JP5448515B2 - 生体信号測定装置 - Google Patents

Description

本発明は、心臓の拍動や呼吸に基づく振動波あるいは歩行によって生じる身体の振動波など、生体が発生する周期性のある振動波の単位時間当りの繰り返し数を測定する生体信号測定装置に関するものである。

生体は、その生理的機能や生態的活動において様々な周期性のある振動波を発生しており、その単位時間当りの繰り返し数、すなわち振動数を測定あるいは監視することがしばしば必要となる。

例えばスポーツ医学は、エルゴメータやトレッドミル等の運動支援装置でトレーニングを行う際に、心不全等の事故を防ぎさらにトレーニング効果を高めるため、生体が発生する最も基本的な振動波である脈拍を連続して監視することを推奨している。また、多くの人は健康管理のためウオーキングを行っており、歩行による振動波を検出して歩数を報知する歩数計が広く使用されている。

生体において周期性のある振動波は様々であるが、とりわけ心臓の拍動を示す脈拍は、周期性のある振動波の中でも最も重要かつ身近であり、その測定手法については数々の技術が提案されているので、脈拍の測定を中心に従来技術およびその問題点を説明する。

病院等で看護師がストップウォッチを用いながら行う触診測定は、脈拍の測定法として古くから用いられている手法である。つまり、手首の手の平側の親指に近い側の血管を指先で押圧することによって脈波を感じ取り、所定の時間、脈波の発生を感じ取るものである。
しかしながら、この手法では、測定にある程度の熟練度合いが必要になることや、自己では行いにくいなどの理由から、電気的に脈波を測定できる機器等の提案がなされている。

そのような機器は多くの提案を見るものであるが、指先の血流変化を検出するセンサによって脈波信号を検出し、一分間の脈波信号数を計数して脈拍数とする、いわゆる直接カウント方式による測定が広く知られている。

しかし、直接カウント方式は、測定に一分間も時間が必要であることや、連続的な脈波の測定には適さないことなどから、センサによって検出した脈波信号の時間間隔、すなわち脈波周期を算出し、この脈波周期を所定の回数にわたって累積した脈波周期累積値を所定の回数で除算して脈波周期の算術平均値を算出し、一分間の脈拍波に換算する周期換算方式が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。

周期換算方式は、数個の脈波信号によって脈拍波の測定が可能で、連続的な測定にも適しているが、例えば、スポーツなどの運動中に脈波を測定したいときなどでは、振動によるノイズで短周期の誤信号が混入しやすく、また体動等によって本来の脈波信号が欠落して長周期の誤信号が発生するなど、測定値がばらつくという課題があった。

この欠点を克服するため、脈拍センサと体動センサとを併用し、脈波信号に含まれる体動成分を除去して脈波を得る体動除去方式が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。

さらに体動ノイズによる測定精度の低下を防ぐ他の方法としては、心電波を検出する技術が提案されている。心電波検出方式は、体動が複雑な場合でも心電波は安定しているので運動中の測定が可能ある。しかしながら、装置全体の構成が複雑になる傾向があり、一般的な技術として広く浸透しているとはまだいえない。

上述した特許文献２に示した従来技術では、主にハードウェアすなわち構成要素の改良技術が開示されているが、一方、ソフトウェアすなわち信号処理技術を用いて、正確な脈波を検出しようとする技術も提案されている（例えば、特許文献３参照。）。

特許文献３に示した従来技術は、測定された複数の脈波周期から振動波を算出する過程において、「生理学的数値範囲に収まらない数値」を排除する処理を行うことによって、脈波の測定の精度を向上する信号処理技術が提案されている。

特開昭５８−３０６９４号公報（特許請求の範囲、第１図） 特開２００４−２９８６０９号公報（特許請求の範囲、第３図） 特開２００６−２９７００４号公報（特許請求の範囲、第１図）

体動除去方式などハードウェアによる改良技術では、脈波を測定するためのセンサの他に、体動を検出するための加速度センサや周辺回路等が別途必要となる。このため装置が複雑化し、コストアップになりがちである。

一方、特許文献３に示した従来技術のように、信号処理技術で「生理学的数値範囲に収まらない数値」（以下、「生理上発生し得ない値」と称することにする）を排除することにより測定の精度を向上せんとする場合は、使用者が単純な動きをしたときよる体動成分や、脈波とはかけ離れた周期成分を有するノイズには効果的であるが、スポーツをしたときなどによる複雑な体動成分や、広い周期成分を有するノイズ等に対しては、脈波信号に近い成分を十分に除去することができないため、測定の精度が低下してしまう。

［公知技術による信号処理の問題点の説明：図６、図７］
ここで、生体の振動波である脈波とそれを用いて脈波信号を処理する公知の技術を、図６と図７とを用いて説明する。

図６は、生体の一般的な脈波信号の例を示したものであり、図７は図６に示す脈波信号を公知の技術で処理した場合の波形図である。
図６（ａ）の周期的に発生している波形ｐ１１は、手首の橈骨近辺に配した圧力センサによる脈波信号を示し、不規則に発生している棘状の波形ｐ１１ｎは、周囲から混入する電磁的あるいは機械的なノイズを示している。

図６（ｂ）の波形ｐ１２は、呼吸動作によって生じるゆっくりした揺らぎノイズと、運動による大きい振幅の体動ノイズとの２つの成分が混在したノイズを示す。
図６（ｃ）の波形ｐ１は、上記の脈波による波形ｐ１１にノイズｐ１１ｎとノイズｐ１２が加わった状態の圧力センサの出力波形であり、ノイズや揺らぎ成分の混入によって振幅が著しくばらついている様子を示している。

図７（ａ）に示す信号Ｐ１は、図６（ｃ）に示す波形ｐ１から低周波の揺らぎ成分を電子回路的手法で除去したもので、ほぼ平坦な基線の上に振幅がばらついた脈波と、棘状の
ノイズ信号が混在する波形になっている。

図７（ａ）及び（ｂ）に示した「所定区間」は、複数の脈波信号から一定期間の脈拍数を算出するための範囲である。例えば、１０秒〜２０秒というような一定の時間の区間である。連続して測定される波形Ｐ１のうち、どこから「所定区間」を開始してもよく、図７（ａ）に示す例では、波形ｐ３ｓから「所定区間」が開始されている様子を示している。
また、図７（ａ）に示した点線の信号Ｐ０は、波形Ｐ１を有意的信号として識別するための基準値である。

