JP6696639B2

JP6696639B2 - 周波数測定器、周波数測定方法及び周波数測定プログラム

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Publication number: JP6696639B2
Application number: JP2016035780A
Authority: JP
Inventors: 義彦桑原; 大樹松本
Original assignee: Shizuoka University NUC
Current assignee: Shizuoka University NUC
Priority date: 2016-02-26
Filing date: 2016-02-26
Publication date: 2020-05-20
Anticipated expiration: 2036-02-26
Also published as: JP2017148401A

Description

本発明は周波数測定器、周波数測定方法及び周波数測定プログラムに係り、特に振幅の異なる複数の機械的振動のリアルタイム測定に応用することに好適な周波数測定器、周波数測定方法及び周波数測定プログラムに関する。

高齢化社会を迎え、寝たきり老人の健康管理のために、心拍・呼吸状態を安価かつ簡便な装置で監視する必要性が増加している。このため、定在波レーダモジュールで人体の呼吸による胸の上下動を測定して人体の異常検出する人体異常検知装置が提案されている（特許文献１参照。）。この特許文献１の別の実施例には心拍数の測定も可能であるかの記載も見いだせる。

しかし、特許文献１には、寝たきり老人の呼吸と心拍の両方を同時に測定できる旨の明示の記載はない。仮に、特許文献１に記載された発明で、寝たきり老人の呼吸と心拍の両方を同時にリアルタイムで計測するとすれば、呼吸数測定用と心拍数測定用の２台の定在波レーダモジュールが必要になる。よって、特許文献１に記載された発明では、装置が大がかりになるので、寝たきり老人の健康管理のための安価かつ簡便な装置としては適当ではない。

そもそも、特許文献１に心拍数の測定も可能であるとの希望的な記載は見いだせるものの、特許文献１の図２５及び図２６に呼吸周期を定在波レーダで測定した結果が示されているのみであって、心拍数の測定結果等の現実のデータの開示は特許文献１のどこを探してもない。現実には、胸の上下動に比べて心拍や脈拍の変位は１/１００程度であるので、心拍の測定は胸の上下動にマスクされてしまい、振幅の異なる複数の機械的振動のリアルタイム測定は、非常に困難である。

特開２０１４−２１７４５３号公報

本発明は、被測定対象に同時に発生し、振幅の異なる複数の機械的振動であっても、単一距離データとして１台の距離データ測定装置で測定し、単一距離データから複数の機械的振動を分離してそれぞれの周波数をリアルタイムで測定できる周波数測定器、この周波数測定器を用いた周波数測定方法及びこの周波数測定方法をコンピュータに実行させる周波数測定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に、本発明の第１の態様は、(a) 同一位置で振動している周波数の異なる複数の機械的振動を、単一距離データとして測定する距離データ測定装置と、(b)単一距離データを、複数の機械的振動と同数の複数の疑似信号流データに分離する複数信号流生成手段と、(c)複数の疑似信号流データをそれぞれフーリエ変換するフーリエ変換装置と、(d)フーリエ変換によって得られた各周波数成分について独立成分分析をして、複数の機械的振動のそれぞれの周波数を取得する独立成分分析手段と、を備える周波数測定器であることを要旨とする。

本発明の第２の態様は、(a)距離データ測定装置によって、同一位置で振動している周波数の異なる複数の機械的振動を、単一距離データとして測定するステップと、(b)複数信号流生成手段によって、単一距離データを、複数の機械的振動と同数の複数の疑似信号流データに分離するステップと、(c)フーリエ変換装置によって、複数の疑似信号流データをそれぞれフーリエ変換するステップと、(d)独立成分分析手段によって、フーリエ変換によって得られた各周波数成分について独立成分分析をして、複数の機械的振動のそれぞれの周波数を取得するステップと、を含む周波数測定方法であることを要旨とする。

本発明の第３の態様は、(a)複数信号流生成手段に、距離データ測定装置が測定した同一位置で振動している周波数の異なる複数の機械的振動を単一距離データとして入力させ、この単一距離データを、複数の機械的振動と同数の複数の疑似信号流データに分離させる命令と、(b)フーリエ変換装置によって、複数の疑似信号流データをそれぞれフーリエ変換する命令と、(c)独立成分分析手段によって、フーリエ変換によって得られた各周波数成分について独立成分分析をして、複数の機械的振動のそれぞれの周波数を取得する命令と、を含む一連の命令をコンピュータシステムを構成している信号分離演算処理装置に実行させる周波数測定プログラムであることを要旨とする。

本発明によれば、被測定対象に同時に発生し、振幅の異なる複数の機械的振動であっても、単一距離データとして１台の距離データ測定装置で測定し、単一距離データから複数の機械的振動を分離してそれぞれの周波数をリアルタイムで測定できる周波数測定器、この周波数測定器を用いた周波数測定方法及びこの周波数測定方法をコンピュータに実行させる周波数測定プログラムを提供することができる。

