JP4637098B2 - 負荷体状態判定装置、乗物用シート及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
前記変位信号収集センサから得られた信号データから、原波形を所定時間範囲毎に区分し、該所定時間範囲における信号データの変化率を平均変位傾きとして求める平均変位傾き演算手段と、
前記平均変位傾きの時系列データから、所定のサンプリング時間毎の平均変位傾きの変化率を、所定のスライドラップ率で所定回数スライド計算して強調変位傾きとして求めていき、該強調変位傾きの時系列データを得る強調変位傾き演算手段と、
前記強調変位傾き演算手段により得られた強調変位傾きの時系列データが、所定の範囲内に収まって推移している場合に物と判定し、所定の範囲を超える傾き変化を備えて推移している場合に人と判定する負荷体の種別判定手段と
を具備することを特徴とする負荷体状態判定装置を提供する。
請求項2記載の発明では、前記変位信号収集センサが、負荷体支持手段に付設されていることを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置を提供する。
請求項3記載の発明では、前記平均変位傾き演算手段が、前記変位信号収集センサから得られた信号データから、原波形を所定時間範囲毎に区分すると共に、該所定時間範囲内でさらに複数区間に区分し、各区間毎の変化率を原波形変位傾きとして求める原波形変位傾き演算手段と、
前記原波形変位傾き演算手段により得られた各原波形変位傾きを合計する原波形変位傾き合計手段と
を備え、前記原波形変位傾き合計手段により得られた合計値を平均変位傾きとして設定する構成であることを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置を提供する。
請求項4記載の発明では、前記原波形変位傾き演算手段が、原波形の振幅の上限側の包絡線、下限側の包絡線又はいずれかの包絡線に略平行な曲線と、原波形との各交点間を一つの区間として各区間毎の変化率を前記原波形変位傾きとして求める構成であることを特徴とする請求項3記載の負荷体状態判定装置を提供する。
請求項5記載の発明では、前記強調変位傾き演算手段のスライド計算に用いるサンプリング時間間隔が180秒であり、スライドラップ率が90%であることを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置を提供する。
請求項6記載の発明では、前記負荷体支持手段が乗物用シートであり、前記変位信号収集センサが、シートクッション、シードバック又はヘッドレストのいずれか少なくとも1カ所に付設され、負荷体の生体変位信号による圧力変動を検知する構造であることを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置を提供する。
請求項7記載の発明では、前記負荷体支持手段が乗物用シートであり、前記変位信号収集センサが、シートのシートクッションの少なくとも1カ所に付設され、負荷体の臀部筋肉を介しての生体変位信号による圧力変動を検知する構造であることを特徴とする請求項6記載の負荷体状態判定装置を提供する。
請求項8記載の発明では、前記負荷体支持手段が乗物用シートであり、前記変位信号収集センサが、負荷体の生体変位信号により変位する部材の変位量を検出する構造であることを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置を提供する。
請求項9記載の発明では、負荷体の生体変位信号により変位する部材の変位量を検出する前記変位信号収集センサが、負荷体の荷重を検知する荷重検知手段としても機能することを特徴とする請求項9記載の負荷体状態判定装置を提供する。
請求項10記載の発明では、前記変位信号収集センサとは別途に、負荷体の荷重を検知する荷重検知手段を備えていることを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置を提供する。
請求項11記載の発明では、前記変位信号収集センサとは別途に、負荷体の荷重を検知する荷重検知手段を備えており、前記荷重検知手段から得られる負荷体の荷重を、予め記憶部に記憶された基準荷重と比較し、該荷重を比較要素に加えて、体格の大小の別、大人と子供の区別のうち、いずれか少なくとも一つの要素を判別する比較手段をさらに有することを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置を提供する。