図７（ｂ）に示す振幅が揃ったパルス状の波形ｐｓ１〜ｐｓｎは、基準値Ｐ０と比較し有意的信号として識別された脈波信号であり、“Ｄａ１〜Ｄａ１６”は脈波信号ｐｓ１〜ｐｓｎの間隔、すなわち、周期データＤａであり、脈波信号間の周期信号の数値データである。図７（ｂ）に示す例では、周期データは、１６個のデータで示している。

図７（ｃ）は、周期データＤａ１〜Ｄａ１６が処理され、その結果“算定期間”で示される範囲が脈拍数を算出するための新たな範囲になったことを示すものである。

公知の技術では、図７（ｂ）に示す脈波信号の脈波周期を周期データＤａ１〜Ｄａ１６と算出した後に、「所定区間」のデータグループであるＤａ３〜Ｄａ１６の１４個のデータを順次検討し、短周期や長周期のような「人体生理上発生し得ない周期データ」を排除してしまう方式である。その結果、図７（ｃ）の「算定期間」に示すような、間引きされた新たな測定対象のデータグループが形成されるのである。

例えば、周期データＤａ３，Ｄａ４，Ｄａ１０，Ｄａ１３，Ｄａ１５が短周期であり、周期データＤａ１２，Ｄａ１４，Ｄａ１６が長周期であり、「人体生理上発生し得ない周期データ」と認識すると、測定対象のデータグループであった１４個の周期データＤａ３〜Ｄａ１６からこれら８個の周期データが削除され、測定対象のデータグループは、周期データＤａ５，Ｄａ６，Ｄａ７，Ｄａ８，Ｄａ９，Ｄａ１１の６個に減少するのである。

ところで、このようなデータ数が減少してしまったときに、そのデータ数が結果測定系に大きな変化を生じさせることがある。

すなわち、デジタル信号処理理論においては、平均化点数、すなわち、平均値を算出するデータ数をＭ、データを取り込む間隔、すなわち、標本間隔を△ｔ、測定系の周波数応答を左右する遮断周波数をｆｃ、Ｃを定数とすると、次式で論じることができる。

ｆｃ・Ｍ・△ｔ＝Ｃ

ここで、ｆｃを求めると、
ｆｃ＝Ｃ／（Ｍ・△ｔ）
となる。

上述したように、公知の技術では、短周期と長周期との周期データ計８個を除去してしまうので、平均化点数Ｍは、
Ｍ＝１４からＭ＝６
に減少するので、周波数帯域ｆｃは、次のように拡大する。

ｆｃ＝２．３３ｆｃｏ （但し、ｆｃｏは周期データ削除前の周波数帯域）

周波数帯域が広がると混入ノイズが増えるばかりでなく、信号の応答性も著しく変化してしまう。
すなわち、短周期と長周期との周期データを全て除去して脈拍数を算出すると、短周期と長周期との脈波信号に含まれていた信号成分も全て失われてしまうばかりでなく、測定系の周波数特性をも劣化させノイズも増大するという逆の効果を生じてしまう。

このように、公知の技術ではノイズと信号とを１か０かで峻別してしまうため、ノイズに含まれる信号成分は全て除去し、信号に含まれるノイズ成分は全て信号として扱ってしまうという基本的欠陥があった。

以上述べたように、公知の技術による信号処理では、専用化したような特別なハードウェアが必要でないことから、ローコストのメリットはあっても、肝心の測定性能においては、不十分と言わざるを得ない状況であった。

本発明の目的は上記課題を解決し、運動中においても生体より発せられる周期性を有する脈波等の振動波を、ソフトウエアによる信号処理技術によって高精度でかつローコストの生体信号測定装置を提供することである。

上記課題を解決するために本発明の生体信号測定装置は下記記載の構成を採用する。

生体が発する振動波を検出し、単位時間当りの振動数データを算出する生体信号測定装置であって、生体より発せられる振動波を検出し、振動波信号として出力する振動波検出手段と、前記振動波信号の時間間隔を測定して、周期データとして出力する振動波周期測定部と、前記周期データを複数まとめて、測定対象としてのデータグループであるグループ信号として記憶するグループ記憶手段と、前記グループ記憶手段に記憶された前記グループ信号に基づき、振動数データを算出する振動数算出手段と、を備え、前記振動数算出手段は、前記グループ信号を構成する、前記複数の周期データを入力して、前記複数の周期データと予め定められた周期信号の長さとを比較し、区分判別を行う区分判別部と、前記区分判別部によって区分判別された複数の周期データを区分ごとに記憶し、複数の区分ごとに区分データとして出力する区分記憶部と、前記複数の区分データに対応する複数の重み係数を記憶する重み係数記憶部と、前記複数の区分データと前記区分データに対応する前記複数の重み係数とから、振動波周期加重平均値を算出する振動波周期加重平均値算出部と、を備え、前記振動波周期加重平均値に基づいて、振動数データを算出することを特徴とする。

前記区分判別部において、前記予め定められた周期信号の長さを、前記複数の周期データに基づいて算出することを特徴とする。また、前記生体信号測定装置は、前記振動数データを表示するための表示手段を備えることを特徴とする。前記グループ記憶手段において、グループ記憶手段に記憶されるグループ信号の更新の際に、全ての周期データを書換更新することを特徴とする。また、前記グループ記憶手段において、グループ記憶手段に記憶されるグループ信号の更新の際に、一部の周期データを書換更新することを特徴とする。さらに、前記グループ信号は、前記区分判別部から出力される際に判定済グループ信号として並び替えられることを特徴とする。

本発明によれば、脈波等の振動波信号の時間間隔である周期データは、複数まとめられて測定対象としてのデータグループであるグループ信号として記憶され、区分判別部によって予め定められた値と比較し、複数の区分例えば短周期と中周期及び長周期各区分等に分類され、中周期の周期データについては重みを上げ、短周期や長周期の周期データについては重みを下げ振動波周期加重平均値の算出が行われる。

すなわち、中周期区分に最も多く含まれる本来の周期データＤａは高い重み係数で重み付けがなされ、一方短周期区分や長周期区分に多く含まれるノイズを含む周期データＤａについては、全く除去されるようなことが無く低い重み係数で重み付けされる。

従って信号とノイズの取り扱いにおいて、「０」か「１」かの峻別を行うのではなく個別にきめ細かく重み付けがなされるため、測定対象のデータ数の減少で周波数帯域が拡大することもなく、結果として精度の高くかつローコストの生体信号測定装置を提供することが可能となる。

