JP2017033260A - 電子機器及び状態通知プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】一実施形態は、装置が置かれている移動状態の判別精度を向上させることができる。【解決手段】一実施形態に係る電子機器は、取得部と、記憶部と、出力部とを含む。取得部は、磁気センサで検出された磁気のうち、所定の周波数以下の成分を含む第１の周波数範囲の成分を抽出して得た第１の磁気ベクトルから第１の特徴量を取得する。また、取得部は、磁気のうち、所定の周波数以下の成分を含まない第２の周波数範囲の成分を抽出して得た第２の磁気ベクトルから第２の特徴量を取得する。記憶部は、複数の移動状態のそれぞれにおける、第１の特徴量の傾向を表す第１の代表値と、第２の特徴量の傾向を表す第２の代表値とを含む代表値の組を記憶している。出力部は、第１の特徴量と第２の特徴量とを含む特徴量の組が示すパターンに合致する代表値の組の移動状態を示す情報を出力する。【選択図】図６

Description

本発明は、電子機器及び状態通知プログラムに関する。

近年、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、又はウェアラブル端末などの装置には各種センサが搭載され、センサの検出値を用いて装置が置かれている状態を判別することが可能となってきている。例えば、センサの検出値を用いて、移動状態を判別することが行われている。移動状態は、例えば、装置が置かれている移動の状態であってよく、電車に乗っている状態、自動車に乗っている状態、自転車に乗っている状態、歩行している状態、及び静止している状態を含んでよい。なお、装置が置かれている移動の状態は、例えば、装置を保持するユーザの移動の状態と対応していてよい。そして、例えば、日常生活を振り返るためのライフログを記録するアプリケーションや、健康支援のためのアプリケーションなどにおいて、判別された移動状態の情報が利用されている。また、例えば、装置が置かれている現在の状態に適した情報や広告を配信するアプリケーションなども開発されている。

これに関し、ユーザの各行動を精度良く認識するための技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、携帯している人の行動そのものを特定してより詳細な各種情報を得るための技術が知られている（例えば、特許文献２参照）。通信相手のユーザのいまの状態を知り、その状態に応じた処理を行うための技術が知られている（例えば、特許文献３参照）。より簡単に、利用者が車で移動している状態か電車で移動している状態かを判別するための技術が知られている（例えば、特許文献４参照）。

特開２０１４−５６５８５号公報 特開平１０−２４０２６号公報 特開２００６−３４５２６９号公報 特開２０１４−６６６３８号公報

しかしながら、センサの検出値を用いて装置が置かれている移動状態を判別する場合に、実際の移動状態とは異なる移動状態に類似した検出値が発生してしまい、移動状態を誤判別することがあった。本発明の１つの側面に係る目的は、装置が置かれている移動状態の判別精度を向上させることのできる技術を提供することである。

本発明の一つの態様の電子機器は、取得部と、記憶部と、出力部とを含む。取得部は、磁気センサで検出された磁気のうち、所定の周波数以下の成分を含む第１の周波数範囲の成分を抽出して得た第１の磁気ベクトルから第１の特徴量を取得する。また、取得部は、磁気のうち、所定の周波数以下の成分を含まない第２の周波数範囲の成分を抽出して得た第２の磁気ベクトルから第２の特徴量を取得する。記憶部は、複数の移動状態のそれぞれにおける、第１の特徴量の傾向を表す第１の代表値と、第２の特徴量の傾向を表す第２の代表値とを含む代表値の組を記憶している。出力部は、第１の特徴量と第２の特徴量とを含む特徴量の組が示すパターンに合致する代表値の組の移動状態を示す情報を出力する。

１つの側面によれば、装置が置かれている移動状態の判別精度を向上させることができる。

第１の実施形態に係る装置のブロック構成を例示する図である。 磁気センサで検出される磁気を示す図である。 磁気を周波数領域に変換した図である。 第１の周波数範囲の成分と、第２の周波数範囲の成分とを例示する図である。 第１の実施形態に係る移動状態情報を例示する図である。 第１の実施形態に係る移動状態の通知処理を例示する図である。 各移動状態の一致度を例示する図である。 第２の実施形態に係る装置のブロック構成を例示する図である。 第２の実施形態に係る移動状態情報を例示する図である。 第２の実施形態に係る移動状態の通知処理を例示する図である。 第２の実施形態の変形例に係る移動状態の判別処理を例示する図である。 実施形態に係る電子機器と、電子機器を備える装置とを実現するための装置のハードウェア構成を例示する図である。

以下、図面を参照しながら、本発明のいくつかの実施形態について詳細に説明する。なお、複数の図面において対応する要素には同一の符号を付す。

＜第１の実施形態＞
第１の実施形態では、例えば、３軸の磁気センサで検出されている３軸の磁気（μＴ）の値から、所定の周波数以下の成分を含む第１の周波数範囲の成分が抽出され、得られた第１の周波数範囲の成分の磁気の値が第１の磁気ベクトルとして取得される。また、同様に、３軸の磁気センサで検出されている３軸の磁気の値から、所定の周波数以下の成分を含まない第２の周波数範囲の成分が抽出され、得られた第２の周波数範囲の成分の磁気の値が第２の磁気ベクトルとして取得される。そして、第１の磁気ベクトルの大きさを第１の特徴量、及び第２の磁気ベクトルの大きさを第２の特徴量として用い、第１の特徴量と第２の特徴量との組が示すパターン（傾向）から装置が置かれている移動状態が判別される。なお、第１の特徴量と、第２の特徴量とを用いて装置が置かれている移動状態を判別するのは、例えば、以下のことが考えられるためである。

例えば、装置が静止している状態では、装置に備えられている磁気センサで検出される磁気は、装置に対する北方位が変化しないため、一定の値を示す。この場合、磁気センサで検出された磁気に含まれる周波数成分は、例えば、周波数：０Ｈｚの直交成分となる。