請求項12記載の発明では、前記荷重検知手段が、負荷体支持手段のうち、負荷体の荷重により変位する部材の変位量を検出する変位検出機構であることを特徴とする請求項10又は11記載の負荷体状態判定装置を提供する。
請求項13記載の発明では、負荷体支持部であるシートクッション、シートバック、ヘッドレストのいずれか少なくとも1カ所に設けられ、前記負荷体支持部に支持される負荷体の生体変位信号に起因した該負荷体支持部の変位を収集可能な変位信号収集センサと、
前記変位信号収集センサから得られた信号データを解析し、負荷体の状態を判定する負荷体状態判定装置と
を具備した乗物用シートであって、
前記負荷体状態判定装置が、前記変位信号収集センサから得られた信号データから、原波形を所定時間範囲毎に区分し、該所定時間範囲における信号データの変化率を平均変位傾きとして求める平均変位傾き演算手段と、
前記平均変位傾きの時系列データから、所定のサンプリング時間毎の平均変位傾きの変化率を、所定のスライドラップ率で所定回数スライド計算して強調変位傾きとして求めていき、該強調変位傾きの時系列データを得る強調変位傾き演算手段と、
前記強調変位傾き演算手段により得られた強調変位傾きの時系列データから、負荷体の状態を判定する状態判定手段と、
前記強調変位傾き演算手段により得られた強調変位傾きの時系列データが、所定の範囲内に収まって推移している場合に物と判定し、所定の範囲を超える傾き変化を備えて推移している場合に人と判定する負荷体の種別判定手段と
を具備することを特徴とする乗物用シートを提供する。
請求項14記載の発明では、前記負荷体支持部は、平衡状態におけるバネ定数の小さい除振機構と、人の筋肉のバネ特性に近似したバネ特性を備えるように設けられたクッション機構とを備えてなり、
前記変位信号収集センサが、前記除振機構とクッション機構との間に設けられていることを特徴とする請求項13記載の乗物用シートを提供する。
請求項15記載の発明では、前記変位信号収集センサが、シートクッションに配設され、前記除振機構に含まれるベースクッション材と、クッションフレームに張設され、前記クッション機構に含まれる表層クッション材との間に配設され、臀部筋肉を介しての生体変位信号を収集可能であることを特徴とする請求項14記載の乗物用シートを提供する。
請求項16記載の発明では、前記負荷体状態判定装置の平均変位傾き演算手段が、前記変位信号収集センサから得られた信号データから、原波形を所定時間範囲毎に区分すると共に、該所定時間範囲内でさらに複数区間に区分し、各区間毎の変化率を原波形変位傾きとして求める原波形変位傾き演算手段と、
前記原波形変位傾き演算手段により得られた各原波形変位傾きを合計する原波形変位傾き合計手段と
を備え、前記原波形変位傾き合計手段により得られた合計値を平均変位傾きとして設定する構成であることを特徴とする請求項13記載の乗物用シートを提供する。
請求項17記載の発明では、前記負荷体状態判定装置の原波形変位傾き演算手段が、原波形の振幅の上限側の包絡線、下限側の包絡線又はいずれかの包絡線に略平行な曲線と、原波形との各交点間を一つの区間として各区間毎の変化率を前記原波形変位傾きとして求める構成であることを特徴とする請求項16記載の乗物用シートを提供する。
請求項18記載の発明では、前記負荷体状態判定装置に含まれる強調変位傾き演算手段のスライド計算に用いるサンプリング時間間隔が180秒であり、スライドラップ率が90%であることを特徴とする請求項13記載の乗物用シートを提供する。
請求項19記載の発明では、さらに、負荷体の荷重を検知する荷重検知手段を備えていることを特徴とする請求項13記載の乗物用シートを提供する。
請求項20記載の発明では、さらに、負荷体の荷重を検知する荷重検知手段を備えていると共に、前記荷重検知手段から得られる負荷体の荷重を、予め記憶部に記憶された基準荷重と比較し、該荷重を比較要素に加えて、体格の大小の別、大人と子供の区別のうち、いずれか少なくとも一つの要素を判別する比較手段を有することを特徴とする請求項13記載の乗物用シートを提供する。
