快速眼动睡眠和比快速眼动睡眠更深的非快速眼动睡眠。另外，也可以将非快速眼动睡眠进一步分成浅睡眠、比浅睡眠更深的深睡眠，并将在浅睡眠和深睡眠中对检测动作的接通和断开、间歇动作进行切换控制。例如，当将睡眠状态分成觉醒、快速眼动睡眠、水平1至水平4的快速眼动睡眠等6个阶段时，也可以使水平1的非快速眼动睡眠对应于浅睡眠，使水平2至4的非快速眼动睡眠对应于深睡眠。
[0093]另外，本实施方式中，活动状态是被检体的睡眠状态。而且，处理部200在判断被检体为第一睡眠状态时，将第二检测动作设定为普通动作模式，在判断被检体为比第一睡眠状态更深的第二睡眠状态时，将第二检测动作设定为非动作模式。
[0094]在后述图5的例子中，第一睡眠状态是快速眼动睡眠，第二睡眠状态是非快速眼动睡眠。此外，不仅限于此，第一睡眠状态和第二睡眠状态可以选择为各种各样的睡眠状态。例如，可以将快速眼动睡眠和非快速眼动睡眠的浅睡眠设为第一睡眠状态，将非快速眼动睡眠的深睡眠设为第二睡眠状态，在该非快速眼动睡眠的深睡眠中将第二检测动作设定为非动作模式。
[0095]根据这种方式，不仅根据觉醒和睡眠，还可以根据睡眠的深度水平进一步详细地控制检测动作。即，将即便在睡眠状态中也比较容易发生体动的睡眠状态设为第一睡眠状态，在该第一睡眠状态中，可以通过第二受光部142进行检测动作，降低体动噪音。另一方面，将即便在睡眠状态中也比较不易发生体动且脉搏中不易混入体动噪音的睡眠状态设为第二睡眠状态，通过在该第二睡眠状态中停止由第二受光部142进行的检测动作，可以实现低耗电化，延长可使用时间(至电池需充电或更换为止的时间)。由于睡眠状态的迀移基本上具有某一程度的时长(例如几十分钟)，一夜之间会反复数次，因此，在此期间降低耗电的效果非常大。
[0096]另外，在本实施方式中，处理部200在判断被检体为觉醒状态时，将第二检测动作设定为普通动作模式，在判断被检体为预定睡眠状态时，将第二检测动作设定为非动作模式(动作停止模式)。
[0097]预定睡眠状态在后述图5的例子中是非快速眼动睡眠，但将第二检测动作设定为非动作模式并不仅限于非快速眼动睡眠。例如，在所有的睡眠状态(被判断为已入眠时)中均可将第二检测动作设定为非动作模式。
[0098]这样做，在活动量多而容易发生体动噪音的觉醒状态中，通过使用第二受光部142，可以降低体动噪音，实现高精度的脉搏检测。然后，在活动量少而不易发生体动噪音的睡眠状态中，通过停止利用第二受光部142进行的检测动作，可以实现低耗电化，延长可使用时间(至电池需充电或更换为止的时间)。
[0099]2.睡眠状态的判断方法
[0100]以下，对上述生物体信息检测装置的详细情况进行说明。首先，对睡眠状态的判断方法进行说明。
[0101]图3的㈧至3 (C)是用于说明心跳的LF成分和HF成分的图。图3的(A)是心跳间隔的时间变化的例子。心跳间隔(周期)是一次跳动至下一次跳动为止的时间，在图3的(A)中大约是1000毫秒。其倒数是每单位时间的跳动次数(频率)，因此，相当于1次/秒=60次/分钟的跳动。已知该心跳间隔具有时间变动，以大约1000毫秒为中心而变动。该变动的频率中包含表示自律神经的状态的信息。
[0102]图3的⑶是交感神经比副交感神经更占优势时的心跳的能量频谱，图3的(C)是副交感神经比交感神经更占优势时的心跳的能量频谱。如上所述，LF (Low Frequency ;低频)成分对应于频带0.04至0.15Hz的成分，HF (High Frequency ;高频)成分对应于频带
0.15至0.4Hz的成分。例如，在各个频带中，对能量密度进行积算(积分)后的结果即为各个频带下的成分。
[0103]交感神经是被检体在进行活跃的活动时容易活性化的自律神经，如图3的(B)所示那样在心跳的能量频谱中会同时出现LF成分和HF成分。另一方面，副交感神经是身体休息时容易活性化的自律神经，如图3的(C)所示那样心跳的能量频谱中几乎只有HF成分出现。如此，由于LF成分和HF成分的出现方式和大小会因交感神经和副交感神经的紧张状态的平衡而改变，因此，利用这一点，可以推断自律神经的活动平衡，并可以通过该活动平衡来判断睡眠状态。
