CN101765404B - 活动量计 - Google Patents
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Abstract
提供一种活动量计,其具有:传感器,其能够检测多个方向的加速度;代表加速度计算单元,其基于传感器的输出信号,来计算代表加速度;运动强度计算单元,其基于代表加速度,来计算在上述单位时间内进行的体动的运动强度。运动强度计算单元具有多个用于计算运动强度的计算式,该运动强度计算单元基于代表加速度的水平方向分量以及垂直方向分量,来决定用于计算在单位时间内进行的体动的运动强度的计算式。由此,针对从生活活动到运动的各种身体活动,高精度地计测其活动量。
Description
技术领域
本发明涉及用于计测用户的身体活动量的技术。
背景技术
已知如下方法,即,利用加速度传感器来计测身体活动的运动强度和消耗能量(参照专利文献1、2)。在专利文献1的装置中,基于加速度传感器的输出信号来计算一定时间tw内的加速度的标准偏差Sw,并利用预先准备的换算式,基于标准偏差Sw来计算运动强度wi。另外,在专利文献2的装置中,通过矢量合成,基于3个轴的加速度来计算运动质量的冲量(impulse),并对应于运动种类,基于冲量来计算消耗能量。根据基于合成矢量来计算出的冲量和前后、左右、上下方向的冲量之比来判断运动种类。
专利文献1:JP特开2006-204446号公报。
专利文献2:JP特开2001-258870号公报。
发明内容
发明要解决的课题
近年来,在疾病中,缺血性心脏病、脑血管疾病、糖尿病等生活习惯病所占的比例日益增加,成为较大的问题。为了减少这样的生活习惯病的发病危险,有效的方法是,通过重新认识运动不足等不好的生活习惯,改善作为其基础病态的代谢综合症(metabolic syndrome)(内脏脂肪症候群)。
作为具体方针,在厚生劳动省作为运动激励政策的一个环节报告的“用于打造健康身体的运动基准2006(健康づくりのための運動基準2006)”以及“用于打造健康身体的运动方针2006(健康づくりのための運動指 2006)(锻炼指南2006(ェクササィズガィド2006))”中,将用于打造健康身体的身体活动量的基准值设定为“3METs以上的身体活动进行23个锻炼(exercise)(METs·时)/周,其中,3METs以上的运动进行4次锻炼”。此外,“身体活动”是指,与安静状态相比消耗更多的能量的所有活动,“运动”是指,身体活动中的、为了维持以及提高体力而有计划地实施的运动。身体活动中的运动以外的活动被称为“生活活动”。
根据这样的方针也可知,今后会出现如下需求,即,不仅对于步行、跑步(jogging)等运动要计测管理身体活动量,对于打扫和洗衣服等生活活动,也想要计测管理身体活动量。
然而,生活活动中的身体动作和运动中的身体动作明显不同,因此,显然,基于加速度信息来求出身体活动量的算法(计算式)当然也不同。但是,在现有的装置中,不能区分生活活动和运动,因此对于两者不得不适用相同的算法,结果,使身体活动量的计测精度下降。
本发明是鉴于上述实情而形成的,其目的在于,提供一种对于从生活活动到运动的各种身体活动,能够高精度地计测其活动量的技术。
解决课题的手段
为了实现上述目的,本发明采样如下结构。
本发明的第一方面的活动量计具有:传感器,其能够检测多个方向的加速度;代表加速度计算单元,其基于上述传感器的输出信号,来计算单位时间内的加速度的代表值即代表加速度;运动强度计算单元,其基于上述代表加速度,来计算在上述单位时间内进行的体动的运动强度。上述运动强度计算单元具有多个用于计算运动强度的计算式,上述运动强度计算单元基于上述代表加速度的水平方向分量以及垂直方向分量,来决定用于计算在上述单位时间内进行的体动的运动强度的计算式。在此,优选地,活动量计还具有步数计算单元,其基于上述传感器的输出信号,来计算上述单位时间内的步数,上述运动强度计算单元基于上述步数、上述代表加速度的水平方向分量以及垂直方向分量,来决定用于计算在上述单位时间内进行的体动的运动强度的计算式。
