JP2022185752A - Biological information detection system, program, and biological information detection method - Google Patents

Biological information detection system, program, and biological information detection method Download PDF

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Abstract

To provide a biological information detection system capable of securely detecting accuracy of biological information while detecting the biological information in a non-contact manner.SOLUTION: A biological information detection system 1 comprises: a signal information acquisition unit, a filter setting unit, and a biological information acquisition unit. The signal information acquisition unit acquires a plurality of pieces of signal information. The respective pieces of signal information correspond to reflection waves R from a living body M that differ from each other. Each of the plurality of pieces of signal information has a plurality of peaks in a time region. The filter setting unit sets a frequency filter on the basis of positions in a time axial direction of the plurality of peaks of the plurality of pieces of signal information. The biological information acquisition unit acquires biological information on the living body M by performing filtering processing on information based on at least one of the plurality of pieces of signal information using the frequency filter.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、生体情報検出システム、プログラム、及び、生体情報検出方法に関する。 The present invention relates to a biometric information detection system, program, and biometric information detection method.

人、又は、動物のなどの生体に関する生体情報を非接触で検出する技術が知られている（例えば、特許文献１）。特許文献１には、生体の動きに関する信号情報を取得し、取得された信号情報に対して処理を行うことが記載されている。 2. Description of the Related Art Techniques for non-contact detection of biometric information about a living body such as a person or an animal are known (for example, Patent Literature 1). Patent Literature 1 describes acquisition of signal information relating to the movement of a living body and processing of the acquired signal information.

特開２０１７－１２７３９８号公報JP 2017-127398 A

生体に関する生体情報が接触式のセンサによって検出される場合、生体の皮膚の露出、及び、露出させた部分へのセンサの取り付けなどが要される。「生体」は、例えば、人、及び、動物を含んでいる。撮像装置によって撮像された画像を用いて生体情報が検出される場合、非接触で生体情報が検出され得る。しかし、暗所では検出精度が劣化すると共に、画像を撮像するためプライバシの保護の観点における問題もあった。 When biological information about a living body is detected by a contact sensor, it is necessary to expose the skin of the living body and attach the sensor to the exposed part. A "living body" includes, for example, humans and animals. When biometric information is detected using an image captured by an imaging device, biometric information can be detected in a non-contact manner. However, in a dark place, detection accuracy is degraded, and there is also a problem in terms of privacy protection because an image is captured.

上記問題を解決するため、生体へ電磁波を送信波として照射し、生体からの反射波に基づく信号情報を取得し、取得された信号情報を処理することによって生体情報を検出する技術が考えられている。例えば、ドップラーセンサを用いて生体からのドップラー信号を取得することによって、生体情報として生体の心拍、又は、呼吸などを検出することが考えられている。このような非接触式の生体情報の検出は、接触式の生体情報の検出に比べて、ノイズの影響を受けやすく、生体情報の検出精度が確保され難い。例えば、センサと生体との間における送信波及び反射波の伝搬によって、ノイズが生じる。このノイズ又は生体の体勢に起因して、信号情報からの生体情報の抽出精度が低下するおそれがある。 In order to solve the above problems, a technology has been devised for detecting biological information by irradiating a living body with electromagnetic waves as transmission waves, acquiring signal information based on reflected waves from the living body, and processing the acquired signal information. there is For example, a Doppler sensor is used to acquire a Doppler signal from a living body to detect the heartbeat or breathing of the living body as biological information. Such non-contact biometric information detection is more susceptible to noise than contact biometric information detection, and it is difficult to ensure biometric information detection accuracy. For example, noise is generated by the propagation of transmitted and reflected waves between the sensor and the living body. Due to this noise or the posture of the living body, there is a possibility that the accuracy of extracting the living body information from the signal information may deteriorate.

本発明の一つの態様は、非接触で生体情報が検出されながら、生体情報の検出精度が確保され得る生体情報検出システムを提供することを目的とする。本発明の別の態様は、非接触で生体情報が検出されながら、生体情報の検出精度が確保され得るプログラムを提供することを目的とする。本発明のさらに別の態様は、非接触で生体情報が検出されながら、生体情報の検出精度が確保され得る生体情報検出方法を提供することを目的とする。 An object of one aspect of the present invention is to provide a biometric information detection system capable of ensuring biometric information detection accuracy while detecting biometric information in a non-contact manner. Another aspect of the present invention aims to provide a program capable of ensuring detection accuracy of biometric information while biometric information is detected in a non-contact manner. Still another aspect of the present invention aims to provide a biometric information detection method capable of ensuring biometric information detection accuracy while biometric information is detected in a non-contact manner.

本発明の一つの態様における生体情報検出システムは、信号情報取得部と、フィルタ設定部と、生体情報取得部とを備えている。信号情報取得部は、複数の信号情報を取得する。複数の信号情報の各々は、生体からの互いに異なる反射波に対応する。複数の信号情報の各々は、時間領域において複数のピークを有している。フィルタ設定部は、複数の信号情報の複数のピークの時間方向における位置に基づいて周波数フィルタを設定する。生体情報取得部は、複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報に対して周波数フィルタを用いてフィルタリング処理を行うことによって、生体の生体情報を取得する。 A biological information detection system according to one aspect of the present invention includes a signal information acquisition section, a filter setting section, and a biological information acquisition section. The signal information acquisition unit acquires a plurality of signal information. Each of the plurality of signal information corresponds to different reflected waves from the living body. Each of the multiple pieces of signal information has multiple peaks in the time domain. The filter setting unit sets the frequency filter based on the positions of the peaks of the plurality of signal information in the time direction. The biometric information acquisition unit acquires biometric information by filtering information based on at least one of the plurality of signal information using a frequency filter.

上記一つの態様において、互いに異なる反射波に対応する複数の信号情報が用いられる。このため、反射波の伝搬などによって生じたノイズ又は生体の体勢に起因して捉えづらくなった生体情報の抽出精度が、ダイバーシチ効果によって改善され得る。さらに、複数の反射波に対応する複数の信号情報のピークに基づいて周波数フィルタが設定されるため、生体情報に対応する周波数帯域が周波数フィルタによって正確に抽出され得る。この結果、非接触で生体情報が検出されながら、生体情報の検出精度が確保され得る。 In one aspect described above, a plurality of pieces of signal information corresponding to different reflected waves are used. Therefore, the diversity effect can improve the extraction accuracy of biometric information, which has become difficult to grasp due to noise caused by propagation of reflected waves or the posture of the living body. Furthermore, since the frequency filter is set based on the peaks of the multiple signal information corresponding to the multiple reflected waves, the frequency band corresponding to the biological information can be accurately extracted by the frequency filter. As a result, detection accuracy of biometric information can be ensured while biometric information is detected in a non-contact manner.

上記一つの態様において、生体情報検出システムは、ピークグループ演算部をさらに備えてもよい。ピークグループ演算部は、複数の信号情報の複数のピークの時間方向おける位置に基づいて、複数のピークグループを設定してもよい。複数のピークグループの各々は、複数のピークの少なくとも１つを含んでいてもよい。ピークグループ演算部は、各ピークグループの時間方向における位置を演算してもよい。フィルタ設定部は、ピークグループ演算部において演算された各ピークグループの時間方向における位置に基づいて、周波数フィルタを設定してもよい。この場合、複数のピークの少なくとも１つを含むピークグループの時間方向における位置に基づいて、周波数フィルタが設定される。このため、周波数フィルタによって、生体情報に対応する周波数帯域がさらに正確に抽出され得る。 In one aspect described above, the biological information detection system may further include a peak group calculator. The peak group calculator may set the plurality of peak groups based on the positions of the plurality of peaks of the plurality of signal information in the time direction. Each of the multiple peak groups may include at least one of the multiple peaks. The peak group calculator may calculate the position of each peak group in the time direction. The filter setting unit may set the frequency filter based on the position in the time direction of each peak group calculated by the peak group calculation unit. In this case, a frequency filter is set based on the position in the time direction of a peak group including at least one of the plurality of peaks. Therefore, the frequency filter can more accurately extract the frequency band corresponding to the biological information.

上記一つの態様において、生体情報検出システムは、ピークグループ選出部と、ピーク間隔演算部とをさらに備えてもよい。ピークグループ選出部は、各ピークグループの時間方向における位置に基づいて、複数のピークグループのうち少なくとも２つのピークグループを代表ピークグループとして選出してもよい。ピーク間隔演算部は、時間方向における複数の代表ピークグループの間隔を示す代表ピークグループ間隔を演算してもよい。フィルタ設定部は、ピーク間隔演算部によって演算された代表ピークグループ間隔に基づいて、周波数フィルタを設定してもよい。この場合、周波数フィルタによって、生体情報に対応する周波数帯域がさらに正確に抽出され得る。 In the one aspect described above, the biological information detection system may further include a peak group selection section and a peak interval calculation section. The peak group selection unit may select at least two peak groups from among the plurality of peak groups as representative peak groups based on the position of each peak group in the time direction. The peak interval computing unit may compute a representative peak group interval indicating an interval between a plurality of representative peak groups in the time direction. The filter setting section may set the frequency filter based on the representative peak group interval calculated by the peak interval calculating section. In this case, the frequency filter can more accurately extract the frequency band corresponding to the biological information.

上記一つの態様において、生体情報は、生体において周期的に繰り返される動作であってもよい。ピークグループ選出部は、複数のピークグループのうち、動作の周期に対して尤もらしい間隔で時間方向に位置するピークグループの組み合わせを、複数の代表ピークグループとして選出してもよい。この場合、生体の動作の周期により近い間隔で位置するピークグループの組み合わせが選出さるため、周波数フィルタによって、生体情報に対応する周波数帯域がさらに正確に抽出され得る。 In the one aspect described above, the biological information may be an action that is periodically repeated in a living body. The peak group selection unit may select, from among the plurality of peak groups, a combination of peak groups positioned in the time direction at plausible intervals with respect to the period of motion as the plurality of representative peak groups. In this case, since a combination of peak groups positioned at intervals closer to the cycle of the motion of the living body is selected, the frequency band corresponding to the biological information can be more accurately extracted by the frequency filter.

上記一つの態様において、フィルタ設定部は、複数の信号情報の複数のピークグループの時間方向における位置に基づいて演算される中心周波数を有するように周波数フィルタを設定してもよい。この場合、生体情報に対応する周波数帯域がさらに正確に抽出され得る。 In the one aspect described above, the filter setting unit may set the frequency filter so as to have a center frequency calculated based on the positions of the plurality of peak groups of the plurality of signal information in the time direction. In this case, the frequency band corresponding to biometric information can be extracted more accurately.

上記一つの態様において、ピーク間隔演算部は、複数の代表ピークグループ間隔を演算してもよい。フィルタ設定部は、複数の代表ピークグループ間隔の平均の逆数を中心周波数とするように周波数フィルタを設定してもよい。この場合、生体情報に対応する周波数帯域がさらに正確に抽出され得る。 In one aspect described above, the peak interval calculator may calculate a plurality of representative peak group intervals. The filter setting unit may set the frequency filter so that the center frequency is the reciprocal of the average of a plurality of representative peak group intervals. In this case, the frequency band corresponding to biometric information can be extracted more accurately.

上記一つの態様において、ピークグループ演算部は、複数の信号情報に含まれる複数のピークから、複数の信号情報のうち基準となる基準信号情報に含まれる複数のピークの各々から所定の時間範囲内にある少なくとも１つのピークを特定してもよい。ピークグループ演算部は、特定されたピークに基づいて各ピークグループの時間方向における位置を演算してもよい。この場合、複数の信号情報のピークに関する情報が一つに纏められ、各ピークグループの時間方向における位置の間隔が、生体の動作の周期により近づくと考えられる。この結果、生体情報に対応する周波数帯域をさらに正確に抽出できる周波数フィルタが設定され得る。 In the above aspect, the peak group calculation unit calculates the peaks included in the plurality of signal information within a predetermined time range from each of the plurality of peaks included in the reference signal information serving as the reference among the plurality of signal information. At least one peak in may be identified. The peak group calculator may calculate the position of each peak group in the time direction based on the identified peaks. In this case, it is considered that information relating to peaks of a plurality of signal information is collected into one, and the intervals of the positions of each peak group in the time direction become closer to the cycle of the motion of the living body. As a result, a frequency filter can be set that can more accurately extract the frequency band corresponding to biological information.

上記一つの態様において、ピークグループ演算部は、ピークグループ毎に、ピークグループに含まれる少なくとも１つのピークの時間方向における位置の平均をピークグループの時間方向における位置として演算してもよい。この場合、複数の信号情報のピークに関する情報が一つに纏められ、各ピークグループの時間方向における位置の間隔が、生体の動作の周期により近づくと考えられる。この結果、生体情報に対応する周波数帯域をさらに正確に抽出できる周波数フィルタが設定され得る。 In the above aspect, the peak group calculator may calculate, for each peak group, an average position of at least one peak included in the peak group in the time direction as the position of the peak group in the time direction. In this case, it is considered that information relating to peaks of a plurality of signal information is collected into one, and the intervals of the positions of each peak group in the time direction become closer to the cycle of the motion of the living body. As a result, a frequency filter can be set that can more accurately extract the frequency band corresponding to biological information.

上記一つの態様において、各信号情報は、反射波に対応する情報に短時間フーリエ変換を行った情報に対して、時間区分毎にスペクトル積分した情報であってもよい。この場合、信号情報からノイズが除去され得る。 In the one aspect described above, each signal information may be information obtained by performing a short-time Fourier transform on the information corresponding to the reflected wave and spectrally integrating the information for each time segment. In this case noise can be removed from the signal information.

上記一つの態様において、生体情報取得部においてフィルタリング処理が行われる複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報は、複数の信号情報のうち少なくとも２つを組み合わせた情報であってもよい。この場合、信号情報におけるノイズがさらに低減され得る。 In the one aspect described above, the information based on at least one of the plurality of signal information to be filtered in the biological information acquisition section may be information obtained by combining at least two of the plurality of signal information. In this case, noise in the signal information can be further reduced.

上記一つの態様において、生体情報取得部においてフィルタリング処理が行われる複数の信号情報の少なくとも１つに関する情報は、複数の反射波が反射した位置のうち生体情報に対応する皮膚変動が最も大きい位置において反射した反射波に対応する信号情報に基づいていてもよい。この場合、生体情報の検出精度がさらに向上し得る。例えば、心拍を検出する場合には、心臓に近い位置において反射した反射波に対応する信号情報によれば、より心拍の検出精度が向上され得る。例えば、呼吸を検出する場合には、肺に近い位置において反射した反射波に対応する信号情報によれば、より呼吸の検出精度が向上され得る。 In the above aspect, the information related to at least one of the plurality of signal information to be filtered in the biological information acquisition unit is obtained at the position where the skin variation corresponding to the biological information is the largest among the positions where the plurality of reflected waves are reflected. It may be based on signal information corresponding to the reflected wave. In this case, detection accuracy of biometric information can be further improved. For example, when heartbeats are detected, the heartbeat detection accuracy can be further improved by using signal information corresponding to reflected waves reflected at a position close to the heart. For example, when detecting respiration, signal information corresponding to reflected waves reflected at positions close to the lungs can further improve respiration detection accuracy.

本発明の別の態様におけるプログラムは、複数の信号情報を取得することと、周波数フィルタを設定することと、生体の生体情報を取得することと、をコンピュータに実行させる。複数の信号情報の各々は、生体からの互いに異なる反射波に対応する。複数の信号情報の各々は、時間領域において複数のピークを有している。周波数フィルタは、複数の信号情報において複数のピークの時間方向における位置に基づいて設定される。生体の生体情報は、複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報に対して、周波数フィルタを用いてフィルタリング処理を行うことによって取得される。 A program in another aspect of the present invention causes a computer to acquire a plurality of signal information, set a frequency filter, and acquire biological information of a living body. Each of the plurality of signal information corresponds to different reflected waves from the living body. Each of the multiple pieces of signal information has multiple peaks in the time domain. A frequency filter is set based on the positions of the peaks in the time direction in the signal information. Biological information of a living body is obtained by filtering information based on at least one of a plurality of signal information using a frequency filter.

