JP5674766B2 - 着用位置を検出するためのセンシングデバイス - Google Patents

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Description

本発明は、ユーザに対するデバイスの着用位置を検出するためのセンシングデバイスに関する。
近年、身体上のセンシングは、センサの小型化、省エネ、無線通信の範囲内の技術の発展により可能になっている。装着式の加速度計に基づく活動モニタ(AM;activity monitor)の形式のセンシングデバイスは、動作により誘発された加速度信号を記録することができる。斯様な加速度信号から、物理的活動に関連したエネルギ消費(AEE;activity related energy expenditure)、活動タイプ及び期間のような活動状況情報が抽出され得る。ヘルスケアのアプリケーションにおいて、活動状況情報は、ECG及び呼吸速度のような患者の命にかかわる身体信号を正しく解釈し、診断を改善するのに役立つ。コンシューマライフスタイルのアプリケーションにおいて、ユーザが健全な物理的活動レベルを維持するのを可能にし、それ故、非活動に関連した病気を回避する。
加速度データを、必要な精度をもつAEE値に変換するために、又は、正しい活動タイプの認識を与えることができるように、センサの位置の事前知識をもつことが極めて重要であり得る。論文""Detection of Sensor Wearing Positions for Accelerometry-based Daily Activity Assessment", The Sixth IASTED International Conference on Biomedical Engineering, Feb. 2008 by Yin and Goris"は、測定された加速度データから抽出された身体位置に依存した特徴を、規定された特徴データベースと比較することに基づいて、センサ着用位置を検出する方法を開示している。
図1は、Yin及びGorisによる述べられた論文からのものであり、現在の全加速度の形式で蓄積された加速度パワー(y軸)と二重標識水法で測定された対応する物理的活動レベル(x軸)との間の相関関係の一例を示している。実験データ4,5,6からの線形回帰からそれぞれ生ずる相関曲線1,2,3は、センサ着用位置、即ち、ウエスト1,4(ひし形)、手首2,5(四角)及びブラ3,6(三角)に依存して異なる。それ故、読み出しデータは同一の活動に関連するが、決定された物理的活動レベルは、加速度計の取り付け位置に応じて異なる。
それ故、身体上のセンシングデバイスの着用位置を正確に検出することが当該技術分野で必要である。
本発明の目的は、複数の身体位置で着用され得る一方で着用位置に関わらずデバイス自身の着用位置を正確に検出可能な、フレキシブルな身体上のセンシングデバイスを提供することにある。更に、本発明の他の目的は、着用位置を検出するための全自動センシングデバイスを提供するために、非常に限られた数のユーザ−デバイス間のインタラクションにより、及び、如何なるタイプの活動の間においてもユーザからの如何なる干渉を必要とすることなく、着用位置を抽出可能な、身体上のセンシングデバイスを提供することにある。
本発明は、好ましくは、1又はそれ以上の従来の欠点を単独で又は任意の組み合わせで軽減、緩和又は除去しようとする。
第1の態様によれば、着用位置を検出するためのセンシングデバイスであって、動作信号を検出するための動作センサと、高度信号を検出するための高度センサと、計算ユニットとを有し、前記動作センサ及び前記高度センサは、前記計算ユニットに通信可能に接続されており、前記計算ユニットは、前記動作信号及び前記高度信号を受信することに応答して、ユーザに対する当該センシングの前記着用位置を決定する、センシングデバイスが提供される。
