PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a muscle-activity diagnosis apparatus that is capable of efficiently obtaining a change in myoelectric potential without much trouble in daily life, and is capable of identifying activity states of human muscles that are changing every moment.SOLUTION: A signal output from an input-signal processing section 41 is subjected to Hilbert transformation by a Hilbert transformation section 43 after processed by an AD converter 42. An inverse-Fourier-transformation section 44 performs inverse Fourier transformation with respect to the result of the Hilbert transformation, and generates signals having waveforms with their phase shifted by 90°. A phase-diagram generation section 45 generates a phase diagram based on an original signal and the transformed signal, and a phase-velocity calculation section 46 calculates a phase velocity based on the phase diagram. A state detection section 47 identifies facial motion and expression, etc. of the user 20 based on the signal output from the AD converter 42 and that output from the phase-velocity calculation section 46.COPYRIGHT: (C)2012,JPO&INPIT【課題】日常生活に支障のない範囲で効率的に筋電位の変化を取得し、刻々と変化する人の筋肉の活動状態を特定することができるようにする。【解決手段】入力信号処理部41から出力される信号は、ADコンバータ42の処理を経てヒルベルト変換部43によりヒルベルト変換される。逆フーリエ変換部44は、ヒルベルト変換結果について逆フーリエ変換を行って位相を90°ずらした波形の信号を生成する。位相図生成部45は、元信号と変換後信号に基づいて位相図し、位相速度計算部46は、位相図に基づいて位相速度を計算する。状態検出部47は、ADコンバータ42から出力された信号と位相速度計算部46から出力された信号に基づいて、ユーザ20の顔の動きや表情などを特定する。【選択図】図1
