TWI655930B - Measuring device, measuring method and recording medium - Google Patents
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Abstract
本發明之目的在於保持測定裝置之精度，且抑制處理量。
作為本發明之一態樣之測定裝置包含：第1信號獲取部，其獲取生體之脈波信號；第2信號獲取部，其獲取上述生體之肢體運動信號；頻率分析部，其將上述脈波信號與上述肢體運動信號分別轉換成頻率域且分別產生頻率域信號，並基於上述頻率域信號而推定上述生體之脈波之頻率；及時間域分析部，其基於上述脈波信號與上述頻率，而算出上述生體之生體資訊。
Description
本發明之實施形態係關於一種測定裝置、測定方法及程式。
近年來，響應健康意向之提高，正普及利用可佩戴式終端測定生體資訊。尤其是使用有反射型光電脈波感測器之腕錶型之脈搏測定裝置有測定相對容易，且不會對使用者造成不快感之優點。
反射型光電脈波感測器係利用照射至動脈之光之反射光測定脈搏數。動脈中之血紅蛋白具有吸收光之性質，因此反射光根據搏動時之血管容積變化所引起之血紅蛋白量之變化而變動。利用該反射光之變動而測定脈搏數。
然而，已知反射型光電脈波感測器根據感測器與生體之接觸狀態、或生體內之血流之變化，其測定波形會產生較大之混亂。因此，於運動時等被試驗者之肢體運動較大之情形時，必須進行去除該等雜訊之處理。
去除雜訊之處理會引起處理運算器之大型化、及用於應對消耗電力量增加之電池之大型化，對於追求小型化之可佩戴式裝置產生問題。又，生產成本亦變高。因此，要求減少測定裝置之處理量。
專利文獻1：日本專利第2816944號
專利文獻2：日本專利第3584143號
本發明之實施形態之目的在於保持測定裝置之精度，且抑制處理量。
作為本發明之一態樣之測定裝置具備：第1信號獲取部，其獲取生體之脈波信號；第2信號獲取部，其獲取上述生體之肢體運動信號；頻率分析部，其將上述脈波信號與上述肢體運動信號分別轉換成頻率域且分別產生頻率域信號，並基於上述頻率域信號而推定上述生體之脈波之頻率；及時間域分析部，其基於上述脈波信號與上述頻率而算出上述生體之生體資訊。
100‧‧‧脈波信號處理部
101‧‧‧脈波信號獲取部
102‧‧‧第1直流去除部
103‧‧‧第1雜訊去除部
200‧‧‧肢體運動信號處理部
201‧‧‧肢體運動信號獲取部
202‧‧‧第2直流去除部
203‧‧‧第2雜訊去除部
300‧‧‧頻率域分析部
301‧‧‧第1頻率轉換部
302‧‧‧第1頻率域轉換部
311‧‧‧第2頻率轉換部
312‧‧‧第2頻率域轉換部
321‧‧‧頻譜運算部
322‧‧‧頻率峰檢測部
323‧‧‧頻率推定部
400‧‧‧時間域分析部
401‧‧‧脈搏成分提取部
402‧‧‧時間峰檢測部
403‧‧‧生體資訊獲取部
501‧‧‧輸出部
600‧‧‧第3信號處理部
601‧‧‧第3信號獲取部
602‧‧‧第3直流去除部
603‧‧‧第3雜訊去除部
701‧‧‧處理器
702‧‧‧主記憶裝置
703‧‧‧輔助記憶裝置
704‧‧‧裝置介面
705‧‧‧網路介面
706‧‧‧輸入裝置
707‧‧‧輸出裝置
708‧‧‧匯流排
圖1係表示第1實施形態之測定裝置之概略構成之方塊圖。
圖2(A)、(B)係表示脈波之一例之圖。
圖3(A)、(B)係表示脈波信號與肢體運動信號、以及脈波信號頻譜與肢體運動信號頻譜之一例之圖。
圖4(A)~(C)係表示譜減法之一例之圖。
圖5(A)、(B)係表示脈搏成分提取部之處理前與處理後之脈波信號之一例的圖。
圖6(A)、(B)係表示第1實施形態之測定裝置之處理結果之一例的圖。
圖7係第1實施形態之測定裝置之整體處理之概略流程圖。
圖8係脈波信號處理部之處理之流程圖。
