JP6031896B2 - 呼吸信号推定装置及び呼吸信号推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、圧電センサ信号から呼吸信号を推定する呼吸信号推定装置及び方法に関する。

人の呼吸状態（呼吸時間、呼吸周期、呼吸回数、呼吸量、呼吸の深さ、呼吸速度等）を示す信号（以下、「呼吸信号」とする。）を用いて、人の病状、緊張度、覚醒度等を推測する研究が行われている。人の呼吸状態を測定するには、人の鼻や口もとにエアフローセンサを装着させ、エアフローセンサにより呼吸信号を測定することが最も望ましい。

一方、呼吸バンドセンサは人の胸のあたりに装着され、人の胸の動きを測定する。そのため、比較的、人の呼吸状態に近い信号を測定することができるが、エアフローセンサほどの正確性を実現するものではない。

圧電センサは、圧力の変化を測定しそれを電気信号として出力する。そのため、椅子や寝台等に備え付けた圧電センサを用いて、人の呼吸に関連する圧力の変化を測定することが可能である。しかしながら、圧電センサは、人の体動、呼吸に起因する胸及び腹の動き、血流の脈動（即ち、心拍）等を測定し、合わせて測定環境に応じた振動（例えば、自動車の振動）も測定するため、正確な呼吸信号を測定することが難しい。

特許文献１は、生体状態判断装置及び支援システムを開示する。特許文献１は、人体を拘束するシートベルトに埋め込まれた圧電センサの信号から、所定の周波数帯域及び所定の強度閾値を超えたピーク数に着目して、運転者の呼吸情報及び心拍情報を判断し、運転者の覚醒度、緊張度等を診断する。

特許文献２は、心拍検出装置を開示する。特許文献２は、座席に埋め込まれた圧電センサの信号から、心拍及び呼吸の周波数領域に相当する設定周波数範囲の信号成分をフィルタリングにより抽出し、所定の閾値を用いて心拍や呼吸状態を判断する。

特開２００５−９５４０８号公報 特開２００８−７９９３１号公報

人の呼吸状態を判断するためには、エアフローセンサを用いて呼吸信号を測定することが望ましい。即ち、エアフローセンサからの信号は、呼吸信号に極めて近い。しかしながら、人の鼻や口もとにエアフローセンサを常に装着させておくことは、人を拘束し不快感を生じさせることがある。そのため、人を拘束しない圧電センサの信号を用いて、人の呼吸信号を正確に推定することが望まれる。

特許文献１及び２は、閾値を用いて呼吸状態を判断しているが、圧電センサの信号から実際の人の呼吸状態を正確に推定するものではない。ここで、正確な人の呼吸状態の判断基準は、人の鼻や口もとに装着されたエアフローセンサにより測定する呼吸信号を基準とする。また、いずれの特許文献も、複数の圧電センサの中から、呼吸バンドセンサの信号に近い信号を生成する圧電センサを選択する技術に関係するものではない。さらに、いずれの特許文献も、圧電センサ信号を、非線形処理、線形処理、非線形処理の順に処理することで、呼吸信号を推定することの技術的思想を示していない。

本発明の第１の態様は、被験者を保持する保持具に設けられた圧電センサからの圧電センサ信号を入力する入力部と、予め定められた非線形関数を用いて、前記圧電センサ信号を非線形処理することにより呼吸信号を推定する非線形推定部とを備える、ことを特徴とする。

本発明によれば、予め定められた非線形関数を用いることにより、圧電センサの信号を用いて人の呼吸信号を正確かつ高速に推定することができる。また、保持具に設けられた圧電センサ信号を用いることにより、被験者を拘束せずに、呼吸信号を推定することができる。さらに、本発明によれば、複数の圧電センサの中から、呼吸バンドセンサの信号に近い信号を生成する圧電センサを高速かつ簡便に選択し、それを用いて人の呼吸状態をさらに正確かつ高速に推定する呼吸信号推定装置を提供する。