請求項21記載の発明では、負荷体支持手段に支持される負荷体の生体変位信号を収集可能な変位信号収集センサから得られた信号データを解析し、負荷体の状態を判定するプロセスをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記変位信号収集センサから得られた信号データから、原波形を所定時間範囲毎に区分し、該所定時間範囲における信号データの変化率を平均変位傾きとして求める平均変位傾き演算ステップと、
前記平均変位傾きの時系列データから、所定のサンプリング時間毎の平均変位傾きの変化率を、所定のスライドラップ率で所定回数スライド計算して強調変位傾きとして求めていき、該強調変位傾きの時系列データを得る強調変位傾き演算ステップと、
前記強調変位傾き演算ステップにより得られた強調変位傾きの時系列データが、所定の範囲内に収まって推移している場合に物と判定し、所定の範囲を超える傾き変化を備えて推移している場合に人と判定する負荷体の種別判定ステップと
をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを提供する。
請求項22記載の発明では、前記平均変位傾き演算ステップが、前記変位信号収集センサから得られた信号データから、原波形を所定時間範囲毎に区分すると共に、該所定時間範囲内でさらに複数区間に区分し、各区間毎の変化率を原波形変位傾きとして求める原波形変位傾き演算ステップと、
前記原波形変位傾き演算ステップにより得られた各原波形変位傾きを合計する原波形変位傾き合計ステップと
をコンピュータに実行させ、前記原波形変位傾き合計ステップにより得られた合計値を平均変位傾きとして設定する請求項21記載のコンピュータプログラムを提供する。
請求項23記載の発明では、前記原波形変位傾き演算ステップが、原波形の振幅の上限側の包絡線、下限側の包絡線又はいずれかの包絡線に略平行な曲線と、原波形との各交点間を一つの区間として各区間毎の変化率を前記原波形変位傾きとして求めることをコンピュータに実行させる請求項22記載のコンピュータプログラムを提供する。
請求項24記載の発明では、前記強調変位傾き演算ステップのスライド計算に用いるサンプリング時間間隔が180秒であり、スライドラップ率が90%であることを特徴とする請求項21記載のコンピュータプログラムを提供する。
そして、このようにして求めた強調変位傾きの時系列データの変動傾向と生体の状態との関係を予め規定しておくことにより、該変動傾向から生体の状態、例えば、覚醒状態、睡眠状態、あるいは覚醒と睡眠との間の遷移状態(入眠移行期)であるかどうかを判定することができる。
なお、自動車等のシート100により生体変位信号を採取する場合、上記のような圧力センサを用いれば、人が特別な測定装置を装着することなく着座するだけで生体変位信号を、筋肉を伝播する体表面の振動として採取できるため好ましい。しかしながら、後述の心身状態判定手段(心身状態判定ステップ)23aにより、入眠予兆の検知や疲労度解析などを行う場合には、よりノイズの少ない信号データとして、脈波や呼吸などの生体信号そのものを生体変位信号として採取することが好ましい。例えば、自動車の助手席に人を着座させて、シートやサスペンションの性能評価などの実験を行う場合や、病院等で患者の生体評価に用いたりする場合には、このような構成としても、自動車の運転等に支障を来すわけではないため、有効である。この場合、例えば、公知の指尖容積脈波を採取する光学式指尖脈波計や耳朶脈波を採取する測定器具などを変位信号収集センサとして用いることができる。
スライド計算(1):T/10(s)〜T+T/10(s)間、
スライド計算(2):2×T/10(s)〜T+2×T/10(s)間、
スライド計算(n):n×T/10(s)〜T+n×T/10(s)間
における各平均変位傾きの変化率を最小二乗法により求めていく。
(ノイズ信号除去確認試験)
図1〜図3に示した、シートクッション120のベースクッション材126と表層クッション材127との間に、変位信号収集センサ10としての圧力センサを付設したシート100を、外部振動の入力されない環境下に設置した場合(静的状態)と、加振機上に設置した場合(動的状態)とで着座実験を行った。ベースクッション材126としては立体編物を用いており、表層クッション材127としてはクッションフレームに伸び率5%未満で張設した立体編物を用いている。その他の構成は、上記したとおりである。被験者は、30代の健康な日本人男性であり、静的状態、動的状態のそれぞれについて、同じ被験者が30分間着座して、圧力センサのデータを収集した。なお、動的状態では、1.3Hzにおいて振幅のP−P値で2.0Gの衝撃性振動が発生する突起乗り越えを含む、米国のミシガン州でワゴン車を用いて採取したランダム振動で励振した。
