JPWO2018073939A1 - 測定プログラム、測定方法及び測定装置 - Google Patents

Abstract

乗員が腰かける座席の背もたれ部における前記乗員の腰の高さに相当する第１位置に設けられ電波で動きを検出可能な第１センサから第１信号を、前記背もたれ部における前記乗員の胸の高さに相当する第２位置に設けられ電波で動きを検出可能な第２センサから第２信号を、それぞれ取得し、前記第１信号と、前記第２信号とに基づいて、前記第２信号に含まれる所定の成分に係る測定結果を出力する、処理をコンピュータに実行させる測定プログラムが開示される。

Description

本開示は、測定プログラム、測定方法及び測定装置に関する。

従来から、車両内のような環境下で乗員の情報を精度良く測定しようとする技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

WO2010/107091号パンフレット WO2010/107093号パンフレット 特開2011-30869号公報

しかしながら、上記のような従来技術は、電波を用いた精度の良い測定を実現するために適用することが難しい。例えば振動が発生し易い環境下に乗員が存在する場合、センサ信号に含まれうる該振動に係る成分（ノイズ成分）に起因して、所望の成分に係る測定結果の精度を高めることが難しい。

そこで、１つの側面では、本発明は、電波を用いた精度の良い測定を実現することを目的とする。

本開示の一局面によれば、乗員が腰かける座席の背もたれ部における前記乗員の腰の高さに相当する第１位置に設けられ電波で動きを検出可能な第１センサから第１信号を、前記背もたれ部における前記乗員の胸の高さに相当する第２位置に設けられ電波で動きを検出可能な第２センサから第２信号を、それぞれ取得し、
前記第１信号と、前記第２信号とに基づいて、前記第２信号に含まれる所定の成分に係る測定結果を出力する、
処理をコンピュータに実行させる測定プログラムが提供される。

電波を用いた精度の良い測定を実現することが可能となる。

ドップラセンサの搭載状態の一例を示す図である。 ドップラセンサの搭載された背もたれ部を模式的に示す平面図である。 一のドップラセンサの構成の説明図である。 実施例１による測定装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 一の電波送受信部の一例を示すブロック図である。 実施例１による測定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 腰部センサ信号を周波数解析した解析結果の一例を示す図である。 胸部センサ信号の一例を示す図である。 胸部センサ信号を周波数解析した解析結果の一例を示す図である。 心拍フィルタリング信号の一例を示す図である。 心拍の間隔の出力例を示す図である。 測定装置の動作例を示すフローチャートである。 慣性センサの搭載状態の一例を示す図である。 実施例２による測定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 慣性センサ信号を周波数解析した解析結果の一例を示す図である。 実施例２の効果の説明図である。 測定装置の動作例を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照しながら各実施例について詳細に説明する。

以下の実施例において、測定装置は、ドップラセンサのような測定に電波を利用するセンサを用いて、乗員の情報（乗員の心拍又は呼吸に関する情報）を測定する。

ここでは、まず、測定装置の説明に先立って、ドップラセンサについて説明する。

ドップラセンサは、マイクロ波のような電波を物体に照射し、該物体からの反射波の変化量から該物体の動きを捉えることできる。基本的な原理としては、ドップラ効果を利用しており、電波を照射し反射している物体との距離が変化すると、反射量が変化されるので、該反射量を電圧値に変換することで信号として捉えるものである。尚、電波を生体に当てた場合、体表面や心拍、呼吸、体動などに起因して該生体から反射してくる信号にさまざまな情報が含まれることになる。

図１Ａは、ドップラセンサ７０の搭載状態の一例を示す図である。図１Ａは、座席９０に腰掛ける（着座する）乗員５が側面視で模式的に示される。また、図１Ａには、座席９０に設けられるドップラセンサ７０が透視図で模試的に示される。図１Ａ（後出の図１Ｂも同様）は、ドップラセンサ７０の搭載位置の説明用であり、ドップラセンサ７０は概略的に示される。また、図１Ａには、直交する３軸として、Ｘ，Ｙ及びＺの各軸が示される。乗り物の静止状態（航空機の場合は陸上での静止状態）において、ＸＹ平面は、水平面に対応し、Ｚ軸は、鉛直方向（重力方向）に対応する。図１Ｂは、ドップラセンサ７０の搭載された背もたれ部を模式的に示す平面図である。

座席９０は、乗り物に取り付けられる。乗り物は、自動二輪車、自動車（４輪）、トラック、バス、船舶、航空機、建設機械等である。乗員５は、乗り物の乗員であり、運転者であるが、運転者以外の搭乗者であってもよい。乗り物内の空間（キャビンやコックピット等）は、振動等に起因したノイズが発生し易い環境の一例である。本実施例では、後述のように、ノイズが発生し易い環境でも精度の良い測定を実現できるため、乗り物は、例えば訓練用の航空機のような比較的激しい動きを伴う（比較的高い加速度が発生する）乗り物である場合が好適である。また、本実施例は、使用状態における振動が多様なモードで発生し且つ該振動が比較的大きい乗り物に好適である。

座席９０は、乗り物のフロア８０に直接的に固定されてもよいし、乗り物のフロア８０にスライド機構（図示せず）を介してスライド可能に取り付けられてもよい。尚、乗員５は、座席９０に着座した状態では、座席９０にシートベルト（図示せず）等により拘束されうる。

座席９０は、座面部９１と、背もたれ部９２と、ヘッドレスト部９３とを含む。尚、座席９０の素材は任意であり、表層は繊維であっても皮であってもよい。また、座席９０は、座面部９１に対する背もたれ部９２の角度が可変なタイプ（即ちリクライニングが可能なタイプ）であってもよいし、リクライニングが不能なタイプであってもよい。また、座席９０は、乗り物のフロア８０に伝達される振動などの入力を、乗員５に直接伝達させないためにダンパ（防振ゴムやバネ）を含んでもよい。

背もたれ部９２は、下部９２１と、上部９２２とを含む。下部９２１は、座面部９１から立ち上がる。下部９２１は、着座する乗員５の腰（腰椎の背後）に当たる部位を含み、主に乗員５の腰を支持する。上部９２２は、着座する乗員５の背中における腰よりも上側に当たる部位を含み、乗員５の背中の上側（胸椎の背後）を主に支持する。

ドップラセンサ７０は、背もたれ部９２に２カ所設けられる。ドップラセンサ７０は、背もたれ部９２の表層よりも内側に内蔵されてもよい。以下では、２つのドップラセンサ７０を区別する際は、ドップラセンサ７０−１，７０−２と称する。

ドップラセンサ７０−１（第１センサの一例）は、背もたれ部９２の下部９２１に設けられる。即ち、ドップラセンサ７０−１は、図１Ａに示すように、乗員５の腰の高さに相当する位置（第１位置の一例）に設けられる。機能的には、ドップラセンサ７０−１は、乗員５の腰が位置する方向に電波を送信できるように、下部９２１に設けられる。従って、ドップラセンサ７０−１は、送信した電波の反射波に基づいて乗員５の腰の動きを検出可能である。

ドップラセンサ７０−１は、好ましくは、図１Ｂに示すように、背もたれ部９２の下部９２１の幅方向（図１ＢのＸ方向）の中央部に設けられる。これにより、座席９０に着座した乗員５の腰に当たる電波を送信できる可能性が高くなる。ドップラセンサ７０−１による電波の出射方向は、搭載箇所における下部９２１の表面に対して略垂直方向である。