本発明の第１実施形態に係るシステムを示す模式図である。 本発明の第１実施形態に係る呼吸信号推定装置のブロック図である。 本発明の一実施例に係る入力非線形処理部における非線形性関数のグラフである。 本発明の一実施例に係る入力非線形処理部における非線形性関数のグラフである。 本発明の一実施例に係る線形処理部におけるフィルタ特性を示すボード線図である。 本発明の一実施例に係る線形処理部におけるフィルタ特性を示すボード線図である。 本発明の一実施例に係る出力非線形処理部における非線形性関数のグラフである。 本発明の一実施例に係る圧電センサ信号から呼吸信号を推定するフローチャートである。 本発明の一実施例に係る推定した呼吸信号波形とエアフローセンサ信号波形とを比較したグラフである。 本発明の第２実施形態に係るシステムを示す模式図である。 本発明の第２実施形態に係る圧電センサ選択装置及び呼吸信号推定装置のブロック図である。 本発明の一実施例に係る圧電センサ選択装置により選択された圧電センサ信号波形と呼吸バンドセンサ信号波形とを比較したグラフである。

以下、本発明を実施するための例示的な実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。ただし、以下の実施形態で説明する寸法、材料、形状、構成要素の相対的な位置等は任意であり、本発明が適用される装置の構造又は様々な条件に応じて変更できる。また、特別な記載がない限り、本発明の範囲は、以下に説明される実施形態で具体的に記載された形態に限定されるものではない。

なお、以下で説明する図面で、同機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略することもある。また、本発明において、関連する機能はデジタル信号を処理するものであり、詳細には述べないが、適宜、アナログ−デジタル変換は行われているものとする。

[第１実施形態]
（システム１００の概要）
図１は、本発明の第１実施形態に係るシステム１００を示す模式図である。

本実施形態に係るシステム１００は、被験者用の椅子（保持具）１０４と、椅子１０４の背もたれに配置されたＮ個の圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎ（Ｎは正の整数）と、圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎに接続された呼吸信号推定装置１０１と、呼吸信号推定装置１０１に接続された出力装置１０３とを含む。圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎは、例えばピエゾ素子等の圧電体から構成され、圧電体に印加された圧力を電気信号（以下、「圧電センサ信号」という。）として出力可能である。

圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎは、椅子１０４の背もたれに配置されており、例えば、被験者の胸、腰等の各部から受ける圧力を検出する。なお、圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎを背もたれに限らず、座部に設けてもよく、また、寝台、ソファ、便座、自動車のシートベルト等に配置してもよい。このように、椅子等の保持具に圧電センサを設けることにより、被験者の身体を拘束せずに、呼吸信号を推定することができる。

呼吸信号推定装置１０１は、圧電センサ信号から呼吸信号を推定する機能を有する。また、出力装置１０３は推定された呼吸信号に基づき、呼吸状態（呼吸時間、呼吸周期、呼吸回数、呼吸量、呼吸速度等）を計測、判断したり、その信号を他のアプリケーションへ出力することもできる。

図２は、呼吸信号推定装置１０１のブロック図である。呼吸信号推定装置１０１は、ソフトウェアの指示に応じて演算処理を行うコンピュータ等により構成されており、Ｎ個のノイズ除去部２００_１〜２００_Ｎと、入力部２０１と、非線形推定部２０２とを備える。

ノイズ除去部２００_１〜２００_Ｎは、Ａ／Ｄコンバータ（未図示）を介して、対応する圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎに接続される。入力部２０１は、圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎからの圧電センサ信号を入力し、それを非線形推定部２０２へ提供する。非線形推定部２０２は、ノイズ除去部２００_１〜２００_Ｎ及び出力装置１０３に接続される。

非線形推定部２０２は、ノイズ除去部２００_１〜２００_Ｎを通った圧電センサ信号を受け取る入力非線形処理部２０３と、入力非線形処理部２０３からの出力信号を受け取る線形処理部２０２と、線形処理部２０２からの出力信号を受け取り、出力装置１０３に信号を送る出力非線形処理部２０５とを含む。

