JP5488135B2 - 生体情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、生体情報処理装置等に関する。

生体情報測定装置は、例えば人間の脈拍数、血液中の酸素飽和度、体温、心拍数等の生体情報を測定し、生体情報測定装置の一例は、脈拍数を測定する脈拍計である。なお、心拍数は、通常、脈拍数（広義には、生体情報）と一致するので、心拍数の代わりに脈拍数を用いることができる。言い換えれば、生体情報測定装置の一例として脈拍数を測定する脈拍計は、心拍計と呼ばれることがある。また、脈拍計等の生体情報測定装置は、時計、携帯電話、ページャー、パーソナルコンピューター等の電子機器に組み込まれてもよく、又は電子機器と組み合わせてもよい。

生体情報測定装置は、生体情報を検出する生体情報検出器を有し、生体情報検出器は、例えば、被検査体（ユーザー）の被検出部位に向けて光を発光する発光素子と、被検出部位からの生体情報を有する光を受光する受光素子とを含む。生体情報測定装置は、受光素子において生成される受光信号（広義には、生体情報を有する信号）から生体情報を測定する生体情報測定部をさらに有し、生体情報測定部は、例えば、脈拍数（広義には、生体情報）を算出する脈拍数算出回路（広義には、生体情報処理装置）を含む。

特許文献１は、脈拍計（広義には、生体情報測定装置）を開示し、脈拍計は、複数のバンドフィルター６と、複数のバンドフィルター６の中から現在の脈拍周波数（広義には、生体周波数）に近い周波数の信号を通過させるバンドフィルターを選択する脈拍検出、ＰＲ計算、同期音生成部７と、を含む。脈拍数（広義には、生体情報）を有する信号に、脈拍検出、ＰＲ計算、同期音生成部７で選択されたバンドフィルターを適用することで、信号に含まれるノイズ成分を除去又は低減する。

特開２００７−５４４７１号公報

特許文献１に示すようなバンドフィルターの処理をハードウエア回路で構築する場合、ハードウエア回路を作動させるソフトウエアは、ＩＦ文による判定処理を多数組み込む必要がある。従って、特許文献１では、脈拍数を測定するための処理時間乃至処理負担が増加する。他方、脈拍計等の生体情報測定装置（広義には、生体情報処理装置）を例えば時計等の小型な電子機器に組み込む場合等、低い消費電力が望まれている。

本発明の幾つかの態様によれば、生体情報を有する信号に含まれるノイズ成分を簡易に除去又は低減可能な生体情報処理装置を提供できる。

本発明の一態様は、被検査体の生体情報を有する第１の信号を取得する第１の取得部と、
前記被検査体が運動状態であるか否かに基づいて変化する第２の信号を取得する第２の取得部と、
前記第１の信号を周波数解析して、複数の周波数に対応する複数のスペクトル値を算出する解析部と、
重み付け処理を前記複数のスペクトル値に実施する重み付け部と、を含み、
前記重み付け部は、前記第２の信号に基づいて、閾値周波数以下の第１の周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みと前記閾値周波数よりも高い第２の周波数帯域に属する第２のスペクトル値の重みを異ならせることを特徴とする生体情報処理装置に関係する。

本発明の一態様によれば、被検査体の生体情報を有する第１の信号を周波数解析した後、重み付け部で、閾値周波数を基準にして、スペクトル値の重み（重み係数）を変更することができる。例えば、閾値周波数以下の第１の周波数帯域にノイズ成分が含まれる場合、重み係数を除去又は減少させることで、そのノイズ成分を低減させることができる。重み係数を設定するだけなので、例えば、特許文献１に示されるような複雑な処理を実施する必要はない。このように、生体情報を有する信号に含まれるノイズ成分を簡易に除去又は低減することができる。

また、本発明の一態様では、生体情報処理装置は、
前記第２の信号を評価する評価部を、さらに含んでもよく、
前記重み付け部は、前記評価部の評価結果に応じて、前記第１のスペクトル値の重みを前記第２のスペクトル値の重みよりも小さく評価するか否かを判定してもよい。

このように、評価部は、被検査体が運動状態であるか否かに基づいて変化する第２の信号を評価することができる。被検査体が運動状態である場合だけ、ノイズを呈すると想定される閾値周波数以下の第１の周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重み（重み係数）を小さくすることができる。被検査体が非運動状態である場合、第１の周波数帯域に生体周波数（例えば、脈拍周波数、心拍周波数、歩き周波数等）が含まれる可能性もあるので、生体周波数に属する第１のスペクトル値を誤って小さくすることを防止することができる。

また、本発明の一態様では、前記第２の信号は、前記被検査体の運動速度に換算可能な情報を有してもよい。

このように、被検査体が運動状態であるか否かに基づいて変化する第２の信号が、被検査体の運動速度に換算可能な情報を有する場合、重み付け部は、被検査体の運動速度に基づいて、閾値周波数以下の第１の周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みと閾値周波数よりも高い第２の周波数帯域に属する第２のスペクトル値の重みを異ならせることができる。被検査体の運動速度が例えば閾値を超える場合、第１の周波数帯域に生体周波数（例えば、脈拍周波数、心拍周波数、歩き周波数等）が含まれる可能性が低くなり、第１の周波数帯域がノイズを呈する可能性が高くなる。従って、被検査体の生体情報を有する第１の信号のノイズ成分をより適切に低減させることができる。

また、本発明の一態様では、前記第２の信号は、加速度センサーにおいて生成される信号であってもよい。

このように、第２の信号が加速度センサーにおいて生成される信号である場合、加速度センサーにおいて生成される信号により、被検査体が運動状態であるか否かを判定し易くなる。加速度センサーを用いて判定される被検査体が運動状態であるか否かに基づいて、重み付け部は、閾値周波数以下の第１の周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みと閾値周波数よりも高い第２の周波数帯域に属する第２のスペクトル値の重みを異ならせることができる。

また、本発明の一態様では、前記第２の信号は、位置検出センサーにおいて生成される信号であってもよい。

このように、第２の信号が位置検出センサー（例えば、ＧＰＳセンサー）において生成される信号である場合、位置検出センサーにおいて生成される信号により、被検査体が運動状態であるか否かを判定し易くなる。位置検出センサーを用いて判定される被検査体が運動状態であるか否かに基づいて、重み付け部は、閾値周波数以下の第１の周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みと閾値周波数よりも高い第２の周波数帯域に属する第２のスペクトル値の重みを異ならせることができる。

また、本発明の一態様では、前記閾値周波数は、前記被検査体の安静時生体周波数又は基礎生体周波数であってもよい。

このように、閾値周波数は、被検査体の安静時生体周波数又は基礎生体周波数である場合、安静時生体周波数又は基礎生体周波数以下の第１の周波数帯域に生体周波数（例えば、脈拍周波数、心拍周波数、歩き周波数等）が含まれる可能性がより一層低くなり、第１の周波数帯域がノイズを呈する可能性が高くなる。従って、被検査体の生体情報を有する第１の信号のノイズ成分をより一層適切に低減させることができる。