ドップラセンサ７０−２（第２センサの一例）は、背もたれ部９２の上部９２２に設けられる。即ち、ドップラセンサ７０−２は、図１Ａに示すように、乗員５の胸の高さに相当する位置（第２位置の一例）に設けられる。機能的には、ドップラセンサ７０−２は、乗員５の胸が位置する方向に電波を送信できるように、上部９２２に設けられる。従って、ドップラセンサ７０−２は、送信した電波の反射波に基づいて乗員５の胸（肺や、心臓等を含む）の動きを検出可能である。

ドップラセンサ７０−２は、好ましくは、図１Ｂに示すように、背もたれ部９２の上部９２２の幅方向（図１ＢのＸ方向）の中央部に設けられる。これにより、座席９０に着座した乗員５の胸に当たる電波を送信できる可能性が高くなる。ドップラセンサ７０−２による電波の出射方向は、搭載箇所における上部９２２の表面に対して略垂直方向である。

図２は、一のドップラセンサ７０の構成の説明図である。図２には、説明用に、一のドップラセンサ７０と共に、乗員５が併せて示される。

ドップラセンサ７０は、電波送受信部２５を含み、電波送受信部２５は、電波送信部１及び電波受信部２を含む。電波送受信部２５の詳細は、図４を参照して後述する。

電波送信部１は、乗員５の人体に電波を照射する。電波の帯域は、任意である。電波の一例として極超短波（UHF：Ultra High Frequency）やマイクロ波（SHF：Super High Frequency）が挙げられる。またさらに、電波は例えば2.4G帯であってよい。電波受信部２は、乗員５からの電波の反射波を受信する。

尚、図２に示すドップラセンサ７０は、乗員５との位置関係で、ドップラセンサ７０−２に対応するが、ドップラセンサ７０−１も構成自体は同じである。以下では、ドップラセンサ７０−１の電波送受信部２５は、電波送受信部２５−１と称し、ドップラセンサ７０−２の電波送受信部２５は、電波送受信部２５−２と称する。

次に、ドップラセンサ７０−１，７０−２を用いて測定を行う測定装置の幾つかの実施例について順に説明する。
［実施例１］
図３は、実施例１による測定装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。尚、測定装置１０は、ドップラセンサ７０−１，７０−２との組み合わせで、測定システムの一例を形成する。

測定装置１０は、コンピュータ（処理装置の一例）により形成される。図３に示す例では、測定装置１０は、バス１９で接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３、記録媒体インターフェイス１４、及び表示制御部１５を含む。また、測定装置１０は、入出力制御部１６、及び通信インターフェイス１７を有する。記録媒体インターフェイス１４には、ＳＤ（Secure Digital）カード（または、メモリカード）２１などの記録媒体が接続可能である。表示制御部１５には、表示装置２２が接続されている。入出力制御部１６には、入出力デバイス２４が接続されている。入出力デバイス２４は、タッチパネル、スピーカなどであってよい。表示装置２２及び入出力デバイス２４の機能は、タッチパネルで実現されてもよい。尚、記録媒体インターフェイス１４及びＳＤカード２１、入出力制御部１６及び入出力デバイス２４、表示装置２２及び表示制御部１５、及び／又は、無線送受信部２６は、適宜、省略されてもよい。

通信インターフェイス１７は、外部と有線又は無線で通信を行うためのインターフェイスである。尚、無線での通信は、携帯電話における無線通信網や、近距離無線通信（ＮＦＣ：Near Field Communication）、ブルーツース（Bluetooth、登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（Wireless-Fidelity）、赤外線等を介して実現されてよい。通信インターフェイス１７には、ドップラセンサ７０−１，７０−２が接続される。測定装置１０は、通信インターフェイス１７を介して、ドップラセンサ７０−１，７０−２から後述のセンサ信号を取得する。

ＣＰＵ１１は、測定装置１０全体の動作を制御する機能を有する。ＲＡＭ１２及びＲＯＭ１３は、ＣＰＵ１１が実行するプログラムや各種データを格納する記憶部を形成する。プログラムは、ＣＰＵ１１に測定処理を実行させて測定装置として機能させるプログラムを含む。記憶部には、ＳＤカード２１が含まれてもよい。プログラムを格納する記憶部は、コンピュータ読取可能な記憶媒体の一例である。

表示装置２２は、表示制御部１５の制御下で、測定処理の結果などを表示する機能を有する。

図４は、電波送受信部２５−１の一例を示すブロック図である。電波送受信部２５−２についても同様であってよい。

電波送受信部２５−１は、制御部２５１、発振回路２５２、アンテナ２５３Ｔ，２５３Ｒ、検波回路２５４、電源回路２５５、及びオペアンプ（Operational Amplifier）２５６，２５８を有する。発振回路２５２で生成された送信波（電波）は、アンテナ２５３Ｔ及び検波回路２５４に分波され、アンテナ２５３Ｔから送信された送信波は乗員５に照射される。乗員５に照射された送信波は反射され、乗員５からの送信波の反射波はアンテナ２５３Ｒで受信される。アンテナ２５３Ｒで受信した一点鎖線で示す反射波は、ノードＮにおいて実線で示す送信波と干渉し合い、検波回路２５４からは一点鎖線で示す合成波（ＤＣ成分）が出力される。オペアンプ２５６は、合成波を増幅したセンサ出力を通信インターフェイス１７を介して出力する。オペアンプ２５６からのセンサ出力（図４のドップラセンサ出力参照）は、センサ信号とも称される。

電源回路２５５は、制御部２５１、発振回路２５２、検波回路２５４、及びオペアンプ２５６に電源電圧を供給する電池を含む。電池は、例えば充電可能な電池である。なお、電源回路２５５は、電波送受信部２５−１に対して外部接続されていても良いことは言うまでもない。また、アンテナ２５３Ｔ，２５３Ｒは、送受信アンテナとして一体化されてもよい。

尚、図４の例では、電波送信部１は少なくとも発振回路２５２及びアンテナ２５３Ｔを含み、電波受信部２は少なくともアンテナ２５３Ｒ、検波回路２５４及びオペアンプ２５６を含む。

図５は、実施例１による測定装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。図５には、ドップラセンサ７０−１，７０−２も併せて示される。

測定装置１０は、センサ信号取得部１０１，１０２と、周波数解析部１０３，１０４とを含む。センサ信号取得部１０１及び周波数解析部１０３は、ドップラセンサ７０−１に係る系統であり、センサ信号取得部１０２及び周波数解析部１０４は、ドップラセンサ７０−２に係る系統である。センサ信号取得部１０１，１０２、及び周波数解析部１０３，１０４は、図４に示すＣＰＵ１１がＲＯＭ１３に記憶された１つ以上のプログラムを実行することで実現できる。

測定装置１０は、更に、比較部１０７と、心拍フィルタ処理部１０８と、呼吸フィルタ処理部１０９と、心拍特徴点特定部１１０と、呼吸特徴点特定部１１１と、出力部１１２とを含む。比較部１０７、心拍フィルタ処理部１０８、呼吸フィルタ処理部１０９、心拍特徴点特定部１１０、呼吸特徴点特定部１１１、及び出力部１１２は、図４に示すＣＰＵ１１がＲＯＭ１３に記憶された１つ以上のプログラムを実行することで実現できる。

センサ信号取得部１０１は、ドップラセンサ７０−１の電波送受信部２５−１からのセンサ信号（図４のドップラセンサ出力参照）を取得（受信）する。以下、電波送受信部２５−１からのセンサ信号（第１信号の一例）を、「腰部センサ信号」とも称する。以下では、腰部センサ信号は、座席９０に乗員５が着座した状態で取得されているものとする。