また、例えば、ユーザが保持した装置を動かした場合、装置の動きに応じて装置に対する北方位は変化するため、装置に備えられている磁気センサで検出される磁気は変化する。例えば、ユーザが装置を保持しながら歩行したり、方向転換したり、装置を振ったり、装置を回したりすると、装置の位置や向きなどの変化に応じて装置に備えられている磁気センサで検出される磁気は変化する。この場合、磁気の変化はユーザが体を動かすことができる速さに応じた変化となるため、例えば、所定の周波数以下の周波数成分の変化に収まると推定できる。なお、所定の周波数は、例えば、所定の周波数以下の成分に、ユーザが保持した装置を動かすことで生じる磁気の変化が含まれるように設定されてよい。所定の周波数は、例えば、１〜３Ｈｚの周波数であってよい。

一方、装置が置かれている移動状態が電車や自動車などで移動している移動状態であるとする。この場合、例えば、付近に存在する５０Ｈｚなどの高速に回転するモータが発する磁力に起因して、磁気センサで検出される磁気には、所定の周波数よりも高周波数側にある周波数成分に変化が生じる。また、別な例として、装置が置かれている移動状態が電車や自動車などで移動している移動状態である場合に、装置は、強力な磁力を帯びた複数の電線や磁性を帯びた複数の鉄骨等の下を高速で通過することがある。それにより、磁気センサで検出される磁気には所定の周波数よりも高周波数側の周波数成分に変化が生じる。そして、この様な、所定の周波数よりも高周波数側の周波数成分の磁気の変化は、例えば、装置の移動状態が静止している状態や歩行している状態ではほとんど発生しない。

また、装置が置かれている移動状態が電車や自動車などで移動している状態である場合、装置の付近にモータや電線などの磁力を発する多くの物体が存在する状況が多い。そのため、電車や自動車などで移動している状態では、所定の周波数以下の周波数成分についても静止や歩行している状態よりも多く発生する傾向がある。

また更に、電車に乗っている状態と自動車に乗っている状態とを比較すると、例えば電車においては移動中に高頻度で電線を通過するが、自動車はその限りではなく、所定の周波数以下の周波数成分は電車の方が多く発生する傾向がある。一方で、自動車に乗っている状態の方が、例えば別の自動車やオートバイクなどが備えるモータが付近に複数存在することが多い。そのため、自動車に乗っている状態の方が所定の周波数よりも高周波数側の周波数成分は多く発生する傾向がある。

同様に、自転車についても、所定の周波数以下の周波数成分は、電車及び自動車と比較して少なく、一方、歩行や静止の状態よりは、付近に磁力を発する物体が存在する状況が多くなるため、多くなる。また、所定の周波数よりも高周波数側の周波数成分は、高速で回転する自転車のタイヤのフレームの影響で、例えば歩行や静止の状態よりも多くなる。

結果として、例えば、所定の周波数以下の周波数成分と所定の周波数よりも高周波数側の周波数成分とをそれぞれの移動状態の間で比較すると、その量が示す傾向には差が生じる。そのため、第１の実施形態では、例えば、磁気センサで検出されている磁気の値から、所定の周波数以下の成分を含む第１の周波数範囲の成分を抽出し、得られた第１の周波数範囲の成分の磁気の値を第１の磁気ベクトルとして取得する。また、同様に、磁気センサで検出されている磁気の値から、所定の周波数以下の成分を含まない第２の周波数範囲の成分を抽出し、得られた第２の周波数範囲の成分の磁気の値を第２の磁気ベクトルとして取得する。そして、第１の磁気ベクトルの大きさである第１の特徴量と、第２の磁気ベクトルの大きさである第２の特徴量とを用いて装置が置かれている移動状態を判別する。これにより、移動状態の判別精度を向上させることができる。

以下、図１から図７を参照して第１の実施形態を更に詳細に説明する。
図１は、第１の実施形態に係る装置１０のブロック構成を例示する図である。装置１０は、磁気センサ２０と、制御部３０と、電子機器１００とを含む。なお、装置１０は、例えば、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、又はウェアラブル端末などの磁気センサ２０を含む装置であってよい。電子機器１００は、例えば、磁気センサ２０及び制御部３０と接続されている。磁気センサ２０は、例えば、３軸の地磁気センサなどの磁気センサである。

電子機器１００は、例えば、制御部１０１及び記憶部１１０を含む。制御部１０１は、例えば、取得部１０２、及び出力部１０３を含む。記憶部１１０は、例えば、後述する移動状態情報５００及びプログラムを記憶してよい。これらの機能部及び記憶部１１０に格納されている情報の詳細については後述する。

そして、電子機器１００の制御部１０１は、例えば、磁気センサ２０で検出された磁気に基づいて、装置１０が置かれている移動状態を判別する。なお、制御部１０１は、例えば、判別した移動状態を、装置１０の制御部３０に通知してよい。装置１０の制御部３０は、例えば、プログラムを実行することでアプリケーションを稼働していてよく、アプリケーションは、通知された移動状態を利用してよい。装置１０の制御部３０は、例えば、装置１０の各部を制御してよい。

図２は、磁気センサ２０で検出される磁気を示す図である。なお、図２においては、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸のそれぞれの磁気が示されている。Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸は、例えば、磁気センサ２０から異なる３つの方向へととられた互いに直交する軸であってよい。図２において、縦軸は、磁気（μＴ：マイクロテスラ）であり、横軸は時間（ｓ：秒）である。図２では、磁気センサ２０によりＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の方向の磁気が検出されており、検出されたＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の磁気の値は、例えば、北方位を示す磁気ベクトルとして用いることができる。

また、図３は、図２に示す時間領域の各軸の磁気を、周波数領域に変換した図である。図３において、縦軸は、磁気（μＴ：マイクロテスラ）であり、横軸は周波数（Ｈｚ：ヘルツ）である。