また、本発明の一態様では、生体情報処理装置は、
前記重み付け部によって前記重み付け処理を実施された後の前記複数のスペクトル値に基づき前記複数の周波数のうちの１つの周波数を生体周波数として特定する特定部を、さらに含んでもよい。

閾値周波数以下の第１の周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みが第２の周波数帯域に属する第２のスペクトル値の重みよりも低く設定される場合、第２のスペクトル値の重み（重み係数）は、第１のスペクトル値の重み（重み係数）よりも相対的に大きい。従って、特定部は、ノイズスペクトルではなく、生体周波数（例えば、脈拍周波数、心拍周波数、歩き周波数等）が含まれる可能性が高い第２のスペクトル値の中から生体スペクトル（例えば、脈拍スペクトル、心拍スペクトル、歩きスペクトル等）を容易に特定することができる。

また、本発明の一態様では、生体情報処理装置は、
前記特定部によって特定された前記生体周波数を脈拍数又は心拍数に換算する換算部を、さらに含んでもよい。

このように、生体周波数を脈拍数又は心拍数［ｂｐｍ］（広義には、生体情報）に換算する生体情報処理装置（狭義には、脈拍計又は心拍計）を提供することができる。

本実施形態の生体情報処理装置の構成例。 図２（Ａ）、図２（Ｂ）は、脈拍センサーにおいて生成される信号（第１の信号）例の周波数解析の結果。 図１の生体情報処理装置の具体的な構成例。 図３の生体情報処理装置の動作例を表すフローチャート。 図５（Ａ）、図５（Ｂ）は、重み付け処理の説明図。 図１の生体情報処理装置の具体的な他の構成例。 年齢と安静時脈拍数との対応例。 図８（Ａ）、図８（Ｂ）は、信号処理部を利用する重み付け処理の説明図。 取得部が取得する信号の説明図。 図１０（Ａ）、図１０（Ｂ）は、加速度センサーにおいて生成される信号（第２の信号）例の周波数解析の結果。 図１１（Ａ）、図１１（Ｂ）は、生体情報処理装置を含む電子機器の外観例。

以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。

１． 生体情報処理装置
１．１ 基本構成
図１は、本実施形態の生体情報処理装置の構成例を示す。図１に示すように、生体情報処理装置は、第１の取得部２１０、解析部２２０、重み付け部２３０及び第２の取得部３１０を含む。第１の取得部２１０は、生体情報を有する信号（第１の信号）を取得する。

生体情報の範囲には、例えば、脈拍数、心拍数、歩数等が含まれる。脈拍数（広義には、生体情報）を測定する生体情報測定装置は、脈拍計と呼ぶことができ、生体情報処理装置は、例えば、脈拍計に組み込むことができる。脈拍計（広義には、生体情報検出器）が被検査体（ユーザー）の被検出部位に向けて光を発光する発光素子と、被検出部位からの生体情報を有する反射光を受光する受光素子とを含む場合、脈拍計に適用される第１の取得部２１０は、受光素子において生成される受光信号を取得する。第１の取得部２１０は、生体情報を有する信号を生成するセンサー部又は生体情報を有する信号を入力する入力部であってもよく、生体情報を有する信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換回路をさらに有してもよい。取得部２１０は、例えば１６秒分の生体情報を有する信号（広義には、生体情報を有する波形データ）を解析部２２０に出力することができる。

被検出部位（例えば、血管）が被検査体の内部にある場合、発光素子が発した光は、被検査体の内部に進み、表皮、真皮及び皮下組織で拡散又は散乱する。その後、発光素子が発した光は、被検出部位に到達し、被検出部位で反射される。被検出部位での反射光は、皮下組織、真皮及び表皮で拡散又は散乱し、その後、受光素子に向かう。なお、発光素子が発した光は、血管で部分的に吸収される。従って、脈動などの血流変化の影響により、血管での吸収率が変化し、被検出部位での反射光の光量も変化する。このように、生体情報（例えば、脈拍数）は、被検出部位での反射光、従って、受光素子において生成される受光信号に反映される。

生体情報処理装置は、受光素子において生成される受光信号（広義には、生体情報を有する信号）を第１の取得部２１０で取得し、生体情報を有する信号から生体情報を取り出すための解析乃至処理を解析部２２０で行う。解析部２２０は、生体情報を有する信号を周波数解析して、複数の周波数に対応する複数のスペクトル値を算出する。解析部２２０は、生体情報を有する信号（狭義には、受光素子等のセンサー素子において生成される信号）を例えば高速フーリエ変換（広義には、拡散フーリエ変換）によって周波数解析する。

第２の取得部３１０は、被検査体が運動状態であるか否かに基づいて変化する信号（第２の信号）を取得する。運動状態の範囲には、例えば、被検査体の歩行、ジョギング、体操等だけでなく、被検査体の被検出部位付近の周辺部位（例えば、指、手首）への衝撃、周辺部位の動作等も含まれる。被検査体が運動状態である時の第２の信号の振幅は、被検査体が非運動状態である時の第２の信号の振幅と異なり、第２の信号により、被検査体が運動状態であるか否かを判定することができる。

被検査体が運動状態である時の第２の信号は、変化する一方、被検査体の運動状態に伴う被検出部位（血管）の動きが、例えば周期的な外力として、例えば血管内の血流に影響を与え、脈拍数情報を有する第１の信号は、被検査体の運動状態に伴うノイズ成分（例えば、体動成分）を有してしまう。

解析部２２０は、周波数解析の結果に基づき、特許文献１の図４（Ｂ）に示すようなグラフ（横軸が周波数を表し、縦軸が周波数に対応するスペクトル値を表す）で、複数のスペクトルの分布を表してもよい。本明細書において、特許文献１の図４（Ｂ）中の特定の周波数（例えば、ＩＲ＿ＦＦＴの最大値を直線で示す周波数）で表される１本の線をスペクトルと呼び、複数のスペクトルの各々は、横軸成分（周波数）及び縦軸成分（スペクトル値）を有する。なお、特許文献１の図４（Ｂ）において、１本のスペクトルが１本の直線で表され、他のスペクトルのすべては、１本のスペクトルと一緒に、曲線で表されている。

重み付け部２３０は、重み付け処理を解析部２２０で得られた複数のスペクトル値に実施する。重み付け部２３０は、被検査体が運動状態であるか否かに基づいて変化する信号（第２の信号）に基づいて、閾値周波数以下の第１の周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みと閾値周波数よりも高い第２の周波数帯域に属する第２のスペクトル値の重みを異ならせる。