センサ信号取得部１０２は、ドップラセンサ７０−２の電波送受信部２５−２からのセンサ信号を取得（受信）する。以下、電波送受信部２５−２からのセンサ信号（第２信号の一例）を、「胸部センサ信号」とも称する。以下では、胸部センサ信号は、座席９０に乗員５が着座した状態で取得されているものとする。

周波数解析部１０３は、腰部センサ信号に基づいて、特徴点が得られる周波数を特定する。具体的には、周波数解析部１０３は、センサ信号取得部１０１から得られる腰部センサ信号を周波数解析することでパワースペクトルを取得する。周波数解析は、例えばＦＦＴ（Fast Fourier Transform）であり、例えば図６に示す解析結果が得られる。図６は、腰部センサ信号を周波数解析した解析結果の一例を示す図である。図６では、横軸が周波数を表し、縦軸が強度（パワー）を表す。

周波数解析部１０３は、図６に示すような解析結果から所定閾値Ｔｈ１以上のピークが発生する周波数を、特徴点が得られる周波数（以下、「第１ピーク周波数」と称する）として特定する。所定閾値Ｔｈ１は、有意な特徴点が得られる周波数だけを抽出するための閾値であり、適合値である。尚、第１ピーク周波数は、複数存在しうる。図６には、所定閾値Ｔｈ１以上のピークの一例としてピークＰ_１１、Ｐ_１２が図示されている。ピークＰ_１１、Ｐ_１２（所定閾値Ｔｈ１未満の他のピークＰ_１３、Ｐ_１４、Ｐ_１５も同様）は、後述するが、ノイズ成分に起因したピークである。即ち、ピークＰ_１１、Ｐ_１２は、座席９０に対する乗員５の動き（腰の動き）に起因して生じる特徴点である。かかるピークＰ_１１、Ｐ_１２を生じさせるような座席９０に対する乗員５の動きは、乗り物自体の運動や振動、乗員５自体の動き等に起因して生じうる。

周波数解析部１０４は、胸部センサ信号に基づいて、特徴点が得られる周波数を特定する。具体的には、周波数解析部１０４は、センサ信号取得部１０２から得られる胸部センサ信号を周波数解析することでパワースペクトルを取得する。図７は、胸部センサ信号の一例を示す。図７では、横軸が時間を表し、縦軸がセンサ値を表す。周波数解析は、同様に、例えばＦＦＴであり、例えば図８に示す解析結果が得られる。図８は、図７の胸部センサ信号を周波数解析した解析結果の一例を示す図である。図８では、横軸が周波数を表し、縦軸が強度（パワー）を表す。図８には、対照用に、図６に示した波形Ｃ１が２点鎖線で示される。

周波数解析部１０４は、図８に示すような解析結果から所定閾値Ｔｈ２以上のピークが発生する周波数を、特徴点が得られる周波数（以下、「第２ピーク周波数」と称する）として特定する。所定閾値Ｔｈ２は、有意な特徴点が得られる周波数だけを抽出するための閾値であり、適合値である。所定閾値Ｔｈ２は、所定閾値Ｔｈ１と同じであってもよい。尚、第２ピーク周波数は、複数存在しうる。尚、以下では、第１ピーク周波数や第２ピーク周波数のような、周波数解析の結果として強度のピークが発生する周波数を「ピーク周波数」とも称する。

図８には、所定閾値Ｔｈ２以上のピークの一例としてピークＰ_０、Ｐ_１、Ｐ_２、Ｐ_３が図示されている。ピークＰ_０は、呼吸（乗員５の呼吸に伴う体の表面または肺の変位）に起因したピークであり、ピークＰ_１は、心拍（乗員５の心臓の鼓動に伴う体の表面または心臓を含む臓器の変位）に起因したピークである。他のピークＰ_２、Ｐ_３（所定閾値Ｔｈ２未満のピークＰ_４、Ｐ_５も同様）は、ノイズ成分に起因したピークである。即ち、ピークＰ_２、Ｐ_３は、座席９０に対する乗員５の動き（胸の動き）に起因して生じる特徴点である。かかるピークＰ_２、Ｐ_３を生じさせるような座席９０に対する乗員５の動きは、乗り物自体の運動や振動、乗員５自体の動き等に起因して生じる。図８に示す例では、例えば、周波数解析部１０４は、ピークＰ_０、Ｐ_１、Ｐ_２、Ｐ_３に係る各周波数を、第２ピーク周波数として特定する。

比較部１０７は、周波数解析部１０３で特定された第１ピーク周波数と、周波数解析部１０４で特定された第２ピーク周波数とを比較する。そして、比較部１０７は、複数の第２ピーク周波数のうちから、呼吸に起因したピークＰ_０に係る第２ピーク周波数と、心拍に起因したピークＰ_１に係る第２ピーク周波数とを抽出する。以下、呼吸に起因したピークＰ_０に係る第２ピーク周波数を「呼吸の周波数」とも称し、心拍に起因したピークＰ_１に係る第２ピーク周波数を「心拍の周波数」とも称する。即ち、比較部１０７は、周波数解析部１０３で特定された第１ピーク周波数と、周波数解析部１０４で特定された第２ピーク周波数との比較結果に基づいて、第２ピーク周波数に含まれる呼吸の周波数及び心拍の周波数を特定（抽出）する。

具体的には、比較部１０７は、複数の第２ピーク周波数のうちから、第１ピーク周波数とは有意に異なる第２ピーク周波数を抽出し、抽出した第２ピーク周波数に基づいて、呼吸の周波数及び心拍の周波数を特定（抽出）する。呼吸の周波数は、一般的に、０．１〜０．３Ｈｚの範囲内に収まり、心拍の周波数は、一般的に、０．８〜３Ｈｚの範囲内に収まる。従って、比較部１０７は、複数の第２ピーク周波数のうちから、０．１〜０．３Ｈｚの範囲内であり、且つ、第１ピーク周波数とは有意に異なる第２ピーク周波数を、呼吸の周波数として特定する。尚、０．１〜０．３Ｈｚの範囲内であり、且つ、第１ピーク周波数とは有意に異なる第２ピーク周波数が２つ以上あるときは、比較部１０７は、高調波成分を有する第２ピーク周波数を、呼吸の周波数として特定してよい。同様に、比較部１０７は、複数の第２ピーク周波数のうちから、０．８〜３Ｈｚの範囲内であり、且つ、第１ピーク周波数とは有意に異なる第２ピーク周波数を、心拍の周波数として特定する。尚、０．８〜３Ｈｚの範囲内であり、且つ、第１ピーク周波数とは有意に異なる第２ピーク周波数が２つ以上あるときは、比較部１０７は、高調波成分を有する第２ピーク周波数を、心拍の周波数として特定してよい。

