Signal Processing
センサーからスコアまでの算出プロセス
全体フロー
センサー Emoco + Leap
→ r(t) 反応信号
→ 統計量 ↓ TORIHADA
Probe区間でΔARD ↓ Owner Poss
1. データソース
Emoco Eye
24GHz レーダーによる非接触脈拍計測
activation 0-100 活性度（脈拍テンポ・緊張度）
immersion 0-100 没入度（脳活動量）
Leap Motion
赤外線トラッキングによる手・指の位置検出
motion_energy 計算値 運動エネルギー指標
velocity mm/s 手の速度 (vx, vy, vz)
2. 反応信号 r(t) の生成
r(t) = α · emoco_activation(t) + β · leap_motion_energy(t)α, β 品質重み（quality-weighted）
正規化 0-100 範囲に統一
3. TORIHADA値の算出
r(t) の統計量から直接計算（ARDは使用しない）
リアルタイムTORIHADA
体験中の演出フィードバック用
TORIHADA_rt(t) = smooth(r(t), window=1-2sec)短時間移動平均。Reactive FXの強度制御に使用。
最終TORIHADA
結果画面での表示用
TORIHADA_final = 0.5·peak + 0.3·sustained + 0.2·reactivitypeak
max(r(t)) 最大反応sustained
mean(r(t)) 平均レベルreactivity
std(r(t)) 変動幅4. Owner Possibilityの算出
Probeイベントへの反応パターン（ΔARD）で評価
4.1 ΔARD（反応特徴量）
A
Amplitude 反応の大きさ（正規化値 0-1）
R
Rise 立ち上がり速度（正規化値）
D
Decay 回復・余韻（秒 or 正規化値）
※ A/R/Dはセッション内正規化を推奨。詳細は仕様書を参照。
4.2 Probe-ΔARD算出
Probeイベント前後の差分として定義
Pre-window
[probe_start - 2sec, probe_start)Post-window
[probe_start, probe_start + 2-5sec)ΔARD = ARD_post - ARD_preΔA = 振幅の上昇量、ΔR = 反応速度の変化、ΔD = 余韻の変化
4.3 テンプレートマッチング
distance = Σ w_i |ΔARD_i - template_i| match_score = exp(-distance)テンプレートはBase条件（category × intensity）込みで定義
4.4 最終スコア
OwnerPoss = (m2×0.2 + m3×0.3 + m4×0.5) × 100%m2 (Scene2: Profiling) 20%
m3 (Scene3: Verification) 30%
m4 (Scene4: Confirmation) 50%
後半のSceneほど重みが大きい = 最終確認が最重要
まとめ：役割分担
指標 算出元 意味
TORIHADA値 r(t) の統計 どれだけ反応したか（強度）
Owner Possibility Probe-ΔARD どう反応したか（パターン）
Feeling Category winner判定 何に反応したか（カテゴリ）