JP2013022188A - 歩容解析方法、歩容解析装置及びそのプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】歩容解析装置1は、ユーザの歩行時に計測された第1加速度データを時系列で受信する加速度情報受信部101と、前記第1加速度データに対して平滑化処理を行う平滑化処理部102と、前記平滑化処理後の第2加速度データ及び前記第1加速度データのそれぞれに対して周波数解析を行い、前記第2加速度データのパワースペクトラムからピーク周波数の候補を抽出し、前記第1加速度データのパワースペクトラムから前記候補の近傍のピーク周波数を検出し、当該ピーク周波数により前記ユーザの歩行周期Tを算出する歩行周期算出部103と、前記第1加速度データの自己相関関数を算出する自己相関算出部104と、前記歩行周期Tに基づいて前記自己相関関数におけるピークを検出するピーク検出部105とを備える。
【選択図】図2
Description
また、非特許文献2には、平滑化微分を用いて符号が正から負になる位置を抽出し、抽出された位置の中から閾値以上の位置をピークとして抽出する技術が開示されている。
非特許文献1の技術は、平滑化処理された信号波形からピークを算出する方式であるため、図7に示すように歩容解析に重要となる歩行周期近傍における自己相関ピーク以外の箇所がピークとして抽出されてしまう。
上記第2の態様によれば、計測された加速データに含まれるノイズに起因するパワースペクトラムの高周波数成分をピークとして誤検出するのを防ぎ、歩容解析に有用な自己相関関数における第1ピークを精度良く検出することが可能となる。
上記第3の態様によれば、歩容解析における研究において歩容パラメータとして活用される第nピークを精度良くかつ容易に求めることができる。
図1は、本発明の一実施形態に係る歩容解析装置の構成を示す図である。
歩容解析装置1は、CPU(Central Processing Unit)及びメモリ等を有するコンピュータにより構成され、ユーザが携帯する加速度センサ2によって得られた加速度データを受信する。実施形態としては、加速度センサ2が有線又は無線を問わずに加速度データを歩容解析装置1に送信する方式でもよいし、加速度センサ2と一体型となった計算処理端末として歩容解析装置1を構成する方式でもよいものとする。
歩行周期算出部103は、加速度情報受信部101で受信された加速度データ(第1加速度データ)、及び平滑化処理部102から出力される平滑化処理後の加速度データ(第2加速度データ)をそれぞれ周波数解析して得られるパワースペクトラムから、後述する手法によりユーザの歩行周期を算出する。
ピーク検出部105は、歩行周期算出部103で算出された歩行周期に基づいて、自己相関算出部104で算出された自己相関関数におけるピークを検出する。
加速度情報受信部101は、加速度センサ2から予め定められた時間長の加速度データを予め定めた時間間隔で受信する。あるいは、予め定めたルールに基づいたイベントが発生するごとに加速度データを受信する。以降では、受信した時刻t1から時刻tnまでにおける加速度データの時系列データをat1:tnとする。加速度情報受信部101は、受信した加速度データat1:tnを、平滑化処理部102及び歩行周期算出部103に送信する。
ステップS2において、歩行周期算出部103は、上記受信された加速度データat1:tn及び平滑化データa´t1:tnのそれぞれに対してFFTなどを用いて離散フーリエ変換を行うことで周波数空間におけるパワースペクトラム成分を算出する。図4(a)に加速度データat1:tnに対して離散フーリエ変換処理した結果の例、図4(b)に平滑化データa´t1:tnに対して離散フーリエ変換処理した結果の例を示す。
Claims (7)
- コンピュータによって、ユーザの歩容を解析する方法であって、
前記ユーザの歩行時に計測された第1加速度データを時系列で受信する受信ステップと、
前記第1加速度データに対して平滑化処理を行う平滑化ステップと、
前記平滑化処理後の第2加速度データ及び前記第1加速度データのそれぞれに対して周波数解析を行い、前記第2加速度データのパワースペクトラムからピーク周波数の候補を抽出し、前記第1加速度データのパワースペクトラムから前記候補の近傍のピーク周波数を検出し、当該ピーク周波数により前記ユーザの歩行周期Tを算出する歩行周期算出ステップと、
前記第1加速度データの自己相関関数を算出する自己相関算出ステップと、
前記歩行周期Tに基づいて前記自己相関関数におけるピークを検出するピーク検出ステップと
を有することを特徴とする歩容解析方法。 - 前記ピーク検出ステップは、前記自己相関関数において前記歩行周期T近傍の遅れ時間における最大の自己相関係数を自己相関第1ピークとして検出することを特徴とする請求項1に記載の歩容解析方法。
- 前記ピーク検出ステップは、前記自己相関関数における自己相関第nピーク(nは自然数)を検出する場合に、前記自己相関関数において前記歩行周期T×n近傍の遅れ時間における最大の自己相関係数を自己相関第nピークとして検出することを特徴とする請求項2に記載の歩容解析方法。
- ユーザの歩容を解析する装置であって、
前記ユーザの歩行時に計測された第1加速度データを時系列で受信する受信手段と、
前記第1加速度データに対して平滑化処理を行う平滑化手段と、
前記平滑化処理後の第2加速度データ及び前記第1加速度データのそれぞれに対して周波数解析を行い、前記第2加速度データのパワースペクトラムからピーク周波数の候補を抽出し、前記第1加速度データのパワースペクトラムから前記候補の近傍のピーク周波数を検出し、当該ピーク周波数により前記ユーザの歩行周期Tを算出する歩行周期算出手段と、
前記第1加速度データの自己相関関数を算出する自己相関算出手段と、
前記歩行周期Tに基づいて前記自己相関関数におけるピークを検出するピーク検出手段と
を具備することを特徴とする歩容解析装置。 - 前記ピーク検出手段は、前記自己相関関数において前記歩行周期T近傍の遅れ時間における最大の自己相関係数を自己相関第1ピークとして検出することを特徴とする請求項4に記載の歩容解析装置。
- 前記ピーク検出手段は、前記自己相関関数における自己相関第nピーク(nは自然数)を検出する場合に、前記自己相関関数において前記歩行周期T×n近傍の遅れ時間における最大の自己相関係数を自己相関第nピークとして検出することを特徴とする請求項5に記載の歩容解析装置。
- 請求項4乃至6のいずれか1項に記載の歩容解析装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させる歩容解析プログラム。
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