本発明の発明者らは、高い確実性で正しい着用位置を検出するために、センシングデバイスが異なる身体部分に取り付けられたときにユーザの特定の移動の間に異なって振る舞う1つよりも多い入力信号に基づいて決定することが重要であることを理解した。ユーザの動作に関連した信号及びセンサの高度に関連した信号は、この要件を満たす。動作信号及び高度信号に基づいて着用位置を検出することにより、検出された信号に基づいて着用位置を単独で正確に決定し得るとともに、ユーザ入力を必要としないか又はユーザ入力を少ししか必要としないセンシングデバイスが、これにより提供され得る。従って、本発明の実施形態は、デバイスの着用位置を自動的に検出するセンシングデバイスを提供し得る。
本発明の有利な実施形態において、前記計算ユニットは、前記動作信号及び前記高度信号における予め選択されたタイプの動作を認識するか、又は、少なくとも、これらの信号における前記予め選択されたタイプの動作を表すデータの候補セグメントを認識するように更に適合される。前記計算ユニットは、前記予め選択されたタイプの動作又は予め選択されたタイプのデータの候補セグメントが、前記動作信号及び前記高度信号内に存在することを検出するように更に適合される。センシングデバイスを着用するユーザの特定のタイプの運動に基づいて着用位置を検出することにより着用位置の検出の精度が改善され得るので、検出された信号における動作タイプを認識することが有利である。
本発明の有利な実施形態において、前記計算ユニットは、前記予め選択されたタイプの動作の発生の間に測定された前記動作信号及び前記高度信号から1又はそれ以上のパラメータを抽出するように更に適合され、斯様なパラメータに基づいて前記着用位置を決定する。抽出されたパラメータの値及び/又は範囲に基づいて計算による決定プロセスを行うことが便利である。
本発明の有利な実施形態において、前記着用位置の決定は、分類アルゴリズムに基づいている。分類アルゴリズムは、複雑な入力信号に基づいて行う計算による決定に関して、よく適している。
第2の態様において、本発明は、センシングデバイスの着用位置を検出する方法であって、ユーザに対する着用位置の検出が、検出された動作信号及び検出された高度信号に基づく、方法に関する。
第3の態様において、本発明は、第2の態様の方法を実行するように適合されたコンピュータプログラムプロダクトに関する。本コンピュータプログラムプロダクトは、デバイスが本発明の第2の態様の機能性をレンダリングするようにセンシングデバイスの計算ユニットに実装され得る。
概して、本発明の種々の態様は、本発明の範囲内において可能な任意の手法において組み合わせられ得るか又は結合され得る。本発明のこれらの及び他の態様、特徴及び/又は利点は、後述される実施形態から明らかになり、これらの実施形態を参照して説明されるだろう。
本発明の実施形態は、図面を参照して、単なる例により、説明されるだろう。
加速度計データに基づく蓄積された加速度パワー及び二重標識水法に基づく対応する物理的活動レベルのグラフを示す。 着用位置を検出するためのセンシングデバイスの一実施形態を示す。 センシングデバイスの取り付け位置の例を示す。 センシングデバイスの着用位置を検出するためのアルゴリズムの一実施形態のブロック図を示す。 5A〜Dは、上下(stand-sit)遷移の間の加速度計及び高度計信号を示すスクリーンショットを示す。 動作信号及び高度信号から抽出されたパラメータの散布図を示す。 着用位置を検出するためのスキームにおいて仮説確認構造を実装するためのアルゴリズムの一実施形態のブロック図を示す。
本発明の実施形態は、デバイスの着用位置を検出するためのセンシングデバイスに関する。本センシングデバイスは、デバイスの着用位置が改良された動作のために必要とされる所与の機能性をもつホストデバイスの部分であり得る。斯様なデバイスは、これに限定するものではないが、活動センサ及び転倒検出器を含む。
