ａ））を基本ウェーブレッ
ト関数として、Ｓｙｍｌｅｔｓ関数を使いウェーブレッ
ト変換した結果（図５（ｂ））を示す。脈波信号（図５
（ａ））の横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、０．１２５秒
間隔で１２８点サンプリングしたもので、縦軸は脈波信
号の電位をＡ／Ｄ変換した後のレベルである。
に計測した脈波信号（図５（ａ））を基本ウェーブレッ
ト関数として、Ｓｙｍｌｅｔｓ関数を使いウェーブレッ
ト変換した結果（図５（ｂ））を示す。脈波信号（図５
（ａ））の横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、０．１２５秒
間隔で１２８点サンプリングしたもので、縦軸は脈波信
号の電位をＡ／Ｄ変換した後のレベルである。
【００２０】脈波信号（図５（ａ））をウェーブレット
変換した結果（図５（ｂ））の横軸は時間（ｓｅｃ）を
示し、脈波信号（図５（ａ））の横軸と同様である。縦
軸は周波数（Ｈｚ）を示す。グラフ内の濃淡は、ウェー
ブレット変換した後のウェーブレット係数のレベルの強
弱を示し、レベルが高くなるにつれて濃くなり黒くな
る。レベルが高いほどその点における周波数成分が多
い。つまり、サンプリング時間毎の脈波信号の周波数分
布がわかる。これによって、脈波成分と脈波信号に混入
した体動の周波数が局所的に変化する体動成分を捕らえ
ることができる。この脈波信号（図５（ａ））のＦＦＴ
処理した波形が図５（ｃ）に示されるが、時間軸は存在
せず１６秒間の平均の周波数分布となるので局所的な変
化には対応できない。
変換した結果（図５（ｂ））の横軸は時間（ｓｅｃ）を
示し、脈波信号（図５（ａ））の横軸と同様である。縦
軸は周波数（Ｈｚ）を示す。グラフ内の濃淡は、ウェー
ブレット変換した後のウェーブレット係数のレベルの強
弱を示し、レベルが高くなるにつれて濃くなり黒くな
る。レベルが高いほどその点における周波数成分が多
い。つまり、サンプリング時間毎の脈波信号の周波数分
布がわかる。これによって、脈波成分と脈波信号に混入
した体動の周波数が局所的に変化する体動成分を捕らえ
ることができる。この脈波信号（図５（ａ））のＦＦＴ
処理した波形が図５（ｃ）に示されるが、時間軸は存在
せず１６秒間の平均の周波数分布となるので局所的な変
化には対応できない。
【００２１】次に、ウェーブレット変換した結果（図５
（ｂ））から脈波成分を抽出するための処理結果を図６
に示す。横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、０．１２５秒間
隔で１２８点あり、図５（ａ）、図５（ｂ）の横軸と同
様である。縦軸はウェーブレット変換した結果（図５
（ｂ））の各時間における周波数の変極点を抽出しプロ
ットしたものである。図６より変極点が１点のみ存在す
る時間は脈波成分が存在し、変極点が二点存在する５〜
１１秒付近は脈波成分に体動成分が含まれることがわか
る。
（ｂ））から脈波成分を抽出するための処理結果を図６
に示す。横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、０．１２５秒間
隔で１２８点あり、図５（ａ）、図５（ｂ）の横軸と同
様である。縦軸はウェーブレット変換した結果（図５
（ｂ））の各時間における周波数の変極点を抽出しプロ
ットしたものである。図６より変極点が１点のみ存在す
る時間は脈波成分が存在し、変極点が二点存在する５〜
１１秒付近は脈波成分に体動成分が含まれることがわか
る。
【００２２】以上述べた脈波成分の特定する手順を図７
のフローチャートに示す。人体から脈波を検出し（Ｓ７
０１）、Ａ／Ｄ変換処理を行ない脈波信号を量子化する
（Ｓ７０２）。その後、ウェーブレット変換を行なう
（Ｓ７０３）。Ｓ７０４でｔ＝１とするが、ｔはサンプ
リング点を示し、時間はサンプリング時間×ｔである。
ウェーブレット変換の結果から（サンプリング時間×
ｔ）時間における周波数の変極点を抽出する（Ｓ７０
５）。変極点の数をカウントして、１点の場合は体動成
分の無い状態である人体が安静で脈波成分のみが存在す
ると判断できる（Ｓ７０６）。この時の変極点の周波数
ｆＰ(t) を記憶する（Ｓ７０７）。つまり、ｆＰ(t) は
現在の脈拍数である。Ｓ７０６で変極点が２点以上の場