被検査体の生体情報を有する信号（第１の信号）を周波数解析した後、重み付け部２３０で、閾値周波数を基準にして、スペクトル値の重み（重み係数）を変更することができる。例えば、閾値周波数以下の第１の周波数帯域にノイズ成分が含まれる場合、重み係数を除去又は減少させることで、そのノイズ成分を低減させることができる。重み係数を設定するだけなので、例えば、特許文献１に示されるような複雑な処理を実施する必要はない。このように、生体情報を有する信号に含まれるノイズ成分を簡易に除去又は低減することができる。

なお、第１のスペクトル値の数は、第１の周波数帯域に依存し、重み付け部２３０は、１つの第１のスペクトル値の１つの重みだけを変化させてもよく、複数の第１のスペクトル値の複数の重みを変化させてもよい。

図１の例では、解析部２２０及び重み付け部２３０で生体情報処理装置が構成されているが解析部２２０及び重み付け部２３０は、ＤＳＰや、例えばゲートアレイ等のＡＳＩＣで構成することができる。また、解析部２２０及び重み付け部２３０の全部又は一部をコンピューター（広義には、処理部及び記憶部を含む装置）で構成してもよい。処理部は、例えば、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。記憶部は、処理部（狭義には、解析部２２０及び重み付け部２３０の全部又は一部）のワーク領域となるものであり、記憶部は、例えば、メモリー、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等である。生体情報処理装置は、例えば、プログラム、データ等を格納する情報記憶媒体（コンピューターにより読み取り可能な媒体）を有することができ、情報記憶媒体は、例えば、メモリーカード、光ディスク等である。処理部は、情報記憶媒体又は記憶部に格納されるプログラムに基づいて、種々の処理を行うことができる。即ち、情報記憶媒体又は記憶部には、解析部２２０及び重み付け部２３０の全部又は一部として、コンピューターを機能させるためのプログラムが記憶されてもよい。

１．２ 発明の背景
図２（Ａ）、図２（Ｂ）は、例えば脈拍センサーにおいて生成される第１の信号（波形データ）及びその周波数解析の結果を表し、図２（Ａ）は、被検査体の非運動状態に対応し、図２（Ｂ）は、被検査体の運動状態に対応する。図２（Ａ）、図２（Ｂ）の例において、上段は、解析部２２０に入力される入力データ（波形データ）を示し、下段は、解析部２２０から出力される出力データ（複数のスペクトルの分布）を示す。図２（Ａ）、図２（Ｂ）の例において、入力データは、０〜１６［ｓｅｃ］の範囲の波形データであり、出力データは、０〜４［Ｈｚ］の範囲の周波数に対応する複数のスペクトル値である。

図２（Ａ）に示すように、非運動状態での脈拍センサーにおいて生成される信号（第１の信号）の周波数解析の結果によれば、脈拍を呈する周波数（脈拍周波数）ｆＨＲ１のスペクトル値が最も大きく、先鋭な脈拍スペクトルが現れている。また、脈拍周波数ｆＨＲ１の２倍の周波数ｆＨＲ２のスペクトル値も、隣接するスペクトル値と比べて大きく、先鋭な２倍脈拍スペクトルが現れている。

図２（Ｂ）に示すように、運動状態での脈拍センサーにおいて生成される信号（第１の信号）の周波数解析の結果によれば、脈拍周波数ｆＨＲ１の低周波数側にノイズを呈する周波数ｆＮのスペクトル値が最も大きく、先鋭なノイズスペクトルが現れている。血管付近の周辺部位（例えば、指、手首）への衝撃、周辺部位の動作等に伴い、運動状態での第１の信号は、ノイズ成分を有してしまう。例えば、手首が物に衝突する等の瞬間的な外力が血管内の血流に影響を与え、運動状態での第１の信号の振幅が急激に変化する。第１の信号は、時には、解析部２２０の入力レンジを超えてしまい、その結果、第１の信号は、入力レンジの上限又は下限に制限されてしまう。図２（Ｂ）では、入力レンジの上限及び下限を点線で表し、下限に制限される第１の信号を矢印Ｎで、表している。

このような第１の信号を周波数解析を実施すると、図２（Ｂ）に示すように、低周波数側に複数のスペクトルが現れ、これらは、脈拍周波数ｆＨＲ１の脈拍スペクトルを表すものではなく、ノイズを表す。なお、第１の取得部２１０が、脈拍センサーにおいて生成される信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換回路を含む場合、Ａ／Ｄ変換回路の出力レンジを超える場合、Ａ／Ｄ変換された後の第１の信号は、解析部２２０の入力レンジを超えてしまう。

図２（Ａ）の例では、脈拍周波数ｆＨＲ１を容易に特定することができる。他方、図２（Ｂ）の例では、ノイズを呈する周波数ｆＮを誤って脈拍周波数として特定する場合もある。以上の事情を考慮した結果、本発明者は、閾値周波数を基準にして、図２（Ｂ）で示されるようなノイズノイズ周波数ｆＮを含む周波数帯域に属するスペクトル値を重み付け部２３０により小さくすることで、脈拍周波数ｆＨＲ１を容易に特定することができることを認識した。重み付け部２３０が、重み係数を設定するだけなので、例えば、特許文献１に示されるような複雑な処理を実施する必要はない。このように、生体情報を有する信号に含まれるノイズ成分を簡易に除去又は低減することができる。

１．３ 第１の構成例
図３は、図１の生体情報処理装置の具体的な構成例を示す。図３の例では、重み付け部２３０が具体化されているが、生体情報処理装置の具体的な構成例は、図３に限定されない。また、上述した構成例と同一の構成については同じ符号を付し、その説明を省略する。加えて、図３の例では、生体情報処理装置は、被検査体が運動状態であるか否かに基づいて変化する信号（第２の信号）を評価する評価部３３０を含む。また、生体情報処理装置は、生体周波数（例えば、脈拍周波数）を特定する特定部２４０を含んでもよい。

図３の例では、評価部３３０及び特定部２４０で生体情報処理装置が構成されているが、解析部２２０及び重み付け部２３０と同様に、評価部３３０及び特定部２４０は、ＤＳＰや、例えばゲートアレイ等のＡＳＩＣで構成することができる。また、解析部２２０、重み付け部２３０、評価部３３０及び特定部２４０の全部又は一部をコンピューター（広義には、処理部及び記憶部を含む装置）で構成してもよい。

図３の例では、評価部３３０は、第２の信号を評価し、評価結果を得る。重み付け部（狭義には、判定部２３２）は、評価部３３０の評価結果に応じて、閾値周波数以下の第１の周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みを、閾値周波数よりも高い第２の周波数帯域に属する第２のスペクトル値の重みよりも小さく評価するか否かを判定する。