図1は、本発明の背景技術の部分において既に述べられたように、計算された活動レベルが、活動センサの仮定した着用位置に依存し得ることを示している。検出された運動を物理的活動レベルに変換したときに正しい着用位置を用いないことは、これにより、計算された活動レベルにおける不確かさを取り入れ得る。転倒検出に関連して、正しい着用位置を知ることも重要である。転倒を検出するために用いられるアルゴリズムは、検出された運動が転倒に関連するかしないかを決定するために、検出された運動と一緒に着用位置を用いる。転倒検出において、実際に起こった転倒を見逃さない一方でできるだけ低い誤認アラームレートをもつことが重要であり、それ故、正しい着用位置を知ることが重要である。
図2は、着用位置を検出するためのセンシングデバイス20の一実施形態を示している。本デバイスは、動作信号を検出するための動作センサを有する。動作センサは、典型的には、三軸加速度計である。本デバイスは、センサ位置の高度信号を検出するための高度センサ22を更に有する。高度センサは、高度計、又は、空気圧信号若しくは空気圧の差を測定することに基づく圧力計であり得る。本デバイスは、計算ユニット23を更に有する。計算ユニットは、動作信号及び高度信号にアクセスするか又はこれらを読み取るために動作センサ及び高度センサに接続される。動作センサ及び高度センサからの入力に基づいて、計算ユニットは、ユーザに対するセンシングデバイスの着用位置を決定する。
2つのセンサは、これらが同一の身体部分の運動に関する信号を測定するように、ハウジングにおいて非常に近くに配置される。例えば、センシングデバイスが膝に取り付けられた場合には、2つのセンサは、検出された運動が膝単独の運動に関連するが隣接する足の運動には関連しないほど近くに配置されるべきである。それ故、2つのセンサの近接性は、胸部の取り付けよりも膝の取り付けに対してより近くなるべきである。異なる身体部分への取り付けを自由にするために、2つのセンサは、動作センサの検出エリアと高度センサの検出エリアとが互いに5センチメートルよりも近くに置かれるように配置されるべきである。また、これらは、隣接して配列、配置され、又は、互いに固定され得る。
一実施形態において、動作センサ21は、身体運動によりもたらされた慣性加速度と地球の重力により与えられた重力加速度との双方を測定する。高度(例えば圧力)センサ22は、これが高度変化に関する情報を与えるように垂直に移動したときの空気圧の変化を用いる。一実施形態において、圧力センサは、例えば基準高度を基準レベルとして設定することにより、較正され得る。そして、空気圧センサは、この基準レベルに対する高度変化又は高度を測定し得る。
本デバイスは、典型的には、ホストデバイス24と一体で作られ、ホストデバイスは、図2に示される追加の部品を有し得る。例えば、ホストデバイスは、外部の計算デバイスへの接続のような、周辺機器への接続のためのコネクタジャックを有し得る。また、ホストデバイスは、活動レベル等の表示のためのディスプレイを有し得る。これらの実施形態において、センシングデバイス及びホストデバイスは、活動レベル又は他のパラメータを計算するために追加的に用いられ得る加速度計及び高度センサのような部品を共有し得る。同様に、計算ユニットは、ホストデバイスとセンシングデバイスとの間で共有され得る。
ウォーキング、ランニング、サイクリングのような一般的な物理的活動タイプの認識及び関連したエネルギ消費の評価のために、身体全体の運動が記録されるように、足首や手首のような先端の代わりに体幹の近くにセンシングデバイスを着用することが望ましい。図3は、これに関するセンシングデバイスの取り付け位置の例を示している。例えば、センシングデバイスは、例えば首の周りのペンダントのような胸部30に取り付けられ得るか又はブラに取り付けられ得る。ヒップ31では、例えばベルトにクリップされる。もも32では、例えばズボンのポケット内に入れられる。膝33では、例えばストラップを用いる。身体位置は、前述したものに限定されるものではなく、これらは、例としてのみ示される。更に、幾つかのセンシングデバイス30〜33の図示は、1よりも多いセンシングデバイスが用いられるものとして解釈されるべきではない。テスト状態においては、幾つかのセンシングデバイスが一人の人に取り付けられ得るが、典型的な使用状況においては、単一のセンシングデバイスだけが用いられる。