[0104]具体而言，根据LF成分和HF成分求出LF/HF这个第一指标和HF/ (LF+HF)这个第二指标，对这些指标进行阈值判断，从而判断睡眠状态。对此的说明图在图4的(A)至图5中示出。
[0105]图4的(A)是示意性示出LF/HF与活动状态的关系的图。LF/HF是表示交感神经的活动的指标，表示数值越大交感神经的活动越亢进。如图4的(A)所示，虽然在各种状态中，LF/HF的值具有宽度，但作为一种倾向，在觉醒状态(体动)中LF/HF最大，随着睡眠越深，LF/HF变得越小。
[0106]另外，图4的⑶是示意性示出HF/(LF+HF)与活动状态的关系的图。HF/(LF+HF)是表示副交感神经的活动的指标，表示数值越大副交感神经的活动越充进。如图4的(B)所示，虽然在各种状态中，HF/(LF+HF)的值具有宽度，但作为一种倾向，在觉醒状态(体动)中HF/(LF+HF)最小，随着睡眠越深，HF/(LF+HF)变得越大。
[0107]图5是对觉醒状态及睡眠状态的判断方法、和各个状态下的检测动作的控制进行说明的图。此外，以下是以通过LF/HF、HF/(LF+HF)判断包括觉醒状态在内的情况为例进行说明，但不仅限于此，也可以例如通过LF/HF、HF/(LF+HF)只判断睡眠状态，而通过其他方法判断觉醒状态。
[0108]在图5中，在第一指标、第二指标的部分中标记的四边形是示意性示出各状态下的指标值的分布，数值沿纸面上方向增大。对于作为第一指标的LF/HF，通过LF/HF的第一阈值STA和第二阈值STB进行判断，对于作为第二指标的HF/ (LF+HF)，通过HF/ (LF+HF)的第一阈值PTA和第二阈值PTB进行判断。具体而言，如下所述进行判断。
[0109]STA < LF/HF，且 HF/ (LF+HF) < PTB:觉醒
[0110]STB < LF/HF < STA,且 PTB < HF/ (LF+HF) < PTA:快速眼动睡眠
[0111]LF/HF < STB，且 PTA < HF/ (LF+HF):非快速眼动睡眠
[0112]例如，LF/HF的第一阈值是STA = 5，第二阈值是STB = 3。HF/ (LF+HF)的第一阈值是PTA = 0.5，第二阈值是PTB = 0.3。此外，这个值只是一个例子，可以通过实验等适当地设定阈值。
[0113]在上述判断中，当判断为觉醒状态或快速眼动睡眠时，将第一受光部141 (脉搏传感器)和第二受光部142(体动用脉搏传感器)所进行的检测动作一起设定为普通动作。另一方面，当在上述判断中判断为非快速眼动睡眠时，将第一受光部141 (脉搏传感器)所进行的检测动作设定为普通动作，使第二受光部142 (体动用脉搏传感器)所进行的检测动作停止。普通操作和停止的具体例子将在后面通过图11等说明。
[0114]另外，本实施方式中，进一步使用加速度传感器172(动作传感器)判断觉醒状态和睡眠状态。图5中通过纵线示意性地示出了各状态下的加速度传感器172的检测信号。时间沿纸面右方向推移，加速度沿纸面上方向增大。该加速度表示体动的大小，反映了各状态下体动的大小、以及这些大小数值的波动等的加速度处于变化之中。例如，在将加速度的第一阈值设为MTA，第二阈值设为MTB (MTB < MTA)时，计算在预定时间内MTA <加速度的次数、MTB <加速度< MTA的次数、加速度< MTB的次数。然后，将这些计算值进行比较，判断快速眼动睡眠、非快速眼动睡眠、觉醒状态。
[0115]或者，如图8等后面的说明那样，也可以在入眠判断(或觉醒判断)而非在区别睡眠状态时，使用加速度传感器172。在这种情况下，检测加速度超过预定阈值的次数，将该次数代入Cole-Cole公式，判断是否为觉醒。