そして、第１の実施形態では電子機器１００の制御部１０１は、磁気センサ２０で検出されている磁気（μＴ）から、所定の周波数以下の成分を含む第１の周波数範囲の成分と、所定の周波数以下の成分を含まない第２の周波数範囲の成分とを抽出する。図４は、所定の周波数以下の成分を含む第１の周波数範囲の成分と、所定の周波数以下の成分を含まない第２の周波数範囲の成分とを例示する図である。なお、所定の周波数は、上述のように、例えば、所定の周波数以下の周波数成分に、ユーザが保持した装置１０を動かすことで生じる磁気の変化が含まれるように設定されてよい。所定の周波数は、例えば、１〜３Ｈｚの周波数であってよい。所定の周波数以下の成分を含む第１の周波数範囲は、例えば、０Ｈｚから所定の周波数までの周波数範囲であってよく、或いは別の周波数範囲であってもよい。所定の周波数以下の成分を含まない第２の周波数範囲は、所定の周波数よりも高周波数側にある周波数範囲であってよい。第２の周波数範囲は、例えば、５０Ｈｚなどの高速に回転するモータや強力な磁力を帯びた複数の電線や磁性を帯びた複数の鉄骨等の下を高速で通過することに起因して発生する外乱による磁気の変化が検出できる範囲に設定されてよい。第２の周波数範囲の上限の周波数は、例えば、５００〜２ｋＨｚであってよい。

そして、制御部１０１は、磁気センサ２０で検出されている各軸の磁気から第１の周波数範囲の成分の値を抽出し、得られた各軸の値をベクトル成分とする第１の磁気ベクトルを取得する。また、同様に、制御部１０１は、磁気センサ２０で検出されている各軸の磁気から第２の周波数範囲の成分の値を抽出し、得られた各軸の値をベクトル成分とする第２の磁気ベクトルを取得する。そして、制御部１０１は、得られた第１の磁気ベクトルの大きさを第１の特徴量として取得する。また同様に、制御部１０１は、得られた第２の磁気ベクトルの大きさを第２の特徴量として取得する。

また、電子機器１００は、例えば、判別する移動状態ごとの第１の特徴量と第２の特徴量との傾向を表す代表値を含む移動状態情報５００を記憶部１１０に記憶している。図５は、移動状態情報５００を例示する図である。図５では移動状態情報５００は、静止、歩行、自転車、自動車、及び電車のそれぞれの移動状態における、第１の特徴量の傾向を表す第１の代表値と、第２の特徴量の傾向を表す第２の代表値とを含んでいる。なお、第１の代表値及び第２の代表値は、例えば、それぞれの移動状態において計測された複数の第１の特徴量、及び複数の第２の特徴量をそれぞれ代表する値であってよい。例えば、電車に乗っている状態に対する第１の代表値は、電車に乗っている状態で磁気センサ２０により検出された複数の磁気から取得された複数の第１の特徴量の平均値、中央値、又は最頻値などの統計値であってよい。また同様に、電車に乗っている状態に対する第２の代表値は、電車に乗っている状態で磁気センサ２０により検出された複数の磁気から取得された複数の第２の特徴量の平均値、中央値、最頻値などの統計値であってよい。その他の移動状態についても、同様に代表値を取得することができる。

そして、電子機器１００の制御部１０１は、例えば、磁気センサ２０で検出された磁気から取得された第１の特徴量及び第２の特徴量の組を、移動状態情報５００に含まれる移動状態ごとの第１の代表値及び第２の代表値の組と比較する。それによって、装置１０が置かれている移動状態を判別する。以下、第１の実施形態に係る移動状態の通知処理を説明する。

図６は、第１の実施形態に係る移動状態の通知処理を例示する図である。図６の動作フローは例えば、電子機器１００の制御部１０１に移動状態の判別を指示する信号が入力されると開始してよい。

ステップ６０１（以降、ステップを“Ｓ”と記載し、例えば、Ｓ６０１と表記する）において制御部１０１は、磁気センサ２０から入力される３軸の磁気の値から所定の周波数以下の成分を含む第１の周波数範囲の成分を抽出し、第１の磁気ベクトルを特定する。なお、磁気センサ２０から入力される３軸の磁気の値からの第１の周波数範囲の成分の抽出は、例えば、ローパスフィルタ又は移動平均を用いて実施することができる。また、制御部１０１は、磁気センサ２０から入力される３軸の磁気の値から所定の周波数以下の成分を含まない第２の周波数範囲の成分を抽出し、第２の磁気ベクトルを特定する。磁気センサ２０から入力される３軸の磁気の値からの第２の周波数範囲の成分の抽出は、例えば、ハイパスフィルタを用いて実施することができる。フィルタには、例えば、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタ、及びＩＩＲ（Infinite Impulse Response）フィルタを用いることができる。

Ｓ６０２において、制御部１０１は、第１の磁気ベクトルの大きさを、第１の特徴量として取得する。また、制御部１０１は、第２の磁気ベクトルの大きさを、第２の特徴量として取得する。

Ｓ６０３において制御部１０１は、得られた第１の特徴量と第２の特徴量との組を、移動状態情報５００に含まれる各移動状態における第１の代表値と、第２の代表値との組と比較する。そして、制御部１０１は、第１の特徴量と第２の特徴量との組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態を特定する。

第１の特徴量と第２の特徴量との組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態の特定は、例えば、以下のように実行されてよい。まず、制御部１０１は、第１の特徴量の一致度と、第２の特徴量の一致度とを以下の式１を用いて計算する。
一致度＝｜移動状態の代表値−特徴量｜／移動状態の代表値 ・・・式１

例えば、Ｓ６０２で得られた第１の特徴量が１００であったとする。この場合、移動状態情報５００の静止の第１の代表値は８０であるため、第１の特徴量の一致度は、｜８０−１００｜／８０＝０．２５となる。また、移動状態情報５００の歩行の第１の代表値は１００であるため、第１の特徴量の一致度は｜１００−１００｜／１００＝０となる。例えば、この様にして各移動状態における第１の特徴量の一致度を算出することができる。また、Ｓ６０２で得られた第２の特徴量についても、同様に式１を用いて各移動状態における第２の特徴量の一致度を算出することができる。

