WO2024058226A1

WO2024058226A1 - 電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラム

Info

Publication number: WO2024058226A1
Application number: PCT/JP2023/033445
Authority: WO
Inventors: 淳黒田; 徹佐原; 拓也本間; 裕香島; 洋平村上
Original assignee: 京セラ株式会社
Priority date: 2022-09-16
Filing date: 2023-09-13
Publication date: 2024-03-21

Abstract

電子機器は、送信波を送信する送信部と、送信波の物標からの反射波を受信する受信部と、送信波及び受信波のビート信号をフーリエ変換した後の変換信号に基づいて、物標の距離、方向、及び速度を検出する信号処理部と、を備える。信号処理部は、変換信号から物標の心拍に伴う心音振動に相当する信号成分を複数の窓関数により抽出し、心音振動に相当する信号成分にエンベロープ処理を行ったエンベロープ信号に対して周波数解析を行い、周波数解析の結果に対して統計結果の算出処理を行い、算出結果に基づいて物標の心拍の周波数の時系列データを出力する。

Description

電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラム

関連出願の相互参照

　本出願は、２０２２年９月１６日に日本国に特許出願された特願２０２２－１４８６３３の優先権を主張するものであり、この先の出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。

　本開示は、電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラムに関する。

　例えば自動車に関連する産業などの分野において、自車両と所定の物体との間の距離などを測定する技術が重要視されている。特に、近年、ミリ波のような電波を送信し、障害物などの物体に反射した反射波を受信することで、物体との間の距離などを測定するレーダ（RADAR（Radio Detecting and Ranging））の技術が、種々研究されている。このような距離などを測定する技術の重要性は、運転者の運転をアシストする技術、及び、運転の一部又は全部を自動化する自動運転に関連する技術の発展に伴い、今後ますます高まると予想される。

　また、送信された電波が所定の物体に反射した反射波を受信することで、当該物体の存在などを検出する技術について、種々の提案がされている。例えば特許文献１は、マイクロ波を利用することで、人の存在及び人の生体情報を検出し得る装置を提案している。また、例えば特許文献２は、マイクロ波レーダの反射信号に基づいて、生体の呼吸又は心拍の周波数のようなバイタルサインを検出する装置を提案している。

特開２００２－７１８２５号公報特開２０２１－３２８８０号公報

　一実施形態に係る電子機器は、
　送信波を送信する送信部と、
　前記送信波の物標からの反射波を受信する受信部と、
　前記送信波及び前記受信波のビート信号をフーリエ変換した後の変換信号に基づいて、前記物標の距離、方向、及び速度を検出する信号処理部と、
　を備える。
　前記信号処理部は、
　　前記変換信号から前記物標の心拍に伴う心音振動に相当する信号成分を複数の窓関数により抽出し、
　　前記心音振動に相当する信号成分にエンベロープ処理を行ったエンベロープ信号に対して周波数解析を行い、
　　前記周波数解析の結果に対して統計結果の算出処理を行い、
　　前記算出結果に基づいて、前記物標の心拍の周波数の時系列データを出力する。

　一実施形態に係る電子機器の制御方法は、
　送信部から送信波を送信するステップと、
　前記送信波の物標からの反射波を受信部において受信する受信部と、
　前記送信波及び前記受信波のビート信号をフーリエ変換した後の変換信号に基づいて、前記物標の距離、方向、及び速度を検出するステップと、
　前記変換信号から前記物標の心拍に伴う心音振動に相当する信号成分を複数の窓関数により抽出するステップと、
　前記心音振動に相当する信号成分にエンベロープ処理を行ったエンベロープ信号に対して周波数解析を行うステップと、
　前記周波数解析の結果に対して統計結果の算出処理を行うステップと、
　前記算出結果に基づいて、前記物標の心拍の周波数の時系列データを出力するステップと、
　を含む。

　一実施形態に係るプログラムは、
　電子機器に、
　送信部から送信波を送信するステップと、
　前記送信波の物標からの反射波を受信部において受信する受信部と、
　前記送信波及び前記受信波のビート信号をフーリエ変換した後の変換信号に基づいて、前記物標の距離、方向、及び速度を検出するステップと、
　前記変換信号から前記物標の心拍に伴う心音振動に相当する信号成分を複数の窓関数により抽出するステップと、
　前記心音振動に相当する信号成分にエンベロープ処理を行ったエンベロープ信号に対して周波数解析を行うステップと、
　前記周波数解析の結果に対して統計結果の算出処理を行うステップと、
　前記算出結果に基づいて、前記物標の心拍の周波数の時系列データを出力するステップと、
　を実行させる。

一実施形態に係る電子機器の使用態様を説明する図である。一実施形態に係る電子機器の構成を概略的に示す機能ブロック図である。一実施形態に係る電子機器が処理する信号の構成を説明する図である。一実施形態に係る電子機器による信号の処理を説明する図である。一実施形態に係る電子機器による信号の処理を説明する図である。一実施形態に係る電子機器による信号の処理を説明する図である。一実施形態に係る電子機器のアンテナアレイにおけるアンテナの配置の例及び動作原理を概略的に示す図である。一実施形態に係る電子機器のアンテナアレイにおけるアンテナの配置の例を示す図である。一実施形態に係る電子機器による信号の処理の例を示す図である。一実施形態に係る電子機器による信号の処理の例を示す図である。一実施形態に係る電子機器の動作の比較例を説明するフローチャートである。一実施形態に係る電子機器の動作を説明するフローチャートである。一実施形態に係る電子機器の動作を説明するフローチャートである。一実施形態に係る電子機器によるマルチウインドウ処理を説明する図である。一実施形態に係る電子機器による特異値分解における目的信号及びノイズ信号を表すそれぞれのランクの関係を示す図である。一実施形態に係る電子機器による離散ウェーブレット変換による多重解像度解析を概念的に示す図である。一実施形態に係る電子機器による、最良の心音の包絡線を分類識別する処理を概念的に説明する図である。一実施形態に係る電子機器において、連続ウェーブレット変換により１次元化処理を施した結果を示す図である一実施形態に係る電子機器によって心音の包絡線の周波数を分析するための時間窓の配置を示す図である。一実施形態に係る電子機器による心音の包絡線のＭＵＳＩＣスペクトラムを示す図である。一実施形態に係る電子機器による心拍の周波数ベクトルの選択について説明する図である。一実施形態に係る電子機器によって得られる心音の時系列波形を示す図である。一実施形態に係る電子機器によって得られる心音の時系列波形を示す図である。一実施形態に係る電子機器によって得られる心拍数の時系列波形の例を示す図である。一実施形態に係る電子機器のアンテナアレイにおけるアンテナの配置の例を示す図である。

　人体などの心拍のような微弱な振動を、例えばミリ波のような電波の送受信により検出することにより、その人体の心拍数を良好な制度で高ロバストに検出できれば、多種多様な分野において役立つことが期待できる。本開示の目的は、電波の送受信により、人体などの心拍数を良好な精度で高ロバストに検出し得る電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラムを提供することにある。一実施形態によれば、電波の送受信により、人体などの心拍数を良好な精度で高ロバストに検出し得る電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラムを提供することができる。以下、一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

　本開示において、「電子機器」とは、電力により駆動する機器としてよい。また、「ユーザ」とは、一実施形態に係るシステム及び／又は電子機器を使用する者（典型的には人間）又は動物としてよい。ユーザは、一実施形態に係る電子機器を用いることで、人間などの対象の監視を行う者を含んでもよい。また、「対象」とは、一実施形態に係る電子機器によって監視される対象となる者（例えば人間又は動物）としてよい。さらに、ユーザは、対象を含むものとしてもよい。

　本開示において、「心拍」（heart beat）とは、心臓の拍動としてよい。また、「拍動」とは、心臓の行う律動的な収縮運動としてよい。

　また、本開示において、「心拍数」（heart rate）とは、一定の時間内に心臓が拍動する回数をいう。例えば、心拍数とは、１分間の拍動の数としてよい。心臓が血液を送り出す際には、動脈に拍動が生じる。このため、動脈の拍動の回数を、脈拍数、又は単に脈拍としてもよい。

　さらに、本開示において、「心音」（heart sound）とは、心臓の鼓動の音としてよい。すなわち、心音とは、心臓が収縮・拡張する時に起こる音としてよい。ここで、「心音」とは、心室筋の緊張、僧帽弁の閉鎖、動脈への血液駆出の開始、及び／又は血流の加速に基づく低く長い第１音と、これに続く大動脈弁閉鎖、及び／又は肺動脈弁閉鎖に由来する高く短い第２音とから成るものとしてよい。

　本開示において、心音は、必ずしも空気振動に基づく物理的な音に限定されず、心臓の鼓動（拍動）による振動そのものを意味するものとしてもよい。例えば、本開示において、心拍とは、振動源を含意することがあり、心音とは、振動源によって引き起こされる振動自体を含意することがあるものとする。さらに、本開示において、心拍とは、状況に応じて、心音を含意するものとしてもよい。

　また、本開示において、心音とは、心臓の動きに伴う身体の振動としてよい。心音とは、例えば、身体全体、又は、頭、首、胸、喉、腕、足、手首、若しくはその他の身体の一部の振動としてよい。心音とは、例えば、身体全体、又は、頭、首、胸、喉、腕、足、手首、若しくはその他の身体の一部の表面の皮膚などの振動としてよい。心音とは、例えば、身体全体、又は、頭、首、胸、喉、腕、足、手首、若しくはその他の身体の一部の表面の皮膚などの振動に伴う、被験者が着用している衣服、下着、眼鏡、又はその他の装着物などの振動としてよい。心拍とは、心臓の拍動自体であるとしてよい。心拍の動きから、心拍間隔、又は心拍数などが算出されるとしてよい。本開示では、心臓の拍動を鼓動としてもよい。

　一実施形態に係る電子機器は、当該電子機器の周囲に存在する人間などの対象の心拍を検出することができる。したがって、一実施形態に係る電子機器が利用される場面として想定されるのは、例えば、会社、病院、老人ホーム、学校、スポーツジム、及び介護施設などのような、社会活動を行う者が使用する特定の施設などとしてよい。例えば、会社であれば従業員などの健康状態の把握及び／又は管理は、極めて重要である。同様に、病院であれば患者及び医療従事者など、また老人ホームであれば入居者及びスタッフなどの健康状態の把握及び／又は管理は、極めて重要である。一実施形態に係る電子機器が利用される場面は、上述の、会社、病院、及び老人ホームなどの施設に限定されず、対象の健康状態の把握及び／又は管理などが望まれるような任意の施設としてよい。任意の施設は、例えば、ユーザの自宅などの非商業施設も含んでもよい。また、一実施形態に係る電子機器が利用される場面は、屋内に限られず、屋外としてもよい。例えば、一実施形態に係る電子機器が利用される場面は、電車、バス、及び飛行機などの移動体内、並びに、駅及び乗り場などとしてもよい。また、一実施形態に係る電子機器が利用される場面として、自動車、航空機、若しくは船舶などの移動体、ホテル、ユーザの自宅、自宅でのリビングルーム、お風呂、トイレ、又は寝室などとしてもよい。

　一実施形態に係る電子機器は、例えば、介護施設などにおいて、要看護者又は要介護者などのような対象の心拍を検出又は監視する用途で用いられてよい。また、一実施形態に係る電子機器は、例えば要看護者又は要介護者などのような対象の心拍に異常が認められる場合に、例えば本人及び／又は他の者に所定の警告を発してもよい。したがって、一実施形態に係る電子機器によれば、例えば本人及び／又は介護施設などのスタッフは、例えば要看護者又は要介護者などのような対象の脈拍に異常が認められることを認識し得る。一方、一実施形態に係る電子機器は、例えば要看護者又は要介護者などのような対象の心拍に異常が認められない（例えば正常と認められる）場合に、例えば本人及び／又は他の者にその旨を報知してもよい。したがって、一実施形態に係る電子機器によれば、例えば本人及び／又は介護施設などのスタッフは、例えば要看護者又は要介護者などのような対象の脈拍が正常であることを認識し得る。

　また、一実施形態に係る電子機器は、人間以外の他の動物を対象として、脈拍を検出してもよい。以下説明する一実施形態に係る電子機器は、一例として、ミリ波レーダのような技術に基づくセンサによって、人間の脈拍を検出するものとして説明する。

　一実施形態に係る電子機器は、任意の静止物に設置されてもよいし、任意の移動体に設置されてもよい。一実施形態に係る電子機器は、送信アンテナから、電子機器の周囲に送信波を送信することができる。また、一実施形態に係る電子機器は、受信アンテナから、送信波が反射された反射波を受信することができる。送信アンテナ及び受信アンテナの少なくとも一方は、電子機器に備えられるものとしてもよいし、例えばレーダセンサ等に備えられてもよい。