本発明第１の実施の形態に係る周波数測定器の一態様としての構成の概略を説明する模式的なブロック図である。第１の実施の形態に係る周波数測定器を、寝たきり老人の健康管理として、心拍・呼吸状態を非接触バイタルモニタリング法で管理する状況を例示的に説明する模式図である。第１の実施の形態に係る周波数測定器の定在波レーダを用い、横隔膜の振動を介して心拍・呼吸状態を非接触でバイタルモニタリングする場合の原理を説明する模式図である。第１の実施の形態に係る周波数測定器に用いられる独立成分分析手段の論理的なハードウェア資源の概略構造を説明するブロック図である。図４に示した独立成分分析手段を論理的なハードウェア資源として用いた場合の高速独立成分分析（FastICA）のアルゴリズムの一例の概略を説明するフローチャトである。第１の実施の形態に係る周波数測定器の定在波レーダによる測定における合成波の電力の距離依存性を説明する模式図である。第１の実施の形態に係る周波数測定器の定在波レーダによる測定における周波数掃引幅と発信波の中心周波数との関係、並びに合成波の電力の実数部と虚数部等を説明する模式図である。第１の実施の形態に係る周波数測定器が測定した、呼吸成分と心拍成分が重畳した単一の距離データの変位の時間変化を示す図である。図８の単一の距離データをフーリエ変換した後のスペクトルを示す図である。図８の単一の距離データから呼吸と心拍のスペクトルを分離したことを示す図である。図８の単一の距離データからデータの開始点を３サンプル点分ずらして実線と破線で示した２本の疑似信号流データに分離したことを示す模式図である。図１１に示した２本の疑似信号流データのうちの１本として実線の曲線の方をフーリエ変換した後のスペクトルを示す図である。図１２のフーリエ変換後のスペクトルに対し独立成分分析を行った結果得られたスペクトルに、高調波成分があることを示す図である。高調波成分をカットする補正をして、図１２のフーリエ変換後のスペクトルに対し独立成分分析を行った結果のスペクトルを示す図である。図１５（ａ）は振動シミュレータで生成した呼吸に対応する変位スペクトル、図１５（ｂ）は振動シミュレータで生成した心拍に対応する変位スペクトル、図１５（ｃ）は振動シミュレータで生成した呼吸と心拍の合成変位スペクトルを示す図である。図１５（ｃ）の波形をフーリエ変換した後のスペクトルを示す図である。図１６のスペクトルに対し、高調波成分をカットして独立成分分析をした結果を示す図である。単一距離データを複数の疑似信号流データに分離する際の遅延量の定義を説明するために、観測信号の時間変化を模式的に示した波形カーブである。図１８に示した遅延時間を規定するサンプル点の数が１で、分離に用いる遅延時間が最適値より短い場合の、独立成分分析による周波数測定の結果を示す図である。遅延時間を規定するサンプル点の数が２で、分離に用いる遅延時間が最適値の範囲に含まれる場合の、独立成分分析による周波数測定の結果を示す図である。遅延時間に含まれるサンプル点の数が３で、分離に用いる遅延時間が最適値の範囲に含まれる場合の、独立成分分析による周波数測定の結果を示す図である。遅延時間に含まれるサンプル点の数が４で、分離に用いる遅延時間が最適値の範囲に含まれる場合の、独立成分分析による周波数測定の結果を示す図である。遅延時間に含まれるサンプル点の数が５で、分離に用いる遅延時間が最適値より長い場合の、独立成分分析による周波数測定の結果を示す図である。遅延時間に含まれるサンプル点の数が８で、分離に用いる遅延時間が最適値より長い場合の、独立成分分析による周波数測定の結果を示す図である。遅延時間に含まれるサンプル点の数が１０で、分離に用いる遅延時間が最適値より長い場合の、独立成分分析による周波数測定の結果を示す図である。遅延時間に含まれるサンプル点の数が１２で、分離に用いる遅延時間が最適値より長い場合の、独立成分分析による周波数測定の結果を示す図である。

次に、図面を参照して、本発明の第１の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は模式的なものであり、比率等は現実のものとは異なることに留意すべきである。したがって、具体的な技術的内容は以下の説明を参酌して判断すべきものである。又、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。

又、以下に示す第１の実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものでない。

例えば、以下に示す第１の実施の形態では独立した機械的振動が２つの場合について例示的に説明するが、独立成分分析が対象とする複数の機械的振動は、３つ以上の複数であっても構わないことは独立成分分析の原理上、勿論である。よって、本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。

（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態に係る周波数測定器は、図１に示すように、同一位置で振動している周波数の異なる複数の機械的振動（Ｓ₁,Ｓ₂)を単一距離データとして測定する距離データ測定装置２と、単一距離データを複数の機械的振動（Ｓ₁,Ｓ₂)と同数の複数の疑似信号流データに分離する複数信号流生成手段３１と、複数の疑似信号流データをそれぞれフーリエ変換するフーリエ変換装置３２と、フーリエ変換によって得られた各周波数成分について独立成分分析をして複数の機械的振動（Ｓ₁,Ｓ₂)のそれぞれの周波数を取得する独立成分分析手段３３を備える。

第１の実施の形態に係る周波数測定器の複数信号流生成手段３１は、単一距離データを構成するデータ点の内から時間の異なるデータ点を選び、それぞれを複数の疑似信号流データの開始データとしている。このため、複数信号流生成手段３１が分離する複数の疑似信号流データは、互いに一定時間遅延した時間的な関係にある。又、複数信号流生成手段３１が分離する複数の疑似信号流データの流れの本数は、複数の機械的振動（Ｓ₁,Ｓ₂)と同数である。