評価部３３０は、被検査体が運動状態であるか否かに基づいて変化する第２の信号を評価することができる。被検査体が運動状態である場合だけ、ノイズを呈すると想定される閾値周波数以下の第１の周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重み（重み係数）を小さくすることができる。被検査体が非運動状態である場合、第１の周波数帯域に生体周波数（例えば、脈拍周波数、心拍周波数、歩き周波数等）が含まれる可能性もあるので、生体周波数に属する第１のスペクトル値を誤って小さくすることを防止することができる。

周波数帯域決定部２３４は、判定部２３２の判定結果に応じて、第１の周波数帯域として、閾値周波数以下の少なくとも１つの周波数を設定することができる。また、第２の周波数帯域として、閾値周波数よりも高い少なくとも１つの周波数を設定することができる。重み係数減少部２３６も、判定部２３２の判定結果に応じて、第１のスペクトル値の重み（重み係数）を第２のスペクトル値の重み（重み係数）よりも小さく設定することができる。

具体的には、評価部３３０は、被検査体が運動状態であるか否かを示す評価結果を得ることができる。評価結果として、例えば、歩行やジョギングに伴う腕の振り速度（腕振り周波数）を採用することができる。また、評価結果は、例えば、被検査体（ユーザー）の速度（例えば、歩行速度やジョギング速度）でもよい。加えて、評価結果は、例えば、被検査体（ユーザー）や被検出部位（血管）付近の周辺部位（例えば、指、手首）の加速度の絶対値を所与の期間だけ加算した総和値（累積値又は積分値）でもよい。総和値は、典型的には周期的な運動を示す腕の振り速度や、典型的には一定の運動を示す被検査体の速度では評価することのできない被検査体の体操やジェスチャー動作等の運動状態を示すことできる。

特定部２４０は、重み付け部２３０によって重み付け処理を実施された後の複数のスペクトル値に基づいて、解析部２２０で得られた複数の周波数（例えば、図２（Ｂ）の下段の横軸成分に相当）のうちの１つの周波数を生体周波数として特定する。特定部２４０は、例えば、最も大きい値であるスペクトル値の周波数を生体周波数として特定することができる。従って、評価部３３０の評価結果に従い、重み付け部２３０が、例えば、図２（Ｂ）の脈拍周波数ｆＨＲ１及びその周辺の周波数に属する第１の周波数帯域に属する第１のスペクトル値を小さくすることを想定する。この場合、特定部２４０は、脈拍を呈する周波数（脈拍周波数）として、閾値周波数よりも高い第２の周波数帯域に属する周波数ｆＨＲ１を正しく特定することができる。脈拍周波数は、一般的には、１秒当たりの脈拍振動数を表し、広義には、生体周波数を表すことができる。特定部２４０は、第１の取得部２１０が取得する第１の信号に含まれる生体情報に応じて、１秒当たりの心拍振動数、１秒当たり歩き振動数等を特定してもよい。

なお、閾値周波数よりも高い第２の周波数帯域に、複数の第２のスペクトル値が存在する場合、特定部２４０は、例えば、複数の第２のスペクトル値のうちの最も大きい値である第２のスペクトル値の周波数を生体周波数として特定してもよい。特定部２４０の処理（特定方法）として、本出願時に当業者に知られている様々な処理を採用することができる。従って、本明細書では、特定部２４０の詳細な説明は、省略し、最も簡単な処理（特定方法）だけを例として説明する。

重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、上記判定処理だけでなく、他の判定処理も、行うことができる。また、第１の取得部２１０、第２の取得部３１０、解析部２２０及び特定部２４０（広義には、生体情報処理装置）は、必要に応じて様々な判定処理を行うことができる。

１．４ 第１の動作例
図４は、図３の生体情報処理装置の動作例を表すフローチャートを示す。以下に、図４等を参照しながら、生体情報処理装置の動作例を説明するが、生体情報処理装置の動作例は、図３及び図４等に限定されるものではない。また、以下に説明する動作の一部を省略することもでき、以下に説明する動作に他の動作を追加することもできる。

図４の例では、第１の取得部２１０は、例えば１６秒分の生体情報を有する第１の信号（狭義には、生体情報を有する波形データ）を取得したか否かを判定する（ステップＳ１１）。解析部２２０で生体情報を有する第１の信号を周波数解析するためには、所与の期間の生体情報を有する信号が必要となる。所与の期間は、後述するステップＳ１２でのサンプリング周波数及びサンプリング点数によって決定することができる。例えば、サンプリング周波数が１６［Ｈｚ］であり、サンプリング点数が２５６であれば、所定の期間は、サンプリング点数／サンプリング周波数＝２５６／１６＝１６［ｓｅｃ］である。

図４の例では、例えば１６秒分の生体情報を有する第１の信号を取得していない場合、第１の取得部２１０は、１６秒分の生体情報を有する第１の信号が取得できるまで、時間の経過を待つ（ステップＳ１１）。１６秒分の生体情報を有する第１の信号を受け取ると、解析部２２０は、１６秒分の生体情報を有する第１の信号（波形データ）を周波数解析する（ステップＳ１２）。解析部２２０は、例えば図２（Ａ）や図２（Ｂ）に示すような周波数解析の結果（０〜４［Ｈｚ］の範囲の周波数に対応する複数のスペクトル値）を得る。

図４の例では、第２の取得部３１０は、被検査体が運動状態であるか否かに基づいて変化する第２の信号を取得したか否かを判定する（ステップＳ１１）。第２の取得部３１０は、第１の取得部２１０と同様に、例えば１６秒分の第１の信号を取得することができる。なお、第２の取得部３１０が第２の信号を取得する期間は、第１の取得部２１０が第１の信号を取得する期間（例えば、１６［ｓｅｃ］）よりも短くてもよい。第２の取得部３１０が第２の信号を取得する期間は、例えば、第１の取得部２１０が第１の信号を取得する前の１秒間（例えば、１５〜１６［ｓｅｃ］等）であってもよい。また、第２の取得部３１０が第２の信号を取得する期間は、例えば、第１の取得部２１０が第１の信号を取得する期間の半分（例えば、０〜８［ｓｅｃ］、４〜１２［ｓｅｃ］、８〜１６［ｓｅｃ］等）であってもよい。

図４の例では、評価部３３０は、被検査体が運動状態であるか否かに基づき変化する第２の信号を評価する（ステップＳ１３）。評価部３３０は、被検査体が運動状態であるか否かを示す評価結果を得ることができる。ここでは、評価結果が被検査体（ユーザー）の速度であることを想定する。この場合、評価部３３０は、被検査体の運動速度に換算可能な情報を有する第２の信号を評価して、第１の取得部２１０が第１の信号を取得する期間（例えば、０〜１６［ｓｅｃ］）内の被検査体（ユーザー）の速度を算出することができる。例えば、被検査体が歩行する時、評価部３３０は、評価結果である速度として、例えば、４［ｋｍ／ｈ］を算出する。