圖9係肢體運動信號處理部之處理之流程圖。
圖10係頻率域分析部之處理之流程圖。
圖11係時間域分析部之處理之流程圖。
圖12係表示第2實施形態之測定裝置之概略構成之方塊圖。
圖13係表示實現本實施形態之測定裝置之硬體構成例之方塊圖。
以下，一面參照圖式一面對本發明之實施形態進行說明。
圖1係表示第1實施形態之測定裝置之概略構成之方塊圖。第1實施形態之測定裝置根據測定出之生體之脈波信號而獲取生體資訊。設想測定裝置安裝於生體之一部分。
第1實施形態之測定裝置具備脈波信號處理部100、肢體運動信號處理部200、頻率域分析部300、時間域分析部400、及輸出部501。
以下，對各部進行說明。
脈波信號處理部100自未圖示之感測器獲取生體之脈波信號。脈波信號處理部100具備脈波信號獲取部101、第1直流去除部102、及第1雜訊去除部103。
肢體運動信號處理部200自未圖示之感測器獲取與根據生體之肢體運動等產生之測定裝置自身之移動相關的信號。肢體運動信號處理部200具備肢體運動信號獲取部201、第2直流去除部202、及第2雜訊去除部203。
頻率域分析部300將脈波信號與肢體運動信號轉換成頻率域，且算出上述脈波信號之頻率。頻率域分析部300具備第1頻率域轉換部301、第1頻率域轉換部302、第2頻率域轉換部311、第2頻率域轉換部312、頻譜運算部321、頻率峰檢測部322、及頻率推定部323。
時間域分析部基於脈波信號與頻率，算出脈搏數等生體資訊。時間域分析部400具備脈搏成分提取部401、時間峰檢測部402、及生體資訊獲取部403。
以下，對各部之詳情進行說明。
脈波信號獲取部101獲取生體之脈波信號。所謂脈波係藉由利用心臟之收縮將血液壓出至大動脈而產生之血管內之壓力變化向末梢方向傳遞時的波動。
再者，於以下之說明中，設想脈波信號係藉由反射型光電脈波感測器，基於伴隨搏動時之血管容積變化之血紅蛋白量之變化而測定。
第1直流去除部102針對脈波信號，去除直流成分之信號。使用反射型光電脈波感測器所得之脈波信號中，除藉由脈動而作為交流成分檢測出之脈波信號以外，亦包含藉由吸收及反射之光而檢測出之直流成分。直流成分可利用僅使特定之頻帶成分通過之高通濾波器等而去除。
再者，圖1中，第1直流去除部102圖示於第1雜訊去除部之近前，但亦可位於其後。再者，第1直流去除部102可省略。
第1雜訊去除部103針對脈波信號，去除預先設定之一定範圍外之信號。例如，人之正常之每分鐘之脈搏數為40至220bpm左右，因此脈波之頻率取約0.66Hz至約3.7Hz之範圍。因此，第1雜訊去除部103亦可將該範圍外之頻率成分之信號視為雜訊而去除。並不限於此例，該範圍可任意設定。
又，第1雜訊去除部103亦可為防止於第1頻率域轉換部302所進行之後述處理中產生摺疊失真(頻疊)，而預先去除成為原因之頻率成分之信號。
第1雜訊去除部103之去除可利用帶通濾波器等而實現。又，摺疊失真可利用低通濾波器而去除。
再者，第1雜訊去除部103可省略。
肢體運動信號獲取部201獲取與根據生體之移動等產生之測定裝
置自身之移動相關的信號。以後，將該信號稱為肢體運動信號。生體之運動會使感測器與生體之接觸狀態及生體內之血流狀態變化，而使測定波形產生較大混亂(肢體運動雜訊)。例如，若揮動帶有測定裝置之手腕，則根據生體與測定裝置之偏移及接觸壓力之變化等產生之雜訊、根據測定部位之血流變化產生之雜訊等包含於脈波信號中。肢體運動信號用於將該等雜訊自脈波信號去除。
圖2係表示由脈波信號獲取部101測定出之脈波信號之一例之圖。圖2(A)係安靜時之脈波信號。圖2(B)係運動時之脈波信號。脈波信號中包含脈波與肢體運動雜訊，且包含其他雜訊。
圖2(A)之脈波信號中，幾乎不包含肢體運動雜訊，脈波信號與脈波大致一致。另一方面，圖2(B)之脈波信號因肢體運動雜訊之影響而成為混亂之波形。由於肢體運動雜訊較脈波更大，故而利用包含肢體運動雜訊之脈波信號無法測定脈波之波長等。因此，必須去除肢體運動雜訊。