[0116]对于加速度传感器172的检测动作，也可以根据睡眠状态进行控制。即，当判断为觉醒状态时，进行普通动作(经常检测)，当判断为快速眼动睡眠或非快速眼动睡眠时，进行间歇动作(断续地检测)。
[0117]此外，对应于状态迀移所进行的检测动作的控制不仅限于上述。例如，在非快速眼动睡眠中，可以将第二受光部142所进行的检测动作设定为低耗电模式(例如间歇动作)，而不是使其停止。或者，在快速眼动睡眠、非快速眼动睡眠中，可以停止加速度传感器172所进行的检测动作，而不是设置为间歇动作。
[0118]3.处理的详细步骤
[0119]接下来，对上述睡眠状态的判断和检测动作的控制的详细处理情况进行说明。
[0120]图6示出生物体信息检测装置的连接构成例。生物体信息检测装置包括:模拟前端部AFE1、AFE2、第一受光部141、第二受光部142、发光部150、加速度传感器172、脉搏测定部210、频率解析部212、睡眠状态判断部216、入眠和觉醒判断部218。此外，对于与已说明的构成要素相同的构成要素，标注相同的附图标记，并适当地省略对其说明。
[0121]虚拟前端部AFEUAFE2由例如放大电路、滤波电路、A/D转换电路等构成。虚拟前端部AFE1进行来自第一受光部141的脉搏检测信号的放大及滤波处理，将该信号进行A/D转换并将数字的脉搏检测信号输出至脉搏测定部210。虚拟前端部AFE2进行来自第二受光部142的体动检测信号的放大及滤波处理，将该信号进行A/D转换并将数字的体动检测信号输出至脉搏测定部210。虚拟前端部AFEUAFE2可以例如全部或一部分内置于处理部200 (CPU等)中，或设置为独立出处理部200的其它电路要素。
[0122]图7示出活动状态的判断和检测动作的控制的流程图。该处理开始后，入眠和觉醒判断部218就根据加速度传感器172的体动检测信号和第二受光部142的体动检测信号，判断是否已入眠(步骤S1)。
[0123]当判断为未入眠时，控制部250和脉搏测定部210在觉醒时的动作模式下执行脉搏的测定(步骤S6)。另一方面，当判断为已入眠时，睡眠状态判断部216根据LF/HF、HF/(LF+HF)的指标值判断睡眠状态(步骤S2)。
[0124]当判断为觉醒状态(即非睡眠状态)时，返回步骤S1。另一方面，当判断为快速眼动睡眠状态时，控制部250和脉搏测定部210在快速眼动睡眠时的动作模式下执行脉搏的测定(步骤S3)。另外，当判断为非快速眼动睡眠状态时，控制部250和脉搏测定部210在非快速眼动睡眠时的动作模式下执行脉搏的测定(步骤S4)。
[0125]接下来，入眠和觉醒判断部218根据LF/HF、HF/(LF+HF)的指标值，判断是否已觉醒(步骤S5)。当判断为未觉醒时，返回步骤S2。另一方面，当判断为已觉醒时，在觉醒时的动作模式下执行脉搏的测定(步骤S6)。此外，这里是由入眠和觉醒判断部218进行觉醒判断，但也可以由睡眠状态判断部216根据LF/HF、HF/(LF+HF)的指标值进行觉醒判断。另外，觉醒判断不仅限于采用LF/HF、HF/(LF+HF)，例如，也可以和入眠判断同样，使用加速度传感器172等进行觉醒判断。
[0126]4.入眠判断处理
[0127]接下来，对各步骤的详细处理情况进行说明。
[0128]图8示出步骤S1的入眠判断处理的详细流程。该处理开始后，入眠和觉醒判断部218判断用于自我申报入眠(就寝)的开关(输入部270)是否被用户接通(步骤S21)。
[0129]当开关被接通时，利用加速度进行体动判断。S卩，加速度传感器172检测加速度信号(步骤S22)，入眠和觉醒判断部218对加速度信号进行频率解析(FFT处理)，并求出频谱(步骤S23)。然后，入眠和觉醒判断部218根据频谱判断有无体动(步骤S24)。例如，通过预定的频带(或者也可以是整个频带)的能量是否在阈值以上来判断有无体动。当判断为无体动时，进入步骤S30，当判断为有体动时，返回步骤S23。
[0130]在图8的步骤S21中，当开关未接通时，利用加速度和光电传感器的检测信号进行体动判断。S卩，由加速度传感器172检测加速度信号