図４の例では、重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、被検査体が運動しているか否かを判定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１３で実施した評価部３３０の評価結果が閾値以上であれば、重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、被検査体が運動状態にあることを示す判定結果を得ることができる。閾値は、例えば、２［ｋｍ／ｈ］や４［ｋｍ／ｈ］に設定することができ、閾値は、被検査体毎に最適な閾値を設定してもよい。例えば、被検査体が有酸素運動を行う時の歩行速度を予め測定しておき、有酸素運動に達する歩行速度の例えば５０％を閾値に設定することができる。

なお、本明細書において、被検査体が運動状態であるか否かを判断する指標として、ステップＳ１４で設定されている閾値を用いることができる。言い換えれば、被検査体の動きに応じて、第２の信号は、閾値を超える成分を有することもあれば、閾値を下回る成分を有することもあり、評価部３３０の評価結果が閾値を超えた時に、被検査体が運動状態にあると認識することできる。また、設定された閾値に達しない被検査体の動きを無視し、被検査体が非運動状態にあると認識することできる。

図４の例では、重み付け部２３０は、被検査体が運動状態にある時にノイズを示すか否かを区別する閾値周波数を設定し、閾値周波数を基準にして、重み付け処理を実施する（ステップＳ１５）。閾値周波数は、被検査体が運動状態にある時の脈拍周波数（広義には、生体周波数）として候補になり得ない値を設定することができる。例えば、被検査体が運動状態にある時に、脈拍周波数は、安静時脈拍周波数よりも高くなるので、閾値周波数として、例えば、安静時脈拍周波数（広義には、安静時生体周波数）を設定することができる。また、閾値周波数として、例えば、安静時脈拍周波数（広義には、安静時生体周波数）よりも低い基礎脈拍周波数（広義には、基礎生体周波数）を設定することができる。

図５（Ａ）、図５（Ｂ）は、重み付け処理を説明するための図であり、図５（Ａ）は、図４のステップＳ１２を実施した現在の周波数解析の結果の一例を示し、図６（Ｂ）は、図４のステップＳ１５を実施した減少された周波数解析の結果の一例を示す。図６（Ａ）には、３つの代表的なスペクトルが、周波数ｆ７、ｆ１２及びｆ２９で示されている。周波数解析の結果は、例えば０〜４［Ｈｚ］の範囲の周波数を示し、例えば、サンプリング周波数が１６［Ｈｚ］であり、サンプリング点数が２５６であれば、周波数の分解能は、サンプリング周波数／サンプリング点数＝１６／２５６＝０．０６２５［Ｈｚ］である。言い換えれば、１本分のスペクトルは、０．０６２５［Ｈｚ］の幅を持つ。ここでは、図４のステップＳ１２を実施後、被検査体の動きに伴い、周波数ｆ７（７本目のスペクトル）のスペクトル値が、最大値を示すことを想定する。

図４のステップＳ１５では、重み付け部２３０（狭義には、周波数帯域決定部２３４）は、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）に示すように、閾値周波数ｆＴＨとして、１２本目のスペクトル（周波数ｆ１２）を設定し、第１の周波数帯域ＦＢ１として、１〜１２本目のスペクトルの範囲を決定する。ここでは、閾値周波数ｆＴＨは、基礎脈拍周波数を表すことを想定する。第１の周波数帯域ＦＢ１は、閾値周波数ｆＴＨ以下の周波数であり、ノイズを呈すると想定されるノイズスペクトル（周波数ｆ７）を含む。また、重み付け部２３０（狭義には、周波数帯域決定部２３４）は、第２の周波数帯域ＦＢ２として、１３〜６３本目のスペクトルの範囲を決定する。第２の周波数帯域ＦＢ２は、閾値周波数ｆＴＨよりも高い周波数であり、脈拍（広義には、生体）を呈すると想定される脈拍スペクトル（周波数ｆ２９）を含む。

次に、重み付け部２３０（狭義には、重み係数減少部２３６）は、第１の周波数帯域ＦＢ１に属する第１のスペクトル値の重み（重み係数）を、例えば「０．５」に設定し、図５（Ｂ）に示すように、第１のスペクトル値を半分に減少する（図４のステップＳ１５）。第２の周波数帯域ＦＢ２に属する第２のスペクトル値の重み（重み係数）は、例えば「１」のままである（図４のステップＳ１５）。

図４の例では、特定部２４０は、生体周波数を特定する（ステップＳ１６）。例えば、図５（Ｂ）の例では、特定部２４０は、生体周波数として、最も大きい値であるスペクトル値の周波数ｆ２９を特定する（ステップＳ１６）。なお、図５（Ａ）の例では、特定部２４０は、生体周波数として、最も大きい値であるスペクトル値の周波数ｆ７を誤って特定してしまう。但し、被検査体が非運動状態にある場合、脈拍周波数は、図５（Ａ）の周波数ｆ２９よりも低下し、場合によっては、基礎周波数ｆ１２（ｆＴＨ）を下回ることもある。このような場合、閾値周波数以下の第１の周波数帯域に属する第１のスペクトル値を減少し続けると、生体周波数を特定することは困難である。

そこで、被検査体が非運動状態にある場合、ノイズ成分も小さくなるので、図４のステップＳ１５の実施を中止することもできる。即ち、被検査体が運動していない場合（ステップＳ１４）、重み付け処理を中止し、ステップＳ１６を実施することができる。

図４の例では、生体情報処理装置は、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を中止するか否かを判定する（ステップＳ１７）。例えば、ユーザーによって図示しないストップボタンが押されることにより、生体情報処理装置は、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を中止する。言い換えれば、ユーザーによって図示しないストップボタンが押されるまでの間、生体情報処理装置は、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を繰り返す。代替的に、生体情報処理装置は、例えば６分間（広義には、所与の期間）だけ、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を繰り返してもよく、所与の期間を経過した後に、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を自動的に中止してもよい。

１．５ 第２の構成例
図６は、図１の生体情報処理装置の具体的な他の構成例を示す。図６の例では、図３の例と同様に、重み付け部２３０が具体化されているが、生体情報処理装置の具体的な構成例は、図６に限定されない。また、上述した構成例と同一の構成については同じ符号を付し、その説明を省略する。加えて、図１０の例では、生体情報処理装置は、記憶部２５０、換算部２６０等の追加の構成を含む。生体情報処理装置は、追加の構成の一部を省略してもよい。なお、図１の解析部２２０は、図６の例において、第１の解析部と呼ぶ。

図６に示される第２の構成例では、追加の構成として、例えば、第１のセンサー部２００及び第２のセンサー部３００も含んでおり、２つのセンサー（例えば、脈拍センサー及び加速度センサーの組み合わせ等）を併用している。また、第２の構成例では、第２のセンサー部３００に対応する第２の解析部３２０も含むことができる。これらの追加の構成の詳細な説明は、後述する。第２のセンサー部３００は、第２の取得部３１０及び重み付け部２３０と連動して、上述のように、被検査体が運動状態であるか否かを判定することができる。また、この効果に加えて、第２のセンサー部３００の存在により、第１の信号の周波数解析の結果に含まれる体動スペクトル（広義には、ノイズ）を特定し、それを除去又は低減することができる。これにより、特定部２４０は、生体周波数をより正確に特定することができる。