例えば図６及び図８に示す例では、ピークＰ_０、Ｐ_１、Ｐ_２、Ｐ_３に係る各第２ピーク周波数ｆ_０、ｆ_１、ｆ_２、ｆ_３のうち、第２ピーク周波数ｆ_０、ｆ_１が、ピークＰ_１１、Ｐ_１２に係る各第１ピーク周波数ｆ_１１、ｆ_１２とは有意に異なる。換言すると、第２ピーク周波数ｆ_２、ｆ_３が第１ピーク周波数ｆ_１１、ｆ_１２とそれぞれ略同じである。これは、第２ピーク周波数ｆ_２、ｆ_３は、第１ピーク周波数ｆ_１１、ｆ_１２と同じ動き（座席９０に対する乗員５の動き）に起因して特徴点に係るピーク周波数であるためである。具体的には、ドップラセンサ７０−１は、座席９０に対する乗員５の動きを検知できるのに対して、ドップラセンサ７０−２は、同動きに加えて、乗員５の呼吸に係る動き、及び、乗員５の心拍に係る動きをも検知できる。従って、座席９０に対する乗員５の動き、呼吸に係る動き及び心拍に係る動きに係る３つのピーク周波数のうち、第２ピーク周波数は、同３つのピーク周波数を含むのに対して、第１ピーク周波数は、座席９０に対する乗員５の動きに係るピーク周波数しか含まない。このため、複数の第２ピーク周波数のうちから、第１ピーク周波数とは異なる第２ピーク周波数が、呼吸の周波数及び心拍の周波数に対応する可能性が高いことが分かる。このようにして、比較部１０７は、第１ピーク周波数と、第２ピーク周波数との比較結果に基づいて、呼吸の周波数及び心拍の周波数を精度良く特定できる。

心拍フィルタ処理部１０８は、比較部１０７により特定された心拍の周波数に基づいて、胸部センサ信号をフィルタ処理する。具体的には、フィルタ処理部３２は、胸部センサ信号から、心拍に係る周波数成分の波形を抽出する。フィルタ処理は、例えばバンドパスフィルタ（ＢＰＦ：Band-Pass Filter）処理であり、一拍毎に揺らいでいる心拍を抽出するために行われる。この際、バンドパスフィルタは、例えば心拍の周波数を中心として０．２Ｈｚの帯域幅を有してよい。以下、胸部センサ信号を心拍の周波数を中心としたバンドパスフィルタでフィルタ処理することで得られる信号を「心拍フィルタリング信号」と称する。図９は、心拍フィルタリング信号の一例を示す。図９に示す心拍フィルタリング信号は、図７の胸部センサ信号をフィルタ処理することで得られる。図９では、横軸が時間を表し、縦軸がセンサ値を表す。

心拍特徴点特定部１１０は、心拍フィルタリング信号における心拍に係る特徴点を特定する。心拍に係る特徴点の特定方法は、任意である。例えば、心拍に係る特徴点は、心拍フィルタリング信号におけるピーク(図９のＰａ〜Ｐｄのような各ピーク)として現れる。心拍特徴点特定部１１０は、心拍フィルタリング信号における各ピークを、心拍に係る各特徴点として特定する。尚、心拍フィルタリング信号における各ピークは、心拍フィルタリング信号を例えば微分処理することで特定できる。心拍特徴点特定部１１０は、心拍フィルタリング信号における各ピークの時間を表す情報に基づいて、心拍情報を生成する。尚、心拍情報は、心拍フィルタリング信号における各ピークの時間を表す情報自体であってもよいし、心拍フィルタリング信号における各ピークの時間に基づいて導出される情報であってもよい。例えば、心拍情報は、心拍の間隔を表す情報であってもよい。この場合、心拍の間隔は、心拍フィルタリング信号における各ピークの時間間隔として算出できる。

呼吸フィルタ処理部１０９は、比較部１０７により特定された呼吸の周波数に基づいて、胸部センサ信号をフィルタ処理する。具体的には、フィルタ処理部３２は、胸部センサ信号から、呼吸に係る周波数成分の波形を抽出する。フィルタ処理は、例えばバンドパスフィルタ処理である。この際、バンドパスフィルタは、例えば呼吸の周波数を中心として０．２Ｈｚの帯域幅を有してよい。以下、胸部センサ信号を呼吸の周波数を中心としたバンドパスフィルタでフィルタ処理することで得られる信号を「呼吸フィルタリング信号」と称する。

呼吸特徴点特定部１１１は、呼吸フィルタリング信号における呼吸に係る特徴点を特定する。呼吸に係る特徴点の特定方法は、任意である。例えば、呼吸に係る特徴点は、上述した心拍に係る特徴点と同様、呼吸フィルタリング信号におけるピークとして現れる。呼吸特徴点特定部１１１は、呼吸フィルタリング信号における各ピークを、呼吸に係る各特徴点として特定する。尚、呼吸フィルタリング信号における各ピークは、呼吸フィルタリング信号を例えば微分処理することで特定できる。呼吸特徴点特定部１１１は、呼吸フィルタリング信号における各ピークの時間を表す情報に基づいて、呼吸情報を生成する。尚、呼吸情報は、呼吸フィルタリング信号における各ピークの時間を表す情報自体であってもよいし、呼吸フィルタリング信号における各ピークの時間に基づいて導出される情報であってもよい。

出力部１１２は、心拍特徴点特定部１１０及び呼吸特徴点特定部１１１で得られた心拍情報及び呼吸情報を、例えば表示装置２２上に出力する。心拍情報及び呼吸情報の出力（送信）先は、表示装置２２に限られず、例えば遠隔に位置する監視用コンピューター(図示せず)等であってもよい。図１０は、心拍の間隔の出力例を示す。図１０では、横軸が時間を表し、縦軸が心拍間隔[単位：秒]を表す。出力部１１２は、図１０に示すような心拍間隔の波形に対して所定の周波数解析を行った結果を出力してもよい。所定の周波数解析は、例えばＦＦＴや、自己回帰モデル（AR model：Autoregressive model）などであってよい。

ところで、乗り物の内部のような、ノイズが発生し易い環境下では、胸部センサ信号には、乗り物自体の運動や振動、乗員５自体の動き等に起因して生じる様々なノイズ成分が混入されやすい。ドップラセンサ７０と乗員５での反射点との距離の変化（心拍及び呼吸に起因した同変化を除く変化）は、全て胸部センサ信号においてノイズ成分として現れ得る。即ち、胸部センサ信号に混入されうるノイズ成分は、ドップラセンサ７０−２と乗員５の間の距離変化であって、外乱に起因した距離変化が主要因である。従って、ノイズが発生し易い環境下では、外乱起因による距離変化が様々な態様で生じるため、胸部センサ信号のみに基づいて、精度の高い心拍情報や呼吸情報を生成することは難しい。

この点、乗員５が座席９０に腰かけている状態では、座席９０に対する乗員５の動きは、上半身の動きが多い傾向にある。上半身の動きは、腰部と胸部とで異なるものの、胸椎の動きは腰椎の動きを伴うことが多く、動き方はほぼ同等である。即ち、乗員５の上体が動く場合は、腰側と比較して胸側の方が大きく動くが、動き方はほぼ同等である。尚、腰椎と胸椎では、胸椎の方が、ノイズ成分に係る強度（パワー）が３−５倍程度大きい。

より具体的には、乗員５が座席９０に腰かけている状態では、乗員５の動きの種類として、伸展（後ろに反る）や回旋はほとんどなく、屈曲と側屈が多くなる。例えば、車の運転において、屈曲は、アクセル、ブレーキなどの速度変化で生じやすい。また、側屈はカーブや路面の段差や凸凹などの影響を受けて左右に動くことで生じやすい。かかる屈曲と側屈の場合は、腰側と比較して胸側の方が大きく動くが、動き方はほぼ同等である。

また、乗員５が車等の運転者である場合、運転中、運転者は無意識に細かなハンドル操作を行っており、その動きがノイズ成分となる。しかしながら、このような動きも、屈曲と側屈の場合と同様、腰側と胸側とでは動き方はほぼ同等である。