本発明のさらに別の態様における生体情報検出方法は、複数の信号情報を取得することと、周波数フィルタを設定することと、生体の生体情報を取得することと、を有している。複数の信号情報の各々は、生体からの互いに異なる反射波に対応する。複数の信号情報の各々は、時間領域において複数のピークを有している。周波数フィルタは、複数の信号情報において複数のピークの時間方向における位置に基づいて設定される。生体の生体情報は、複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報に対して、周波数フィルタを用いてフィルタリング処理を行うことによって取得される。 A biological information detection method according to still another aspect of the present invention includes obtaining a plurality of signal information, setting a frequency filter, and obtaining biological information of a living body. Each of the plurality of signal information corresponds to different reflected waves from the living body. Each of the multiple pieces of signal information has multiple peaks in the time domain. A frequency filter is set based on the positions of the peaks in the time direction in the signal information. Biological information of a living body is obtained by filtering information based on at least one of a plurality of signal information using a frequency filter.

本発明の一つの態様は、非接触で生体情報が検出されながら、生体情報の検出精度が確保され得る生体情報検出システムを提供できる。本発明の別の態様は、非接触で生体情報が検出されながら、生体情報の検出精度が確保され得るプログラムを提供できる。本発明のさらに別の態様は、非接触で生体情報が検出されながら、生体情報の検出精度が確保され得る生体情報検出方法を提供できる。 One aspect of the present invention can provide a biometric information detection system capable of ensuring biometric information detection accuracy while biometric information is detected in a non-contact manner. Another aspect of the present invention can provide a program capable of ensuring detection accuracy of biometric information while biometric information is detected in a non-contact manner. Still another aspect of the present invention can provide a biometric information detection method capable of ensuring biometric information detection accuracy while biometric information is detected in a non-contact manner.

本実施形態における生体情報検出システムのブロック図である。1 is a block diagram of a biological information detection system according to this embodiment; FIG. 生体情報検出システムの概略図である。1 is a schematic diagram of a biometric information detection system; FIG. 生体情報検出システムの概略図である。1 is a schematic diagram of a biometric information detection system; FIG. フーリエ変換部から出力されるスペクトログラムの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the spectrogram output from a Fourier-transform part. 積分部から出力される情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the information output from an integration part. ピークグループ演算部における演算処理の一例を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining an example of arithmetic processing in a peak group arithmetic unit; FIG. ピークグループ選出部における演算処理の一例を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining an example of arithmetic processing in a peak group selection unit; FIG. フィルタ設定部において設定された周波数フィルタによるフィルタリング処理の結果の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of a result of filtering processing by a frequency filter set in a filter setting unit; 生体情報検出システムの信号処理部のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the signal processing part of a biometric information detection system. 生体情報検出方法の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the biometric information detection method. 互いに異なる信号情報が入力された場合において、生体情報取得部において取得された生体情報を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing biometric information acquired by a biometric information acquiring unit when signal information different from each other is input; （ａ）は比較例の実験結果を示す図であり、（ｂ）は本実施形態における生体情報検出システムの実験結果を示す図である。(a) is a diagram showing experimental results of a comparative example, and (b) is a diagram showing experimental results of the biological information detection system according to the present embodiment. 推定ＲＲＩと真値との誤差の累積確率分布ＣＤＦを示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the cumulative probability distribution CDF of errors between estimated RRI and true values; 生体情報の検出精度がＲＭＳＥによって被験者ごとに示した図である。FIG. 4 is a diagram showing biometric information detection accuracy for each subject by RMSE. 推定ＲＲＩと真値との誤差の累積確率分布ＣＤＦを示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the cumulative probability distribution CDF of errors between estimated RRI and true values; 推定ＲＲＩと真値との誤差の累積確率分布ＣＤＦを示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the cumulative probability distribution CDF of errors between estimated RRI and true values;

以下、図面を参照しつつ本発明における生体情報検出システムの実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては、同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。まず、図１から図３を参照して、本発明の実施形態における生体情報検出システムの概略構成について説明する。図１は、本実施形態における生体情報検出システムのブロック図である。図２及び図３は、生体情報検出システムの概略図である。 An embodiment of a biological information detection system according to the present invention will be described in detail below with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted. First, with reference to FIGS. 1 to 3, a schematic configuration of a biological information detection system according to an embodiment of the present invention will be described. FIG. 1 is a block diagram of a biological information detection system according to this embodiment. 2 and 3 are schematic diagrams of the biometric information detection system.

生体情報検出システム１は、生体に関する生体情報を非接触で検出する。「生体情報」は、生体において周期的に繰り返される動作の情報であり、例えば、心拍、及び、呼吸の情報を含んでいる。生体情報検出システム１は、電磁波又は音波などを生体に向けて照射し、生体からの複数の反射波に関する情報を取得する。電磁波は、可視光を含んでいてもよい。「反射波に関する情報」とは、反射波の振幅の時間変化を示す情報である。生体情報検出システム１は、取得された複数の反射波に関する情報に基づいて、複数の反射波によるダイバーシチ効果を利用して、生体情報を検出する。生体情報検出システム１は、複数の反射波に関する情報に基づいて生体情報の時間変化の周期を示す複数のピークを推定することによって、生体情報を検出する。「生体情報の時間変化の周期」とは、例えば、生体の動作の周期である。例えば、生体情報として、心拍の周期、又は、呼吸の周期などの生体の動作の周期が検出される。生体情報検出システム１は、信号制御部２と、信号処理部３とを含んでいる。 The biometric information detection system 1 detects biometric information about a living body in a non-contact manner. The “biological information” is information on actions that are periodically repeated in a living body, and includes, for example, heartbeat and respiration information. The biological information detection system 1 irradiates a living body with electromagnetic waves, sound waves, or the like, and acquires information on a plurality of reflected waves from the living body. Electromagnetic waves may include visible light. “Information about reflected waves” is information indicating temporal changes in the amplitude of reflected waves. The biometric information detection system 1 detects biometric information based on the acquired information about the plurality of reflected waves, using the diversity effect of the plurality of reflected waves. The biometric information detection system 1 detects biometric information by estimating a plurality of peaks indicating the period of time change of the biometric information based on information on a plurality of reflected waves. “Period of time change of biological information” is, for example, the period of motion of a living body. For example, as biometric information, a cycle of a motion of a living body such as a heartbeat cycle or a respiration cycle is detected. A biological information detection system 1 includes a signal control section 2 and a signal processing section 3 .

図２に示されているように、信号制御部２は、ビームフォーミングを行う。信号制御部２は、電磁波又は音波などの送信波Ｔを生体に向けて照射し、生体からの反射波Ｒに関する情報を取得する。信号制御部２は、互いに異なる複数の反射波Ｒに関する情報を取得する。信号制御部２は、例えば、ドップラーレーダーである。この場合、信号制御部２は、ドップラー効果によって生じる周波数シフトを観測することによって、生体の生体情報を検出する。生体情報検出システム１は、ドップラー効果以外を利用するレーダーであってもよい。以下、一例として、信号制御部２がドップラーレーダーである場合を主として説明する。信号制御部２は、信号送信部１１と信号受信部１２とを含んでいる。本実施形態において、信号制御部２は、複数の信号受信部１２を含んでいる。 As shown in FIG. 2, the signal control unit 2 performs beamforming. The signal control unit 2 irradiates a living body with a transmission wave T such as an electromagnetic wave or a sound wave, and acquires information on a reflected wave R from the living body. The signal control unit 2 acquires information about a plurality of reflected waves R that are different from each other. The signal control unit 2 is, for example, a Doppler radar. In this case, the signal control unit 2 detects the biometric information of the living body by observing the frequency shift caused by the Doppler effect. The biological information detection system 1 may be a radar that utilizes effects other than the Doppler effect. As an example, the case where the signal control unit 2 is a Doppler radar will be mainly described below. The signal controller 2 includes a signal transmitter 11 and a signal receiver 12 . In this embodiment, the signal controller 2 includes a plurality of signal receivers 12 .

信号送信部１１は、送信波Ｔを発振する。送信波Ｔは、例えば、無変調連続波（ＣＷ：Continuous Wave）である。生体情報検出システム１の信号制御部２は、例えば、着座した生体Ｍの正面に配置される。生体情報検出システム１と生体Ｍとの距離ｄ０は、例えば、６０ｃｍ～７０ｃｍである。生体情報検出システム１と生体Ｍとの距離ｄ０は、例えば、３ｍ以上であってもよい。 The signal transmitter 11 oscillates a transmission wave T. FIG. The transmission wave T is, for example, an unmodulated continuous wave (CW: Continuous Wave). The signal control unit 2 of the biological information detection system 1 is arranged, for example, in front of the living body M seated. A distance d0 between the biological information detection system 1 and the living body M is, for example, 60 cm to 70 cm. The distance d0 between the biological information detection system 1 and the living body M may be, for example, 3 m or more.

図３に示されているように、信号制御部２の信号送信部１１は、例えば、送信波Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４を生体Ｍに向けて送信する。送信波Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４は、例えば、信号送信部１１から送信される１つの信号波である。ここでは、１つの信号波のうち互いに異なる角度に向かう成分を、便宜的に送信波Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４として説明する。本実施形態の変形例として、信号送信部１１は、送信波Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４を、互いに異なる場所又は互いに異なる時間においてそれぞれ独立して送信してもよい。 As shown in FIG. 3, the signal transmitter 11 of the signal controller 2 transmits transmission waves T0, T1, T2, T3, and T4 toward the living body M, for example. The transmission waves T0, T1, T2, T3, and T4 are, for example, one signal wave transmitted from the signal transmission section 11. FIG. Here, for the sake of convenience, transmission waves T0, T1, T2, T3, and T4 will be described as components of one signal wave that are directed at different angles. As a modification of the present embodiment, the signal transmitter 11 may independently transmit the transmission waves T0, T1, T2, T3, and T4 at different locations or at different times.

送信波Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４は、例えば、互いに異なる角度で生体情報検出システム１から送信される。送信波Ｔ０は、例えば、送信波Ｔ０から送信波Ｔ４が向けられた位置のうち、検出対象の生体情報に対応する皮膚変動が最も大きい位置に向けて送信される。送信波Ｔ０は、例えば、送信波Ｔ０から送信波Ｔ４のうち生体Ｍの心臓又は肺に最も近い位置に向けて送信される。 The transmission waves T0, T1, T2, T3, and T4 are transmitted from the biological information detection system 1 at different angles, for example. The transmission wave T0 is transmitted toward, for example, the position where the skin variation corresponding to the biological information to be detected is the largest among the positions to which the transmission waves T0 and T4 are directed. The transmission wave T0 is transmitted toward the position closest to the heart or lungs of the living body M among the transmission waves T0 to T4, for example.

送信波Ｔ１は、例えば、送信波Ｔ０から角度θ１だけ傾斜して送信される。送信波Ｔ２は、例えば、送信波Ｔ０から角度θ２だけ傾斜して送信される。送信波Ｔ３は、例えば、送信波Ｔ０から角度θ３だけ傾斜して送信される。送信波Ｔ４は、例えば、送信波Ｔ０から角度θ４だけ傾斜して送信される。例えば、角度θ１，θ２，θ３，θ４は、それぞれ、＋１５°、＋３０°、－１５°、－３０°である。例えば、角度が正の場合は、送信波Ｔ０から上方向に傾斜しており、角度が負の場合は、送信波Ｔ０から下方向に傾斜している。上方向及び下方向は、いずれも鉛直方向と平行な方向である。 The transmission wave T1 is transmitted, for example, at an angle θ1 from the transmission wave T0. The transmission wave T2 is transmitted, for example, at an angle θ2 from the transmission wave T0. The transmission wave T3 is transmitted, for example, at an angle θ3 from the transmission wave T0. The transmission wave T4 is transmitted, for example, at an angle θ4 from the transmission wave T0. For example, the angles θ1, θ2, θ3 and θ4 are +15°, +30°, -15° and -30°, respectively. For example, if the angle is positive, it is tilted upward from the transmitted wave T0, and if the angle is negative, it is tilted downward from the transmitted wave T0. Both the upward direction and the downward direction are directions parallel to the vertical direction.

図２に示されているように、信号受信部１２は、生体Ｍからの複数の反射波Ｒを受信する。反射波Ｒは、生体Ｍの生体情報に応じて変調されている。信号受信部１２は、例えば、上述した送信波Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４にそれぞれ対応する複数の反射波Ｒを受信する。複数の反射波Ｒは、例えば、互いに異なる経路によって生体Ｍから信号受信部１２に到達する。各反射波Ｒは、例えば、互いに異なる信号受信部１２によって受信される。例えば、信号送信部１１が互いに異なる周波数を有する複数の送信波Ｔを発振する場合、信号送信部１１が互いに異なる時間に複数の送信波Ｔを発振する場合、及び、信号送信部１１が互いに異なる生体Ｍの部位に複数の送信波Ｔを発振する場合などには、複数の反射波Ｒは、１つの信号受信部１２によって受信されてもよい。例えば、反射波Ｒは、生体Ｍの心拍又は呼吸に起因する胸壁の変動ｘ（ｔ）に応じて変調されている。以下、一例として、ドップラーレーダーによって生体Ｍの心拍を検出する場合を主として説明する。 As shown in FIG. 2, the signal receiver 12 receives a plurality of reflected waves R from the living body M. As shown in FIG. The reflected wave R is modulated according to biological information of the living body M. As shown in FIG. The signal receiver 12 receives, for example, a plurality of reflected waves R respectively corresponding to the transmission waves T0, T1, T2, T3, and T4 described above. A plurality of reflected waves R reach the signal receiver 12 from the living body M via different paths, for example. Each reflected wave R is received by, for example, different signal receivers 12 . For example, when the signal transmitter 11 oscillates a plurality of transmission waves T having different frequencies, when the signal transmitter 11 oscillates a plurality of transmission waves T at different times, and when the signal transmitters 11 are different from each other In the case of oscillating a plurality of transmitted waves T to a part of the living body M, the plurality of reflected waves R may be received by one signal receiver 12 . For example, the reflected wave R is modulated according to the chest wall variation x(t) caused by the heartbeat or respiration of the living body M. As an example, the case where the heartbeat of the living body M is detected by the Doppler radar will be mainly described below.

信号送信部１１は、ソース２１と、パワーアンプ２２と、送信アンテナ２３とを含んでいる。ソース２１は、送信アンテナ２３から送信される送信波Ｔの信号を生成する。ソース２１は、送信波Ｔの信号を生成する発信源である。パワーアンプ２２は、ソース２１において生成された信号を増幅する。送信アンテナ２３は、パワーアンプ２２からの信号を送信波Ｔに変換し、生体Ｍに向けて送信する。 The signal transmitter 11 includes a source 21 , a power amplifier 22 and a transmission antenna 23 . A source 21 generates a signal of a transmission wave T transmitted from a transmission antenna 23 . The source 21 is a source that generates a transmission wave T signal. Power amplifier 22 amplifies the signal generated at source 21 . The transmission antenna 23 converts the signal from the power amplifier 22 into a transmission wave T and transmits it toward the living body M.

信号受信部１２は、受信アンテナ３１と、調整器３２と、ミキサー３３と、バンドパスフィルタ３４と、電圧利得制御アンプ３５と、ＡＤコンバータ３６とを含んでいる。受信アンテナ３１は、変調された反射波Ｒを信号に変換する。調整器３２は、反射波Ｒから変換された信号からのノイズ除去等の処理を行う。ミキサー３３は、ソース２１が生成した信号と、調整器３２から出力された信号をミキシングする。この結果、ドップラー信号が生成される。バンドパスフィルタ３４は、ミキサー３３において生成されたドップラー信号からノイズを除去する。電圧利得制御アンプ３５は、バンドパスフィルタ３４から出力された信号を増幅する。ＡＤコンバータ３６は、電圧利得制御アンプ３５から出力された信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する。この結果、信号受信部１２からドップラー信号の情報を含むデジタル信号が出力される。信号受信部１２は、デジタル信号に変換したドップラー信号を信号処理部３に出力する。 The signal receiver 12 includes a receiving antenna 31 , a regulator 32 , a mixer 33 , a bandpass filter 34 , a voltage gain control amplifier 35 and an AD converter 36 . The receiving antenna 31 converts the modulated reflected wave R into a signal. The adjuster 32 performs processing such as noise removal from the signal converted from the reflected wave R. FIG. Mixer 33 mixes the signal generated by source 21 and the signal output from adjuster 32 . As a result, a Doppler signal is generated. Bandpass filter 34 removes noise from the Doppler signal generated in mixer 33 . Voltage gain control amplifier 35 amplifies the signal output from bandpass filter 34 . The AD converter 36 converts the signal output from the voltage gain control amplifier 35 from an analog signal to a digital signal. As a result, a digital signal including Doppler signal information is output from the signal receiver 12 . The signal receiver 12 outputs the Doppler signal converted into a digital signal to the signal processor 3 .