(着座時睡眠試験)
(1)実車試験
試験例1と同様のシートを自動車の助手席に搭載して被験者を着座させて市街地を走行したが、生体変位信号としては、圧力センサによる臀部筋肉の振動ではなく、車内に光学式指尖脈波計を設置し、被験者の指尖容積脈波を採取した。そして、指尖容積脈波の強調変位傾きの時系列データと心身状態との関係を調べた。後部座席に観察者が乗車し、被験者の状態変化を観察した。なお、被験者は30歳代の健康な日本人女性である。結果を図17〜図19に示す。
試験例1と同様のシートを実験室内にセットし、被験者を着座させて30分間指尖容積脈波を採取し、強調変位傾きの時系列データと心身状態との関係を調べた。この試験でも観察者により被験者の状態変化を観察した。被験者は20歳代の健康な日本人男性である。結果を図20〜図22に示す。
(指尖容積脈波と臀部筋肉を介して採取される生体変位信号との比較)
試験例2の自動車の助手席に被験者を着座させ、山陽自動車道下り線、宮島−岩国間を走行し、指尖容積脈波を採取すると共に、圧力センサにより、臀部筋肉を介して、臀部脈波が含まれる生体変位信号を採取した。それぞれについて、強調変位傾きの時系列データと心身状態との関係を調べた。後部座席には観察者が乗車し、被験者の状態変化を観察した。なお、被験者は20歳代、身長168cm、体重85kgの健康な日本人男性である。結果を図33に示す。図33(a)が指尖容積脈波の強調変位傾きの時系列データであり、(b)が臀部筋肉を介しての生体変位信号の強調変位傾きの時系列データである。
(指尖容積脈波と脳波との比較)
実験室内にセットされたベッドに被験者を横臥させて睡眠実験を行い、指尖容積脈波を採取して、強調変位傾きの時系列データと心身状態との関係を調べた。また、同時に頭部に脳波計を装着し、脳波も測定した。被験者は30歳代の健康な日本人女性である。図34に、本実験により測定された約30分間の強調変位傾きの時系列データ、最大リアプノフ指数の傾きの時系列データ、実測した脳波波形、脳波の解析波形及び解析波形の周波数分析を示す。
これに対し、図34の指尖容積脈波の強調変位傾きの時系列データにより判定した場合には、脳波計によりα波が連続的に現れて覚醒期と判定されるA区間において、前後の時系列とは明らかに異なる変位振幅を示す入眠予兆信号(450秒付近)を検出できており、脳波計よりも、より早く入眠予兆を検知できることがわかった。従って、生体変位信号の強調変位傾きによる心身状態の判定手法は、運転者への警告システムとして特に有効である。
(人と物との判定試験)
試験例1の動的状態における試験と同様の条件で、すなわち、加振機上に図1に示したシート100を設置して、米国ミシンガン州で採取したランダム振動で加振し、人が着席した場合と、荷物をシートクッション120上に載置した場合とで、圧力センサを用いて、圧力変動を信号データとして収集した。被験者は体重47kgの日本人女性であり、荷物は40kgの重り部材を用いた。結果を図23及び図24に示す。
Claims (24)
- 負荷体支持手段に支持される負荷体の生体変位信号を収集可能な変位信号収集センサから得られた信号データを解析し、負荷体の状態を判定する負荷体状態判定装置であって、
前記変位信号収集センサから得られた信号データから、原波形を所定時間範囲毎に区分し、該所定時間範囲における信号データの変化率を平均変位傾きとして求める平均変位傾き演算手段と、
前記平均変位傾きの時系列データから、所定のサンプリング時間毎の平均変位傾きの変化率を、所定のスライドラップ率で所定回数スライド計算して強調変位傾きとして求めていき、該強調変位傾きの時系列データを得る強調変位傾き演算手段と、
前記強調変位傾き演算手段により得られた強調変位傾きの時系列データが、所定の範囲内に収まって推移している場合に物と判定し、所定の範囲を超える傾き変化を備えて推移している場合に人と判定する負荷体の種別判定手段と
を具備することを特徴とする負荷体状態判定装置。 - 前記変位信号収集センサが、負荷体支持手段に付設されていることを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置。
- 前記平均変位傾き演算手段が、前記変位信号収集センサから得られた信号データから、原波形を所定時間範囲毎に区分すると共に、該所定時間範囲内でさらに複数区間に区分し、各区間毎の変化率を原波形変位傾きとして求める原波形変位傾き演算手段と、