距離データ測定装置２は、単一距離データを電磁波の信号として単一の受信アンテナ２９で受信する定在波レーダである。図３では、複数の機械的振動（Ｓ₁,Ｓ₂)が被測定対象１である人間の横隔膜が発生する振動に重畳されているモデルを例示している。図３は複数の機械的振動（Ｓ₁,Ｓ₂)が、被測定対象１である人間の横隔膜を介して検出される呼吸成分の振動Ｓ₁と、心臓が発生する心拍成分の振動Ｓ₂とを含むモデルであり、第１の実施の形態に係る周波数測定器は、呼吸成分の振動Ｓ₁と心拍成分の振動Ｓ₂とを独立成分分析手段３３によって分離する心拍・呼吸モニタ装置として機能している。

第１の実施の形態に係る周波数測定器は、図２に示したような、被測定対象１としての寝たきり老人の健康管理のための心拍・呼吸状態の監視をする心拍・呼吸モニタ装置として応用可能である。図２の模式図ではベッドの上に寝た被測定対象１としての寝たきり老人の腹部に定在波レーダ（距離データ測定装置）２を用いた非接触バイタルモニタリングを実現する心拍・呼吸モニタ装置が提供できる。

第１の実施の形態に係る周波数測定器によれば、被測定対象１からの反射波Ｖ_R（Ｓ₁,Ｓ₂)とレーダからの入射波Ｖ_Tにより生じる定在波を観測することで、呼吸成分の振動Ｓ₁と心拍成分の振動Ｓ₂の検出を行う。呼吸成分の振動Ｓ₁に比べ、体表変位が小さいため心拍成分の振動Ｓ₂を検出するのは困難であったが、図１に示す独立成分分析手段３３によって独立成分分析を使用することにより、呼吸成分と心拍成分の混ざった単一距離データの信号から呼吸成分の振動Ｓ₁と心拍成分の振動Ｓ₂を分離することが可能になる。

図１に示す独立成分分析手段３３は、複数の信号源が統計的に独立であることを前提に、単一の観測データである距離データのみを用いて、呼吸成分の振動Ｓ₁と心拍成分の振動Ｓ₂との元の信号源を推定する独立成分分析法を実行する。即ち、第１の実施の形態に係る周波数測定器では、便宜上、図２及び図３に示したような、元の信号源が２つの最も簡単な場合について例示的に説明するが、元の信号源が３つ以上、Ｎ個であっても構わないことは勿論である。

第１の実施の形態に係る周波数測定器では信号源の数Ｎ＝２の場合であるが、統計的に独立なN個(≧２)の信号源が、N個観測される場合となる一般的な混合モデルでは、N個の観測信号(混合行列)の行列x(t) = [x₁(t), x₂(t), …, x_N(t)]^Tは、混合行列Aを用いると、独立なN個の信号源の行列s(t) = [s₁(t), s₂(t), …, s_N(t)]^Tに対して（１）式で表される関係となる：

x(t) = As(t) ……（１）

ここで、混合行列Aは、信号源s(t)が観測点に到達するまでの伝達特性をもつ未知の定数の行列である。

混合モデルに対する分離モデルでは、分離信号の行列u(t) = [u₁(t), u₂(t), …, u_N(t)]^T、分離行列Wを用いて（２）式で表される：

u(t) = Wx(t) ……（２）

混合信号 x(t)だけをデータとして使用し、分離信号が統計的に独立となるように分離行列Wを逐次更新しながら、分離信号 u(t)を生成するのが独立成分分析法（ICA法）のアルゴリズムである。分離モデルの式を周波数領域に変換すると（３）式を得る：

u(ω，t_s )=W(ω)x(ω，t_s) ……（３）

第１の実施の形態に係る周波数測定器では、フーリエ変換装置３２がフーリエ変換して得られるスペクトログラムx(ω，t_s)の各周波数帯に、独立成分分析手段３３が周波数領域における独立成分分析法（周波数領域ICA）を適用して分離行列を求める。第１の実施の形態に係る周波数測定器では信号源の数Ｎ＝２の場合について、独立成分分析手段３３が高速独立成分分析（FastICA）のアルゴリズムを用いて分離行列を求める。

図１に示すように、定在波レーダ（距離データ出力装置）２は、被測定対象１に対しマイクロ波、ミリ波又はサブミリ波の電磁波を照射し、被測定対象１から反射された電磁波を検出するＲＦ送受信装置２５と、このＲＦ送受信装置２５を制御し、ＲＦ送受信装置２５が検出した電磁波の信号を処理し、距離データとして出力するワンチップ・プロセッサ（集積回路）２１を備えている。

このため、ＲＦ送受信装置２５は、マイクロ波等の電磁波を発振する発振器２５１と、発振器２５１が発振した電磁波を被測定対象１に対し照射する送信アンテナ２８と、被測定対象１から反射された電磁波を受信する受信アンテナ２９と、受信アンテナ２９からの電気信号を位相の異なる電気信号に分離するミキサ２５２と、ミキサ２５２で分離された位相の異なる電気信号をそれぞれ検波する第１検波ダイオード２５３及び第２検波ダイオード２５４とを備える。発振器２５１は発信波の中心周波数 f₀＝３ＧＨｚ〜3THzの電磁波を発信するが、距離データの分解能（変位分解能）を考慮すると、発信波の中心周波数 f₀＝２０GHz以上の高周波であることが好ましい。

