JP6861483B2 - 生体信号処理装置及び生体信号処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、生体信号処理装置及び生体信号処理方法に関し、特に生体信号の品質を推定することのできる生体信号処理装置及び生体信号処理方法に関する。

近年、高齢化による人口構造、急増する医療費、専門医療サービスを担う人材不足などによって、ＩＴ技術と医療技術が結合したＩＴ医療融合技術（ＩＴ−ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）に関する研究が活発に行われている。
特に、人体の健康状態に関するモニタリングは、家庭や職場などの日常生活において可能である。
例えば、モバイルヘルスケア（ｍｏｂｉｌｅ ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ）によってユーザの健康状態をモニタリングすることができる。

健康状態のモニタリングのために生体信号を用いることができる。
例えば、生体信号は、心電図（Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｙ：ＥＣＧ）、フォトプレチスモグラフィ（Ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ：ＰＰＧ）、又は筋電図（Ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｐｈｙ：ＥＭＧ）信号などを含む。
生体信号測定装置の移動性及び使用便宜性が保障される場合、日常生活における健康状態のモニタリングがより容易になり得る。

しかしながら、生体信号測定装置の移動性が保障される場合、不安定な外部環境又はユーザの移動によるモーションアーチファクト（ｍｏｔｉｏｎ ａｒｔｉｆａｃｔ）によって生体信号が正確に測定されない場合が出てくるという問題がある。

本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、生体信号の品質を推定することのできる生体信号処理装置を提供することにある。

上記目的を達成するためになされた本発明による生体信号処理装置は、生体信号を受信する通信インターフェースと、前記生体信号のターゲット区間を設定し、前記ターゲット区間内のターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいて前記ターゲット区間に対応する品質メトリックを演算して、前記品質メトリックに基づいて前記生体信号の品質を推定するプロセッサと、を有し、前記ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の複数の周波数成分の内の設定値の整数倍に対応する周波数成分であり、前記非ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の前記複数の周波数成分の内の前記設定値の整数倍に対応しない周波数成分であり、前記設定値は、前記生体信号の波形繰り返し回数を設定する値であり、前記プロセッサは、前記ターゲット成分の信号の電力の合計と前記非ターゲット成分の信号の電力の合計との間の比率として定義される前記品質メトリックを演算することを特徴とする。

前記プロセッサは、前記ターゲット区間を周波数領域信号に変換し、前記周波数領域信号の周波数成分の内前記設定値の整数倍の周波数成分を前記ターゲット成分として定義することが好ましい。
前記プロセッサは、前記ターゲット成分に対応する信号を第１の数だけ前記ターゲット区間から抽出し、前記非ターゲット成分に対応する信号を前記第１の数と前記設定値に基づいて定義される第２の数だけ前記ターゲット区間から抽出し、前記第１の数をＭとし前記設定値をＲとするとき、前記第２の数は、Ｍ×（Ｒ−１）であることが好ましい。
前記プロセッサは、前記第１の数だけ抽出された信号の電力及び前記第２の数だけ抽出された信号の電力を用いて前記品質メトリックを演算することが好ましい。
前記プロセッサは、前記品質メトリックの演算に基づいて前記ターゲット区間及び前記設定値の内のいずれか１つ又は両方を変更し、前記変更されたターゲット区間及び設定値の内のいずれか１つ又は両方に基づいて前記品質メトリックと他の品質メトリックを演算して、前記品質メトリック及び前記他の品質メトリックの中から第１最大品質メトリック（ｆｉｒｓｔ ｍａｘｉｍｕｍ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｅｔｒｉｃ）を決定することが好ましい。
前記プロセッサは、前記生体信号と他の生体信号の第２最大品質メトリック（ｓｅｃｏｎｄ ｍａｘｉｍｕｍ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｅｔｒｉｃ）を決定して、前記第１最大品質メトリック及び前記第２最大品質メトリックの中から最大値を決定し、前記最大値に対応するターゲット区間をモニタリングされるターゲット生体信号として決定することが好ましい。
前記プロセッサは、前記第１最大品質メトリックが閾値以上であるか否かを判断し、前記判断の結果に基づいて、前記第１最大品質メトリックに対応するターゲット区間をモニタリングされるターゲット生体信号として決定することが好ましい。

前記プロセッサは、少なくとも１つの第１変更ターゲット区間（ｆｉｒｓｔ ｃｈａｎｇｅｄ ｔａｒｇｅｔ ｉｎｔｅｒｖａｌ）を取得するために第１ステップサイズだけ前記ターゲット区間を少なくとも一度変更し、前記少なくとも１つの第１変更ターゲット区間に対応する品質メトリックを算出して、前記ターゲット区間及び前記少なくとも１つの第１変更ターゲット区間の中から最大品質メトリックを有するターゲット区間を選択し、少なくとも１つの第２変更ターゲット区間（ｓｅｃｏｎｄ ｃｈａｎｇｅｄ ｔａｒｇｅｔ ｉｎｔｅｒｖａｌ）を取得するために第２ステップサイズだけ前記選択されたターゲット区間を少なくとも一度変更し、前記少なくとも１つの第２変更ターゲット区間に対応する品質メトリックを算出して、前記選択されたターゲット区間及び前記少なくとも１つの第２変更ターゲット区間に対応する品質メトリックに基づいて第１最大品質メトリックを決定することが好ましい。
前記プロセッサは、前記ターゲット区間をモニタリングされるターゲット生体信号として決定し、前記ターゲット区間の前記非ターゲット成分に対応する信号の大きさを予め設定された値として定義することが好ましい。
前記プロセッサは、前記ターゲット生体信号の周期情報を取得し、前記周期情報を用いてユーザのヘルス情報を推定するか、前記周期情報を外部モニタリング装備に送信することが好ましい。

また、上記目的を達成するためになされた本発明による生体信号処理装置は、複数の生体信号のそれぞれのターゲット区間のターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいて品質メトリックを定義する品質メトリック定義部と、前記品質メトリックに基づいて前記複数の生体信号のそれぞれの品質を推定する品質推定部と、前記複数の生体信号のそれぞれの品質に基づいて前記複数の生体信号の中からモニタリングされるターゲット生体信号を決定する決定部と、を有し、前記ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の複数の周波数成分の内の設定値の整数倍に対応する周波数成分であり、前記非ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の前記複数の周波数成分の内の前記設定値の整数倍に対応しない周波数成分であり、前記設定値は、前記生体信号の波形繰り返し回数を設定する値であり、前記品質メトリック定義部は、前記ターゲット成分の信号の電力の合計と前記非ターゲット成分の信号の電力の合計との間の比率として前記品質メトリックを定義することを特徴とする。

前記品質推定部は、前記複数の生体信号のそれぞれの代表品質メトリック（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｅｔｒｉｃ）を取得し、前記代表品質メトリックは、前記ターゲット区間及び前記設定値の内のいずれか１つ又は両方の変更に基づいて取得された前記それぞれの生体信号の複数の品質メトリックの中で最大値であることが好ましい。
前記決定部は、前記取得された複数の代表品質メトリックの内から最大値に対応するターゲット区間を前記モニタリングされるターゲット生体信号として決定することが好ましい。
前記品質推定部は、前記ターゲット区間及び前記設定値の内のいずれか１つ又は両方を変更して前記それぞれの生体信号の複数の品質メトリックを取得し、前記決定部は、前記複数の品質メトリックの内の代表品質メトリックが閾値以上であるか否かを判断し、前記判断の結果に基づいて前記代表品質メトリックに対応するターゲット区間を前記モニタリングされるターゲット生体信号として決定し、前記代表品質メトリックは、前記ターゲット区間及び前記設定値の内のいずれか１つ又は両方の変更に基づいて取得された前記それぞれの生体信号の複数の品質メトリックの中で最大値であることが好ましい。
前記品質推定部は、少なくとも１つの第１変更ターゲット区間を取得するために第１ステップサイズだけ前記ターゲット区間を少なくとも一度変更し、前記少なくとも１つの第１変更ターゲット区間に対応する品質メトリックを算出して、前記ターゲット区間及び前記少なくとも１つの第１変更ターゲット区間の中から最大品質メトリックを有するターゲット区間を選択し、少なくとも１つの第２変更ターゲット区間を取得するために第２ステップサイズだけ前記選択されたターゲット区間を少なくとも一度変更し、前記少なくとも１つの第２変更ターゲット区間に対応する品質メトリックを算出して、前記選択されたターゲット区間及び前記少なくとも１つの第２変更ターゲット区間に対応する品質メトリックに基づいて前記それぞれの生体信号の最大品質メトリックを決定することが好ましい。

前記決定部は、前記決定されたターゲット生体信号の非ターゲット成分に対応する信号の大きさを予め設定された値として定義することが好ましい。
前記決定部は、前記決定されたターゲット生体信号の周期情報を取得し、前記周期情報を用いてユーザのヘルス情報を推定するか、前記周期情報を外部モニタリング装備に送信することが好ましい。
前記品質メトリック定義部は、前記ターゲット区間を周波数領域信号に変換して、前記周波数領域信号の周波数成分の内の前記設定値の整数倍の周波数成分を前記ターゲット成分として定義することが好ましい。
前記品質メトリック定義部は、前記ターゲット成分に対応する信号を第１の数だけ前記ターゲット区間から抽出し、前記非ターゲット成分に対応する信号を前記第１の数と前記設定値に基づいて定義される第２の数だけ前記ターゲット区間から抽出し、前記第１の数をＭとし前記設定値をＲとするとき、前記第２の数は、Ｍ×（Ｒ−１）であることが好ましい。
前記品質メトリック定義部は、前記第１の数だけ抽出された信号の電力及び前記第２の数だけ抽出された信号の電力を用いて前記品質メトリックを定義することが好ましい。

上記目的を達成するためになされた本発明による生体信号処理方法は、生体信号処理装置の生体信号処理方法であって、生体信号を受信するステップと、前記生体信号のターゲット区間を設定するステップと、前記ターゲット区間内のターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいて前記ターゲット区間に対応する品質メトリックを演算するステップと、前記品質メトリックに基づいて前記生体信号の品質を推定するステップと、を有し、前記ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の複数の周波数成分の内の設定値の整数倍に対応する周波数成分であり、前記非ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の前記複数の周波数成分の内の前記設定値の整数倍に対応しない周波数成分であり、前記設定値は、前記生体信号の波形繰り返し回数を設定する値であり、前記演算するステップは、プロセッサで、前記ターゲット成分の信号の電力の合計と前記非ターゲット成分の信号の電力の合計との間の比率として定義される前記品質メトリックを演算するステップを含むことを特徴とする。

また、上記目的を達成するためになされた本発明による生体信号処理方法は、生体信号処理装置の生体信号処理方法であって、複数の生体信号のそれぞれのターゲット区間のターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいて前記ターゲット区間に対応する品質メトリックを定義するステップと、前記品質メトリックに基づいて複数の生体信号のそれぞれの品質を推定するステップと、前記複数の生体信号の品質に基づいて前記複数の生体信号の中からモニタリングされるターゲット生体信号を決定するステップと、を有し、前記ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の複数の周波数成分の内の設定値の整数倍に対応する周波数成分であり、前記非ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の前記複数の周波数成分の内の前記設定値の整数倍に対応しない周波数成分であり、前記設定値は、前記生体信号の波形繰り返し回数を設定する値であり、前記品質メトリックを定義するステップは、前記ターゲット成分の信号の電力の合計と前記非ターゲット成分の信号の電力の合計との間の比率として前記品質メトリックを定義するステップを含むことを特徴とする。