図4は、センシングデバイスの着用位置を検出するためのアルゴリズムの一実施形態のブロック図を示している。動作信号40及び高度信号41は、センシングデバイスの計算ユニットに実装される動作検出ユニット又はブロック42に入力される。動作検出ブロック42は、動作信号及び高度信号において、デバイスを着用するユーザの所与のタイプの動作に対応する信号遷移の発生を検出する。それ故、動作検出ブロックは、入力信号40,41のうち一方又はこれらの双方からユーザの特定の予め選択された運動タイプを認識しようとする。所与の予め選択されたタイプの動作が一旦認識されるか又は検出されると、予め選択されたタイプの動作の発生の間の動作信号に関連した少なくとも1つのパラメータが、動作信号から抽出され、予め選択されたタイプの動作の発生の間の高度信号に関連した少なくとも1つのパラメータが、特徴抽出ブロック43における高度信号から抽出される。抽出されたパラメータは、分類アルゴリズムに基づいて着用位置45を検出するための分類ブロック44に入力される。
一実施形態において、計算ユニットは、所与の又は予め選択されたタイプの動作を認識するために、及び、動作信号及び/又は高度信号におけるこの所与のタイプの動作に対応する信号遷移が発生したことを検出するために、動作信号及び/又は高度信号をモニタするように適合される。信号遷移の形状は、身体の特定の運動に関連する。図5〜7に関して、上下(sit-stand)運動に関連した信号遷移が用いられるが、ウォーキング、ジャンピング等に関連した信号遷移のような、他のタイプの運動及び関連した信号遷移が同様に用いられてもよい。特定の動作の認識は、加速度計及び高度計データの双方に基づいてスタンドアロン型活動分類部を用いて実現され得る。加えて、動作の発生の状況は、前記認識に関連して用いられ得る。例えば、加速度データは、関連する身体部分の運動(例えばウォーキング又はサイクリング)及び姿勢(例えば立っているか又は横になっている)情報の双方を与える。
図5は、対象者がその身体の4つの異なる位置にセンシングデバイスを着用した場合のテストから上下遷移の間の加速度及び高度信号を示すスクリーンショットを示している。
図5A〜5Dは、連続的な上下遷移の間に測定された動作信号52(上)及び高度信号53(下)を示している。動作信号のプロットにおいて、三軸加速度計の3つのセンシング軸からの読み出しが示され、スタンドからシット及びシットからスタンドの遷移は、参照番号50及び参照番号51でそれぞれ示される。高度信号(下)は、鋭い上下遷移のエッジを犠牲にすることなく高周波数スパイクを除去するためにメジアンフィルタで最初に処理され、追加的に、(天気に起因した)ゆったりとした環境圧力変化によりもたらされたDCワンダー(DC wander)が、同様に除去される。図5Aは、胸部に配置されたセンシングデバイスの信号を示す。図5Bは、ヒップに配置されたセンシングデバイスの信号を示す。図5Cは、ももに配置されたセンシングデバイスの信号を示す。図5Dは、膝に配置されたセンシングデバイスの信号を示す。
図4に戻り参照すると、動作検出ブロック42は、動作信号及び高度信号をモニタし、所望の動作タイプが一旦検出されると、パラメータ又は信号の特徴が、特徴抽出ブロック43によりこれらの信号から抽出される。所望の動作がスタンド−シット/シット−スタンド遷移であるときに抽出され得る信号の特徴(パラメータ)の例は、これらに限定するものではないが、以下のような特徴を含む。
1)遷移周りの高度変化
2)遷移周りの向きの変化
3)遷移周りの加速度エネルギ
4)遷移周りのセンサ軌道
5)スタンドからシット及びシットからスタンドの遷移の間の高度変化の差
6)スタンドからシット及びシットからスタンドの遷移の間の向きの変化の差
より詳細には、高度変化を反映する信号の特徴は、以下のように規定され得る。
ここで、hstand及びhsitは、スタンディング及びシッティングの間に読み出された高度をそれぞれ示す。これらは、その遷移の前後の時間的に固定された距離、言わば数秒でサンプリングされ得るか、又は、その遷移の前後でサンプリングされたポイントの平均値として計算される。これは、しばしば信号の変動をもたらすノイズ源に対する高度計読み出しの感度を削減するものである。