信号処理部３は、信号受信部１２から取得された信号に基づいて、生体情報を示す情報を取得する。信号処理部３は、例えば、信号受信部１２において取得されたドップラー信号を処理し、生体Ｍの生体情報を示す情報を生成する。図１に示されているように、信号処理部３は、信号情報取得部４１と、仮ピーク検出部４２と、ピークグループ演算部４３と、ピークグループ選出部４４と、ピーク間隔演算部４５と、フィルタ設定部４６と、情報演算部４７と、生体情報取得部４８と、格納部４９とを含んでいる。 The signal processing unit 3 acquires information indicating biological information based on the signal acquired from the signal receiving unit 12 . The signal processing unit 3, for example, processes the Doppler signal acquired by the signal receiving unit 12 and generates information indicating biological information of the living body M. FIG. As shown in FIG. 1, the signal processing unit 3 includes a signal information acquisition unit 41, a temporary peak detection unit 42, a peak group calculation unit 43, a peak group selection unit 44, and a peak interval calculation unit 45. , a filter setting unit 46 , an information calculation unit 47 , a biological information acquisition unit 48 , and a storage unit 49 .

信号情報取得部４１は、信号受信部１２から出力された情報を取得する。例えば、信号情報取得部４１は、信号受信部１２から取得した情報に対して各種処理を行うことによって、検出対象の生体情報に対応する周波数成分に応じた信号を生成し、生成された信号を信号情報として取得する。信号情報取得部４１は、例えば、信号受信部１２から出力された情報に基づいて、複数の信号情報を取得し出力する。複数の信号情報の各々は、生体Ｍからの互いに異なる反射波Ｒに対応する。信号情報取得部４１は、例えば、複数の信号受信部１２の受信アンテナ３１から取得された信号に基づいて、信号処理によって、互いに異なる部位に対応する複数の信号情報を抽出する。 The signal information acquisition unit 41 acquires information output from the signal reception unit 12 . For example, the signal information acquisition unit 41 performs various processes on the information acquired from the signal reception unit 12 to generate a signal corresponding to the frequency component corresponding to the biological information to be detected, and converts the generated signal into Acquired as signal information. The signal information acquisition unit 41 acquires and outputs a plurality of pieces of signal information based on the information output from the signal reception unit 12, for example. Each of the plurality of pieces of signal information corresponds to reflected waves R from the living body M that are different from each other. The signal information acquisition unit 41 extracts a plurality of pieces of signal information corresponding to mutually different parts by signal processing, for example, based on the signals acquired from the reception antennas 31 of the plurality of signal reception units 12 .

複数の信号情報の各々は、時間領域において複数のピークを有する情報である。本明細書において、「時間領域」とは、信号情報の強度の時間変化について、強度と時間とをそれぞれ互いに直交する軸方向に示した状態をいう。本実施形態の変形例として、信号情報取得部４１は、信号受信部１２から出力された情報をそのまま出力してもよい。本実施形態において、信号情報取得部４１は、受信情報取得部５１と、第一フィルタ部５２と、フーリエ変換部５３と、積分部５４と、第二フィルタ部５５とを含んでいる。 Each of the plurality of signal information is information having multiple peaks in the time domain. In this specification, the term “time domain” refers to a state in which intensity and time are indicated in axial directions perpendicular to each other, with respect to temporal changes in intensity of signal information. As a modification of the present embodiment, the signal information acquiring section 41 may output the information output from the signal receiving section 12 as it is. In this embodiment, the signal information acquisition section 41 includes a reception information acquisition section 51 , a first filter section 52 , a Fourier transform section 53 , an integration section 54 and a second filter section 55 .

受信情報取得部５１は、信号受信部１２から出力された情報を取得する。受信情報取得部５１は、例えば、信号受信部１２において受信した反射波Ｒに関するドップラー信号を取得する。取得されたドップラー信号は、送信波Ｔを生成する信号と、反射波Ｒから生成された信号との間における周波数シフトを表す。取得されたドップラー信号は、例えば、Ｉ／Ｑ信号によって構成されている。Ｉ信号は、送信波Ｔを生成する信号の位相と同一の位相である同相（In-phase）成分を有している信号である。Ｑ信号は、送信波Ｔを生成する信号の位相に対して直交する直交位相（Quadrature）成分を有している信号である。 The reception information acquisition unit 51 acquires information output from the signal reception unit 12 . The reception information acquisition unit 51 acquires, for example, a Doppler signal related to the reflected wave R received by the signal reception unit 12 . The acquired Doppler signal represents the frequency shift between the signal producing the transmitted wave T and the signal produced from the reflected wave R. The acquired Doppler signal is composed of, for example, I/Q signals. The I signal is a signal that has an in-phase component that is in phase with the signal that generates the transmission wave T. As shown in FIG. The Q signal is a signal having a quadrature component that is orthogonal to the phase of the signal that generates the transmission wave T. FIG.

信号送信部１１は、例えば、送信波Ｔ０が送信される方向を基準として、－６０°～＋６０°の範囲に送信波Ｔを送信する。換言すれば、信号送信部１１は、ビームフォーミングによって、例えば、太腿から頭部の範囲に送信波Ｔを送信する。信号送信部１１は、例えば、１５°刻みの９方向に送信波Ｔを送信してもよい。この場合、信号受信部１２は、９方向の送信波Ｔに対応する９つの反射波Ｒを受信する。この場合、受信情報取得部５１は、９方向の送信波Ｔに対応する９つのＩ／Ｑ信号を取得する。 The signal transmitter 11, for example, transmits the transmission wave T within a range of -60° to +60° with respect to the direction in which the transmission wave T0 is transmitted. In other words, the signal transmission unit 11 transmits the transmission wave T to, for example, the range from the thigh to the head by beamforming. The signal transmitter 11 may transmit the transmission wave T in nine directions at 15° intervals, for example. In this case, the signal receiver 12 receives nine reflected waves R corresponding to the transmitted waves T in nine directions. In this case, the reception information acquisition unit 51 acquires nine I/Q signals corresponding to the transmission waves T in nine directions.

第一フィルタ部５２は、受信情報取得部５１において取得された情報に対して、フィルタリング処理を行う。第一フィルタ部５２は、例えば、受信情報取得部５１において取得されたドップラー信号に対して、フィルタリング処理を行う。例えば、第一フィルタ部５２は、ドップラー信号からノイズ成分を除去するバンドパスフィルタを含んでいる。第一フィルタ部５２は、ドップラー信号に対して、バンドパスフィルタを用いてノイズ成分を除去する。このバンドパスフィルタの通過帯域は、検出する生体情報に応じて決定される。例えば、生体情報検出システム１が心拍を検出する場合には、上記バンドパスフィルタの通過帯域は、５．０Ｈｚ以上３０Ｈｚ以下に設定される。 The first filter section 52 performs filtering processing on the information acquired by the reception information acquisition section 51 . The first filter unit 52 performs filtering processing on the Doppler signal acquired by the reception information acquisition unit 51, for example. For example, the first filter section 52 includes a bandpass filter that removes noise components from the Doppler signal. The first filter unit 52 removes noise components from the Doppler signal using a bandpass filter. The pass band of this band-pass filter is determined according to biological information to be detected. For example, when the biological information detection system 1 detects a heartbeat, the passband of the bandpass filter is set to 5.0 Hz or more and 30 Hz or less.

フーリエ変換部５３は、入力された情報に対して短時間フーリエ変換（STFT：Short-Time Fourier Transform）を行う。本明細書において、「短時間フーリエ変換」とは、入力された情報から複数の時間区分の情報を作成し、時間区分毎にフーリエ変換を行うことをいう。例えば、短時間フーリエ変換において、入力された情報に窓関数をずらしながら掛けることによって、複数の時間区分の情報が作成される。この結果、フーリエ変換部５３は、短時間フーリエ変換によって、時間区分毎に、入力された情報を時間領域から周波数領域に変換する。各時間区分は、例えば、互いに同一の時間幅を有している。例えば、短時間フーリエ変換において、ウィンドウサイズは５１２ｍｓであり、ステップサイズは１０ｍｓである。フーリエ変換部５３は、受信情報取得部５１及び第一フィルタ部５２を介して、信号受信部１２から入力された情報に対して短時間フーリエ変換を行う。 The Fourier transform unit 53 performs a short-time Fourier transform (STFT) on the input information. In this specification, the term "short-time Fourier transform" refers to creating information for a plurality of time segments from input information and performing Fourier transform for each time segment. For example, in the short-time Fourier transform, information on a plurality of time segments is created by multiplying input information with a window function while shifting. As a result, the Fourier transform unit 53 transforms the input information from the time domain to the frequency domain for each time segment by short-time Fourier transform. Each time segment has, for example, the same time width. For example, in the short-time Fourier transform, the window size is 512 ms and the step size is 10 ms. The Fourier transform unit 53 performs a short-time Fourier transform on the information input from the signal receiver 12 via the received information acquisition unit 51 and the first filter unit 52 .

フーリエ変換部５３は、入力された情報に対して短時間フーリエ変換を行うことによって、時間区分毎に、各周波数の強度を示す情報を作成し、出力する。フーリエ変換部５３は、入力された情報に対して短時間フーリエ変換を行うことによって、スペクトログラムを作成し、出力する。スペクトログラムは、時間区分毎に周波数スペクトルを示す。例えば、フーリエ変換部５３において作成されるスペクトログラムは、横軸が時間を示し、縦軸が周波数を示し、各座標における画素の明暗又は色が座標に対応する時間及び周波数における強度を示すグラフによって表示される。図４は、フーリエ変換部５３によって作成されたスペクトログラムの一例を示している。図４において、強度は、グレースケールによって示されている。フーリエ変換部５３は、例えば、信号受信部１２から入力された情報に対して、スペクトログラムを作成する。フーリエ変換部５３は、第一フィルタ部５２から出力されたドップラー信号に基づいて、スペクトログラムを作成する。 The Fourier transform unit 53 creates and outputs information indicating the intensity of each frequency for each time segment by performing a short-time Fourier transform on the input information. The Fourier transform unit 53 creates and outputs a spectrogram by performing a short-time Fourier transform on the input information. A spectrogram shows the frequency spectrum for each time segment. For example, the spectrogram created by the Fourier transform unit 53 is displayed as a graph showing intensity at time and frequency where the horizontal axis indicates time, the vertical axis indicates frequency, and the brightness or color of pixels at each coordinate corresponds to the coordinate. be done. FIG. 4 shows an example of a spectrogram created by the Fourier transform section 53. As shown in FIG. In FIG. 4 the intensity is indicated by the grayscale. The Fourier transform unit 53 creates a spectrogram for the information input from the signal receiving unit 12, for example. The Fourier transform section 53 creates a spectrogram based on the Doppler signal output from the first filter section 52 .

積分部５４は、入力された情報に対して、時間区分毎に予め設定された周波数範囲においてスペクトル積分を行い、出力する。積分部５４は、例えば、入力された情報から複数の時間区分の情報を作成し、時間区分毎にスペクトル積分を行う。例えば、入力された情報に窓関数をずらしながら掛けることによって複数の時間区分の情報が作成される。積分部５４は、例えば、入力された情報を複数の時間区分に分割し、分割された時間区分毎にスペクトル積分を行う。「スペクトル積分」とは、周波数スペクトルの周波数積分である。換言すれば、スペクトル積分とは、周波数領域における周波数方向の積分である。 The integrator 54 performs spectrum integration on the input information in a frequency range preset for each time segment, and outputs the result. The integration unit 54, for example, creates information for a plurality of time segments from the input information, and performs spectrum integration for each time segment. For example, information on a plurality of time segments is created by multiplying the input information by a window function while shifting. The integrator 54, for example, divides the input information into a plurality of time segments and performs spectrum integration for each divided time segment. A "spectral integral" is a frequency integral of a frequency spectrum. In other words, spectral integration is frequency-wise integration in the frequency domain.

積分部５４は、例えば、フーリエ変換部５３から出力された情報に対して、時間区分毎に予め設定された周波数範囲においてスペクトル積分を行う。スペクトル積分を行う周波数範囲は、例えば、第一フィルタ部５２におけるフィルタリング処理の通過帯域に対応している。スペクトル積分を行う周波数範囲は、例えば、５．０Ｈｚ以上３０Ｈｚ以下である。積分部５４は、例えば、フーリエ変換部５３から出力された情報に対して、フーリエ変換部５３において設定された時間区分毎にスペクトル積分を行う。 For example, the integration section 54 performs spectral integration on the information output from the Fourier transform section 53 in a frequency range preset for each time segment. The frequency range in which spectrum integration is performed corresponds to, for example, the passband of filtering processing in the first filter section 52 . The frequency range for spectrum integration is, for example, 5.0 Hz or more and 30 Hz or less. The integrator 54 performs spectral integration on the information output from the Fourier transform unit 53 for each time segment set in the Fourier transform unit 53, for example.

本実施形態の変形例として、積分部５４は、例えば、窓関数によって、スペクトル積分を行う各時間区分を、フーリエ変換部５３において設定された時間区分とは異なる時間区分に設定してもよい。図５は、積分部５４から出力された情報の一例を示している。図５において、横軸は時間を示しており、縦軸は各時間区分におけるスペクトル積分値を示している。積分器４は、時間区分毎のスペクトル積分を出力する。 As a modification of the present embodiment, the integrator 54 may use a window function, for example, to set each time segment for spectral integration to a time segment different from the time segment set by the Fourier transform unit 53 . FIG. 5 shows an example of information output from the integrating section 54. As shown in FIG. In FIG. 5, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates the spectrum integral value in each time segment. Integrator 4 outputs the spectral integral for each time segment.

第二フィルタ部５５は、積分部５４から出力された情報に対して、フィルタリング処理を行う。例えば、第二フィルタ部５５は、積分部５４から出力された情報からノイズ成分を除去するバンドパスフィルタを含んでいる。このバンドパスフィルタのカットオフ周波数は、検出する生体情報に応じて決定される。平常時の人の心拍は、例えば、４０ｂｐｍ（beat per minute）～１２０ｂｐｍ程度である。この場合、人の心拍の周波数は、０．８～２．０Ｈｚ程度である。このため、例えば、生体情報検出システム１が心拍を検出する場合には、上記バンドパスフィルタの通過帯域は、０．８Ｈｚ以上２．０Ｈｚ以下に設定される。 The second filter section 55 performs filtering processing on the information output from the integration section 54 . For example, the second filter section 55 includes a bandpass filter that removes noise components from the information output from the integration section 54 . The cutoff frequency of this bandpass filter is determined according to the biometric information to be detected. A normal human heartbeat is, for example, about 40 bpm (beat per minute) to 120 bpm. In this case, the frequency of human heartbeat is about 0.8 to 2.0 Hz. Therefore, for example, when the biological information detection system 1 detects a heartbeat, the passband of the bandpass filter is set to 0.8 Hz or more and 2.0 Hz or less.