合、脈波成分と体動成分の両方が存在する。過去のｆＰ
(t-1) に近い変極点の周波数をｆＰ(t)とし、遠い方を
体動の周波数と判断できるのでｆＴ(t) とする（Ｓ７０
８）。この時の変極点の周波数をｆＰ(t) として記憶す
る（Ｓ７０７）、次の時間を調査するためにｔを一つ増
す（Ｓ７０９）。順次この動作を繰り返すことで脈拍数
が順次求まる。
のフローチャートに示す。人体から脈波を検出し（Ｓ７
０１）、Ａ／Ｄ変換処理を行ない脈波信号を量子化する
（Ｓ７０２）。その後、ウェーブレット変換を行なう
（Ｓ７０３）。Ｓ７０４でｔ＝１とするが、ｔはサンプ
リング点を示し、時間はサンプリング時間×ｔである。
ウェーブレット変換の結果から（サンプリング時間×
ｔ）時間における周波数の変極点を抽出する（Ｓ７０
５）。変極点の数をカウントして、１点の場合は体動成
分の無い状態である人体が安静で脈波成分のみが存在す
ると判断できる（Ｓ７０６）。この時の変極点の周波数
ｆＰ(t) を記憶する（Ｓ７０７）。つまり、ｆＰ(t) は
現在の脈拍数である。Ｓ７０６で変極点が２点以上の場
合、脈波成分と体動成分の両方が存在する。過去のｆＰ
(t-1) に近い変極点の周波数をｆＰ(t)とし、遠い方を
体動の周波数と判断できるのでｆＴ(t) とする（Ｓ７０
８）。この時の変極点の周波数をｆＰ(t) として記憶す
る（Ｓ７０７）、次の時間を調査するためにｔを一つ増
す（Ｓ７０９）。順次この動作を繰り返すことで脈拍数
が順次求まる。
【００２３】（第二の実施形態）以下に、本発明の脈拍
計の第二の実施形態を説明する。第二の実施形態の機能
ブロック図は図３であり、第一の実施形態と同様であ
る。
計の第二の実施形態を説明する。第二の実施形態の機能
ブロック図は図３であり、第一の実施形態と同様であ
る。
【００２４】脈波成分に体動成分が混入して、その影響
が大きく脈波成分が体動成分に埋もれてしまう場合があ
る。その他にも脈波成分が得られない場合があり、それ
らを次に挙げる。
が大きく脈波成分が体動成分に埋もれてしまう場合があ
る。その他にも脈波成分が得られない場合があり、それ
らを次に挙げる。
【００２５】（１）体動成分が大きく、その影響で脈波
成分が埋もれる時 （２）脈波センサが生体から脈波を得られない状態の時 （３）不整脈など生体自身が脈波を発生していない時 （３）に関して、安静時に不整脈が生じた時に計測し、
得られた脈波信号を図８（ａ）に示す。この脈波信号を
基本ウェーブレット関数として、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ
関数を使いウェーブレット変換した結果を図８（ｂ）に
示す。脈波信号（図８（ａ））の横軸は時間（ｓｅｃ）
を示し、０．１２５秒間隔で１２８点サンプリングした
もので、１６秒間のデータである。縦軸は脈波信号の電
位をＡ／Ｄ変換した後のレベルである。
成分が埋もれる時 （２）脈波センサが生体から脈波を得られない状態の時 （３）不整脈など生体自身が脈波を発生していない時 （３）に関して、安静時に不整脈が生じた時に計測し、
得られた脈波信号を図８（ａ）に示す。この脈波信号を
基本ウェーブレット関数として、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ
関数を使いウェーブレット変換した結果を図８（ｂ）に
示す。脈波信号（図８（ａ））の横軸は時間（ｓｅｃ）
を示し、０．１２５秒間隔で１２８点サンプリングした
もので、１６秒間のデータである。縦軸は脈波信号の電
位をＡ／Ｄ変換した後のレベルである。
【００２６】ウェーブレット変換した結果（図８
（ｂ））の横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、脈波信号（図
８（ａ））の横軸と同様である。縦軸は周波数（Ｈｚ）
を示す。グラフ内の濃淡は、ウェーブレット変換した後
のウェーブレット係数のレベルの強弱を示し、レベルが
高くなるにつれて濃くなり黒くなる。レベルが高いほど
その点における周波数成分が多い。つまり、サンプリン
グ時間毎の脈波信号の周波数分布がわかる。これによっ
て、脈波成分の分布と体動成分の分布が明らかになる。
この脈波信号（図８（ａ））のＦＦＴ処理した波形が図
８（ｃ）であるが、時間軸は存在せず１６秒間の平均の
周波数分布となるので局所的な変化には対応できず、不