存在这样的倾向:与生活活动相比,在进行步行、跑步等运动的情况下加速度的垂直方向分量更大。本发明着眼于这一点,通过评价“代表加速度的水平方向分量以及垂直方向分量”,来判别身体活动的种类。但是,仅通过“代表加速度的水平方向分量以及垂直方向分量”的评价,有时难以明确地区分生活活动和运动。因此,优选将“代表加速度的水平方向分量以及垂 直方向分量”和“步数”相结合来进行评价。这是着眼于如下倾向而得出的,即,与生活活动相比,有计划地、有意识地进行的运动的步数更多。通过如此评价两个指标,能够高精度地判别身体活动的种类,并且能够选择更适当的计算式。例如,优选地,利用水平方向分量和垂直方向分量的比或差等来评价“代表加速度的水平方向分量以及垂直方向分量”。
例如,优选地,上述运动强度计算单元至少具有运动的计算式和生活活动的计算式来作为上述计算式,当上述代表加速度的垂直方向分量与水平方向分量的比值为第一阈值以上时,选择上述运动的计算式,当上述比值低于第二阈值时,选择上述生活活动的计算式,当上述比值为上述第二阈值以上且低于上述第一阈值时,根据上述步数是否为第三阈值以上来决定上述运动的计算式或上述生活活动的计算式。
优选地,具有从上述传感器的输出信号除去静态加速度的变动分量的滤波器(filter)。由此,能够除去重力加速度的影响,而能够捕获因用户体动引起的动态加速度的变化。
优选地,上述传感器是不检测静态加速度的变化而仅检测动态加速度的变化的传感器。若使用这种类型的传感器,则即使不设置上述滤波器也能够正确地掌握用户的体动。
本发明的第二方面的活动量计具有:传感器,其能够检测多个方向的加速度;代表加速度计算单元,其基于上述传感器的输出信号,来计算单位时间内的加速度的代表值即代表加速度;运动强度计算单元,其基于上述代表加速度,来计算在上述单位时间内进行的体动的运动强度。上述运动强度计算单元具有多个用于计算运动强度的计算式,上述运动强度计算单元基于身体倾斜的变化,来决定用于计算在上述单位时间内进行的体动的运动强度的计算式。
在此,优选地,上述运动强度计算单元基于表示包含在上述传感器的输出信号中的静态加速度的变动分量的值和表示动态加速度的变动分量的值,来决定表示身体倾斜的变化的值。
在进行步行、跑步等运动的情况下,身体的倾斜(传感器的姿势)很少发生变化。即,传感器的输出信号几乎不表现出静态加速度的变动。另一方面,在进行打扫、洗衣服等生活活动时,进行倾斜或弯曲上半身的动作,因 此身体倾斜(传感器的姿势)的变化较多,存在传感器的输出信号表现出静态加速度(重力加速度)的变动的倾向。因此,通过评价静态加速度的变动分量,能够高精度地判别身体活动的种类,并且能够选择适当的计算式。
另外,优选地,具有从上述传感器的输出信号除去静态加速度的变动分量的滤波器,基于通过上述滤波器之前的输出信号,来计算第一代表加速度,并且基于通过上述滤波器之后的输出信号,来计算第二代表加速度,基于上述第一代表加速度和上述第二代表加速度来决定表示上述身体倾斜的变化的值。
优选地,上述运动强度计算单元至少具有运动的计算式和生活活动的计算式来作为上述计算式,当表示上述身体倾斜的变化的值低于第四阈值时,选择上述运动的计算式,当表示上述身体倾斜的变化的值为上述第四阈值以上时,选择上述生活活动的计算式。
优选地,基于上述代表加速度的水平方向分量和垂直方向分量,来决定表示上述身体倾斜的变化的值。