続いて、制御部１０１は、例えば、移動状態ごとに算出された第１の特徴量の一致度と、第２の特徴量の一致度とを用いて移動状態の一致度を求める。移動状態の一致度は、例えば、第１の特徴量の一致度と第２の特徴量の一致度の平均値などの統計値であってよい。図７は、各移動状態の一致度を例示する図である。

そして、制御部１０１は、各移動状態の一致度を比較することで、第１の特徴量と第２の特徴量との組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態を特定する。例えば、制御部１０１は、移動状態の一致度が最も低い移動状態を、第１の特徴量と第２の特徴量との組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態として特定してよい。

Ｓ６０４において制御部１０１は、特定した移動状態を示す情報を出力する。例えば、制御部１０１は、装置１０の制御部３０が稼働させている移動状態を利用するアプリケーション（例えば、上位プログラム）に、特定された移動状態を示す情報を出力してよい。制御部１０１が特定した移動状態を示す情報を出力すると、本動作フローは終了する。なお、装置１０の制御部３０が稼働させている移動状態を利用するアプリケーションは、例えば、日常生活の変化を振り返るライフログ機能や健康支援機能、及びユーザの現在の移動状態に適した広告などを配信するために、通知された移動状態を利用してよい。

図６の動作フローにおいて、Ｓ６０１〜Ｓ６０２の処理では、電子機器１００の制御部１０１は、例えば、取得部１０２として機能する。また、Ｓ６０３〜Ｓ６０４の処理では、電子機器１００の制御部１０１は、例えば、出力部１０３として機能する。

以上で述べた様に、第１の実施形態では磁気センサ２０で検出された磁気から所定の周波数以下の成分を含む第１の周波数範囲の成分が抽出され第１の磁気ベクトルが取得される。また、磁気センサ２０で検出された磁気から所定の周波数以下の成分を含まない第２の周波数範囲の成分が抽出され第２の磁気ベクトルが取得される。そして、第１の磁気ベクトルの大きさである第１の特徴量と、第２の磁気ベクトルの大きさである第２の特徴量との組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態を特定することで、装置１０が置かれている移動状態が判別されている。上述のように、第１の特徴量にはユーザが保持した装置１０を動かすことで生じる磁気の変動、及び付近の磁力を発する物体の影響が反映されやすい。一方、第２の特徴量には、例えば、高速に回転するモータや、磁力を帯びた複数の電線や鉄骨等の下を高速で通過することに起因して発生する外乱による磁気の変化が反映されやすい。そのため、これらの第１の特徴量と第２の特徴量との組を用いて装置１０が置かれている移動状態を判別することで、高精度に移動状態を判別することができる。

＜第２の実施形態＞
上述のように、例えば、装置１０が静止している状態では、磁気センサ２０で検出される北方位を示す磁気ベクトルの向きは一定の方向を示す。しかしながら、モータなどの周囲に存在する磁力を発生する物体の存在で、磁気センサ２０で計測される北方位を示す磁気ベクトルの向きは変化する。

例えば、電車ではレールと並行に電線が敷設されている。そのため、電車に乗っている状態では装置１０は、高頻度で電線の下を通過することになり、この場合に、例えば重力加速度の方向に磁気ベクトルの向きの変化が表れることがある。一方、例えば自動車の場合には、周囲に別の自動車が走ることがしばしばあり、この様な別の自動車の高速に回転するモータが発する磁力の影響で、水平方向に磁気ベクトルの向きの変化が表れることがある。即ち、磁気ベクトルの向きは、移動状態に応じて重力加速度の方向と水平方向に異なる変化の傾向を示し得る。

そこで、第２の実施形態では磁気ベクトルの向きの変化を捕らえるために、第１の磁気ベクトルと、第２の磁気ベクトルを重力加速度の方向（重力方向）の成分と、水平方向（重力加速度の方向に垂直な方向）の成分とに分解して、特徴量を取得する。

また、第２の実施形態では、加速度センサで検出された加速度ベクトルも移動状態の判定に用いる。なお、加速度ベクトルについても、移動状態に応じて、加速度ベクトルの表れやすい向きは異なる。例えば、歩行している状態では、装置１０を保持するユーザの歩行の際の体の上下の動きに応じた加速度が、重力加速度の方向に現れる傾向がある。自転車などではこのような上下の動きは少ない。一方で、自転車の方が歩行と比較して移動速度が速い傾向があるため、水平方向の加速度は自転車の方が歩行よりも大きくなる傾向がある。

そのため、第２の実施形態では、加速度ベクトルについても重力加速度の方向の成分と、水平方向の成分とに分解して、特徴量を取得する。

そして、第２の実施形態では制御部１０１は、第１の磁気ベクトルと、第２の磁気ベクトルと、加速度ベクトルとのそれぞれから重力加速度の方向の成分の特徴量と、水平方向の成分の特徴量とを抽出し、得られた６つの特徴値の組を用いて、移動状態を判別する。

図８は、第２の実施形態に係る装置１０のブロック構成を例示する図である。図８に示す装置１０は、図１の第１の実施形態に係る装置１０に加えて、更に加速度センサ４０を含む。電子機器１００は、例えば、加速度センサ４０と接続されていてよい。加速度センサ４０で検出される加速度ベクトルは、例えば、加速度センサ４０から異なる３つの方向へととられた互いに直交するＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の座標系で表されてよい。

電子機器１００は、例えば、制御部１０１及び記憶部１１０を含む。制御部１０１は、例えば、取得部１０２、及び出力部１０３を含む。記憶部１１０は、例えば、後述する移動状態情報９００及びプログラムを記憶してよい。

図９は、第２の実施形態に係る移動状態情報９００を示す図である。移動状態情報９００は、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルの重力加速度の方向の特徴量と水平方向の特徴量に対する代表値を移動状態ごとに含む。なお、これらの特徴量の代表値は、例えば、それぞれの移動状態において取得された複数の特徴量を代表する値であってよい。例えば、電車に乗っている状態での第１の磁気ベクトルの重力加速度の方向の特徴量の代表値は、電車に乗っている状態で取得された複数の第１の磁気ベクトルの重力加速度の方向の特徴量の平均値、中央値、最頻値などの統計量であってよい。また同様に、例えば、自動車に乗っている状態での第２の磁気ベクトルの水平方向の特徴量の代表値は、自動車に乗っている状態で取得された複数の第２の磁気ベクトルの水平方向の特徴量の平均値、中央値、最頻値などの統計量であってよい。その他の特徴量の移動状態ごとの代表値についても、同様に取得することができる。