　以下、典型的な例として、一実施形態に係る電子機器は、静止しているものとして説明する。一方、一実施形態に係る電子機器が脈拍を検出する対象（人間）は、静止していてもよいし、移動していてもよいし、静止した状態で身体を動かしていてもよい。一実施形態に係る電子機器は、通常のレーダセンサと同様に、電子機器の周囲の物体が移動し得るような状況において、電子機器と当該物体との間の距離などを測定することができる。また、一実施形態に係る電子機器は、電子機器及び物体の双方が静止していても、電子機器と物体との間の距離などを測定することができる。

　一実施形態に係る電子機器について、以下、図面を参照して詳細に説明する。まず、一実施形態に係る電子機器による物体の検出の例を説明する。

　図１は、一実施形態に係る電子機器の使用態様の一例を説明する図である。図１は、一実施形態に係る送信アンテナ及び受信アンテナを備えるセンサの機能を備える電子機器の例を示している。

　図１に示すように、一実施形態に係る電子機器１は、後述する送信部及び受信部を備えてよい。後述のように、送信部は送信アンテナアレイ２４を備えてよい。また、受信部は受信アンテナアレイ３１を備えてよい。電子機器１、送信部、及び受信部の具体的な構成については後述する。図１は、見易さのために、電子機器１が送信アンテナアレイ２４及び受信アンテナアレイ３１を備える状況を示してある。また、電子機器１は、電子機器１に含まれる信号処理部１０（図２）の少なくとも一部など、他の機能部の少なくともいずれかを、適宜含んでもよい。また、電子機器１は、電子機器１に含まれる信号処理部１０（図２）の少なくとも一部など、他の機能部の少なくともいずれかを、電子機器１の外部に備えてもよい。図１において、電子機器１は、移動していてもよいが、移動せずに静止していてよい。

　図１に示す例において、電子機器１は、送信アンテナアレイ２４を備える送信部及び受信アンテナアレイ３１を備える受信部を、簡略化して示してある。電子機器１は、例えば複数の送信部及び／又は複数の受信部を備えてもよい。送信部は、複数の送信アンテナから構成される送信アンテナアレイ２４を備えてよい。また、受信部は、複数の受信アンテナから構成される受信アンテナアレイ３１を備えてよい。ここで、送信部及び／又は受信部が電子機器１に設置される位置は、図１に示す位置に限定されるものではなく、適宜、他の位置としてもよい。また、送信部及び／又は受信部の個数は、電子機器１による心拍の検出範囲及び／又は検出精度など各種の条件（又は要求）に応じて、１つ以上の任意の数としてよい。

　電子機器１は、後述のように、送信アンテナアレイ２４から送信波として電磁波を送信する。例えば電子機器１の周囲に所定の物体（例えば図１に示す対象２００）が存在する場合、電子機器１から送信された送信波の少なくとも一部は、当該物体によって反射されて反射波となる。そして、このような反射波を例えば電子機器１の受信アンテナアレイ３１によって受信することにより、電子機器１は、当該対象をターゲットとして検出することができる。

　送信アンテナアレイ２４を備える電子機器１は、典型的には、電波を送受信するレーダ（RADAR（Radio Detecting and Ranging））センサとしてよい。しかしながら、電子機器１は、レーダセンサに限定されない。一実施形態に係る電子機器１は、例えば光波によるLIDAR（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）の技術に基づくセンサとしてもよい。これらのようなセンサは、例えばパッチアンテナなどを含んで構成することができる。RADAR及びLIDARのような技術は既に知られているため、詳細な説明は、適宜、簡略化又は省略することがある。さらに、一実施形態に係る電子機器１は、例えば音波又は超音波を送受信して物体を検出する技術に基づくセンサとしてもよい。

　図１に示す電子機器１は、送信アンテナアレイ２４から送信された送信波の反射波を受信アンテナアレイ３１から受信する。このようにして、電子機器１は、電子機器１から所定の距離内に存在する所定の対象２００をターゲットとして検出することができる。例えば、図１に示すように、電子機器１は、電子機器１と所定の対象２００との間の距離Ｌを測定することができる。また、電子機器１は、電子機器１と所定の対象２００との相対速度も測定することができる。さらに、電子機器１は、所定の対象２００からの反射波が、電子機器１に到来する方向（到来角θ）も測定することができる。

　図１において、ＸＹ平面は、例えば地表にほぼ平行な平面としてよい。この場合、図１に示すＺ軸の正方向は、鉛直上向きを示すものとしてよい。図１において、電子機器１は、ＸＹ平面と平行な平面上に配置されているものとしてよい。また、図１において、対象２００は、例えば、ＸＹ平面にほぼ平行な地表に立っている状態としてよい。

　ここで、対象２００とは、例えば電子機器１の周囲に存在する人間などとしてよい。また、対象２００とは、例えば電子機器１の周囲に存在する動物など、人間以外の生物としてもよい。上述のように、対象２００は、移動していてもよいし、停止又は静止していてもよい。本開示において、電子機器１が検出する物体は、任意の物体のような無生物の他に、人、犬、猫、及び馬、その他の動物などの生物も含む。本開示の電子機器１が検出する物体は、レーダ技術により検知される、人、物、及び動物などを含む物標を含んでもよい。本開示において、物標は、人、物、及び動物などを含むとしてよい。以下、電子機器１の周囲に存在する対象２００のような物体は、人間（又は動物）であることを想定して説明する。以下、「対象２００」は、適宜、「被験者２００」とも記す。本開示において、物標とは、上記の対象２００であるとしてもよい。

　図１において、電子機器１の大きさと、対象２００の大きさとの比率は、必ずしも実際の比率を示すものではない。また、図１において、送信部の送信アンテナアレイ２４及び受信部の受信アンテナアレイ３１は、電子機器１の外部に設置した状態を示してある。しかしながら、一実施形態において、送信部の送信アンテナアレイ２４及び／又は受信部の受信アンテナアレイ３１は、電子機器１の各種の位置に設置してよい。例えば、一実施形態において、送信部の送信アンテナアレイ２４及び／又は受信部の受信アンテナアレイ３１は、電子機器１の内部に設置して、電子機器１の外観に現れないようにしてもよい。

　以下、典型的な例として、電子機器１の送信アンテナは、ミリ波（３０ＧＨｚ以上）又は準ミリ波（例えば２０ＧＨｚ～３０ＧＨｚ付近）などのような周波数帯の電波を送信するものとして説明する。一方、電子機器１の送信アンテナは、例えば７７ＧＨｚ～８１ＧＨｚのように、４ＧＨｚの周波数帯域幅を有する電波を送信してもよい。

　図２は、一実施形態に係る電子機器１の構成例を概略的に示す機能ブロック図である。以下、一実施形態に係る電子機器１の構成の一例について説明する。

　ミリ波方式のレーダによって距離などを測定する際、周波数変調連続波レーダ（以下、ＦＭＣＷレーダ（Frequency Modulated Continuous Wave radar）と記す）が用いられることが多い。ＦＭＣＷレーダは、送信する電波の周波数を掃引して送信信号が生成される。したがって、例えば７９ＧＨｚの周波数帯の電波を用いるミリ波方式のＦＭＣＷレーダにおいて、使用する電波の周波数は、例えば７７ＧＨｚ～８１ＧＨｚのように、４ＧＨｚの周波数帯域幅を持つものとなる。７９ＧＨｚの周波数帯のレーダは、例えば２４ＧＨｚ、６０ＧＨｚ、７６ＧＨｚの周波数帯などの他のミリ波／準ミリ波レーダよりも、使用可能な周波数帯域幅が広いという特徴がある。以下、例として、このような実施形態について説明する。

　本開示で利用されるＦＭＣＷレーダレーダ方式は、通常より短い周期でチャープ信号を送信するＦＣＭ方式（Fast-Chirp Modulation）を含むとしてもよい。電子機器１が生成する信号は、ＦＭＣＷ方式の信号に限定されない。電子機器１が生成する信号は、ＦＭＣＷ方式以外の各種の方式の信号としてもよい。任意の記憶部に記憶される送信信号列は、これら各種の方式によって異なるものとしてよい。例えば、上述のＦＭＣＷ方式のレーダ信号の場合、時間サンプルごとに周波数が増加する信号及び減少する信号を使用してよい。上述の各種の方式は、公知の技術を適宜適用することができるため、より詳細な説明は省略する。

　図２に示すように、一実施形態に係る電子機器１は、信号処理部１０を備えている。信号処理部１０は、信号発生処理部１１、受信信号処理部１２、心拍抽出部１３、及び算出部１４を備えてよい。心拍抽出部１３は、例えば、マイクロドップラーの成分を抽出する処理を実行してよい。また、心拍抽出部１３は、被験者２００の心音の包絡を抽出する処理を実行してよい。算出部１４は、例えば、被験者２００の心拍間隔（ＲＲＩ）を算出する処理を実行してよい。また、算出部１４は、例えば、被験者２００の心拍を算出する処理を実行してよい。さらに、算出部１４は、例えば、被験者２００の心拍変動（Heart rate validity：ＨＲＶ）を算出する処理を実行してよい。この場合、算出部１４は、抽出された被験者２００の心拍間隔の時系列データの周波数解析を行う処理を実行してもよい。また、算出部１４は、心拍間隔の時系列データの周波数解析に基づいて、被験者２００の心拍変動を算出する処理を実行してもよい。本開示において、算出部１４は、心拍間隔を算出し、それを用いて心拍変動を計算するものとしてもよい。信号発生処理部１１、受信信号処理部１２、心拍抽出部１３、及び算出部１４については、適宜、さらに後述する。本開示において、心音とは、例えばレーダで直接的に観測される胸の振動波形（図２０など参照）としてよく、胸部振動としてもよい。心拍とは、心臓の拍動自体である。心拍の動きから、心拍間隔、又は心拍数などが算出されるとしてよい。心拍間隔とは、心臓の拍動と次の心臓の拍動との間の時間間隔としてよい。

　また、一実施形態に係る電子機器１は、送信部として、送信ＤＡＣ２１、送信回路２２、ミリ波送信回路２３、及び、送信アンテナアレイ２４を備えている。また、一実施形態に係る電子機器１は、受信部として、受信アンテナアレイ３１、ミキサ３２、受信回路３３、及び、受信ＡＤＣ３４を備えている。一実施形態に係る電子機器１は、図２に示す機能部のうち少なくともいずれかを含まなくてもよいし、図２に示す機能部以外の機能部を含んでもよい。図２に示す電子機器１は、ミリ波帯域等の電磁波を用いた一般的なレーダと基本的に同様に構成した回路を用いて構成してよい。一方で、一実施形態に係る電子機器１において、信号処理部１０による信号処理は、従来の一般的なレーダとは異なる処理を含んでよい。

　一実施形態に係る電子機器１が備える信号処理部１０は、電子機器１を構成する各機能部の制御をはじめとして、電子機器１全体の動作の制御を行うことができる。特に、信号処理部１０は、電子機器１が扱う信号について各種の処理を行う。信号処理部１０は、種々の機能を実行するための制御及び処理能力を提供するために、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）のような、少なくとも１つのプロセッサを含んでよい。信号処理部１０は、まとめて１つのプロセッサで実現してもよいし、いくつかのプロセッサで実現してもよいし、それぞれ個別のプロセッサで実現してもよい。プロセッサは、単一の集積回路として実現されてよい。集積回路は、ＩＣ（Integrated Circuit）ともいう。プロセッサは、複数の通信可能に接続された集積回路及びディスクリート回路として実現されてよい。プロセッサは、他の種々の既知の技術に基づいて実現されてよい。一実施形態において、信号処理部１０は、例えばＣＰＵ（ハードウェア）及び当該ＣＰＵで実行されるプログラム（ソフトウェア）として構成してよい。信号処理部１０は、信号処理部１０の動作に必要な記憶部（メモリ）を適宜含んでもよい。

　信号処理部１０の信号発生処理部１１は、電子機器１から送信する信号を発生する。一実施形態に係る電子機器１において、信号発生処理部１１は、例えばチャープ信号のような送信信号（送信チャープ信号）を生成してよい。特に、信号発生処理部１１は、周波数が周期的に線形に変化する信号（線形チャープ信号）を生成してもよい。例えば、信号発生処理部１１は、周波数が時間の経過に伴って７７ＧＨｚから８１ＧＨｚまで周期的に線形に増大するチャープ信号としてもよい。また、例えば、信号発生処理部１１は、周波数が時間の経過に伴って７７ＧＨｚから８１ＧＨｚまで線形の増大（アップチャープ）及び減少（ダウンチャープ）を周期的に繰り返す信号を生成してもよい。信号発生処理部１１が生成する信号は、例えば信号処理部１０において予め設定されていてもよい。また、信号発生処理部１１が生成する信号は、例えば信号処理部１０における任意の記憶部などに予め記憶されていてもよい。レーダのような技術分野で用いられるチャープ信号は既知であるため、より詳細な説明は、適宜、簡略化又は省略する。信号発生処理部１１によって生成された信号は、送信ＤＡＣ２１に供給される。このため、信号発生処理部１１は、送信ＤＡＣ２１に接続されてよい。