なお、図１に示した定在波レーダ（距離データ出力装置）２には、送信アンテナ２８と受信アンテナ２９とが、それぞれ別の空中線である場合が模式的に表示されているが、例示に過ぎない。送信アンテナ２８と受信アンテナ２９とを同一の空中線として構成しても構わないことは定在波レーダの技術としては明らかな事項であり、送信アンテナ２８と受信アンテナ２９とを同一アンテナとした方が、第１の実施の形態に係る周波数測定器の構造がより簡略化できるので、工業的な意味では好ましい。又、送信アンテナ２８と受信アンテナ２９は素子長がλ/２のパッチアンテナを３０素子程度配列して構成しても、他の構成でも構わない。

図３において、送信波V_T の振幅と周波数をA、f、また光速をcとすると送信波V_T は（４）式で表せる：

ただし、図３において送信波V_T (f、x)の照射方向に定義されるＸ軸上の任意の一点をx=0として図６のx₁とx₂を定義している。

また、周波数掃引幅f_wを用いると、発振器２５１の発信波の中心周波数 f₀に対し、図７に示すように、周波数をf = f₀-f_w/2からf = f₀+ f_w/2までステップ状に変化させる。n番目の被測定対象１の距離をd_n、x軸上の任意の点における送信波V_T に対する反射波V_Rの大きさの比をγ_n、位相差をφ_nとすれば、被測定対象１からの反射波V_R は（５）式のようになる：

第１検波ダイオード２５３及び第２検波ダイオード２５４からの信号は、図１に示すように、それぞれ第１検波増幅器２７及び第２検波増幅器２６を介して、ワンチップ・プロセッサ（集積回路）２１のＡ／Ｄ変換装置２４に入力される。

ワンチップ・プロセッサ（集積回路）２１は、Ａ／Ｄ変換装置２４が出力したディジタル信号を処理する制御・演算処理回路２２を備える。制御・演算処理回路２２から距離データの信号が信号分離演算処理装置３に出力されると同時に、Ｄ／Ａ変換装置２３で変換されたアナログ信号が変調信号増幅器２５を介して、ＲＦ送受信装置２５の発振器２５１に出力される。

図１に示すように、制御・演算処理回路２２は、Ｄ／Ａ変換装置２３にＦＭ変調された周波数制御電圧を変調信号として出力する変調信号生成手段２２１と、Ａ／Ｄ変換装置２４が出力したディジタル信号を処理する信号処理手段２２２と、信号処理手段２２２の出力を用いて距離データを演算する距離データ演算手段２２３と、距離データ演算手段２２３の演算結果を図８に示したような時間変化のデータとして信号分離演算処理装置３に出力する距離データ出力手段２２４を備える。

制御・演算処理回路２２の信号処理手段２２２は、図３及び図６に示したx=x₁での位置における合成波の電力p(f、x₁ )を実数部、π/２シフトしたx=x₂での位置における合成波の電力p(f、x₂ )を虚数部とおき、γ_n≪1, f = f₀-f_d, (-f_w/2< f_d< +f_w/2)として、（６）式を用いて、解析信号p_a(f_d)を周波数のシフト量f_dの関数として求める：

解析信号p_a(f_d )は周期関数であり、解析信号p_a(f_d )の周期は被測定対象１との距離に逆比例の関係がある。このため、制御・演算処理回路２２の距離データ演算手段２２３が、解析信号p_a(f_d )をフーリエ変換することにより、距離スペクトルP(x)が得られる。そして、この距離スペクトルP(x)のピークの位置から、被測定対象１までの距離が（７）式を用いて求めることができる：

信号分離演算処理装置３は、通常のコンピュータシステムの中央演算処理装置（ＣＰＵ）と同様な機能を有し、通常のコンピュータシステムと同様に、信号分離演算処理装置３の演算結果や演算の途中のデータを記憶するデータ記憶装置３６が信号分離演算処理装置３に接続されている。信号分離演算処理装置３には通常のコンピュータシステムと同様に、入力装置３７及び出力装置３５が接続されている。

図１に示すように信号分離演算処理装置３は、１本の距離データから独立成分分析が対象とする複数本の疑似信号流データを生成する複数信号流生成手段３１と、複数信号流生成手段３１が生成した複数の疑似信号流データのそれぞれをフーリエ変換するフーリエ変換装置３２と、フーリエ変換されたそれぞれの周波数成分に対して、独立成分分析をする独立成分分析手段３３と、独立成分分析手段３３が分析し分離した複数の機械的振動を出力装置３５に出力させる独立成分表示手段３４とを備えるマイクロプロセッサである。ここで、複数信号流生成手段３１、フーリエ変換装置３２、独立成分分析手段３３、独立成分表示手段３４は、それぞれ信号分離演算処理装置３を構成する論理的なハードウェア資源であり、必ずしも専用の回路が現実に存在することを前提とするものではない。

独立成分分析手段３３は、（３）式で定義される「周波数領域分離モデル」の式に対し、高速独立成分分析のアルゴリズムを実行する。このため、独立成分分析手段３３は、図４に示すように、前処理としての白色化処理を実行する白色化手段３３１と、非線形関数を導出する非線形関数導出手段３３２と、解空間をユニタリ行列に限定する解空間限定手段３３３と、ユニタリ行列を初期値に設定する初期値設定手段３３４と、分離信号を計算する分離信号計算手段３３５と、ニュートン法による更新と降下を実行する更新手段３３６と、グラム・シュミットの直交化を実行する直交化手段３３７と、ノルムの正規化を実行する正規化手段３３８と、各分離信号の成分ｉについて収束したか否かを判定する最小化判定手段３３９を、それぞれ論理的なハードウェア資源として備える。