また、上記目的を達成するためになされた本発明による生体信号処理方法は、生体信号処理装置の生体信号処理方法であって、生体信号を受信するステップと、前記生体信号の複数のターゲット区間を設定するステップと、前記複数のターゲット区間に個別的に対応する品質メトリックを算出するステップと、前記品質メトリックの中から最大品質メトリックを決定するステップと、前記最大品質メトリックに対応するターゲット区間をモニタリングされる生体信号として決定するステップと、を有し、前記品質メトリックを算出するステップは、対応ターゲット区間の少なくとも１つのターゲット成分及び前記対応ターゲット区間の少なくとも１つの非ターゲット成分に基づいて、それぞれの品質メトリックを演算するステップを含み、前記ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の複数の周波数成分の内の設定値の整数倍に対応する周波数成分であり、前記非ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の前記複数の周波数成分の内の前記設定値の整数倍に対応しない周波数成分であり、前記設定値は、前記生体信号の波形繰り返し回数を設定する値であり、前記品質メトリックは、前記ターゲット成分の信号の電力の合計と前記非ターゲット成分の信号の電力の合計との間の比率として定義されることを特徴とする。

前記複数のターゲット区間を設定するステップは、第１ターゲット区間を設定するステップと、少なくとも１つの第１変更ターゲット区間を取得するために第１ステップサイズだけ前記第１ターゲット区間を少なくとも一度変更するステップと、前記第１ターゲット区間及び前記少なくとも１つの第１変更ターゲット区間に対して算出された品質メトリックの中で最大品質メトリックを有する、前記第１ターゲット区間及び前記少なくとも１つの第１変更ターゲット区間の内のいずれか１つを選択するステップと、少なくとも１つの第２変更ターゲット区間を取得するために前記第１ステップサイズより小さい第２ステップサイズだけ前記選択されたターゲット区間を少なくとも一度変更するステップとを含むことが好ましい。
前記選択されたターゲット区間及び前記少なくとも１つの第２変更ターゲット区間に対して算出された品質メトリックの中から最大品質メトリックを決定するステップをさらに有することが好ましい。
前記設定値は整数Ｒ≧２であり、前記少なくとも１つのターゲット成分の数は、整数Ｍ≧１であり、前記少なくとも１つの非ターゲット成分の数はＭ＊（Ｒ−１）であることが好ましい。
前記生体信号は、前記生体信号の基本波形のＲ回繰り返しによって構成されることが好ましい。

本発明に係る生体信号処理装置及び生体信号処理方法によれば、生体信号の品質を推定するために、Ｒ（生体信号の基本波形のＲ回繰り返し）の整数倍の周波数成分及びＲの整数倍でない周波数成分に基づいて定義される品質メトリックを用いることができ、品質メトリックに基づいて生体信号の品質が推定されるという効果がある。

生体信号処理の一例を説明するためのグラフである。 生体信号の一例を説明するためのグラフである。 生体信号の一例を説明するためのグラフである。 生体信号処理の他の一例を説明するためのグラフである。 生体信号処理の他の一例を説明するためのグラフである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理の一例を説明するためのグラフである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理の一例を説明するためのグラフである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理の一例を説明するためのグラフである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理の一例を説明するためのグラフである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理の一例を説明するためのグラフである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理の一例を説明するためのグラフである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理の一例を説明するためのグラフである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理の一例を説明するためのグラフである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理の一例を説明するためのグラフである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理の一例を説明するためのグラフである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る品質メトリックの演算過程を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る品質メトリックの演算過程を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る品質メトリックの演算過程を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置の他の一例の概略構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る複数の生体信号の中からモニタリング対象になるターゲット生体信号を決定することを説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置のさらに他の一例の概略構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理方法の他の一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置を含む端末の概要を示す図である。 本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置を含むウェアラブルデバイスを説明するための図である。

次に、本発明に係る生体信号処理装置及び生体信号処理方法を実施するための形態の具体例を図面を参照しながら説明する。

本実施形態で用いる用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いるものであって、実施形態を限定しようとする意図はない。
単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。
本明細書において、「含む」又は「有する」などの用語は明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない

異なる定義がされない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。

また、図面を参照して説明する際に、図面符号に関係なく同一の構成要素には同一の参照符号を付与し、それに対する重複説明を省略する。本実施形態の説明において関連する公知技術に対する具体的な説明が実施形態の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明を省略する。

図１は、生体信号処理の一例を説明するためのグラフである。
ノイズ成分を含む生体信号がフーリェ変換によって周波数領域信号１１０に変換される場合、相対的に高い周波数成分はノイズ成分であり得、相対的に低い周波数成分は所望する信号（ｄｅｓｉｒｅｄ ｓｉｇｎａｌ）であり得る。

図１には、所望する信号の周波数帯域に対応する信号ウィンドウ（ｓｉｇｎａｌ ｗｉｎｄｏｗ）１２０と、ノイズ成分に対応するノイズウィンドウ（ｎｏｉｓｅ ｗｉｎｄｏｗ）１３０が示されている。
ここで、信号ウィンドウは、ＤＣ成分を含まない。

生体信号の品質を推定するために、周波数領域信号１１０のＳＮ比（ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ：ＳＮＲ）を用いることができる。
ＳＮ比は、ノイズウィンドウ１３０に含まれた信号の電力と信号ウィンドウ１２０に含まれた信号の電力との間の比率に基づいて定義され得る。
ＳＮ比に基づいて生体信号の品質を推定する方法の場合、歪曲された生体信号がモニタリング対象になるターゲット生体信号として決定され得る。
以下、図２を参照しながら説明する。

図２Ａ、２Ｂは、生体信号の一例を説明するためのグラフである。
図２Ａ、２Ｂを参照すると、図２Ａ、２Ｂは互いに異なる生体信号を示す。
図２Ａ、２Ｂにおいて、細い実線はノイズ成分を含む生体信号を示し、太い一点鎖線はノイズ成分が除去された生体信号を示す。

図２Ａ、２Ｂの場合、ノイズ成分を除いた生体信号の平均電力は近似しているが、高い周波数によって不規則に変わるノイズ成分の平均電力は、図２Ａの場合が図２Ｂの場合よりさらに高い。
図１によって記述した方法を用いて生体信号の品質が推定される場合、ノイズ成分の平均電力が相対的に小さい図２Ｂの生体信号の品質が高く推定され得る。
そのため、図２Ｂの生体信号がモニタリング対象になるターゲット生体信号として決定される。

生体信号は、周期性（ｐｅｒｉｏｄｉｃｉｔｙ）を持つ。
安定した状況（例えば、ユーザが動かない場合）において検出された生体信号は、ノイズ成分を含むが、周期性を持つ。
生体信号測定装置がユーザと正確に接触しないなどの特定状況において検出された生体信号は、周期性を持たない場合がある。
図２Ｂの生体信号は、図２Ａの生体信号の品質より高く推定されたとしても周期性を持たないため、図２Ｂの生体信号は、ターゲット生体信号として適合しない。
図２Ａの生体信号は、品質が低く推定されるが、ターゲット生体信号として適合する。
そのため、図１によって記述した方法は、生体信号の品質を推定するのに困難が生じ得る。

図３Ａ、３Ｂは、生体信号処理の他の一例を説明するためのグラフである。
図３Ａ、図３Ｂを参照すると、図３Ａ、図３Ｂはノイズ成分が除去された生体信号を示す。
ノイズ成分は、相対的に高い周波数成分であるため、ローパスフィルタ（Ｌｏｗ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ：ＬＰＦ）を介して除去してもよい。

生体信号の品質を推定するために、ノイズ成分を除去した生体信号の変動幅を用いてもよい。
信号強度の変動幅が大きいほど品質が高いと推定され得る。この場合、図３Ａの生体信号より、図３Ｂの生体信号の品質が高く推定され得る。

しかしながら、上述したように、図３Ｂの生体信号は、モニタリング対象になるターゲット生体信号として適合しない（非周期性）。
よって、生体信号の変動幅を用いる方法は生体信号の品質を推定するのに困難が生じ得る。

図４〜図１０は、本発明の一実施形態に係る生体信号処理の一例を説明するための図である。
図４には、理想的な生体信号Ｘ_Ｒ（ｔ）を示す。

周期Ｔ_ｐ（４１０）に対応する基本波形ｇ（ｔ）（４２０）がＲ回繰り返されると仮定する。
そうすると、Ｘ_Ｒ（ｔ）は、下記の数式１で表すことができる。

フーリェ変換によってＸ_Ｒ（ｔ）が周波数領域信号に変換されれば、下記の数式２で表すことができる。

式２におけるＧ（ｆ）は、

を示す。
ここで、

に絶対値が適用されれば、隣接するピーク値の間における０が（Ｒ−１）個である。以下、図５を参照しながら説明する。

図５を参照すると、図５は、周波数による

のグラフを示す。ここで、Ｔ_ｐは１である。

Ｒが２の場合、ピーク値（５１０）とピーク値（５１１）との間における大きさが０である周波数成分は１個である。
Ｒが３の場合、ピーク値（５２１）とピーク値（５２２）との間における大きさが０である周波数成分は２個であり、Ｒが４の場合、ピーク値（５３１）とピーク値（５３２）との間における大きさが０である周波数成分は３個である。

図５によって記述された内容に基づいてＸ_Ｒ（ｆ）は下記の数式３で表すことができる。

ｍが整数であり、周波数ｆが（ｍ／Ｔ_ｐ）の場合、Ｘ_Ｒ（ｆ）＝Ｇ（ｆ）・Ｒであり、ｆが（Ｒｍ＋１）／（ＲＴ_ｐ），（Ｒｍ＋２）／（ＲＴ_ｐ），・・・，（Ｒｍ＋Ｒ−１）／（ＲＴ_ｐ）である場合、Ｘ_Ｒ（ｆ）＝０である。
ｆが（ｍ／Ｔ_ｐ）と（ｍ＋１）／Ｔ_ｐとの間における周波数の場合、Ｘ_Ｒ（ｆ）＝０である。

生体信号センサが検出する生体信号は、デジタル信号やデジタル信号に変換されるものであってもよいため、生体信号の周波数分析のためにＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いてもよい。
又は、生体信号の周波数分析のためにＤＦＴの演算速度を増加させたＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いてもよい。
生体信号にＤＦＴ又はＦＦＴを適用してＤＦＴの結果又はＦＦＴの結果を取得してもよい。

Ｘ_Ｒ（ｆ）からＤＦＴの結果又はＦＦＴの結果を取得してもよい。
より具体的には、ＣＴＦＴ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ−Ｔｉｍｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）における周波数領域サンプリング（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−ｄｏｍａｉｎ ｓａｍｐｌｉｎｇ）値をサンプリング間隔（ｓａｍｐｌｉｎｇ ｉｎｔｅｒｖａｌ）（サンプリング間隔は、時間領域サンプルの間の間隔を示す）に分けた値を用いて、Ｘ_Ｒ（ｆ）からＤＦＴの結果又はＦＦＴの結果を取得する。
ＤＦＴの結果又はＦＦＴの結果Ｘ_Ｒ［ｋ］は下記の数式４で表すことができる。

数式４において、Ｔ_ｓはサンプリング間隔を示し、ｋは０以上であり、（Ｎ−１）以下の整数を示す。
ここで、サンプリング間隔は、サンプルとサンプルとの間の時間間隔又はサンプルとサンプルとの間の距離を示す。
Ｎは、全体サンプルの数を示し、ＦＦＴの大きさ又はＦＦＴの長さを示す。
数式４において、ｋがＲの整数倍でない場合、Ｘ_Ｒ［ｋ］は０になり、ｋがＲの整数倍である場合、Ｘ_Ｒ［ｋ］は０にならない。
以下、数式４と関連する一例を図６Ａと図６Ｂを参照しながら説明する。

図６Ａを参照すると、図６Ａは時間領域信号のグラフを示し、図６Ｂを参照すると、図６Ｂは周波数領域信号を示す。信号６１０を基本波形とする。
信号（６１１）は、基本波形が２回繰り返された信号であって波形繰り返し回数は２であり、信号（６１２）は、基本波形が３回繰り返された信号であって波形繰り返し回数は３である。