図６の例では、生体情報処理装置は、特定部２４０によって特定された生体周波数を記憶する記憶部２５０を含む。記憶部２５０は、過去に特定された生体周波数のすべて又は一部の記憶を継続して、生体周波数の履歴を記憶してもよい。また、記憶部２５０は、例えば、メモリー、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等であり、特定部２４０のワーク領域と呼ぶこともできる。また、記憶部２５０は、上述の通り、第１の解析部２２０及び重み付け部２３０の全部又は一部のワーク領域の機能や、第２の解析部３２０及び評価部３３０等の全部又は一部のワーク領域の機能も備えてもよい。

図６の例では、生体情報処理装置は、特定部２４０によって特定された生体周波数を脈拍数又は心拍数（広義には、生体情報）に換算する換算部２６０を含む。上述の通り、図５（Ｂ）の例における周波数の分解能は、例えば、サンプリング周波数／サンプリング点数＝１６／２５６＝０．０６２５［Ｈｚ］である。脈拍数又は心拍数は、一般には、１分間の拍動の数［ｂｐｍ］で表される。そこで、換算部２６０は、特定部２４０によって特定された生体周波数を例えば６０倍に増加する。具体的には、２９本目のスペクトルが、生体周波数である場合、換算部２６０は、生体周波数ｆ２９に基づき、脈拍数又は心拍数として、２９×０．０６２５×６０＝１０８．７５［ｂｐｍ］を算出する。なお、換算部２６０は、脈拍数又は心拍数の小数点以下の数字（端数）を切り捨ててもよく、代替的に、端数が０．５未満なら切り捨て、端数が０．５以上なら切り上げてもよい。

なお、換算部２６０は、生体情報として例えば歩数を算出してもよい。歩数は、一般には、計測期間における歩数の総和で表される。例えば、１６秒分の信号に基づき歩数周波数が特定され、計測期間が１６×Ｎ［ｓｅｃ］である場合、換算部２６０は、計測期間の歩数として、例えば、（１回目の歩数周波数＋２回目の歩数周波数＋・・・＋Ｎ回目の歩数周波数）×１６を算出する。換算部２６０が歩数を算出する場合、生体情報処理装置は、歩数計と呼ぶことができ換算部２６０が脈拍数又は心拍数を算出する場合、生体情報処理装置は、脈拍計又は心拍計と呼ぶことができる。

図６の例で示されるように、生体情報処理装置は、換算部２６０によって換算された脈拍数又は心拍数（広義には、生体情報）を表示する表示部２７０を含むことができる。表示部２７０は、例えば液晶パネル、ＬＥＤパネル等で構成することができる。なお、換算部２６０によって換算された脈拍数又は心拍数（広義には、生体情報）は、記憶部２５０に記憶されてもよく、記憶部２５０に記憶される脈拍数又は心拍数（広義には、生体情報）を外部の装置（図示せず）で読み出してもよい。

図６の例で示されるように、生体情報処理装置は、例えば、操作ボタン、タッチパネル等で構成される入力部２８０を含むことができる。入力部２８０は、ユーザーの操作情報を入力する。例えばユーザーが入力部２８０を操作することにより、重み付け部２３０の処理で用いられる閾値周波数及び閾値を設定することができる。閾値周波数は、例えば、被検査体が運動状態にある時の脈拍周波数（広義には、生体周波数）として候補になり得ない値を設定することができる。例えば、被検査体が運動状態にある時に、脈拍周波数は、安静時脈拍周波数よりも高くなるので、閾値周波数として、例えば、入力部２８０は、安静時脈拍周波数（広義には、安静時生体周波数）を入力することができる。また、入力部２８０は、ユーザーが座っている時の安静時脈拍周波数の代わりに、基礎脈拍周波数（広義には、基礎生体周波数）を入力することができる。

基礎脈拍周波数は、ユーザーが朝、目を覚ましてから身体を起こす前までの脈拍数である。ユーザーが起きあがった後は、脈拍数が基礎脈拍周波数を下回ることは、医学的に想定できない。従って、安静時脈拍周波数の代わりに、基礎脈拍周波数を閾値周波数として用いる場合、基礎脈拍周波数以下の第１の周波数帯域に脈拍周波数が含まれる可能性がより一層低くなり、第１の周波数帯域がノイズを呈する可能性が高くなる。従って、被検査体の生体情報を有する第１の信号のノイズ成分をより一層適切に低減させることができる。

なお、入力部２８０は、安静時脈拍数又は基礎脈拍数を入力して、例えば換算部２６０によって逆変換することにより、安静時脈拍数又は基礎脈拍数から安静時脈拍周波数又は基礎脈拍周波数を算出してもよい。また、入力部２８０は、ユーザーの年齢を入力し、年齢から安静時脈拍数又は基礎脈拍数を算出してもよい。

図７は、年齢と安静時脈拍数との対応例を示す。図７に示すように、安静時脈拍数は、例えば、年齢から求めることができる。例えば、年齢が２０［才］であれば、安静時脈拍数は、７０［ｂｐｍ］に設定することができる。また、年齢が６０［才］であれば、安静時脈拍数は、６２［ｂｐｍ］に設定することができる。なお、安静時脈拍数又は安静時脈拍周波数は、重み付け部２３０の処理を無効化した状態で、換算部２６０又は特定部２４０によって測定してもよく、外部の測定装置（図示せず）によって測定してもよく、年齢に関係なく一定値を用いてもよい。

また、入力部２８０は、閾値周波数（例えば、安静時脈拍周波数）だけでなく、重み付け部２３０の処理で用いられる閾値を入力することができる。閾値は、重み付け部２３０の処理を有効化するか否かの基準であり、図４のステップＳ１３で実施した評価部３３０の評価結果が閾値以上であれば、重み付け部２３０（狭義には、判定部２３２）は、被検査体が運動状態にあることを示す判定結果を得ることができる。閾値は、例えば、ユーザーの速度を表す２［ｋｍ／ｈ］や４［ｋｍ／ｈ］に設定することができる。閾値は、ユーザーの歩行、ジョギングに伴う腕振りのピッチ乃至ペース（腕振り周波数［Ｈｚ］）を表してもよい。また、閾値は、ユーザーや被検出部位（血管）付近の周辺部位（例えば、指、手首）の加速度の絶対値を所与の期間だけ加算した総和値（累積値又は積分値）を表してもよい。このような閾値は、入力部２８０を介して重み付け部２３０に設定することができる。