例えば、信号情報取得部４１は、第二フィルタ部５５から出力された情報を、信号情報として、仮ピーク検出部４２及び情報演算部４７に出力する。信号情報取得部４１は、複数の信号情報を、第二フィルタ部５５から仮ピーク検出部４２及び情報演算部４７に出力する。第二フィルタ部５５から出力された情報は、積分部５４から出力された情報に対応する。したがって、信号情報取得部４１から出力される各信号情報は、反射波Ｒに対応する情報に短時間フーリエ変換を行った情報に対して、時間区分毎にスペクトル積分を行った情報である。信号情報取得部４１は、第二フィルタ部５５を含まず、積分部５４から出力される情報を、信号情報として、仮ピーク検出部４２及び情報演算部４７に出力してもよい。仮ピーク検出部４２に出力される信号情報と、情報演算部４７に出力される信号情報とは、異なっていてもよい。 For example, the signal information acquisition unit 41 outputs the information output from the second filter unit 55 to the temporary peak detection unit 42 and the information calculation unit 47 as signal information. The signal information acquisition section 41 outputs a plurality of pieces of signal information from the second filter section 55 to the temporary peak detection section 42 and the information calculation section 47 . The information output from the second filter section 55 corresponds to the information output from the integration section 54 . Therefore, each signal information output from the signal information acquisition unit 41 is information obtained by subjecting the information corresponding to the reflected wave R to short-time Fourier transform to spectral integration for each time segment. The signal information acquisition unit 41 may output the information output from the integration unit 54 without including the second filter unit 55 to the temporary peak detection unit 42 and the information calculation unit 47 as signal information. The signal information output to the temporary peak detection section 42 and the signal information output to the information calculation section 47 may be different.

仮ピーク検出部４２は、信号情報取得部４１から入力された複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３の各々について、図６に示されている複数の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３を検出する。信号情報Ｂ０は、図３に示した送信波Ｔ０に対応する信号情報である。信号情報Ｂ１は、図３に示した送信波Ｔ１に対応する信号情報である。信号情報Ｂ２は、図３に示した送信波Ｔ２に対応する信号情報である。信号情報Ｂ３は、図３に示した送信波Ｔ３に対応する信号情報である。仮ピーク検出部４２は、信号情報取得部４１において取得された全ての信号情報を用いなくてもよい。 The provisional peak detection unit 42 detects a plurality of provisional peaks PE0 , PE1, PE0, PE1, PE0 shown in FIG . PE2 and PE3 are detected. The signal information B0 is signal information corresponding to the transmission wave T0 shown in FIG. The signal information B1 is signal information corresponding to the transmission wave T1 shown in FIG. The signal information B2 is signal information corresponding to the transmission wave T2 shown in FIG . The signal information B3 is signal information corresponding to the transmission wave T3 shown in FIG. The temporary peak detection unit 42 does not have to use all the signal information acquired by the signal information acquisition unit 41 .

仮ピーク検出部４２において検出される複数の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３は、生体情報の時間変化の周期を示すピークを推定するのに用いられる仮のピークである。仮ピーク検出部４２は、例えば、信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３のそれぞれにおいて、時間方向における複数の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３の位置を取得する。「時間方向」とは、時間領域における時間軸方向を意味する。例えば、仮ピーク検出部４２は、信号情報Ｂ０において、時間方向における複数の仮ピークＰＥ０の位置を取得し、信号情報Ｂ１において、時間方向における複数の仮ピークＰＥ１の位置を取得する。「時間方向におけるピークの位置」とは、ピークが発生した時間を意味する。以下、「時間方向における位置」を単に「位置」ともいう。 A plurality of temporary peaks PE0, PE1, PE2, and PE3 detected by the temporary peak detection unit 42 are temporary peaks used for estimating peaks indicating the period of time change of the biological information. The temporary peak detector 42, for example, acquires the positions of a plurality of temporary peaks PE0, PE1 , PE2 , and PE3 in the time direction in each of the signal information B0, B1, B2, and B3. "Time direction" means the direction of the time axis in the time domain. For example, the temporary peak detector 42 acquires the positions of multiple temporary peaks PE0 in the time direction from the signal information B0, and acquires the positions of the multiple temporary peaks PE1 in the time direction from the signal information B1 . "Peak position in the time direction" means the time when the peak occurs. Hereinafter, the “position in the time direction” will also be simply referred to as “position”.

ピークグループ演算部４３は、仮ピーク検出部４２において検出された各仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３の位置に基づいて、複数のピークグループＧＲを設定する。各ピークグループＧＲは、複数の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３の少なくとも１つを含んでいる。ピークグループ演算部４３は、例えば、複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３に含まれる複数の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３から、各ピークグループＧＲを構成する少なくとも１つの仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３を特定する。 The peak group calculator 43 sets a plurality of peak groups GR based on the positions of the temporary peaks PE0, PE1, PE2, and PE3 detected by the temporary peak detector . Each peak group GR includes at least one of a plurality of temporary peaks PE0, PE1, PE2, PE3. The peak group calculator 43 , for example, calculates at least one Identify temporary peaks PE0, PE1, PE2, and PE3.

ピークグループ演算部４３は、例えば、複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３のうち基準となる基準信号情報を決定する。基準信号情報は、例えば、送信波Ｔ０に対応する信号情報Ｂ０である。ピークグループ演算部４３は、例えば、基準信号情報に含まれる複数の仮ピークＰＥ０の各々から所定の時間範囲Ｗ内にある少なくとも１つの仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３を、各ピークグループＧＲを構成するピークとして特定する。この時間範囲Ｗは、例えば、仮ピークＰＥ０から±０．０５秒である。 The peak group calculator 43, for example, determines reference signal information that serves as a reference among a plurality of pieces of signal information B 0 , B 1 , B 2 , and B 3 . The reference signal information is, for example, signal information B0 corresponding to the transmission wave T0 . The peak group calculator 43 calculates, for example, at least one temporary peak PE0, PE1, PE2, and PE3 within a predetermined time range W from each of the plurality of temporary peaks PE0 included in the reference signal information, and each peak group GR. Identify the constituent peaks. This time range W is, for example, ±0.05 seconds from the provisional peak PE0.

ピークグループ演算部４３は、複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３における複数の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３の位置に基づいて、各ピークグループＧＲの時間方向における位置Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６，Ｐ７，Ｐ８を演算する。ピークグループ演算部４３は、例えば、各ピークグループＧＲに含まれる仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３に基づいて、各ピークグループＧＲの位置Ｐ１～Ｐ８を演算する。ピークグループ演算部４３は、ピークグループＧＲ毎に、ピークグループＧＲに含まれる少なくとも１つの仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３の時間方向における位置の平均をピークグループＧＲの位置Ｐ１～Ｐ８として演算する。本明細書において、「平均」は、相加平均に限定されず、例えば、加重平均なども含んでいる。 The peak group calculator 43 calculates the position P1 in the time direction of each peak group GR based on the positions of the plurality of provisional peaks PE0, PE1 , PE2 and PE3 in the plurality of signal information B0, B1 , B2 and B3. , P2, P3, P4, P5, P6, P7 and P8. The peak group calculator 43 calculates the positions P1 to P8 of each peak group GR based on, for example, the temporary peaks PE0, PE1, PE2, and PE3 included in each peak group GR. For each peak group GR, the peak group calculator 43 calculates the average positions of at least one temporary peak PE0, PE1, PE2, and PE3 included in the peak group GR in the time direction as the positions P1 to P8 of the peak group GR. . As used herein, "average" is not limited to arithmetic average, and includes, for example, weighted average.

ピークグループ選出部４４は、各ピークグループＧＲの位置に基づいて、複数のピークグループＧＲから複数の代表ピークグループを選出する。「代表ピークグループ」は、ピークグループ選出部４４によって選出される複数のピークグループＧＲである。代表ピークグループは、ピークグループ演算部４３において設定された複数のピークグループＧＲの一部であってもよいし、全てであってもよい。「複数の代表ピークグループの選出」は、代表ピークグループ自体の選出と、代表ピークグループの時間方向における位置の選出との少なくとも一方を含んでいる。代表ピークグループは、生体Ｍの動作の周期に対して尤もらしい間隔で時間方向に位置するピークグループＧＲである。ピークグループ選出部４４は、複数のピークグループＧＲのうち、生体Ｍの動作の周期に対して尤もらしい間隔で時間方向に位置するピークグループＧＲの組み合わせを、複数の代表ピークグループとして選出する。生体Ｍの動作は、例えば、心拍である。 The peak group selection unit 44 selects a plurality of representative peak groups from a plurality of peak groups GR based on the position of each peak group GR. A “representative peak group” is a plurality of peak groups GR selected by the peak group selection unit 44 . The representative peak group may be part or all of the plurality of peak groups GR set by the peak group calculator 43 . "Selection of a plurality of representative peak groups" includes at least one of selection of the representative peak group itself and selection of the position of the representative peak group in the time direction. The representative peak group is a peak group GR located in the time direction at a plausible interval with respect to the period of motion of the living body M. The peak group selection unit 44 selects, from among the plurality of peak groups GR, a combination of peak groups GR positioned in the time direction at plausible intervals with respect to the period of motion of the living body M, as a plurality of representative peak groups. The motion of the living body M is, for example, heartbeat.

ピークグループ選出部４４は、例えば、ビタビアルゴリズム（Viterbi Algorithm）を用いて、尤もらしい間隔で時間方向に位置するピークグループＧＲの組み合わせを特定し、特定された組み合わせに含まれるピークグループＧＲを複数の代表ピークグループとして選出する。ビタビアルゴリズムは、複数の系列から最も確からしい系列を選択する最尤推定法の１つである。「最も確からしい」と「尤もらしい」とは、同一の意味である。 The peak group selection unit 44 uses, for example, the Viterbi Algorithm to identify a combination of peak groups GR positioned in the time direction at plausible intervals, and selects the peak groups GR included in the identified combination as a plurality of groups. Elected as a representative peak group. The Viterbi algorithm is one of the maximum likelihood estimation methods that select the most probable sequence from multiple sequences. "Most probable" and "likely" have the same meaning.

ピークグループ選出部４４は、ビタビアルゴリズムにおいて、隣接ＲＲＩ（R-R interval）に基づいてブランチメトリックを演算する。「ＲＲＩ」は、ノードの間隔である。本実施形態において、ノードは、図７に示されているように、各ピークグループＧＲの位置Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６，Ｐ７，Ｐ８を含んでいる。図７において、ピークグループＧＲの位置として、位置Ｐ１～Ｐ８に加えて、位置Ｐ１７～Ｐ１９が示されている。「メトリック」は、系列内の状態の確からしさを示す指標である。「ブランチメトリック」とは、各状態間の確からしさを示す指標である。例えば、ブランチメトリックは、隣接ＲＲＩに基づいて演算される。ブランチメトリックは、例えば、隣接ＲＲＩの差の二乗である。本実施形態において、隣接ＲＲＩの差は、平均ゼロの正規分布に従うことが確認されている。 The peak group selection unit 44 calculates branch metrics based on adjacent RRIs (R-R intervals) in the Viterbi algorithm. "RRI" is the node spacing. In this embodiment, the nodes include positions P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8 of each peak group GR, as shown in FIG. In FIG. 7, positions P17 to P19 are shown in addition to positions P1 to P8 as the positions of the peak group GR. A “metric” is an index that indicates the likelihood of a state within a series. A "branch metric" is an index that indicates the probability between states. For example, branch metrics are computed based on neighboring RRIs. A branch metric is, for example, the square of the difference of neighboring RRIs. In this embodiment, it is confirmed that the difference between neighboring RRIs follows a normal distribution with mean zero.

ピークグループ選出部４４は、ビタビアルゴリズムによって、ピークグループＧＲの位置Ｐ１～Ｐ１９において、パスメトリックが最小又は最大となるピークグループＧＲの組み合わせを特定する。「パスメトリック」とは、系列におけるブランチメトリックの累積である。パスメトリックが最小又は最大である系列が、最も確からしい系列である。ピークグループ選出部４４は、最も確からしい系列に含まれる各ノードを、代表ピークグループ、又は、代表ピークグループの位置として特定する。本実施形態において、ノード間を連結する線のうち太線によって接続されるノードの系列が、最も確からしい系列として特定された系列である。換言すれば、図７に示されている例において、位置Ｐ１，Ｐ２，Ｐ４・・・Ｐ１９に位置するピークグループＧＲが代表ピークグループとして選出される。 The peak group selection unit 44 uses the Viterbi algorithm to identify a combination of peak groups GR that minimizes or maximizes the path metric at the positions P1 to P19 of the peak groups GR. A "path metric" is the accumulation of branch metrics over a sequence. The sequence with the smallest or largest path metric is the most probable sequence. The peak group selection unit 44 identifies each node included in the most probable series as the representative peak group or the position of the representative peak group. In the present embodiment, the sequence of nodes connected by thick lines among the lines connecting nodes is the sequence identified as the most probable sequence. In other words, in the example shown in FIG. 7, the peak groups GR located at positions P1, P2, P4, . . . P19 are selected as representative peak groups.

ピーク間隔演算部４５は、時間方向における複数の代表ピークグループの間隔を示す代表ピークグループ間隔を演算する。図７に示されている例において、位置Ｐ１と位置Ｐ２との差、位置Ｐ２と位置Ｐ４との差が、各代表ピークグループの間隔である。ピーク間隔演算部４５は、複数の代表ピークグループ間隔の平均を代表ピークグループ間隔として出力する。 The peak interval computing unit 45 computes representative peak group intervals indicating intervals between a plurality of representative peak groups in the time direction. In the example shown in FIG. 7, the difference between the positions P1 and P2 and the difference between the positions P2 and P4 are the intervals between the representative peak groups. The peak interval calculator 45 outputs an average of a plurality of representative peak group intervals as a representative peak group interval.

フィルタ設定部４６は、信号情報取得部４１において取得された複数の信号情報の複数の仮ピークの時間方向における位置に基づいて、周波数フィルタを設定する。周波数フィルタは、信号情報からフィルタリング処理によって所望の周波数成分を除去する。周波数フィルタは、例えば、バンドパスフィルタである。「周波数フィルタの設定」は、可変フィルタの帯域設定を含んでいる。以下、フィルタ設定部４６によって設定される周波数フィルタを単に「周波数フィルタ」という。 The filter setting unit 46 sets a frequency filter based on the positions in the time direction of the plurality of provisional peaks of the plurality of signal information acquired by the signal information acquisition unit 41 . The frequency filter removes desired frequency components from the signal information by filtering. A frequency filter is, for example, a bandpass filter. "Frequency filter setting" includes the band setting of the variable filter. Hereinafter, the frequency filter set by the filter setting unit 46 is simply referred to as "frequency filter".

フィルタ設定部４６は、ピークグループ演算部４３において演算された各ピークグループＧＲの時間方向における位置に基づいて、周波数フィルタを設定する。フィルタ設定部４６は、例えば、ピーク間隔演算部４５から出力された代表ピークグループ間隔に基づいて、周波数フィルタを設定する。フィルタ設定部４６は、各ピークグループＧＲの位置に基づいて演算される中心周波数を有するように周波数フィルタを設定する。例えば、フィルタ設定部４６は、ピーク間隔演算部４５から出力された代表ピークグループの間隔の逆数を中心周波数とするように周波数フィルタを設定する。 The filter setting unit 46 sets a frequency filter based on the position in the time direction of each peak group GR calculated by the peak group calculation unit 43 . The filter setting unit 46 sets the frequency filter based on the representative peak group interval output from the peak interval computing unit 45, for example. The filter setting unit 46 sets a frequency filter so as to have a center frequency calculated based on the position of each peak group GR. For example, the filter setting unit 46 sets the frequency filter so that the reciprocal of the interval of the representative peak group output from the peak interval computing unit 45 is used as the center frequency.

情報演算部４７は、信号情報取得部４１から出力された信号情報に基づいて、例えば、複数の信号情報の組み合わせを演算し、出力する。例えば、情報演算部４７は、信号情報取得部４１において取得された全ての信号情報を用いなくてもよい。情報演算部４７は、信号情報取得部４１において取得された複数の信号情報のうち少なくとも２つを組み合わせる。信号情報の組み合わせは、例えば、複数の信号情報の平均である。この場合、情報演算部４７は、信号情報取得部４１において取得された複数の信号情報のうち少なくとも２つを平均する。本実施形態の変形例として、信号情報の組み合わせは、複数の信号情報の和などの複数の信号情報の合成であってもよい。 The information calculation unit 47 calculates, for example, a combination of a plurality of signal information based on the signal information output from the signal information acquisition unit 41, and outputs the combination. For example, the information calculation section 47 does not have to use all the signal information acquired by the signal information acquisition section 41 . The information calculation unit 47 combines at least two of the plurality of signal information acquired by the signal information acquisition unit 41 . A combination of signal information is, for example, an average of a plurality of signal information. In this case, the information calculator 47 averages at least two of the plurality of signal information acquired by the signal information acquirer 41 . As a modification of this embodiment, the combination of signal information may be a combination of multiple pieces of signal information, such as the sum of multiple pieces of signal information.