　送信ＤＡＣ（デジタル・アナログ・コンバータ）２１は、信号発生処理部１１から供給されるデジタル信号をアナログ信号に変換する機能を有する。送信ＤＡＣ２１は、一般的なデジタル・アナログ・コンバータを含めて構成してよい。送信ＤＡＣ２１によってアナログ化された信号は、送信回路２２に供給される。このため、送信ＤＡＣ２１は、送信回路２２に接続されてよい。

　送信回路２２は、送信ＤＡＣ２１によってアナログ化された信号を中間周波数（Intermediate Frequency：ＩＦ）の帯域に変換する機能を有する。送信回路２２は、一般的なＩＦ帯域の送信回路を含めて構成してよい。送信回路２２によって処理された信号は、ミリ波送信回路２３に供給される。このため、送信回路２２は、ミリ波送信回路２３に接続されてよい。

　ミリ波送信回路２３は、送信回路２２によって処理された信号を、ミリ波（ＲＦ波）として送信する機能を有する。ミリ波送信回路２３は、一般的なミリ波の送信回路を含めて構成してよい。ミリ波送信回路２３によって処理された信号は、送信アンテナアレイ２４に供給される。このため、ミリ波送信回路２３は、送信アンテナアレイ２４に接続されてよい。また、ミリ波送信回路２３によって処理された信号は、ミキサ３２にも供給される。このため、このため、ミリ波送信回路２３は、ミキサ３２にも接続されてよい。

　送信アンテナアレイ２４は、複数の送信アンテナをアレイ状に配列させたものである。図２においては、送信アンテナアレイ２４の構成を簡略化して示してある。送信アンテナアレイ２４は、ミリ波送信回路２３によって処理された信号を、電子機器１の外部に送信する。送信アンテナアレイ２４は、一般的なミリ波レーダにおいて用いられる送信アンテナアレイを含めて構成してよい。

　このようにして、一実施形態に係る電子機器１は、送信アンテナ（送信アンテナアレイ２４）を備え、送信アンテナアレイ２４から送信波として送信信号（例えば送信チャープ信号）を送信することができる。

　例えば、図２に示すように、電子機器１の周囲に被験者２００のような物体が存在する場合を想定する。この場合、送信アンテナアレイ２４から送信された送信波の少なくとも一部は、被験者２００のような物体によって反射される。送信アンテナアレイ２４から送信された送信波のうち、被験者２００のような物体によって反射されるものの少なくとも一部は、受信アンテナアレイ３１に向けて反射され得る。

　受信アンテナアレイ３１は、反射波を受信する。ここで、当該反射波は、送信アンテナアレイ２４から送信された送信波のうち被験者２００のような物体によって反射されたものの少なくとも一部としてよい。

　受信アンテナアレイ３１は、複数の受信アンテナをアレイ状に配列させたものである。図２においては、受信アンテナアレイ３１の構成を簡略化して示してある。受信アンテナアレイ３１は、送信アンテナアレイ２４から送信された送信波が反射された反射波を受信する。受信アンテナアレイ３１は、一般的なミリ波レーダにおいて用いられる受信アンテナアレイを含めて構成してよい。受信アンテナアレイ３１は、反射波として受信された受信信号を、ミキサ３２に供給する。このため、受信アンテナアレイ３１は、ミキサ３２に接続されてよい。

　ミキサ３２は、ミリ波送信回路２３によって処理された信号（送信信号）と、受信アンテナアレイ３１によって受信された受信信号とを、中間周波数(ＩＦ)の帯域に変換する。ミキサ３２は、一般的なミリ波レーダにおいて用いられるミキサを含めて構成してよい。ミキサ３２は、合成された結果として生成される信号を、受信回路３３に供給する。このため、ミキサ３２は、受信回路３３に接続されてよい。

　受信回路３３は、ミキサ３２によってＩＦ帯域に変換された信号をアナログ処理する機能を有する。受信回路３３は、一般的なＩＦ帯域に変換する受信回路を含めて構成してよい。受信回路３３によって処理された信号は、受信ＡＤＣ３４に供給される。このため、受信回路３３は、受信ＡＤＣ３４に接続されてよい。

　受信ＡＤＣ（アナログ・デジタル・コンバータ）３４は、受信回路３３から供給されるアナログ信号をデジタル信号に変換する機能を有する。受信ＡＤＣ３４は、一般的なアナログ・デジタル・コンバータを含めて構成してよい。受信ＡＤＣ３４によってデジタル化された信号は、信号処理部１０の受信信号処理部１２に供給される。このため、受信ＡＤＣ３４は、信号処理部１０に接続されてよい。

　信号処理部１０の受信信号処理部１２は、受信ＤＡＣ３４から供給されるデジタル信号に各種の処理を施す機能を有する。例えば、受信信号処理部１２は、受信ＤＡＣ３４から供給されるデジタル信号に基づいて、電子機器１から被験者２００のような物体までの距離を算出する（測距）。また、受信信号処理部１２は、受信ＤＡＣ３４から供給されるデジタル信号に基づいて、被験者２００のような物体の電子機器１に対する相対速度を算出する（測速）。さらに、受信信号処理部１２は、受信ＤＡＣ３４から供給されるデジタル信号に基づいて、被験者２００のような物体の電子機器１から見た方位角を算出する（測角）。具体的には、受信信号処理部１２には、Ｉ／Ｑ変換されたデータが入力されてよい。このようなデータが入力されることにより、受信信号処理部１２は、距離（Range）方向及び速度（Velocity）方向の高速フーリエ変換（２Ｄ－ＦＦＴ）をそれぞれ行う。その後、受信信号処理部１２は、例えばＣＦＡＲ（Constant False Alarm Rate）などの処理による雑音点の除去による誤警報の抑制と一定確率化を行う。そして、受信信号処理部１２は、ＣＦＡＲの基準を満たす点に対して到来角度推定を行うことにより、被験者２００のような物体の位置を得ることとなる。受信信号処理部１２によって測距、測速、及び測角された結果として生成される情報は、心拍抽出部１３に供給されてよい。

　心拍抽出部１３は、受信信号処理部１２よって生成された情報から、心拍に関する情報を抽出する。心拍抽出部１３による心拍に関する情報の抽出動作については、さらに後述する。心拍抽出部１３によって抽出された心拍に関する情報は、算出部１４に供給されてよい。

　算出部１４は、心拍抽出部１３から供給される心拍に関する情報に、各種の算出処理及び／又は演算処理などを行う。算出部１４による各種の算出処理及び／又は演算処理などについては、さらに後述する。算出部１４によって算出及び／又は演算処理などされた各種の情報は、例えば通信インタフェース５０などに供給されてよい。このため、算出部１４及び／又は信号処理部１０は、通信インタフェース５０に接続されてよい。算出部１４によって算出及び／又は演算処理などされた各種の情報は、通信インタフェース５０以外の他の機能部に供給されてもよい。

　通信インタフェース５０は、信号処理部１０から供給される情報を例えば外部機器６０などに出力するインタフェースを含んで構成される。通信インタフェース５０は、被験者２００のような物体の位置、速度、及び角度の少なくともいずれかの情報を、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）などの信号として、外部機器６０などに出力してよい。例えば、被験者２００のような物体の位置、速度、角度の少なくともいずれかの情報は、通信インタフェース５０を経て、外部機器６０などに供給されてよい。このため、通信インタフェース５０は、外部機器６０などに接続されてよい。

　図２に示すように、一実施形態に係る電子機器１は、通信インタフェース５０を介して、外部機器６０に有線又は無線によって接続されてよい。一実施形態において、外部機器６０は、任意のコンピュータ及び／又は任意の制御機器などを含んで構成されてよい。また、一実施形態に係る電子機器１は、外部機器６０を含んで構成されてもよい。外部機器６０は、電子機器１が検出する心拍及び／又は心音の情報が利用される態様に応じて、各種の構成とすることができる。したがって、外部機器６０について、より詳細な説明は省略する。

　図３は、信号処理部１０の信号発生処理部１１が生成するチャープ信号の例を説明する図である。

　図３は、ＦＣＭ（Fast-Chirp Modulation（高速チャープ変調））方式を用いた場合における１フレームの時間的構造を示す。図３は、ＦＣＭ方式の受信信号の一例を示している。ＦＣＭは、図３においてｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４，…，ｃｎのように示すチャープ信号を、短い間隔（例えば最大測距距離から算出される電磁波のレーダと物標との間の往復時間以上）で繰り返す方式である。ＦＣＭにおいては、受信信号の信号処理の都合上、図３に示すようなサブフレーム単位に区分けして、送受信の処理を行うことが多い。

　図３において、横軸は経過する時間を表し、縦軸は周波数を表す。図３に示す例において、信号発生処理部１１は、周波数が周期的に線形に変化する線形チャープ信号を生成する。図３においては、各チャープ信号を、ｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４，…，ｃｎのように示してある。図３に示すように、それぞれのチャープ信号において、時間の経過に伴って周波数が線形に増大する。

　図３に示す例において、ｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４，…，ｃｎのようにいくつかのチャープ信号を含めて、１つのサブフレームとしている。すなわち、図３に示すサブフレーム１及びサブフレーム２などは、それぞれｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４，…，ｃｎのようにいくつかのチャープ信号を含んで構成されている。また、図３に示す例において、サブフレーム１，サブフレーム２，…，サブフレームＮのようにいくつかのサブフレームを含めて、１つのフレーム（１フレーム）としている。すなわち、図３に示す１フレームは、Ｎ個のサブフレームを含んで構成されている。また、図３に示す１フレームをフレーム１として、その後に、フレーム２，フレーム３，…などが続いてよい。これらのフレームは、それぞれフレーム１と同様に、Ｎ個のサブフレームを含んで構成されてよい。また、フレーム同士の間には、所定の長さのフレームインターバルを含めてもよい。図３に示す１つのフレームは、例えば３０ミリ秒から５０ミリ秒程度の長さとしてよい。

　一実施形態に係る電子機器１において、信号発生処理部１１は、任意の数のフレームとして送信信号を生成してよい。また、図３においては、一部のチャープ信号は省略して示している。このように、信号発生処理部１１が生成する送信信号の時間と周波数との関係は、例えば信号処理部１０の記憶部などに記憶しておいてよい。

　このように、一実施形態に係る電子機器１は、複数のチャープ信号を含むサブフレームから構成される送信信号を送信してよい。また、一実施形態に係る電子機器１は、サブフレームを所定数含むフレームから構成される送信信号を送信してよい。

　以下、電子機器１は、図３に示すようなフレーム構造の送信信号を送信するものとして説明する。しかしながら、図３に示すようなフレーム構造は一例であり、例えば１つのサブフレームに含まれるチャープ信号は任意としてよい。すなわち、一実施形態において、信号発生処理部１１は、任意の数（例えば任意の複数）のチャープ信号を含むサブフレームを生成してよい。また、図３に示すようなサブフレーム構造も一例であり、例えば１つのフレームに含まれるサブフレームは任意としてよい。すなわち、一実施形態において、信号発生処理部１１は、任意の数（例えば任意の複数）のサブフレームを含むフレームを生成してよい。信号発生処理部１１は、異なる周波数の信号を生成してよい。信号発生処理部１１は、周波数ｆがそれぞれ異なる帯域幅の複数の離散的な信号を生成してもよい。

　図４は、図３に示したサブフレームの一部を、他の態様で示した図である。図４は、信号処理部１０の受信信号処理部１２（図２）において行う処理である２Ｄ－ＦＦＴ（Two Dimensional Fast Fourier Transform）を行った結果として、図３に示した送信信号を受信した受信信号の各サンプルを示したものである。

　図４に示すように、サブフレーム１，…，サブフレームＮのような各サブフレームにおいて各チャープ信号ｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４，…，ｃｎが格納されている。図４において、各チャープ信号ｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４，…，ｃｎは、それぞれ横方向に配列された升目によって示す各サンプルから構成されている。図４に示す受信信号は、図２に示した受信信号処理部１２によって、２Ｄ－ＦＦＴ、ＣＦＡＲ、及び／又は、各サブフレームの統合信号処理などが施される。