优选地,上述运动强度计算单元具有安静时的计算式来作为上述计算式,当上述代表加速度低于第五阈值时,利用上述安静时的计算式来计算运动强度。由此,针对安静时的运动强度,也能够高精度地进行计算。
在本发明中,“单位时间”是指,成为运动强度的计算单位的期间,例如,能够从数秒钟~数分钟左右的范围内适宜地进行设定。“单位时间内的加速度的代表值”是指,基于在单位时间内采样的多个加速度的值而求出的统计量。作为代表值,例如,可以采用平均值(相加平均值、相乘平均值)、最大值、最小值、中间值、偏差、标准偏差、平均偏差等任何值。
代表加速度计算单元例如基于传感器的输出信号来计算各方向的加速度的代表值,并通过对这些各方向的代表值进行合成,能够计算出上述“代表加速度”。在此,作为各方向,典型的有垂直方向(上下方向)和水平方向(前后方向、左右方向),但是不仅限于此。此外,在通过对垂直方向和水平方向的加速度的代表值进行合成来计算“代表加速度”的情况下,能够将“垂直方向的加速度的代表值”作为“代表加速度的垂直方向分量”,将“水平方向的加速度的代表值”作为“代表加速度的水平方向分量”。当然,也可以通过将计算出的“代表加速度”分解为垂直方向和水平方向来计算垂 直方向分量和水平方向分量。
发明的效果
根据本发明,针对从生活活动到运动的各种身体活动,能够高精度地计测其活动量。
附图说明
图1是表示活动量计的内部结构的框图。
图2A是表示晾衣服动作中的传感器输出信号(原始信号)的图;图2B是表示通过1Hz高通滤波器(high pass filter)之后的信号的图。
图3A和图3B是表示基于传感器的输出信号来计算加速度值的方法的图。
图4是表示通过实验而得的合成加速度和运动强度的关系的图。
图5是表示基于通过高通滤波器之前的信号求出的合成加速度的图。
图6是表示活动量计的第一动作例的流程图。
图7是表示第一动作例的判别方法的验证实验结果的图。
图8是表示活动量计的第二动作例的流程图。
图9是表示第二动作例的判别方法的验证实验结果的图。
附图标记说明
1 活动量计
10 控制部
11 操作部
12 I/F
13 加速度传感器
14 存储器
15 显示部
16 声音提示部
17 电源
具体实施方式
下面,参照附图,详细说明本发明的优选的实施方式。
<活动量计的结构>
图1是表示活动量计的内部结构的框图。该活动量计1具有控制部10、操作部11、I/F12、加速度传感器13、存储器14、显示部15、声音提示部16、电源17等。
控制部10由微型计算机等构成,按照预先存储的程序,发挥如下功能:执行身体活动的检测、身体活动量的计算和记录、实施状况的显示等各种运算处理,以及执行显示部15和声音提示部16的控制等。关于控制部10的详细功能,将在后面进行叙述。
操作部11是用户接口,用于对目标设定、步数和显示进行复位操作,以及进行各种设定值的输入等操作。I/F12是用于通过无线通信或有线通信而与体组成计、个人计算机等外部设备进行数据收发的外部接口。存储器14是非易失性存储单元,用于存储步数、身体活动量的实施状况和目标值、与用户相关的信息、程序中利用的各种设定值、计算式(系数)、表等数据。显示部15是由LCD(液晶显示器)等构成的显示单元,用于显示步数、身体活动的实施状况以及目标达成度等信息。声音提示部16具有如下功能,即,按照控制部10的控制,发出操作音、步行音调、警告音等。
<加速度传感器>
加速度传感器13是能够检测出相互正交的3个方向的加速度的3轴加速度传感器。当对于用户以规定的装戴方式装戴了活动量计1时,加速度传感器13使自身的姿势变为,能够检测垂直方向(上下方向)和两个水平方向(前后方向以及左右方向)共3个方向的加速度的姿势。作为加速度传感器13,能够利用静电电容式传感器、压电式传感器等任何原理的传感器。