ノイズ除去部２００_１〜２００_Ｎ、入力部２０１、非線形推定部２０２、入力非線形処理部２０３、線形処理部２０４、及び出力非線形処理部２０５は、それらの機能を実現するために呼吸信号推定装置１０１内に設けられたハードウェアであってもよく、又は、呼吸信号推定装置１０１内に記憶され、それらの機能を呼吸信号推定装置１０１に実現させるためのソフトウェアであってもよい。

圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎは、人の体動、呼吸に起因する胸及び腹の動き、血流の脈動（即ち、心拍）等、並びに測定環境に応じた振動を測定し、その測定結果である圧電センサ信号を、対応するノイズ除去部２００_１〜２００_Ｎへ出力する。圧電センサ信号には、人の呼吸に関連する成分以外の成分、例えば、人の体動及び測定環境に応じた振動等の成分も含まれることがある。

ノイズ除去部２００_１〜２００_Ｎは、従来技術（例えば特許文献１及び特許文献２に開示されている技術）を用いて、対応する圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎから送られた圧電センサ信号から、人の呼吸に関連する成分以外の成分をノイズとして取り除く。そして、ノイズ除去部２００_１〜２００_Ｎは、ノイズが除去された圧電センサ信号を、非線形推定部２０２の入力非線形処理部２０３へ出力する。

（非線形推定部２０２の機能）
本実施形態では、非線形推定部２０２は、ハマースタイン−ウィーナー・モデル（Hammerstein-Wiener Model）に基づく機能構造を有する。このモデルは、静的、即ち時間変動が無いモデルである。そのため、このモデルは、測定中に使用するパラメータを、動的に変更させる必要は無く、事前に決定し記憶させておくことができる。

また、このモデルは、圧電センサ信号と、呼吸信号の正確性の基準であるエアフローセンサからの信号（以下単に「エアフローセンサ信号」とする。）との間の非線形性関数を実現する。本実施形態において、非線形性関数は、区分線形関数であり、線形セグメントが連結されたものである。このような区分線形関数を用いることで、演算速度を比較的向上できる。なお、非線形性関数は、区分線形関数に限らず、１次元多項式やウェーブレット関数等であってもよい。

入力非線形処理部２０３は、入力部２０１から、ノイズ除去部２００_１〜２００_Ｎでノイズが除去された圧電センサ信号の数と同じ数（即ちＮ個の圧電センサ信号）の入力値を受け取る。入力非線形処理部２０３は、式１：
を演算し、Ｎ個の非線形出力値ｗ_ｉ（ｋ）を線形処理部２０４へ出力する。

ここで、ｕ_ｉ（ｋ）は入力非線形処理部２０３への入力値（即ち、ノイズが除去された圧電センサ１０２_ｉの信号、ｉ＝１〜Ｎ）、ｗ_ｉ（ｋ）は入力非線形ブロック２０３からの非線形出力値、ｆは入力非線形ブロック２０３における非線形性関数、及びｋは時間である。

線形処理部２０４は、入力非線形処理部２０３からの非線形出力値ｗ_ｉ（ｋ）を受け取る。線形処理部２０４は、全ての入力（即ち、非線形出力値ｗ_ｉ（ｋ））をそれぞれの伝達関数で線形処理（フィルタリング）し、そして、それらは単一の出力値を生成するために合計される。線形処理部２０４は、線形処理（フィルタリング）を行うために、式２：
を演算し、単一の出力値ｙ（ｋ）を出力非線形処理部２０５へ出力する。

ここで、ｎはフィルタ次数（伝達関数の次数）、ｋは時間、δｉはサンプル間隔（単位：サンプル、通常は１である。）である。Ｂ_ｉ（ｑ）及びＡ_ｉ（ｑ）は、多項式であり、式３：
で表される。ｑは時間シフト演算子であり、Ｚ変換と同等のものである。