向きの変化は、重力ベクトルa(g)がスタンド−シット遷移の間に回転する角度θとして規定され、
として計算され得る。ここで、
は、2つのベクトルのドット積を表し、
は、ベクトルの大きさを計算する。
ユークリッド距離
のような、2つのベクトルの差を反映する他の形式が考慮されてもよい。
特徴の抽出及びその後のセンサ位置検出の実現は、センサ位置分類ブロック44(図4参照)で対処される。一実施形態において、前記分類は、前記で規定したような高度変化及び向きの変化に基づいている。
図6は、結合特徴空間において動作信号及び高度信号から抽出されたパラメータのプロットを示している。プロットは、横軸に沿った程度についての向きの変化と縦軸に沿ったメートルについての高度変化とを伴う、高度変化及び向きの変化の散布プロットの形式である。各ポイントは一のスタンド−シット遷移に対応し、プラスは胸部ポイント60を示し、ひし形はヒップポイント61を示し、三角はももポイント62を示し、円は膝ポイント63を示している。向きの変化のみの場合、ももポイント62が膝ポイント63と区別することが難しいのに対し、高度変化のみの場合、胸部ポイント60のクラスタがヒップポイント61のクラスタとオーバーラップすることが理解され得る。しかしながら、結合特徴空間において、4つのクラスタは非常に良く分離される。
決定木のような分類部は、動作信号及び高度信号からの抽出されたパラメータに基づいて正しいセンサ位置を検出するために実装され得る。実際の状況において用いられるべき分類アルゴリズムを取得するために、図6において示されたものよりも多くのスタンド−シット遷移が、相当多いトレーニングセットを確立するために収集される必要がある。良好な統計を得るために、これらの遷移は、好ましくは、異なるセンサ着用位置で記録され、関連する対象者の広い人口学的範囲をカバーする。分類アルゴリズムは、関連した着用位置に関連付けられた予め規定された信号の特徴のデータベースにアクセスし、センシングデバイスの着用位置を決定するためにデータベースの予め規定された信号の特徴と動作信号及び高度信号から抽出された1又はそれ以上のパラメータとの間の比較に基づいて分類し得る。
用いられた特定のタイプのアルゴリズムに依存して、動作のタイプの認識は、センサ着用位置の事前の知識を必要とする場合がある。一実施形態において、仮説確認構造が、最初の推測及びこの推測の後の確認に基づいて実装される。これに関して、最初の着用位置は、取り得る着用位置のセットからアクセスされ、検出された着用位置と比較され得る。最初の着用位置は、一実施形態において、最後に検出された着用位置であり得るか、ランダムな推測であり得るか、予備信号解析から検出され得るか、又は、他の手段から検出され得る。検出された着用位置が最初の着用位置にマッチする場合には、検出された着用位置は維持され、そうでなければ、取り得る着用位置のセットから新たな最初の着用位置が選択されるとともに新たな着用位置が検出され、新たな最初の着用位置と新たに検出された着用位置とが比較される。
一実施形態において、仮説確認構造は、図7において概略的に示されるように実装される。ブロック70〜73は、それぞれ、着用位置の最初の推定により、シット−スタンド遷移を決定する。多かれ少なかれこれらのブロックは、デバイスによりサポートされた取り得る着用位置の数に依存して可能である。これらのブロックのそれぞれは、図4に示されるような動作検出ブロック42を具現化するが、推定されたデバイス着用位置を伴う特定のタイプの運動を検出する動作検出アルゴリズムにより実装される。これらのブロック74の出力は、イエス又はノーであるだろう。つまり、シット−スタンド遷移を検出するために用いられたアルゴリズムは、最初の着用位置を推定し、シット−スタンド遷移が検出されるまで動作信号及び/又は高度信号をモニタする。