图2A以及图2B表示静电电容式的加速度传感器13的输出信号的一例。图2A是晾衣服动作中的传感器输出信号(原始信号),图2B是通过1Hz高通滤波器之后的信号。从上到下,依次表示上下方向、前后方向、左右方向的加速度信号。
图2A所示,原始信号的上下方向的加速度信号包含与重力加速度(-1.0G)对应的DC分量。另外,任何方向的加速度信号都包含与重力加速度(静态加速度)的变动对应的低频分量。因此,当直接使用原始信号时,会过大评价加速度的变动,不能正确地计算运动强度。特别地,在如晾衣服那样的动作中,倾斜或弯曲上半身的姿势频繁,加速度传感器13的倾斜变化较大,因此不能忽视静态加速度的变动分量。
因此,如图2B所示,使用高通滤波器来除去传感器的输出信号中所包含的低频分量(静态加速度的变动分量)即可。可知,在通过高通滤波器之后的信号中,只剩下用户体动所引起的动态加速度的分量。通过利用该信号,能够正确掌握用户的体动,以及能够正确评价加速度和运动强度。
此外,也可以使用如压电式传感器那样不检测静态加速度的变化而仅检测动态加速度的变化的类型的加速度传感器。此时,能够将从传感器输出的原始信号直接利用于加速度和运动强度的计算,因此不需要上述高通滤波器那样的结构,能够减少成本。
<加速度的计算>
图3A以及图3B表示基于传感器的输出信号来计算加速度值的方法。如图3A所示,加速度的大小始终在变动,因此采用某一时刻的瞬时值也没有意义。因此,通过对预定期间(单位时间)内的输出信号进行统计处理,求出其单位时间内的加速度大小的代表值。
在本实施方式中,从60秒钟的信号中采样约2000点。然后,如图3A所示,计算采样值的相加平均值(基准值)。接着,如图3B所示,计算采样值和基准值之差(偏差)的绝对值,并求出偏差的绝对值的相加平均值。偏差的绝对值的相加平均值是被称为平均偏差的统计量,在本实施方式中,将该值用作单位时间(60秒钟)内的加速度的代表值。
分别计算上下方向、左右方向、前后方向的加速度的代表值(平均偏差)。在下述公式中,X是上下方向的加速度的代表值,Y是左右方向的加速度的代表值,Z是前后方向的加速度的代表值。另外,xi、yi、zi是采样值,ax、ay、az是采样值的相加平均值,N是采样数。
在求出各方向的加速度的代表值X、Y、Z后,通过对它们进行合成,能够计算3个轴的合成加速度S(对应于本发明的“代表加速度”)。另外,将合成加速度S的垂直方向分量Sv以及水平方向分量Sh表示为如下公式。
<运动强度的计算>
基于合成加速度S来计算运动强度。具体而言,利用通过实验来预先求得的计算式(换算式),将合成加速度S换算为运动强度。
图4表示通过实验而得的合成加速度和运动强度的关系。横轴是合成加速度[G],纵轴是运动强度[METs]。作为安静时的数据,分别示出仰卧位安静、坐位、计算机作业(PC)的计测结果。另外,作为生活活动的数据,分别示出使用吸尘器时的动作、晾衣服动作、洗碗动作、运输动作的计测结果。另外,作为运动数据,分别示出慢慢步行、一般步行、快速步行、拿着东西步行、跑步的计测结果。
从图4可知,安静时、生活活动、运动的数据分布示出相互不同的倾向。因此,在本实施方式中,将身体活动分成“安静时”、“生活活动”、“运动”3个类别,并基于各实验数据来求出回归直线(或者回归曲线)。该回归直线(或者回归曲线)是用于将合成加速度换算为运动强度的计算式。安静时、生活活动、运动计算式(系数)分别存储在活动量计1的存储器14中。
此外,图4的合成加速度是基于通过高通滤波器之后的信号(即,去除了重力加速度的变动分量后的信号)来求出的值。作为比较例,在图5中示 出了基于通过高通滤波器之前的信号求出的合成加速度。在图5中,安静时、生活活动、运动各自的数据的分离性较差,难以正确评价加速度和运动强度。特别地,在进行如生活活动那样重力加速度的变动较大的动作的情况下,也能看出合成加速度的大小和运动强度的大小的顺序逆转的部分。由此也可以知道有效的方法是去除重力加速度的变动分量。