出力非線形処理部２０５は、線形処理部２０４から単一の出力値ｙ（ｋ）を受け取る。出力線形処理部２０３は、式４：
を演算し、単一の非線形出力値ｏｕｔ（ｋ）を出力装置１０３へ出力する。

出力装置１０３は、アプリケーション用途に応じて、適宜、非線形出力値ｏｕｔ（ｋ）を処理できる。例えば、出力装置１０３は、非線形出力値ｏｕｔ（ｋ）に係る波形をディスプレイに表示し、呼吸状態を視覚的に出力することも可能である。また、呼吸状態に基づき、被験者の覚醒度、健康状態等を判断することも可能である。さらに、出力装置１０３は、非線形出力値ｏｕｔ（ｋ）を別のアプリケーションへ向けて送信してもよい。

本実施形態に係る呼吸信号推定装置１０１は、人の呼吸状態に関連する振動を含む振動を圧電センサにより測定し、圧電センサ信号を基に、それぞれ直列に接続された入力非線形処理部、線形処理部及び出力非線形処理部を有する非線形推定を用いて、正確な呼吸信号を推定することができる。

なお、入力非線形処理部２０３における非線形性関数ｆ、線形処理部２０４における線形伝達関数Σ（Ｂ／Ａ）、及び、出力非線形処理部２０５における非線形性関数ｈは、エアフローセンサ信号波形と出力出力非線形処理部から出力される信号波形とが略一致するように、圧電センサ信号の振幅等や定数Ａ、Ｂ、δ等のパラメータを調整してそれぞれ決定できる。そのため、様々な条件の下で、これらの関数を予め導出しておき、呼吸信号推定装置１０１に記憶させておけばよい。

図３Ａ〜図７は、本実施形態の一実施例として、本実施形態に係る呼吸信号推定装置１０１で使用された非線形関数及び線形関数のグラフ、並びに、圧電センサ信号から呼吸信号を推定したフローチャート及びその結果を示すグラフである。

本実施例では、Ｎ＝２、即ち２つの圧電センサ１０２_１及び１０２_２を用いた。圧電センサ１０２_１及び１０２_２は、図１に示されるように、椅子１０４（保持具）の背もたれ内部であって、被験者の腹部及び腰部にあたる位置にそれぞれ設置した。また、被験者の鼻や口もとにエアフローセンサを装着させ、エアフローセンサ信号を呼吸信号の正確性の基準とした。

本実施例では、被験者が椅子１０４に座った状態で呼吸を数分間継続して行い、被験者の鼻や口もとに装着されたエアフローセンサ信号波形と、２つの圧電センサ１０２_１及び１０２_２の圧電センサ信号から推定装置１０１により推定した波形とを時間領域において比較した。

図３Ａは、入力非線形処理部２０３において、式１を用いて、圧電センサ１０２_１の圧電センサ信号である入力値ｕ_１（ｋ）を非線形出力値ｗ_１（ｋ）へ変換する非線形性関数ｆ_１を示すグラフである。図３Ｂは、入力非線形処理部２０３において、式１を用いて、圧電センサ１０２_２の圧電センサ信号である入力値ｕ_２（ｋ）を非線形出力値ｗ_２（ｋ）へ変換する非線形性関数ｆ_２を示すグラフである。非線形性関数ｆ_１及びｆ_２は線形セグメントが連結した区分線形関数である。

被験者の呼吸に起因する体の振動は、体の部位に応じて異なり、また、個々人によってもそれぞれ異なることが予想される。本実施例では、圧電センサ１０２_１及び１０２_２の設置位置が異なることから、得られた非線形性関数ｆ_１及びｆ_２の形状もそれぞれ異なった。

図４Ａは、線形処理部２０４において、式２及び式３を用いて、圧電センサ１０２_１の圧電センサ信号に対する入力非線形処理部２０３の演算結果（非線形出力値Ｗ_sensor1(k)）にかけるフィルタの特性を示すボード線図である。参照符号４０１がそのゲイン線図、参照符号４０２がその位相線図を示す。