情報演算部４７には、例えば、複数の反射波Ｒが反射した位置のうち、検出対象の生体情報に対応する皮膚変動が最も大きい位置において反射した反射波Ｒに対応する信号情報が入力される。情報演算部４７には、例えば、複数の反射波Ｒのうち生体Ｍの心臓又は肺に最も近い位置において反射した反射波Ｒに対応する信号情報が入力される。生体Ｍの心臓又は肺に最も近い位置において反射した反射波Ｒは、図３における送信波Ｔ０の反射波Ｒである。本実施形態において、情報演算部４７には、信号情報取得部４１において取得された複数の信号情報のうち、一部の信号情報が入力される。換言すれば、情報演算部４７には、複数の反射波Ｒのうちの一部の反射波Ｒに対応する信号情報が入力される。例えば、情報演算部４７は、複数の反射波Ｒに対応する複数の信号情報を取得し、これらの信号情報を平均する。情報演算部４７に入力される情報は、図３に示されている、送信波Ｔ０と、送信波Ｔ３と、送信波Ｔ４とのそれぞれに対応する信号情報を含んでいる。本実施形態の変形例として、情報演算部４７に１つの信号情報が入力されてもよい。この場合、情報演算部４７は、入力された信号情報をそのまま出力する。 For example, signal information corresponding to the reflected wave R reflected at the position where the skin variation corresponding to the biometric information to be detected is the largest among the positions at which the plurality of reflected waves R are reflected is input to the information calculation unit 47 . . For example, signal information corresponding to the reflected wave R reflected at the position closest to the heart or lungs of the living body M among the plurality of reflected waves R is input to the information calculation unit 47 . The reflected wave R reflected at the position closest to the heart or lungs of the living body M is the reflected wave R of the transmitted wave T0 in FIG. In the present embodiment, part of the signal information among the plurality of signal information acquired by the signal information acquisition unit 41 is input to the information calculation unit 47 . In other words, signal information corresponding to a part of the reflected waves R among the plurality of reflected waves R is input to the information calculation unit 47 . For example, the information calculator 47 acquires a plurality of signal information corresponding to a plurality of reflected waves R, and averages these signal information. The information input to the information calculation unit 47 includes signal information corresponding to each of the transmission wave T0, the transmission wave T3, and the transmission wave T4 shown in FIG. As a modification of the present embodiment, one piece of signal information may be input to the information calculation section 47 . In this case, the information calculation section 47 outputs the input signal information as it is.

生体情報取得部４８は、複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報に対して、周波数フィルタを用いてフィルタリング処理を行うことによって、生体Ｍの生体情報を取得する。図８は、周波数フィルタによるフィルタリング処理の結果の一例を示す図である。生体情報取得部４８は、例えば、周波数フィルタによるフィルタリング処理の結果から、生体情報の時間変化の周期を示すピークを取得する。生体情報取得部４８は、例えば、周波数フィルタによるフィルタリング処理の結果から、取得されたピークの数及びピーク間隔を生体情報として取得する。例えば、生体情報取得部４８は、周波数フィルタによるフィルタリング処理の結果から、取得されたピークの数及びピーク間隔を、心拍数、及び、心拍間隔として取得してもよい。生体情報取得部４８は、フィルタリング処理の結果をそのまま生体情報として出力してもよい。生体情報取得部４８は、取得された生体情報を格納部４９に出力する。生体情報取得部４８は、取得された生体情報を、生体情報検出システム１の外部に出力してもよい。 The biometric information acquiring unit 48 acquires biometric information of the living body M by filtering information based on at least one of the plurality of signal information using a frequency filter. FIG. 8 is a diagram showing an example of a result of filtering processing by a frequency filter. The biological information acquisition unit 48 acquires, for example, a peak indicating a period of time change of biological information from the result of filtering processing by a frequency filter. The biological information acquisition unit 48 acquires the number of acquired peaks and peak intervals as biological information, for example, from the result of filtering processing by a frequency filter. For example, the biometric information acquisition unit 48 may acquire the number of peaks and the peak intervals as the heart rate and the interval between heart beats from the results of filtering processing using a frequency filter. The biometric information acquiring unit 48 may output the result of the filtering process as it is as biometric information. The biometric information acquisition unit 48 outputs the acquired biometric information to the storage unit 49 . The biometric information acquisition unit 48 may output the acquired biometric information to the outside of the biometric information detection system 1 .

生体情報取得部４８においてフィルタリング処理が行われる、複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報は、例えば、情報演算部４７から出力された情報である。本実施形態の変形例として、生体情報取得部４８は、情報演算部４７を介さずに、信号情報取得部４１から直接的に信号情報を取得してもよい。生体情報取得部４８においてフィルタリング処理が行われる、複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報は、例えば、複数の反射波Ｒが反射した位置のうち、検出対象の生体情報に対応する皮膚変動が最も大きい位置において反射した反射波Ｒに対応する信号情報に基づいている。生体情報取得部４８においてフィルタリング処理が行われる、複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報は、例えば、複数の反射波Ｒのうち生体Ｍの心臓又は肺に最も近い位置において反射した反射波Ｒに対応する信号情報に基づいている。例えば、情報演算部４７は、図３における複数の送信波Ｔ０，Ｔ３，Ｔ４に対応する信号情報を取得し、これらの信号情報を平均する。 Information based on at least one of the plurality of signal information, on which filtering processing is performed in the biometric information acquisition unit 48, is information output from the information calculation unit 47, for example. As a modified example of the present embodiment, the biological information acquisition section 48 may acquire signal information directly from the signal information acquisition section 41 without going through the information calculation section 47 . Information based on at least one of the plurality of signal information, which is subjected to filtering processing in the biological information acquisition unit 48, is, for example, the skin variation corresponding to the biological information to be detected among the positions at which the plurality of reflected waves R are reflected. It is based on the signal information corresponding to the reflected wave R reflected at the largest position. The information based on at least one of the plurality of signal information, which is filtered by the biological information acquisition unit 48, is, for example, the reflected wave R reflected at the position closest to the heart or lungs of the living body M among the plurality of reflected waves R. is based on signal information corresponding to For example, the information calculator 47 obtains signal information corresponding to a plurality of transmission waves T0, T3, and T4 in FIG. 3, and averages the signal information.

格納部４９は、各機能部に用いられる情報を予め格納している。格納部４９は、各機能部からの出力を格納する。格納部４９は、例えば、信号情報取得部４１において取得された情報を格納する。格納部４９は、例えば、フーリエ変換部５３、積分部５４、ピークグループ演算部４３、ピークグループ選出部４４、ピーク間隔演算部４５、及び、情報演算部４７などの演算結果を格納する。格納部４９は、例えば、周波数フィルタの帯域情報を格納する。格納部４９は、生体情報取得部４８において取得された生体情報を格納する。 The storage unit 49 stores in advance information used by each functional unit. A storage unit 49 stores the output from each functional unit. The storage unit 49 stores information acquired by the signal information acquisition unit 41, for example. The storage unit 49 stores calculation results of the Fourier transform unit 53, the integration unit 54, the peak group calculation unit 43, the peak group selection unit 44, the peak interval calculation unit 45, and the information calculation unit 47, for example. The storage unit 49 stores band information of the frequency filter, for example. The storage unit 49 stores the biometric information acquired by the biometric information acquisition unit 48 .

次に、図９を参照して、生体情報検出システム１の信号処理部３のハードウェア構成について説明する。図９は、生体情報検出システム１の信号処理部３のハードウェア構成の一例を示す図である。 Next, a hardware configuration of the signal processing unit 3 of the biological information detection system 1 will be described with reference to FIG. 9 . FIG. 9 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the signal processing section 3 of the biological information detection system 1. As shown in FIG.

信号処理部３は、プロセッサ１０１と、主記憶装置１０２と、補助記憶装置１０３と、通信装置１０４と、入力装置１０５と、出力装置１０６と、表示装置１０７とを備えている。信号処理部３は、これらのハードウェアと、プログラム等のソフトウェアとにより構成された１又は複数のコンピュータを含んでいる。信号情報取得部４１、仮ピーク検出部４２、ピークグループ演算部４３、ピークグループ選出部４４、ピーク間隔演算部４５、フィルタ設定部４６、情報演算部４７、生体情報取得部４８、及び、格納部４９のそれぞれは、１つのコンピュータによって構成されていてもよいし、複数のコンピュータによって構成されていてもよい。生体情報検出システム１は、ハードウェアと協働して実現されている。 The signal processing unit 3 includes a processor 101 , a main memory device 102 , an auxiliary memory device 103 , a communication device 104 , an input device 105 , an output device 106 and a display device 107 . The signal processing unit 3 includes one or a plurality of computers configured by these hardware and software such as programs. A signal information acquisition unit 41, a temporary peak detection unit 42, a peak group calculation unit 43, a peak group selection unit 44, a peak interval calculation unit 45, a filter setting unit 46, an information calculation unit 47, a biological information acquisition unit 48, and a storage unit. 49 may be configured by one computer, or may be configured by a plurality of computers. The biological information detection system 1 is realized in cooperation with hardware.

信号処理部３が、複数のコンピュータによって構成される場合には、これらのコンピュータはローカルで接続されてもよいし、インターネット又はイントラネットなどの通信ネットワークを介して接続されてもよい。この接続によって、論理的に１つの生体情報検出システム１が構築される。 When the signal processing unit 3 is composed of a plurality of computers, these computers may be connected locally or via a communication network such as the Internet or an intranet. This connection logically constructs one biological information detection system 1 .

プロセッサ１０１は、オペレーティングシステム及びアプリケーション・プログラムなどを実行する。主記憶装置１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory)及びＲＡＭ（Random Access Memory）により構成される。例えば、信号処理部３の各種機能部の少なくとも一部は、プロセッサ１０１及び主記憶装置１０２によって実現され得る。 The processor 101 executes an operating system, application programs, and the like. The main storage device 102 is composed of a ROM (Read Only Memory) and a RAM (Random Access Memory). For example, at least part of various functional units of the signal processing unit 3 can be implemented by the processor 101 and the main storage device 102 .

補助記憶装置１０３は、ハードディスク及びフラッシュメモリなどにより構成される記憶媒体である。補助記憶装置１０３は、一般的に主記憶装置１０２よりも大量のデータを記憶する。例えば、格納部４９の少なくとも一部は、補助記憶装置１０３によって実現され得る。 The auxiliary storage device 103 is a storage medium configured by a hard disk, flash memory, or the like. Auxiliary storage device 103 generally stores a larger amount of data than main storage device 102 . For example, at least part of the storage unit 49 can be implemented by the auxiliary storage device 103 .

通信装置１０４は、ネットワークカード又は無線通信モジュールにより構成される。例えば、信号情報取得部４１の少なくとも一部は、通信装置１０４によって実現され得る。入力装置１０５は、キーボード、マウス、及び、タッチパネルなどにより構成される。例えば、信号情報取得部４１の少なくとも一部は、入力装置１０５によって実現され得る。出力装置１０６は、プリンタ、及び、ディスプレイなどにより構成される。例えば、生体情報取得部４８の少なくとも一部は、出力装置１０６によって実現され得る。 The communication device 104 is composed of a network card or wireless communication module. For example, at least part of the signal information acquisition unit 41 may be implemented by the communication device 104 . The input device 105 includes a keyboard, mouse, touch panel, and the like. For example, at least part of the signal information acquisition unit 41 may be implemented by the input device 105 . The output device 106 is composed of a printer, a display, and the like. For example, at least part of the biometric information acquisition unit 48 may be implemented by the output device 106 .

補助記憶装置１０３は、予め、プログラム及び処理に必要なデータを格納している。このプログラムは、生体情報検出システム１の各機能要素をコンピュータに実行させる。このプログラムによって、例えば、後述する生体情報検出方法における各処理がコンピュータにおいて実行される。このプログラムは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリなどの有形の記録媒体に記録された上で提供されてもよい。このプログラムは、データ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。 The auxiliary storage device 103 stores programs and data necessary for processing in advance. This program causes a computer to execute each functional element of the biological information detection system 1 . By this program, for example, each process in the biometric information detection method described later is executed in the computer. This program may be provided after being recorded on a tangible recording medium such as a CD-ROM, a DVD-ROM, or a semiconductor memory. The program may be provided as a data signal over a communications network.

次に、図１０を参照して、生体情報検出方法について説明する。図１０は、生体情報検出の一例を示すフローチャートである。 Next, a biometric information detection method will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a flowchart showing an example of biometric information detection.

まず、信号制御部２が、ビームフォーミングを行う（処理Ｓ１）。例えば、処理Ｓ１において、信号送信部１１が送信波Ｔを生体に向けて送信し、信号受信部１２が生体からの反射波Ｒを受信する。信号受信部１２が受信した情報は、受信情報取得部５１によって取得される。 First, the signal control unit 2 performs beam forming (process S1). For example, in process S1, the signal transmitter 11 transmits a transmitted wave T toward the living body, and the signal receiver 12 receives a reflected wave R from the living body. The information received by the signal receiver 12 is acquired by the reception information acquirer 51 .

次に、第一フィルタ部５２が、受信情報取得部５１において取得された情報に対して、フィルタリング処理を行う（処理Ｓ２）。生体情報検出システム１が心拍を検出する場合には、処理Ｓ２におけるフィルタリング処理によって、受信情報取得部５１において取得された情報から５．０Ｈｚ以上３０Ｈｚ以下の周波数帯域が抽出される。 Next, the first filter unit 52 performs filtering processing on the information acquired by the reception information acquisition unit 51 (process S2). When the biological information detection system 1 detects a heartbeat, a frequency band of 5.0 Hz or more and 30 Hz or less is extracted from the information acquired by the reception information acquisition unit 51 by the filtering process in process S2.

次に、フーリエ変換部５３が、第一フィルタ部５２から出力された情報に対して短時間フーリエ変換を行う（処理Ｓ３）。フーリエ変換部５３は、処理Ｓ３において、第一フィルタ部５２から出力された情報に対して短時間フーリエ変換を行うことによって、時間区分毎に、各周波数の強度を示す情報を作成し、出力する。フーリエ変換部５３は、例えば、第一フィルタ部５２から出力された情報に対して短時間フーリエ変換を行うことによって、スペクトログラムを作成し、出力する。 Next, the Fourier transform unit 53 performs a short-time Fourier transform on the information output from the first filter unit 52 (process S3). In step S3, the Fourier transform unit 53 performs a short-time Fourier transform on the information output from the first filter unit 52, thereby creating and outputting information indicating the intensity of each frequency for each time segment. . The Fourier transform unit 53 creates and outputs a spectrogram by, for example, performing a short-time Fourier transform on the information output from the first filter unit 52 .

次に、積分部５４が、フーリエ変換部５３から出力された情報に対して、時間区分毎に予め設定された周波数範囲においてスペクトル積分を行う（処理Ｓ４）。積分部５４は、例えば、処理Ｓ４において、フーリエ変換部５３から出力された情報に対して、時間区分毎に第一フィルタ部５２におけるフィルタリング処理の通過帯域と同一の周波数範囲においてスペクトル積分を行う。 Next, the integrating section 54 performs spectral integration on the information output from the Fourier transforming section 53 in a frequency range preset for each time segment (process S4). For example, in process S4, the integration unit 54 performs spectrum integration on the information output from the Fourier transform unit 53 in each time segment in the same frequency range as the passband of filtering processing in the first filter unit 52 .