　図５は、図２に示した受信信号処理部１２において、２Ｄ－ＦＦＴ、ＣＦＡＲ、及び各サブフレームの統合信号処理が施された結果、レンジ－ドップラー（距離－速度）平面上の点群が算出された例を示す図である。

　図５において、横方向はレンジ（距離）を表し、縦方向は速度を表している。図５に示す、塗りつぶされた升目ｓ１は、ＣＦＡＲの閾値処理を超えた信号を示す点群を示す。図５に示す、塗りつぶされていない升ｓ２は、ＣＦＡＲの閾値を超えなかった、点群のないｂｉｎ（２Ｄ－ＦＦＴサンプル）を示す。図５において算出されたレンジ－ドップラー平面上の点群は、方向推定によりレーダからの方位を算出されて、被験者２００のような物体を示す点群として、２次元平面上の位置及び速度が算出される。ここで、方向推定は、ビームフォーマ及び／又は部分空間法により算出されてよい。代表的な部分空間法のアルゴリズムには、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）、及び、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotation Invariance Technique）などがある。

　図６は、受信信号処理部１２が、方向推定を行った後に、図５に示したレンジ－ドップラー平面から、ＸＹ平面への点群座標の変換を行った結果の例を示す図である。図６に示すように、受信信号処理部１２は、ＸＹ平面上に点群ＰＧをプロットすることができる。ここで、点群ＰＧは、各点Ｐから構成されている。また、それぞれの点Ｐは、角度θ、及び、極座標における半径方向の速度Ｖｒを有している。

　受信信号処理部１２は、２Ｄ－ＦＦＴ及び角度推定の結果の少なくともいずれかに基づいて、送信波Ｔが送信された範囲に存在する物体を検出する。受信信号処理部１２は、それぞれ推定された距離の情報、速度の情報、及び角度情報に基づいて例えばクラスタリング処理を行うことにより、物体検出を行ってもよい。データをクラスタリングする際に用いるアルゴリズムとして、例えばＤＢＳＣＡＮ（Density-based spatial clustering of applications with noise）などが知られている。これは、密度に準拠したクラスタリングを行うアルゴリズムである。クラスタリング処理においては、例えば検出される物体を構成するポイントの平均電力を算出してもよい。受信信号処理部１２において検出された物体の距離の情報、速度の情報、角度情報、及び電力の情報は、例えば、通信インタフェース５０を介して、外部機器６０などに供給されてもよい。

　以上のように、電子機器１は、送信アンテナ（送信アンテナアレイ２４）と、受信アンテナ（受信アンテナアレイ３１）と、信号処理部１０とを備えてよい。送信アンテナアレイ２４は、送信波Ｔを送信する。受信アンテナアレイ３１は、送信波Ｔが反射された反射波Ｒを受信する。そして、信号処理部１０は、送信波Ｔとして送信される送信信号、及び、反射波Ｒとして受信される受信信号に基づいて、送信波Ｔを反射する物体（例えば被験者２００のような物体など）を検出する。

　次に、一実施形態に係る電子機器１のアンテナアレイによる到来波の方向推定について、さらに説明する。

　図７は、一実施形態に係る電子機器１の受信アンテナアレイ３１の構成、及び受信アンテナアレイ３１による到来波の方向推定の原理を説明する図である。図７は、受信アンテナアレイ３１による電波の受信の例を示している。

　図７に示すように、受信アンテナアレイ３１は、受信アンテナのようなセンサを一直線状に並べたものとしてよい。図７に示すように、一実施形態において、受信アンテナアレイ３１は、一直線に並べて配列される複数の受信アンテナを含んで構成されてよい。図７において、受信アンテナアレイ３１は、アンテナｘ₁、ｘ₂、ｘ₃、…、ｘ_Mのような複数のアンテナを小円により示してある。受信アンテナアレイ３１は、任意の複数のアンテナにより構成されてよい。また、図７に示すように、受信アンテナアレイ３１を構成する複数のアンテナは、それぞれアレイピッチｄの間隔だけ離して並べたものとする。このように、各種物理的波動に対応するセンサ（アンテナ、超音波振動子、及びマイクロフォンなど）をアレイ状に配置したセンサアレイは、Uniform Linear Array（ＵＬＡ）とも呼ばれる。図７に示すように、物理的波動（電磁波及び音波など）は、例えばθ₁及びθ₂のような様々な方向から到来する。ここで、θ₁及びθ₂は、上述した到来角としてよい。このように、受信アンテナアレイ３１のようなセンサアレイは、物理的波動の到来方向に応じてセンサ間の測定値に生じる位相差を利用して、到来方向（到来角）を推定することができる。このように、波動の到来方向を推定する手法を、到来角推定、又は到来方向推定（Direction of Arrival：ＤｏＡ）とも記す。

　一実施形態に係る電子機器１において、送信アンテナアレイ２４及び受信アンテナアレイ３１の少なくとも一方は、複数のアンテナを直線状に配置したものとしてよい。これにより、例えばミリ波レーダにおいて電波の送受信の際の指向性を適切に狭めることができる。送信波を送信する際には、ビームフォーマにより、送信ビームの方向が制御されることが多い。一方、反射波を受信する際には、ビームフォーマよりも部分空間法（上述したＭＵＳＩＣ及びＥＳＰＲＩＴなど）により、反射波の到来方向が推定されることが多い。ビームフォーマ及び部分空間法では、図７に示すようなＵＬＡにおいて、様々な方向から到来する電磁波に対して、その到来方向に応じてセンサ間の測定値に位相差が生じる。したがって、その位相差を利用して、反射波の到来方向が推定することができる。

　次に、一実施形態に係る電子機器１のアンテナアレイによる到来波の２方向の角度推定について、さらに説明する。

　図８は、直交する２つの角度の到来方向を推定するためのアンテナの配置例を示す図である。

　図８に示すように、一実施形態に係る電子機器１において、送信アンテナアレイ２４及び／又は受信アンテナアレイ３１は、複数のパッチアンテナユニットのアレイを含んで構成してよい。

　図８に示す送信アンテナアレイ２４において、１つのパッチアンテナユニットは、図に示す方向１の方向に電気的に接続された複数の素子を含んで構成されてよい。それぞれのパッチアンテナユニットにおいて、複数の素子は、例えば基板上のストリップライン等の配線によって電気的に接続されてよい。それぞれのパッチアンテナユニットにおいて、複数の素子のそれぞれは、送信波の波長λの半分よりも短い間隔ｄ_1,tだけ離間して配置されてよい。図８において、それぞれのパッチアンテナユニットは、２つ以上の任意の数の素子を電気的に接続したものとしてよい。

　また、図８に示すように、送信アンテナアレイ２４は、複数のパッチアンテナユニットを、図に示す方向２の方向にアレイした配置としてよい。それぞれのパッチアンテナユニットは、送信波の波長λの半分よりも短い間隔ｄ_2,tだけ離間して配置されてよい。一実施形態において、送信アンテナアレイ２４は、２つ以上の任意の数のパッチアンテナユニット含んでよい。

　図８に示すように、一実施形態において、受信アンテナアレイ３１は、送信アンテナアレイ２４における複数の素子の配置を変更したものとしてよい。すなわち、図８に示す受信アンテナアレイ３１において、１つのパッチアンテナユニットは、図に示す方向２の方向に電気的に接続された複数の素子を含んで構成されてよい。それぞれのパッチアンテナユニットにおいて、複数の素子は、例えば基板上のストリップライン等の配線によって電気的に接続されてよい。それぞれのパッチアンテナユニットにおいて、複数の素子のそれぞれは、送信波の波長λの半分よりも短い間隔ｄ_2,sだけ離間して配置されてよい。図８において、それぞれのパッチアンテナユニットは、２つ以上の任意の数の素子を電気的に接続したものとしてよい。

　また、図８に示すように、受信アンテナアレイ３１は、複数のパッチアンテナユニットを、図に示す方向１の方向にアレイした配置としてよい。それぞれのパッチアンテナユニットは、送信波の波長λの半分よりも短い間隔ｄ_1,sだけ離間して配置されてよい。一実施形態において、受信アンテナアレイ３１は、２つ以上の任意の数のパッチアンテナユニット含んでよい。

　送信アンテナアレイ２４及び受信アンテナアレイ３１に含まれる素子は全て同一平面上（例えば同一基板の表層上）に配置されてよい。また、送信アンテナアレイ２４と受信アンテナアレイ３１とは近接して配置されてよい（モノスタティック）。さらに、図８に示す方向１と方向２とは、幾何学的に直交してよい。

　図８に示すような送信アンテナアレイ２４及び受信アンテナアレイ３１によって、送信アンテナ及び受信アンテナのそれぞれの指向性を適切に狭めることができる。また、図８に示すような送信アンテナアレイ２４を用いて、送信波（送信信号）を送信するタイミングごとに、それぞれの送信波を送信する方向を制御することにより、図８に示す方向２の方向についてのビームフォーマを実現することができる。さらに、図８に示すような受信アンテナアレイ３１を用いることにより、図８に示す方向１の方向について、反射波の到来方向の推定を実現することができる。このようにして、実質的に直交する２つの角度について反射波の到来方向の推定が可能となる。したがって、被験者２００のような物体を示す点群を３次元的に取得することが可能になる。

　次に、一実施形態に係る電子機器１によって、被験者２００の心拍を検出する手法について説明する。

　一実施形態に係る電子機器１は、ミリ波レーダなどの送信波を被験者２００に対して送信し、被験者２００の心臓が存在する胸部において反射した反射波を受信した結果に基づいて、被験者２００の心拍を計測（推定）する。上述のように、被験者２００は、人間としてもよいし、動物としてもよい。この場合、例えば、レーダにより検出される被験者２００の存在位置の振動を周波数フィルタリングすることにより、心拍の包絡線と想定される成分を抽出することができる。そして、心拍の包絡線と想定される成分が抽出されたら、その包絡線のピーク同士の間隔を心拍間隔とすることにより、おおよその心拍間隔を算出することができる。ここで、心拍包絡のピークは、心電図のＲピークにおおよそ一致するという近似を用いることができる。このため、「心拍間隔」とは、心電図などに用いられる用語と同様に、ＲＲ間隔又はＲＲＩ（RR interval）とも記す。

　ここで、上述した２Ｄ－ＦＦＴ、ＣＦＡＲ処理、及び到来方向推定を行った結果などから、被験者２００の心拍間隔を推定する手法について検討する。まず、図４及び図５において行った２Ｄ－ＦＦＴの結果として、人の心拍又は体動の発現の態様について説明する。

　図９は、被験者２００に対して送信された送信波の反射波を受信して２Ｄ－ＦＦＴの処理を行った結果の例を示す図である。図９は、２Ｄ－ＦＦＴの結果として、被験者２００の心音及び体動を示すスペクトラムを示している。図９において、横軸は距離（Range）を表し、縦軸は速度（Velocity）を表す。一実施形態に係る電子機器１の信号処理部１０（例えば心拍抽出部１３）は、例えば図９に示すようなピークＨｍが、被験者２００の心拍のような体動であるとして抽出してもよい。ここで、図９のピークＨｍが示すスペクトル成分には、被験者２００の心音及び心音の包絡線のみならず、体動も含まれている。心拍間隔を抽出するためには、体動などを抽出することが必要であるため、例えば周波数フィルタリングを行うことが想定される。ここで行う周波数フィルタリングとは、例えば、０．５Ｈｚ以上１０Ｈｚ以下を対象としたバンドパスフィルタ、ハイパスフィルタ、及び／又はローパスフィルタなどが想定される。

　図１０は、上述した周波数フィルタリングにより得られる心音の包絡波形に基づいてピークを検出する方法を説明する図である。図１０に示すグラフは、上述した周波数フィルタリングにより抽出した心音の包絡波形の時間変化の例を示している。図１０に示す包絡波形には、図示のように多数のピークが含まれる。一方、被験者２００の鼓動は、１分間に５０から１３０程度の範囲に収まることが知られている。このため、図１０に示すような多数のピークのうち、１分間の鼓動数の逆数である、時間間隔０．４秒から０．８秒までの間隔となるピークを選択することにより、被験者２００のおおよその心音間隔を算出することができる。例えば、図１０において下向きの矢印によって示されるピークを、被験者２００のおおよその心音間隔として選択してよい。

　図１１は、上述した心拍間隔の推定動作の例を示すフローチャートである。以下、図１１を参照して、上述した心拍間隔の推定動作を概略的に説明する。

　図１１は、一実施形態に係る電子機器１が、反射波を受信した後の動作について示している。すなわち、図１１に示す動作の前提として、図２に示した電子機器１は、送信アンテナアレイ２４から送信波（送信信号）を送信している。そして、電子機器１から送信された送信波の少なくとも一部は、被験者２００（の例えば胸部）に反射して反射波となる。そして、図２に示した電子機器１は、このような反射波を、受信アンテナアレイ３１から受信している。それから、図１１に示す動作が開始する。