再者，以下之說明中，設想肢體運動信號係藉由例如加速度感測器或角速度感測器(陀螺儀感測器)等偵測測定部位或測定裝置自身之移動之感測器而測定。
第2直流去除部202針對自肢體運動信號獲取部201獲取之肢體運動信號，去除直流成分之信號。作用及動作與第1直流去除部102相同。
第2雜訊去除部203自肢體運動信號去除預先設定之一定範圍外之信號。作用及動作與第1雜訊去除部103相同。
第1頻率轉換部301進行自脈波信號於時間方向疏離樣品信號之減取樣。為高精度地計算峰值間隔，取樣數越多越理想。然而，第1頻率域轉換部302及第2頻率域轉換部312之處理負荷變高，會導致測定裝置之大型化，導致消耗電力量之增加。因此，為抑制負荷較高之
頻率域之處理，減小第1頻率域轉換部302及第2頻率域轉換部312之解析度，而進行減取樣，精度以其他功能擔保。藉由減取樣，第1頻率域轉換部302及第2頻率域轉換部312可抑制後述之FFT之處理量。
第1頻率域轉換部302及第2頻率域轉換部312基於所輸入之取樣資料進行FFT(Fast Fourier Transform，高速傅立葉轉換)而算出頻譜。
圖3係表示脈波信號與肢體運動信號、以及脈波信號之頻譜與肢體運動信號之頻譜之一例的圖。圖3(A)之上方為脈波信號，下方為肢體運動信號。圖3(B)係圖3(A)之虛線框所包圍之範圍之頻譜。圖3(B)之上方為脈波信號之頻譜，下方為肢體運動信號之頻譜。測定出之脈波信號中包含肢體運動雜訊。該資料中之本來之脈波之頻率為2.0Hz附近，但因肢體運動雜訊，2.3Hz附近之頻率成為最大。
頻譜運算部321對利用第1頻率域轉換部302所得之脈波信號頻譜進行加工，使其接近更準確之脈波信號頻譜。加工方法例如有譜減法：自利用第1頻率域轉換部302所得之脈波信號頻譜，減去利用第2頻率域轉換部312所得之肢體運動信號頻譜。
圖4係表示譜減法之一例之圖。圖4(A)表示脈波信號之頻譜，圖4(B)表示肢體運動信號之頻譜。圖4(A)及圖4(B)之曲線之極大值標註有×標記，曲線之最大值標註有以圓所包圍之×標記。
若對圖4(A)及圖4(B)之曲線進行譜減法，則獲得圖4(C)之曲線。可知圖4(A)中，頻率處於2.3Hz附近之極大值為最大值，但圖4(C)之該極大值被減去肢體運動信號之輸出值之約10dB左右。藉此，圖4(C)之最大值成為2.0Hz附近之極大值。
頻率峰檢測部322算出頻譜之峰(極值)。峰之計算例如可藉由如下方式求出：以頻率將頻譜微分，將微分值為0之時間點判定為極值。
頻率推定部323根據脈搏信號之頻譜而推定頻率。設想藉由減取
樣，頻率峰檢測部所算出之極值有複數個。頻率推定部323根據該等極值而推定脈波之頻率。推定方法可將峰之最大值設為檢測結果。又，亦可預先基於過去之資料等產生評價函數，將最接近根據評價函數所得之預測值之值設為脈波之頻率。
脈搏成分提取部401獲取頻率推定部323所算出之推定頻率，作為針對未進行頻率域分析部300之處理之脈波的適應性濾波器而發揮功能。
適應性濾波器係由於決定濾波器之特性之濾波器係數為可變，故可變更通過帶域之濾波器。通常，反饋針對輸入信號之輸出信號，以進一步減小誤差之方式決定濾波器係數。此處，並非反饋輸出信號，而是將脈波信號之推定頻率用作適應性濾波器之參照值。求出濾波器係數之適應性演算法可任意決定。
推定頻率藉由第1頻率轉換部301及第2頻率轉換部311之減取樣而精度不高。因此，可通過適應性濾波器之頻率較佳為具有裕度。
圖5係表示脈搏成分提取部401之處理前與處理後之脈波信號之一例的圖。圖5(A)係處理前之脈波信號，圖5(B)係處理後之脈波信號。圖5(A)中，已利用第1直流去除部102與第1雜訊去除部103進行過雜訊去除，但無法於時間域判別脈波信號之峰。圖5(B)中，可知雖有振幅之變動，但已成為能於時間域進行脈波之峰之判別的狀態。