信号分離演算処理装置３には、マイクロチップとして実装されたマイクロプロセッサ（ＭＰＵ）等を使用してコンピュータシステムを構成することが可能である。又、コンピュータシステムを構成する信号分離演算処理装置３として、算術演算機能を強化し信号処理に特化したデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）や、メモリや周辺回路を搭載し組込み機器制御を目的としたマイクロコントローラ（マイコン）等を用いてもよい。或いは、現在の汎用コンピュータのメインＣＰＵを信号分離演算処理装置３に用いてもよい。更に、信号分離演算処理装置３の一部の構成又はすべての構成をフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）のようなプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）で構成してもよい。

ＰＬＤによって、信号分離演算処理装置３の一部又はすべてを構成した場合は、データ記憶装置３６は、ＰＬＤを構成する論理ブロックの一部に含まれるメモリブロック等のメモリ要素として構成することができる。更に、信号分離演算処理装置３は、ＣＰＵコア風のアレイとＰＬＤ風のプログラム可能なコアを同じチップに搭載した構造でもよい。このＣＰＵコア風のアレイは、あらかじめＰＬＤ内部に搭載されたハードマクロＣＰＵと、ＰＬＤの論理ブロックを用いて構成したソフトマクロＣＰＵを含む。つまりＰＬＤの内部においてソフトウェア処理とハードウェア処理を混在させた構成でもよい。

又、各ハードウェア資源を構成するマイクロプロセッサがコア化され、そのコアの複数が一つのマイクロチップに実装されてプロセッサ・パッケージ内に収められたマルチコア型ＣＰＵでも構わない。信号分離演算処理装置３は第１の実施の形態に係る周波数測定器が構成するコンピュータシステム内での演算を行なう中心的機能をなす。

第１の実施の形態に係る周波数測定器の信号分離演算処理装置３は、図示を省略したプログラム記憶装置に格納されたプログラムに規定された命令列を順に読み込んで解釈・実行することで独立成分分析等に必要な情報の加工を行う。図１では詳細な図示を省略しているが、通常のコンピュータシステムと同様に、信号分離演算処理装置３はバスと呼ばれる信号線を介してデータ記憶装置３６等の主記憶装置や入出力回路に接続され、何段階かの入出力回路を介して入力装置３７及び出力装置３５と情報のやりとりを行う。図１ではデータ記憶装置３６を模式的に表示しているが、実際には、図示を省略した補助記憶装置や表示装置、通信装置などの周辺機器に接続されてデータやプログラムなど情報のやりとりを行うことができる。

図１の信号分離演算処理装置３の独立成分分析手段３３における高速独立成分分析（FastICA）のアルゴリズムは、例えば、図５に示したフローチャートに示したような手順で実行できる。即ち、先ず、図４に示した独立成分分析手段３３の白色化手段３３１が、図５のフローチャートのステップＳ１１において、独立成分分析の前処理として、主成分分析等を用いて白色化処理を実行する。即ち、相関行列が単位行列となるように変換して、観測信号を無相関とする。

そして、ステップＳ１２において、独立成分分析手段３３の非線形関数導出手段３３２が、分離信号y_iの非線形関数Ｇ（ｙ_i）を導出する。非線形関数Ｇ（ｙ_i）は、対象とする事象の情報量となる。ステップＳ１３において、独立成分分析手段３３の解空間限定手段３３３が分離行列の解空間をユニタリ行列Ｕに限定する。解空間をユニタリ行列Ｕに限定することにより高速な独立成分分析が可能になる。更に、ステップＳ１４において、独立成分分析手段３３の初期値設定手段３３４がユニタリ行列Ｕを初期値に設定する。

その後、ステップＳ１５において、独立成分分析手段３３の分離信号計算手段３３５が、分離信号を計算する。そして、ステップＳ１６において、独立成分分析手段３３の更新手段３３６がニュートン法による更新と降下を実行する。即ち、非線形関数Ｇ（ｙ_i）の１階微分及び２階微分を求めて、行列の空間での自然な最急降下方向を決める。そして、最急降下方向に勾配法を適用して更新と降下を実行し、非線形関数Ｇ（ｙ_i）の最適化を実行する。

更に、ステップＳ１７において、独立成分分析手段３３の直交化手段３３７がグラム・シュミットの直交化を実行する。ステップＳ１８において、独立成分分析手段３３の正規化手段３３８がノルムを１に正規化する。ステップＳ１９において、独立成分分析手段３３の最小化判定手段３３９が各ｉについて、分離信号y_iの非線形関数Ｇ（ｙ_i）の期待値が最小化されたかを判定する。即ち、個々の分離信号y_iのエントロピーが最小化され、個々の分離信号y_iが収束したか否かを判定する。

ステップＳ１９において分離信号y_iが収束していないと判定された場合は、ステップＳ１５に戻り、分離信号y_iの非線形関数Ｇ（ｙ_i）の期待値が最小化されるまで、ステップＳ１５〜ステップＳ１９までの処理を繰り返す。ステップＳ１９において分離信号y_iが収束したと判定された場合は、高速独立成分分析のアルゴリズムが終了となる。