従って、腰部センサ信号及び胸部センサ信号を比較することで、座席９０に対する乗員５の動きに起因したピーク周波数（ノイズ成分に起因したピーク周波数）を精度良く特定できることが分かる。即ち、腰部センサ信号及び胸部センサ信号を比較することで、ノイズが発生し易い環境下でも精度の高い心拍情報や呼吸情報を生成できる。このように、実施例１によれば、心拍情報及び呼吸情報は、腰部センサ信号及び胸部センサ信号に基づいて導出されるので、ノイズが発生し易い環境下でも精度の高い心拍情報や呼吸情報を生成できる。

次に、図１１を参照して、測定装置１０の動作例について説明する。

図１１は、測定装置１０の動作例を示すフローチャートである。図１１に示す処理は、例えば、測定装置１０の稼働中、所定周期毎に実行されてよい。

ステップＳ１１００では、センサ信号取得部１０１及びセンサ信号取得部１０２は、それぞれ、ドップラセンサ７０−１，７０−２から腰部センサ信号及び胸部センサ信号を受信する。例えば、センサ信号取得部１０１及びセンサ信号取得部１０２は、それぞれ、所定時間前から現時点までの所定期間ΔＴの腰部センサ信号及び胸部センサ信号を受信する。所定期間ΔＴは、例えば７秒である。

ステップＳ１１０２では、周波数解析部１０３は、ステップＳ１１００で得た腰部センサ信号に対して周波数解析を行う。周波数解析部１０３は、周波数解析の結果、第１ピーク周波数を特定する。第１ピーク周波数の特定方法は上述のとおりである。

ステップＳ１１０４では、周波数解析部１０４は、ステップＳ１１００で得た胸部センサ信号に対して周波数解析を行う。周波数解析部１０４は、周波数解析の結果、第２ピーク周波数を特定する。第２ピーク周波数の特定方法は上述のとおりである。

ステップＳ１１０６では、比較部１０７は、ステップＳ１１０４で得た第２ピーク周波数のうちから、０．８〜３Ｈｚの範囲内であり、且つ、ステップＳ１１０２で得た第１ピーク周波数とは有意に異なる第２ピーク周波数を、心拍の周波数として特定する。

ステップＳ１１０８では、比較部１０７は、ステップＳ１１０４で得た第２ピーク周波数のうちから、０．１〜０．３Ｈｚの範囲内であり、且つ、ステップＳ１１０２で得た第１ピーク周波数とは有意に異なる第２ピーク周波数を、呼吸の周波数として特定する。

ステップＳ１１１０では、心拍フィルタ処理部１０８は、ステップＳ１１００で得た胸部センサ信号を、ステップＳ１１０６で特定した心拍の周波数を中心としてバンドパスフィルタ処理する。これにより、ステップＳ１１００で得た胸部センサ信号に係る心拍フィルタリング信号が得られる。

ステップＳ１１１２では、呼吸フィルタ処理部１０９は、ステップＳ１１００で得た胸部センサ信号を、ステップＳ１１０８で特定した呼吸の周波数を中心としてバンドパスフィルタ処理する。これにより、ステップＳ１１００で得た胸部センサ信号に係る呼吸フィルタリング信号が得られる。

ステップＳ１１１４では、心拍特徴点特定部１１０は、ステップＳ１１１０で得た心拍フィルタリング信号における各ピークを、心拍に係る各特徴点として特定する。そして、心拍特徴点特定部１１０は、心拍に係る各特徴点に基づいて、心拍情報を生成する。

ステップＳ１１１６では、呼吸特徴点特定部１１１は、ステップＳ１１１２で得た呼吸フィルタリング信号における各ピークを、呼吸に係る各特徴点として特定する。そして、呼吸特徴点特定部１１１は、呼吸に係る各特徴点に基づいて、呼吸情報を生成する。

ステップＳ１１１８では、出力部１１２は、ステップＳ１１１４及びステップＳ１１１６で生成された心拍情報及び呼吸情報を出力する。

図１１に示す処理によれば、例えばリアルタイムで、腰部センサ信号及び胸部センサ信号に基づいて、精度の高い心拍情報及び呼吸情報を出力できる。従って、乗り物内の乗員の状態をリアルタイムに精度良く監視することも可能となる。

尚、図１１では、特定の順で処理が実行されているが、処理の順序は適宜変更可能である。例えば、ステップＳ１１０６及びステップＳ１１０８の処理順は逆であってもよいし、ステップＳ１１１０及びステップＳ１１１２の処理順は逆であってもよいし、ステップＳ１１１４及びステップＳ１１１６の処理順は逆であってもよい。即ち、ステップＳ１１０６，ステップＳ１１１０、及びステップＳ１１１４と、ステップＳ１１０８，ステップＳ１１１２、及びステップＳ１１１６とは、それぞれ一のセットとして、それぞれセットごとに該順序で実行されればよい。

［実施例２］
実施例２による測定装置１０Ａは、ドップラセンサ７０に加えて、慣性センサを用いる点が、上述した実施例１による測定装置１０とは異なる。実施例２において、上述した実施例１と同様である構成要素については、同一の参照符号を付して説明を省略する。

ここでは、まず、実施例２による測定装置１０Ａの説明に先立って、慣性センサ６０について説明する。

図１２は、慣性センサ６０の搭載状態の一例を示す図である。図１２は、慣性センサ６０の搭載位置の説明用であり、慣性センサ６０は概略的に透視で示される。

慣性センサ６０は、例えば加速度センサ又はジャイロセンサである。慣性センサ６０が加速度センサの場合、加速度センサは、直交する３軸（図１２に示すＸ，Ｙ及びＺ軸）のそれぞれの方向の加速度を検出する。慣性センサ６０がジャイロセンサの場合、ジャイロセンサは、直交する３軸のそれぞれまわりの角速度又は角加速度を検出する。

慣性センサ６０は、座席９０の背もたれ部９２に設けられる。慣性センサ６０は、図１２に示すように、ドップラセンサ７０とは別に設けられてもよいし、ドップラセンサ７０に内蔵されてもよい。但し、慣性センサ６０は、好ましくは、座席９０の動きを検出し易い位置として、背もたれ部９２の上部９２２に設けられる。この場合、慣性センサ６０は、ドップラセンサ７０−２に内蔵されてもよい。

実施例２による測定装置１０Ａは、上述した実施例１による測定装置１０に対して、図３に示したハードウェア構成自体や、図４に示した電波送受信部２５−１は同じである。尚、実施例２による測定装置１０Ａは、ドップラセンサ７０−１，７０−２及び慣性センサ６０との組み合わせで、測定システムの一例を形成する。

図１３は、実施例２による測定装置１０Ａの機能構成の一例を示すブロック図である。図１３には、ドップラセンサ７０−１，７０−２と、慣性センサ６０とが併せて示される。慣性センサ６０は、通信インターフェイス１７（図３参照）に接続される。測定装置１０Ａは、通信インターフェイス１７を介して、ドップラセンサ７０−１，７０−２及び慣性センサ６０から各センサ信号を取得する。

実施例２による測定装置１０Ａは、上述した実施例１による測定装置１０に対して、センサ信号取得部１２０及び周波数解析部１２１が追加され、比較部１０７が比較部１０７Ａで置換された点が異なる。