　図１１に示す動作が開始すると、まず、ステップＳ１１０において、電子機器１の信号処理部１０は、受信した信号（受信信号）を処理する。ステップＳ１１０において行う信号処理とは、例えば、上述した２Ｄ－ＦＦＴ、ＣＦＡＲ処理、及び／又は到来方向推定を含むものとしてよい。このような動作は、例えば信号処理部１０の受信信号処理部１２によって行われるものとしてよい。

　次に、ステップＳ１２０において、信号処理部１０は、ステップＳ１１０にて処理された情報から振動源を抽出する。ステップＳ１２０において行う信号処理とは、例えば、２Ｄ－ＦＦＴの処理を行った結果のデータについてフィルタリングを行う処理を含むものとしてよい。ステップＳ１２０において、信号処理部１０は、被験者２００が存在する位置のみにおけるスペクトル成分を抽出してよい。ここで、被験者２００が存在する位置の特定は、既知の種々の手法により行われてよい。このような動作は、例えば信号処理部１０の心拍抽出部１３によって行われるものとしてよい。

　次に、ステップＳ１３０において、信号処理部１０は、前段の処理結果を振動波形に変換する。ステップＳ１３０において行う処理とは、例えば、ＩＱデータから位相情報を抽出する処理を含むものとしてよい。ステップＳ１３０において、信号処理部１０は、ステップＳ１２０で抽出された被験者２００の２Ｄ－ＦＦＴ処理のスペクトル成分から、心音を含む振動データを抽出する処理を含むものとしてよい。このような動作は、例えば信号処理部１０の心拍抽出部１３によって行われるものとしてよい。

　次に、ステップＳ１４０において、信号処理部１０は、前段の処理結果から振動データを抽出する。ステップＳ１４０において行う処理とは、例えば、周波数フィルタリングを含むものとしてよい。ステップＳ１４０において、信号処理部１０は、周波数フィルタリングを行うことにより、被験者２００の心音の包絡線を含む低周波信号を抽出してよい。このような動作は、例えば信号処理部１０の心拍抽出部１３によって行われるものとしてよい。

　次に、ステップＳ１５０において、信号処理部１０は、前段の処理結果から被験者２００の鼓動のピークを検出し、そのピークの間隔を算出することにより、被験者２００のＲＲ間隔（ＲＲＩ）を算出する。ステップＳ１５０において、信号処理部１０は、被験者２００の心音の包絡線を含む低周波信号のピークを検出してよい。また、ステップＳ１５０において、信号処理部１０は、それぞれのピークの間隔（インターバル）を算出及び／又は抽出してよい。このような動作は、例えば信号処理部１０の算出部１４によって行われるものとしてよい。以上のように、ステップＳ１５０において、信号処理部１０は、心音の間隔を抽出してよい。

　次に、ステップＳ１６０において、信号処理部１０は、被験者２００の心拍変動（Heart rate validity：ＨＲＶ）を算出してよい。ステップＳ１６０において、信号処理部１０は、ＲＲＩの時系列データのスペクトル密度を算出することにより、被験者２００のＨＲＶを算出してもよい。ＲＲＩの時系列データのパワースペクトル密度を算出する際には、例えばＷｅｌｃｈの方法などを使用することにより、ＲＲＩの時系列の波形の周波数解析を行ってよい。このような動作は、例えば信号処理部１０の算出部１４によって行われるものとしてよい。また、ステップＳ１６０において、信号処理部１０は、前段の処理結果からスペクトルを解析してもよい。

　以上のように、一実施形態に係る電子機器１は、被験者２００の存在位置における振動を周波数フィルタリングすることにより、心拍の包絡線と思われる成分を抽出して、その包絡線のピーク間を心拍間隔とする。このようにして、一実施形態に係る電子機器１は、被験者２００のおおよその心拍間隔を算出することができる。

　上述のような心拍間隔の算出においては、例えば図１０に示したように、数１０ｍｓの時間の間に数個のピークが存在する。したがって、心拍のピークを選択する際にある程度の不確定性が含まれる。このため、算出される心拍間隔の精度も、数１０ｍｓ程度の誤差を持つことになる。例えば、上述した心拍間隔の算出においては、心電計により取得した瞬時のＲＲＩと比較すると、最低でも２０ｍｓ程度の誤差が発生する。この精度では、心拍変動（ＨＲＶ）を算出して、人の自律神経及び／又は感情分析を行うことは困難である。すなわち、上述した心拍間隔の算出においては、心音を抽出することにより、より高度な医療的分析を行うことは困難である。また、上述した心拍間隔の算出は、測定環境が良好でないと、誤差が生じ易い傾向にある。このため、上述した心拍間隔の算出においては、測定環境によっては、高ロバストな脈拍数を得ることが困難なこともあり得る。

　そこで、例えば、心拍の時間間隔が０．４秒～０．８秒程度になるように、周波数フィルタリングにより、高周波側のピークをさらにカットすることも考えられる。しかしながら、図１０に示した信号の情報の精度は超えないため、数１０ｍｓ程度の誤差を縮小することは困難と思われる。

　また、上述の心拍間隔の算出においては、心音を抽出しているわけではない。したがって、上述の手法においては、心音自体の音響的性質による診察（例えば診療などにおける聴診）に寄与する情報を得ることも困難と思われる。

　レーダのような技術によって人又は動物の心拍数を計測するには、検出される物標（人又は動物）の存在位置の振動に周波数フィルタリングを行うことにより、心拍の包絡線と思われる成分を抽出し、その結果に周波数解析を行うことが考えられる。しかしながら、心拍数を高精度かつ高ロバストに取得するには、レーダのデータが形成するデータの空間を適切に探索し、心拍数を推定する必要がある。すなわち、レーダのデータから心音に対応する胸部振動を複数の場所（レーダのレンジ）から抽出した結果について心拍数の推定を行い、複数の心拍数の時系列データの候補を算出した上で、その中から最適な心拍数のデータを決定する必要がある。心音に対応する胸部振動を、本開示において単に「心音」と記すことがある。ミリ波以上の高周波帯域を使ったレーダにより心音を抽出し、心音自体の分析を行い、正確な心拍間隔抽出を実現できれば望ましい。

　そこで、一実施形態に係る電子機器１は、上述した手法にさらに改善を施す。これにより、一実施形態に係る電子機器１は、例えばミリ波以上の高周波帯域を使ったレーダにより心音を抽出することにより、心音自体を分析して、正確な心拍間隔を抽出する。このようにして、一実施形態に係る電子機器１は、電波の送受信により、人体などの心拍数を良好な精度で高ロバストに検出する。以下、このような手法について説明する。

　一実施形態に係る電子機器１は、被験者２００の心音を高精度で抽出するために、電子機器１が受信する信号（チャープ信号）に適切な信号処理を適切な順序で行うことにより、被験者２００の心音の信号成分が存在する部分空間及び部分空間基底を絞り込む。一実施形態に係る電子機器１は、被験者２００の心音の信号が存在する線形空間において、異なる基底ベクトルを採用し、適切な座標系を用いて空間を記述しつつ、それぞれの座標に基づいて部分空間を抽出してよい。このような処理により、一実施形態に係る電子機器１は、被験者２００の心音が存在する部分空間を探索することができる。一実施形態において、このような座標系は、目的に応じて適切なものを用いてよい。例えば、２Ｄ－ＦＦＴ処理をした空間の座標系、チャープ信号の時間的縮約をとった時系列信号の座標系、そのフーリエ変換による座標系、又は、連続／離散ウェーブレットによる座標系、などのような座標系を用いてよい。

　一実施形態に係る電子機器１は、受信した信号について、以下のような特徴的な処理を、段階的な手順にしたがって実行してよい。以下、一実施形態に係る電子機器１による特徴的な処理の概略を示す。一実施形態に係る電子機器１は、２つの特徴的な処理処理を実行する。すなわち、一実施形態に係る電子機器１は、（１）部分空間の抽出、及び（２）心拍数の時系列データとしての時系列ベクトルを算出する処理、を実行する。以下、それぞれの処理について、より詳細に説明する。

（１）部分空間の抽出
　まず、一実施形態に係る電子機器１は、受信した信号について、線形空間の中で不要と考えられるデータを省く処理を実行する。一実施形態に係る電子機器１は、不要な部分空間を省くことにより、必要な部分空間を残すような処理を実行してよい。具体的には、次のような処理を実行してよい。

（１－１）第１段階：次元の削減
　第１段階においては、電子機器１が受信したチャープ信号の２Ｄ－ＦＦＴ処理に適切な窓関数を作用させるとともに、到来方向推定により被験者２００（例えば人又は動物）が存在する点群のもつマイクロドップラー成分のみを抽出する。ここで、物標のおおよその位置の周辺において、複数の距離レンジを中心とする、複数の窓関数を生成し、当該複数の窓関数を作用させる。以下、このように、複数の窓関数を作用させる処理を、「マルチウインドウ処理」と称する。ここでは、１つの窓関数、すなわち１つの中心距離レンジに対して、１つの振動の時系列信号を生成してよい。

（１－２）第２段階：部分空間の次元の削減
　第２段階においては、第１段階の処理で抽出した複数の振動の時系列波形の集合の主成分分析及び／又は特異値分解などを、マイクロドップラー信号に対して実行する。

（１－３）第３段階：部分空間の次元の削減
　第３段階においては、短時間フーリエ変換、連続ウェーブレット変換、及びバンドパスフィルタの少なくともいずれかを用いることにより、周波数フィルタリングを実行する。

（１－４）第４段階：部分空間の次元の削減
　第４段階においては、心音に適切なウェーブレット関数及びスケーリング関数を用いて、離散ウェーブレット変換による多重解像度解析を実行することにより、心音を抽出する。

（２）心拍数の時系列データとしての時系列ベクトルを算出する処理
　次に、抽出された心音のデータを処理し易くするために、一実施形態に係る電子機器１は、抽出された心音の波形から包絡線（エンベロープ）を生成する処理を実行してよい。さらに、一実施形態に係る電子機器１は、生成された包絡線に周波数解析を行った結果に基づいて、心拍数の時系列データとしての時系列ベクトルを算出してよい。具体的には、次のような処理を実行してよい。

（２－１）包絡線の生成
　ここでは、上記（１）部分空間の抽出において抽出された心音から、包絡線（エンベロープ）を生成（抽出）する。エンベロープの生成処理には、例えば、連続ウェーブレット変換、離散ウェーブレット変換、ウェーブレット散乱係数、メル周波数ケプストラム係数、又は、移動分散などのいずれかの処理が用いられよい。

（２－２）心拍の周波数解析
　上記（２－１）の処理によって抽出された心音の包絡線に窓関数を適用し、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理などで周波数解析（周波数分析）を行うことにより、心拍の周波数を解析（分析）する。ここでは、心音の包絡線に時間的な移動窓をかけながら、例えばＭＵＳＩＣ法などにより時間ごとの周波数特性を生成する。また、このような時間ごとの周波数特性が、上記「（１）部分空間の抽出」において述べたマルチウインドウぶんだけ重ね合わせた多次元配列を生成する。この多次元配列は、次のようなテンソル（多次元配列）で表すことができる。
　（ピーク周波数ベクトル）×（時間窓の配列）×（マルチウインドウ配列）
　ここで、×はテンソル積を表す。本開示において、上述のようなテンソルを、心拍周波数データテンソルとも記す。

（２－３）時系列ベクトルの抽出
　上記（２－２）の処理によって生成された心拍周波数データテンソルに基づいて、周波数ベクトル及びマルチウインドウの次元削減を行う。これにより、心拍周波数の時系列ベクトル及び心拍数の時系列ベクトルを算出してよい。

　一実施形態に係る電子機器１によれば、上述の各段階の処理を経ることにより、心拍数の正確な時系列データを算出することができる。

　次に、一実施形態に係る電子機器１の動作について、より詳細に説明する。

　図１２は、一実施形態に係る電子機器１が行う動作の例を示すフローチャートである。図１３は、図１２におけるステップＳ１６の動作の例をより詳細に示すフローチャートである。以下、図１２及び図１３を参照して、一実施形態に係る電子機器１が行う動作の流れを説明する。

　図１２に示すステップＳ１１は、図１１に示したステップＳ１１０における動作と同様に行うことができる。すなわち、図１２に示す動作が開始すると、まず、ステップＳ１１において、電子機器１の信号処理部１０は、受信した信号（受信信号）を処理する。ステップＳ１１において行う信号処理とは、例えば、上述した２Ｄ－ＦＦＴ、ＣＦＡＲ処理、及び／又は、到来方向推定を含むものとしてよい。このような動作は、例えば信号処理部１０の受信信号処理部１２によって行われるものとしてよい。