図１のワンチップ・プロセッサ（集積回路）２１の距離データ出力手段２２４は、離散データとして３０〜１００msのデータ間隔で、距離データ演算手段２２３が演算した距離データを、信号分離演算処理装置３の複数信号流生成手段３１に対して図８に示すような周期的な波形の信号流を形成するように、逐次出力する。距離データ演算手段２２３が演算した結果である距離データは、一旦データ記憶装置３６に格納された後、複数信号流生成手段３１がデータ記憶装置３６から距離データを読み出すようにしても良い。

図９は、図８の単一の距離データをフーリエ変換した後のスペクトルであるが、図９のスペクトルからは呼吸成分の振動Ｓ₁は読めても、振動振幅の小さい心拍成分の振動Ｓ₂を読むことができない。第１の実施の形態に係る周波数測定器においては、信号分離演算処理装置３の複数信号流生成手段３１は、図８に示したような単一の距離データを、図１１に実線と破線で示したような、変位の時間変化を示す２本の疑似信号流データの流れに分離する。このとき、複数信号流生成手段３１は、図１１に示した単一距離データを構成するデータ点の内から時間の異なる２点のデータ点を選び、それぞれを実線と破線で示した２本の疑似信号流データの開始データとしている。図１１では実線と破線を区別して見やすくするため、破線のカーブが実線のカーブより３サンプル点分進んでいるかのように模式的に示してはいるが、実線と破線は本来、単一の距離データを示す同一の１本の曲線である。

図１１に破線で示した疑似信号流データのカーブと実線で示した疑似信号流データのカーブとを分離する遅延量（遅延時間）には最適値がある。図１８に示す観測信号の時間変化を示す波形カーブは、図１１の破線のカーブと実線のカーブに対応する２本の疑似信号流データを分離する際に用いられる遅延量（遅延時間）の定義を示している。

シミュレータを用いて観測信号である単一距離データを２つの疑似信号流データに分離する際の遅延量（遅延時間）の長さを変えて、それぞれ独立成分分析を行い、図１８で定義した「分離に必要な遅延量（遅延時間）」の最適値を決定した。シミュレーションでは、観測信号（単一の距離データ）を１４１サンプル点分の長さで測定し、図１８に示すx₁＝１２８サンプル点長、x₂＝１２８サンプル点長の同一の信号長の信号流を２つ取り出すこととした。そして、図１９〜図２６に示すように、遅延時間内に含まれるサンプル点の数を１，２，３，４，５，８，１０，１２と順に変えて、様々な遅延時間の長さで独立成分分析を行い、最適値の範囲に属するサンプル点の個数を求めた。

図１９〜図２６に示す独立成分分析の実験では、呼吸成分の振動Ｓ₁の周波数を０．２Hz±１０%の範囲で，心拍成分の振動Ｓ₂の周波数を１．３Hz±３%の範囲で一周期ごとに変化させランダムで変化を行うようにした。また、後述する「補正有り」の条件での測定を行った。

図１９から図２６に示す観測信号の測定は連続で行い、図１９〜図２６では独立成分分析の結果分離した２つの周波数スペクトルのパワーが最も高い周波数を示している。図１９〜図２６に破線で示す真値は揺らぎの中心周波数を示し、実線で示す測定値と比較している。

分離に用いられる遅延時間に含まれるサンプル点の数が、図１９では１の場合、図２０では２の場合、図２１では３の場合、図２２では４の場合、図２３では５の場合、図２４では８の場合、図２５では１０の場合、及び図２６では１２の場合である。図１９〜図２６に示すように、遅延時間を規定するサンプル点の数を変えて、単一距離データ（観測信号）をそれぞれ２つの疑似信号流データに分離して独立成分分析を行った結果、分離に必要な遅延量（遅延時間）の最適値は、図２０〜図２２に示した２〜４サンプル点分の長さであることが理解できる。

一方、図１９が示すとおり、２つの疑似信号流データに分離する際の遅延時間が図２０〜図２２に示した最適値よりも短い場合の独立成分分析では、心拍成分の振動Ｓ₂の周波数検出の精度が下がっていることが分かる。又、図２３〜図２６の心拍成分の振動Ｓ₂の周波数のバラツキから分かるように、遅延時間が図２０〜図２２に示した最適値よりも長い場合の独立成分分析でも、周波数検出の精度が下がっていることが分かる。

図８及び図１１に示す距離データは、発振器２５１が中心周波数 f₀＝２４ＧＨｚの信号を発振し、周波数掃引幅f_w＝５６．２５ＭＨｚとして定在波レーダ（距離データ出力装置）２が取得したデータである。図８及び図１１は、振幅が２mmで０．３３Hzの呼吸成分と、振幅が０．０２mmで１．３Hzの心拍成分が重畳した変位を示す距離データである。

定在波レーダ（距離データ出力装置）２の送信アンテナ２８からは、例えば半値幅が水平方向１２°、垂直方向２５°となるビーム幅の電磁波が出射される。送信アンテナ２８から出射される電磁波のサイドローブは、例えば水平方向１５dB、垂直方向１５dBに抑制されていれば良い。図２に示したような測定環境であれば、送信アンテナ２８から出射される電磁波の出力は、例えば、４mW程度あれば十分である。電磁波の出力が４mW程度あると、１００m程度の測定レンジが実現できる。