センサ信号取得部１２０は、慣性センサ６０からのセンサ信号を取得（受信）する。以下、慣性センサ６０からのセンサ信号を、「慣性センサ信号」とも称する。

周波数解析部１２１は、慣性センサ信号に基づいて、特徴点が得られる周波数を特定する。具体的には、周波数解析部１２１は、センサ信号取得部１２０から得られる慣性センサ信号を周波数解析することでパワースペクトルを取得する。周波数解析は、同様に、例えばＦＦＴであり、例えば図１４に示す解析結果が得られる。図１４は、慣性センサ信号を周波数解析した解析結果の一例を示す図である。図１４では、横軸が周波数を表し、縦軸が強度（パワー）を表す。

周波数解析部１２１は、図１４に示すような解析結果から所定閾値Ｔｈ３以上のピークが発生する周波数を、特徴点が得られる周波数（以下、「第３ピーク周波数」と称する）として特定する。所定閾値Ｔｈ３は、有意な特徴点が得られる周波数だけを抽出するための閾値であり、適合値である。所定閾値Ｔｈ３は、上述した所定閾値Ｔｈ１と同じであってもよい。尚、第３ピーク周波数は、複数存在しうる。図１４に示すピークＰ_２１、Ｐ_２２、Ｐ_２３は、ノイズ成分に起因したピークである。即ち、Ｐ_２１、Ｐ_２２、Ｐ_２３は、座席９０自体の動き（振動等）に起因して生じる特徴点である。図１４に示す例では、例えば、周波数解析部１２１は、ピークＰ_２１、Ｐ_２２、Ｐ_２３に係る各周波数ｆ_２１、ｆ_２２、ｆ_２３を、第３ピーク周波数として特定する。

尚、周波数解析部１２１は、慣性センサ信号に含まれる各軸に係る加速度信号について、それぞれの加速度信号に対して、第３ピーク周波数を特定してもよいし、特定の軸に係る加速度信号のみを用いて、第３ピーク周波数を特定してもよい。例えば、周波数解析部１２１は、慣性センサ信号に含まれるＸ軸及びＺ軸に係る加速度信号に基づいて、第３ピーク周波数を特定してもよい。或いは、周波数解析部１２１は、慣性センサ信号に含まれるＸ軸又はＺ軸に係る加速度信号に基づいて、第３ピーク周波数を特定してもよい。但し、好ましくは、周波数解析部１２１は、少なくともＺ軸に係る加速度信号に基づいて、第３ピーク周波数を特定する。これは、一般的に、乗り物においてはＺ方向の振動が発生し易いためである。

比較部１０７Ａは、周波数解析部１０３で特定された第１ピーク周波数と、周波数解析部１０４で特定された第２ピーク周波数と、周波数解析部１２１で特定された第３ピーク周波数とを比較する。そして、比較部１０７Ａは、複数の第２ピーク周波数のうちから、呼吸の周波数と心拍の周波数を特定（抽出）する。即ち、比較部１０７Ａは、１ピーク周波数と、第２ピーク周波数と、第３ピーク周波数との比較結果に基づいて、呼吸の周波数と心拍の周波数を特定（抽出）する。

具体的には、比較部１０７Ａは、複数の第２ピーク周波数のうちから、第１ピーク周波数及び第３ピーク周波数のいずれとも有意に異なる第２ピーク周波数を抽出し、抽出した第２ピーク周波数に基づいて、呼吸の周波数及び心拍の周波数を特定（抽出）する。例えば、比較部１０７Ａは、複数の第２ピーク周波数のうちから、０．１〜０．３Ｈｚの範囲内であり、且つ、第１ピーク周波数及び第３ピーク周波数のいずれとも有意に異なる第２ピーク周波数を、呼吸の周波数として特定する。尚、０．１〜０．３Ｈｚの範囲内であり、且つ、第１ピーク周波数及び第３ピーク周波数のいずれとも有意に異なる第２ピーク周波数が２つ以上あるときは、比較部１０７Ａは、高調波成分を有する第２ピーク周波数を、呼吸の周波数として特定してよい。同様に、比較部１０７Ａは、複数の第２ピーク周波数のうちから、０．８〜３Ｈｚの範囲内であり、且つ、第１ピーク周波数及び第３ピーク周波数のいずれとも有意に異なる第２ピーク周波数を、心拍の周波数として特定する。尚、０．８〜３Ｈｚの範囲内であり、且つ、第１ピーク周波数及び第３ピーク周波数のいずれとも有意に異なる第２ピーク周波数が２つ以上あるときは、比較部１０７Ａは、高調波成分を有する第２ピーク周波数を、心拍の周波数として特定してよい。

実施例２によれば、上述した実施例１と同様の効果が奏される。即ち、実施例２によれば、心拍情報及び呼吸情報は、腰部センサ信号及び胸部センサ信号に基づいて導出されるので、ノイズが発生し易い環境下でも精度の高い心拍情報や呼吸情報を生成できる。

ところで、胸部センサ信号には、座席９０に対する乗員５の動き以外にも、座席９０自体の動き（それに伴う慣性センサ６０の動き）に起因したノイズ成分が混入しうる。例えば、座席９０自体がＺ方向に振動すると、ドップラセンサ７０−２自体が同様に振動し、ドップラセンサ７０−２からの電波が乗員５に当たる位置が、振動に応じた周期で変化する。ドップラセンサ７０−２からの電波が乗員５に当たる位置が変化すると、該位置における乗員５の部位の微小な凹凸等に起因してドップラセンサ７０−２と乗員５の間の距離変化が生じ、胸部センサ信号においてノイズ成分として現れ得る。かかるノイズ成分は、腰部センサ信号にも混入しうるが、腰部センサ信号に係る周波数解析ではピーク周波数を生じさせない場合がある。これは、ドップラセンサ７０−１は、背もたれ部９２において、上部９２２よりも座面部９１との支持点に近い下部９２１に配置されるが故に、座席９０自体の振動等に起因した変位が微小であるためである。従って、座席９０自体の動きに起因したノイズ成分は、第１ピーク周波数と第２ピーク周波数との比較のみに基づいて特定することが難しい場合がありうる（後出の図１５参照）。

この点、慣性センサ６０は、座席９０自体の動きを検知できるので、慣性センサ信号からは、座席９０自体の動きに起因したノイズ成分に係るピーク周波数を特定できる。従って、実施例２によれば、腰部センサ信号及び胸部センサ信号に加えて、慣性センサ信号が用いられるので、座席９０自体の動きに起因したノイズ成分が混入した場合でも、精度の高い心拍情報や呼吸情報を生成できる。

尚、上述のように、座席９０は、乗員５に振動を直接伝達させないためにダンパを含んでおり、乗り物の本体（例えば車体や機体）の振動と乗員５に伝わる振動とは振動周波数が異なる。このため、慣性センサ６０からの慣性センサ信号に係る周波数解析結果に基づく第３ピーク周波数だけではノイズ成分に起因した全てのピーク周波数を特定できない。この点、実施例２では、腰部センサ信号が併せて用いられるので、慣性センサ６０では特定できないピーク周波数（ノイズ成分に起因したピーク周波数）を特定でき、精度の高い心拍情報や呼吸情報を生成できる。

図１５は、実施例２の効果の説明図である。図１５には、上から順に、胸部センサ信号に対する周波数解析の結果、腰部センサ信号に対する周波数解析の結果、及び慣性センサ信号（Ｚ軸方向の加速度信号）に対する周波数解析の結果を表す各グラフが示される。図１５では、横軸が周波数を表し、縦軸が強度（パワー）を表し、各グラフは、同一のスケールである。尚、図１５に示す周波数解析の結果は、図７に示した胸部センサ信号とは別のシーンで取得された各センサ信号に係る周波数解析の結果を示す。