図６の例で示されるように、生体情報処理装置は、信号処理部２９０を含むことができる。例えば図５（Ａ）で示されるように、スペクトル分布は、脈拍スペクトル（周波数ｆ２９）だけでなく、周期的なノイズである体動スペクトル（周波数ｆ７）、２倍体動スペクトル（１４本目のスペクトル）及び３倍体動スペクトル（２１本目のスペクトル）を含む。そこで、生体情報処理装置は、信号処理部２９０を含むことにより、第１の信号の周波数解析結果に含まれる体動スペクトルを除去又は低減することができる。

信号処理部２９０は、例えば、ＦＩＲフィルター等の適応フィルターで構成することができる。信号処理部２９０は、第１の第１の取得部２１０で取得される第１の信号及び第２の取得部３１０で取得される第２の信号を適応フィルターに入力し、ノイズが除去又は低減されたフィルター出力信号を生成する。図４のステップＳ１２において、図６の第１の解析部２２０は、信号処理部２９０からのフィルター出力信号を周波数解析することができる。

図８（Ａ）、図８（Ｂ）は、図６の信号処理部２９０を利用する重み付け処理を説明するための図である。図８（Ａ）は、信号処理部２９０を利用する図４のステップＳ１２を実施した第１の信号の周波数解析の結果の一例を示す一方、図５（Ａ）は、信号処理部２９０を利用しない図４のステップＳ１２を実施した第１の信号の周波数解析の結果の一例を示す。図８（Ｂ）は、信号処理部２９０を利用する図４のステップＳ１５を実施した減少された周波数解析の結果の一例を示す一方、図５（Ｂ）は、信号処理部２９０を利用しない図４のステップＳ１５を実施した減少された周波数解析の結果の一例を示す。

図８（Ａ）に示されるように、周波数ｆ７（体動スペクトル）のスペクトル値は、信号処理部２９０によって大きく減少する。なお、図８（Ｂ）の例では、第１の周波数帯域ＦＢ１に属する第１のスペクトル値は、例えば０．５倍に減少されている。

図９は、第１の取得部２１０が取得する第１の信号の説明図を示す。第１の取得部２１０は、例えば１６秒分の生体情報を有する第１の信号（広義には、脈拍情報を有する波形データ）を取得する。図９に示すように、第１の取得部２１０は、０〜１６［ｓｅｃ］の範囲の第１の波形データを取得した後、第２〜第Ｍの波形データを４秒毎に取り込むことができる。隣接する複数の波形データ（例えば、第１の波形データ及び第２の波形データ）が共通データ（例えば、４〜１６［ｓｅｃ］の波形データ）を有することにより、例えば４秒毎に脈拍数を計測することができる。なお、第２の取得部３１０も、例えば１６秒分の第２の信号を例えば４秒毎に取得することができる。

図６の例で示されるように、生体情報処理装置は、第１のセンサー部２００を含むことができる。第１のセンサー部２００は、脈拍センサー等の生体センサーで構成することができる。また、生体情報処理装置は、第２のセンサー部３００を含むことができる。第２のセンサー部３００は、例えば３軸（Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸）の加速度を検出する加速度センサー等の体動センサーで構成することができる。第２の取得部３１０は、第１の取得部２１０の脈拍信号（第１の信号）の取得タイミングと同期して、例えば１６秒分の加速度信号等の体動信号（第２の信号）を取得することができる。

第２の取得部３１０で取得される加速度信号等の体動信号（第２の信号）は、信号処理部２９０で用いられるだけでなく、第２の解析部３２０で用いることもできる。第２の解析部３２０は、体動信号を周波数解析する。第２の解析部３２０は、体動情報を有する第２の信号（例えば、加速度センサーにおいて生成される加速度信号）を例えば高速フーリエ変換（広義には、拡散フーリエ変換）によって周波数解析する。これにより、第２の解析部３２０は、体動スペクトルを算出することができる。

図１０（Ａ）、図１０（Ｂ）は、例えば加速度センサーにおいて生成される第２の信号（波形データ）及びその周波数解析の結果を表し、図１０（Ａ）は、被検査体の非運動状態に対応し、図１０（Ｂ）は、被検査体の運動状態に対応する。ここでは、図１０（Ａ）が、被検査体が立ち止まっていることを示し、図１０（Ｂ）が、被検査体が２［Ｈｚ］の腕振りのピッチ乃至ペースで歩行していることを示すことを想定する。図１０（Ａ）、図１０（Ｂ）の例において、上段は、第２の解析部３２０に入力される入力データ（波形データ）を示し、下段は、第２の解析部３２０から出力される出力データ（複数のスペクトルの分布）を示す。図１０（Ａ）、図１０（Ｂ）の例において、入力データは、０〜１６［ｓｅｃ］の範囲の波形データであり、出力データは、０〜４［Ｈｚ］の範囲の周波数に対応する複数のスペクトル値である。

図１０（Ａ）に示すように、非運動状態での加速度センサーにおいて生成される信号（第２の信号）の周波数解析の結果によれば、すべてのスペクトル値が小さく、有効なスペクトルが現れない。他方、図１０（Ｂ）に示すように、運動状態での加速度センサーにおいて生成される信号（第２の信号）の周波数解析の結果によれば、周波数ｆ３３のスペクトル値が最も大きく、先鋭な体動スペクトル（腕振りスペクトル）が現れている。図１０（Ａ）、図１０（Ｂ）では、第２の解析部３２０の入力レンジの上限及び下限並びにその中心（「０」）を点線で表している。

図６の評価部３３０は、特定部２４０のように、腕振り周波数として、例えば周波数ｆ３３を特定してもよい。また、評価部３３０の評価結果（腕振り周波数）として、換算部２６０のように、３３本目のスペクトルに基づき、３３×０．０６２５＝２．０６２５［Ｈｚ］を算出してもよい。判定部２３２は、腕振り周波数に対応する閾値として、例えば、０．５［Ｈｚ］を設定してもよい。腕振り周波数２．０６２５［Ｈｚ］が閾値０．５［Ｈｚ］を超える場合、判定部２３２は、被検査体が運動状態にあると判定することができる。

また、第２の解析部３２０を省略して、評価部３３０が第２の取得部３１０で取得される第２の信号を直接に評価してもよい。図１０（Ａ）の上段によれば、第２の信号は、１回だけ０（入力レンジの上限及び下限の中心）を横切る。従って、周波数解析を用いない場合であっても、評価部３３０は、１回／１６秒＝０．０６２５を算出し、この値を腕振り周波数［Ｈｚ］とみなしてもよい。図１０（Ｂ）の上段によれば、第２の信号は、３２回だけ０（入力レンジの上限及び下限の中心）を横切る。この場合、評価部３３０は、３２回／１６秒＝２を腕振り周波数［Ｈｚ］とみなし、判定部２３２は、被検査体が運動状態にあると判定してもよい。