例えば、距離データ出力手段２２４がデータ間隔７０msで、単一の距離データとなる信号流を複数信号流生成手段３１に時々刻々送信すると、複数信号流生成手段３１は３サンプル点分の長さ、即ち図１１において実線で示した疑似信号流データに対して７０×３＝２１０msだけ遅延した破線の疑似信号流データをなす一連の離散データを生成する。この結果、複数信号流生成手段３１は、N＝２個の信号源の行列s(t) = [s₁(t), s₂(t)]^Tに対応させてN＝２個の観測信号の行列x(t) = [x₁(t), x₂(t)]^Tを、単一の距離データを構成している信号流から生成する。

図１１に示した計測変位の波形は信号分離演算処理装置３における独立成分分析の対象となるN＝２個の信号源の信号であるが、独立成分分析手段３３に入力される前に、それぞれ信号分離演算処理装置３のフーリエ変換装置３２によって、フーリエ変換される。図１１において実線で示した疑似信号流データをフーリエ変換装置３２でフーリエ変換したスペクトルを図１２に示す。図１１において破線で示した疑似信号流データをフーリエ変換装置３２でフーリエ変換した結果も、単一の距離データを構成している信号流から生成されているので、図１２に示したスペクトルと同一である。

図１２のフーリエ変換後のスペクトルを元に、独立成分分析手段３３が独立成分分析を行った結果が図１３のスペクトルである。実験前に心拍計により心拍を求めた結果１．１９Ｈｚであったが、図１３のスペクトルに示すように、１．１９Ｈｚの付近には、心拍以外に呼吸の第２次高調波のスペクトルも現れていることが分かる。

独立成分分析手段３３が分離した呼吸の周波数スペクトルにおいて、もっとも大きい電力を持つスペクトルの周波数が呼吸の基本周波数で，これから０．８Ｈｚ以上まで現れるスペクトルは高調波成分と考えられることから、この間の周波数成分をカットして補正を行う必要がある。

独立成分分析手段３３が高調波成分をカットする補正をして独立成分分析を行った結果を図１４に示す。０．３３Ｈｚに呼吸のスペクトルが、１．１７Ｈｚに心拍のスペクトルがはっきり現れ、統計的に独立なN個(≧２)の信号源である、呼吸成分の振動Ｓ₁と心拍成分の振動Ｓ₂の周波数を検出することができた。

既に述べたとおり、図８及び図１１に示した距離データには呼吸成分の振動Ｓ₁と心拍成分の振動Ｓ₂が重畳されている。図８及び図１１では、呼吸成分の振動Ｓ₁は振幅が２mmであるのに対し、心拍成分の振動Ｓ₂は振幅が０．０２mmであり、心拍成分の振動Ｓ₂は呼吸成分の振動Ｓ₁の振幅の１/１００である。このため、従来技術では呼吸成分の振動Ｓ₁に心拍成分の振動Ｓ₂がマスクされてしまい、心拍成分の振動Ｓ₂をリアルタイムで測定するのは、非常に困難であった。

しかしながら、第１の実施の形態に係る周波数測定器によれば、被測定対象１の人間に同時に発生し、振幅が１００倍異なる２つの機械的振動である呼吸成分の振動Ｓ₁と心拍成分の振動Ｓ₂を１台の距離データ測定装置２で測定しても、図１０及び図１４に示すように、距離データ測定装置２が出力する単一距離データから呼吸成分の振動Ｓ₁と心拍成分の振動Ｓ₂を分離して、呼吸成分の振動Ｓ₁と心拍成分の振動Ｓ₂のそれぞれの周波数をリアルタイムで測定できる。

呼吸と心拍の振動を模擬する振動シミュレータの波形を図１５（ａ）〜（ｃ）に示す。振動シミュレータは、厚さ２mm、８cm×１２cmのアルミ板が、振幅が１００倍異なる心拍と呼吸の２つの振動を同時に模擬するような機構を有している。図１５（ａ）は振動シミュレータで生成した呼吸に対応する０．２２Ｈｚの変位スペクトルで、図１５（ｂ）は振動シミュレータで生成した心拍に対応する１．２Ｈｚの変位スペクトルである。図１５（ｃ）は振動シミュレータで生成した呼吸と心拍の合成変位スペクトルである。

図１６は、図１５（ｃ）の計測波形をフーリエ変換装置３２でフーリエ変換したスペクトルを示す。被測定対象１が人間である場合の測定と同様に、被測定対象１をアルミ板として０．８Ｈｚ以上まで現れるスペクトルをカットした信号を使って独立成分分析手段３３で独立成分分析をした結果を図１７に示す。図１７に示すように、振動シミュレータを用いて、被測定対象１をアルミ板として機械的に発生した信号を合成して観測信号を生成した場合でも、振幅が１００倍異なる２つの独立した信号源の周波数を、他方の振動にマスクされずにリアルタイムで検出することができたことが分かる。

（その他の実施の形態）
上記のように、本発明は１つの実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

例えば、既に述べた第１の実施の形態の説明においては、被測定対象１を人間とし、人間の横隔膜を介して検出される呼吸成分の振動Ｓ₁と心拍成分の振動Ｓ₂とを独立成分分析の対象としたモデルについて説明したが、被測定対象１は人間に限定されるものではない。又、独立成分分析で分離される振動は、呼吸成分の振動Ｓ₁と心拍成分の振動Ｓ₂に限定されるものでもなく、独立成分分析が対象とする独立成分は２に限定されるものでもない。