ＤＦＴ又はＦＦＴによって、信号（６１０）〜信号（６１３）のそれぞれは、信号（６２０）〜信号（６２２）のそれぞれに変換され得る。
ここで、信号（６２０）〜信号（６２２）の正規化（ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）のためにＤＦＴ又はＦＦＴの結果にＲ^＊Ｆ_ｓが分れてもよい。
Ｆ_ｓは、Ｔ_ｓの逆数であり、サンプリングレート（ｓａｍｐｌｉｎｇ ｒａｔｅ）を示す。
図６Ａ〜図６Ｂに示した例において、Ｆ_ｓは２５０Ｈｚである。図６Ｂのグラフの横軸は周波数である。
より詳細には、図６Ｂのグラフの横軸は、スケーリング（ｓｃａｌｉｎｇ）されたｋのｋ／（Ｎ^＊Ｔ_ｓ）である。

信号（６２１）において、１番目の周波数成分に対応する信号の大きさは０であり、２番目の周波数成分に対応する信号の大きさは０ではなく、３番目の周波数成分に対応する信号の大きさは０であり、４番目の周波数成分に対応する信号の大きさは０ではない。
信号（６１１）は、基本波形が２回繰り返された信号であるため、信号（６２１）の２番目の周波数成分及び４番目の周波数成分に対応する信号が所望する信号である。

信号（６２２）において、１番目及び２番目の周波数成分の信号の大きさは０であり、３番目及び６番目の周波数成分の信号の大きさは０ではない。
信号（６１２）は、基本波形が３回繰り返された信号であるため、信号（６２２）の３番目の周波数成分及び６番目の周波数成分に対応する信号が所望する信号である。

基本波形がＲ回繰り返された生体信号が周波数領域信号に変換される場合、Ｒの整数倍である周波数成分に所望する信号が分布される。

以上、理想的な生体信号及び理想的な生体信号の周波数特性に関して説明した。
以下では、ノイズ成分、モーションアーチファクト、又はホワイトノイズ（ｗｈｉｔｅ ｎｏｉｓｅ）などによって歪曲された生体信号及び歪曲された生体信号の周波数特性を説明する。

ノイズ成分などが含まれた生体信号は、下記の数式５で表すことができる。

数式５において、ｎ_ｒ（ｔ−ｒＴ_ｐ）は、非繰り返し成分であって、信号の歪曲を考慮した値である。
１番目に表れる波形と２番目に表れる波形は同一ではないが、波形の形は類似する。
数式５のＸ_Ｒ（ｔ）は、非繰り返し成分のため、理想的な周期信号ではないが、周期性を持つ。
数式５のＸ_Ｒ（ｔ）の波形繰り返し回数は、Ｒ回である。
１番目の波形と２番目の波形との間の相関度（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）又は類似度（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）は高くなり得る。

数式５の生体信号がサンプリングされ、サンプリングされた信号にＤＦＴ又はＦＦＴが適用されれば、周波数領域信号Ｘ_Ｒ［ｋ］が取得され得る。
Ｘ_Ｒ［ｋ］は、下記の数式６で表すことができる。

数式６において、Ｎ_ｒ（ｆ）は

として定義し、周波数成分がＲの整数倍でない場合、Ｘ_Ｒ［ｋ］は０ではない。
ｋによるＸ_Ｒ［ｋ］をグラフに示すと、図７のようになる。以下、図７を参照しながら説明する。

図７を参照すると、図７は、ｋによるＸ_Ｒ［ｋ］のグラフを示す。
理想的な生体信号の波形繰り返し回数がＲ回の場合、Ｒの整数倍である周波数成分に対応する信号の大きさは大きく、Ｒの整数倍でない周波数成分はない。
同様に、非繰り返し成分を含む生体信号の波形繰り返し回数がＲ回の場合、Ｒの整数倍の周波数成分に対応する信号の大きさは大きく、Ｒの整数倍でない周波数成分に対応する信号の大きさは小さい。
図７に示した例のように、非繰り返し成分を含む生体信号の波形繰り返し回数が４の場合、４の整数倍である周波数成分に対応する信号の大きさは、４の整数倍でない周波数成分に対応する信号の大きさより大きい。

一実施形態によれば、生体信号の品質を推定するために、Ｒの整数倍の周波数成分及びＲの整数倍でない周波数成分に基づいて定義される品質メトリックを用いることができる。
例えば、Ｒの整数倍の周波数成分に対応する信号の電力（又は信号強度）及びＲの整数倍でない周波数成分に対応する信号の電力（又は信号強度）に基づいて品質メトリックが演算されてもよく、品質メトリックに基づいて生体信号の品質が推定されてもよい。
もし、非繰り返し成分を含む生体信号の波形繰り返し回数がＲ回の場合、Ｒの整数倍である周波数成分に対応する信号の大きさがＲの整数倍でない周波数成分に対応する大きさより大きいため、生体信号の品質メトリックは大きくなる。
周期性を持つ生体信号の品質メトリックは大きくなり、周期性を持たない生体信号の品質メトリックは小さくなる。

Ｒの整数倍に対応する周波数成分をターゲット成分（ｔａｒｇｅｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）とし、Ｒの整数倍に対応しない周波数成分を非ターゲット成分（ｎｏｎ−ｔａｒｇｅｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）とする。また、ターゲット成分に対応する信号をターゲット成分信号（ｔａｒｇｅｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｓｉｇｎａｌ）とし、非ターゲット成分に対応する信号を非ターゲット成分信号（ｎｏｎ−ｔａｒｇｅｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｓｉｇｎａｌ）とする。
以下、図８を参照しながら、品質メトリックの一例を説明する。

図８を参照すると、図８は、本発明の一実施形態に係る生体信号処理の一例を説明するためのグラフであり、品質メトリックの一例を説明するためのグラフを示す。

ｋがＲの周波数成分とｋが２Ｒの周波数成分との間には（Ｒ−１）個の非ターゲット成分が分布される。
品質メトリックＳＮＲ_ＲＳ（Ｍ，Ｒ）は、Ｍ個のターゲット成分信号（８１０）の電力の合計とＭ^＊（Ｒ−１）個の非ターゲット成分信号（８２０）の電力の合計との間の比率として定義してもよい。
この場合、品質メトリックは、下記の数式７で表すことができる。

数式７によって品質メトリックを算出する場合をグラフに示すと、図９Ａ〜図９Ｃと同一である。
図９Ａ〜図９Ｃは、Ｒが３の場合であって、図９ＡはＭが１である品質メトリック（ＳＮＲ_ＲＳ（１，３））の場合、図９ＢはＭが２である品質メトリック（ＳＮＲ_ＲＳ（２，３））の場合、及び図９ＣはＭが３である品質メトリック（ＳＮＲ_ＲＳ（３，３））の場合を示す。Ｍはターゲット成分の数を示す。

図９Ａにおいて、品質メトリックを演算するために、ターゲット成分信号（９１０）の電力及び非ターゲット成分信号（９１１）の電力を用いる。
品質メトリックの演算のために用いられる非ターゲット成分は、ターゲット成分の右側に分布した周波数成分である。

図９Ｂにおいて、品質メトリックを演算するために、ターゲット成分信号（９２１）の電力及び非ターゲット成分信号（９２２）の電力を用いる。
ターゲット成分の数は２個であり、非ターゲット成分は２個のターゲット成分のそれぞれの右側に分布した周波数成分である。
より具体的には、ｋ＝３のターゲット成分を基準成分（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）とするとき、ｋ＝４及び５の周波数成分を基準成分に対応する非ターゲット成分とすることができ、ｋ＝６のターゲット成分を基準成分とするとき、ｋ＝７及び８の周波数成分を基準成分に対応する非ターゲット成分とすることができる。

図９Ｃにおいて、品質メトリックを演算するために、ターゲット成分信号（９３１）の電力及び非ターゲット成分信号（９３２）の電力を用いる。
ターゲット成分の数は３個であり、非ターゲット成分は３個のターゲット成分のそれぞれの右側に分布した周波数成分である。
品質メトリックは、ターゲット成分信号の電力及びターゲット成分信号の右側に分布された非ターゲット成分信号の電力を用いて演算し得る。

図９Ａ〜図９Ｃに基づき記載された内容は、例示的な事項に過ぎず、品質メトリックは、図９Ａ〜図９Ｃに基づき記載された内容に限定されない。
以下、図１０を参照しながら、一実施形態に係る品質メトリックの他の一例を説明する。
図１０を参照すると、図１０は、本発明の一実施形態に係る品質メトリックの他の一例を説明するためのグラフを示す。

図９Ａ〜図９Ｃとは違って、品質メトリックの演算に用いられる非ターゲット成分は、ターゲット成分の左側に分布された周波数成分及びターゲット成分の右側に分布された周波数成分である。
図１０に示した例において、ｋがＲであるターゲット成分を基準成分とするとき、基準成分の左側に分布された１個の周波数成分及び右側に分布された２個の周波数成分が基準成分に対応する非ターゲット成分である。
同様に、ｋが２Ｒであるターゲット成分を基準成分とするとき、（２Ｒ−１）の周波数成分、（２Ｒ＋１）の周波数成分、及び（２Ｒ＋２）の周波数成分は、基準成分に対応する非ターゲット成分である。

図１０に基づき記載された品質メトリックの他の一例は、下記の数式８で表すことができる。

数式８において、Ｌ_ｌｅｆｔ及びＬ_{ｒｉｇｈｔ}は任意の整数であって、Ｌ_ｌｅｆｔ＋Ｌ_{ｒｉｇｈｔ}＝Ｒ−１である。

ターゲット成分信号（１０１０）の電力及び非ターゲット成分信号（１０２０）の電力に基づいて品質メトリックが演算され得る。

図１０に示していないが、品質メトリックの演算のために、非ターゲット成分信号の電力内の最大電力を用いることができる。
また他の一例として、Ｍ個のターゲット成分信号の電力の合計及び非ターゲット成分信号の電力内の最大電力に基づいて品質メトリックを演算してもよい。
品質メトリックのまた他の一例は、下記の数式９で表すことができる。

最大電力を有する非ターゲット成分が識別されて、Ｍ^＊（Ｒ−１）^＊最大電力に対しＭ個のターゲット成分信号の電力の合計が品質メトリックとして演算される。
また、数式９とは異なって、ターゲット成分信号の電力内の最大電力又は最小電力を用いて品質メトリックを演算してもよい。
例えば、非ターゲット成分信号の電力の合計に対しＭ^＊最大電力が品質メトリックとして演算されてもよい。
ここで、最大電力は、ターゲット成分信号の電力内の最大電力である。
また、Ｍ^＊（Ｒ−１）^＊最小電力に対しＭ個のターゲット成分信号の電力の合計が品質メトリックとして演算されてもよい。
ここで、最小電力は、非ターゲット成分信号の電力内の最小電力である。

図１０に基づき記載された内容は、例示的な事項に過ぎず、品質メトリックは、図１０に基づき記載された内容に限定されない。

図１１は、本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置の概略構成を示すブロック図である。
図１１を参照すると、本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置１１００は、通信インターフェース１１１０及びプロセッサ１１２０を含む。

通信インターフェース１１１０は生体信号を受信する。
例えば、通信インターフェース１１１０はプロセッサ１１２０の入出力ポートを含んでもよい。
通信インターフェース１１１０は、バス（図示せず）を介してセンサが検出した生体信号を受信し、プロセッサ１１２０は、生体信号を通信インターフェース１１１０から入力する。