<身体活动的判别和计算式的选择>
如上所述,本实施方式的活动量计1按照身体活动的种类而具有多个计算式。在进行动作时,活动量计1基于加速度传感器13的输出信号,自动判别身体活动的种类,并选择适当的计算式。
下面,对身体活动的判别和计算式选择的具体动作例进行说明。
(第一动作例)
图6是表示活动量计的第一动作例的流程图。在第一动作例中,活动量计1基于“步数”和“合成加速度的水平方向分量和垂直方向分量之比”,判别身体活动的种类,并决定要利用的计算式。此外,通过控制部10来执行图6所示的信号处理。
首先,控制部10按照上述加速度计算方法,计算出单位时间内的上下、左右、前后各方向的加速度的代表值X、Y、Z(步骤S1~S3),并计算出合成加速度S、其垂直方向分量Sv以及水平方向分量Sh(步骤S4)。
另一方面,控制部10基于上下方向的加速度信号,求出单位时间内的步数C(步骤S5)。具体而言,对上下方向的加速度值超过规定值的次数进行计数,由此求出步数C。
接着,控制部10检查合成加速度S的值是否为阈值0.02以上(步骤S6)。当合成加速度S的值低于0.02时,控制部10判断为“用户处于安静状态”,并从存储器14读出安静时的计算式。然后,控制部10利用安静时的计算式,基于合成加速度S来计算运动强度(步骤S7)。当合成加速度S的值为0.02以上时,进入步骤S8。
在步骤S8中,控制部10求出合成加速度的垂直方向分量Sv与合成加速度的水平方向分量Sh之比Sv/Sh的值,并检查比值Sv/Sh是否为阈值1.0 以上。当比值Sv/Sh为1.0以上时,控制部10判断为“用户的身体活动是运动”,并从存储器14中读出运动用的计算式。然后,控制部10利用运动用的计算式,基于合成加速度S来计算运动强度(步骤S9)。在比值Sv/Sh低于1.0时,进入步骤S10。
在步骤S10中,控制部10检查比值Sv/Sh是否低于阈值0.5。当比值Sv/Sh低于0.5时,控制部10判断为“用户的身体活动是生活活动”,并从存储器14中读出生活活动用的计算式。然后,控制部10利用生活活动用的计算式,基于合成加速度S来计算运动强度(步骤S11)。当比值Sv/Sh为0.5以上时,进入步骤S12。
在步骤S12中,控制部10检查步数C是否为阈值90以上。当步数C为90以上时,控制部10判断为“用户的身体活动是运动”,并与步骤S9同样地利用运动用的计算式来计算运动强度(步骤S13)。当步数C低于90时,与步骤S11同样地利用生活活动用的计算式来计算运动强度(步骤S14)。
然后,在利用某计算式来计算运动强度后,控制部10基于运动强度来计算消耗热量(calorie)(步骤S15)。能够利用公知的方法将运动强度(METs)换算为消耗热量。将如此计测的运动强度和消耗热量记录在存储器14中。用户能够通过显示部15来确认计测并记录的运动强度和消耗热量。
图7表示第一动作例的判别方法的验证实验结果。图7的横轴表示单位时间(60秒钟)内的步数C,纵轴表示比值Sv/Sh。在这样的空间内图示了生活活动的计测数据(三角形)和运动的计测数据(圆形),结果可知两者的分布明显分离。
一般的倾向为,与生活活动相比,运动的比值Sv/Sh的值大。这是因为,在打扫或洗衣服等生活活动中,前后左右的姿势变化较多,与此相对,在步行等运动中,进行的主要动作为在同一姿势的状态下重复进行上下活动。另外,关于步数C,存在这样的倾向:与生活活动的步数C相比,在有计划性地进行运动时步数C更多。但是,根据比值Sv/Sh和步行C能够看出的这些倾向并不符合所有情形。例如,在30秒钟步行、30秒钟休息这样的间隔锻炼中,虽然步数C较少,但是应该对运动进行分类(参照图7的附图标记70)。因此,仅根据比值Sv/Sh或步数C中的一方的评价,难以正确区分生活活动和运动。