本発明によれば、人間以外の種々の被測定対象１に対しても、同様に、振幅が１００倍程度等大きく異なっている測定環境や測定条件において、複数の機械的振動を１台の距離データ測定装置２で測定し、距離データ測定装置２が出力する単一距離データから複数の機械的振動を分離して、複数の機械的振動のそれぞれの周波数をリアルタイムで測定できる。

更に、上記の第１の実施の形態の説明においては振幅が１００倍も異なっている場合について例示的に説明したが、発明の技術的思想を説明する上の便宜に過ぎない。本発明によれば、振幅が大きく異なっていない測定環境や測定条件であっても、同様に、種々の被測定対象１の複数の機械的振動を１台の距離データ測定装置２で測定し、複数の機械的振動のそれぞれの周波数をリアルタイムで測定できることは、独立成分分析の原理から容易に理解できるであろう。

このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

本発明は高齢化社会における寝たきり老人の心拍・呼吸状態を非接触バイタルモニタリング法によって監視する医療機器の技術分野や、複雑な振動のリアルタイム測定の技術分野に利用可能である。

１…被測定対象
２…距離データ測定装置
２１…ワンチップ・プロセッサ（集積回路）
２２…演算処理回路
２２１…変調信号生成手段
２２２…信号処理手段
２２３…距離データ演算手段
２２４…距離データ出力手段
２５１…発振器
２５２…ミキサ
２５３…検波ダイオード
２５４…検波ダイオード
２３…Ａ変換装置
２４…Ｄ変換装置
２５…変調信号増幅器
２５…ＲＦ送受信装置
２６…検波増幅器
２７…検波増幅器
２８…送信アンテナ
２９…受信アンテナ
３…信号分離演算処理装置
３１…複数信号流生成手段
３２…フーリエ変換装置
３３…独立成分分析手段
３４…独立成分表示手段
３５…出力装置
３６…データ記憶装置
３７…入力装置
３３１…白色化手段
３３２…非線形関数導出手段
３３３…解空間限定手段
３３４…初期値設定手段
３３５…分離信号計算手段
３３６…更新手段
３３７…直交化手段
３３８…正規化手段
３３９…最小化判定手段

Claims

同一位置で振動している周波数の異なる複数の機械的振動を、変位の時間変化を示す単一距離データとして測定する距離データ測定装置と、
前記単一距離データを構成するデータ点内から時間の異なるデータ点を選び、それぞれを複数の疑似信号流データの開始データとして分離して、前記単一距離データを、前記複数の機械的振動と同数で互いに一定時間遅延した時間的な関係にある、前記複数の疑似信号流データに分離する複数信号流生成手段と、
前記複数の疑似信号流データをそれぞれフーリエ変換するフーリエ変換装置と、
前記フーリエ変換によって得られた各周波数成分について独立成分分析をして、前記複数の機械的振動のそれぞれの周波数を取得する独立成分分析手段と、
を備えることを特徴とする周波数測定器。
前記単一距離データを、電磁波の信号として単一のアンテナで受信することを特徴とする請求項１に記載の周波数測定器。
前記距離データ測定装置が、定在波レーダであることを特徴とする請求項２に記載の周波数測定器。
前記複数の機械的振動が、人間の横隔膜が発生する振動に重畳されていることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の周波数測定器。
前記複数の機械的振動が、人間の横隔膜を介して検出される呼吸の振動と、心臓が発生する振動とを含むことを特徴とする請求項４に記載の周波数測定器。
距離データ測定装置によって、同一位置で振動している周波数の異なる複数の機械的振動を、変位の時間変化を示す単一距離データとして測定するステップと、
前記単一距離データを構成するデータ点内から時間の異なるデータ点を選び、それぞれを複数の疑似信号流データの開始データとして分離して、複数信号流生成手段によって、前記単一距離データを、前記複数の機械的振動と同数で互いに一定時間遅延した時間的な関係にある、前記複数の疑似信号流データに分離するステップと、
フーリエ変換装置によって、前記複数の疑似信号流データをそれぞれフーリエ変換するステップと、
独立成分分析手段によって、前記フーリエ変換によって得られた各周波数成分について独立成分分析をして、前記複数の機械的振動のそれぞれの周波数を取得するステップと、
を含むことを特徴とする周波数測定方法。
複数信号流生成手段に、距離データ測定装置が測定した同一位置で振動している周波数の異なる複数の機械的振動を変位の時間変化を示す単一距離データとして入力させ、前記単一距離データを構成するデータ点内から時間の異なるデータ点を選び、それぞれを複数の疑似信号流データの開始データとして分離して、前記単一距離データを、前記複数の機械的振動と同数で互いに一定時間遅延した時間的な関係にある、前記複数の疑似信号流データに分離させる命令と、
フーリエ変換装置によって、前記複数の疑似信号流データをそれぞれフーリエ変換する命令と、
独立成分分析手段によって、前記フーリエ変換によって得られた各周波数成分について独立成分分析をして、前記複数の機械的振動のそれぞれの周波数を取得する命令と、
を含む一連の命令をコンピュータシステムを構成している信号分離演算処理装置に実行させることを特徴とする周波数測定プログラム。