　ステップＳ１２において、信号処理部１０は、マルチウインドウ処理を行う。ステップＳ１２において、信号処理部１０は、人又は動物のクラスタの候補を決定する処理、及び／又は、複数の窓関数による２Ｄ－ＦＦＴ処理されたデータに対するフィルタリング処理（マルチウインドウ処理）を実行してよい。

　ステップＳ１２において、信号処理部１０は、最良な心音の候補を選ぶ前段階として、複数の心音候補を生成するためのマルチウインドウ処理を行ってよい。ここで、信号処理部１０は、２Ｄ－ＦＦＴ処理されたデータに対して、人や動物に該当する点群をクラスタとしてまとめる処理を行ってよい。また、信号処理部１０は、選択されたクラスタに対して複数の窓関数をかけることにより、マルチウインドウ処理を行ってよい。ここで行うマルチウインドウ処理は、複数の心音の候補の元となる、２Ｄ－ＦＦＴ処理されたデータを生成する処理を含んでよい。

　ステップＳ１２において、信号処理部１０は、２Ｄ－ＦＦＴにより計算したレンジ－ドップラー平面上において、被験者２００が存在する領域だけを、適切な窓関数によって抽出することにより、候補となる複数の心音を生成してよい。ステップＳ１２において、信号処理部１０は、適切な窓関数として、複数の窓関数を設けてよい。ここで、信号処理部１０は、例えば、ハニング窓、ハミング窓、及びブラックマン－ハリス窓などの窓関数を用いてよい。

　ステップＳ１２において、信号処理部１０は、被験者２００の心音及び／又は呼吸を含む体動を含む振動源（物標）の検出を、例えば、次の第１手順から第３手順に基づいて実行してよい。

（第１手順）
　信号処理部１０は、レンジ－ドップラー平面上においてＣＦＡＲの閾値を超える点群を、到来方向推定（図５及び図６参照）の結果に基づいて、予め定めた角度のエリアに分類する。例えば、図６に示すようなｘｙ平面上の角度をθとすると、次のような角度のエリアＡ乃至エリアＣに分類してよい。
　エリアＡ：－１０ｄｅｇ．＜θ＜１０ｄｅｇ．
　エリアＢ：－２０ｄｅｇ．＜θ≦－１０ｄｅｇ．
　エリアＣ：１０ｄｅｇ．≦θ＜２０ｄｅｇ．

（第２手順）
　信号処理部１０は、第１手順で分類された、ある１つの角度のエリアのグループの中で、図５のＳ１にしたようなレンジ－ドップラー平面上においてＣＦＡＲの閾値を超える点群に対して、クラスタリングを適用する。ここで、クラスタリングとして、例えばＤＢＳＣＡＮなどの手法を適用してよい。

（第３手順）
　信号処理部１０は、第２手順でＬ個のクラスタが処理されたとして、ｌ番目のクラスタに対して、ドップラー方向のビン数の偏差Ｄ_dev［ｌ］を、ある閾値Ｄ_dev,thと比較する。この比較の結果、信号処理部１０は、Ｄ_dev［ｌ］≧Ｄ_dev,thとなるものだけを、被験者２００と判定して、フラグＨＦ［ｌ］を立てる。すなわち、信号処理部１０は、例えば下記の［疑似コード１］に示すような処理を行ってよい。

［疑似コード１］
for l = 1 to L do
  if D_dev[l] ≧ D_dev,th
    HF[l] = 1
  else
    HF[l] = 0
  end if
end do

　ステップＳ１３において、信号処理部１０は、チャープ信号のセットを復元する。ステップＳ１３において、信号処理部１０は、複数生成された２Ｄ－ＦＦＴデータに逆離散フーリエ変換（２Ｄ－ＩＦＦＴ（inverse fast Fourier transform））を行うことにより、チャープ信号のセットを復元してよい。

　図１４は、一実施形態に係る電子機器１によるマルチウインドウ処理を説明する図である。図１４は、上述の疑似コード１によって選定されたクラスタに属する点群から、複数のレンジ方向に移動された窓関数により、複数の時系列の信号を生成するマルチウインドウ処理について説明するものである。

　図１４の上段において、横軸方向は距離（Range）を示し、縦軸方向はドップラー速度（Doppler Velocity）を示す。図１４の上段は、ある時刻おける２Ｄ－ＦＦＴデータの点群に、クラスタリングを行った結果を示している。図１４の上段は、クラスタリングの結果、クラスタ１、クラスタ２、及びクラスタ３の３つのクラスタが生成された様子を示す。図１４の中段は、信号処理部１０が、クラスタ１、クラスタ２、及びクラスタ３のそれぞれに対して、マルチウインドウ処理を実行する様子を概念的に示す。図１４の中段は、信号処理部１０が、それぞれのクラスタに対して、窓関数を距離（Range）方向に少しずつずらしながら適用することにより、マルチウインドウ処理を行う様子を示している。また、図１４の下段は、信号処理部１０が、クラスタ１、クラスタ２、及びクラスタ３のそれぞれに対して、２Ｄ－ＩＦＦＴを行うことにより、振動速度をそれぞれ算出した結果を示している。図１４の下段は、それぞれのクラスタに対して２Ｄ－ＩＦＦＴを行うことにより、振動の時系列の信号が生成された様子を示している。実際には、図１４に示すそれぞれのクラスタに対して、窓関数を距離（Range）方向に少しずつずらしながら複数回適用することにより、振動の時系列の信号が複数得られる。

　図１１のステップＳ１３において、信号処理部１０は、上述の［疑似コード１］によってフラグＨＦ［ｌ］＝１と選定された点群から構成されるクラスタに対し、複数の窓関数を適用する。この処理により、それぞれの窓関数に対応する２Ｄ－ＦＦＴデータが生成される。ここで、ｌ番目の窓関数によって生成された２Ｄ－ＦＦＴデータを、次の式（１）のように表すとする。

　この場合、ステップＳ１３において、信号処理部１０は、振動速度の時系列の信号波形を、次の式（２）にしたがって算出することができる。２次元の逆高速フーリエ変換（２Ｄ－ＩＦＦＴ）により、チャープ信号のセットに復元する。

　ここで、Ｆ^-1は逆離散フーリエ変換を表し、Ｍは２Ｄ－ＦＦＴ処理を行うチャープの数を表す。

　以下、例として、ある１つのクラスタのみ、例えば図１４に示すクラスタ１のみについて説明する。

　ステップＳ１４において、信号処理部１０は、信号の主成分の分析、及び／又は、ノイズの除去を行う。ステップＳ１４は、信号の雑音（ノイズ）を前処理的に取り除くための特異値分解（Singular value decomposition：ＳＶＤ）としてよい。この処理は、低エネルギーであるノイズ、及び／又は、フーリエ変換の不確定性により紛れ込んだ低レベルのノイズを除去することを目的に行ってよい。

　ステップＳ１４において、信号処理部１０は、２Ｄ－ＦＦＴ平面において抽出された受信チャープ信号のセットＳ^lを特異値分解してよい。左特異ベクトルを並べた行列をＵと記し、特異値を対角に並べた行列をΣと記し、右特異ベクトルを並べた行列をＶと記すと、受信チャープ信号のセットＳ^lの特異値分解により、次の式（３）が得られる。

　上記式（３）において、Ｖに付した＊は、エルミート（Hermite）転置を表す。また、Ｎは１つのチャープ信号内におけるサンプル数を示し、Ｍはチャープのスナップショット数を示す。

　次に、信号処理部１０は、上記式（３）の左特異ベクトルの行の行ベクトル数を制限（Ｕ_ext）してよい。また、信号処理部１０は、上記式（３）の特異値の対角行列の対角要素数を制限（Σ_ext）してよい。これにより、不要なノイズ信号及び所望の位置以外の振動成分が除去される。その結果、Ｓ^lの目的信号の部分空間に射影した信号Ｓ^l _extは、次の式（４）のように示される。

　図１５は、特異値分解における目的信号及びノイズ信号を表すそれぞれのランクの関係を例示する図である。図１５は、ＳＶＤの結果を特異値（エネルギーに相当するもの）の高い順番に、横軸をランクとし、縦軸を特異値として並べた図である。本開示では、ある特異値以上の信号を取り出すと目的信号になるという考え方を採用している。この場合、目的信号か否かの境目となる特異値のランクは、図１５のグラフ中で濃いグレー部分によって示される３０以下のランク領域の部分である。図１５に示すように、３０以下のランク領域の部分が、目的信号の領域となる。図１５では、この目的信号のランク部分は、１以上、３０以下としている。このため、本開示においては、例えば、１以上、３０以下のランク領域の左右特異値に相当する特異ベクトルを取り出してよい。

　上記の例においては、目的信号のランク部分は１以上、３０以下としている。ランク最大値は、基本的に経験的に決めてよい。また、ランク最大値（本開示では、ランク３０）は、統計的手法で決定するとしてもよい。図１５のグラフにおいて、ランク１３０で特異値が急に減少しており、それより後のランクの信号は基本的にノイズとなる。このため、以降のランク信号は不要としてよい。

　図１５のグラフで、ランク３１～１３０のエリアの特異値に対応する左右特異ベクトル（信号の空間を張るベクトル）は、若干の目的信号成分も有している。この左右特異ベクトルは、不必要な微細な振動、及び／又は、レーダの信号処理により発生した人工的ノイズ（アーティファクト）などが主な要因と想定される。したがって、このような要素は、切り捨ててもよい。

　ステップＳ１４においてＳＶＤによってノイズが除去されたら、信号処理部１０は、当該ノイズが除去された結果を、信号波形に変換する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５において、信号処理部１０は、ビート信号（ＩＱデータ）を、振動の時系列の信号に変換してよい。

　ステップＳ１５において、信号処理部１０は、上記式（４）に基づいて各チャープ信号の列ベクトル内における総和をとることにより、次の式（５）に示すベクトルを得る。

　ステップＳ１５では、最終的に、ｓ^l _ext,sumのガウス平面上の偏角及び微分をとることにより、次の式（６）に示すような、振動速度を表すベクトルが計算される。

　次に、ステップＳ１６において、信号処理部１０は、得られた複数の振動波形に対して、心音の抽出及び／又は心拍間隔の解析を行う。具体的には、ステップＳ１６において、信号処理部１０は、上記式（６）に示した振動波形から心音を抽出する。ステップＳ１６において、信号処理部１０は、心音の波形を生成する処理、心拍間隔（ＲＲＩ）を算出する処理、及び／又は、心拍変動（ＨＲＶ）を算出する処理を実行してよい。これにより、信号処理部１０は、心拍間隔を算出することができる。この処理は、窓関数それぞれに対応した複数の振動速度の波形に対して実行されてよい。

　上述のように、図１２に示したステップＳ１６の処理は、より詳細には、図１３に示すステップＳ２１乃至ステップＳ２５の各ステップの処理の少なくとも一部を含むものとしてよい。以下、図１３に示すステップＳ２１乃至ステップＳ２５の各ステップについて、より詳細に説明する。

　まず、図１３に示すステップＳ２１において、信号処理部１０は、時系列の波形の雑音（ノイズ）を除去する処理（デノイズ）を行う。ここで、ノイズを除去する処理においては、経験的ベイズ手法（Empirical Bayes method）、又は連続ウェーブレット変換（Continuous Wavelet Transform：ＣＷＴ）などのようなウェーブレットの手法などを用いてよい。

　より詳細には、ステップＳ２１において、信号処理部１０は、ｌ番目の窓関数に対応する、振動速度ベクトルｖ^l _vibに対して、さらに不要なノイズを除去する前処理を行う。

　ステップＳ２１において、信号処理部１０は、経験的ベイズ手法、及び／又は連続ウェーブレットによる帯域の制限によるノイズの除去処理を行ってよい。また、ステップＳ２１において、信号処理部１０は、図１２に示したステップＳ１１からステップＳ１４までの非線形処理に伴うアーティファクトノイズなどに対するノイズプロファイルを用いた周波数サブトラクションにより、ノイズの除去処理を行ってもよい。

　次に、ステップＳ２２において、信号処理部１０は、目的信号の波形すなわち心音の波形の抽出を行う。この場合、例えば、最大重複離散ウェーブレット変換（Maximum overlap discrete Wavelet transform：ＭＯＤＷＴ）などのような、離散ウェーブレットによる手法などを用いてよい。