また、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向の特徴量は、例えば以下のように算出されてよい。まず、制御部１０１は、加速度センサ４０で検出される検出値に基づいて重力加速度を表す重力加速度ベクトルを算出する。続いて、制御部１０１は、重力加速度ベクトルを正規化した重力加速度単位ベクトルを算出する。制御部１０１は、重力加速度単位ベクトルと、第１の磁気ベクトルとの内積を計算し、得られた値を第１の磁気ベクトルの重力加速度の方向の特徴量として用いてよい。同様に、制御部１０１は、重力加速度単位ベクトルと、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれとの内積を計算し、得られた値を第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルの重力加速度の方向の特徴量としてそれぞれ用いてよい。

また、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの水平方向の特徴量は、例えば、以下のように算出されてよい。例えば、制御部１０１は、重力加速度単位ベクトルと、第１の磁気ベクトルとの外積を計算し、得られた法線ベクトルの大きさを第１の磁気ベクトルの水平方向の特徴量として用いてよい。同様に、制御部１０１は、重力加速度単位ベクトルと、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれとの外積を計算し、得られた法線ベクトルの大きさを第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルの水平方向の特徴量としてそれぞれ用いてよい。

図１０は、第２の実施形態に係る移動状態の通知処理を例示する図である。図１０の動作フローは例えば、電子機器１００の制御部１０１に移動状態の判別を指示する信号が入力されると開始してよい。

Ｓ１００１において電子機器１００の制御部１０１は、磁気センサ２０から入力される３軸の磁気の値から所定の周波数以下の成分を含む第１の周波数範囲の成分を抽出し、第１の磁気ベクトルを特定する。また、制御部１０１は、磁気センサ２０から入力される３軸の磁気の値から所定の周波数以下の成分を含まない第２の周波数範囲の成分を抽出し、第２の磁気ベクトルを特定する。なお、Ｓ１００１の処理は、例えば、Ｓ６０１と同様に実行されてよい。Ｓ１００２において制御部１０１は、加速度センサ４０から入力される検出値から加速度ベクトルと重力加速度単位ベクトルとを取得する。

Ｓ１００３において制御部１０１は、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれから重力加速度の方向の特徴量を取得する。例えば、制御部１０１は、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれと、重力加速度単位ベクトルとの内積を計算する。それによって、制御部１０１は、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向の特徴量を取得してよい。

Ｓ１００４において制御部１０１は、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれから水平方向の特徴量を取得する。例えば、制御部１０１は、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれと、重力加速度単位ベクトルとの外積を計算し、それぞれの法線ベクトルを取得する。そして、制御部１０１は、得られたそれぞれの法線ベクトルの大きさを第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルの水平方向の特徴量として取得してよい。

Ｓ１００５において制御部１０１は、得られた第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向と水平方向の特徴量の組を、移動状態情報９００に含まれる各移動状態における特徴量の代表値の組と比較する。そして、制御部１０１は、得られた特徴量の組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態を特定する。

なお、Ｓ１００５における各特徴量の組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態の特定は、例えば、Ｓ６０３と同様に一致度を算出することで実行されてよい。まず、制御部１０１は、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向と水平方向の特徴量と、各移動状態の代表値との一致度を上述の式１を用いて算出する。

続いて、制御部１０１は、例えば、移動状態ごとに算出された第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向と水平方向の特徴量の一致度を用いて移動状態の一致度を求める。移動状態の一致度は、例えば、移動状態ごとの第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向と水平方向の特徴量の一致度の平均値などの統計値であってよい。図７は、各移動状態に対する一致度を例示する図である。

そして、制御部１０１は、各移動状態の一致度を比較することで、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向と水平方向の特徴量の組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態を特定する。例えば、制御部１０１は、移動状態の一致度が最も低い移動状態を、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向と水平方向の特徴量の組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態として特定してよい。

Ｓ１００６において制御部１０１は、特定した移動状態を示す情報を出力し、本動作フローは終了する。なお、Ｓ１００６において制御部１０１は、例えば、装置１０の制御部３０が稼働させている移動状態を利用するアプリケーションに、特定した移動状態を示す情報を出力してよい。

図１０の動作フローにおいて、Ｓ１００１〜Ｓ１００４の処理では、電子機器１００の制御部１０１は、例えば、取得部１０２として機能する。また、Ｓ１００５〜Ｓ１００６の処理では、電子機器１００の制御部１０１は、例えば、出力部１０３として機能する。

以上で述べた様に、第２の実施形態では制御部１０１は、第１の磁気ベクトルと、第２の磁気ベクトルとから重力加速度の方向の成分の大きさを表す特徴量と、水平方向の成分の大きさを表す特徴量とを抽出する。また更に、制御部１０１は、加速度ベクトルからも重力加速度の方向の成分の大きさを表す特徴量と、水平方向の成分の大きさを表す特徴量とを抽出する。そして、制御部１０１は、得られた重力加速度の方向と水平方向のそれぞれの特徴量を用いて、装置１０が置かれている移動状態を判別する。上述のように、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルの向きは、移動状態に応じて異なる変化の傾向を示し得る。そのため、各特徴量を重力加速度の方向の成分と、水平方向の成分とに分解することで、更に装置１０が置かれている移動状態の判別精度を向上させることができる。

なお、第２の実施形態では、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルの重力加速度の方向の成分の特徴量と、水平方向の成分の特徴量とを用いて移動状態を判別する場合を例示している。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、これらの特徴量のうちの一部の特徴量は、移動状態の判別に用いられなくてもよく、また、取得されなくてもよい。即ち、例えば、第１の磁気ベクトル、第２の磁気ベクトルの重力加速度の方向の成分の特徴量と、水平方向の成分の特徴量とを用いて第２の実施形態に係る移動状態の判別が実行されてもよい。しかしながら、例えば、これらの特徴量のうちのより多くの特徴量を用いて第２の実施形態に係る移動状態の判別を実行することで、装置１０が置かれている移動状態の判別精度を向上させることができる。