整脈とは判断できない。
（ｂ））の横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、脈波信号（図
８（ａ））の横軸と同様である。縦軸は周波数（Ｈｚ）
を示す。グラフ内の濃淡は、ウェーブレット変換した後
のウェーブレット係数のレベルの強弱を示し、レベルが
高くなるにつれて濃くなり黒くなる。レベルが高いほど
その点における周波数成分が多い。つまり、サンプリン
グ時間毎の脈波信号の周波数分布がわかる。これによっ
て、脈波成分の分布と体動成分の分布が明らかになる。
この脈波信号（図８（ａ））のＦＦＴ処理した波形が図
８（ｃ）であるが、時間軸は存在せず１６秒間の平均の
周波数分布となるので局所的な変化には対応できず、不
整脈とは判断できない。
【００２７】次に、ウェーブレット変換した結果（図８
（ｂ））から脈波成分を抽出するための処理結果を図９
に示す。横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、０．１２５秒間
隔で１２８点あり、図８（ａ）、図８（ｂ）の横軸と同
様である。縦軸はウェーブレット変換した結果（図８
（ｂ））の各時間における周波数の変極点を抽出しプロ
ットしたものである。図９より変極点が１点のみ存在す
る時間は脈波成分が存在し、変極点が存在しない６秒と
１３秒付近は脈波成分が存在しないことがわかる。
（ｂ））から脈波成分を抽出するための処理結果を図９
に示す。横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、０．１２５秒間
隔で１２８点あり、図８（ａ）、図８（ｂ）の横軸と同
様である。縦軸はウェーブレット変換した結果（図８
（ｂ））の各時間における周波数の変極点を抽出しプロ
ットしたものである。図９より変極点が１点のみ存在す
る時間は脈波成分が存在し、変極点が存在しない６秒と
１３秒付近は脈波成分が存在しないことがわかる。
【００２８】次に、脈波成分が存在しない時間を判定す
る処理を図１０のフローチャートで説明する。要因が上
記（１）、（２）、（３）の何れかは特定はしない。
る処理を図１０のフローチャートで説明する。要因が上
記（１）、（２）、（３）の何れかは特定はしない。
【００２９】脈波を検出し、その信号をＡ／Ｄ変換する
（Ｓ１００１）。次に、ウェーブレット変換を行なう
（Ｓ１００２）。Ｓ１００３のｔはサンプリング点を示
し、時間はサンプリング時間×ｔである。ここでは、ｔ
＝１とする。脈波が存在しない時間と判断された時、ｆ
ｎｏｎｅを１とする。ここでは０にセットしておく。次
に、ウェーブレット変換の結果から、（サンプリング時
間×ｔ）時間における周波数の変極点を抽出する（Ｓ１
００４）。その変極点の数をカウントし（Ｓ１００
５）、変極点数が０点の場合、脈波成分及び体動成分が
存在しないので、ｆｎｏｎｅ＝１とする（Ｓ１０１
１）。変極点数が１点の場合は（Ｓ１００５）、脈波成
分あるいは体動成分が存在することになるので、何れで
あるか判定する。ここで、変極点の周波数をｆＰ(t) と
しておき（Ｓ１００６）、どちらか判定するためｆＰ
(t) を過去の脈波成分の周波数ｆＰ(t-1) の例えば±２
０％未満であれば、脈波成分とする基準を設定し、判断
する（Ｓ１００８）。±２０％未満であり脈波成分と判
断された場合、脈波成分が存在するので、ｆｎｏｎｅ＝
０とする（Ｓ１０１０）。つまり、ｆＰ(t) が現在の脈
拍数として換算できる。±２０％以外であれば、体動成
分と判断され（Ｓ１００９）、脈波成分は存在しないの
で、このときの周波数ｆＰ(t) は体動成分の周波数ｆＴ
(t) となる（Ｓ１００９）。さらに、ｆｎｏｎｅ＝１と
する（Ｓ１０１１）。変極点が２点以上ある場合は（Ｓ
１００５）、脈波成分と体動成分の両方が存在すること
なので、どちらが脈波成分でどちらかが体動成分である
か判定する。ｆＰ(t-1) の周波数に近い方を脈波成分と
みなしてｆＰ(t) とし、遠い方は体動成分とみなされる
ので、ｆＴ(t) とする（Ｓ１００７）。その後、脈波成
分が存在するのでｆｎｏｎｅ＝０とする（Ｓ１０１
０）。次の時間を調査するためにｔを一つ増す（Ｓ１０
１２）、これらの処理によって脈波成分を抽出できると
共に、脈波成分が欠落する時間がわかる。
（Ｓ１００１）。次に、ウェーブレット変換を行なう