本発明による生体信号測定装置の第１の実施形態の機能ブロック図である。 本発明による生体信号測定装置の第１の実施形態の回路ブロック図である。 本発明による生体信号測定装置の第１の実施形態の外観図である。 本発明による生体信号測定装置の第１の実施形態を、手首に装着した状態を示す外観図である。 本発明による生体信号測定装置の第１の実施形態を、手首に装着した場合の断面図である。 一般的な振動波の波形図である。 一般的な振動波の波形図である。 本発明による生体信号測定装置の第１の実施形態における振動波の波形図である。 本発明による生体信号測定装置の第１の実施形態における振動波信号の数値例を表す図表である。 本発明による生体信号測定装置の第２の実施形態におけるグループ記憶手段を説明するブロック図である。 本発明による生体信号測定装置の第２の実施形態における振動波信号の波形図である。 本発明による生体信号測定装置の第２の実施形態における振動波信号の波形図である。

本発明の生体信号測定装置の大まかな動作は、生体が発する複数の振動波を取り込み、その周期の大小で並び替えおよび順位付けを行うものである。
並び替えられた振動波の周期は、区分分類される。例えば、振動波の周期が短周期のものや長周期のものは信頼性が劣ると考え、振動波の周期が中周期のものは信頼性があると考え、各区分（この場合３つの区分）ごとに重み付けを行うのである。
信頼性が劣ると考えられる区分は重み付けを下げ、信頼性があると考えられる区分は重み付けを高める。そして、これらを加重平均するのである。
このようにすることで、振動数の周期がばらついたとしても、信頼性があると考えられる振動波を使うことができるようになる。
振動波を人体の脈波とすれば、ノイズではなく正しい脈波を信号処理することができるため、心拍数などの算出の精度が向上するのである。

このような動作を詳しく説明すると、次のようなものである。
生体が発する複数の振動波の周期データをグループ信号としてまとめ、各々の周期データを予め定められた周期信号の長さと比較して区分判別し、区分ごとに区分データとして記憶すると共に、区分ごとに重み係数を記憶し、区分データと重み係数とから周期データの振動波周期加重平均値を算出し、単位時間当りの振動数データを算出し、表示するものである。なお、振動数データを算出し表示したのち、算出に使用されたグループ信号は更新される。

以下図面を用いて本発明の生体信号測定装置の実施形態を詳述する。説明に際しては、生体が発する振動波は、脈波として説明する。そして、この脈波を測定するために、生体信号測定装置は、人体の手首に装着する場合を例にして説明する。

［第１の実施形態の全図面説明：図１，図８］
以下、図１および図８を用いて本発明の生体信号測定装置の第１の実施形態を詳述する。
図１は機能ブロック図であり、図８は振動波信号の波形図であり、図９は振動波信号の数値例を表す図表である。

まず、図１及び図８を用いて第１の実施形態の構成を説明する。
図１において、生体信号測定装置１は、振動波検出手段２と振動波周期測定部３とグループ記憶手段４と振動数算出手段５と表示手段６とクロック発生部７とから構成される。

［振動波検出手段２の説明：図１，図８］
まず、振動波検出手段２を説明する。
振動波検出手段２は、センサ２１と振動波検出部２２と基準値信号記憶部２３とで構成しており、振動波信号Ｐ２を出力する。

センサ２１は、特に限定しないが、圧力センサを用いることができる。例えば、橈骨動脈の脈動に基づく振動波（脈波）を検出する。その脈波を信号処理してセンサ信号Ｐ１を出力する。
脈波は、すでに説明したように、周期的に発生している波形として測定され、その信号には、不規則に発生している棘状の波形が、電磁的あるいは機械的なノイズとして混入している。脈波の波形は、呼吸動作によって生じるゆっくりした揺らぎノイズと、運動などによる大きい振幅の体動ノイズとの２つの成分が混在したノイズを含んでおり、振幅がばらついている。図８（ａ）に示すセンサ信号Ｐ１は、低周波の揺らぎ成分を電子回路的手法で除去したもので、ほぼ平坦な基線の上に振幅がばらついた脈波と、棘状のノイズ信号が混在する波形になっている。

基準値信号記憶部２３は、信号とノイズを識別するための閾値を記憶しており、基準値信号Ｐ０を出力する。
基準値信号Ｐ０は、センサ信号Ｐ１を有意的信号として識別するための基準値である。つまり、測定した振動波が橈骨動脈の脈動に基づく振動波なのか否かを信号の大きさ（信号レベル）で判断するための閾値となる値である。例えば、測定した振動波があまりに微弱であれば、それは振動波ではないと判断する材料になるものである。このような基準値信号Ｐ０は、予め実験などをしておけば、その値を知り得ることができる。

振動波検出部２２は、センサ信号Ｐ１と基準値信号Ｐ０とを入力し、振動波信号Ｐ２を出力する。
振動波信号Ｐ２は、図８（ａ）に示すように、センサ信号Ｐ１と基準値信号Ｐ０とを比較して、図８（ｂ）に示すように、基準値信号Ｐ０の振幅を上回るセンサ信号Ｐ１を振動波信号Ｐ２として出力するのである。

［振動波周期測定部３の説明：図１，図８］
次に、振動波周期測定部３を説明する。
振動波周期測定部３は、クロック発生部７から出力されるクロック信号Ｃと振動波検出手段２から出力される振動波信号Ｐ２とを入力として、周期データＤａを出力する。
クロック信号Ｃは、振動波信号Ｐ２の時間間隔を測定するための基準クロック信号となるものであって、水晶振動子、発振回路、分周回路などからなる公知のクロック発生手段を用いることができる。

周期データＤａは、図８（ｂ）に示すように、振動波信号Ｐ２の時間間隔、すなわち、振動波の周期を算出したものであって、図８（ｂ）に示す例では、Ｄａ１〜Ｄａ１６の１６個のデータで構成している。もちろん、この周期データは１６個に限定するものではない。

［グループ記憶手段４の説明：図１，図８］
次に、グループ記憶手段４を説明する。
グループ記憶手段４は、記憶入力制御部４１とグループ記憶部４２と記憶出力制御部４３とから構成されており、振動波周期測定部３から周期データＤａを入力し、グループ信号Ｇａを出力する。以下にグループ記憶手段４の構成を詳述する。