次に、第二フィルタ部５５が、積分部５４から出力された情報に対して、フィルタリング処理を行う（処理Ｓ５）。生体情報検出システム１が心拍を検出する場合には、処理Ｓ５におけるフィルタリング処理によって、積分部５４から出力された情報から０．８Ｈｚ以上２．０Ｈｚ以下の周波数帯域が抽出される。処理Ｓ５が終了すると、処理Ｓ６及び処理Ｓ１２が実行される。処理Ｓ６から処理Ｓ１１と処理Ｓ１２は、並行して実行されてもよい。処理Ｓ６から処理Ｓ１１と、処理Ｓ１２とは、いずれか一方が先に実行されてもよい。 Next, the second filter unit 55 performs filtering processing on the information output from the integration unit 54 (process S5). When the biological information detection system 1 detects a heartbeat, a frequency band of 0.8 Hz or more and 2.0 Hz or less is extracted from the information output from the integrating section 54 by filtering processing in processing S5. When the process S5 ends, the process S6 and the process S12 are executed. Processing S6 to processing S11 and processing S12 may be executed in parallel. Either one of the processes S6 to S11 and the process S12 may be executed first.

次に、仮ピーク検出部４２が、第二フィルタ部５５から出力された複数の信号情報の各々について、複数の仮ピークを検出する（処理Ｓ６）。仮ピーク検出部４２は、処理Ｓ６において、例えば、第二フィルタ部５５から出力された複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３の各々について、複数の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３を検出する。 Next, the provisional peak detection unit 42 detects a plurality of provisional peaks for each of the plurality of signal information output from the second filter unit 55 (process S6). In processing S6, the temporary peak detection unit 42 detects, for example, a plurality of temporary peaks PE0, PE1, PE2 for each of the plurality of signal information B 0 , B 1 , B 2 , B 3 output from the second filter unit 55. , PE3.

処理Ｓ６が終了すると、ピークグループ演算部４３が、仮ピーク検出部４２において検出された各仮ピークの位置に基づいて、複数のピークグループＧＲを設定する（処理Ｓ７）。ピークグループ演算部４３は、処理Ｓ７において、例えば、送信波Ｔ０に対応する信号情報Ｂ０を基準信号情報に決定する。ピークグループ演算部４３は、処理Ｓ７において、例えば、基準信号情報に含まれる複数の仮ピークＰＥ０の各々から所定の時間範囲Ｗ内にある少なくとも１つの仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３を、各ピークグループＧＲを構成するピークとして特定する。この時間範囲Ｗは、例えば、仮ピークＰＥ０から±０．０５秒である。 When the process S6 ends, the peak group calculator 43 sets a plurality of peak groups GR based on the positions of the temporary peaks detected by the temporary peak detector 42 (process S7). In processing S7, the peak group calculator 43 determines, for example, the signal information B0 corresponding to the transmission wave T0 as the reference signal information. In processing S7, the peak group calculator 43, for example, calculates at least one temporary peak PE0, PE1, PE2, and PE3 within a predetermined time range W from each of the plurality of temporary peaks PE0 included in the reference signal information. The peaks are identified as constituting the peak group GR. This time range W is, for example, ±0.05 seconds from the provisional peak PE0.

処理Ｓ７が終了すると、ピークグループ演算部４３が、複数のピークグループＧＲの時間方向における位置を演算する（処理Ｓ８）。ピークグループ演算部４３は、処理Ｓ８において、たとえば、ピークグループＧＲ毎に、ピークグループＧＲに含まれる少なくとも１つの仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３の時間方向における位置の平均をピークグループＧＲの位置Ｐ１～Ｐ８として演算する。 When the process S7 ends, the peak group calculator 43 calculates the positions of the plurality of peak groups GR in the time direction (process S8). In processing S8, the peak group calculator 43 calculates the average position of at least one temporary peak PE0, PE1, PE2, and PE3 included in the peak group GR in the time direction as the position of the peak group GR. Calculate as P1 to P8.

処理Ｓ８が終了すると、ピークグループ選出部４４が、各ピークグループＧＲの位置に基づいて、複数のピークグループＧＲから代表ピークグループを選出する（処理Ｓ９）。ピークグループ選出部４４は、処理Ｓ９において、例えば、ビタビアルゴリズムによって、ピークグループＧＲの位置Ｐ１～Ｐ１９において、パスメトリックが最小又は最大となるピークグループＧＲの組み合わせを特定する。図７に示されている例において、位置Ｐ１，Ｐ２，Ｐ４・・・Ｐ１９に位置するピークグループＧＲが代表ピークグループとして選出される。 After the processing S8 is finished, the peak group selection unit 44 selects a representative peak group from the plurality of peak groups GR based on the position of each peak group GR (processing S9). In the process S9, the peak group selection unit 44 specifies, for example, the Viterbi algorithm to specify a combination of peak groups GR that minimizes or maximizes the path metric at the positions P1 to P19 of the peak groups GR. In the example shown in FIG. 7, peak groups GR located at positions P1, P2, P4, . . . P19 are selected as representative peak groups.

処理Ｓ９が終了すると、ピーク間隔演算部４５が、時間方向における複数の代表ピークグループの間隔を示す代表ピークグループ間隔を演算する（処理Ｓ１０）。ピーク間隔演算部４５は、処理Ｓ１０において、例えば、複数の代表ピークグループ間隔の平均を代表ピークグループ間隔として出力する。 After processing S9 is completed, the peak interval calculator 45 calculates a representative peak group interval indicating intervals between a plurality of representative peak groups in the time direction (processing S10). In step S10, the peak interval calculator 45 outputs, for example, an average of a plurality of representative peak group intervals as the representative peak group interval.

処理Ｓ１０が終了すると、フィルタ設定部４６が、複数の仮ピークの時間方向における位置に基づいて、周波数フィルタを設定する。（処理Ｓ１１）。フィルタ設定部４６は、処理Ｓ１１において、例えば、ピーク間隔演算部４５から出力された代表ピークグループの間隔の逆数を中心周波数とするように周波数フィルタを設定する。 After processing S10 ends, the filter setting unit 46 sets a frequency filter based on the positions of the plurality of provisional peaks in the time direction. (Processing S11). In processing S11, the filter setting unit 46 sets the frequency filter so that, for example, the reciprocal of the interval of the representative peak group output from the peak interval calculating unit 45 is used as the center frequency.

処理Ｓ５が終了すると、情報演算部４７が信号情報の平均を演算する（処理Ｓ１２）。情報演算部４７は、処理Ｓ１２において、処理Ｓ５において処理された複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３を取得し、これらの信号情報を平均する。 When the process S5 is finished, the information calculation unit 47 calculates the average of the signal information (process S12). In processing S12, the information calculation unit 47 acquires the plurality of signal information B 0 , B 1 , B 2 , B 3 processed in processing S5, and averages these pieces of signal information.

処理Ｓ１１及び処理Ｓ１２が終了すると、生体情報取得部４８が生体情報を取得する（処理Ｓ１３）。生体情報取得部４８は、処理Ｓ１３において、処理Ｓ１２において情報演算部４７から出力された情報に対して、処理Ｓ１１において設定された周波数フィルタを用いてフィルタリング処理を行うことによって、生体の生体情報を取得する。生体情報取得部４８は、例えば、生体情報として、心拍数及び心拍間隔の少なくとも１つ、又は、呼吸数及び呼吸間隔の少なくとも１つを示す情報を取得する。 When processing S11 and processing S12 are finished, the biometric information acquiring unit 48 acquires biometric information (processing S13). In step S13, the biological information acquisition unit 48 filters the information output from the information calculation unit 47 in step S12 using the frequency filter set in step S11, thereby obtaining the biological information of the living body. get. The biological information acquisition unit 48 acquires, for example, information indicating at least one of a heart rate and a heartbeat interval, or at least one of a breathing rate and a breathing interval as biological information.

次に、上述した実施形態における生体情報検出システム１、プログラム、生体情報検出方法による作用効果について説明する。 Next, effects of the biological information detection system 1, the program, and the biological information detection method in the above-described embodiment will be described.

生体情報検出システム１は、信号情報取得部４１と、フィルタ設定部４６と、生体情報取得部４８とを備えている。信号情報取得部４１は、生体からの互いに異なる反射波Ｒに対応する複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３を取得する。フィルタ設定部４６は、複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３の複数の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３の時間方向における位置に基づいて周波数フィルタを設定する。生体情報取得部４８は、複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３の少なくとも１つに基づく情報に対して周波数フィルタを用いてフィルタリング処理を行うことによって、生体の生体情報を取得する。 The biometric information detection system 1 includes a signal information acquisition section 41 , a filter setting section 46 and a biometric information acquisition section 48 . The signal information acquiring unit 41 acquires a plurality of pieces of signal information B 0 , B 1 , B 2 , B 3 corresponding to different reflected waves R from the living body. The filter setting unit 46 sets a frequency filter based on the positions in the time direction of the plurality of temporary peaks PE0 , PE1 , PE2 and PE3 of the plurality of signal information B0, B1 , B2 and B3. The biometric information acquisition unit 48 acquires biometric information by filtering information based on at least one of the plurality of signal information B 0 , B 1 , B 2 , B 3 using a frequency filter. do.

以上のように、互いに異なる反射波Ｒに対応する複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３が用いられる。このため、信号送信部１１と生体との間における送信波Ｔ及び反射波Ｒの伝搬によって生じたノイズ又は生体の体勢に起因して捉えづらくなった生体情報の抽出精度が、ダイバーシチ効果によって改善され得る。さらに、複数の反射波Ｒに対応する複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３に基づいて周波数フィルタが設定されるため、生体情報に対応する周波数帯域が周波数フィルタによって正確に抽出され得る。この結果、非接触で生体情報が検出されながら、生体情報の検出精度が確保され得る。 As described above, a plurality of pieces of signal information B 0 , B 1 , B 2 , B 3 corresponding to different reflected waves R are used. Therefore, the accuracy of extracting biometric information, which has become difficult to grasp due to the noise caused by the propagation of the transmitted wave T and the reflected wave R between the signal transmitter 11 and the living body or the posture of the living body, is improved by the diversity effect. obtain. Furthermore, since the frequency filter is set based on the temporary peaks PE0, PE1, PE2, and PE3 of the plurality of signal information B0, B1 , B2, and B3 corresponding to the plurality of reflected waves R , it corresponds to biological information. A frequency band can be accurately extracted by the frequency filter. As a result, detection accuracy of biometric information can be ensured while biometric information is detected in a non-contact manner.

ピークグループ演算部４３は、複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３の複数の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３の時間方向おける位置に基づいて、複数のピークグループＧＲを設定する。複数のピークグループＧＲの各々は、複数の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３の少なくとも１つを含んでいる。ピークグループ演算部４３は、各ピークグループＧＲの位置Ｐ１～Ｐ８を演算する。フィルタ設定部４６は、ピークグループ演算部４３において演算された各ピークグループＧＲの位置Ｐ１～Ｐ８に基づいて、周波数フィルタを設定する。この場合、複数の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３の少なくとも１つを含むピークグループＧＲの位置Ｐ１～Ｐ８に基づいて、周波数フィルタが設定される。このため、周波数フィルタによって、生体情報に対応する周波数帯域がさらに正確に抽出され得る。 The peak group calculator 43 sets a plurality of peak groups GR based on the positions in the time direction of the plurality of provisional peaks PE0 , PE1 , PE2 and PE3 of the plurality of signal information B0, B1 , B2 and B3. do. Each of the plurality of peak groups GR includes at least one of the plurality of provisional peaks PE0, PE1, PE2, PE3. The peak group calculator 43 calculates positions P1 to P8 of each peak group GR. The filter setting unit 46 sets a frequency filter based on the positions P1 to P8 of each peak group GR calculated by the peak group calculation unit 43. FIG. In this case, a frequency filter is set based on the positions P1 to P8 of the peak group GR including at least one of the plurality of temporary peaks PE0, PE1, PE2, PE3. Therefore, the frequency filter can more accurately extract the frequency band corresponding to the biological information.

ピークグループ選出部４４は、各ピークグループＧＲの位置Ｐ１～Ｐ８に基づいて、複数のピークグループＧＲのうち少なくとも２つのピークグループＧＲを代表ピークグループとして選出する。ピーク間隔演算部４５は、時間方向における複数の代表ピークグループの間隔を示す代表ピークグループ間隔を演算する。フィルタ設定部４６は、ピーク間隔演算部４５によって演算された代表ピークグループ間隔に基づいて、周波数フィルタを設定する。この場合、周波数フィルタによって、生体情報に対応する周波数帯域がさらに正確に抽出され得る。 The peak group selection unit 44 selects at least two peak groups GR from among the plurality of peak groups GR as representative peak groups based on the positions P1 to P8 of each peak group GR. The peak interval computing unit 45 computes representative peak group intervals indicating intervals between a plurality of representative peak groups in the time direction. A filter setting unit 46 sets a frequency filter based on the representative peak group interval calculated by the peak interval calculating unit 45 . In this case, the frequency filter can more accurately extract the frequency band corresponding to the biological information.

生体情報は、生体において周期的に繰り返される動作である。ピークグループ選出部４４は、複数のピークグループＧＲのうち、生体の動作の周期に対して尤もらしい間隔で時間方向に位置するピークグループＧＲの組み合わせを、複数の代表ピークグループとして選出する。この場合、生体の動作の周期により近い間隔で位置するピークグループＧＲの組み合わせが選出されるため、周波数フィルタによって、生体情報に対応する周波数帯域がさらに正確に抽出され得る。 Biological information is a movement that is periodically repeated in a living body. The peak group selection unit 44 selects, as a plurality of representative peak groups, a combination of peak groups GR positioned in the time direction at plausible intervals with respect to the period of motion of the living body from among the plurality of peak groups GR. In this case, a combination of peak groups GR positioned at intervals closer to the period of motion of the living body is selected, so that the frequency band corresponding to the biological information can be more accurately extracted by the frequency filter.

フィルタ設定部４６は、複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３の複数のピークグループＧＲの時間方向における位置Ｐ１～Ｐ８に基づいて演算される中心周波数を有するように周波数フィルタを設定する。この場合、生体情報に対応する周波数帯域がさらに正確に抽出され得る。 The filter setting unit 46 sets the frequency filter so as to have a center frequency calculated based on the positions P1 to P8 in the time direction of the plurality of peak groups GR of the plurality of signal information B 0 , B 1 , B 2 , B 3 . set. In this case, the frequency band corresponding to biometric information can be extracted more accurately.

フィルタ設定部４６は、複数の代表ピークグループの間隔の平均の逆数を中心周波数とするように周波数フィルタを設定する。この場合、生体情報に対応する周波数帯域がさらに正確に抽出され得る。 The filter setting unit 46 sets the frequency filter so that the center frequency is the reciprocal of the average of the intervals of a plurality of representative peak groups. In this case, the frequency band corresponding to biometric information can be extracted more accurately.

ピークグループ演算部４３は、複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３に含まれる複数の仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３から、基準信号情報に含まれる複数の仮ピークＰＥ０の各々から所定の時間範囲Ｗ内にある少なくとも１つの仮ピークを特定する。ピークグループ演算部４３は、特定された仮ピークに基づいて各ピークグループＧＲの時間方向における位置Ｐ１～Ｐ８を演算する。この場合、複数の反射波Ｒにそれぞれ対応する複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂの仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３に関するの情報が一つに纏められ、各ピークグループＧＲの時間方向における位置Ｐ１～Ｐ８の間隔が、生体の動作の周期により近づくと考えられる。この結果、生体情報に対応する周波数帯域をさらに正確に抽出できる周波数フィルタが設定され得る。 The peak group calculator 43 calculates a plurality of temporary peaks PE0 included in the reference signal information from the plurality of temporary peaks PE0 , PE1 , PE2 , and PE3 included in the plurality of signal information B0, B1 , B2, and B3. At least one tentative peak within a predetermined time range W from each is identified. The peak group calculator 43 calculates the positions P1 to P8 in the time direction of each peak group GR based on the identified temporary peaks. In this case, the information on the temporary peaks PE0, PE1, PE2, and PE3 of the plurality of signal information B 0 , B 1 , B 2 , and B respectively corresponding to the plurality of reflected waves R are grouped into one, and each peak group GR It is considered that the intervals of the positions P1 to P8 in the time direction of .theta. As a result, a frequency filter can be set that can more accurately extract the frequency band corresponding to biological information.