因此,在第一动作例的判别方法中,如上所述,采样将比值Sv/Sh和步数C进行结合的判定条件。在以图6的步骤S8、S10、S12所示的判定条件(参照图7的虚线)对计测数据进行了划分,结果,能够确认能够以大致100%的正确率对生活活动和运动进行分类。
(第二动作例)
图8是表示活动量计的第二动作例的流程图。在第二动作例中,活动量计1基于身体倾斜的变化,来判别身体活动的种类,并决定要利用的计算式。此外,通过控制部10来执行图8所示的信号处理。
首先,控制部10按照上述加速度计算方法,计算出单位时间内的上下、左右、前后各方向的加速度的代表值(步骤S20)。此时,控制部10基于通过高通滤波器之前的信号来计算加速度的代表值Xa、Ya、Za,并且基于通过高通滤波器之后的信号来计算加速度的代表值Xb、Yb、Zb。接着,控制部10基于代表值Xa、Ya、Za来计算合成加速度Sa,基于代表值Xb、Yb、Zb来求出合成加速度Sb(步骤S21)。在此,合成加速度Sa对应于本发明的第一代表加速度,合成加速度Sb对应于第二代表加速度。
接着,控制部10计算出用(Sa-Sb)/Sb表示的评价值(步骤S22)。合成加速度Sa的值包含动态加速度和静态加速度(重力加速度)双方的变动分量,与此相对,合成加速度Sb的值仅包含动态加速度的变动分量。由此,能够将两者的差分(Sa-Sb)称为表示静态加速度的变动分量的值,能够将合成加速度Sb称为表示动态加速度的变动分量的值。而且,评价值(Sa-Sb)/Sb相当于表示静态加速度的变动分量的值和表示动态加速度的变动分量的值之比。在此,将该评价值(Sa-Sb)/Sb作为表示身体倾斜的变化的值(指标)。
控制部10检查上述评价值是否大于阈值0.8(步骤S22)。当评价值为0.8以下时,控制部10判断为“用户的身体活动是运动”,并从存储器14中读出运动用的计算式。然后,控制部10利用运动用的计算式,基于合成加速度Sb来计算运动强度(步骤S23)。
当评价值大于0.8时,控制部10判断为“用户的身体活动是生活活动”,并从存储器14读出生活活动用的计算式。然后,控制部10利用生活活动用 的计算式,基于合成加速度Sb来计算运动强度(步骤S24)。
然后,在利用某计算式来计算运动强度后,控制部10基于运动强度来计算消耗热量(步骤S25)。此外,与图6的流程同样地在图8的流程中也可以基于合成加速度Sb的值来判断是否为安静时。
图9表示第二动作例的判别方法的验证实验结果。图9的横轴表示评价值(Sa-Sb)/Sb,纵轴表示运动强度。在这样的空间内图示了生活活动的计测数据(三角形)和运动的计测数据(圆形),结果,可知两者的分布明显分离。
在进行步行、跑步等运动的情况下,身体倾斜(传感器的姿势)的变化的情况较少。即,传感器的输出信号几乎不包含静态加速度的变动分量。因此,在进行运动的情况下,合成加速度Sa和Sb示出几乎相同的值,评价值(Sa-Sb)/Sb几乎为零。
另一方面,在进行打扫、洗衣服等生活活动的情况下,进行倾斜、弯曲上半身的动作,因此身体倾斜(传感器的姿势)的变化增多,传感器的输出信号表现出现静态加速度(重力加速度)的变动。因此,合成加速度Sa和Sb之间产生显著的差异(有意差),从而使评价值(Sa-Sb)/Sb增大。
以图8所示的判断条件(阈值0.8)对计测数据进行了划分,结果,能够确认能够以大致100%的正确率对生活活动和运动进行分类。