プロセッサ１１２０は、生体信号のターゲット区間（ｔａｒｇｅｔ ｉｎｔｅｒｖａｌ）を設定する。
ターゲット区間は、生体信号の品質を推定するのに用いられる品質メトリックを演算するために設定される区間を示す。
また、後述するが、ターゲット区間は、モニタリング対象になるターゲット生体信号である。
プロセッサ１１２０は、第１時点〜第２時点の間に含まれた生体信号をターゲット区間として設定する。

また、生体信号の特性を考慮してターゲット区間を設定してもよい。
例えば、心拍数の正常範囲は６０〜１００回／１分であり、プロセッサ１１２０は心拍数の正常範囲を考慮してターゲット区間を設定してもよい。
また、プロセッサ１１２０は、心拍数の正常範囲だけでなく正常範囲から逸脱する正常でない範囲まで考慮してターゲット区間を設定してもよい。
ここで、正常ではない範囲は予め設定された範囲であってもよい。

プロセッサ１１２０は、ターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいてターゲット区間に対応する品質メトリックを演算する。
ターゲット成分は、ターゲット区間の周波数成分の内の設定値に対応する周波数成分を示し、非ターゲット成分は、ターゲット区間の周波数成分の内の設定値に対応しない周波数成分を示す。

ターゲット区間が設定される場合、プロセッサ１１２０はターゲット区間を周波数領域信号に変換する。
例えば、通信インターフェース１１１０から入力された生体信号は、サンプリングされた生体信号であってもよいため、プロセッサ１１２０は、通信インターフェース１１１０から入力された生体信号にＤＦＴ又はＦＦＴを適用する。

プロセッサ１１２０は、周波数領域信号の周波数成分の内の設定値の整数倍である周波数成分をターゲット成分として定義する。
また、プロセッサ１１２０は、設定値の整数倍でない周波数成分を非ターゲット成分として定義する。
プロセッサ１１２０は、ターゲット成分信号を第１の数だけ抽出してもよく、非ターゲット成分信号を第１の数と設定値に基づいて定義される第２の数だけ抽出してもよい。
ここで、第１の数をＭとして、設定値をＲとするとき、第２の数はＭ^＊（Ｒ−１）である。

プロセッサ１１２０は、第１の数だけ抽出された信号の電力及び第２の数だけ抽出された信号の電力を用いて品質メトリックを演算し、品質メトリックは、下記の数式１０又は数式１１で表される。

数式１１の分母において、

は、特定ターゲット成分信号の左側に分布された非ターゲット成分信号の電力を示し、

は、特定ターゲット成分信号の右側に分布された非ターゲット成分信号の電力を示す。

また、プロセッサ１１２０は、非ターゲット成分信号の電力内の最大電力及びターゲット成分信号の電力を用いて品質メトリックを演算することができ、品質メトリックは下記の数式１２で表すことができる。

品質メトリックの演算に基づいてプロセッサ１１２０は、ターゲット区間及び設定値の内のいずれか１つ又は両方を変更する。
ターゲット区間を変更するために、プロセッサ１１２０は、ターゲット区間を拡張することができる。
ターゲット区間の拡張は、新しいターゲット区間の設定を示す。
プロセッサ１１２０は、ターゲット区間と時間的に区分される新しいターゲット区間を設定することができる。
また、設定値を変更するために、プロセッサ１１２０は、設定値を増加させるか、又は減少させることができる。
プロセッサ１１２０は、ターゲット区間を変更せずに、設定値Ｒを変更してもよい。

プロセッサ１１２０は、ターゲット区間及び設定値の内のいずれか１つ又は両方の変更に基づいて品質メトリックと他の品質メトリックを演算することができる。
プロセッサ１１２０は、変更されたターゲット区間に対応する品質メトリックを演算してもよい。
また、プロセッサ１１２０は、変更された設定値を用いて他の品質メトリックを演算してもよい。
プロセッサ１１２０は、Ｒ＝２である時のＳＮＲ_ＲＳ（Ｍ，Ｒ）を演算することができ、Ｒ＝３である時のＳＮＲ_ＲＳ（Ｍ，Ｒ）を演算することができる。
また、プロセッサ１１２０は、Ｍ及びＲを変更させて品質メトリックと他の品質メトリックを演算することができる。
また、プロセッサ１１２０は、設定値及びターゲット区間を変更させて品質メトリックと他の品質メトリックを演算してもよい。
前述した他の品質メトリックの演算は、例示的な事項に過ぎず、他の品質メトリックの演算は、前述した事項に限定されない。

プロセッサ１１２０は、品質メトリックに基づいて生体信号の品質を推定する。
プロセッサ１１２０は、品質メトリック及び他の品質メトリックに基づいて第１最大品質メトリックを決定する。
第１最大品質メトリックは、品質メトリック及び他の品質メトリックの中で最大値を示す。
プロセッサ１１２０は、第１最大品質メトリックをメモリに格納する。
また、プロセッサ１１２０は、第１最大品質メトリックに対応するターゲット区間の識別情報、例えば、ターゲット区間の開始サンプルのインデックス及び終了サンプルのインデックスをメモリに格納する。

一実施形態において、プロセッサ１１２０には、生体信号（以下、第１生体信号）と他の生体信号（以下、第２生体信号）が入力される。
第２生体信号は、第１生体信号と検出チャネルが異なる。
また、第２生体信号は、第１生体信号と異なる時間に検出された生体信号であってもよい。
第２生体信号の検出チャネル及び／又は第２生体信号が検出された時間区間は、第１生体信号の検出チャネル及び／又は第１生体信号が検出された時間区間と異なる。
プロセッサ１１２０は、第１生体信号の品質を推定する方式と同様に第２生体信号の品質を推定することができ、第１生体信号の品質及び第２生体信号の品質に基づいてモニタリング対象になるターゲット生体信号を決定することができる。

例えば、プロセッサ１１２０は、第２生体信号の複数の品質メトリックを演算することができ、複数の品質メトリックの中から第２最大品質メトリックを決定することができる。
第２最大品質メトリックは、複数の品質メトリックの中で最大値を示す。
第２最大品質メトリックが決定された場合、プロセッサ１１２０は、第２最大品質メトリック及び第１最大品質メトリックの中から最大値を決定する。
プロセッサ１１２０は、最大値に対応するターゲット区間をモニタリング対象になるターゲット生体信号として決定することができる。

他の一例として、プロセッサ１１２０は、第１最大品質メトリックが閾値以上か否かを判断することができる。
第１最大品質メトリックが閾値以上である場合、プロセッサ１１２０は、第１最大品質メトリックに対応するターゲット区間をモニタリング対象になるターゲット生体信号として決定する。
モニタリング対象になるターゲット生体信号が決定された場合、プロセッサ１１２０は、第２最大品質メトリックの取得過程を中断してもよい。
この場合、プロセッサ１１２０は、第２最大品質メトリックの取得過程の中断を指示（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）する制御信号を生成する。

第１最大品質メトリックが閾値未満の場合、プロセッサ１１２０は、第２最大品質メトリックが閾値以上か否かを判断することができる。
ここで、第２最大品質メトリックが閾値未満の場合、プロセッサ１１２０は、また他の生体信号の最大品質メトリックと閾値を比較してモニタリング対象になるターゲット生体信号を決定する。
検出された複数の生体信号のそれぞれの最大品質メトリックが閾値未満の場合、プロセッサ１１２０は、生体信号の検出を指示する制御信号を生成する。
制御信号に基づいて複数の生体信号が検出される。

また、一実施形態において、プロセッサ１１２０は、モニタリング対象として決定されたターゲット生体信号の非ターゲット成分信号の大きさを予め設定された値として定義してもよい。
例えば、プロセッサ１１２０は、決定された生体信号の非ターゲット成分を持たないように非ターゲット成分信号の大きさを０と定義することができる。
決定された生体信号は、周波数領域信号であるため、プロセッサ１１２０は、決定された生体信号を時間領域信号に変換する。
例えば、プロセッサ１１２０は、決定された生体信号にＩＦＦＴを適用して時間領域信号に変換する。非ターゲット成分信号の大きさが０と定義された場合、時間領域信号は、ノイズ成分などが除去された信号である。

モニタリング対象に決定されたターゲット生体信号は、通信モジュールによって外部装置に送信される。
通信モジュールは、生体信号処理装置１１００に含まれ得る。又は、通信モジュールは、生体信号処理装置１１００と物理的に区別される装置として、生体信号処理装置１１００の外部に位置してもよい。
生体信号処理装置１１００は、モニタリング対象に決定された生体信号が外部装置に送信されるように通信モジュールを制御する。

通信モジュールがサポートする通信方式は、例えば、ＷＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ）、ＷｉＦｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）Ｄｉｒｅｃｔ、ＤＬＮＡ（登録商標）（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｌｉｖｉｎｇ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｌｌｉａｎｃｅ）、Ｗｉｂｒｏ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｂｒｏａｄｂａｎｄ）、Ｗｉｍａｘ（登録商標）（Ｗｏｒｌｄ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、赤外線通信（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ；ＩｒＤＡ）、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅｂａｎｄ）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、又はＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などであってもよい。
外部装置に送信された生体信号は、モニタリングされ、モニタリングによってユーザのヘルス情報が取得される。

図１〜図１０に基づき記載された事項は、図１１に基づき記載された事項に適用される。

図１２〜図１４は、本発明の一実施形態に係る品質メトリックの演算過程を説明するための図である。
図１２を参照すると、生体信号（１２１０）が示されている。生体信号（１２１０）が本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置に入力される。
生体信号処理装置に入力された生体信号（１２１０）は、サンプリングレートに基づいてサンプリングされた信号であって、ＡＤＣ（Ａｎａｌｏｇ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）を通過する信号である。

生体信号処理装置は、ターゲット区間を設定する。
生体信号処理装置は、Ｎ_ｍｉｎ個のサンプルをターゲット区間（１２２０）に設定する。
Ｔ_ｓは、サンプリング間隔（ｓａｍｐｌｉｎｇ ｉｎｔｅｒｖａｌ）であって、サンプリングレートの逆数である。
ターゲット区間（１２２０）の時間の長さは、Ｎ_ｍｉｎ ^＊Ｔ_ｓである。
生体信号処理装置は、「Ｎ_ｍｉｎ−ｐｏｉｎｔ ＦＦＴ」によってターゲット区間（１２２０）を周波数領域信号に変換する。

生体信号処理装置は、周波数領域信号の周波数成分の内のターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいてターゲット区間（１２２０）に対応する品質メトリック（１２２１）を演算する。
品質メトリック（１２２１）が演算された場合、生体信号処理装置は、ターゲット区間（１２２０）を変更することができる。
生体信号処理装置は、ターゲット区間（１２２０）のサンプル数をＮ_{ｄｅｌｔａ}分増加させてもよく、これによってターゲット区間（１２３０）が設定され得る。
ターゲット区間１２３０の時間の長さは（Ｎ_ｍｉｎ＋Ｎ_{ｄｅｌｔａ}）^＊Ｔ_ｓである。

ターゲット区間（１２３０）が設定された場合、生体信号処理装置は、ターゲット区間（１２３０）に対応する品質メトリック（１２３１）を演算する。
生体信号処理装置は、品質メトリック（１２２１）と品質メトリック（１２３１）とを比較する。
生体信号処理装置は、品質メトリック（１２２１）及び品質メトリック（１２３１）の中からより大きい品質メトリックを選択する。
ここで、品質メトリック（１２３１）が品質メトリック（１２２１）よりも大きいと仮定する。