前記原波形変位傾き演算手段により得られた各原波形変位傾きを合計する原波形変位傾き合計手段と
を備え、前記原波形変位傾き合計手段により得られた合計値を平均変位傾きとして設定する構成であることを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置。 - 前記原波形変位傾き演算手段が、原波形の振幅の上限側の包絡線、下限側の包絡線又はいずれかの包絡線に略平行な曲線と、原波形との各交点間を一つの区間として各区間毎の変化率を前記原波形変位傾きとして求める構成であることを特徴とする請求項3記載の負荷体状態判定装置。
- 前記強調変位傾き演算手段のスライド計算に用いるサンプリング時間間隔が180秒であり、スライドラップ率が90%であることを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置。
- 前記負荷体支持手段が乗物用シートであり、前記変位信号収集センサが、シートクッション、シードバック又はヘッドレストのいずれか少なくとも1カ所に付設され、負荷体の生体変位信号による圧力変動を検知する構造であることを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置。
- 前記負荷体支持手段が乗物用シートであり、前記変位信号収集センサが、シートのシートクッションの少なくとも1カ所に付設され、負荷体の臀部筋肉を介しての生体変位信号による圧力変動を検知する構造であることを特徴とする請求項6記載の負荷体状態判定装置。
- 前記負荷体支持手段が乗物用シートであり、前記変位信号収集センサが、負荷体の生体変位信号により変位する部材の変位量を検出する構造であることを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置。
- 負荷体の生体変位信号により変位する部材の変位量を検出する前記変位信号収集センサが、負荷体の荷重を検知する荷重検知手段としても機能することを特徴とする請求項9記載の負荷体状態判定装置。
- 前記変位信号収集センサとは別途に、負荷体の荷重を検知する荷重検知手段を備えていることを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置。
- 前記変位信号収集センサとは別途に、負荷体の荷重を検知する荷重検知手段を備えており、前記荷重検知手段から得られる負荷体の荷重を、予め記憶部に記憶された基準荷重と比較し、該荷重を比較要素に加えて、体格の大小の別、大人と子供の区別のうち、いずれか少なくとも一つの要素を判別する比較手段をさらに有することを特徴とする請求項1記載の負荷体状態判定装置。
- 前記荷重検知手段が、負荷体支持手段のうち、負荷体の荷重により変位する部材の変位量を検出する変位検出機構であることを特徴とする請求項10又は11記載の負荷体状態判定装置。
- 負荷体支持部であるシートクッション、シートバック、ヘッドレストのいずれか少なくとも1カ所に設けられ、前記負荷体支持部に支持される負荷体の生体変位信号に起因した該負荷体支持部の変位を収集可能な変位信号収集センサと、
前記変位信号収集センサから得られた信号データを解析し、負荷体の状態を判定する負荷体状態判定装置と
を具備した乗物用シートであって、
前記負荷体状態判定装置が、前記変位信号収集センサから得られた信号データから、原波形を所定時間範囲毎に区分し、該所定時間範囲における信号データの変化率を平均変位傾きとして求める平均変位傾き演算手段と、
前記平均変位傾きの時系列データから、所定のサンプリング時間毎の平均変位傾きの変化率を、所定のスライドラップ率で所定回数スライド計算して強調変位傾きとして求めていき、該強調変位傾きの時系列データを得る強調変位傾き演算手段と、
前記強調変位傾き演算手段により得られた強調変位傾きの時系列データから、負荷体の状態を判定する状態判定手段と、
前記強調変位傾き演算手段により得られた強調変位傾きの時系列データが、所定の範囲内に収まって推移している場合に物と判定し、所定の範囲を超える傾き変化を備えて推移している場合に人と判定する負荷体の種別判定手段と
を具備することを特徴とする乗物用シート。 - 前記負荷体支持部は、平衡状態におけるバネ定数の小さい除振機構と、人の筋肉のバネ特性に近似したバネ特性を備えるように設けられたクッション機構とを備えてなり、