如上所述,本实施方式的活动量计1基于加速度传感器的输出信号能够高精度地判别身体活动的种类,并且能够选择适当的计算式。然后,利用适当的计算式来计算身体活动量(运动强度、消耗热量),因此针对从生活活动到运动的各种身体活动,能够高精度地计测其活动量。
此外,上述实施方式的结构只不过是本发明的一个具体例。本发明的范围并不限定于上述实施方式,在其技术思想的范围内能够进行各种变形。
例如,判别顺序(流程)、阈值、评价值等具体结构并不限定于第一、第二动作例,也可以进行适当的变形。另外,在上述实施方式中,将身体活动分为安静时、生活活动、运动这三种类别,但是也可以将生活活动和运动进一步细化。关于类别数以及各类别的计算式,通过对图4所示的实验结果进行分析,能够适宜地进行设定。另外,在第一动作例中,在评价合成加速度S的垂直方向分量Sv和水平方向分量Sh时利用了比值Sv/Sh,但是只要 能够比较垂直方向分量和水平方向分量,则也可以利用其他指标。例如,能够利用Sv-Sh、Sv/S、Sh/S等指标。另外,在第一动作例中,通过利用比值Sv/Sh和步数这两个指标,实现了高判断精度,但是如果简单判断即可,则也可以仅使用某一个指标。或者,也可以通过3个以上的指标的组合,进一步提高判断精度。另外,在第二动作例中,使用评价值(Sa-Sb)/Sb作为“表示身体倾斜的变化的值”,但是也可以利用其它指标,例如,也可以将Sa-Sb、Sa/Sb等用作为表示身体倾斜的变化的值。而且,也可以将在第一动作例中使用的、基于合成加速度S的垂直方向分量Sv和水平方向分量Sh来求出的指标用作为第二动作例中的“表示身体倾斜的变化的值”。
此外,即使是同一内容的运动,热量消耗量也会因人而异,因此实际得到的运动效果有可能存在偏差。因此,可以基于用户的个人属性来补正强度。作为有可能影响能量消耗量的个人属性,可以设想性别、年龄、身高、BMI(body mass index:身体质量指数)、体组成值、基础代谢量等。关于个人属性的值对能量消耗量带来的影响程度,能够通过临床试验来确定。而且,若决定个人属性的值或各个类别的补正系数,并将其用于上述强度的计算式,则能够适宜地补正个人属性不同导致的运动效果不同。
Claims (15)
1.一种活动量计,其特征在于,
具有:
传感器,其能够检测多个方向的加速度,
代表加速度计算单元,其基于上述传感器的输出信号中表示动态加速度的变动分量,来计算单位时间内的加速度的代表值即代表加速度,
运动强度计算单元,其基于上述代表加速度,来计算在上述单位时间内进行的体动的运动强度;
上述运动强度计算单元具有多个用于计算运动强度的计算式,
上述运动强度计算单元,基于上述代表加速度的水平方向分量以及垂直方向分量,来判断在上述单位时间内进行的体动的种类为运动还是生活活动,在判断为运动的情况下和判断为生活活动的情况下,分别选择相应的用于计算运动强度的计算式。
2.根据权利要求1所述的活动量计,其特征在于,
上述运动强度计算单元,基于上述代表加速度的水平方向分量与垂直方向分量的比,来判断在上述单位时间内进行的体动的种类为运动还是生活活动,在判断为运动的情况下和判断为生活活动的情况下,分别选择相应的用于计算运动强度的计算式。
3.根据权利要求1所述的活动量计,其特征在于,
上述运动强度计算单元,基于上述代表加速度的水平方向分量与垂直方向分量的差,来判断在上述单位时间内进行的体动的种类为运动还是生活活动,在判断为运动的情况下和判断为生活活动的情况下,分别选择相应的用于计算运动强度的计算式。
4.根据权利要求1所述的活动量计,其特征在于,
还具有步数计算单元,其基于上述传感器的输出信号,来计算上述单位时间内的步数;
上述运动强度计算单元基于上述步数、上述代表加速度的水平方向分量和垂直方向分量,来判断在上述单位时间内进行的体动的种类为运动还是生活活动,在判断为运动的情况下和判断为生活活动的情况下,分别选择相应的用于计算运动强度的计算式。