図４Ｂは、線形処理部２０４において、式２及び式３を用いて、圧電センサ１０２_２の圧電センサ信号に対する入力非線形処理部２０３の演算結果（非線形出力値Ｗ_sensor2(k)）にかけるフィルタの特性を示すボード線図である。参照符号４０３がそのゲイン線図、参照符号４０４がその位相線図を示す。

図５は、出力非線形処理部２０５において、式４を用いて、線形処理部２０４からの入力値（単一の出力値ｙ（ｋ））を非線形出力値ｏｕｔ（ｋ）へ変換する非線形性関数ｈを示すグラフである。非線形性関数ｈは線形セグメントが連結した区分線形関数である。

図６は、本実施例に係る呼吸信号推定装置における圧電センサ信号から呼吸信号を推定するフローチャートを示す。

まず、圧電センサ１０２_１、１０２_２が圧電センサ信号を出力する（ステップ６０２）。ノイズ除去部２００_１、２００_２が圧電センサ信号のノイズを除去する（ステップ６０３）。入力非線形処理部２０３が、予め呼吸信号推定装置１０１に記憶されている各圧電センサに対応する第１の非線形性関数ｆ_１、ｆ_２を用いて、ノイズが除去された各圧電センサ信号ｕ_１、ｕ_２を、対応する非線形出力値Ｗ_sensor１、Ｗ_sensor２へ変換する（ステップ６０４）。

それから、線形処理部２０４が、予め呼吸信号推定装置１０１に記憶されている線形伝達関数Σ（Ｂ／Ａ）を用いて、非線形出力値Ｗ_sensor１、Ｗ_sensor２を単一の出力値ｙへ変換する（ステップ６０５）。出力非線形処理部２０５が、予め呼吸信号推定装置１０１に記憶されている第２の非線形性関数ｈを用いて、単一の出力値ｙを非線形出力値ｏｕｔへ変換する（ステップ６０６）。そして、出力装置１０３が、非線形出力値ｏｕｔをディスプレイに表示し、その出力値により人の呼吸状態を判断し、他のアプリケーションへその出力値を送信する等の処理を行う（ステップ６０７）。

図７は、呼吸信号の正確性の基準である被験者の鼻や口もとに装着されたエアフローセンサ信号波形７０１と、圧電センサ１０２_１及び１０２_２からの圧電センサ信号を推定装置１０１により推定した波形７０２とを比較したグラフである。

参照符号７００は、３００秒間測定した場合における、それぞれの波形の結果を比較したグラフである。グラフ中で、破線がエアフローセンサ信号波形７０１であり、実線が推定した波形７０２である。参照符号７０３は、図７中の破線楕円で囲んだ部分を拡大したグラフである。

図７から理解されるように、本実施例による圧電センサ信号から呼吸信号を推定した波形７０２は、正確性の基準であるエアフローセンサ信号波形７０１に概ね一致した。このことから、本実施形態に係る呼吸信号推定装置１０１は、圧電センサ信号から人の呼吸状態を表す呼吸信号を正確かつ高速に推定することができることが理解される。

なお、本発明の実用化の際には、非線形推定部で得られる非線形性関数及び線形伝達関数を複数集め、データベースにまとめて、条件に応じてその関数をデータベースから読み出して使用できるようにすればよい。例えば、本実施例の結果が、座席に座っている男性の呼吸信号を推定したものである場合ならば、複数のそのような実験データを予め集めておき、男性が座席に座っている間の条件に応じてデータベースから該当する関数を読み出し、呼吸信号の推定のために用いることができる。