（Ｓ１００２）。Ｓ１００３のｔはサンプリング点を示
し、時間はサンプリング時間×ｔである。ここでは、ｔ
＝１とする。脈波が存在しない時間と判断された時、ｆ
ｎｏｎｅを１とする。ここでは０にセットしておく。次
に、ウェーブレット変換の結果から、（サンプリング時
間×ｔ）時間における周波数の変極点を抽出する（Ｓ１
００４）。その変極点の数をカウントし（Ｓ１００
５）、変極点数が０点の場合、脈波成分及び体動成分が
存在しないので、ｆｎｏｎｅ＝１とする（Ｓ１０１
１）。変極点数が１点の場合は（Ｓ１００５）、脈波成
分あるいは体動成分が存在することになるので、何れで
あるか判定する。ここで、変極点の周波数をｆＰ(t) と
しておき（Ｓ１００６）、どちらか判定するためｆＰ
(t) を過去の脈波成分の周波数ｆＰ(t-1) の例えば±２
０％未満であれば、脈波成分とする基準を設定し、判断
する（Ｓ１００８）。±２０％未満であり脈波成分と判
断された場合、脈波成分が存在するので、ｆｎｏｎｅ＝
０とする（Ｓ１０１０）。つまり、ｆＰ(t) が現在の脈
拍数として換算できる。±２０％以外であれば、体動成
分と判断され（Ｓ１００９）、脈波成分は存在しないの
で、このときの周波数ｆＰ(t) は体動成分の周波数ｆＴ
(t) となる（Ｓ１００９）。さらに、ｆｎｏｎｅ＝１と
する（Ｓ１０１１）。変極点が２点以上ある場合は（Ｓ
１００５）、脈波成分と体動成分の両方が存在すること
なので、どちらが脈波成分でどちらかが体動成分である
か判定する。ｆＰ(t-1) の周波数に近い方を脈波成分と
みなしてｆＰ(t) とし、遠い方は体動成分とみなされる
ので、ｆＴ(t) とする（Ｓ１００７）。その後、脈波成
分が存在するのでｆｎｏｎｅ＝０とする（Ｓ１０１
０）。次の時間を調査するためにｔを一つ増す（Ｓ１０
１２）、これらの処理によって脈波成分を抽出できると
共に、脈波成分が欠落する時間がわかる。
【００３０】（第三の実施形態）
以下に、本発明の脈拍計の第三の実施形態を説明する。
第三の実施形態の機能ブロック図は図３であり、第一の
実施形態と同様である。第一の実施形態と第二の実施形
態は局所的に変化する信号の処理を例に挙げてきたが、
第三の実施形態では、周期的な脈波成分に周期的な体動
成分が混入した場合に脈波成分を抽出する方法を示す。
第三の実施形態の機能ブロック図は図３であり、第一の
実施形態と同様である。第一の実施形態と第二の実施形
態は局所的に変化する信号の処理を例に挙げてきたが、
第三の実施形態では、周期的な脈波成分に周期的な体動
成分が混入した場合に脈波成分を抽出する方法を示す。
【００３１】周期的な運動であるランニングの実施時に
計測した脈波信号（図１１（ａ））を基本ウェーブレッ
ト関数として、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ関数を使いウェー
ブレット変換した結果（図１１（ｂ））を示す。脈波信
号（図１１（ａ））の横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、
０．１２５秒間隔で１２８点サンプリングしたもので、
縦軸は脈波信号の電位をＡ／Ｄ変換した後のレベルであ
る。
計測した脈波信号（図１１（ａ））を基本ウェーブレッ
ト関数として、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ関数を使いウェー
ブレット変換した結果（図１１（ｂ））を示す。脈波信
号（図１１（ａ））の横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、
０．１２５秒間隔で１２８点サンプリングしたもので、
縦軸は脈波信号の電位をＡ／Ｄ変換した後のレベルであ
る。
【００３２】脈波信号（図１１（ａ））をウェーブレッ
ト変換した結果（図１１（ｂ））の横軸は時間（ｓｅ
ｃ）を示し、脈波信号（図１１（ａ））の横軸と同様で
ある。縦軸は周波数（Ｈｚ）を示す。グラフ内の濃淡
は、ウェーブレット変換した後のウェーブレット係数の
レベルの強弱を示し、レベルが高くなるにつれて濃くな
り黒くなる。レベルが高いほどその点における周波数成
分が多い。つまり、サンプリング時間毎の脈波信号の周
波数分布がわかる。これによって、脈波成分と脈波信号
に混入した体動の周波数成分を捕らえることができる。
この脈波信号（図１１（ａ））のＦＦＴ処理した波形が