一実施形態において、最初の推測は、胸部位置70によるシットからスタンドへの遷移であり得る。シットからスタンドへの遷移が検出された(出力74がyesである)場合には、ブロック75は、着用位置検出のために前述した方法を実行するだろう。つまり、ブロック75は、図4において示された特徴抽出ブロック43及び分類ブロック44を実装する。しかしながら、着用位置の計算は、"yes"出力74によってのみ初期化される。計算自体は、推定された位置を用いず、検出のために用いられるべきパラメータを単純に抽出し、これらのパラメータに基づいて分類を実行する。ブロック76は、ブロック75の出力がシット−スタンド検出ブロック70において最初の着用位置の仮説を確認するか否かをチェックする。そうだとしたら、着用位置の結果に対して高い可能性が推定され得る。そうでない場合、低い可能性が推定され得る。確認が存在するときには、計算された着用位置が推定され、そうでなければ、その結果は無視される。その結果が無視される場合には、新たな最初の推測77(例えば、ヒップ位置71)が推測され、確認された位置が実現されるまで確認方法が繰り返される。又は、結果的に、全ての4つのオプションを試したときに確認が実現されない場合には、データのセグメントは無視され、本方法は、データの次のセグメントで繰り返される。新たな最初の推測は、例えばシット−スタンド遷移のような特定の運動を検出するために非常に長い時間が費やされた場合に行われ得る。
それ故、検出されるべき所与の又は選択されたタイプの運動に関して、ブロック70〜73は、センシングデータにおけるこの選択されたタイプの運動に関する任意の候補セグメントをシーケンシャルに実行し得る。最初の状況において、動作が検出され、確認がセンサ位置上で得られ、それ故、いずれの場合にも残りのブロックを実行する必要がない。第2の状況において、動作が検出されず、第3の状況において、動作が検出されるが、全ての4つのブロックが実行された場合に確認が得られない。これらの状況の全てに関して、アルゴリズムは、予め選択されたタイプの運動の次の候補セグメントに移動する。
検出を更に正確にするように改善するために、決定融合手法が、より長い時間に渡る検出に対して適用され得る。この場合において、着用位置に対する中間決定が、それぞれ一のスタンド−シット遷移に基づいて行われる。そして、最終決定は、或る決定融合手法により行われる。例えば、多数決により、蓄積された中間決定の間で最も頻繁に現れるセンサ位置が決定される。
シット−スタンド遷移が対象となる場合において、身長、四肢長及び椅子の高さのような、より多くの情報がこのアルゴリズムに対して利用可能であるときには、より正確な位置表示が実現され得ることが想定される。着用位置検出アルゴリズムのアプリケーションは、身長を用いた、検出された高さの変化の正規化により改善されるだろう。
本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの任意の組み合わせを含む任意の適切な形式で実装され得る。本発明又は本発明の幾つかの特徴は、1又はそれ以上のデータプロセッサ及び/又はデジタル信号プロセッサで実行するコンピュータソフトウェアとして実装され得る。本発明の一実施形態の要素及びコンポ―ネントは、任意の適切な手法で物理的、機能的及び論理的に実装され得る。実際には、機能性は、単一のユニットにおいて、複数のユニットにおいて、又は、他の機能ユニットの部分として、実装され得る。そのため、本発明は、単一のユニットに実装されてもよく、又は、異なるユニット及びプロセッサ間で物理的及び機能的に分配されてもよい。
本発明は、特定の実施形態に関連して説明されたが、これは、ここに記載された特定の形式に限定されることを意図するものではない。むしろ、本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定される。請求項において、"有する"という用語は、他の要素又はステップの存在を除外するものではない。加えて、個々の特徴が異なる請求項に含まれ得るが、これらは、場合により有利に組み合わせられ得る。異なる請求項への包含は、これらの特徴の組み合わせが実現可能ではない及び/又は有利ではないことを示すものではない。加えて、単数表記は複数を除外するものではない。それ故、"第1","第2"等の参照は、複数を排除するものではない。更に、請求項中の参照符号は、その範囲を限定するものとして考慮されるべきではない。