記憶入力制御部４１は、振動波周期測定部３から出力される「所定区間」の複数の周期データＤａを時系列の順に、グループ記憶部４２の複数の記憶セル４２ａに収納する。

なお、「所定区間」は、複数のセンサ信号Ｐ１から一定期間の脈拍数を算出するための範囲である。例えば、１０秒〜数分間というような一定の時間の区間である。連続して測定された脈波から算出されたセンサ信号Ｐ１のうち、どこから「所定区間」を開始してもよく、図８（ａ）に示す例では、ｐ１ｓ、ｐ２ｓ、ｐ３ｓと並ぶ波形から、波形ｐ３ｓから「所定区間」が開始されている様子を示している。もちろん、「所定区間」は、任意の時間を選択することが可能である。

グループ記憶部４２は、複数のデータである周期データＤａ１〜Ｄａ１６を時系列の順に記憶するため、複数の記憶セル４２ａ１〜４２ａｎを有している。例えば、周期データＤａが１６個のデータであり「所定区間」においてその１６個すべてが含まれるとき、グループ記憶部４２は、少なくともその分のデータが入る記憶セル４２ａを有している。

例えば、周期データＤａ１は記憶セル４２ａ１に、また周期データＤａ２は記憶セル４２ａ２に、また、周期データＤａ１６は記憶セル４２ａ１６にと、周期データＤａが記憶セル４２ａに順番に記憶される。記憶された周期データＤａの群は、グループ信号Ｇａとして記憶される。

なお、このグループ記憶部４２は、知られているリングバッファを用いることもできる。リングバッファは、複数の記憶セルを有しており、新しいデータがいくつか記憶されると、最も古いデータから順に消えるという動作をするメモリである。このようなタイプのメモリを使えば、記憶セルの数を取り込む周期データの数と同一にする必要もない。

図８（ａ）に示すように、周期データは、波形ｐ３ｓから「所定区間」として取り込まれているので、そのデータの数は、周期データＤａ３〜Ｄａ１６の１４個となっている。
この「所定区間」により選択された周期データは、測定対象としてのグループ信号Ｇａとして、グループ記憶部４２に記憶される。

もちろん、どのタイミングで「所定区間」を開始してもよいのであるから、図８（ｂ）に示すように、このグループ信号Ｇａに入らない周期データは常時Ｄａ１，Ｄａ２であるということではない。

記憶出力制御部４３は、グループ信号Ｇａを振動数算出手段５に出力したのち、グループ記憶部４２の記憶セル４２ａに記憶されているグループ信号Ｇａを消去する。

［振動数算出手段５の説明：図１，図８］
次に、振動数算出手段５を説明する。
振動数算出手段５は、区分判別部５１と区分記憶部５２と重み係数記憶部５３と振動波周期加重平均値算出部５４と振動数計算部５５とで構成され、グループ記憶手段４の記憶出力制御部４３から出力されるグループ信号Ｇａに基づき振動数データＤｂを出力する。

次に、図８を参照して振動波算出手段５の信号処理を詳述する。
図８（ｃ）に示すように、区分判別部５１は、グループ信号Ｇａの構成要素である複数の周期データＤａ３〜Ｄａ１６を、予め定められた周期信号の長さｄａｓ、ｄａｌと比較し区分判別し、判別済グループ信号Ｇｂを出力する。

すなわち、図８（ｂ）に示すグループ信号Ｇａは、図８（ｃ）に示すように「ｄａｓ」、「ｄａｌ」と表された周期を基準に、「Ａ区分」、「Ｂ区分」、「Ｃ区分」のように区分判定され、判定済グループ信号Ｇｂとして並び替えられ、図１の区分判別部５１より出力される。

なお、予め定められた周期信号の長さｄａｓ、ｄａｌは、例えば、周期データＤａ３〜Ｄａ１６の最小周期の１４０％をｄａｓとし、最大周期の５０％をｄａｌと定めている。

すなわち、
周期データＤａｎ＜周期信号の長さｄａｓ
というように、周期信号の長さｄａｓ以下の周期を持つ周期データＤａは、短周期区分のＡ区分に分類し、
周期データＤａｎ≧周期信号の長さｄａｌ
というように、周期信号の長さｄａｌ以上の周期を持つ周期データＤａは、長周期区分のＣ区分に分類し、
周期信号の長さｄａｓ≦周期データＤａｎ＜周期信号の長さｄａｌ
というように、周期信号の長さｄａｓ以上周期信号の長さｄａｌ未満の周期データＤａｎは、中周期区分のＢ区分とに分類する。

つまり、図８（ｃ）に示す例では、周期データＤａは、Ｄａ３，Ｄａ４，Ｄａ１０，Ｄａ１３，Ｄａ１５，Ｄａ５，Ｄａ６，Ｄａ７，Ｄａ９，Ｄａ８，Ｄａ１１，Ｄａ１２，Ｄａ１４，Ｄａ１６の順に区分される。Ａ区分には、周期データＤａ３，Ｄａ４，Ｄａ１０，Ｄａ１３，Ｄａ１５が区分判別されている。同様に、Ｂ区分には、周期データＤａ５，Ｄａ６，Ｄａ７，Ｄａ９，Ｄａ８，Ｄａ１１が、Ｃ区分には、周期データＤａ１２，Ｄａ１４，Ｄａ１６が、それぞれ区分判別されている。

なお、予め定められた周期信号の長さｄａｓ、ｄａｌは、この２つに限らず任意の数を選ぶことが出来る。そして区分判定される区分数は、
区分数＝（予め定められた周期信号の数）＋１
となる。

区分記憶部５２は、区分判別部５１によって区分判別された判別済グループ信号Ｇｂを
複数の区分（この例では、３つの区分）ごと記憶し、各区分に対応した複数の区分データＤｃとして出力する。つまり、Ａ区分は区分データＤｃａ、Ｂ区分は区分データＤｃｂ、Ｃ区分は区分データＤｃｃとして出力する。

すなわち、図８（ｃ）に示すように、周期データＤａ３〜Ｄａ１６までの１４個の周期データＤａは、
Ａ区分：区分データＤｃａ＝［Ｄａ３、Ｄａ４、Ｄａ１０、Ｄａ１３、Ｄａ１５］
Ｂ区分：区分データＤｃｂ＝［Ｄａ５、Ｄａ６、Ｄａ７、Ｄａ９、Ｄａ８、Ｄａ１１］
Ｃ区分：区分データＤｃｃ＝［Ｄａ１２、Ｄａ１４、Ｄａ１６］
となる。