ピークグループ演算部４３は、ピークグループＧＲ毎に、ピークグループＧＲに含まれる仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３の時間方向における位置の平均をピークグループＧＲの位置Ｐ１～Ｐ８として演算する。この場合、複数の反射波Ｒにそれぞれ対応する複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂの仮ピークＰＥ０，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３に関するの情報が一つに纏められ、各ピークグループＧＲの時間方向における位置Ｐ１～Ｐ８の間隔が、生体の動作の周期により近づくと考えられる。この結果、生体情報に対応する周波数帯域をさらに正確に抽出できる周波数フィルタが設定され得る。 The peak group calculator 43 calculates, for each peak group GR, average positions in the time direction of the temporary peaks PE0, PE1, PE2, and PE3 included in the peak group GR as positions P1 to P8 of the peak group GR. In this case, the information on the temporary peaks PE0, PE1, PE2, and PE3 of the plurality of signal information B 0 , B 1 , B 2 , and B respectively corresponding to the plurality of reflected waves R are grouped into one, and each peak group GR It is considered that the intervals of the positions P1 to P8 in the time direction of .theta. As a result, a frequency filter can be set that can more accurately extract the frequency band corresponding to biological information.

各信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３は、反射波に対応する情報に短時間フーリエ変換を行った情報に対して、時間区分毎にスペクトル積分した情報である。この場合、信号情報からノイズが除去され得る。 Each of the signal information B 0 , B 1 , B 2 , B 3 is information obtained by spectrally integrating the information obtained by subjecting the information corresponding to the reflected wave to the short-time Fourier transform for each time segment. In this case noise can be removed from the signal information.

生体情報取得部４８においてフィルタリング処理が行われる複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報は、複数の信号情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３のうち少なくとも２つを組み合わせた情報である。この場合、ダイバーシチ効果などによって、信号情報におけるノイズがさらに低減され得る。 Information based on at least one of the plurality of signal information to be filtered in the biological information acquisition unit 48 is information obtained by combining at least two of the plurality of signal information B 0 , B 1 , B 2 , B 3 . In this case, the noise in the signal information may be further reduced, such as by diversity effects.

生体情報取得部４８においてフィルタリング処理が行われる複数の信号情報の少なくとも１つに関する情報は、複数の反射波Ｒが反射した位置のうち、検出対象の生体情報に対応する皮膚変動が最も大きい位置において反射した反射波Ｒに対応する信号情報Ｂ０に基づいている。この場合、生体情報の検出精度がさらに向上し得る。例えば、心拍を検出する場合には、心臓に近い位置において反射した反射波Ｒに対応する信号情報Ｂ０によれば、より心拍の検出精度が向上され得る。例えば、呼吸を検出する場合には、肺に近い位置において反射した反射波Ｒに対応する信号情報Ｂ０によれば、より呼吸の検出精度が向上され得る。 Information about at least one of a plurality of signal information items to be filtered by the biometric information acquiring unit 48 is obtained at a position where the skin variation corresponding to the biometric information to be detected is the largest among the positions where the plurality of reflected waves R are reflected. It is based on the signal information B0 corresponding to the reflected reflected wave R. In this case, detection accuracy of biometric information can be further improved. For example, when detecting a heartbeat, the heartbeat detection accuracy can be further improved by using the signal information B0 corresponding to the reflected wave R reflected at a position close to the heart. For example, when detecting respiration, the signal information B0 corresponding to the reflected wave R reflected at a position close to the lungs can further improve respiration detection accuracy.

次に、図１１から図１６を参照して、生体情報検出システム１の検証の一例を説明する。本検証では、生体情報の検出として、心拍の検出が行われた。本検証の信号制御部２において、変調方式は無変調連続波であり、発振周波数は６０ＧＨｚであり、サンプリング周波数は１０００Ｈｚであり、送信電力は１ｍＷであった。本件証において、信号制御部２は、４つの受信アンテナ３１を含んでいた。生体情報の検出対象としての被験者は、５人であった。送信波Ｔが生体に向けて送信され、生体からの反射波Ｒが受信される際に、各被験者は着座し、静止していた。本件証においては、図３に示したように、信号送信部１１から生体Ｍに送信波Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４が送信される。距離特性を確認する検証以外では、送信アンテナ２３及び受信アンテナ３１から生体までの距離は、６０ｃｍ～７０ｃｍであった。各被験者に対して、１２０秒間の信号情報が取得された。 Next, an example of verification of the biological information detection system 1 will be described with reference to FIGS. 11 to 16. FIG. In this verification, heartbeat detection was performed as biometric information detection. In the signal control unit 2 of this verification, the modulation method was unmodulated continuous wave, the oscillation frequency was 60 GHz, the sampling frequency was 1000 Hz, and the transmission power was 1 mW. In this case, the signal control section 2 included four receiving antennas 31 . There were 5 subjects as biometric information detection targets. Each subject was seated and still when the transmitted wave T was transmitted toward the living body and the reflected wave R from the living body was received. In this proof, as shown in FIG. 3, transmission waves T0, T1, T2, T3, and T4 are transmitted from the signal transmission unit 11 to the living body M. Other than the verification to confirm the distance characteristics, the distance from the transmitting antenna 23 and the receiving antenna 31 to the living body was 60 cm to 70 cm. 120 seconds of signal information was acquired for each subject.

生体情報検出システム１の検出精度を判断するため、心電図による測定値が真値として用いられた。生体情報検出システム１による検出精度の評価指標として、推定ＲＲＩと真値とのＲＭＳＥ、及び、推定ＲＲＩと真値との誤差の累積確率分布ＣＤＦが用いられた。推定ＲＲＩとは、生体情報検出システムにおける心拍の検出結果である。“Ｎ”が観測されたＲＲＩの数であり、“ＲＲＩｅｓｔ（ｉ）”がｉ番目の推定ＲＲＩであり、“ＲＲＩｒｅｆ（ｉ）”がｉ番目の真値ＲＲＩである場合、以下の式（１）によってＲＭＳＥは表される。

Figure 2022185752000002
In order to judge the detection accuracy of the biological information detection system 1, measured values from an electrocardiogram were used as true values. RMSE between the estimated RRI and the true value, and cumulative probability distribution CDF of the error between the estimated RRI and the true value were used as evaluation indices of detection accuracy by the biological information detection system 1 . The estimated RRI is the heartbeat detection result in the biological information detection system. If "N" is the number of observed RRIs, "RRI est (i)" is the i-th estimated RRI, and "RRI ref (i)" is the i-th true RRI, then RMSE is represented by (1).
Figure 2022185752000002

確率変数Ｘがｘ以下になる確率の関数ＦＸ（ｘ）は、以下の式（２）によって表される。

Figure 2022185752000003
A function F X (x) of the probability that the random variable X becomes x or less is represented by the following equation (2).
Figure 2022185752000003

図１１には、－３０度方向と－１５度方向と０度方向との送信波Ｔ４，Ｔ３，Ｔ０が生体に照射され場合における各信号情報に基づく、生体情報の検出結果のデータＤ１１，Ｄ１２，Ｄ１３，Ｄ１４が示されている。すなわち、複数の反射波Ｒにそれぞれ対応する信号情報に基づく、生体情報の検出結果を示している。データＤ１１は、－３０度方向に対応する信号情報に周波数フィルタが適用された場合に検出された生体情報のデータである。データＤ１２は、－１５度方向に対応する信号情報に周波数フィルタが適用された場合に検出された生体情報のデータである。データＤ１３は、０度方向に対応する信号情報Ｂ０に周波数フィルタが適用された場合に検出された生体情報のデータである。データＤ１４は、データＤ１１，Ｄ１２，Ｄ１３が合成されたデータである。領域αに示されているように、データＤ１１，Ｄ１２，Ｄ１３では、波形が崩れた。しかし、複数の反射波Ｒに対応する信号情報が用いられることによって、データＤ１４のように波形の崩れが低減された。このように、複数の反射波Ｒに対応する信号情報が用いられることによって、波形の崩れが低減され、検出漏れが抑制されることが確認された。 FIG. 11 shows biological information detection result data D11 and D12 based on each signal information when the living body is irradiated with transmission waves T4, T3, and T0 in the directions of -30 degrees, -15 degrees, and 0 degrees. , D13, D14 are shown. That is, it shows the detection result of the biological information based on the signal information respectively corresponding to the plurality of reflected waves R. FIG. Data D11 is biological information data detected when a frequency filter is applied to the signal information corresponding to the direction of -30 degrees. Data D12 is biological information data detected when a frequency filter is applied to signal information corresponding to the -15 degree direction. Data D13 is biological information data detected when a frequency filter is applied to the signal information B0 corresponding to the 0 -degree direction. Data D14 is data obtained by synthesizing data D11, D12, and D13. As shown in the area α, the waveforms of the data D11, D12, and D13 collapsed. However, by using the signal information corresponding to a plurality of reflected waves R, the distortion of the waveform was reduced as in the data D14. In this way, it was confirmed that the use of signal information corresponding to a plurality of reflected waves R reduces the distortion of waveforms and suppresses detection omissions.

図１２（ａ）は、比較例による生体情報の検出結果を示している。この比較例においては、上述した処理Ｓ５の後に、第二フィルタ部５５から出力される信号情報にビタビアルゴリズムが適用されている。すなわち、第二フィルタ部５５から出力された信号情報に含まれている複数の仮ピークに対して、ビタビアルゴリズムを適用することによって選出されたピークを示している。したがって、図１２（ａ）に示されている各データは、周波数フィルタが適用されていないデータである。図１２（ｂ）は、生体情報検出システム１による生体情報の検出結果を示している。したがって、図１２（ｂ）に示されている各データは、周波数フィルタが適用されたデータである。 FIG. 12(a) shows the detection result of biometric information according to the comparative example. In this comparative example, the Viterbi algorithm is applied to the signal information output from the second filter section 55 after the processing S5 described above. That is, peaks selected by applying the Viterbi algorithm to a plurality of temporary peaks included in the signal information output from the second filter unit 55 are shown. Therefore, each data shown in FIG. 12(a) is data to which the frequency filter is not applied. FIG. 12(b) shows the detection result of the biometric information by the biometric information detection system 1. As shown in FIG. Therefore, each data shown in FIG. 12(b) is data to which a frequency filter has been applied.

図１２（ａ）及び図１２（ｂ）において、データα１は、真値を示すデータである。データα２は、送信波Ｔ０のみが生体に照射され、１つの反射波Ｒに対応する信号情報Ｂ０のみが信号情報取得部４１から出力される場合に検出された生体情報のデータである。データα３は、送信波Ｔ４，Ｔ３，Ｔ０が生体に照射され、３つの反射波Ｒにそれぞれ対応する信号情報が用いられた場合のデータである。 In FIGS. 12A and 12B, data α1 is data representing a true value. The data α2 is biological information data detected when only the transmitted wave T0 is applied to the living body and only the signal information B0 corresponding to one reflected wave R is output from the signal information acquisition unit 41. FIG. Data α3 is data obtained when the transmitted waves T4, T3, and T0 are applied to the living body and signal information corresponding to the three reflected waves R is used.

図１２（ａ）に示されているデータα２において、ＲＭＳＥは２６７ｍｓであった。図１２（ａ）に示されているデータα３において、ＲＭＳＥは１８９ｍｓであった。図１２（ａ）におけるデータα２とデータα３との比較によって、複数の反射波Ｒに対応する信号情報が用いられれば、ＲＲＩの検出精度が向上することが確認された。 In the data α2 shown in FIG. 12(a), the RMSE was 267 ms. In data α3 shown in FIG. 12(a), the RMSE was 189 ms. By comparing the data α2 and the data α3 in FIG. 12(a), it was confirmed that if signal information corresponding to a plurality of reflected waves R is used, the detection accuracy of RRI is improved.

図１２（ｂ）に示されているデータα２において、ＲＭＳＥは２１４ｍｓであった。図１２（ｂ）に示されているデータα３において、ＲＭＳＥは６７ｍｓであった。図１２（ａ）と図１２（ｂ）との比較によって、周波数フィルタが適用されれば、ＲＲＩの検出精度が向上することが確認された。図１２（ｂ）におけるデータα２とデータα３との比較によって、周波数フィルタが適用され、かつ、複数の反射波Ｒに対応する信号情報が用いられれば、ＲＲＩの検出精度がさらに向上することが確認された。 In the data α2 shown in FIG. 12(b), the RMSE was 214 ms. In data α3 shown in FIG. 12(b), the RMSE was 67 ms. A comparison between FIG. 12(a) and FIG. 12(b) confirms that the RRI detection accuracy is improved if the frequency filter is applied. A comparison of the data α2 and the data α3 in FIG. 12(b) confirms that the RRI detection accuracy is further improved if a frequency filter is applied and signal information corresponding to a plurality of reflected waves R is used. was done.

図１３には、推定ＲＲＩと真値との誤差の累積確率分布ＣＤＦが示されている。図１３において、横軸は推定ＲＲＩと真値との誤差を示しており、縦軸は確率の関数を示している。データＤ２１～Ｄ２６は、１つの反射波Ｒに対応する信号情報のみが用いられ、かつ、周波数フィルタが適用されている場合のデータである。データＤ２１～Ｄ２６は、それぞれ異なる方向へ送信された送信波Ｔに基づくデータである。データＤ２１～Ｄ２６において、生体への送信波Ｔの照射角度は、６０度から－６０度の範囲でそれぞれ異なる。データＤ３０は、複数の反射波Ｒに対応する信号情報が用いられ、かつ、周波数フィルタが適用されている場合のデータである。データＤ２１～Ｄ２６と、データＤ３０との比較によって、複数の反射波Ｒに対応する信号情報が用いられた場合には、１つの反射波Ｒに対応する信号情報が用いられた場合よりも、推定ＲＲＩと真値との誤差の発生抑制が格段に向上することが確認された。複数の反射波Ｒに対応する信号情報が用いられ、かつ、周波数フィルタが適用される場合には、１つの反射波Ｒに対応する信号情報が用いられ、かつ、周波数フィルタが適用される場合に比べて、ＣＤＦの中央値において、ＲＲＩ誤差が平均５０ｍｓ低減された。 FIG. 13 shows the cumulative probability distribution CDF of the error between the estimated RRI and the true value. In FIG. 13, the horizontal axis indicates the error between the estimated RRI and the true value, and the vertical axis indicates the probability function. Data D21 to D26 are data when only signal information corresponding to one reflected wave R is used and a frequency filter is applied. Data D21 to D26 are data based on transmission waves T transmitted in different directions. In the data D21 to D26, the irradiation angle of the transmission wave T to the living body differs from 60 degrees to -60 degrees. Data D30 is data when signal information corresponding to a plurality of reflected waves R is used and a frequency filter is applied. By comparing the data D21 to D26 with the data D30, when the signal information corresponding to a plurality of reflected waves R is used, the estimated It was confirmed that the suppression of the error between the RRI and the true value was remarkably improved. When signal information corresponding to a plurality of reflected waves R is used and a frequency filter is applied, when signal information corresponding to one reflected wave R is used and a frequency filter is applied In comparison, the median CDF reduced the RRI error by an average of 50 ms.