Claims (9)

  1. 着用位置を検出するためのセンシングデバイスであって、
    動作信号を検出するための動作センサと、
    高度信号を検出するための高度センサと、
    計算ユニットとを有し、
    前記動作センサ及び前記高度センサは、前記計算ユニットに通信可能に接続されており、
    前記計算ユニットは、前記動作信号及び前記高度信号を受信することに応答して、ユーザに対する当該センシングデバイスの前記着用位置を決定し、
    前記計算ユニットは、前記動作信号及び/又は前記高度信号における予め選択されたタイプの動作を認識し、前記予め選択されたタイプの動作が前記動作信号及び前記高度信号において発生したことを検出するように更に適合され、
    前記計算ユニットは、前記動作のタイプを検出した後に、予め選択されたタイプの動作の発生の間に測定された前記動作信号及び前記高度信号から抽出された1又はそれ以上のパラメータから前記着用位置を決定するように更に適合される、センシングデバイス。
  2. 前記動作センサの検出エリア及び前記高度センサの検出エリアは、互いに5センチメートルよりも近くなるように配置される、請求項1に記載のセンシングデバイス。
  3. 前記動作センサは、三軸加速度計である、請求項1に記載のセンシングデバイス。
  4. 前記高度センサは、高度計である、請求項1に記載のセンシングデバイス。
  5. 前記計算ユニットは、分類アルゴリズムを実行するように適合され、前記分類アルゴリズムは、前記予め選択されたタイプの動作の発生の間に測定された前記動作信号及び前記高度信号から抽出された1又はそれ以上のパラメータに基づいて、前記着用位置を検出するように適合される、請求項に記載のセンシングデバイス。
  6. 前記分類アルゴリズムは、予め規定された信号特性のデータベースにアクセスするように適合され、前記予め規定された信号特性は、関連した着用位置に関連付けられ、前記分類アルゴリズムは、当該センシングデバイスの前記着用位置を決定するために、前記予め規定された信号特性と前記動作信号及び前記高度信号から抽出された1又はそれ以上のパラメータとの間の比較を実行するように更に適合される、請求項に記載のセンシングデバイス。
  7. 前記計算ユニットは、取り得る着用位置のセットから最初の着用位置にアクセスするように適合され、前記着用位置を検出し、検出された着用位置を前記最初の着用位置と比較し、前記検出された着用位置が前記最初の着用位置にマッチする場合には、前記検出された着用位置が維持され、そうでなければ、前記取り得る着用位置のセットからの新たな着用位置がアクセスされ、用位置が新たに検出され、前記新たな着用位置と新たに検出された着用位置とが比較される、請求項に記載のセンシングデバイス。
  8. センシングデバイスの着用位置を検出する方法であって、
    動作信号を検出するステップと、
    高度信号を検出するステップと、
    前記動作信号及び前記高度信号に基づいて、ユーザに対する前記センシングデバイスの前記着用位置を決定するステップと
    前記動作信号及び/又は前記高度信号における予め選択されたタイプの動作を認識し、前記予め選択されたタイプの動作が前記動作信号及び前記高度信号において発生したことを検出するステップと、
    前記動作のタイプを検出した後に、予め選択されたタイプの動作の発生の間に測定された前記動作信号及び前記高度信号から抽出された1又はそれ以上のパラメータから前記着用位置を決定するステップとを有する、方法。
  9. コンピュータ上で実行したときに請求項に記載の方法を実行するように適合された、コンピュータプログラム。
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