重み係数記憶部５３は、複数の区分（この例では、３つの区分）ごとの重み係数Ｋを記憶し、各区分に対応した複数の重み係数Ｋを出力する。Ａ区分の重み係数Ｋａは「１」、Ｂ区分の重み係数Ｋｂは「１０」、Ｃ区分の重み係数Ｋｃは「１」、のように、各区分の信号としての品質に応じた重み係数を記憶する。
図８（ｃ）では、「Ａ区分（１）」、「Ｂ区分（１０）」、「Ｃ区分（１）」のように、重み係数を示した。

なお、図８（ｃ）において、判別済グループ信号Ｇｂは、予め定められた周期信号の長さｄａｓ、ｄａｌとの比較によって、グループ信号Ｇａが区分された結果であって、実時間軸上の情報ではないため、図８（ａ），（ｂ）と併記するのは厳密には適当でないが、説明を分かり易いものとするため、敢えて併記して表現した。

図９に示す図表は、図８（ｃ）に示すような周期データＤａ３〜Ｄａ１６が、区分判別部５１と、区分記憶部５２と、重み係数記憶部５３とによって数値化された結果を示すものである。

すなわち、図９の図表に示す「グループ」には、周期データＤａが属するグループ信号Ｇａが記載されている。「周期データＤａ」には、周期データＤａ３〜Ｄａ１６が発生順に記載されている。「周期（任意単位）」には、周期データＤａ３〜Ｄａ１６の周期の長短を相対的に把握するための、物理単位を有しない数値が丸め処理をされて記載されている。

引き続き、図９の図表に示す「判別区分」には、区分判別部５１によってグループ信号Ｇａを構成する周期データＤａ３〜Ｄａ１６が、どの区分と判別されたかが記載されている。「判定基準」には、判別の基準が示されている。
「重み係数」には、重み係数記憶部５３によって記憶される区分ごとの重み係数が示されている。

例えば、図９の図表において、周期データＤａの最小値は、
周期データＤａ３＝３．６
であり、最大値は、
周期データＤａ１６＝１８．５
である。
既に述べたように、予め定められた周期信号の長さｄａｓ、ｄａｌは、それぞれ最小周期の１４０％と最大周期の５０％であるから、
ｄａｓ＝３．６×１．４＝５．０４
であり、
ｄａｌ＝１８．５×０．５＝９．２５
と表される。

すなわち、周期データＤａ３〜Ｄａ１６について、周期データＤａが５．０４未満の場合はＡ区分に、周期データＤａが５．０４以上で９．２５未満の場合はＢ区分に、周期データＤａが９．２５以上の場合はＣ区分に、それぞれ区分判別する。

例えば、周期データＤａ４は、
Ｄａ４＝４．０
なので、区分判別部５１は、Ａ区分と判別する。また、重み係数記憶部５３は、重み係数「１」と設定し記憶する。
また、周期データＤａ９は、
Ｄａ９＝８．０
なので、区分判別部５１は、Ｂ区分と判別する。また、重み係数記憶部５３は、重み係数「１０」と記憶する。
また、周期データＤａ１２は、
Ｄａ１２＝１１．５
なので、区分判別部５１は、Ｃ区分と判別する。また、重み係数記憶部５３は、重み係数「１」と記憶する。
同様に、周期データＤａ３〜Ｄａ１６の全ての区分と、重み係数が決定される。

振動波周期加重平均値算出部５４は、区分記憶部５２から出力される区分データＤｃと、重み係数記憶部５３が出力する区分ごとの重み係数Ｋとを入力して、振動波周期加重平均値Ｄｄを出力する。この振動波周期加重平均値Ｄｄは、次の式１で求めることができる。

［式１］
Ｄｄ＝（区分データＤｃの「重み付けされた周期」の総和）／（区分データＤｃの「重み付けされたデータ数」）

ここで、
「Ａ区分データＤｃａの周期データＤａの総和」をＸＡとし、
「Ｂ区分データＤｃｂの周期データＤａの総和」をＸＢとし、
「Ｃ区分データＤｃｃの周期データＤａの総和」をＸＣとし、
さらに、
「Ａ区分データＤｃａのデータ数」をＸＡｎとし、
「Ｂ区分データＤｃｂのデータ数」をＸＢｎとし、
「Ｃ区分データＤｃｃのデータ数」をＸＣｎとする。

また、Ａ区分の重み係数をＫａとし、Ｂ区分の重み係数をＫｂとし、Ｃ区分の重み係数をＫｃとすると、前述の［式１］は、次の式２のようになる。

［式２］
Ｄｄ＝（ＸＡＫａ＋ＸＢＫｂ＋ＸＣＫｃ）／（ＸＡｎＫａ＋ＸＢｎＫｂ＋ＸＣｎＫｃ）

振動数計算部５５は、振動波周期加重平均値算出部５４が算出した振動波周期加重平均値Ｄｄを入力して、振動数データＤｂを出力する。この振動数データＤｂは、次の式３で求めることができる。

［式３］
振動数データＤｂ＝（単位時間）／（振動波周期加重平均値Ｄｄ）

さらに、表示手段６は、振動数算出手段５の振動数計算部５４が出力する振動数データＤｂを表示する。表示手段６は、特に限定しないが、公知の液晶表示装置を用いることができる。

ところで、以上説明した一連の処理動作を繰り返すこともできる。使用者が脈波の測定を繰り返すなどして、新たな振動波信号Ｐ２（２）が発生すると、振動波周期測定部３は新たな振動波信号Ｐ２（２）とクロック信号Ｃとから新たな振動波信号Ｐ２（２）の時間間隔を測定し、新たな複数の周期データＤａ（２）を連続して出力する。
なお、新たな信号は、便宜上、振動波信号Ｐ２（２）などと括弧内に２回目の信号であるように表現することにした。

次に、グループ記憶手段４の記憶入力制御部４１は、振動波周期測定部３から新たな周期データＤａ（２）が出力されると、第１番目と同様にグループ記憶部４２の記憶セル４２ａに時系列の順に収納してゆき、所定区間内の複数個の周期データＤａ（２）を第２番目のグループ信号Ｇａ（２）として記憶する。

グループ記憶手段４の記憶出力制御部４３は、振動数算出手段５に対して第２番目のグループ信号Ｇａ（２）を出力する。そして振動数算出手段５は第２番目のグループ信号Ｇａ（２）に基づき、後述する加重平均によって第２番目の振動数データＤｂ（２）を算出し、表示手段６は第２番目の振動数データＤｂ（２）を表示する。