品質メトリック（１２３１）の選択に基づいて、生体信号処理装置は、ターゲット区間（１２３０）のサンプル数をＮ_{ｄｅｌｔａ}分増加させてターゲット区間（１２４０）を設定し、ターゲット区間（１２４０）に対応する品質メトリック（１２４１）を演算する。
生体信号処理装置は、品質メトリック（１２３１）と品質メトリック（１２４１）を比較してもよく、品質メトリック１２４１及び品質メトリック１２３１の中からより大きい品質メトリックを選択してもよい。
ここで、品質メトリック（１２４１）が品質メトリック（１２３１）よりも大きいと仮定する。

品質メトリック１２４１の選択に基づいて、生体信号処理装置は、Ｎ_ｍａｘ個のサンプルをターゲット区間（１２５０）に設定し、ターゲット区間（１２５０）に対応する品質メトリック（１２５１）を演算する。
生体信号処理装置は、品質メトリック（１２４１）と品質メトリック（１２５１）を比較してもよく、品質メトリック１２４１及び品質メトリック１２５１の中からより大きい品質メトリックを選択してもよい。
ここで、品質メトリック（１２４１）が品質メトリック（１２５１）よりも大きいと仮定する。

生体信号（１２１０）の処理によって、品質メトリック（１２４１）及びターゲット区間（１２４０）が取得される。
図１２に基づき記載された方式を用いて、生体信号処理装置は、複数の生体信号を処理することができ、複数の生体信号のそれぞれの最大品質メトリックを取得することができる。

Ｎ_ｍｉｎ及びＮ_ｍａｘは、生体信号の特性に基づいて予め設定される。
例えば、Ｎ_ｍｉｎ及びＮ_ｍａｘは、心拍数の正常範囲に基づいて設定される。
また、Ｎ_ｍｉｎ及びＮ_ｍａｘは、心拍数の正常範囲だけでなく正常範囲を逸脱する正常でない範囲まで考慮して設定された値であってもよい。ここで、正常でない範囲は、システムに与えられた値である。

ターゲット区間（１２２０、１２３０、１２４０、１２５０）の波形に基づいて品質メトリック（１２２１、１２３１、１２４１、１２５１）の中から最大値が識別される。
品質メトリックの設定値をＲとするとき、生体信号の波形繰り返し回数がＲ回であれば、生体信号の品質メトリックは大きい。
図１２に示した例において、Ｒ＝３とすると、品質メトリック（１２４１）が最大である。
ターゲット区間（１２４０）の波形繰り返し回数が３であるため、品質メトリック（１２４１）が最大である。
生体信号の波形繰り返し回数と品質メトリックとの間の関係は、以下の、図１３で説明する。

周波数領域で分析する場合、ターゲット区間（１２４０）の周波数成分の内のＲの整数倍である３番目の周波数成分及び６番目の周波数成分に対応する信号の大きさは大きく、Ｒの整数倍でない周波数成分に対応する信号の大きさが小さいため、品質メトリック（１２４１）が最も大きい。
これは、数式１０〜数式１２に係る品質メトリックの特性に基づいたものである。
以下、周波数領域信号を示した図１３を参照しながら、説明する。

図１３を参照すると、図１３にはターゲット区間（１３１０）〜ターゲット区間（１３３０）のそれぞれに対応する周波数領域信号（１３１１）〜周波数領域信号（１３３１）を示す。
図１３に示した例において、Ｍ＝２及びＲ＝３と仮定する。

数式１３によって、ターゲット区間（１３１０）に対応する品質メトリックは、「−１．１８ｄＢ」であり、ターゲット区間（１３２０）に対応する品質メトリックは、「２０．４１ｄＢ」であり、ターゲット区間（１３３０）に対応する品質メトリックは、「−２．８８ｄＢ」である。

周波数領域信号（１３１１）〜周波数領域信号（１３３１）において、グラフの折れるポイントに対応する周波数は、周波数成分を示す。
Ｒ＝３であるため、周波数領域信号（１３１１）における３番目の周波数成分及び６番目の周波数成分は、ターゲット成分である。
周波数領域信号（１３１１）の場合、ターゲット成分信号（１３１２）は、非ターゲット成分信号（１３１３）と区別されない。
周波数領域で分析する場合、所望する信号は、周波数領域信号（１３１１）によって識別されない。
同様に、周波数領域信号（１３３１）の場合、ターゲット成分信号（１３３２）は、非ターゲット成分信号（１３３３）と区別されない。

周波数領域信号（１３２１）の場合、ターゲット成分信号（１３２２）は、非ターゲット成分信号（１３２３）と区別される。
３番目の周波数成分信号及び６番目の周波数成分信号（１３２２）の大きさは、他の周波数成分信号（１３２３）の大きさより大きい。
そのため、ターゲット区間（１３２０）に対応する品質メトリックは、他の品質メトリックに比べて大きい。
所望する信号は、ターゲット成分によって識別され得る。
周波数領域で分析する場合、所望する信号は、周波数領域信号（１３２１）によって識別され得る。

一実施形態において、ターゲット区間（１３１０）が拡張されてターゲット区間（１３２０）に近接するほど品質メトリックは増加し、ターゲット区間（１３２０）が拡張されてターゲット区間（１３３０）に近接するほど品質メトリックは減少する。
ターゲット区間（１３１０）とターゲット区間（１３２０）との間のターゲット区間の周波数領域信号は、周波数領域信号（１３１１）より周波数領域信号（１３２１）に近接することができるため、ターゲット区間（１３１０）とターゲット区間（１３２０）との間のターゲット区間に対応する品質メトリックは、ターゲット区間（１３１０）に対応する品質メトリックより大きい。
これと同様に、ターゲット区間（１３２０）とターゲット区間（１３３０）との間のターゲット区間に対応する品質メトリックは、ターゲット区間（１３３０）に対応する品質メトリックより大きい。

また、ターゲット区間（１３１０）〜ターゲット区間（１３３０）の波形発生回数は、品質メトリックに関連している。
図１３に示した例において、ターゲット区間（１３１０）の波形繰り返し回数は３回未満であり、ターゲット区間（１３２０）の波形繰り返し回数は３回である。
また、ターゲット区間（１３３０）の波形繰り返し回数は３回を超過する。
ターゲット区間（１３２０）の拡張によってターゲット区間（１３３０）の波形繰り返し回数は３回を超過する。
ターゲット区間（１３２０）の波形繰り返し回数がＲと一致する場合、ターゲット区間（１３２０）に対応する品質メトリックは、ターゲット区間（１３１０）及びターゲット区間（１３３０）に対応する品質メトリックより大きい。
波形繰り返し回数がＲと一致する場合、ターゲット成分信号の強度が非ターゲット成分の信号より大きいため、品質メトリックが大きい。

同様に、図１２に示した例において、品質メトリック（１２４１）に対応するターゲット区間（１２４０）の波形繰り返し回数は３回であり、他のターゲット区間の波形発生回数は３回未満であるか３回を超過する。
ターゲット区間（１２４０）の波形繰り返し回数とＲは一致するため、品質メトリック（１２４１）が他の品質メトリックに比べて大きい。

従って、一実施形態において、波形が周期的に繰り返しながら設定値と一致する波形繰り返し回数を有するターゲット区間（１３２０）を探すためにターゲット区間（１３１０）を拡張してもよい。
図１２〜図１３に基づき記載された事項は、図１０に基づき記載された事項に適用され得る。

図１４を参照すると、図１４には生体信号（１４１０）のグラフを示す。
生体信号処理装置は、ターゲット区間（１４２０）を設定し、ターゲット区間（１４２０）に対応する第１品質メトリックを演算する。

生体信号処理装置は、ターゲット区間（１４２０）を第１ステップサイズだけ拡張させる。
例えば、生体信号処理装置は、ターゲット区間（１４２０）のサンプル数を第１ステップサイズだけ増加させることができる。
ターゲット区間（１４２０）が拡張されてターゲット区間（１４２１）が設定され得る。
生体信号処理装置は、ターゲット区間（１４２１）に対応する第２品質メトリックを演算してもよく、第１品質メトリックを第２品質メトリックと比較してもよい。
生体信号処理装置は、ターゲット区間（１４２１）を第１ステップサイズだけ拡張してもよい。
ターゲット区間（１４２１）が拡張されてターゲット区間（１４２２）が設定され得る。
生体信号処理装置は、ターゲット区間（１４２２）に対応する第３品質メトリックを演算し得る。
第１品質メトリック、第２品質メトリック、及び第３品質メトリックの中で第２品質メトリックが最も大きいと仮定する。

一実施形態において、生体信号処理装置は、第１ステップサイズを用いてターゲット区間を変更し、第１ステップサイズが用いられた複数の第１変更ターゲット区間の内のいずれか１つを選択する。
生体信号処理装置は、選択するために品質メトリックを用いる。
図１４に示した例において、生体信号処理装置は、ターゲット区間（１４２０、１４２１、１４２２）の中から最大値に対応するターゲット区間（１４２１）を選択する。

生体信号処理装置は、第２ステップサイズを用いて選択された変更ターゲット区間を変更する。
第２ステップサイズは、第１ステップサイズより小さくてもよい。
図１４に示した例において、生体信号処理装置は、ターゲット区間（１４２１）を第２ステップサイズだけ拡張したり縮小たりする。
ターゲット区間（１４２１）が第２ステップサイズだけ縮小する場合、ターゲット区間（１４３０）が設定され、ターゲット区間（１４２１）が第２ステップサイズだけ拡張する場合、ターゲット区間（１４３１）が設定される。
ターゲット区間（１４２１、１４３０、１４３１）のそれぞれに対応する品質メトリックの中から最大値が最大品質メトリックと決定される。

一実施形態において、生体信号処理装置は、第１ステップサイズだけターゲット区間を変更させて生体信号を処理し、処理結果に基づいて演算された品質メトリックの方向性を確認する。
生体信号処理装置は、品質メトリックが増加するか、又は減少するかを判断する。
図１４に示した例において、第１品質メトリックは、第２品質メトリックより小さく、第２品質メトリックは、第３品質メトリックより大きい。
ターゲット区間（１４２０）がターゲット区間（１４２１）に拡張するほど品質メトリックは大きくなり、ターゲット区間（１４２１）がターゲット区間（１４２２）に拡張するほど品質メトリックは小さくなる。
そのため、最大品質メトリックに対応するターゲット区間は、ターゲット区間（１４２１）より大きくなったり、ターゲット区間（１４２１）と同一になったり、ターゲット区間（１４２２）より小さくなったりする。
生体信号処理装置は、ターゲット区間（１４２１）を第２ステップサイズだけ拡張させ、拡張されたターゲット区間に対応する品質メトリックを演算することができる。
図１〜図１３に基づき記載された事項は、図１４に基づき記載された事項に適用することができるため、詳細な説明は省略する。

図１５は、本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置の他の一例の概略構成を示すブロック図である。
図１５を参照すると、生体信号処理装置１５００は、品質メトリック定義部（ｑｕａｌｉｔｙ ｍｅｔｒｉｃ ｄｅｆｉｎｅｒ）１５１０、品質推定部１５２０、及び決定部１５３０を含む。

品質メトリック定義部１５１０は、生体信号のターゲット区間のターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいて品質メトリックを定義する。
ターゲット成分は、設定値に対応するターゲット区間の周波数成分を示し、非ターゲット成分は、設定値に対応しないターゲット区間の周波数成分を示す。

品質メトリック定義部１５１０は、ターゲット区間を周波数領域信号に変換し、周波数領域信号の周波数成分の内の設定値の整数倍の周波数成分をターゲット成分として定義する。
また、品質メトリック定義部１５１０は、ターゲット成分信号を第１の数だけ抽出してもよく、非ターゲット成分信号を第２の数だけ抽出してもよい。
ここで、第２の数は、第１の数及び設定値に基づいて定義される。
また、品質メトリック定義部１５１０は、第１の数だけ抽出されたターゲット成分信号の電力及び第２の数だけ抽出された非ターゲット成分信号の電力を用いて品質メトリックを定義する。