時間峰檢測部402根據經濾波處理之脈波信號而檢測峰。峰設為預先設定之一定長度之時間間隔(檢測時間窗口寬度)內之脈波之最大值。檢測時間窗口之寬度可預先設定，亦可基於頻率域分析部300所算出之推定頻率而決定。又，時間峰檢測部402亦可基於前一次之檢測結果而逐次更新。最大值例如可藉由如下等方法而求出：以時間將脈波微分，將微分值為0之時間點設為極值，且取極值之最大值。
生體資訊獲取部403基於時間峰檢測部402所算出之峰，根據脈
波信號算出脈搏數等生體資訊。生體資訊獲取部403亦可於每一搏逐次算出脈搏數。具體而言，求出時間峰檢測部402所算出之峰與前一峰之時間間隔。
脈搏數根據每次搏動而值不同。將該情況稱為波動。利用自律神經分析對脈搏、心跳之波動進行分析。已知若自律神經失調，則無該波動。因此，必須於每一搏測定脈搏數而求出波動。
利用頻率域分析部300推定出之頻率為特定時間內之平均頻率，因此無法掌握波動，但由於時間域分析部400可於每一搏測定脈搏數，故而可掌握波動。
再者，此處將要獲取之生體資訊設想為脈搏數，但只要為可根據經濾波處理之脈波信號算出之生體資訊即可。
輸出部501輸出所算出之脈搏數等生體資訊。輸出方法可顯示於測定裝置之未圖示之畫面。又，亦可對具有無線通信功能之其他通信裝置等進行利用資料發送等之輸出。
圖6係表示第1實施形態之測定裝置之處理結果之一例之圖。圖6(A)表示利用佩戴於胸部之與該測定裝置不同之測定裝置所得的生體之心跳數。圖6(B)表示佩戴於手腕之該測定裝置之生體之脈搏數。圖6(A)中，心跳數以平均值被平滑化，且以曲線表示。圖6(B)中係將於每一搏判定出之脈搏數繪圖。
圖6中，於測定時間內使測定者之行動變化。自開始至300秒，測定者為坐著之狀態(Sitting)，以後每300秒變化為走路之狀態(Walking)、快走之狀態(Jogging)、跑步之狀態(Running)、坐著之狀態(Sitting)。若比較兩圖，則可知即便於肢體運動激烈之跑步等狀態下，亦獲取大致相等之值。藉此，可知雖為受肢體運動雜訊之影響之手腕型之測定裝置，但本裝置可高精度地進行測定。
其次，對第1實施形態之處理流程進行具體說明。
圖7係第1實施形態之測定裝置之整體處理之概略流程圖。該處理設為於測定裝置之電源啟動時、或自使用者指示操作開始等時序開始。
若處理開始，則脈波信號處理部100與肢體運動信號處理部200分別開始處理(S101A與S101B)。自脈波信號處理部100輸出脈波信號，自肢體運動信號處理部200輸出肢體運動信號。
頻率域分析部300獲取來自脈波信號處理部100之脈波信號與來自肢體運動信號處理部200之肢體運動信號之兩者後，基於該等信號算出脈波信號之推定頻率(S102)。時間域分析部400基於來自頻率域分析部300之推定頻率，於每次搏動求出脈搏之週期，並算出每一搏之脈搏數(S103)。輸出部501輸出時間域分析部400所算出之脈搏數(S104)。以上為概略處理之流程。繼而，對各部之處理之詳情進行說明。
圖8係脈波信號處理部100之處理之流程圖。脈波信號獲取部101獲取脈波信號(S201)。所獲取之脈波信號經由作為第1直流去除部102之帶通濾波器等而被去除直流成分(S202)。進而，所提取之脈波信號經由作為第1雜訊去除部103之帶通濾波器等而被去除能通過之範圍外之頻率成分(S203)。以上為脈波信號處理部100之處理之流程。
圖9係肢體運動信號處理部200之處理之流程圖。肢體運動信號獲取部201獲取肢體運動信號(S301)。所獲取之肢體運動信號係與脈波信號同樣地，經由第2直流去除部202而被去除直流成分(S302)，且經由第2雜訊去除部而被去除能通過之範圍外之頻率成分(S303)。以上為肢體運動信號處理部200之處理之流程。
圖10係頻率域處理部300之處理之流程圖。頻率域處理部300分別開始脈波信號與肢體運動信號之處理。