図１１（ｃ）に示されるが、スペクトルが脈波成分と体
動成分の二本が存在し、どちらが脈波成分であるか特定
出来ない。
ト変換した結果（図１１（ｂ））の横軸は時間（ｓｅ
ｃ）を示し、脈波信号（図１１（ａ））の横軸と同様で
ある。縦軸は周波数（Ｈｚ）を示す。グラフ内の濃淡
は、ウェーブレット変換した後のウェーブレット係数の
レベルの強弱を示し、レベルが高くなるにつれて濃くな
り黒くなる。レベルが高いほどその点における周波数成
分が多い。つまり、サンプリング時間毎の脈波信号の周
波数分布がわかる。これによって、脈波成分と脈波信号
に混入した体動の周波数成分を捕らえることができる。
この脈波信号（図１１（ａ））のＦＦＴ処理した波形が
図１１（ｃ）に示されるが、スペクトルが脈波成分と体
動成分の二本が存在し、どちらが脈波成分であるか特定
出来ない。
【００３３】次に、ウェーブレット変換した結果（図１
１（ｂ））から脈波成分を抽出するための処理結果を図
１２に示す。横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、０．１２５
秒間隔で１２８点あり、図１１（ａ）、図１１（ｂ）の
横軸と同様である。縦軸はウェーブレット変換した結果
（図１１（ｂ））の各時間における周波数の変極点を抽
出しプロットしたものである。変極点が常に２点存在
し、脈波成分と体動成分である。図１２は変極点の周波
数におけるウェーブレット係数の高い方の値を”●”で
プロットし、低い方の値を”▲”でプロットしてある。
ウェーブレット変換する前に脈波信号に応じた基底関数
のパラメータを決定することで、脈波信号に対して効率
の良い時間周波数変換が成されるので、体動成分より脈
波成分の方がよりウェーブレット係数の値が高い結果と
なる。よって、”●”でプロットされた方を脈波成分と
判断できる。
１（ｂ））から脈波成分を抽出するための処理結果を図
１２に示す。横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、０．１２５
秒間隔で１２８点あり、図１１（ａ）、図１１（ｂ）の
横軸と同様である。縦軸はウェーブレット変換した結果
（図１１（ｂ））の各時間における周波数の変極点を抽
出しプロットしたものである。変極点が常に２点存在
し、脈波成分と体動成分である。図１２は変極点の周波
数におけるウェーブレット係数の高い方の値を”●”で
プロットし、低い方の値を”▲”でプロットしてある。
ウェーブレット変換する前に脈波信号に応じた基底関数
のパラメータを決定することで、脈波信号に対して効率
の良い時間周波数変換が成されるので、体動成分より脈
波成分の方がよりウェーブレット係数の値が高い結果と
なる。よって、”●”でプロットされた方を脈波成分と
判断できる。
【００３４】図１３は以上述べた脈波成分を抽出する手
順を示すフローチャートである。図３及び図１３におい
て、ＣＰＵ３０５は脈波検出（Ｓ１３０１）した脈波信
号をＡ／Ｄ変換（Ｓ１３０２）したデータをウェーブレ
ット変換に代表される時間周波数分析を行なう（Ｓ１３
０４）。また、時間周波数分析する際に使用する基底関
数のパラメータを、脈波検出（Ｓ１３０１）した脈波信
号を微分した変極点の数で決定する（Ｓ１３０３）。Ｓ
１３０５でｔ＝１とする。ｔはサンプリング点を示し、
時間はサンプリング時間×ｔである。ウェーブレット変
換の結果から、（サンプリング時間×ｔ）時間における
周波数の変極点を抽出する（Ｓ１３０６）。変極点の数
をカウントして、１点の場合は脈波成分のみ存在し、体
動成分の無い状態である人体が安静と判断できる（Ｓ１
３０７）。この時の変極点の周波数ｆＰ(t) を記憶する
（Ｓ１３０８）。つまり、ｆＰ(t) は現在の脈拍数であ
る。Ｓ１３０７で変極点が２点以上の場合、ウェーブレ
ット係数の強い変極点の周波数をｆＰ(t) とし、弱い方
を体動の周波数と判断できるのでｆＴ(t) とする（Ｓ１
３０９）。次の時間を調査するためにｔを一つ増す（Ｓ
１３１０）。順次この動作を繰り返す。この処理によっ
て脈波成分を抽出できる。
順を示すフローチャートである。図３及び図１３におい
て、ＣＰＵ３０５は脈波検出（Ｓ１３０１）した脈波信
号をＡ／Ｄ変換（Ｓ１３０２）したデータをウェーブレ
ット変換に代表される時間周波数分析を行なう（Ｓ１３