　より詳細には、ステップＳ２２において、信号処理部１０は、前処理としてデノイズされた信号に、心音波形に似た波形を持つウェーブレット波形を採用して、離散ウェーブレット変換による多重解像度解析を実行してよい。このようにして、信号処理部１０は、ステップＳ２２において、経験的に被験者２００の心音が存在する多重解像度解析のレベルの部分空間だけを抽出する。このようにして、信号処理部１０は、ステップＳ２２において、被験者２００の心音を抽出してよい。具体的には、信号処理部１０は、時間的分解能を向上させるために、最大重複多重解像度解析（ＭＯＤＷＴ）などを使用してよい。また、心拍の抽出に適切なウェーブレット基底は、例えばSymlet及びDaubechiesなどとしてよい。また、これらのオーダは、都度適切に設定してよい。

　ステップＳ２１のデノイズ処理を信号速度ベクトルｖ^l _vibに行った信号をｖ^l _vib,dnとし、さらにこの実部Ｒｅ（ｖ^l _vib,dn）に対して、図１６に示す多重解像度解析を施してよい。図１６は、離散ウェーブレット変換による多重解像度解析を概念的に示す図である。そして、信号処理部１０は、経験的に適切なレベルを次の式（７）のｊ₀∈Ｎに限定して再構成することにより、心音波形ｈを得ることができる。

　ここで、Φ_j0,k、Ψ_j,kは、それぞれスケール関数及びウェーブレット関数のベクトルを示し、ｃ_k、ｄ_j,kは、それぞれその係数を示す。

　このようにして、一実施形態に係る電子機器１は、例えば後述する図２６及び図２７に示す波形のような心音波形ｈを得ることができる。この結果は、そのまま心音の診療などに活用することができる。

　次に、ステップＳ２３において、信号処理部１０は、包絡波形を生成する。包絡波形の生成処理には、例えば、連続ウェーブレット変換、離散ウェーブレット変換、ウェーブレット散乱係数、メル周波数ケプストラム係数、又は、移動分散などのいずれかの処理が用いられよい。ステップＳ２３において、信号処理部１０は、ステップＳ２２により抽出した目的信号（心音波形）のエネルギーのピークを検出（抽出）するために、連続ウェーブレット変換によるスカログラム、及び、その１次元化による包絡波形抽出を行う。ここでは、離散／連続ウェーブレット変換、移動分散、及び／又は、ヒルベルト（Hilbert）変換などを用いてよい。

　より詳細には、ステップＳ２３において、信号処理部１０は、上記式（７）に示す心音波形ｈ^lの包絡波形を得るために、連続ウェーブレット変換によるスカログラムを得てよい。信号処理部１０は、そのスカログラムの各時間における周波数軸のある範囲ｆ₁からｆ₂までの間について総和をとる。これにより、信号処理部１０は、図１７及び図１８に示すように、１次元波形ｓ^l _hを得る。図１７及び図１８は、連続ウェーブレット変換の解析結果の例を示す図である。連続ウェーブレット変換は、解像度を適切に設定して、離散ウェーブレット変換に置き換えてもよい。

　図１７は、心音波形ｈ^lのスカログラムを示す図である。図１７は、規格化された振動の周波数の時間変化を示す図である。図１７の横軸はサンプル数を単位とする時間を示し、図１７の縦軸は当該時間ごとの規格化された振動の周波数を示す。

　また、図１８は、図１７に示す心音波形ｈ^lのスカログラムを、連続ウェーブレット変換により１次元化処理を施した結果を示す図である。図１８は、振動速度の時間変化を示す図である。図１８の横軸はサンプル数を単位とする時間を示し、図１８の縦軸は振動速度を示す。

　ここで、スカログラムの絶対値を表す行列は、次の式（８）を満たすものとする。

　この場合、１次元化された包絡波形ｅ^l _hは、図１８に示すグラフのように表される。信号処理部１０は、この包絡波形ｅ^l _hを、次の［疑似コード２］により算出することができる。

［疑似コード２］
for m=1:M

end
　ここで、ｅ^l _hは、１次元化された包絡線波形のベクトルを表し、ｆはスカログラムの各周波数を表す。

　次に、ステップＳ２４において、信号処理部１０は、心拍の周波数を分析する。ステップＳ２３の処理によって生成される包絡波形（心音包絡線データ）は、図１４に示したように、窓関数の数だけ存在する。ここでは、複数の窓関数のうち１つに対して周波数解析

　図１９は、信号処理部１０が心音の包絡線の周波数を分析するための時間窓の配置を示す図である。図１９の上側に示す心音の包絡線において、タイムフレームｔ＝１及びｔ＝２に対して切り出す時間窓を示してある。図１９の下側に示す心音の包絡線において、タイムフレームｔ＝Ｔ－１及びｔ＝Ｔに対して切り出す時間窓を示してある。ここで、Ｔ及びｔは、離散時間であり、負でない整数を示す。また、図１９の上側に示す心音の包絡線において、時間窓の幅ｗ_winを示すとともに、時間窓同士がオーバーラップする幅ｗ_oを示してある。ここで、時間窓の移動ステップは、ｗ_step＝ｗ_win－ｗ_oとなる。

　一般的に、心拍数は、非常に低周波である。このため、周波数の解析には、高分解能な手法を用いる必要がある。ここでは、部分空間法の１つとして、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）法による処理について述べる。以下、ＭＵＳＩＣを用いて、周波数解析を行う処理について説明する。この処理は、次の［第１処理］乃至［第４処理］の４つの処理を含むものとしてよい。

［第１処理］
　まず、信号処理部１０は、時系列の信号をスナップショットごとに並べることにより、観測行列Ｘ＝［ｘ₁，ｘ₂，…，ｘ_N］を生成する。ここで、観測行列Ｘは、図１９に示した１つの窓の中のサンプルを、等しいサイズに分割することにより、得ることができる。

［第２処理］
　信号処理部１０は、上記［第１処理］において生成された観測行列に基づいて、自己相関行列Ｒ_x＝１／Ｎ・Ｘ・Ｘ^Hを得る。ここで、右上の添え字のＨは、エルミート転置を示す。

［第３処理］
　信号処理部１０は、上記［第２処理］において得られた自己相関行列Ｒｘを、固有値分解する。この固有値分解において、信号処理部１０は、固有ベクトルのうち、固有値が大きいものを信号空間の基底ベクトルとし、固有値が小さいものをノイズ空間の基底ベクトルとして分類する。ここでは、固有値の大きい順番に固有ベクトルをソートし、１≦ｍ≦ｐ番目までの固有ベクトルを信号空間とし、ｐ＋１≦ｍ≦Ｍ番目までの固有ベクトルをノイズ空間の基底ベクトルｖ_m（ｐ＋１≦ｍ≦Ｍ）とする。

［第４処理］
　信号処理部１０は、角周波数ωに対する周波数ベクトルｅ＝［１，ｅ^jω，ｅ^j2ω，…，ｅ^j(M-1)ω］^Tについて、ノイズ空間の基底ベクトルの内積をとる。以上のようにして、次の式（１０）に示すＭＵＳＩＣスペクトラムを得ることができる。

　図２０は、上記式（１０）によって算出された計算したＭＵＳＩＣスペクトラム（周波数解析）の例を示す図である。図２０の縦軸はＭＵＳＩＣスペクトラムを示し、図２０の横軸は周波数を示す。図２０に示すＭＵＳＩＣスペクトラムにおいては、ｇ１、ｇ２、及びｇ３として示す３つの周波数のピークが存在する。周波数のピークｇ１、ｇ２、及びｇ３は、それぞれ、１Ｈｚ程度、１．７Ｈｚ程度、及び３．１Ｈｚ程度となっている。

　以上のような処理の結果、最終的には、心拍の周波数として適切なものをピックアップしてよい。心拍の周波数として適切なものをピックアップする処理は、次の２段階の処理により行われてよい。これらの処理は、一実施形態に係る電子機器１における信号処理部１０が行うものしてよい。

［処理Ａ］
　まず、検知する心拍の周波数範囲を複数設ける。そして、それぞれの周波数範囲内の周波数のピークを抽出する。また、検知する心拍の周波数範囲それぞれに対して、周波数ピークの時系列ベクトルを生成する。

　一般的に、人間の通常の心拍数は、１分間で４０～１６０回（ＢＰＭ＝４０乃至１６０）程度である。したがって、まず、人間の心拍数の範囲を、次のように、４０ずつの３つ階級の範囲に分ける。
　階級１：ＢＰＭ＝４０乃至８０
　階級２：ＢＰＭ＝８０乃至１２０
　階級３：ＢＰＭ＝１２０乃至１６０

　これらの階級のそれぞれにおいて、ＢＰＭを周波数に変換すると、心拍の周波数の階級は、次のようになる。
　階級１：０．６７［Ｈｚ］乃至［１．３３］Ｈｚ
　階級２：１．３３［Ｈｚ］乃至［２．０］Ｈｚ
　階級３：２．０［Ｈｚ］乃至［２．６７］Ｈｚ

　そこで、図２０に示したようなＭＵＳＩＣスペクトルの周波数ピークのうち、上述の階級１、階級２、階級３に該当するピークを、各時間フレームごとに抽出していく。例えば、図２０に示すピークｇ１の周波数は１Ｈｚ程度であるため、階級１に当てはまる。図２０に示すピークｇ２の周波数は１．７Ｈｚ程度であるため、階級２に当てはまる。また、図２０に示すピークｇ３の周波数は３．１Ｈｚ程度であるため、いずれの階級にも当てはまらない。以上をまとめると、次のようになる。
　階級１：ピークｇ１
　階級２：ピークｇ２
　階級３：該当なし

　以上の処理は、次の［疑似コード３］により示すことができる。ここで、処理する時間窓（タイムフレーム）の数をＴとし、インデックスをｔとする。心拍の周波数の階級数をＪとし、インデックスをｊとする。心拍の周波数の階級ｊにおける周波数の最小値をｆ_j ^minとし、最大値をｆ_j ^maxとする。図１４に示した２Ｄ－ＦＦＴ上の窓関数の数をＬとし、インデックスをｌとする。また、タイムフレームｔにおけるＭＵＳＩＣスペクトラムＰ_MU（ω）のピークのベクトルをｐ_MU,peakとする。そして、求めるべき心拍周波数データテンソルを、Ｆ_l,t,jとする。

［疑似コード３］
for l=1:L
　　for t=1:T
　　　　for j=1:J

　　　　end
　　end
end

　上記式（１１）式におけるfind(Condition)は、ｐ_MU,peakの中で、最大値と最小値とに挟まれる値を探索する関数である。そのような値が見つからない場合、例えば、ＮａＮ（Not a number：ＩＥＥＥ　７５４浮動小数点規格で標準化されている）などを定めて、当該値が存在しなかったことを明示してもよい。

［処理Ｂ］
　次に、検知された複数の心拍の周波数範囲に対して生成された周波数ピーク時系列ベクトルから最適なものを選択し、これを最終的な心拍の周波数ベクトルとする。

　ここでは、算出された心拍周波数データテンソルをＦ_l,t,jのインデックスｌ及びｊを、１つの自然数に決定する処理を行う。すなわち、Ｌ×Ｊだけある心拍の周波数ベクトルから、最良のものを選択する処理を行う。この処理は、（１）欠損値（ＮａＮ）が少なく、かつ、（２）心拍周波数の変化が最も小さい、という条件を満たす周波数ベクトルを選択することで達成される。

　上記の条件（１）は、欠損値が多い場合、その階級ｊに対応するＭＵＳＩＣスペクトルのピークが存在しないという原理に基づく。また、上記の条件（１）は、２Ｄ－ＦＦＴにおける窓の位置、及び心拍の周波数の階級が適切でない場合、ＭＵＳＩＣスペクトルのピーク周波数が定まらず極端な変化を持つという原理に基づく。

　図２１は、一実施形態に係る電子機器１による心拍の周波数ベクトルの選択（良否判定）について説明する図である。図２１の縦軸は心拍の周波数を示し、図２１の横軸は時間を示す。図２１において、グラフｈ１は、一実施形態に係る電子機器１によって最適であると判断される心拍の周波数ベクトルの例を示す。また、図２１において、グラフｈ２は、一実施形態に係る電子機器１によって適切ではないと判断される心拍の周波数ベクトルの例を示す。図２１に示すグラフｈ２のように、適切でない２ＤＦＦＴ上の窓位置、及び／又は適切でない心拍周波数の階級に基づいて算出された心拍の周波数ベクトルは、不自然に大きな変動を起こす。

　一実施形態に係る電子機器１は、例えば図２１に示すグラフｈ１及び／又はグラフｈ２のような心拍の周波数ベクトルを、統計的に、例えば分散値をとることにより選択することができる。この場合、選択の条件式は、例えば次の式（１２）及び式（１３）のように記すことができる。式（１２）は、上記の条件（１）を示す。また、式（１３）は、上記の条件（１）を示す。