第1頻率轉換部301對所獲取之脈波信號進行減取樣(S401A)。取
樣之週期預先設定。所取樣之脈波信號被傳輸至第1頻率域轉換部302。
第1頻率域轉換部302進行FFT，將所取樣之脈波信號轉換成頻譜(S402A)。所取樣之脈波信號被傳輸至頻譜運算部311。
第2頻率轉換部311係與第1頻率轉換部301同樣地，對所獲取之肢體運動信號進行減取樣(S401B)。取樣之週期預先設定。所取樣之脈波信號被傳輸至第2頻率域轉換部312。
第2頻率域轉換部312係與第1頻率域轉換部302同樣地進行FFT，將所取樣之脈波信號轉換成頻譜(S402B)。所取樣之脈波信號被傳輸至頻譜運算部311。
頻譜運算部321利用譜減法，自脈波信號之頻譜減去肢體運動信號之頻譜(S403)。經減法所得之脈波頻譜被傳輸至頻率峰檢測部322。
頻率峰檢測部322利用預先設定之方法算出峰(S404)。所算出之峰亦可有複數個。計算結果被傳輸至頻率推定部323。
頻率推定部323利用預先設定之方法推定脈波之頻率(S405)。以上為頻率域處理部300之處理之流程。
圖11係時間域分析部400之處理之流程圖。
脈搏成分提取部401對於來自脈波信號處理部100之脈波信號，基於來自頻率域分析部300之推定頻率進行濾波(S501)。適應性濾波器之演算法預先設定。經濾波之脈波信號被傳輸至時間峰檢測部402。
時間峰檢測部402根據經濾波處理之脈波信號而檢測峰(S502)。峰檢測方法預先設定。與所算出之峰相關之資訊被傳輸至生體資訊獲取部403。
生體資訊獲取部403基於與峰相關之資訊或脈波信號，算出生體
資訊(S503)。要算出之生體資訊預先設定。要算出之生體資訊亦可為複數。以上為時間域分析部400之處理之流程。
如以上般，根據第1實施形態，基於進行輔助地使用解析度較小之頻率域處理之時間域處理，可同時實現處理負荷之減輕與高精度之脈波之計算。藉此，可謀求測定裝置之輕量化及省電力化。又，可於每次搏動算出每一搏之脈搏數，因此亦可將測定資料活用於自律神經分析等其他分析。
圖12係表示第2實施形態之測定裝置之概略構成之方塊圖。第2實施形態之測定裝置對第1實施形態新追加有第3信號處理部600。
以下，對第2實施形態進行說明。省略與第1實施形態重複之說明。
第3信號處理部600進行關於與脈波信號處理部100所處理之脈波信號(第1脈波信號)不同之脈波信號(第2脈波信號)的處理。
測定出第1脈波信號之測定裝置與測定出第2脈波信號之裝置可相同亦可不同。於測定裝置相同之情形時，藉由測定方法等不同而使測定信號不同即可。例如，於測定脈波信號之反射型光電脈波感測器接收紅色光而測定第1脈波信號之情形時，第2脈波信號為接收紅外光而測定出之信號即可。再者，第1脈波與第2脈波之光之顏色、進而其波長可根據測定對象而適當選擇。
第3信號處理部600具備第3信號獲取部601、第3直流去除部602、及第3雜訊去除部603。第3信號處理部600之內部之各部之功能與脈波信號處理部100內部之對應各部之功能相同，因此省略。第3信號獲取部601與脈波信號處理部100之脈波信號獲取部101對應，第3直流去除部602與第1直流去除部102對應，第3雜訊去除部603與第1雜訊去除部103對應。
經第3信號處理部600加工之第2脈波信號係與第1脈波信號同樣地，被傳輸至頻率域分析部300與時間域分析部400，且與第1實施形態同樣地進行處理。藉此，可獲得基於第1脈波信號之生體資訊與基於第2脈波信號之生體資訊之兩種。藉由比較所得之兩種生體資訊，亦可提供新測定資訊。
生體資訊獲取部403可個別地算出基於第1脈波信號之生體資訊與基於第2脈波信號之生體資訊。或者，亦可算出基於兩種生體資訊之比較之資訊。
再者，第2脈波信號亦可不傳輸至頻率域分析部300，而接受基於第1脈波信號之推定資訊之脈搏成分提取部401之濾波。其原因在於，除第1脈波信號與第2脈波信號之頻率大幅不同之情形以外，產生問題之可能性較低。