０４）。また、時間周波数分析する際に使用する基底関
数のパラメータを、脈波検出（Ｓ１３０１）した脈波信
号を微分した変極点の数で決定する（Ｓ１３０３）。Ｓ
１３０５でｔ＝１とする。ｔはサンプリング点を示し、
時間はサンプリング時間×ｔである。ウェーブレット変
換の結果から、（サンプリング時間×ｔ）時間における
周波数の変極点を抽出する（Ｓ１３０６）。変極点の数
をカウントして、１点の場合は脈波成分のみ存在し、体
動成分の無い状態である人体が安静と判断できる（Ｓ１
３０７）。この時の変極点の周波数ｆＰ(t) を記憶する
（Ｓ１３０８）。つまり、ｆＰ(t) は現在の脈拍数であ
る。Ｓ１３０７で変極点が２点以上の場合、ウェーブレ
ット係数の強い変極点の周波数をｆＰ(t) とし、弱い方
を体動の周波数と判断できるのでｆＴ(t) とする（Ｓ１
３０９）。次の時間を調査するためにｔを一つ増す（Ｓ
１３１０）。順次この動作を繰り返す。この処理によっ
て脈波成分を抽出できる。
【００３５】脈波信号の特徴を反映した基底関数を作成
することで、脈波成分のみが強調されて検出される。つ
まり、脈波信号の中に性質の異なる脈波成分と体動成分
が混在してもそれらをうまく分離できる。ウェーブレッ
ト関数のパラメータの決定方法（変更手段）の一例を次
に説明する。
することで、脈波成分のみが強調されて検出される。つ
まり、脈波信号の中に性質の異なる脈波成分と体動成分
が混在してもそれらをうまく分離できる。ウェーブレッ
ト関数のパラメータの決定方法（変更手段）の一例を次
に説明する。
【００３６】図１４（ａ）は体動が無く安静時に検出し
た脈波波形である。この波形を二回微分した波形を図１
４（ｂ）に示す。この場合変極点は３点となる。二次微
分を行なうことで脈波波形の特徴を抽出する。この時の
変極点数をウェーブレット関数のパラメータとして使用
する。ウェーブレット変換には、基底関数として、非直
交基底、直交基底、双直交基底に大別され、汎用的に使
われている関数として非直交基底にはＧａｂｏｒ等、直
交基底にはＤａｕｂｅｃｈｉｅｓ、Ｓｙｍｌｅｔｓ、Ｍ
ａｙｅｒ等、双直交基底にはＳｐｌｉｎｅ等があり、時
間周波数分析に都合の良い関数が選択される。また、脈
波波形に適応した関数も作成することが可能である。
た脈波波形である。この波形を二回微分した波形を図１
４（ｂ）に示す。この場合変極点は３点となる。二次微
分を行なうことで脈波波形の特徴を抽出する。この時の
変極点数をウェーブレット関数のパラメータとして使用
する。ウェーブレット変換には、基底関数として、非直
交基底、直交基底、双直交基底に大別され、汎用的に使
われている関数として非直交基底にはＧａｂｏｒ等、直
交基底にはＤａｕｂｅｃｈｉｅｓ、Ｓｙｍｌｅｔｓ、Ｍ
ａｙｅｒ等、双直交基底にはＳｐｌｉｎｅ等があり、時
間周波数分析に都合の良い関数が選択される。また、脈
波波形に適応した関数も作成することが可能である。
【００３７】ここでは、直交基底のＤａｕｂｅｃｈｉｅ
ｓを例にとる。ここで、変極点数をＮとして、基底関数
ψ（ｘ）は、
ｓを例にとる。ここで、変極点数をＮとして、基底関数
ψ（ｘ）は、
【００３８】
【数１】
【００３９】で与えられる。Ｎ＝３、Ｎ＝８の時のψ
（ｘ）をそれぞれ図１５（ａ）、図１５（ｂ）に示し
た。この基底関数を使用し、ウェーブレット変換を行な
う。第三の実施形態ではＮ＝３の時、つまり図１５
（ｂ）のψ（ｘ）を用いた。
（ｘ）をそれぞれ図１５（ａ）、図１５（ｂ）に示し
た。この基底関数を使用し、ウェーブレット変換を行な
う。第三の実施形態ではＮ＝３の時、つまり図１５
（ｂ）のψ（ｘ）を用いた。
【００４０】以上、脈波センサのみで脈波成分と体動成
分を切り分けて、脈波成分を特定し脈拍数を求める実現
する方法を述べてきたが、より精度を高めるために脈波
センサと体動センサとを設けて脈波成分を特定する構成
も可能である。この機能ブロック図を図１６に示す。
分を切り分けて、脈波成分を特定し脈拍数を求める実現
する方法を述べてきたが、より精度を高めるために脈波
センサと体動センサとを設けて脈波成分を特定する構成
も可能である。この機能ブロック図を図１６に示す。
【００４１】上記で述べた具体的な実施形態において、
時間周波数分析手段として、ヴィグナービル分布を使用
することも可能である。
時間周波数分析手段として、ヴィグナービル分布を使用
することも可能である。