図１４には、生体情報の検出精度がＲＭＳＥによって被験者ごとに示されている。データＤ３１は、１つの反射波Ｒに対応する信号情報が用いられ、かつ、周波数フィルタが適用されている場合のデータである。データＤ３２は、複数の反射波Ｒに対応する信号情報が用いられ、かつ、周波数フィルタが適用されている場合のデータである。データＤ３１において、生体への送信波Ｔの照射角度は０度である。図１４に示されているように、被験者に依存することなく、複数の反射波Ｒに対応する信号情報が用いられる場合の検出精度は、１つの反射波Ｒに対応する信号情報が用いられる場合に比べて、被験者に依存することなく向上することが確認された。複数の反射波Ｒに対応する信号情報が用いられる場合の検出精度は、１つの反射波Ｒに対応する信号情報が用いられる場合に比べて、５人の被験者のＲＭＳＥの平均が６７．５ｍｓ改善された。 FIG. 14 shows the biometric information detection accuracy for each subject in terms of RMSE. Data D31 is data when signal information corresponding to one reflected wave R is used and a frequency filter is applied. Data D32 is data when signal information corresponding to a plurality of reflected waves R is used and a frequency filter is applied. In the data D31, the irradiation angle of the transmission wave T to the living body is 0 degree. As shown in FIG. 14, the detection accuracy when signal information corresponding to a plurality of reflected waves R is used is Compared to , it was confirmed that it improved without depending on the subject. The detection accuracy when signal information corresponding to a plurality of reflected waves R is used is improved by 67.5 ms in terms of the average RMSE of 5 subjects compared to when signal information corresponding to one reflected wave R is used. was done.

図１５及び図１６には、推定ＲＲＩと真値との誤差の累積確率分布ＣＤＦが示されている。図１５及び図１６において、横軸は推定ＲＲＩと真値との誤差を示しており、縦軸は確率の関数を示している。 15 and 16 show the cumulative probability distribution CDF of the error between the estimated RRI and the true value. 15 and 16, the horizontal axis indicates the error between the estimated RRI and the true value, and the vertical axis indicates the probability function.

図１５及び図１６において、データＤ４１は、１つの反射波Ｒに対応する信号情報のみが信号情報取得部４１から出力され、出力された信号情報にビタビアルゴリズムが適用され、かつ、周波数フィルタが適用されていない場合のデータである。データＤ４２は、１つの反射波Ｒに対応する信号情報のみが信号情報取得部４１から出力され、かつ、周波数フィルタが適用された場合のデータである。データＤ４３は、複数の反射波Ｒに対応する信号情報が信号情報取得部４１から出力され、出力された複数の信号情報にビタビアルゴリズムが適用され、かつ、周波数フィルタが適用されていない場合のデータである。データＤ５０は、複数の反射波Ｒに対応する信号情報が信号情報取得部４１から出力され、出力された複数の信号情報に周波数フィルタが適用された場合のデータである。 15 and 16, data D41 is such that only signal information corresponding to one reflected wave R is output from the signal information acquisition unit 41, the Viterbi algorithm is applied to the output signal information, and a frequency filter is applied. This is the data when it is not. Data D42 is data obtained when only signal information corresponding to one reflected wave R is output from the signal information acquisition unit 41 and a frequency filter is applied. Data D43 is data when signal information corresponding to a plurality of reflected waves R is output from the signal information acquisition unit 41, the Viterbi algorithm is applied to the output plurality of signal information, and a frequency filter is not applied. is. The data D50 is data when signal information corresponding to a plurality of reflected waves R is output from the signal information acquisition unit 41 and a frequency filter is applied to the output plurality of signal information.

図１５に示されている検出結果において、送信アンテナ２３及び受信アンテナ３１から生体までの距離は、２．０ｍであった。図１６に示されている検出結果において、送信アンテナ２３及び受信アンテナ３１から生体までの距離は、３．０ｍであった。図１５及び図１６に示されているデータＤ４１，Ｄ４２，Ｄ４３，Ｄ５０から、検出対象の生体との距離が離れたとしても、複数の反射波Ｒに対応する信号情報が用いられ、かつ、周波数フィルタが適用された場合には、推定ＲＲＩと真値との誤差の発生が抑制されることが確認された。 In the detection results shown in FIG. 15, the distance from the transmitting antenna 23 and receiving antenna 31 to the living body was 2.0 m. In the detection results shown in FIG. 16, the distance from the transmitting antenna 23 and receiving antenna 31 to the living body was 3.0 m. From the data D41, D42, D43, and D50 shown in FIGS. 15 and 16, even if the distance from the living body to be detected is long, the signal information corresponding to the plurality of reflected waves R is used, and the frequency It was confirmed that the error between the estimated RRI and the true value is suppressed when the filter is applied.

以上、本発明の実施形態及び変形例について説明してきたが、本発明は必ずしも上述した実施形態及び変形例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。 Although the embodiments and modifications of the present invention have been described above, the present invention is not necessarily limited to the above-described embodiments and modifications, and various modifications can be made without departing from the scope of the invention.

例えば、生体情報検出システム１は、ＳＩＭＯ、ＭＩＳＯ、ＭＩＭＯなどのレーダーであってもよい。生体情報検出システム１は、例えば、ＭＩＭＯ ＦＭＣＷ Ｒａｄａｒであってもよい。生体情報検出システム１は、互いに異なる複数種のレーダーを含んでいてもよい。例えば、ドップラーセンサの代わりにＭＩＭＯ ＦＭＣＷ Ｒａｄａｒが用いられる場合、生体情報検出システム１は、ＭＩＭＯ ＦＭＣＷ Ｒａｄａｒによって取得された情報に基づいて、生体情報を検出する。この場合、生体情報検出システム１は、ＭＩＭＯ ＦＭＣＷ Ｒａｄａｒによって取得された情報を受信情報取得部５１において取得し、ドップラー信号の場合と同様に処理する。 For example, the biological information detection system 1 may be radar such as SIMO, MISO, and MIMO. The biological information detection system 1 may be MIMO FMCW Radar, for example. The biological information detection system 1 may include different types of radars. For example, when MIMO FMCW Radar is used instead of the Doppler sensor, the biometric information detection system 1 detects biometric information based on the information acquired by the MIMO FMCW Radar. In this case, the biological information detection system 1 acquires the information acquired by the MIMO FMCW Radar in the reception information acquisition unit 51 and processes it in the same manner as the Doppler signal.

上述した実施形態において、信号送信部１１が、互いに上下方向に傾斜した複数の送信波Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４を送信する場合について説明した。しかし、信号送信部１１が送信する送信波の方向は上下方向に限定されない。例えば、信号送信部１１から送信される送信波は、生体Ｍに向かって送信波Ｔ０に対して左右方向に傾斜する成分を含んでいてもよい。左右方向は、鉛直方向に直交する方向である。左右方向は、送信波Ｔ０の伝搬方向にも直交する方向である。信号制御部２は、３次元方向のビームフォーミングを行ってもよい。これらの場合においても、各送信波に対応する反射波Ｒが信号受信部１２において受信されるように構成されてもよい。 In the above-described embodiment, the case where the signal transmission unit 11 transmits a plurality of transmission waves T0, T1, T2, T3, and T4 tilted in the vertical direction has been described. However, the direction of the transmission wave transmitted by the signal transmitter 11 is not limited to the vertical direction. For example, the transmission wave transmitted from the signal transmission unit 11 may include a component that tilts toward the living body M in the horizontal direction with respect to the transmission wave T0. The horizontal direction is a direction perpendicular to the vertical direction. The left-right direction is also perpendicular to the propagation direction of the transmission wave T0. The signal control unit 2 may perform beamforming in three-dimensional directions. In these cases, the signal receiver 12 may receive the reflected wave R corresponding to each transmitted wave.

１…生体情報検出システム、４１…信号情報取得部、４３…ピークグループ演算部、４４…ピークグループ選出部、４５…ピーク間隔演算部、４６…フィルタ設定部、４８…生体情報取得部、Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３…信号情報、ＧＲ…ピークグループ、Ｍ…生体、Ｐ１～Ｐ１９…位置、ＰＥ０～ＰＥ３…仮ピーク、Ｒ…反射波、Ｗ…時間範囲。 Reference Signs List 1 biological information detection system 41 signal information acquisition unit 43 peak group calculation unit 44 peak group selection unit 45 peak interval calculation unit 46 filter setting unit 48 biological information acquisition unit B0 , B 1 , B 2 , B 3 .

Claims (13)

各々が、生体からの互いに異なる反射波に対応すると共に時間領域において複数のピークを有する複数の信号情報、を取得する信号情報取得部と、
前記複数の信号情報の前記複数のピークの時間方向における位置に基づいて周波数フィルタを設定するフィルタ設定部と、
前記複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報に対して、前記周波数フィルタを用いてフィルタリング処理を行うことによって、前記生体の生体情報を取得する生体情報取得部と、を備えている、生体情報検出システム。 a signal information acquisition unit that acquires a plurality of signal information, each corresponding to a different reflected wave from the living body and having a plurality of peaks in the time domain;
a filter setting unit that sets a frequency filter based on the positions of the plurality of peaks in the time direction of the plurality of signal information;
a biological information acquisition unit that acquires the biological information of the living body by performing filtering processing using the frequency filter on information based on at least one of the plurality of signal information. detection system. 前記複数の信号情報の前記複数のピークの前記時間方向おける位置に基づいて、各々が前記複数のピークの少なくとも１つを含む複数のピークグループを設定し、各前記ピークグループの前記時間方向における位置を演算するピークグループ演算部をさらに備え、
前記フィルタ設定部は、前記ピークグループ演算部において演算された前記各ピークグループの前記時間方向における位置に基づいて、前記周波数フィルタを設定する、請求項１に記載の生体情報検出システム。 setting a plurality of peak groups each including at least one of the plurality of peaks based on the positions of the plurality of peaks in the time direction of the plurality of signal information, and a position of each of the peak groups in the time direction It further comprises a peak group computing section that computes
2. The biological information detection system according to claim 1, wherein said filter setting unit sets said frequency filter based on the position in said time direction of said each peak group calculated by said peak group calculation unit. 前記各ピークグループの前記時間方向における位置に基づいて、前記複数のピークグループのうち少なくとも２つのピークグループを代表ピークグループとして選出するピークグループ選出部と、
前記時間方向における複数の前記代表ピークグループの間隔を示す代表ピークグループ間隔を演算するピーク間隔演算部と、をさらに備え、
前記フィルタ設定部は、前記ピーク間隔演算部によって演算された前記代表ピークグループ間隔に基づいて、前記周波数フィルタを設定する、請求項２に記載の生体情報検出システム。 a peak group selection unit that selects at least two peak groups from among the plurality of peak groups as representative peak groups based on the position of each peak group in the time direction;
a peak interval calculation unit that calculates a representative peak group interval indicating an interval between the plurality of representative peak groups in the time direction;
3. The biological information detecting system according to claim 2, wherein said filter setting section sets said frequency filter based on said representative peak group interval calculated by said peak interval calculating section. 前記生体情報は、前記生体において周期的に繰り返される動作であり、
前記ピークグループ選出部は、前記複数のピークグループのうち、前記動作の周期に対して尤もらしい間隔で前記時間方向に位置する前記ピークグループの組み合わせを、前記複数の代表ピークグループとして選出する、請求項３に記載の生体情報検出システム。 The biological information is a movement that is periodically repeated in the living body,
wherein the peak group selection unit selects, from among the plurality of peak groups, a combination of the peak groups located in the time direction at plausible intervals with respect to the cycle of the motion, as the plurality of representative peak groups. Item 4. The biological information detection system according to item 3. 前記フィルタ設定部は、前記複数の信号情報の前記複数のピークグループの前記時間方向における位置に基づいて演算される中心周波数を有するように前記周波数フィルタを設定する、請求項２から４のいずれか一項に記載の生体情報検出システム。 5. The filter setting unit according to any one of claims 2 to 4, wherein the frequency filter is set to have a center frequency calculated based on the positions of the plurality of peak groups in the time direction of the plurality of signal information. The biological information detection system according to item 1. 前記ピーク間隔演算部は、複数の前記代表ピークグループ間隔を演算し、
前記フィルタ設定部は、前記複数の代表ピークグループ間隔の平均の逆数を中心周波数とするように前記周波数フィルタを設定する、請求項３又は４に記載の生体情報検出システム。 The peak interval calculation unit calculates a plurality of representative peak group intervals,
5. The biological information detection system according to claim 3, wherein said filter setting unit sets said frequency filter so that a reciprocal of an average of said plurality of representative peak group intervals is set as a center frequency. 前記ピークグループ演算部は、前記複数の信号情報に含まれる前記複数のピークから、前記複数の信号情報のうち基準となる基準信号情報に含まれる前記複数のピークの各々から所定の時間範囲内にある少なくとも１つの前記ピークを特定し、特定された前記ピークに基づいて前記各ピークグループの前記時間方向における位置を演算する、請求項２から６のいずれか一項に記載の生体情報検出システム。 The peak group calculation unit calculates, from the plurality of peaks included in the plurality of signal information, within a predetermined time range from each of the plurality of peaks included in reference signal information serving as a reference among the plurality of signal information. The biological information detection system according to any one of claims 2 to 6, wherein at least one of the peaks is specified, and the positions of the respective peak groups in the time direction are calculated based on the specified peaks. 前記ピークグループ演算部は、前記ピークグループ毎に、前記ピークグループに含まれる前記少なくとも１つのピークの前記時間方向における位置の平均を前記ピークグループの前記時間方向における位置として演算する、請求項２から７のいずれか一項に記載の生体情報検出システム。 3. From claim 2, wherein, for each peak group, the peak group calculation unit calculates an average position of the at least one peak included in the peak group in the time direction as the position of the peak group in the time direction. 8. The biological information detection system according to any one of 7. 各前記信号情報は、前記反射波に対応する情報に短時間フーリエ変換を行った情報に対して、時間区分毎にスペクトル積分した情報である、請求項１から８のいずれか一項に記載の生体情報検出システム。 9. The signal information according to any one of claims 1 to 8, wherein each of the signal information is information obtained by subjecting the information corresponding to the reflected wave to a short-time Fourier transform and spectrally integrating the information for each time segment. Biometric information detection system. 前記生体情報取得部においてフィルタリング処理が行われる前記複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報は、前記複数の信号情報のうち少なくとも２つを組み合わせた情報である、請求項１から９のいずれか一項に記載の生体情報検出システム。 10. The information according to any one of claims 1 to 9, wherein the information based on at least one of the plurality of signal information for which filtering processing is performed in the biological information acquisition unit is information obtained by combining at least two of the plurality of signal information. The biological information detection system according to item 1. 前記生体情報取得部においてフィルタリング処理が行われる前記複数の信号情報の少なくとも１つに関する情報は、複数の前記反射波が反射した位置のうち前記生体情報に対応する皮膚変動が最も大きい位置において反射した前記反射波に対応する前記信号情報に基づいている、請求項１から１０のいずれか一項に記載の生体情報検出システム。 Information relating to at least one of the plurality of signal information to be filtered in the biological information acquisition unit is reflected at a position where the skin variation corresponding to the biological information is the largest among the positions at which the plurality of reflected waves are reflected. 11. The biological information detection system according to any one of claims 1 to 10, based on said signal information corresponding to said reflected wave. 各々が、生体からの互いに異なる反射波に対応すると共に時間領域において複数のピークを有する複数の信号情報、を取得することと、
前記複数の信号情報において前記複数のピークの時間方向における位置に基づいて周波数フィルタを設定することと、
前記複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報に対して、前記周波数フィルタを用いてフィルタリング処理を行うことによって、前記生体の生体情報を取得することと、
をコンピュータに実行させる、プログラム。 acquiring a plurality of signal information, each corresponding to a different reflected wave from the living body and having a plurality of peaks in the time domain;
setting a frequency filter based on the positions of the plurality of peaks in the time direction in the plurality of signal information;
Acquiring biological information of the living body by performing filtering processing using the frequency filter on information based on at least one of the plurality of signal information;
A program that causes a computer to run 各々が、生体からの互いに異なる反射波に対応すると共に時間領域において複数のピークを有する複数の信号情報、を取得することと、
前記複数の信号情報において前記複数のピークの時間方向における位置に基づいて周波数フィルタを設定することと、
前記複数の信号情報の少なくとも１つに基づく情報に対して、前記周波数フィルタを用いてフィルタリング処理を行うことによって、前記生体の生体情報を取得することと、を有している、生体情報検出方法。 acquiring a plurality of signal information, each corresponding to a different reflected wave from the living body and having a plurality of peaks in the time domain;
setting a frequency filter based on the positions of the plurality of peaks in the time direction in the plurality of signal information;
A biometric information detection method, comprising obtaining biometric information of the living body by performing filtering processing using the frequency filter on information based on at least one of the plurality of signal information. .
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