第2實施形態中之處理之流程圖係將脈波信號處理部100及其內部之各部之處理分別替換成第3信號處理部600及其內部之各部，故省略。
再者，上述第2實施形態係新具備第3信號處理部600之形態，但亦可進而具備第4至第n(n為5以上之整數)信號處理部。於此情形時，第4至第n信號處理部之各部之功能及動作亦與第3信號處理部600相同。
如以上般，根據第2實施形態，可獲取感測器或測定方法等不同之兩種生體資訊，且基於所獲取之生體資訊之比較結果，可提供新測定資訊。又，藉由使用與第3信號處理部600同樣之構成之第4至第n信號處理部，可獲取複數種生體資訊，且藉由比較所獲取之複數種生體資訊，可提供新測定資訊。進而，藉由取複數個信號處理部之輸出之平均，亦可提高測定精度。
又，上述說明之實施形態中之各處理可藉由軟體(程式)而實現。
因此，上述說明之實施形態中之測定裝置例如可藉由如下方式實現：將通用之電腦裝置用作基本硬體，使電腦裝置中所搭載之處理器執行程式。
圖13係表示實現本實施形態之測定裝置之硬體構成例之方塊圖。測定裝置可作為如下之電腦裝置而實現，該電腦裝置具備處理器701、主記憶裝置702、輔助記憶裝置703、裝置介面704、網路介面705、輸入裝置706、輸出裝置707，且該等經由匯流排708而連接。
處理器701自輔助記憶裝置703讀出程式，將其展開至主記憶裝置702中並予以執行，藉此可實現脈波信號處理部100、肢體運動信號處理部200、頻率域分析部300、時間域分析部400之功能。
本實施形態之測定裝置可藉由將利用該測定裝置所執行之程式預先安裝於電腦裝置中而實現，亦可將程式記憶於CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory，唯讀光碟)等記憶媒體或者經由網路散發，且適當安裝於電腦裝置而實現。
主記憶裝置702係暫時記憶處理器701所要執行之命令及各種資料等之記憶體裝置，可為DRAM(Dynamic Random Access Memory，動態隨機存取記憶體)等揮發性記憶體，亦可為MRAM(Magnetic Random Access Memory，磁性隨機存取記憶體)等非揮發性記憶體。輔助記憶裝置703係永久記憶程式或資料等之記憶裝置，例如有快閃記憶體等。
裝置介面704係要與記錄輸出結果等之外部記憶媒體連接之USB(Universal Serial Bus，通用串列匯流排)等介面。外部記憶媒體可為HDD(Hard Disk Drive，硬碟驅動器)、CD-R(Compact Disk-Recordable，可記錄式光碟)、CD-RW(Compact Disk-Rewritable，可重寫式光碟)、DVD-RAM(Digital Versatile Disc-Random Access Memory，數位多功能光碟-隨機存取記憶體)、DVD-R(Digital
Versatile Disc-Recordable，可記錄式數位多功能光碟)、SAN(Storage Area Network，儲存區域網路)等任意之記錄媒體。又，亦可經由裝置介面704而與未圖示之反射型光電脈波感測器等測定脈波之感測器、加速度感測器或角速度感測器(陀螺儀感測器)等測定加速度之感測器等連接。
網路介面504係用以連接於無線LAN(Local Area Network，區域網路)等網路之介面。輸出部501亦可經由網路介面504而將輸出結果等發送至其他通信裝置。
使用者亦可自輸入裝置706輸入測定開始等資訊。又，輸出裝置708亦可為顯示圖像之顯示裝置。
上述中說明了本發明之一實施形態，但該等實施形態係作為示例而提出，並不意圖限定發明之範圍。該等新穎之實施形態可以其他各種形態實施，於不脫離發明主旨之範圍內可進行各種省略、替換、變更。該等實施形態及其變化包含於發明之範圍或主旨內，且包含於申請專利範圍所記載之發明及其均等之範圍內。