図１５では、ラインＬ１〜Ｌ８は、胸部センサ信号に対する周波数解析の結果として、ピークを取る各周波数を表すラインである。尚、説明用のため、図１５では、ラインＬ１〜Ｌ８が表すピークは、上述の所定閾値Ｔｈ１未満のピークも含んでいる。

ラインＬ１〜Ｌ８のうち、ラインＬ１は、呼吸の周波数に対応し、ラインＬ３は、心拍の周波数に対応する。従って、ラインＬ１〜Ｌ８のうち、ラインＬ２及びＬ４〜Ｌ８に係る周波数は、ノイズ成分に係る。図１５に示すように、ラインＬ２及びＬ４〜Ｌ８のうち、ラインＬ２、Ｌ６、及びＬ８に係る周波数は、腰部センサ信号に対する周波数解析の結果に基づいて特定できることが分かる。換言すると、図１５に示すように、ラインＬ２及びＬ４〜Ｌ８のうち、Ｌ２、Ｌ６、及びＬ８に係る周波数以外（即ちラインＬ４，Ｌ５，Ｌ７に係る周波数）は、腰部センサ信号に対する周波数解析の結果に基づいて特定できない。他方、ラインＬ２及びＬ４〜Ｌ８のうち、ラインＬ４，Ｌ５，Ｌ７に係る周波数は、慣性センサ信号に対する周波数解析の結果に基づいて特定できる。このように、腰部センサ信号に対する周波数解析の結果に基づいて特定できないノイズ成分の周波数（即ちラインＬ４，Ｌ５，Ｌ７に係る周波数）は、図１５に示すように、慣性センサ信号に対する周波数解析の結果に基づいて特定できることが分かる。従って、慣性センサ信号を利用することで、更に精度の高い心拍情報や呼吸情報を生成できることが分かる。

次に、図１６を参照して、測定装置１０Ａの動作例について説明する。

図１６は、測定装置１０Ａの動作例を示すフローチャートである。図１６に示す処理は、例えば、測定装置１０Ａの稼働中、所定周期毎に実行されてよい。

ステップＳ１６００では、センサ信号取得部１０１及びセンサ信号取得部１０２は、それぞれ、ドップラセンサ７０−１，７０−２から腰部センサ信号及び胸部センサ信号を受信する。また、センサ信号取得部１２０は、慣性センサ６０から慣性センサ信号を受信する。例えば、センサ信号取得部１０１、センサ信号取得部１０２、及び、センサ信号取得部１２０は、それぞれ、所定時間前から現時点までの所定期間ΔＴの各センサ信号を受信する。所定期間ΔＴは、例えば７秒である。

ステップＳ１６０２及びステップＳ１６０４は、それぞれ、図１１に示したステップＳ１１０２及びステップＳ１１０４と同様であり、説明を省略する。

ステップＳ１６０５では、周波数解析部１２１は、ステップＳ１６００で得た慣性センサ信号に対して周波数解析を行う。周波数解析部１２１は、周波数解析の結果、第３ピーク周波数を特定する。第３ピーク周波数の特定方法は上述のとおりである。

ステップＳ１６０６では、比較部１０７Ａは、ステップＳ１６０４で得た第２ピーク周波数のうちから、心拍の周波数を特定する。具体的には、比較部１０７Ａは、０．８〜３Ｈｚの範囲内であり、且つ、ステップＳ１６０２及びステップＳ１６０５で得た第１ピーク周波数及び第３ピーク周波数のいずれとも有意に異なる第２ピーク周波数を、心拍の周波数として特定する。

ステップＳ１６０８では、比較部１０７Ａは、ステップＳ１６０４で得た第２ピーク周波数のうちから、呼吸の周波数を特定する。具体的には、比較部１０７Ａは、０．１〜０．３Ｈｚの範囲内であり、且つ、ステップＳ１６０２及びステップＳ１６０５で得た第１ピーク周波数及び第３ピーク周波数のいずれとも有意に異なる第２ピーク周波数を、呼吸の周波数として特定する。

ステップＳ１６１０乃至ステップＳ１６１８は、それぞれ、図１１に示したステップＳ１１１０乃至ステップＳ１１１８と実質的に同様であり、説明を省略する。

図１６に示す処理によれば、例えばリアルタイムで、腰部センサ信号、胸部センサ信号、及び慣性センサ信号に基づいて、精度の高い心拍情報及び呼吸情報を出力できる。従って、乗り物内の乗員の状態をリアルタイムに精度良く監視することも可能となる。

尚、図１６では、特定の順で処理が実行されているが、図１１でも説明したように、処理の順序は適宜変更可能である。

以上、各実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。

例えば、上述した実施例１（実施例２も同様）では、生体情報の一例として心拍情報及び呼吸情報の双方が生成されているが、これに限られない。心拍情報及び呼吸情報の一方のみが生成されてもよい。例えば、心拍情報のみが生成される場合、図５において、呼吸フィルタ処理部１０９及び呼吸特徴点特定部１１１は省略されてもよい。

また、上述した実施例１（実施例２も同様）では、呼吸フィルタリング信号及び心拍フィルタリング信号に基づいて、心拍情報及び呼吸情報がそれぞれ生成されるが、これに限られない。例えば、比較部１０７により特定された呼吸の周波数及び心拍の周波数に基づいて、呼吸フィルタリング信号及び心拍フィルタリング信号を生成することなく、心拍情報及び呼吸情報を生成してもよい。この場合、例えば比較部１０７により特定された心拍の周波数がｆ_心拍であるとき、心拍情報は、該周波数ｆ_心拍自体を表してもよいし、周波数ｆ_心拍に基づいて導出できる情報（１分当たり心拍数＝６０×ｆ_心拍）を表してもよい。同様に、例えば比較部１０７により特定された呼吸の周波数がｆ_呼吸であるとき、呼吸情報は、該周波数ｆ_呼吸自体を表してもよいし、周波数ｆ_呼吸に基づいて導出できる情報（１分当たり呼吸回数＝６０×ｆ_心拍）を表してもよい。

また、上述した実施例１（実施例２も同様）では、腰部センサ信号及び胸部センサ信号に対して周波数解析を行うことで得られる第１ピーク周波数及び第２ピーク周波数に基づいて、心拍情報及び呼吸情報がそれぞれ生成されるが、これに限られない。例えば、胸部センサ信号から腰部センサ信号を差し引くことで得られる差分信号に基づいて、心拍情報及び呼吸情報がそれぞれ生成されてもよい。この場合、差分信号Ｓ（ｔ）は、腰部センサ信号Ｓ_１（ｔ）及び胸部センサ信号Ｓ_２（ｔ）に基づいて、例えば以下の通り生成されてもよい。
Ｓ_１（ｔ）＝ｓ_ｎ１（ｔ）
Ｓ_２（ｔ）＝ｓ_１１（ｔ）＋ｓ_１２（ｔ）＋ｓ_ｎ２（ｔ）
Ｓ（ｔ）＝Ｓ_２（ｔ）−ｋ×Ｓ_１（ｔ）
ここで、ｓ_１１（ｔ）及びｓ_１２（ｔ）は、それぞれ、心拍及び呼吸に係る成分を表す。また、ｓ_ｎ１（ｔ）及びｓ_ｎ２（ｔ）は、ノイズ成分を表す。ｋは係数であり、適合値であるが、例えば３〜５の範囲内であってよい。これは、上述のように、腰椎と胸椎では、胸椎の方が、ノイズ成分に係る強度（パワー）が３〜５倍程度大きいことによる。これにより、差分信号Ｓ（ｔ）は、胸部センサ信号Ｓ_２（ｔ）におけるノイズ成分が略キャンセルされた信号（≒ｓ_１１（ｔ）＋ｓ_１２（ｔ））となるので、差分信号Ｓ（ｔ）に基づいて、精度の良い心拍情報及び呼吸情報を生成できる。例えば、差分信号Ｓ（ｔ）をに対して周波数解析を行うことで得られるピーク周波数に基づいて、精度の良い心拍情報及び呼吸情報を生成できる。