5.根据权利要求4所述的活动量计,其特征在于,
上述运动强度计算单元至少具有运动的计算式和生活活动的计算式来作为上述计算式;
在上述代表加速度的垂直方向分量相对于水平方向分量的比值为第一阈值以上的情况下,上述运动强度计算单元选择上述运动的计算式,
在上述比值小于第二阈值的情况下,上述运动强度计算单元选择上述生活活动的计算式,
在上述比值为上述第二阈值以上且小于上述第一阈值的情况下,上述运动强度计算单元根据上述步数是否为第三阈值以上,来决定选择上述运动的计算式还是上述生活活动的计算式。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的活动量计,其特征在于,具有过滤器,其从上述传感器的输出信号中除去静态加速度的变动分量。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的活动量计,其特征在于,上述传感器不检测静态加速度的变化,而仅检测动态加速度的变化。
8.根据权利要求1所述的活动量计,其特征在于,
上述运动强度计算单元还具有安静时的计算式来作为上述计算式;
在上述代表加速度小于第五阈值的情况下,利用上述安静时的计算式来计算运动强度。
9.一种活动量计,其特征在于,
具有:
传感器,其能够检测多个方向的加速度,
代表加速度计算单元,其基于上述传感器的输出信号,来计算单位时间内的加速度的代表值即代表加速度,
运动强度计算单元,其基于上述代表加速度,来计算在上述单位时间内进行的体动的运动强度;
上述运动强度计算单元具有多个用于计算运动强度的计算式,
上述运动强度计算单元决定表示身体倾斜的变化的值,并基于表示上述身体倾斜的变化的值,来判断在上述单位时间内进行的体动的种类为运动还是生活活动,在判断为运动的情况下和判断为生活活动的情况下,分别选择相应的用于计算运动强度的计算式。
10.根据权利要求9所述的活动量计,其特征在于,
上述运动强度计算单元,基于包含在上述传感器的输出信号中的表示静态加速度的变动分量的值相对于表示动态加速度的变动分量的比值,来决定表示身体倾斜的变化的值。
11.根据权利要求9所述的活动量计,其特征在于,
具有过滤器,其从上述传感器的输出信号中除去静态加速度的变动分量;
基于通过上述过滤器之前的输出信号,来计算第一代表加速度,并且基于通过上述过滤器之后的输出信号,来计算第二代表加速度;
上述运动强度计算单元,基于上述第一代表加速度相对于上述第二代表加速度的比值,来决定表示上述身体倾斜的变化的值。
12.根据权利要求10或11所述的活动量计,其特征在于,
上述运动强度计算单元至少具有运动的计算式和生活活动的计算式来作为上述计算式;
在表示上述身体倾斜的变化的值小于第四阈值的情况下,上述运动强度计算单元选择上述运动的计算式,
在表示上述身体倾斜的变化的值为上述第四阈值以上的情况下,上述运动强度计算单元选择上述生活活动的计算式。
13.根据权利要求9所述的活动量计,其特征在于,
上述运动强度计算单元,基于上述代表加速度的水平方向分量以及垂直方向分量,来决定表示上述身体倾斜的变化的值。
14.根据权利要求10所述的活动量计,其特征在于,
上述运动强度计算单元还具有安静时的计算式来作为上述计算式;
在上述动态加速度的变动分量小于第五阈值的情况下,利用上述安静时的计算式来计算运动强度。
15.根据权利要求11所述的活动量计,其特征在于,
上述运动强度计算单元还具有安静时的计算式来作为上述计算式;
在上述第二代表加速度小于第五阈值的情况下,利用上述安静时的计算式来计算运动强度。
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