前記変位信号収集センサが、前記除振機構とクッション機構との間に設けられていることを特徴とする請求項13記載の乗物用シート。 - 前記変位信号収集センサが、シートクッションに配設され、前記除振機構に含まれるベースクッション材と、クッションフレームに張設され、前記クッション機構に含まれる表層クッション材との間に配設され、臀部筋肉を介しての生体変位信号を収集可能であることを特徴とする請求項14記載の乗物用シート。
- 前記負荷体状態判定装置の平均変位傾き演算手段が、前記変位信号収集センサから得られた信号データから、原波形を所定時間範囲毎に区分すると共に、該所定時間範囲内でさらに複数区間に区分し、各区間毎の変化率を原波形変位傾きとして求める原波形変位傾き演算手段と、
前記原波形変位傾き演算手段により得られた各原波形変位傾きを合計する原波形変位傾き合計手段と
を備え、前記原波形変位傾き合計手段により得られた合計値を平均変位傾きとして設定する構成であることを特徴とする請求項13記載の乗物用シート。 - 前記負荷体状態判定装置の原波形変位傾き演算手段が、原波形の振幅の上限側の包絡線、下限側の包絡線又はいずれかの包絡線に略平行な曲線と、原波形との各交点間を一つの区間として各区間毎の変化率を前記原波形変位傾きとして求める構成であることを特徴とする請求項16記載の乗物用シート。
- 前記負荷体状態判定装置に含まれる強調変位傾き演算手段のスライド計算に用いるサンプリング時間間隔が180秒であり、スライドラップ率が90%であることを特徴とする請求項13記載の乗物用シート。
- さらに、負荷体の荷重を検知する荷重検知手段を備えていることを特徴とする請求項13記載の乗物用シート。
- さらに、負荷体の荷重を検知する荷重検知手段を備えていると共に、前記荷重検知手段から得られる負荷体の荷重を、予め記憶部に記憶された基準荷重と比較し、該荷重を比較要素に加えて、体格の大小の別、大人と子供の区別のうち、いずれか少なくとも一つの要素を判別する比較手段を有することを特徴とする請求項13記載の乗物用シート。
- 負荷体支持手段に支持される負荷体の生体変位信号を収集可能な変位信号収集センサから得られた信号データを解析し、負荷体の状態を判定するプロセスをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記変位信号収集センサから得られた信号データから、原波形を所定時間範囲毎に区分し、該所定時間範囲における信号データの変化率を平均変位傾きとして求める平均変位傾き演算ステップと、
前記平均変位傾きの時系列データから、所定のサンプリング時間毎の平均変位傾きの変化率を、所定のスライドラップ率で所定回数スライド計算して強調変位傾きとして求めていき、該強調変位傾きの時系列データを得る強調変位傾き演算ステップと、
前記強調変位傾き演算ステップにより得られた強調変位傾きの時系列データが、所定の範囲内に収まって推移している場合に物と判定し、所定の範囲を超える傾き変化を備えて推移している場合に人と判定する負荷体の種別判定ステップと
をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。 - 前記平均変位傾き演算ステップが、前記変位信号収集センサから得られた信号データから、原波形を所定時間範囲毎に区分すると共に、該所定時間範囲内でさらに複数区間に区分し、各区間毎の変化率を原波形変位傾きとして求める原波形変位傾き演算ステップと、
前記原波形変位傾き演算ステップにより得られた各原波形変位傾きを合計する原波形変位傾き合計ステップと
をコンピュータに実行させ、前記原波形変位傾き合計ステップにより得られた合計値を平均変位傾きとして設定する請求項21記載のコンピュータプログラム。 - 前記原波形変位傾き演算ステップが、原波形の振幅の上限側の包絡線、下限側の包絡線又はいずれかの包絡線に略平行な曲線と、原波形との各交点間を一つの区間として各区間毎の変化率を前記原波形変位傾きとして求めることをコンピュータに実行させる請求項22記載のコンピュータプログラム。
- 前記強調変位傾き演算ステップのスライド計算に用いるサンプリング時間間隔が180秒であり、スライドラップ率が90%であることを特徴とする請求項21記載のコンピュータプログラム。
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