また、上述した実施例１（実施例２も同様）において、腰部センサ信号及び胸部センサ信号は、ローパスフィルタ処理されてから周波数解析されてもよい。この場合、ローパスフィルタ処理の遮断周波数は、ピーク周波数の探索範囲に応じて決定されるが、例えば５Ｈｚであってもよい。

１ 電波送信部
２ 電波受信部
５ 乗員
１０、１０Ａ 測定装置
２２ 表示装置
２４ 入出力デバイス
２５ 電波送受信部
２６ 無線送受信部
３２ フィルタ処理部
６０ 慣性センサ
７０（７０−１，７０−２） ドップラセンサ
８０ フロア
９０ 座席
９１ 座面部
９２ 背もたれ部
９３ ヘッドレスト部
１０１ センサ信号取得部
１０２ センサ信号取得部
１０３ 周波数解析部
１０４ 周波数解析部
１０７、１０７Ａ 比較部
１０８ 心拍フィルタ処理部
１０９ 呼吸フィルタ処理部
１１０ 心拍特徴点特定部
１１１ 呼吸特徴点特定部
１１２ 出力部
１２０ センサ信号取得部
１２１ 周波数解析部
２５１ 制御部
２５２ 発振回路
２５３Ｒ アンテナ
２５３Ｔ アンテナ
２５４ 検波回路
２５５ 電源回路
９２１ 下部
９２２ 上部

Claims (18)

1. 乗員が腰かける座席の背もたれ部における前記乗員の腰の高さに相当する第１位置に設けられ電波で動きを検出可能な第１センサから第１信号を、前記背もたれ部における前記乗員の胸の高さに相当する第２位置に設けられ電波で動きを検出可能な第２センサから第２信号を、それぞれ取得し、
   前記第１信号と、前記第２信号とに基づいて、前記第２信号に含まれる所定の成分に係る測定結果を出力する、
   処理をコンピュータに実行させる測定プログラム。
2. 前記測定結果は、前記第１信号を周波数解析して特徴点が得られる第１ピーク周波数と、前記第２信号を周波数解析して特徴点が得られる第２ピーク周波数との比較結果に基づいて、生成される、請求項１に記載に測定プログラム。
3. 前記第２ピーク周波数が複数存在する場合、前記測定結果は、複数の前記第２ピーク周波数のうちの、前記第１ピーク周波数とは異なる一の第２ピーク周波数に基づいて、生成される、請求項２に記載に測定プログラム。
4. 前記座席に設けられる慣性センサからの信号を取得する処理を更に実行させ、
   前記測定結果は、前記第１信号を周波数解析して特徴点が得られる第１ピーク周波数と、前記第２信号を周波数解析して特徴点が得られる第２ピーク周波数と、前記慣性センサからの信号を周波数解析して特徴点が得られる第３ピーク周波数との比較結果に基づいて、生成される、請求項１に記載に測定プログラム。
5. 前記第２ピーク周波数が複数存在する場合、前記測定結果は、複数の前記第２ピーク周波数のうちの、前記第１ピーク周波数及び前記第３ピーク周波数のいずれとも異なる一の第２ピーク周波数に基づいて、生成される、請求項４に記載に測定プログラム。
6. 前記慣性センサは、水平方向及び鉛直方向のうち少なくともいずれか一方の成分の加速度を検出する加速度センサを含む、請求項４又は５に記載に測定プログラム。
7. 前記慣性センサは、前記第２位置と同じ位置に、又は、前記第１位置よりも前記第２位置に近い位置に、設けられる、請求項６に記載に測定プログラム。
8. 前記測定結果は、前記第２信号にフィルタ処理を実行して得られる前記一の第２ピーク周波数に係る成分の波形に基づいて、生成される、請求項３又は５に記載に測定プログラム。
9. 前記フィルタ処理は、前記一の第２ピーク周波数を中心としたバンドパスフィルタ処理を含む、請求項８に記載に測定プログラム。
10. 前記測定結果は、前記波形における特徴点の間隔に基づいて生成される、請求項８に記載に測定プログラム。
11. 前記測定結果は、前記一の第２ピーク周波数に基づいて生成される、請求項３又は５に記載に測定プログラム。
12. 前記所定の成分は、前記乗員の心拍又は呼吸に係る成分である、請求項１〜１１のうちのいずれか１項に記載の測定プログラム。
13. 前記所定の成分は、前記乗員の心拍及び呼吸に係る成分であり、
    前記測定結果は、前記乗員の心拍に係る第１測定結果と、前記乗員の呼吸に係る第２測定結果とを含み、
    前記第１測定結果及び前記第２測定結果は、それぞれ異なる前記一の第２ピーク周波数に基づいて生成される、請求項３、５、８〜１１のうちのいずれか１項に記載の測定プログラム。
14. 前記第１センサは、前記乗員の腰が位置する方向に電波を送信し該電波の反射波に基づいて前記第１信号を出力するドップラセンサであり、
    前記第２センサは、前記乗員の胸が位置する方向に電波を送信し該電波の反射波に基づいて前記第２信号を出力するドップラセンサである、請求項１〜１３のうちのいずれか１項に記載の測定プログラム。
15. 前記座席は、乗り物の座席である、請求項１〜１４のうちのいずれか１項に記載の測定プログラム。
16. 乗員が腰かける座席の背もたれ部における前記乗員の腰の高さに相当する第１位置に設けられ電波で動きを検出可能な第１センサから第１信号を、前記背もたれ部における前記乗員の胸の高さに相当する第２位置に設けられ電波で動きを検出可能な第２センサから第２信号を、それぞれ取得し、
    前記第１信号と、前記第２信号とに基づいて、前記第２信号に含まれる所定の成分に係る測定結果を出力することを含む、コンピュータにより実行される測定方法。
17. 乗員が腰かける座席の背もたれ部における前記乗員の腰の高さに相当する第１位置に設けられ電波で動きを検出可能な第１センサから第１信号を、前記背もたれ部における前記乗員の胸の高さに相当する第２位置に設けられ電波で動きを検出可能な第２センサから第２信号を、それぞれ取得し、
    前記第１信号と、前記第２信号とに基づいて、前記第２信号に含まれる所定の成分に係る測定結果を出力する処理装置を含む、測定装置。
18. 乗員が腰かける座席の背もたれ部に設けられ、前記乗員の腰が位置する方向に電波を送信し該電波で動きを検出可能な第１センサと、
    前記背もたれ部に設けられ、前記乗員の胸が位置する方向に電波を送信し該電波で動きを検出可能な第２センサと、
    前記第１センサからの第１信号と、前記第２センサからの第２信号とに基づいて、所定の成分に係る測定結果を出力する処理装置とを含む、測定システム。

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