ここでは、歩幅が０．７［ｍ］であることを想定する。この場合、評価部３３０は、被検査体の移動速度として、腕振り周波数［Ｈｚ］×０．７［ｍ］×６０＝分速［ｍ／ｍｉｎ］や腕振り周波数［Ｈｚ］×０．７［ｍ］／１０００×６０×６０＝時速［ｋｍ／ｈ］を算出してもよい。例えば、腕振り周波数が２［Ｈｚ］である場合、時速は、５．０４［ｋｍ／ｈ］である。評価部３３０で得られる評価結果の単位に応じて、閾値の単位も変更することができる。

上述した評価結果の例では、第２のセンサー部３００が加速度センサーで構成されていることを想定したが、第２のセンサー部３００は、例えば、ＧＰＳセンサー等の位置検出センサーで構成してもよい。但し、ＧＰＳセンサーでは、図５（Ａ）に示すような処理を行うことは困難であり、第１の信号に含まれる体動成分を除去することはできない。そこで、信号処理部２９０及び第２の解析部３２０を省略してもよい。代替的に、第２のセンサー部３００として、加速度センサー及びＧＰＳセンサーを備え、加速度センサーからの信号を信号処理部２９０で処理し、ＧＰＳセンサーからの信号を評価部３３０で評価してよい。

ＧＰＳセンサー（広義には、位置検出センサー）を用いる場合、第２の取得部３１０は、例えば１分毎に、ＧＰＳセンサーからの信号を取得する。経過時間が０［ｍｉｎ］の時に緯度が例えば３５．６７８°を示し、経度が例えば１３９．７７０°を示すことを想定する。経過時間が１［ｍｉｎ］の時に緯度が例えば３５．６７８°を示し、経度が例えば１３９．７７１°を示す場合、評価部３３０は、移動速度として、以下の式１を用いて分速［ｍ／ｍｉｎ］を算出してもよい。

分速［ｍ／ｍｉｎ］＝［｛３５．６７８−３５．６７８）×１１１０｝^２＋｛１３９．７７１−１３９．７７０）×９１０｝^２］^０．５／１・・・（式１）
ここでは、緯度の０．０１°が１．１１［ｋｍ］に相当し、経度の０．０１°が０．９１［ｋｍ］に相当することを想定する。

ＧＰＳセンサーを用いる場合も、評価部３３０で得られる評価結果の単位に応じて、閾値の単位を設定することができる。

また、評価部３３０は、第２のセンサー部３００の種類に関係なく、被検査体の体操やジェスチャー動作等の運動状態を評価してもよい。例えば、加速度センサーを用いる場合、評価部３３０は、例えば、被検査体（ユーザー）や被検出部位（血管）付近の周辺部位（例えば、指、手首）の加速度の絶対値を所与の期間だけ加算した総和値（累積値又は積分値）を評価してもよい。このような場合も、評価部３３０で得られる評価結果の単位に応じて、閾値の単位を設定することができる。

２ 電子機器
脈拍計等の生体情報測定装置（広義には、生体情報処理装置）は、時計、携帯電話、ページャー、パーソナルコンピューター等の電子機器に組み込まれてもよく、又は電子機器と組み合わせてもよい。生体情報処理装置の一部、例えば図６の第１の解析部２２０、第２の解析部３２０、評価部３３０、重み付け部２３０、特定部２４０、記憶部２５０、換算部２６０等は、例えば生体情報処理装置を組み込む電子機器のＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）で構成してもよい。

図１１（Ａ）、図１１（Ｂ）は、図１等の生体情報処理装置を含む腕時計（広義には、電子機器）の外観例である。図１１（Ａ）に示されるように、腕時計（広義には、手首装着型の生体情報処理装置）は、腕時計を被検査体（ユーザー）の腕（狭義には、手首）に取り付け可能なリストバンド１５０をさらに含むことができる。図１１（Ａ）の例において、生体情報は、脈拍数であり、例えば「７２」が示されている。また、腕時計は、時刻（例えば、午前８時１５分）も示している。また、図１１（Ｂ）に示されるように、腕時計の裏蓋に例えば開口部が設けられ、開口部に例えば図６の第１のセンサー部２００（狭義には、脈拍センサー）が対応する。図１１（Ｂ）の例において、リストバンド１５０等は、省略されている。

なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項及び効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義又は同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。

１５０ リストバンド、 ２００ 第１のセンサー部、 ２１０ 第１の取得部、
２２０ 解析部（第１の解析部）、 ２３０ 重み付け部、 ２３２ 判定部、
２３４ 周波数帯域決定部、 ２３６ 重み係数減少部、 ２４０ 特定部、
２５０ 記憶部、 ２６０ 換算部、 ２７０ 表示部、 ２８０ 入力部、
２９０ 信号処理部、 ３００ 第２のセンサー部、 ３１０ 第２の取得部、
３２０ 第２の解析部、 ３３０ 評価部

Claims (8)

1. 被検査体の生体情報を有する第１の信号を取得する第１の取得部と、
   前記被検査体が運動状態であるか否かに基づいて変化する第２の信号を取得する第２の取得部と、
   前記第１の信号を周波数解析して、複数の周波数に対応する複数のスペクトル値を算出する解析部と、
   重み付け処理を前記複数のスペクトル値に実施する重み付け部と、を含み、
   前記重み付け部は、前記第２の信号に基づいて、閾値周波数以下の第１の周波数帯域に属する第１のスペクトル値の重みと前記閾値周波数よりも高い第２の周波数帯域に属する第２のスペクトル値の重みを異ならせることを特徴とする生体情報処理装置。
2. 請求項１において、
   前記第２の信号を評価する評価部を、さらに含み、
   前記重み付け部は、前記評価部の評価結果に応じて、前記第１のスペクトル値の重みを前記第２のスペクトル値の重みよりも小さく評価するか否かを判定することを特徴とする生体情報処理装置。
3. 請求項１又は２において、
   前記第２の信号は、前記被検査体の運動速度に換算可能な情報を有することを特徴とする生体情報処理装置。
4. 請求項１乃至３の何れかにおいて、
   前記第２の信号は、加速度センサーにおいて生成される信号であることを特徴とする生体情報処理装置。
5. 請求項１乃至３の何れかにおいて、
   前記第２の信号は、位置検出センサーにおいて生成される信号であることを特徴とする生体情報処理装置。
6. 請求項１乃至５の何れかにおいて、
   前記閾値周波数は、前記被検査体の安静時生体周波数又は基礎生体周波数であることを特徴とする生体情報処理装置。
7. 請求項１乃至６の何れかにおいて、
   前記重み付け部によって前記重み付け処理を実施された後の前記複数のスペクトル値に基づき前記複数の周波数のうちの１つの周波数を生体周波数として特定する特定部を、さらに含むことを特徴とする生体情報処理装置。
8. 請求項７において、
   前記特定部によって特定された前記生体周波数を脈拍数又は心拍数に換算する換算部を、さらに含むことを特徴とする生体情報処理装置。

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