このように、使用者の振動波によって振動波信号Ｐ２が発生するたびに、新しい周期データＤａ（ｎ）、グループ信号Ｇａ（ｎ）、振動数データＤｂ（ｎ）が順次算出され、表示手段６に振動数データＤｂ（ｎ）が連続して表示される。

［発明の効果詳細説明］
ここで、説明した第１の実施形態の効果を、図９の図表を参照してまとめる。
既に述べたように、振動数算出手段５の振動波周期加重平均値算出部５４は、振動波周期加重平均値Ｄｄを、式２で算出する。

すると、図９の図表に示すように、
Ａ区分のデータ数は、ＸＡｎ＝５で、Ａ区分の重み係数は、Ｋａ＝１である。
Ｂ区分のデータ数は、ＸＢｎ＝６で、Ｂ区分の重み係数は、Ｋｂ＝１０である。
Ｃ区分のデータ数は、ＸＣｎ＝３で、Ｃ区分の重み係数は、Ｋｃ＝１である。
ゆえに、式２は、式３のように算出される。すなわち、
Ｄｄ＝（ＸＡ＋１０ＸＢ＋ＸＣ）／（５＋６０＋３）＝（ＸＡ＋１０ＸＢ＋ＸＣ）／６８
となる。

上記結果を、従来からしばしば用いられている単純平均法と比べてみると、下記のようになる。すなわち、測定対象であるグループ信号Ｇａの単純平均法による単純平均値は、
ＸＡ＝Ｄａ３＋Ｄａ４＋Ｄａ１０＋Ｄａ１３＋Ｄａ１５
ＸＢ＝Ｄａ５＋Ｄａ６＋Ｄａ７＋Ｄａ８＋Ｄａ９＋Ｄａ１１
ＸＣ＝Ｄａ１２＋Ｄａ１４＋Ｄａ１６
となる。これを用いて、単純平均値は、
単純平均値＝（ＸＡ＋ＸＢ＋ＸＣ）／１４
と表すことができる。

評価のため、
Ａ区分の周期データＤａの総和＝ＸＡ、
Ｂ区分の周期データＤａの総和＝ＸＢ、
Ｃ区分の周期データＤａの総和＝ＸＣ、
として、ＸＡ、ＸＢ、ＸＣの算定結果に与える寄与を、本発明による場合と単純平均法による場合とを比較すると下記の表１のようになる。

すなわち、高品質の周期データＤａが含まれている可能性が高いＢ区分の周期データＤａの総和ＸＢの算出結果への寄与は、単純平均法では１／１４であるが、本発明によれば１０／６８に増加する。

また、ノイズの混入や振動波信号Ｐ２の欠落など低品質の周期データＤａが含まれている可能性が高いＡ区分の周期データＤａの総和ＸＡや、Ｃ区分の周期データＤａの総和ＸＣについては、従来では１／１４であるが、本発明によれば１／６８に軽減され、本来の信号とノイズとの識別がより明確になり、振動数測定の精度が高まることが分かる。

［回路ブロックの説明：図２］
次に、図２を用いて図１に示す第１の実施形態の回路構成を説明する。
図２において、生体信号測定装置１は、センサ２１と測定スイッチ８と記憶装置１４と表示手段６とマイクロプロセッサ１０と電源１２とで構成される。

センサ２１は、橈骨動脈の脈動等、生体の周期性のある振動波をセンサ信号Ｐ１に変換し、マイクロプロセッサ１０に入力する。測定スイッチ８は、生体信号測定装置１の動作を開始あるいは休止させる。

記憶装置１４は、図１における基準値信号記憶部２３、グループ記憶手段４、区分記憶部５２、重み係数記憶部５３等の記憶手段であって、演算処理に必要なデータや固定値の記憶機能も備え、電気的に書込および消去が可能な記憶素子によって構成されている。例えば、ＥＥＰＲＯＭのような不揮発性記憶装置を用いることができる。
表示手段６は、例えば、液晶表示装置によって構成される。振動数データＤｂを表示する。

マイクロプロセッサ１０は、生体信号測定装置１の全体の動作を制御すると共に、セン
サ信号Ｐ１を入力として振動数データＤｂを出力する主機能を担う。電源１２は、生体信号測定装置１を駆動するための電池等による駆動電源である。

［装着外観図の説明：図３〜図５］
次に、図３と図４と図５とを用いて生体信号測定装置１の外観図を説明する。この例では、本発明の生体信号測定装置を人体に装着して脈波を測定する装置として運用する例を説明する。
図３は、生体信号測定装置１の外観図であり、図４は手首に装着した様子を示す外観図である。また、図５は手首部分に装着した生体信号測定装置１および手首部の断面図である。

図３に示すように、生体信号測定装置１は腕時計を若干上回る程度の大きさで、手首への装着が便利な様に柔軟なバンド９が設けられている。バンド９は、リング形状を有していてもよいが、一部に開放端を有する、いわゆる「Ｃの字」形状を有するものであってもよく、バンド９の形状や内径を変更できるような調節機構を設けていてもよい。
測定を開始するための操作ボタンである測定スイッチ８は、運動中等でも簡単に操作できるように、本体正面のような操作しやすく見やすい場所に設けると便利である。同様に、表示手段６は本体正面に設けてあり、使用者は測定した脈拍数を容易に確認することができる。図３に示す例では、脈拍数「１１２」と表示している。

図４に示すように、生体信号測定装置１は、生体信号測定装置１の裏面に設けられたセンサ２１が振動波である脈波を容易に検出するため橈骨動脈近くに、かつ表示手段６が、手のひらの面より若干上向きになる様に、バンド９によって手首９０に装着される。

図５は、手の指の方向から肘の方向をみたときの様子を模式的に示す断面図である。生体信号測定装置１の内部には、回路などを構成する電装ボード１１が搭載されており、図示しない配線等で測定スイッチ８、表示手段６、センサ２１、電源１２と接続している。なお、記号２１ａは、センサ２１の検出面である。