Claims (10)
- 一種測定裝置，其包含：第1信號獲取部，其獲取以時間域表示生體之脈波的時間域脈波信號；第2信號獲取部，其獲取以時間域表示上述生體之肢體運動的時間域肢體運動信號；頻率域分析部，其將上述時間域脈波信號與上述時間域肢體運動信號分別轉換成頻率域，而分別產生頻率域脈波信號與頻率域肢體運動信號，並基於上述頻率域脈波信號與頻率域肢體運動信號而推定上述生體之脈波之頻率；及時間域分析部，其基於上述時間域脈波信號與上述生體之脈波之頻率而算出上述生體之生體資訊。
- 如請求項1之測定裝置，其中上述頻率域分析部包含：第1轉換部，其對上述時間域脈波信號進行減取樣，將減取樣後之信號轉換成頻率域，藉此獲取上述頻率域脈波信號；第2轉換部，其對上述時間域肢體運動信號進行減取樣，將減取樣後之信號轉換成頻率域，藉此獲取上述頻率域肢體運動信號；頻譜運算部，其基於上述頻率域肢體運動信號對上述頻率域脈波信號進行加工，而獲取頻率域加工信號；頻率峰檢測部，其檢測上述頻率域加工信號之頻率域上之峰(peak)；及頻率推定部，其基於上述頻率域上之峰之位置而推定上述生體之脈波之頻率。
- 如請求項1或2之測定裝置，其中上述時間域分析部基於上述生 體之脈波之頻率對上述時間域脈波信號進行濾波，且基於濾波後之信號而算出上述生體之生體資訊。
- 如請求項1或2之測定裝置，其中上述時間域分析部包含：脈搏成分提取部，其基於上述生體之脈波之頻率，對上述時間域脈波信號進行濾波；時間峰檢測部，其檢測經上述脈搏成分提取部濾波之信號之時間域上之峰；及生體資訊獲取部，其基於由上述時間峰檢測部檢測出之上述時間域上之峰之位置，獲取上述生體之上述生體資訊。
- 如請求項1或2之測定裝置，其中上述生體資訊為與心跳數相關之資訊。
- 如請求項1或2之測定裝置，其進而包含：第1雜訊去除部，其自上述時間域脈波信號去除預先設定之頻率之信號；及第2雜訊去除部，其自上述時間域肢體運動信號去除預先設定之頻率之信號。
- 如請求項1或2之測定裝置，其進而包含：第1直流去除部，其自上述時間域脈波信號去除直流成分之信號；及第2直流去除部，其自上述時間域肢體運動信號去除直流成分之信號。
- 如請求項1或2之測定裝置，其進而包含獲取上述時間域脈波信號之第3至第n(n為3以上之整數)信號獲取部，且上述時間域分析部基於上述第1信號獲取部所獲取之上述時間域脈波信號、上述生體之脈波之頻率、及上述第3至第n信號獲取部所獲取之上述時間域脈波信號，而算出上述生體之生體資 訊。
- 一種測定方法，其係由電腦執行以下步驟：第1信號獲取步驟，其係獲取以時間域表示生體之脈波的時間域脈波信號；第2信號獲取步驟，其係獲取以時間域表示上述生體之肢體運動的時間域肢體運動信號；頻率分析步驟，其係將上述時間域脈波信號與上述時間域肢體運動信號分別轉換成頻率域，而分別產生頻率域脈波信號與頻率域肢體運動信號，並基於上述頻率域脈波信號與頻率域肢體運動信號而推定上述生體之脈波之頻率；及時間域分析步驟，其係基於上述時間域脈波信號與上述生體之脈波之頻率而算出上述生體之生體資訊。
- 一種記錄有測定程式之記錄媒體，該測定程式係用於使電腦執行以下步驟：第1信號獲取步驟，其係獲取以時間域表示生體之脈波的時間域脈波信號；第2信號獲取步驟，其係獲取以時間域表示上述生體之肢體運動的時間域肢體運動信號；頻率分析步驟，其係將上述時間域脈波信號與上述時間域肢體運動信號分別轉換成頻率域，而分別產生頻率域脈波信號與頻率域肢體運動信號，並基於上述頻率域脈波信號與頻率域肢體運動信號而推定上述生體之脈波之頻率；及時間域分析步驟，其係基於上述時間域脈波信號與上述生體之脈波之頻率而算出上述生體之生體資訊。
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