［第２実施形態］
（システム８００の概要）
図８は、本発明の第２実施形態に係るシステム８００を示す模式図である。

システム８００は、システム１００の構成に加えて、呼吸時間及び呼吸速度（単位時間あたりの呼吸回数）等の観点から、被験者の胸のあたりに装着した呼吸バンドセンサ（図示せず）から得られる信号（以下、単に「呼吸バンドセンサ信号」とする。）に近い信号を出力する圧電センサを選択するための圧電センサ選択装置８０１を含むシステムである。

本実施形態に係るシステム８００は、被験者用の椅子（保持具）１０４、椅子１０４の背もたれに配置されたＮ個の圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎ（Ｎは正の整数）と、圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎに接続された圧電センサ選択装置８０１と、圧電センサ選択装置８０１に接続された呼吸信号推定装置１０１と、呼吸信号推定装置１０１に接続された出力装置１０３とを含む。なお、図８では、Ｎ個の圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎが椅子の背もたれに配置されているが、それらは、寝台、ソファ、便座、自動車のシートベルト等に配置されてもよい。

図９は、圧電センサ選択装置８０１と呼吸信号推定装置１０１のブロック図である。圧電センサ選択装置８０１は、対応する圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎに電気的に接続されたＮ個のノイズ除去部２００_１〜２００_Ｎと、ノイズ除去部２００_１〜２００_Ｎに電気的に接続された圧電センサ選択処理部８０２とを備える。

Ｎ個のノイズ除去部２００_１〜２００_Ｎは、従来技術（例えば特許文献１及び特許文献２に開示されている技術）を用いて、対応する圧電センサ１０２_１〜１０２_Ｎから送られた信号から、人の呼吸に関連する成分以外の成分をノイズとして取り除く。そして、ノイズ除去部８０１_１〜８０１_Ｎは、ノイズが除去された信号を、圧電センサ選択処理部８０２へ出力する。

圧電センサ選択処理部８０２は、各圧電センサからのノイズ除去された信号を窓関数で切り出し（ブロック８０３_１〜８０３_Ｎ）、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）で周波数領域へ変換し（ブロック８０４_１〜８０４_Ｎ）、周波数領域において信号のパワーを計算し（ブロック８０５_１〜８０５_Ｎ）、逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）で時間領域へ変換する（ブロック８０６_１〜８０６_Ｎ）。そして、このように演算した信号の自己相関上で、最大のピークを記憶し、ピーク数、ピークのパワー、ピーク間の間隔を推定する（ブロック８０７）。

同時に、圧電センサ選択処理部８０２は、各圧電センサからのノイズ除去された信号の中心モーメントを推定する（ブロック８０８）。２次の中心モーメント（分散）Ｖは、式５：
から求まる。

また、３次の中心モーメント（歪度）Ｓは、式６：
から求まる。

同様に、４次の中心モーメント（尖度）Ｋは、式７：
から求まる。

同様に、ｎ次の中心モーメントＭは、式８：
から求まる。

最終的に、圧電センサ選択装置８０１は、どの圧電センサからの信号が、呼吸バンドセンサ信号に近いかを、各信号の同次数のモーメント及び自己相関を比較し小さい値をとる信号に１点加算するアルゴリズムを用いて、総合点の大きい方からＫ個（ＫはＮ以下の正の整数）の圧電センサを選択することを決定する（ブロック８０９）。

ここで、図１０は、本実施形態の一実施例として、２つの圧電センサ１０２_１、１０２_２の信号から、圧電センサ選択装置８０１が最も呼吸バンドセンサの信号に近い方を選択し、その圧電センサ信号波形と呼吸バンドセンサ信号波形とを比較したグラフである。２つの圧電センサは、図８のように被験者の椅子１０４の背もたれに取り付けられ、呼吸バンドセンサ（図示せず）は被験者の胸のあたりに取り付けられた。

本実施例では、圧電センサ選択装置８０１は、圧電センサ１０２_１、１０２_２の信号に対して、各信号の自己相関及び３次、４次、６次、１０次の中心モーメントを演算し、各信号の自己相関及び同次数のモーメントを互いに比較し小さい値を有する方に１点加算し、その結果、総合点の大きい方の圧電センサ信号を出力する圧電センサを選択した。