＜第２の実施形態の変形例＞
第２の実施形態の変形例では、更に、前回出力した移動状態を用いて、移動状態の判別を所定の移動状態に限定する場合を例示する。例えば、装置１０を保持するユーザが、乗り物に乗って移動している移動状態にある場合、次の移動状態への遷移は、乗り物を降りた際に起こることが推定される。この場合、次の移動状態は、例えば、歩行している状態、及び静止している状態であることが推定できる。一方で、装置１０を保持するユーザが、乗り物に乗って移動している移動状態にある場合、例えば、別の乗り物に乗って移動している移動状態に直接遷移することはあまり起こらないと考えられる。即ち、例えば、自動車に乗っている状態から、電車や自転車に乗っている状態へと直接遷移することは起こらないと推定できる。

そのため、第２の実施形態の変形例では、前回の移動状態が乗り物による移動状態である場合、装置１０が置かれている移動状態の遷移先を、乗り物に乗っている移動状態以外の例えば、静止している移動状態、又は歩行している移動状態に限定する。

なお、第２の実施形態の変形例において装置１０は、図８のブロック構成を有していてよい。また、記憶部１１０は、図９の移動状態情報９００を記憶していてよい。そして、第２の実施形態の変形例では制御部１０１は、図１０の移動状態の通知処理を実行してよい。しかしながら、第２の実施形態の変形例では、制御部１０１は、Ｓ１００５の処理の代わりに、例えば、図１１の動作フローを実行する。

図１１は、第２の実施形態の変形例において、第２の実施形態のＳ１００５の処理の代わりに実行される移動状態の判別処理を例示する図である。図１１の動作フローは、例えば、図１０のＳ１００５に進むと開始してよい。

Ｓ１１０１において制御部１０１は、各移動状態に対する一致度を算出する。各移動状態に対する一致度は、例えば、Ｓ１００５の説明で例示したように算出されてよい。

Ｓ１１０２において制御部１０１は、前回出力した移動状態を取得する。前回出力した移動状態は、例えば、後述する１１０５の処理を前回実行した際に、記憶部１１０に記憶されていてよい。そして、制御部１０１は、Ｓ１１０２の処理では前回出力した移動状態を記憶部１１０から読み出してよい。

Ｓ１１０３において制御部１０１は、Ｓ１１０１で算出した各移動状態の一致度のうちで、一致度の最も低い移動状態が、前回出力した移動状態と同じであるか否かを判定する。一致度の最も低い移動状態が前回出力した移動状態と同じである場合（Ｓ１１０３がＹｅｓ）、フローはＳ１１０４へと進む。Ｓ１１０４において制御部１０１は、移動状態を前回出力した移動状態と同じ移動状態に判別する。Ｓ１１０５において制御部１０１は、判別された移動状態を記憶部１１０に記録する。

一方、Ｓ１１０３において、一致度の最も低い移動状態が前回出力した移動状態と異なる場合（Ｓ１１０３がＮｏ）、フローはＳ１１０６へと進む。Ｓ１１０６において制御部１０１は、前回出力した移動状態が、歩行している状態、又は静止している状態であるか否かを判定する。前回出力した移動状態が歩行している状態又は静止している状態である場合（Ｓ１１０６がＹｅｓ）、フローはＳ１１０７へと進む。Ｓ１１０７において制御部１０１は、自動車の移動状態の一致度が最も高いか否かを判定する。Ｓ１１０７において自動車の移動状態の一致度が最も高い場合（Ｓ１１０７がＹｅｓ）、フローはＳ１１０８へと進み、制御部１０１は、移動状態を自動車に乗っている状態と判別し、フローはＳ１１０５へと進む。一方、Ｓ１１０７において自動車の移動状態の一致度が最も高くはない場合（Ｓ１１０７がＮｏ）、フローはＳ１１０９へと進む。

Ｓ１１０９において制御部１０１は、電車の移動状態の一致度が最も高いか否かを判定する。Ｓ１１０９において電車の移動状態の一致度が最も高い場合（Ｓ１１０９がＹｅｓ）、フローはＳ１１１０へと進み、制御部１０１は、移動状態を電車に乗っている状態と判別し、フローはＳ１１０５へと進む。一方、Ｓ１１０９において電車の移動状態の一致度が最も高くはない場合（Ｓ１１０９がＮｏ）、フローはＳ１１１１へと進む。

Ｓ１１１１において制御部１０１は、自転車の移動状態の一致度が最も高いか否かを判定する。Ｓ１１１１において自転車の移動状態の一致度が最も高い場合（Ｓ１１１１がＹｅｓ）、フローはＳ１１１２へと進み、制御部１０１は、移動状態を自転車に乗っている状態と判別し、フローはＳ１１０５へと進む。一方、Ｓ１１１１において自転車の移動状態の一致度が最も高くはない場合（Ｓ１１１１がＮｏ）、フローはＳ１１１３へと進む。

Ｓ１１１３において制御部１０１は、歩行の移動状態の一致度が、静止の移動状態の一致度よりも高いか否かを判定する。Ｓ１１１３において歩行の移動状態の一致度が、静止の移動状態の一致度よりも高い場合（Ｓ１１１３がＹｅｓ）、フローはＳ１１１４へと進み、制御部１０１は、移動状態を歩行している状態と判別し、フローはＳ１１０５へと進む。一方、Ｓ１１１３において歩行の移動状態の一致度が、静止の移動状態の一致度よりも高くはない場合（Ｓ１１１３がＮｏ）、フローはＳ１１１５へと進む。Ｓ１１１５において制御部１０１は、移動状態を静止している状態と判別し、フローはＳ１１０５へと進む。