センサ２１は、すでに説明したように、圧力センサを用いることができる。センサ２１は、検出面２１ａを有しており、この検出面２１ａにかかる圧力を検出する。
生体信号測定装置１を生体に装着するに際しては、センサ２１の検出面２１ａが手首９０の内部の橈骨動脈９１と平面的に重なるように、その位置をバンド９で調整する。
生体信号測定装置１は、その裏面にセンサ２１を備えるのであるから、装置におけるセンサ２１は、生体信号測定装置１を手首９０に装着しただけで、自然に橈骨動脈９１の上部の皮膚に当接するような位置に設けるように予め設計しておくと便利である。

［第２の実施形態の全図面説明：図１０，図１１、図１２］
次に、図１０、図１１、図１２を用いて、本発明の生体信号測定装置の第２の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態は、第１の実施形態に対してグループ記憶手段の構成が異なるものである。図１０は第２の実施形態におけるグループ記憶手段を示すブロック図である。図１１は、第２の実施形態における振動波信号の波形図である。図１２は、図１１の振動波信号を区分した結果を示すものである。なお、説明に際しては、図１に示す第１の実施形態の機能ブロック図も参照されたい。

第２の実施形態と第１の実施形態との相違点は、グループ信号Ｇａの更新の際に、全ての周期データＤａを書き換えるのではなく、時系列上で１個ないし数個の周期データＤａのみを書き換えることによって、振動数の表示の更新を短時間で可能とするものである。

つまり、連続して測定された脈波から算出されたセンサ信号Ｐ１を処理するとき、ある１つの「所定区間」内の信号の処理が終わるのを待って次の「所定区間」の処理をするのではなく、連続して複数の所定区間内の信号を処理するというものである。
連続して測定されたセンサ信号Ｐ１から新しい振動波信号Ｐ２を生成するたびに、新しい周期データＤａｎを取り込んで、新しいグループ信号Ｇａｎを形成し新しい振動数データＤｂｎを算出するものである。このような手法は、いわゆる移動平均法に基づく処理である。

まずは、図１０のブロック図を用いて構成を説明する。
図１０に示すように、第２の実施形態のグループ記憶手段は、前述したように新しい振動波信号Ｐ２を生成するたびに新しい周期データＤａｎを取り込み、新しいグループ信号Ｇａｎを形成し記憶するという動作によって、所定区間が新しい振動波信号Ｐ２を生成するたびに部分的に更新されてゆく「部分更新型」の構成となっている。
なお図１０においては、説明のため記憶セル４２ａは３個が表現されているが、実施形態では１個の記憶セル４２ａを用い内容を更新していくようになっている。言うまでもないが、記憶セル４２ａを３個用いることも可能である。

次に、動作を説明する。
図１１は、第２の実施形態における振動波信号の波形図であり、図１１の（ａ）には第１の実施形態と同様に一般的な振動波すなわち脈波を表すセンサ信号Ｐ１が示され、「所定区間」の範囲が測定対象であること示している。なお、「所定区間」は、「所定区間１」〜「所定区間３」が示されている。
なお、すでに説明したように、「所定区間」は、一定期間の脈拍数を算出するための範囲であり、連続して測定された脈波から算出されたセンサ信号Ｐ１のうち、どこから「所定区間」を開始してもよいのであるが、説明しやすいように、波形ｐ３ｓから「所定区間１」が開始されている様子を示している。同様に、波形ｐ４ｓからは、「所定区間２」が、波形ｐ５ｓからは、「所定区間３」が、それぞれ開始されている。

第２の実施形態では、グループ信号Ｇａを構成する１個ないし数個の周期データＤａ（例えば、周期データＤａ３及びＤａ４）のみを消去し、代わりに新しい１個ないし数個の周期データＤａ（例えば、周期データＤａ１７及びＤａ１８）を記憶する方式である。

すなわち、図１１（ｂ）に示されるように、「所定期間１」の複数の周期データＤａによって第１番目のグループ信号Ｇａ１が形成され、振動数算出手段５に送られる。
その後、使用者の新たな振動波によって新たな振動波信号Ｐ２が発生し、振動波周期測定部３から新たな周期データＤａがグループ記憶手段４に入力される。この周期データＤａは、「所定期間２」のデータである。

そうすると、図１０に示す記憶入力制御部４１は、時系列上で最も古い（１番目に記憶した）周期データＤａｎを消去し、時系列上の２番目に記憶した周期データＤａｎ＋１（“Ｄａｎ＋１”とはｎ＋１番目のＤａである。以下同様の表現を用いる）を時系列上で最も古い周期データＤａｎが記憶されていた記憶部に移し換える。
さらに、３番目の周期データＤａｎ＋３を２番目の周期データＤａｎ＋２が記憶されていた記憶部に移し換え、以下同様のシフト動作を複数回繰り返して、時系列上で最新の周期データＤａｍを含む複数の周期データＤａｎ＋１〜Ｄａｍを時系列順に複数個まとめ、図１０に示すグループ記憶部４２の記憶セル４２ａに第２番目のグループ信号Ｇａ２として記憶する。

グループ記憶部４２の記憶セル４２ａに第２番目のグループ信号Ｇａ２が記憶されると、記憶出力制御部４３は振動数算出手段５に対して第２番目のグループ信号Ｇａ２を出力
する。振動数算出手段５は、第２番目のグループ信号Ｇａ２に基づき、加重平均法によって第２番目の振動数データＤｂ２を算出する。

以下同様に、第２番目のグループ信号Ｇａ２が形成され振動数算出手段５に送られた後、使用者の新たな振動波によって新たな振動波信号Ｐ２が発生し、振動波周期測定部３から新たな周期データＤａがグループ記憶手段４に入力される（「所定期間３」のデータである）と、上述のシフト動作を行って、新しいグループ信号Ｇａ３として記憶する。

そして、グループ記憶部４２の記憶セル４２ａに第３番目のグループ信号Ｇａ３が記憶されると、記憶出力制御部４３は振動数算出手段５に対して第３番目のグループ信号Ｇａ３を出力する。振動数算出手段５は、第３番目のグループ信号Ｇａ３に基づき、第３番目の振動数データＤｂ３を算出するのである。

以上の様子は、図１２に示した。図１２（ａ）は、「所定区間１」による周期データＤａを区分分けした後のグループ信号Ｇｂ１を示している。同様に、図１２（ｂ）は、「所定区間２」による周期データＤａを区分分けした後のグループ信号Ｇｂ２を示しており、図１２（ｃ）は、「所定区間３」による周期データＤａを区分分けした後のグループ信号Ｇｂ３を示している。