品質推定部１５２０は、品質メトリックに基づいて複数の生体信号の品質を推定する。
例えば、品質推定部１５２０は、複数の生体信号のそれぞれの代表品質メトリックを取得して複数の生体信号の品質を推定する。
以下、複数の生体信号の内の個別生体信号（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｂｉｏｓｉｇｎａｌ）の品質を推定することを説明する。
品質推定部１５２０は、個別生体信号のターゲット区間及び設定値の内のいずれか１つ又は両方を変更して複数の品質メトリックを取得することができる。
品質推定部１５２０は、複数の品質メトリックに基づいて最大品質メトリックを取得してもよく、最大品質メトリックを代表品質メトリックと決定してもよい。
また、品質推定部１５２０は、代表品質メトリックに対応するターゲット区間をメモリに格納する。
このような方式で、品質推定部１５２０は、他の生体信号の代表品質メトリックを決定し、代表品質メトリックに対応するターゲット区間をメモリに格納する。

決定部１５３０は、複数の生体信号の品質に基づいてモニタリング対象になるターゲット生体信号を決定する。
例えば、決定部１５３０は、複数の代表品質メトリックの内の最大値に対応するターゲット区間をモニタリング対象になるターゲット生体信号と決定する。
他の一例として、決定部１５３０は、個別生体信号の代表品質メトリックが閾値以上であるか否かを判断し、判断結果に基づいて代表品質メトリックに対応するターゲット区間をモニタリング対象になるターゲット生体信号と決定する。

決定部１５３０は、決定された生体信号の非ターゲット成分信号の大きさを予め設定された値として定義してもよい。
例えば、非ターゲット成分信号の大きさが０と設定され、それによって、決定された生体信号のノイズ成分などは除去され得る。

決定部１５３０は、決定された生体信号の周期情報を取得する。
以下、図１６を参照しながら説明する。一方、図１〜図１４に基づき記載された事項は、図１５に基づき記載された事項に適用することができるため、詳細な説明は省略する。

図１６は、本発明の一実施形態に係る複数の生体信号の中からモニタリング対象になるターゲット生体信号を決定することを説明するための図である。
Ｎ_{ｔｒｉａｌ}回検出された生体信号が、Ｎ_{ｃｈａｎｎｅｌ}個の検出チャネルを介して生体信号処理装置で伝達されると仮定する。
モニタリング対象になるターゲット生体信号を決定するために、生体信号処理装置は、Ｎ_{ｃｈａｎｎｅｌ} ^＊Ｎ_{ｔｒｉａｌ}の生体信号を処理する。

図１６を参照すると、図１６には複数の生体信号（１６１１、１６２１、１６３１、１６４１、１６５１）を示す。
ここで、複数の生体信号（１６１１、１６２１、１６３１、１６４１、１６５１）の検出チャネルは同一であり、検出された時間区間は異なる。
生体信号処理装置は、互いに異なる時間区間（１６１０、１６２０、１６３０、１６４０、１６５０）において検出された生体信号を処理し、処理に基づいてモニタリング対象になるターゲット生体信号を決定する。

図１６に示したＳＮ比が最大品質メトリック（１６１３、１６２３、１６３３、１６４３、１６５３）であるとき、ターゲット区間（１６１２、１６２２、１６３２、１６４２、１６５２）は、最大品質メトリック（１６１３、１６２３、１６３３、１６４３、１６５３）に対応するターゲット区間である。
ここで、設定値を３として品質メトリックが演算されたと仮定する。

生体信号処理装置は、最大品質メトリック（１６１３、１６２３、１６３３、１６４３、１６５３）の中から最大値を選択する。
図１６に示した例において、最大品質メトリック（１６４３）が最も大きいため、生体信号処理装置は、最大品質メトリック（１６４３）に対応するターゲット区間（１６４２）をモニタリング対象になるターゲット生体信号と決定する。

上記にて説明したように、ターゲット区間（１６４２）の波形繰り返し回数は設定値と一致し、他のターゲット区間の波形繰り返し回数は設定値と一致しない。
複数の生体信号の中からモニタリング対象と決定された生体信号の波形繰り返し回数は設定値と一致する。
生体信号処理装置は、ターゲット区間（１６４２）の時間の長さを設定値に分けてターゲット区間（１６４２）の周期情報を取得する。
生体信号処理装置は、周期情報を用いてユーザのヘルス情報を推定するか、又は周期情報を外部モニタリング装置に送信する。

一実施形態において、生体信号処理装置は、モニタリング対象と決定された生体信号の波形パターンに基づいてユーザを認証する。
例えば、生体信号処理装置は、ターゲット区間（１６４２）の波形パターンと予め格納された波形パターンとを比較し、比較した結果、波形パターンと予め格納された波形パターンが一致するか又は近似する場合、ユーザを認証する。
図１〜図１５に基づき記載された事項は、図１６に基づき記載された事項に適用することができるため、詳細な説明は省略する。

図１７は、本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置のさらに他の一例の概略構成を示すブロック図である。
図１７を参照すると、生体信号処理装置１７００は、検出部１７１０、品質推定部１７２０、品質比較部１７３０、及び生体信号選択部１７４０を含む。

検出部１７１０は生体信号を検出する。
例えば、検出部１７１０は、ＰＰＧセンサを含み、ユーザのＰＰＧ信号を検出する。
検出部１７１０は、複数の時間の間、複数の検出チャネルを介してユーザの生体信号を検出する。
Ｎ_{ｃｈａｎｎｅｌ}個の検出チャネルがユーザの身体と接触し、それぞれのチャネルを介して生体信号がＮ_{ｔｒｉａｌ}回検出される。
この場合、検出部１７１０は、Ｎ_{ｃｈａｎｎｅｌ} ^＊Ｎ_{ｔｒｉａｌ}の生体信号を検出する。
検出部１７１０は、Ｎ_{ｃｈａｎｎｅｌ} ^＊Ｎ_{ｔｒｉａｌ}の生体信号の内の第１生体信号を品質推定部１７２０に伝達する。

品質推定部１７２０は、第１生体信号の品質を推定する。
品質推定部１７２０は、ターゲット区間設定部（ｔａｒｇｅｔ ｉｎｔｅｒｖａｌ ｓｅｔｔｅｒ）１７２１、周波数領域信号変換部１７２２、品質メトリック演算部（ｑｕａｌｉｔｙ ｍｅｔｒｉｃ ｃａｌｃｕｌａｔｏｒ）１７２３、及び最大品質メトリック更新部（ｍａｘｉｍｕｍ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｅｔｒｉｃ ｕｐｄａｔｅｒ）１７２４を含む。

ターゲット区間設定部１７２１は、第１生体信号のターゲット区間を設定する。
例えば、ターゲット区間設定部１７２１は、第１生体信号の第１時点から第２時点の間に含まれた生体信号をターゲット区間に設定する。
簡潔に述べると、ターゲット区間設定部１７２１は、１番目のサンプルからＮ_ｍｉｎ番目のサンプルまでをターゲット区間と設定する。
ここで、Ｎ_ｍｉｎは、予め設定された値である。また、ターゲット区間設定部１７２１は、ｎ番目のサンプルからＮ_ｍｉｎ番目のサンプルまでをターゲット区間と設定する。
ここで、ｎは、Ｎ_ｍｉｎより小さい。前述したターゲット区間の設定は、例示的な事項に過ぎず、ターゲット区間の設定は、前述した例に限定されない。

周波数領域信号変換部１７２２は、ターゲット区間を周波数領域信号に変換する。
例えば、周波数領域信号変換部１７２２は、ＦＦＴ又はＤＦＴによってターゲット区間を周波数領域信号に変換する。
また、周波数領域信号変換部１７２２は、周波数領域信号の大きさ及び／又は周波数をスケーリングしてもよい。

品質メトリック演算部１７２３は、周波数領域信号の品質メトリックを演算する。
周波数領域信号の内の設定値に対応する周波数成分をターゲット成分とし、周波数領域信号の内の設定値に対応しない周波数成分を非ターゲット成分とするとき、品質メトリック演算部１７２３は、ターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいて周波数領域信号の品質メトリックを演算する。

最大品質メトリック更新部１７２４は、第１生体信号の最大品質メトリックを更新する。
現在、内側ループ（Ｉｎｎｅｒ−Ｌｏｏｐ）１７２５によって演算された品質メトリックを第１品質メトリックとする。
最大品質メトリック更新部１７２４は、内側ループ１７２５によって事前に演算された前の品質メトリック（ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｅｔｒｉｃ）と第１品質メトリックとを比較して、前の品質メトリック及び第１品質メトリックの中からより大きい値を判定する。
ここで、第１品質メトリックがより大きいとする。
第１品質メトリックがより大きい値であると確認された場合、最大品質メトリック更新部１７２４は、ターゲット区間設定部１７２１にフィードバック信号を伝達する。

ターゲット区間設定部１７２１は、フィードバック信号に基づいて第１生体信号のターゲット区間を更新する。
前述した例において、ターゲット区間は、１番目のサンプルからＮ_ｍｉｎ番目のサンプルであるため、ターゲット区間設定部１７２１は、ターゲット区間を１番目のサンプルからＮ_ｍｉｎ＋Ｎ_{ｄｅｌｔａ}番目のサンプルまでに更新する。

周波数領域信号変換部１７２２は、更新されたターゲット区間を周波数領域信号に変換し、品質メトリック演算部１７２３は、更新されたターゲット区間に対応する品質メトリックを演算する。
更新されたターゲット区間に対応する品質メトリックを第２品質メトリックとするとき、最大品質メトリック更新部１７２４は、第１品質メトリックと第２品質メトリックとを比較して、より大きい値を判定する。
第２品質メトリックが第１品質メトリックより大きい場合、第１生体信号の最大品質メトリックが更新される。

フィードバック信号がターゲット区間設定部１７２１に伝達される場合、ターゲット区間の１番目のサンプルからＮ_ｍａｘ番目のサンプルまで更新され、１番目のサンプルからＮ_ｍａｘ番目のサンプルまでのターゲット区間に対応する品質メトリックが演算されて最大品質メトリックが更新される。
ここで、Ｎ_ｍａｘは予め設定された値である。

内側ループ１７２５に基づいて、ターゲット区間設定部１７２１、周波数領域信号変換部１７２２、品質メトリック演算部１７２３、及び最大品質メトリック更新部１７２４の動作が繰り返される。
繰り返しに基づいて、品質推定部１７２０は、第１生体信号の最大品質メトリックを決定し、最大品質メトリックに対応するターゲット区間をメモリに格納する。
品質推定部１７２０は、第１生体信号の最大品質メトリックを品質比較部１７３０に伝達する。
ここで、第１生体信号の最大品質メトリックを第１最大品質メトリックとする。

例えば、品質比較部１７３０は、第１最大品質メトリックを外側ループ（Ｏｕｔｅｒ−Ｌｏｏｐ）１７３１によって事前に入力された前の最大品質メトリック（ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｍａｘｉｍｕｍ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｅｔｒｉｃ）と比較してより大きい値を判断する。
ここで、第１最大品質メトリックが前の最大品質メトリックよりもさらに大きいと仮定する。
第１最大品質メトリックがより大きい値であると確認された場合、品質比較部１７３０は、フィードバック信号を生成し、フィードバック信号を生体信号検出部１７１０に伝達する。

他の一例として、品質比較部１７３０は、第１最大品質メトリックを閾値と比較し、第１最大品質メトリックが閾値以上である場合、外側ループ１７３１を終了して、第１最大品質メトリックを生体信号選択部１７４０に伝達する。
第１最大品質メトリックが閾値より小さい場合、品質比較部１７３０は、フィードバック信号を生成して、フィードバック信号を生体信号検出部１７１０に伝達する。