また、Ｓ１１０６において前回出力した移動状態が歩行している状態又は静止している状態でない場合（Ｓ１１０６がＮｏ）、移動状態は乗り物に乗っている状態であると考えられる。この場合、別の乗り物に乗って移動している移動状態に直接遷移することは起こらないと考えられる。そのため、制御部１０１は、フローをＳ１１１３へと進めて、次の移動状態を、例えば、歩行している状態、及び静止している状態などの乗り物に乗っていない状態に限定する。

そして、上述のように、Ｓ１１０５において制御部１０１は、判別された移動状態を記憶部１１０に記録し、本動作フローは終了し、フローはＳ１００６へと進む。そして、第２の実施形態の変形例では、制御部１０１は、Ｓ１００６においてＳ１１０４、Ｓ１１０８、Ｓ１１１０、Ｓ１１１２、Ｓ１１１４、Ｓ１１１５のいずれかで判別された移動状態を示す情報を出力する。

図１１の動作フローにおいて、電子機器１００の制御部１０１は、例えば、出力部１０３として機能する。

以上で述べた様に、第２の実施形態の変形例では、前回の移動状態が乗り物に乗っている移動状態である場合、装置１０が置かれている移動状態の遷移先を乗り物に乗っている移動状態以外の例えば、静止している移動状態、又は歩行している移動状態に限定する。これにより、装置１０が置かれている移動状態の判別精度を更に向上させることができる。

従って、上述の実施形態によれば、装置１０が置かれている移動状態の判別精度を向上させることができる。例えば、加速度センサ４０で検出された加速度をそのまま用いて移動状態を判定した場合、ユーザが装置１０を手で振ったりすることで実際の移動状態とは異なる移動状態に判定されてしまうことがある。或いは、例えば、磁気センサ２０で検出された磁気をそのまま用いて移動状態を判別した場合、扇風機や洗濯機などが発する磁気等の外乱の影響で移動状態を誤判別してしまうことがある。しかしながら、上述の実施形態によれば、装置１０が置かれている移動状態の判別精度が向上するため、このような場合にも移動状態の誤判別を抑制することができる。

以上において、実施形態を例示したが、実施形態はこれらに限定されるものではない。例えば、上述の動作フローは例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。可能な場合には、動作フローは、処理の順番を変更して実行されてもよく、別に更なる処理を含んでもよく、又は、一部の処理が省略されてもよい。例えば、別の実施形態においては、Ｓ１００３の処理とＳ１００４の処理とは順序を入れ替えて実行されてもよい。

また、移動状態は、例えば、飛行機に乗っている状態、船に乗っている状態、オートバイクに乗っている状態など、更なる別の移動状態を含んでもよい。また、上述の特徴量の一致度の算出、移動状態の一致度の算出、及び一致度を用いた合致する代表値の組の移動状態の特定は例示であり、その他の手法を用いて一致度の算出や、合致する代表値の組の移動状態の特定が実行されてもよい。

図１２は、実施形態に係る電子機器１００と、電子機器１００を備える装置１０とを実現するための装置１２００のハードウェア構成を例示する図である。図１２の装置１２００を実現するためのハードウェア構成は、例えば、プロセッサ１２０１、メモリ１２０２、通信装置１２０３、出力装置１２０４、磁気センサ２０、加速度センサ４０、電子機器１２２０を備える。なお、プロセッサ１２０１、メモリ１２０２、通信装置１２０３、出力装置１２０４、電子機器１２２０は、例えば、バス１２１０を介して互いに接続されている。

プロセッサ１２０１は、メモリ１２０２を利用してプログラムを実行することにより、上述の制御部３０として動作してよい。プロセッサ１２０１は、例えば、ユーザの日常生活を振り返るためのライフログを記録するアプリケーション、健康支援アプリケーション、ユーザの現在の状態に適した情報や広告を配信するアプリケーションなどを稼働させてよい。そして、プロセッサ１２０１は、後述するプロセッサ１２２１から入力される装置１２００の移動状態を、稼働中のアプリケーションにおいて利用してよい。プロセッサ１２０１は、装置１２００の各部を制御してよい。

メモリ１２０２は、例えば半導体メモリであり、ＲＡＭ領域及びＲＯＭ領域を含んでいてよい。なお、ＲＡＭは、Random Access Memoryの略称である。また、ＲＯＭは、Read Only Memoryの略称である。通信装置１２０３は、プロセッサ１２０１の指示に従ってネットワークを介してデータを送受信する。出力装置１２０４は、例えば、ディスプレーなどの表示装置、及びスピーカなどの音声装置を含んでよい。

また、装置１２００は、例えば、磁気センサ２０を含む。磁気センサ２０は、例えば、３軸の地磁気センサである。また、装置１２００は、例えば、加速度センサ４０を含んでいてよい。

また、電子機器１２２０は、例えば、マイクロコントローラ及びマイクロコンピュータであってよい。また、別の実施形態では、電子機器１２２０は、例えばデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）であってもよい。電子機器１２２０は、例えば、プロセッサ１２２１及びメモリ１２２２を含む。

プロセッサ１２２１は、メモリ１２２２を利用して例えば上述の動作フローの手順を記述した状態通知プログラムを実行することにより、上述した制御部１０１として動作してよく、電子機器１００の各機能部の一部または全部の機能を提供する。プロセッサ１２２１は、例えば、磁気センサ２０及び加速度センサ４０と接続されており、これらのセンサから検出値が入力されてよい。また、プロセッサ１２２１は、センサから入力された検出値を解析した結果をプロセッサ１２０１へと出力してよい。例えば、プロセッサ１２２１は、上述のＳ６０４及びＳ１００６においてプロセッサ１２０１に、判別された移動状態を示す情報を出力してよい。

メモリ１２２２は、例えば半導体メモリであり、ＲＡＭ領域及びＲＯＭ領域を含んでいてよい。上述の記憶部１１０は、例えば、メモリ１２２２であってよい。そして、メモリ１２２２は、例えば、上述の移動状態情報５００、及び移動状態情報９００などの情報を記憶していてよい。また、メモリ１２２２には、上述のＳ１１０５において、前回出力した移動状態が記憶されてよい。