【００４２】図１７は本発明の外観の例を示す説明図で
ある。（ａ）は脈波センサを指サック１７０１に組み込
んだタイプで、（ｂ）は脈波センサ１７０２をベルト１
７０３に組み込んだタイプ、（ｃ）は脈波センサ１７０
４を腕時計バンドに組み込んだタイプである。脈波セン
サをより脈波を抽出しやすい形態で、人体の一部に装着
する。
ある。（ａ）は脈波センサを指サック１７０１に組み込
んだタイプで、（ｂ）は脈波センサ１７０２をベルト１
７０３に組み込んだタイプ、（ｃ）は脈波センサ１７０
４を腕時計バンドに組み込んだタイプである。脈波セン
サをより脈波を抽出しやすい形態で、人体の一部に装着
する。
【００４３】
【発明の効果】以上述べてきたように、本発明によれば
運動中の人体の一部に装着した脈波センサの脈波信号を
時間周波数分析した結果から脈波成分を抽出する脈波成
分抽出手段を設けることにより、周期的及び不規則の運
動状態の脈拍数を表示出来るようになった。さらに、パ
ラメータ変更手段を設けることで時間周波数分析に使用
する基底関数のパラメータを脈波成分を抽出しやすい値
にできる。また、本発明によれば、人体の一部に装着し
た脈波センサの脈波検出状態の判定が可能である。
運動中の人体の一部に装着した脈波センサの脈波信号を
時間周波数分析した結果から脈波成分を抽出する脈波成
分抽出手段を設けることにより、周期的及び不規則の運
動状態の脈拍数を表示出来るようになった。さらに、パ
ラメータ変更手段を設けることで時間周波数分析に使用
する基底関数のパラメータを脈波成分を抽出しやすい値
にできる。また、本発明によれば、人体の一部に装着し
た脈波センサの脈波検出状態の判定が可能である。
【図１】本発明の代表的構成の第一の形態を示す機能ブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】本発明の代表的構成の第二の形態を示す機能ブ
ロック図である。
ロック図である。
【図３】本発明の脈拍計の第一の実施形態を示す機能ブ
ロック図である。
ロック図である。
【図４】本発明の脈拍計の第一の実施形態におけるＣＰ
Ｕの動作概要を示すフローチャートである。
Ｕの動作概要を示すフローチャートである。
【図５】（ａ）はウェーブレット変換の対象となる波形
例、（ｂ）はその波形をウェーブレット変換した結果、
（ｃ）は（ａ）をＦＦＴ処理した結果を示す図である。
例、（ｂ）はその波形をウェーブレット変換した結果、
（ｃ）は（ａ）をＦＦＴ処理した結果を示す図である。
【図６】図５（ｂ）から抽出した変極点を表す図であ
る。
る。
【図７】本発明の脈拍計の脈波成分の特定方法の第一の
実施形態のフローチャートである。
実施形態のフローチャートである。
【図８】（ａ）はウェーブレット変換の対象となる波形
例、（ｂ）はその波形をウェーブレット変換した結果、
（ｃ）は（ａ）をＦＦＴ処理した結果を示す図である。
例、（ｂ）はその波形をウェーブレット変換した結果、
（ｃ）は（ａ）をＦＦＴ処理した結果を示す図である。
【図９】図８（ｂ）から抽出した変極点を示す図であ
る。
る。
【図１０】本発明の脈拍計の脈波成分の特定方法の第二
の実施形態のフローチャートである。
の実施形態のフローチャートである。
【図１１】（ａ）はウェーブレット変換の対象となる波
形例、（ｂ）はその波形をウェーブレット変換した結
果、（ｃ）は（ａ）をＦＦＴ処理した結果を示す図であ
る。
形例、（ｂ）はその波形をウェーブレット変換した結
果、（ｃ）は（ａ）をＦＦＴ処理した結果を示す図であ
る。
【図１２】図１１（ｂ）から抽出した変極点を表す図で
ある。
ある。
【図１３】本発明の脈拍計の脈波成分の特定方法の第三
の実施形態のフローチャートである。
の実施形態のフローチャートである。
【図１４】（ａ）は脈波信号の波形例、（ｂ）はその波
形を二次微分した結果を示す図である。
形を二次微分した結果を示す図である。
【図１５】（ａ）はＮ＝３のＤａｕｂｅｃｈｉｅｓ関
数、（ｂ）はＮ＝８のＤａｕｂｅｃｈｉｅｓ関数を示す
図である。
数、（ｂ）はＮ＝８のＤａｕｂｅｃｈｉｅｓ関数を示す
図である。
【図１６】本発明の代表的構成の形態の一例を示す機能
ブロック図である。
ブロック図である。
【図１７】本発明の脈拍計の外観の例を示す説明図であ
り、（ａ）は脈波センサを指サック型としたもの、
（ｂ）は脈波センサをベルトに組み込んだもの、（ｃ）