生体信号検出部１７１０は、検出されたＮ_{ｃｈａｎｎｅｌ} ^＊Ｎ_{ｔｒｉａｌ}個の生体信号の内の第２生体信号を品質推定部１７２０に伝達する。
内側ループ１７２５に基づいて、品質推定部１７２０は、第２生体信号の最大品質メトリックを決定し、最大品質メトリックに対応するターゲット区間をメモリに格納する。
品質推定部１７２０は、第２生体信号の最大品質メトリックを品質比較部１７３０に伝達する。
ここで、第２生体信号の最大品質メトリックを第２最大品質メトリック（ｔｈｅ ｓｅｃｏｎｄ ｍａｘｉｍｕｍ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｅｔｒｉｃ）とする。
品質比較部１７３０は、第１最大品質メトリックと第２最大品質メトリックとを比較してより大きい値を判定する。
第２最大品質メトリックが、より大きい値であると確認された場合、外側ループ１７３１が繰り返される。

外側ループ１７３１がＮ_{ｃｈａｎｎｅｌ} ^＊Ｎ_{ｔｒｉａｌ}回繰り返される場合、Ｎ_{ｃｈａｎｎｅｌ} ^＊Ｎ_{ｔｒｉａｌ}個の生体信号のそれぞれの最大品質メトリックが決定され、それぞれの最大品質メトリックに対応するターゲット区間がメモリに格納される。
外側ループ１７３１の繰り返しが終了する場合、Ｎ_{ｃｈａｎｎｅｌ} ^＊Ｎ_{ｔｒｉａｌ}個の最大品質メトリックの中から最大値が生体信号選択部１７４０に伝達される。
前述した他の一例において、Ｎ_{ｃｈａｎｎｅｌ} ^＊Ｎ_{ｔｒｉａｌ}個の生体信号のそれぞれの最大品質メトリックが閾値より小さい場合、品質比較部１７１０は、生体信号の検出を指示するフィードバック信号を生成して検出部１７１０に伝達し、検出部１７１０は生体信号を検出する。

生体信号選択部１７４０は、最大値に対応するターゲット区間をモニタリング対象になるターゲット生体信号と決定する。
図１〜図１６に基づき記載された事項は、図１７に基づき記載された事項に適用することができるため、詳細な説明は省略する。

図１８は、本発明の一実施形態に係る生体信号処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。
図１８に基づき記載、説明される生体信号処理方法は、生体信号処理装置によって行われる。

生体信号処理装置は、生体信号を受信する（ステップＳ１８１０）。
生体信号処理装置はセンサから生体信号を受信する。
生体信号処理装置は、生体信号のターゲット区間を設定する（ステップＳ１８２０）。
生体信号処理装置は、ターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいてターゲット区間に対応する品質メトリックを演算する（ステップＳ１８３０）。
ここで、ターゲット成分は、設定値に対応するターゲット区間の周波数成分を示し、非ターゲット成分は、設定値に対応しないターゲット区間の周波数成分を示す。
生体信号処理装置は、品質メトリックに基づいて生体信号の品質を推定する（ステップＳ１８４０）。
図１〜図１７に基づき記載された事項は、図１８に基づき記載された事項に適用することができるため、詳細な説明は省略する。

図１９は、本発明の一実施形態に係る生体信号処理方法の他の一例を説明するためのフローチャートである。
図１９に基づき記載、説明される生体信号処理方法は、生体信号処理装置によって行われる。

生体信号処理装置は、個別生体信号のターゲット区間のターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいてターゲット区間に対応する品質メトリックを定義する（ステップＳ１９１０）。
生体信号処理装置は、品質メトリックに基づいて複数の生体信号の品質を推定する（ステップＳ１９２０）。
生体信号処理装置は、複数の生体信号の品質に基づいてモニタリング対象になるターゲット生体信号を決定する（ステップＳ１９３０）。
図１〜図１７に基づき記載された事項は、図１９に基づき記載された事項に適用することができるため、詳細な説明は省略する。

図２０は、本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置を含む端末の概要を示す図である。
図２０を参照すると、端末２０００は、検出部２０１０を含む。
検出部２０１０は、複数のセンサを含み、ユーザの様々な生体信号を検出する。

例えば、検出部２０１０は、ＰＰＧ信号、体温、生体インピーダンス（ｂｉｏ ｉｍｐｅｄａｎｃｅ）などの生体信号を検出し得る。
検出部２０１０は、複数の検出チャネルを用いて生体信号を検出することができる。
また、検出部２０１０は、複数の時間区間において生体信号を検出することができる。
例えば、検出チャネルがＮであり、複数の時間区間がＭであるとき、検出部２０１０が検出する生体信号の数はＮ^＊Ｍ個である。

図２０に示した例において、検出部は、ユーザの指先の生体信号を検出する。
これとは異なって、検出部は、端末２０００の他の部分、例えば、端末２０００の裏面、側面などに位置し、ユーザの指でない他の身体と接触して生体信号を検出することもできる。

検出部２０１０が検出する複数の生体信号は、端末２０００に含まれた生体信号処理装置に伝達される。
生体信号処理装置に伝達される複数の生体信号は互いに異なる生体信号でない同一種類の生体信号である。
生体信号処理装置は、複数の生体信号のそれぞれを処理する。
より具体的には、生体信号処理装置は、第１生体信号の複数の品質メトリックの中から第１最大品質メトリックを選択し、生体信号処理装置は、第２生体信号の複数の品質メトリックの中から第２最大品質メトリックを選択する。
第１生体信号及び第２生体信号は、同一種類の生体信号である。
生体信号処理装置は、第１最大品質メトリック及び第２最大品質メトリックの中から最大値を選択し、最大値に対応するターゲット区間をモニタリング対象になるターゲット生体信号と決定する。

端末２０００は、モニタリング対象になるターゲット生体信号を用いてユーザのヘルス情報を取得することもできる。
例えば、ユーザの心拍数などのヘルス情報を取得する。
また、端末２０００は、モニタリング対象になるターゲット生体信号を外部モニタリング装置に送信することもできる。
本発明の一実施形態に係る生体信号処理によって、優れた品質を有する生体信号は、ユーザのヘルスモニタリングのために好適に用いられる。
図１〜図１９に基づき記載された事項は、図２０に基づき記載された事項に適用することができるため、詳細な説明は省略する。

図２１は、本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置を含むウェアラブルデバイスの概要を示す図である。
図２１を参照すると、ウェアラブルデバイス２１００は、検出部（図示せず）を含む。
図２１に示したウェアラブルデバイス２１００は、腕時計型であるが、ウェアラブルデバイス２１００は、図２１に示した腕時計型に限定されない。

ウェアラブルデバイス２１００は、検出部を介してユーザの生体信号を検出する。
検出部は、ユーザの手首の互いに異なる物理的位置と接触して、互いに異なる物理的位置で生体信号を検出することができる。
例えば、検出部は、３個〜６個の互いに異なる物理的位置で生体信号を検出することができる。
ウェアラブルデバイス２１００に含まれた生体信号処理装置は、生体信号を処理する。

ウェアラブルデバイス２１００がユーザと不安定に接触するか、又はウェアラブルデバイス２１００を着用したユーザの動きが多い場合でも、ウェアラブルデバイス２１００は、歪曲された生体信号を検出して処理することができる。
例えば、ウェアラブルデバイス２１００は、図２Ｂに示した生体信号を検出して処理することができる。
歪曲された生体信号がユーザのヘルスモニタリングのために用いられる場合、誤った結果が導き出す可能性があるのを本発明の生体信号処理装置は防ぐ。

図２０の端末のように、ウェアラブルデバイス２１００は、複数の生体信号を処理して複数の生体信号の中から優れた品質を有する生体信号を抽出する。
生体信号処理装置は、複数の検出チャネル及び／又は複数の時間帯で検出された生体信号を用いるため、不安定な環境などによって歪曲された生体信号は、ヘルスモニタリングに用いず、安定した環境で検出された生体信号がヘルスモニタリングに用いられる。
また、本発明に係る生体信号処理方法は、複数の生体信号から品質が良い生体信号を選択するため、不安定な環境又は移動環境に強靭である。

また、図２１に示していないが、本発明の一実施形態に係る生体信号処理装置は、ユーザの身体に取り付けるセンサに含まれてもよい。
センサ、ウェアラブルデバイス２１００、及びユーザの端末は、無線ボディエリアネットワーク（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｏｄｙ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＷＢＡＮ）を形成してもよい。

センサ及び／又はウェアラブルデバイス２１００は、複数の生体信号を検出し、複数の生体信号から品質が最も良い生体信号を選択する。
センサ及び／又はウェアラブルデバイス２１００は、選択された生体信号を端末に送信する。
端末は、選択された生体信号をインターネット等を介して外部モニタリング装置に送信するか、又は選択された生体信号を分析してユーザのヘルス情報を取得する。
図１〜図１９に基づき記載された事項は、図２１に基づき記載された事項に適用することができるため、詳細な説明は省略する。

本実施形態による生体信号処理方法は、多様なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。
記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組み合わせを含む。
記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。

コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。
プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。
ハードウェア装置は、本発明の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。

尚、本発明は、上述の実施形態に限られるものではない。本発明の技術的範囲から逸脱しない範囲内で多様に変更実施することが可能である。

１１０ 周波数領域信号（ノイズ成分を含む生体信号のフーリェ変換後）
１２０ 信号ウィンドウ
１３０ ノイズウィンドウ
１１００、１５００、１７００ 生体信号処理装置
１１１０ 通信インターフェース
１１２０ プロセッサ
１２１０ 生体信号
１２２０〜１２５０、１３１０〜１３３０ ターゲット区間
１２２１、１２３１、１２４１、１２５１ 品質メトリック
１３１１〜１３３１ 周波数領域信号
１３１２〜１３３２ ターゲット成分信号
１３１３〜１３３３ 非ターゲット成分信号
１５１０ 品質メトリック定義部
１５２０、１７２０ 品質推定部
１５３０ 決定部
１７１０ 検出部
１７２１ ターゲット区間設定部
１７２２ 周波数領域信号変換部
１７２３ 品質メトリック演算部
１７２４ 最大品質メトリック更新部
１７２５ 内側ループ
１７３０ 品質比較部
１７３１ 外側ループ
１７４０ 生体信号選択部

Claims (27)