なお、図１２を参照して述べた装置１２００のハードウェア構成は、例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能部の一部または全部の機能がＦＰＧＡ及びＳｏＣなどによるハードウェアとして実装されてもよい。なお、ＦＰＧＡは、Field Programmable Gate Arrayの略称である。ＳｏＣは、System-on-a-chipの略称である。また、例えば、磁気センサ２０で検出された磁気からの第１の磁気ベクトル及び第２の磁気ベクトルの取得は、プロセッサ１２２１がローパスフィルタ、ハイパスフィルタ及びバンドパスフィルタなどとして動作することで実行されてよい。また、別の実施形態では、磁気センサ２０で検出された磁気からの第１の磁気ベクトル及び第２の磁気ベクトルの取得は、ハードウェアで実装されたローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、及びバンドパスフィルタなどを用いて実行されてもよい。

以上において、いくつかの実施形態について説明した。しかしながら、実施形態は上記の実施形態に限定されるものではなく、上述の実施形態の各種変形形態及び代替形態を包含するものとして理解されるべきである。例えば、各種実施形態は、その趣旨及び範囲を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できることが理解されよう。また、前述した実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより、種々の実施形態を成すことができることが理解されよう。更には、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除して又は置換して、或いは実施形態に示される構成要素にいくつかの構成要素を追加して種々の実施形態が実施され得ることが当業者には理解されよう。

１０ 装置
２０ 磁気センサ
３０ 制御部
４０ 加速度センサ
１００ 電子機器
１０１ 制御部
１０２ 取得部
１０３ 出力部
１１０ 記憶部
１２００ 装置
１２０１ プロセッサ
１２０２ メモリ
１２０３ 通信装置
１２０４ 出力装置
１２１０ バス
１２２０ 電子機器
１２２１ プロセッサ
１２２２ メモリ

Claims (7)

1. 磁気センサで検出された磁気のうち、所定の周波数以下の成分を含む第１の周波数範囲の成分を抽出して得た第１の磁気ベクトルから第１の特徴量を取得し、及び前記磁気のうち、前記所定の周波数以下の成分を含まない第２の周波数範囲の成分を抽出して得た第２の磁気ベクトルから第２の特徴量を取得する取得部と、
   複数の移動状態のそれぞれにおける、前記第１の特徴量の傾向を表す第１の代表値と、前記第２の特徴量の傾向を表す第２の代表値とを含む代表値の組を記憶している記憶部と、
   前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを含む特徴量の組が示すパターンに合致する前記代表値の組の移動状態を示す情報を出力する出力部と、
   を含む、電子機器。
2. 前記第１の特徴量は前記第１の磁気ベクトルの大きさであり、前記第２の特徴量は前記第２の磁気ベクトルの大きさである、ことを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
3. 前記取得部は、更に、加速度センサで検出された加速度ベクトルから重力加速度の方向を特定し、
   前記第１の特徴量は前記第１の磁気ベクトルの重力加速度の方向の成分の大きさであり、
   前記第２の特徴量は前記第２の磁気ベクトルの重力加速度の方向の成分の大きさである、ことを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
4. 前記取得部は、更に、前記第１の磁気ベクトルから重力加速度の方向に垂直な成分の大きさを第３の特徴量として取得し、前記第２の磁気ベクトルから重力加速度の方向に垂直な成分の大きさを第４の特徴量として取得し、
   前記記憶部は、前記複数の移動状態のそれぞれにおける、前記第１の代表値と、前記第２の代表値と、前記第３の特徴量の傾向を表す第３の代表値と、前記第４の特徴量の傾向を表す第４の代表値とを含む前記代表値の組を記憶しており、
   前記出力部は、前記第１の特徴量と、前記第２の特徴量と、前記第３の特徴量と、前記第４の特徴量とを含む前記特徴量の組が示すパターンに合致する前記代表値の組の移動状態を示す情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の電子機器。
5. 前記取得部は、更に、前記加速度ベクトルの重力加速度の方向の成分の大きさを第５の特徴量として取得し、前記加速度ベクトルの重力加速度の方向に垂直な成分の大きさを第６の特徴量として取得し、
   前記記憶部は、前記複数の移動状態のそれぞれにおける、前記第１の代表値と、前記第２の代表値と、前記第３の代表値と、前記第４の代表値と、前記第５の特徴量の傾向を表す第５の代表値と、前記第６の特徴量の傾向を表す第６の代表値とを含む前記代表値の組を記憶しており、
   前記出力部は、前記第１の特徴量と、前記第２の特徴量と、前記第３の特徴量と、前記第４の特徴量と、前記第５の特徴量と、前記第６の特徴量とを含む前記特徴量の組が示すパターンに合致する前記代表値の組の移動状態を示す情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の電子機器。
6. 前記複数の移動状態は、静止している移動状態、歩行している移動状態、第１の乗り物に乗っている移動状態、及び第２の乗り物に乗っている移動状態を含み、
   前記記憶部は、更に、前記出力部が前回出力した移動状態を示す情報を記憶し、
   前記出力部は、前記前回出力した移動状態を示す情報が、前記第１の乗り物に乗っている移動状態を示す情報である場合、出力する移動状態を示す情報を前記静止している移動状態を示す情報、又は前記歩行している移動状態を示す情報に限定する、ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の電子機器。
7. 磁気センサで検出された磁気のうち、所定の周波数以下の成分を含む第１の周波数範囲の成分を抽出して得た第１の磁気ベクトルから第１の特徴量を取得し、及び前記磁気のうち、前記所定の周波数以下の成分を含まない第２の周波数範囲の成分を抽出して得た第２の磁気ベクトルから第２の特徴量を取得し、
   複数の移動状態のそれぞれにおける、前記第１の特徴量の傾向を表す第１の代表値と、前記第２の特徴量の傾向を表す第２の代表値とを含む代表値の組のうちで、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを含む特徴量の組が示すパターンに合致する前記代表値の組の移動状態を示す情報を出力する、
   処理を電子機器に実行させる状態通知プログラム。

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