なお、グループ信号Ｇａを構成する周期データＤａの書き換えは、振動波測定において測定の速度が重要か或いは測定の精度が重要か等、生体信号測定装置１の性能に対する要求内容に応じて、１個のみならず２個、あるいは３個あるいは更に多くの周期データＤａを書き換えることも勿論可能である。

［発明の効果詳細説明］
以上、説明した第２の実施形態の効果は、次のようなものである。
すなわち、グループ信号Ｇａの書き換えは、１個ないし数個の新しい周期データＤａによって行われ、その都度振動数データＤｂの算出、並びに表示が行われる。
生体信号測定装置１００に対する性能要求が、表示の即時性である場合には極めて有用な技術である。

［全体説明まとめ］
以上述べたように、本発明の生体信号測定装置によれば、複数の周期データＤａはグループ信号Ｇａとしてまとめられたのち、予め定められた周期信号の長さｄａｓ、ｄａｌと比較して複数の区分に判別されると共に区分ごとに記憶され、Ｂ区分すなわち中周期区分の周期データＤａについては重みを上げ、Ａ区分すなわち短周期区分の周期データＤａやＣ区分すなわち長周期区分の周期データＤａについては重みを下げ、加重平均算出が行われる。

従って、信号とノイズとの取り扱いにおいて、「０」か「１」かの峻別を行うのではなく、個別にきめ細かく重み付けがなされるため、測定対象のデータ数の減少で周波数帯域が拡大することもなく、結果として精度の高い生体信号測定装置を提供することが可能となる。

また第２の実施形態のよる場合には、さらに表示の即時性に富む生体信号測定装置を提供することが可能となる。
なお、以上説明した実施形態は、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を満たすものであれば任意に変更することができることは言うまでもない。

本発明は、運動中などの外乱ノイズや体動ノイズが大きい場合でも、生体が発生する振動波の測定が正しく行えるため、心拍計などの健康機器に好適である。また、生体に限らず産業界における物理量の測定機器、周期的現象に基づくデータの分析機器にも用いることができる。

１ 生体信号測定装置
２ 振動波検出手段
２１ センサ
２１ａ センサ検出面
２２ 振動波検出部
２３ 基準値信号記憶部
３ 振動波周期測定部
４ グループ記憶手段
４１ 記憶入力制御部
４２ グループ記憶部
４２ａ 記憶セル
４３ 記憶出力制御部
５ 振動数算出手段
５１ 区分判別部
５２ 区分記憶部
５３ 重み係数記憶部
５４ 振動波周期加重平均値算出部
５５ 振動数計算部
６ 表示手段
７ クロック発生部
８ 測定スイッチ
９ バンド
９０ 手首
９１ 橈骨動脈
１０ マイクロプロセッサ
１１ 電装ボード
１２ 電源
１４ 記憶装置
Ｐ０ 基準値信号
Ｐ１ センサ信号
ｐ１ センサ内部信号
ｐ１１ｎ ノイズ成分
ｐ１２ 揺らぎノイズ
Ｐ２ 振動波信号
Ｄａ 周期データ
Ｄａ１ 時系列上で最も古い周期データ
Ｄａ２ 時系列上で２番目に古い周期データ
Ｄａ３ 時系列上で３番目に古い周期データ
Ｄａｎ、Ｄａｍ 時系列上で最新の周期データ
Ｄａｎ＋１ 時系列上で周期データＤａｎの次の周期データ
Ｇａ グループ信号
Ｇｂ 判別済グループ信号
Ｄｃ 区分データ
Ｄｃａ Ａ区分データ
Ｄｃｂ Ｂ区分データ
Ｄｃｃ Ｃ区分データ
Ｋ 重み係数
Ｋａ Ａ区分の重み係数
Ｋｂ Ｂ区分の重み係数
Ｋｃ Ｃ区分の重み係数
Ｄｄ 振動波周期加重平均値
Ｄｂ 振動数データ
Ｃ クロック信号
ＸＡ Ａ区分データＤｃａの周期データＤａの総和
ＸＢ Ｂ区分データＤｃｂの周期データＤａの総和
ＸＣ Ｃ区分データＤｃｃの周期データＤａの総和
ＸＡｎ Ａ区分データＤｃａのデータ数
ＸＢｎ Ｂ区分データＤｃｂのデータ数
ＸＣｎ Ｃ区分データＤｃｃのデータ数
ｆｃ 遮断周波数
Ｍ 平均化点数
Δｔ 標本間隔
Ｃ −３ｄｂ点定数

Claims (6)

1. 生体が発する振動波を検出し、単位時間当りの振動数データを算出する生体信号測定装置であって、
   生体より発せられる振動波を検出し、振動波信号として出力する振動波検出手段と、
   前記振動波信号の時間間隔を測定して、周期データとして出力する振動波周期測定部と、
   前記周期データを複数まとめて、測定対象としてのデータグループであるグループ信号として記憶するグループ記憶手段と、
   前記グループ記憶手段に記憶された前記グループ信号に基づき、振動数データを算出する振動数算出手段と、を備え、
   前記振動数算出手段は、
   前記グループ信号を構成する、前記複数の周期データを入力して、前記複数の周期データと予め定められた周期信号の長さとを比較し、区分判別を行う区分判別部と、
   前記区分判別部によって区分判別された複数の周期データを区分ごとに記憶し、複数の区分ごとに区分データとして出力する区分記憶部と、
   前記複数の区分データに対応する複数の重み係数を記憶する重み係数記憶部と、
   前記複数の区分データと前記区分データに対応する前記複数の重み係数とから、振動波周期加重平均値を算出する振動波周期加重平均値算出部と、を備え、
   前記振動波周期加重平均値に基づいて、振動数データを算出する
   ことを特徴とする生体信号測定装置。
2. 前記区分判別部において、前記予め定められた周期信号の長さを、前記複数の周期データに基づいて算出することを特徴とする請求項１に記載の生体信号測定装置。
3. 前記生体信号測定装置は、前記振動数データを表示するための表示手段を備えることを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の生体信号測定装置。
4. 前記グループ記憶手段において、グループ記憶手段に記憶されるグループ信号の更新の際に、全ての周期データを書換更新することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の生体信号測定装置。
5. 前記グループ記憶手段において、グループ記憶手段に記憶されるグループ信号の更新の
   際に、一部の周期データを書換更新することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の生体信号測定装置。
6. 前記グループ信号は、前記区分判別部から出力される際に判定済グループ信号として並び替えられることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の生体信号測定装置。
   

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