1. 生体信号を受信する通信インターフェースと、
   前記生体信号のターゲット区間を設定し、前記ターゲット区間内のターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいて前記ターゲット区間に対応する品質メトリックを演算して、前記品質メトリックに基づいて前記生体信号の品質を推定するプロセッサと、を有し、
   前記ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の複数の周波数成分の内の設定値の整数倍に対応する周波数成分であり、
   前記非ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の前記複数の周波数成分の内の前記設定値の整数倍に対応しない周波数成分であり、
   前記設定値は、前記生体信号の波形繰り返し回数を設定する値であり、
   前記プロセッサは、前記ターゲット成分の信号の電力の合計と前記非ターゲット成分の信号の電力の合計との間の比率として定義される前記品質メトリックを演算することを特徴とする生体信号処理装置。
2. 前記プロセッサは、前記ターゲット区間を周波数領域信号に変換し、前記周波数領域信号の周波数成分の内の前記設定値の整数倍の周波数成分を前記ターゲット成分として定義することを特徴とする請求項１に記載の生体信号処理装置。
3. 前記プロセッサは、前記ターゲット成分に対応する信号を第１の数だけ前記ターゲット区間から抽出し、前記非ターゲット成分に対応する信号を前記第１の数と前記設定値に基づいて定義される第２の数だけ前記ターゲット区間から抽出し、
   前記第１の数をＭとし前記設定値をＲとするとき、前記第２の数は、Ｍ×（Ｒ−１）であることを特徴とする請求項１に記載の生体信号処理装置。
4. 前記プロセッサは、前記第１の数だけ抽出された信号の電力及び前記第２の数だけ抽出された信号の電力を用いて前記品質メトリックを演算することを特徴とする請求項３に記載の生体信号処理装置。
5. 前記プロセッサは、前記品質メトリックの演算に基づいて前記ターゲット区間及び前記設定値の内のいずれか１つ又は両方を変更し、前記変更されたターゲット区間及び設定値の内のいずれか１つ又は両方に基づいて前記品質メトリックと他の品質メトリックを演算して、前記品質メトリック及び前記他の品質メトリックの中から第１最大品質メトリックを決定することを特徴とする請求項１に記載の生体信号処理装置。
6. 前記プロセッサは、前記生体信号と他の生体信号の第２最大品質メトリックを決定して、前記第１最大品質メトリック及び前記第２最大品質メトリックの中から最大値を決定し、前記最大値に対応するターゲット区間をモニタリングされるターゲット生体信号として決定することを特徴とする請求項５に記載の生体信号処理装置。
7. 前記プロセッサは、前記第１最大品質メトリックが閾値以上であるか否かを判断し、前記判断の結果に基づいて、前記第１最大品質メトリックに対応するターゲット区間をモニタリングされるターゲット生体信号として決定することを特徴とする請求項５に記載の生体信号処理装置。
8. 前記プロセッサは、少なくとも１つの第１変更ターゲット区間を取得するために第１ステップサイズだけの前記ターゲット区間を少なくとも一度変更し、前記少なくとも１つの第１変更ターゲット区間に対応する品質メトリックを算出して、前記ターゲット区間及び前記少なくとも１つの第１変更ターゲット区間の中から最大品質メトリックを有するターゲット区間を選択し、
   少なくとも１つの第２変更ターゲット区間を取得するために第２ステップサイズだけ前記選択されたターゲット区間を少なくとも一度変更し、前記少なくとも１つの第２変更ターゲット区間に対応する品質メトリックを算出して、前記選択されたターゲット区間及び前記少なくとも１つの第２変更ターゲット区間に対応する品質メトリックに基づいて第１最大品質メトリックを決定することを特徴とする請求項１に記載の生体信号処理装置。
9. 前記プロセッサは、前記ターゲット区間をモニタリングされるターゲット生体信号として決定し、前記ターゲット区間の前記非ターゲット成分に対応する信号の大きさを予め設定された値として定義することを特徴とする請求項１に記載の生体信号処理装置。
10. 前記プロセッサは、前記ターゲット生体信号の周期情報を取得し、
    前記周期情報を用いてユーザのヘルス情報を推定するか、前記周期情報を外部モニタリング装備に送信することを特徴とする請求項９に記載の生体信号処理装置。
11. 複数の生体信号のそれぞれのターゲット区間のターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいて品質メトリックを定義する品質メトリック定義部と、
    前記品質メトリックに基づいて前記複数の生体信号のそれぞれの品質を推定する品質推定部と、
    前記複数の生体信号のそれぞれの品質に基づいて前記複数の生体信号の中からモニタリングされるターゲット生体信号を決定する決定部と、を有し、
    前記ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の複数の周波数成分の内の設定値の整数倍に対応する周波数成分であり、
    前記非ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の前記複数の周波数成分の内の前記設定値の整数倍に対応しない周波数成分であり、
    前記設定値は、前記生体信号の波形繰り返し回数を設定する値であり、
    前記品質メトリック定義部は、前記ターゲット成分の信号の電力の合計と前記非ターゲット成分の信号の電力の合計との間の比率として前記品質メトリックを定義することを特徴とする生体信号処理装置。
12. 前記品質推定部は、前記複数の生体信号のそれぞれの代表品質メトリックを取得し、
    前記代表品質メトリックは、前記ターゲット区間及び前記設定値の内のいずれか１つ又は両方の変更に基づいて取得された前記それぞれの生体信号の複数の品質メトリックの中で最大値であることを特徴とする請求項１１に記載の生体信号処理装置。
13. 前記決定部は、前記取得された複数の代表品質メトリックの内の最大値に対応するターゲット区間を前記モニタリングされるターゲット生体信号として決定することを特徴とする請求項１２に記載の生体信号処理装置。
14. 前記品質推定部は、前記ターゲット区間及び前記設定値の内のいずれか１つ又は両方を変更して前記それぞれの生体信号の複数の品質メトリックを取得し、
    前記決定部は、前記複数の品質メトリックの内の代表品質メトリックが閾値以上であるか否かを判断し、前記判断の結果に基づいて前記代表品質メトリックに対応するターゲット区間を前記モニタリングされるターゲット生体信号として決定し、
    前記代表品質メトリックは、前記ターゲット区間及び前記設定値の内のいずれか１つ又は両方の変更に基づいて取得された前記それぞれの生体信号の複数の品質メトリックの中で最大値であることを特徴とする請求項１１に記載の生体信号処理装置。
15. 前記品質推定部は、少なくとも１つの第１変更ターゲット区間を取得するために第１ステップサイズだけ前記ターゲット区間を少なくとも一度変更し、前記少なくとも１つの第１変更ターゲット区間に対応する品質メトリックを算出し、前記ターゲット区間及び前記少なくとも１つの第１変更ターゲット区間の中から最大品質メトリックを有するターゲット区間を選択し、
    少なくとも１つの第２変更ターゲット区間を取得するために第２ステップサイズだけ前記選択されたターゲット区間を少なくとも一度変更し、前記少なくとも１つの第２変更ターゲット区間に対応する品質メトリックを算出して、前記選択されたターゲット区間及び前記少なくとも１つの第２変更ターゲット区間に対応する品質メトリックに基づいて前記それぞれの生体信号の最大品質メトリックを決定することを特徴とする請求項１１に記載の生体信号処理装置。
16. 前記決定部は、前記決定されたターゲット生体信号の非ターゲット成分に対応する信号の大きさを予め設定された値として定義することを特徴とする請求項１１に記載の生体信号処理装置。
17. 前記決定部は、前記決定されたターゲット生体信号の周期情報を取得し、
    前記周期情報を用いてユーザのヘルス情報を推定するか、前記周期情報を外部モニタリング装備に送信することを特徴とする請求項１６に記載の生体信号処理装置。
18. 前記品質メトリック定義部は、前記ターゲット区間を周波数領域信号に変換して、前記周波数領域信号の周波数成分の内の前記設定値の整数倍の周波数成分を前記ターゲット成分として定義することを特徴とする請求項１１に記載の生体信号処理装置。
19. 前記品質メトリック定義部は、前記ターゲット成分に対応する信号を第１の数だけ前記ターゲット区間から抽出し、前記非ターゲット成分に対応する信号を前記第１の数と前記設定値に基づいて定義される第２の数だけ前記ターゲット区間から抽出し、
    前記第１の数をＭとし前記設定値をＲとするとき、前記第２の数は、Ｍ×（Ｒ−１）であることを特徴とする請求項１１に記載の生体信号処理装置。
20. 前記品質メトリック定義部は、前記第１の数だけ抽出された信号の電力及び前記第２の数だけ抽出された信号の電力を用いて前記品質メトリックを定義することを特徴とする請求項１９に記載の生体信号処理装置。
21. 生体信号処理装置の生体信号処理方法であって、
    生体信号を受信するステップと、
    前記生体信号のターゲット区間を設定するステップと、
    前記ターゲット区間内のターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいて前記ターゲット区間に対応する品質メトリックを演算するステップと、
    前記品質メトリックに基づいて前記生体信号の品質を推定するステップと、を有し、
    前記ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の複数の周波数成分の内の設定値の整数倍に対応する周波数成分であり、
    前記非ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の前記複数の周波数成分の内の前記設定値の整数倍に対応しない周波数成分であり、
    前記設定値は、前記生体信号の波形繰り返し回数を設定する値であり、
    前記演算するステップは、プロセッサで、前記ターゲット成分の信号の電力の合計と前記非ターゲット成分の信号の電力の合計との間の比率として定義される前記品質メトリックを演算するステップを含むことを特徴とする生体信号処理装置の生体信号処理方法。
22. 生体信号処理装置の生体信号処理方法であって、
    複数の生体信号のそれぞれのターゲット区間のターゲット成分及び非ターゲット成分に基づいて前記ターゲット区間に対応する品質メトリックを定義するステップと、
    前記品質メトリックに基づいて複数の生体信号のそれぞれの品質を推定するステップと、
    前記複数の生体信号の品質に基づいて前記複数の生体信号の中からモニタリングされるターゲット生体信号を決定するステップと、を有し、
    前記ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の複数の周波数成分の内の設定値の整数倍に対応する周波数成分であり、
    前記非ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の前記複数の周波数成分の内の前記設定値の整数倍に対応しない周波数成分であり、
    前記設定値は、前記生体信号の波形繰り返し回数を設定する値であり、
    前記品質メトリックを定義するステップは、前記ターゲット成分の信号の電力の合計と前記非ターゲット成分の信号の電力の合計との間の比率として前記品質メトリックを定義するステップを含むことを特徴とする生体信号処理方法。
23. 生体信号処理装置の生体信号処理方法であって、
    生体信号を受信するステップと、
    前記生体信号の複数のターゲット区間を設定するステップと、
    前記複数のターゲット区間に個別的に対応する品質メトリックを算出するステップと、
    前記品質メトリックの中から最大品質メトリックを決定するステップと、
    前記最大品質メトリックに対応するターゲット区間をモニタリングされる生体信号として決定するステップと、を有し、
    前記品質メトリックを算出するステップは、対応ターゲット区間の少なくとも１つのターゲット成分及び前記対応ターゲット区間の少なくとも１つの非ターゲット成分に基づいて、それぞれの品質メトリックを演算するステップを含み、
    前記ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の複数の周波数成分の内の設定値の整数倍に対応する周波数成分であり、
    前記非ターゲット成分は、前記ターゲット区間内の前記複数の周波数成分の内の前記設定値の整数倍に対応しない周波数成分であり、
    前記設定値は、前記生体信号の波形繰り返し回数を設定する値であり、
    前記品質メトリックは、前記ターゲット成分の信号の電力の合計と前記非ターゲット成分の信号の電力の合計との間の比率として定義されることを特徴とする生体信号処理方法。
24. 前記複数のターゲット区間を設定するステップは、第１ターゲット区間を設定するステップと、
    少なくとも１つの第１変更ターゲット区間を取得するために第１ステップサイズだけ前記第１ターゲット区間を少なくとも一度変更するステップと、
    前記第１ターゲット区間及び前記少なくとも１つの第１変更ターゲット区間に対して算出された品質メトリックの中で最大品質メトリックを有する、前記第１ターゲット区間及び前記少なくとも１つの第１変更ターゲット区間の中からいずれか１つを選択するステップと、
    少なくとも１つの第２変更ターゲット区間を取得するために前記第１ステップサイズより小さい第２ステップサイズだけ前記選択されたターゲット区間を少なくとも一度変更するステップと、を含むことを特徴とする請求項２３に記載の生体信号処理方法。
25. 前記選択されたターゲット区間及び前記少なくとも１つの第２変更ターゲット区間に対して算出された品質メトリックの中から最大品質メトリックを決定するステップをさらに有することを特徴とする請求項２４に記載の生体信号処理方法。
26. 前記設定値は、整数Ｒ≧２であり、
    前記少なくとも１つのターゲット成分の数は、整数Ｍ≧１であり、
    前記少なくとも１つの非ターゲット成分の数は、Ｍ＊（Ｒ−１）であることを特徴とする請求項２３に記載の生体信号処理方法。
27. 前記生体信号は、前記生体信号の基本波形のＲ回繰り返しによって構成されることを特徴とする請求項２３に記載の生体信号処理方法。

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