参照符号１０００は、測定時間５００秒間の、呼吸バンドセンサ信号波形１００１（破線）と、選択した圧電センサの圧電センサ信号波形１００２（実線）との比較結果を示す。参照符号１００３は、図１０中の破線楕円で囲まれた部分を拡大図を示す。図１０から理解されるように、本実施例に係る圧電センサ選択装置８０１は、呼吸バンドの信号と非常に近い信号を出力する圧電センサを選択できた。

このように、圧電センサ選択装置８０１で選択されたＫ個の圧電センサの圧電センサ信号が呼吸信号推定装置１０１に送られる。その結果、呼吸バンドセンサ信号に近い圧電センサ信号を使用することができるため、呼吸信号推定装置１０１は、呼吸信号をさらに正確に推定することができるようになる。

（その他の実施形態）
圧電センサ選択装置８０１は、呼吸信号推定装置１０１と一緒に使用しなくてもよい。圧電センサ選択装置８０１は、呼吸バンドセンサ信号に近い圧電センサ信号を出力する圧電センサを選択し、その結果が出力装置１０３へ送られ、他のアプリケーションで使用されるようにしてもよい。

１０１：呼吸信号推定装置、２００：ノイズ除去部、２０１：入力部、２０２：非線形処理部、２０３：入力非線形処理部、２０４：線形処理部、２０５：出力非線形処理部、１０３：出力装置

Claims (6)

1. 被験者を保持する保持具に設けられた圧電センサからの圧電センサ信号を入力する入力部と、
   予め定められた非線形関数を用いて、前記圧電センサ信号を非線形処理することにより呼吸信号を推定する非線形推定部とを備え、
   前記非線形推定部は、
   第１の非線形性関数を用いて、前記圧電センサ信号から第１の非線形出力値を演算する入力非線形処理部と、
   線形伝達関数を用いて、前記第１の非線形出力値を線形処理して、単一の出力値を演算する線形処理部と、
   第２の非線形性関数を用いて、前記単一の出力値から第２の非線形出力値を演算することにより、呼吸信号を推定する出力非線形処理部とを備える、呼吸信号推定装置。
2. 前記第１及び第２の非線形性関数は、区分線形関数である、請求項１に記載の呼吸信号推定装置。
3. 前記圧電センサに接続され、前記圧電センサ信号のノイズを除去するノイズ除去部をさらに備える、請求項１または２に記載の呼吸信号推定装置。
4. 前記入力部は、複数の圧電センサ信号から呼吸バンドセンサ信号に近い信号を出力する圧電センサを選択する圧電センサ選択装置で選択された圧電センサの圧電センサ信号を入力し、
   前記非線形推定部は、前記圧電センサ選択装置で選択された圧電センサの圧電センサ信号を非線形処理することにより呼吸信号を推定する、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の呼吸信号推定装置。
5. 前記圧電センサ選択装置で選択された圧電センサの圧電センサ信号は、前記圧電センサ選択装置で複数の圧電センサ信号の自己相関及び同次数モーメントを比較し、その比較結果に応じて選択された所定数の圧電センサの圧電センサ信号である、請求項４に記載の呼吸信号推定装置。
6. 被験者を保持する保持具に設けられた圧電センサからの圧電センサ信号を受信するステップと、
   予め定められた非線形関数を用いて、前記圧電センサ信号を非線形処理することにより呼吸信号を推定するステップとを具備し、
   前記呼吸信号を推定するステップは、
   第１の非線形性関数を用いて、前記圧電センサ信号から第１の非線形出力値を演算するステップと、
   線形伝達関数を用いて、前記第１の非線形出力値を線形処理して、単一の出力値を演算するステップと、
   第２の非線形性関数を用いて、前記単一の出力値から第２の非線形出力値を演算することにより、呼吸信号を推定するステップとを具備する、呼吸信号推定方法。