は脈波センサを腕時計バンドに組み込んだものである。
り、（ａ）は脈波センサを指サック型としたもの、
（ｂ）は脈波センサをベルトに組み込んだもの、（ｃ）
は脈波センサを腕時計バンドに組み込んだものである。
【図１８】従来の脈拍計の構成を示す機能ブロック図で
ある。
ある。
【図１９】周期的な運動状態において、（ａ）は脈波セ
ンサの出力をＦＦＴ処理した結果、（ｂ）は体動センサ
の出力をＦＦＴ処理した結果、（ｃ）は（ａ）と（ｂ）
の差分を取った結果を示す図である。
ンサの出力をＦＦＴ処理した結果、（ｂ）は体動センサ
の出力をＦＦＴ処理した結果、（ｃ）は（ａ）と（ｂ）
の差分を取った結果を示す図である。
【図２０】不規則な運動状態において、（ａ）は脈波セ
ンサの出力をＦＦＴ処理した結果、（ｂ）は体動センサ
の出力をＦＦＴ処理した結果、（ｃ）は（ａ）と（ｂ）
の差分を取った結果を示す図である。
ンサの出力をＦＦＴ処理した結果、（ｂ）は体動センサ
の出力をＦＦＴ処理した結果、（ｃ）は（ａ）と（ｂ）
の差分を取った結果を示す図である。
１０１ 脈波検出手段
１０２ 時間周波数分析手段
１０３ 脈波成分抽出手段
１０４ 脈拍数演算手段
１０５ 表示手段
２０１ 脈波検出手段
２０２ 脈波信号変換手段
２０３ 脈波信号記憶手段
２０４ 脈波信号演算手段
２０５ 脈波成分抽出手段
２０６ 検出状態判定手段
２０７ 脈拍数演算手段
２０８ 表示手段
２０９ パラメータ変更手段
１２０１ 指サック
１２０２ 脈波センサ
１２０３ ベルト
１２０４ 脈波センサ
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平７−88092（ＪＰ，Ａ)
特開 昭63−145631（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−90913（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−114021（ＪＰ，Ａ)
米国特許6036653（ＵＳ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
A61B 5/0245
Claims (8)
- 【請求項１】 脈波センサにより脈波を検出し、脈波信
号を出力する脈波検出手段と、 前記脈波信号を時間周波数分析する時間周波数分析手段
と、 前記時間周波数分析手段で分析された結果から、前記脈
波信号に含まれる体動成分と脈波成分とを特定し、その
内の前記脈波成分を抽出する脈波成分抽出手段とを具備
することを特徴とする脈拍計。 - 【請求項２】 脈波センサにより脈波を検出し、脈波信
号を出力する脈波検出手段と、 前記脈波信号を時間周波数分析する時間周波数分析手段
と、 前記時間周波数分析手段で分析された結果から、前記脈
波信号に含まれる体動成分と脈波成分とを特定する脈波
成分抽出手段と、 前記体動成分の有無から、人体が運動状態であるか無い
かを判別する判別手段とを具備することを特徴とする脈
拍計。 - 【請求項３】 前記判別手段が運動状態で無いと判別し
た時に、前記時間周波数分析手段に使用する関数のパラ
メータを変更するパラメータ変更手段を具備することを
特徴とする請求項２記載の脈拍計。 - 【請求項４】 前記脈波成分抽出手段は、前記時間周波
数分析手段で分析された結果の周波数係数分布の変極点
の数により前記脈波成分と前記体動成分とを特定するこ
とを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の脈
拍計。 - 【請求項５】 前記脈波成分抽出手段から抽出された前
記脈波成分から脈拍数を算出する脈拍数算出手段を具備
することを特徴とする請求項１記載の脈拍計。 - 【請求項６】 前記時間周波数分析手段はウェーブレッ
ト変換を使用することを特徴とする請求項１または２の
いずれかに記載の脈拍計。 - 【請求項７】 前記時間周波数分析手段はヴィグナービ
ル分布を使用することを特徴とする請求項１または２の
いずれかに記載の脈拍計。 - 【請求項８】 前記パラメータ変更手段は、前記脈波信
号を微分した結果により得られる変極点の数により、前
記パラメータを決定することを特徴とする請求項３記載
の脈拍計。
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