　上記式（１２）及び式（１３）において、Ｎｕｍは、要素の数を示す。また、Ｖａｒ、は分散を示す。

　以上の処理により、一実施形態に係る電子機器１は、次の式（１４）に示すような最適な心拍の周波数ベクトルを得ることができる。

　また、以上の処理により、一実施形態に係る電子機器１は、式（１４）に示すような最適な心拍の周波数ベクトルの逆数、及び整数化の処理により、次の式（１５）に示すような心拍数のデータベクトルｒを得ることができる。

　ここで、ｒｏｕｎｄは、最も近い整数への丸め込みを行う演算を示す。

　ここまで説明したような処理を行うことで、一実施形態に係る電子機器１は、心音の時系列波形を得ることができ、また心拍数の時系列波形を得ることもできる。

　したがって、図１３に示したステップＳ２５において、信号処理部１０は、心拍数の時系列ベクトルを生成することができる。

　図２２、図２３、及び図２４は、一実施形態に係る電子機器１により得られるデータの一例を示す図である。図２２及び図２３は、一実施形態に係る電子機器１によって得られる心音の時系列波形の例を示す図である。図２４は、一実施形態に係る電子機器１によって得られる心音の時系列波形の例を示す図である。図２２及び図２３において、横軸は時間を示し、縦軸は振動速度を示す。また、図２４において、横軸は時間を示し、縦軸は心拍数を示す。図２２は、一実施形態に係る電子機器１によって得られる心音の時系列波形を示す図である。図２３は、図２２において破線によって囲んで示した領域の時間スパンを拡大して示す図である。

　図２３に示すように、一実施形態に係る電子機器１によって得られる心音の時系列波形によれば、第１心音Ｓ１及び第２心音Ｓ２を明確に特定することができる。また、図２３に示すように、一実施形態に係る電子機器１によって得られる心音の時系列波形によれば、第１心音Ｓ１と第２心音Ｓ２との間隔から算出される心拍間隔ＲＲＩも明確に特定することができる。ここで、ＲＲＩと心拍間隔とは厳密に同じものではないが、近似的には一致すると考えられる。このため、本開示においては、ＲＲＩと心拍間隔とは同一のものを示すものとして説明する。

　図２４は、図２２及び図２３に示した心音の時系列データから算出した、心拍数の時系列データの例を示す図である。図２４に示す結果は、図２２及び図２３にて正確に抽出された心音に基づいて算出されたものである。

　以上説明したように、一実施形態に係る電子機器１によれば、例えば図２６及び図２７に示すような詳細な心音波形、図２８に示すような正確なＲＲＩ時系列データ、及び図２９に示すような心拍間隔のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を得ることができる。一実施形態に係る電子機器１によれば、電波の送受信により人体などの心拍を良好な精度で検出し得る。したがって、一実施形態に係る電子機器１によれば、人体などの心拍のような微弱な振動を、例えばミリ波のような電波の送受信により良好な精度で検出でき、多種多様な分野において役立つことが期待される。

　一実施形態に係る電子機器１によれば、ミリ波以上の高周波帯域を使ったレーダにより心音を抽出し、心音自体の分析を行い、正確な心拍間隔抽出を実現することができる。ここで、心拍数を高精度かつ高ロバストに取得するには、レーダのデータが形成するデータの空間を適切に探索し、心拍数を推定する必要がある。一実施形態に係る電子機器１によれば、心拍数を高精度かつ高ロバストに取得することができる。

　ここで、図２２乃至図２４の例においては、健常者に顕著な第１心音Ｓ１及び第２心音Ｓ２のみについて記述してある。しかしながら、一実施形態に係る電子機器１によれば、心拍の異常により発生する第３心音及び／又は第４心音が発生する場合でも、同様に処理することができる。

（他の実施形態）
　以下、他の実施形態について説明する。

　上述した実施形態に係る電子機器１は、図１３のステップＳ２４において、ＭＵＳＩＣ法による処理を実行した。しかしながら、他の実施形態に係る電子機器１は、図１３のステップＳ２４において、Ｒｏｏｔ　ＭＵＳＩＣ法など、他の部分空間法による処理を実行してもよい。

　図１３のステップＳ２４において説明した［処理Ａ］においては、心拍の周波数の階級、及び心拍数の階級を複数設定した。しかしながら、他の実施形態において、心拍の周波数の階級、及び心拍数の階級は、利用者の心拍数幅がデータベース化などされており既知であれば、１階級設定してもよい。この場合、心拍周波数データテンソルは、Ｆ_l,t,j＝Ｆ_l,tと簡略化される。したがって、この場合、上記式（１２）及び式（１３）によって絞り込みを行うインデックスは、２Ｄ－ＦＦＴにおける窓関数のインデックスｌのみとなる。

　他の実施形態において、図１２に示したステップＳ１４における処理、及び／又は、図１３に示したステップＳ２１における処理は、状況により、省略してもよい。また、他の実施形態において、図１２に示したステップＳ１４における処理（特異値分解／主成分を分析する処理）は、他の部分空間法によって代用してもよい。

　他の実施形態において、図１３に示したステップＳ２４において、［処理Ａ］及び［処理Ｂ］は、心拍の周波数ベクトルに対して処理を行う場合について説明した。しかしながら、他の実施形態において、［処理Ａ］の前に、心拍の周波数ベクトルを、心拍数ベクトルに変換して処理を行ってもよい。

　一実施形態において、電子機器１が備える送信アンテナアレイ２４及び／又は受信アンテナアレイ３１は、図８に示したような配置に限定されない。例えば、一実施形態において、電子機器１が備える受信アンテナアレイ３１は、図２５に示すような構成のものとしてもよい。図３０は、ＵＲＡ（Uniform rectangular array）受信アンテナの例を示す図である。図３０に示すようなＵＲＡ受信アンテナを採用して、送信アンテナアレイ２４においてビームフォーマによって指向性を変化させずに、ＵＲＡ受信アンテナのみによって２つの角度の到来方向推定を行ってもよい。

　図２に示した電子機器１において、信号処理部１０は、心拍抽出部１３及び算出部１４のような機能部を備えるものとして説明した。しかしながら、一実施形態において、心拍抽出部１３及び／又は算出部１４が行う処理は、外部のコンピュータ又はプロセッサなどによって行われるものとしてもよい。

　また、一実施形態において、図１２に示したステップＳ１４における処理（特異値分解／主成分を分析する処理）は、１チャープのサンプル数Ｎを大きい数とすることができる場合、省略してもよい。また、一実施形態において、図１２に示したステップＳ１４における処理（特異値分解／主成分を分析する処理）は、その他ノイズの混入をハードウェアの手法などにより除外できる場合も、省略してもよい。

　図１３に示したステップＳ２３の処理（心音包絡波形の生成）において、［疑似コード２］により、連続ウェーブレット変換の結果を、周波数軸方向に加算することで計算した。しかしながら、その他の手法、例えば、移動平均、又はヒルベルト変換によって、包絡波形を生成してもよい。

　以上説明したように、一実施形態に係る電子機器１は、例えば複数の送信アンテナ、及び複数の受信アンテナを備えるミリ波センサを使用して、心拍のような微弱振動を検知する。一実施形態に係る電子機器１は、対象を検出していない場合、送信アンテナのビームフォーミングパターンを、アンテナの送信位相を変えて行いながら、対象の体動を検出する。一方、一実施形態に係る電子機器１は、対象の体動を検知したら、その体動の方向にビームフォーミングを行い、心拍の検知を行う。このように、一実施形態に係る電子機器１によれば、人体の方向を自動的に検出することで、信号品質を向上することができる。したがって、一実施形態に係る電子機器１によれば、心拍の検出精度及び／又は検知範囲を向上することができる。このため、一実施形態に係る電子機器１によれば、人間の心拍を高い精度で検出することができる。

　本開示を諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形又は修正を行うことが容易であることに注意されたい。したがって、これらの変形又は修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各機能部に含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能である。複数の機能部等は、１つに組み合わせられたり、分割されたりしてよい。上述した本開示に係る各実施形態は、それぞれ説明した各実施形態に忠実に実施することに限定されるものではなく、適宜、各特徴を組み合わせたり、一部を省略したりして実施され得る。つまり、本開示の内容は、当業者であれば本開示に基づき種々の変形及び修正を行うことができる。したがって、これらの変形及び修正は本開示の範囲に含まれる。例えば、各実施形態において、各機能部、各手段、各ステップなどは論理的に矛盾しないように他の実施形態に追加し、若しくは、他の実施形態の各機能部、各手段、各ステップなどと置き換えることが可能である。また、各実施形態において、複数の各機能部、各手段、各ステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。また、上述した本開示の各実施形態は、それぞれ説明した各実施形態に忠実に実施することに限定されるものではなく、適宜、各特徴を組み合わせたり、一部を省略したりして実施することもできる。

　上述した実施形態は、電子機器１としての実施のみに限定されるものではない。例えば、上述した実施形態は、電子機器１のような機器の制御方法として実施してもよい。さらに、上述した実施形態は、例えば電子機器１のような機器によって実行されるプログラム、又はプログラムを記録した記憶媒体若しくは記録媒体としてとして実施してもよい。

　また、上述した実施形態に係る電子機器１は、送信アンテナアレイ２４及び受信アンテナアレイ３１など、いわゆるレーダセンサを構成する部品を含むものとして説明した。しかしながら、一実施形態に係る電子機器は、例えば信号処理部１０のような構成として実施してもよい。この場合、信号処理部１０は、例えば、送信アンテナアレイ２４及び受信アンテナアレイ３１などが扱う信号を処理する機能を有するものとして実施してよい。

　１　電子機器
　１０　信号処理部
　１１　信号発生処理部
　１２　受信信号処理部
　１３　心拍抽出部
　１４　算出部
　２１　送信ＤＡＣ
　２２　送信回路
　２３　ミリ波送信回路
　２４　送信アンテナアレイ
　３１　受信アンテナアレイ
　３２　ミキサ
　３３　受信回路
　３４　受信ＡＤＣ
　５０　通信インタフェース
　６０　外部機器

Claims

　送信波を送信する送信部と、
　前記送信波の物標からの反射波を受信する受信部と、
　前記送信波及び前記受信波のビート信号をフーリエ変換した後の変換信号に基づいて、前記物標の距離、方向、及び速度を検出する信号処理部と、
　を備える電子機器であって、
　前記信号処理部は、
　　前記変換信号から前記物標の心拍に伴う心音振動に相当する信号成分を複数の窓関数により抽出し、
　　前記心音振動に相当する信号成分にエンベロープ処理を行ったエンベロープ信号に対して周波数解析を行い、
　　前記周波数解析の結果に対して統計結果の算出処理を行い、
　　前記算出結果に基づいて、前記物標の心拍の周波数の時系列データを出力する、電子機器。
　前記信号処理部は、前記周波数解析として超分解能周波数解析を行う、請求項１に記載の電子機器。
　前記信号処理部は、前記周波数解析として部分空間法に基づく解析を行う、請求項１に記載の電子機器。
　前記信号処理部は、前記周波数解析としてＭＵＳＩＣ法に基づく解析を行う、請求項３に記載の電子機器。
　送信部から送信波を送信するステップと、
　前記送信波の物標からの反射波を受信部において受信する受信部と、
　前記送信波及び前記受信波のビート信号をフーリエ変換した後の変換信号に基づいて、前記物標の距離、方向、及び速度を検出するステップと、
　前記変換信号から前記物標の心拍に伴う心音振動に相当する信号成分を複数の窓関数により抽出するステップと、
　前記心音振動に相当する信号成分にエンベロープ処理を行ったエンベロープ信号に対して周波数解析を行うステップと、
　前記周波数解析の結果に対して統計結果の算出処理を行うステップと、
　前記算出結果に基づいて、前記物標の心拍の周波数の時系列データを出力するステップと、
　を含む電子機器の制御方法。
　電子機器に、
　送信部から送信波を送信するステップと、
　前記送信波の物標からの反射波を受信部において受信する受信部と、
　前記送信波及び前記受信波のビート信号をフーリエ変換した後の変換信号に基づいて、前記物標の距離、方向、及び速度を検出するステップと、
　前記変換信号から前記物標の心拍に伴う心音振動に相当する信号成分を複数の窓関数により抽出するステップと、
　前記心音振動に相当する信号成分にエンベロープ処理を行ったエンベロープ信号に対して周波数解析を行うステップと、
　前記周波数解析の結果に対して統計結果の算出処理を行うステップと、
　前記算出結果に基づいて、前記物標の心拍の周波数の時系列データを出力するステップと、
　を実行させるプログラム。