CN105577836B - 一种可穿戴设备的数据处理方法及可穿戴设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种可穿戴设备的数据处理方法及可穿戴设备，其中，该方法包括：判断可穿戴设备当前的网速是否大于网速阈值；若是，则直接上传数据；若否，则将数据引导入缓存区进行上传；判断上传是否完成；若上传未完成，则判断缓存区空间是否足够；若缓存区空间足够，则重新将数据引导入缓存区进行上传；若缓存区空间不足够，则对数据进行筛选及压缩处理。在本发明实施例中，在网络状况不好的时候对数据执行筛选和压缩，大大减小有网络的时候所上传的数据量；既能够将数据高效率地上传到云端，同时又能保存尽可能多且全面的用户真正需要的数据。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种可穿戴设备的数据处理方法及可穿戴设备。
背景技术
可穿戴设备应用穿戴式技术对用户的日常穿戴进行智能化设计、开发，如眼镜、手套、腕表、头带、项链及鞋等。可穿戴设备可以用于监测用户日常活动，例如运动情况、睡眠情况、饮食情况等，或者还可以用于监测用户健康情况，例如心律、体温、血氧饱和度、呼吸频率等。
现有技术中，可穿戴设备采集并记录用户的用户数据，通过通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)接口、蓝牙接口或者耳机接口与手机进行连接，并将用户数据传输至移动通信终端，移动通信终端再将用户数据上传至信息管理服务器，信息管理服务器即可将接收到的用户数据与可穿戴设备的标识进行关联存储。
随着网络技术的发展，可穿戴设备数据的传输也可以通过网络等方式进行，也出现通过无线方式(蓝牙、WIFI等)进行。但是，可穿戴设备产生的数据越来越多，在网络状况不理想的时候更是产生了大量的数据，却不能及时上传，一旦重新连上网络，上传的数据量将会很大，特别是存在大量连网的用户时，网络将会变得非常拥塞，将影响可穿戴设备数据的上传效率及质量。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种可穿戴设备的数据处理方法及可穿戴设备，能够使可穿戴设备能够高效地通过网络将数据传到云端。
为了解决上述问题，本发明提出了一种可穿戴设备的数据处理方法，所述方法包括：
判断可穿戴设备当前的网速是否大于网速阈值；
若是，则直接上传数据；若否，则将数据引导入缓存区进行上传；
判断上传是否完成；
若上传未完成，则判断缓存区空间是否足够；
若缓存区空间足够，则重新将数据引导入缓存区进行上传；
若缓存区空间不足够，则对数据进行筛选及压缩处理。
优选地，所述判断可穿戴设备当前的网速是否大于网速阈值的步骤包括：
根据数据功能选择数据类型并设定数据优先级；
根据数据类型选择网速阈值；
根据所选择的网速阈值判断可穿戴设备当前的网速是否大于网速阈值。
优选地，所述直接上传数据的步骤，包括：根据数据优先级直接上传数据。
优选地，所述对数据进行筛选及压缩处理的步骤，包括：
对数据进行筛选，获得筛选后的数据；
对筛选后的数据进行统计压缩，获得压缩后的数据。
优选地，根据当前网速对数据进行筛选。
相应地，本发明还提供一种可穿戴设备，所述可穿戴设备包括：
判断模块，用于判断可穿戴设备当前的网速是否大于网速阈值；
上传模块，用于当可穿戴设备当前的网速大于网速阈值时，直接上传数据；
引导模块，用于当可穿戴设备当前的网速小于或等于网速阈值时，将数据引导入缓存区进行上传；
所述判断模块还用于判断上传是否完成；若上传未完成，则判断缓存区空间是否足够；
所述引导模块还用于若缓存区空间足够，则重新将数据引导入缓存区进行上传；
压缩处理模块，用于若缓存区空间不足够，则对数据进行筛选及压缩处理。
优选地，所述判断模块包括：
设定单元，用于根据数据功能选择数据类型并设定数据优先级；
选择单元，用于根据数据类型选择网速阈值；
判断单元，用于根据所选择的网速阈值判断可穿戴设备当前的网速是否大于网速阈值。
优选地，所述上传模块还用于根据数据优先级直接上传数据。
优选地，所述压缩处理模块包括：
筛选单元，用于对数据进行筛选，获得筛选后的数据；
压缩单元，用于对筛选后的数据进行统计压缩，获得压缩后的数据。
优选地，所述筛选单元还用于根据当前网速对数据进行筛选。
在本发明实施例中，在网络状况不好的时候对数据执行筛选和压缩，大大减小有网络的时候所上传的数据量；既能够将数据高效率地上传到云端，同时又能保存尽可能多且全面的用户真正需要的数据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例的可穿戴设备的数据处理方法的流程示意图；
图2是本发明实施例的可穿戴设备的结构组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1是本发明实施例的可穿戴设备的数据处理方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
S1，判断可穿戴设备当前的网速是否大于网速阈值，若是，则执行S2，若否，则执行S3；
S2，直接上传数据；
S3，将数据引导入缓存区进行上传；
S4，判断上传是否完成，若否，则执行S5；
S5，判断缓存区空间是否足够，若是，则执行S3，若否，则执行S6；
S6，对数据进行筛选及压缩处理。
其中，S1进一步包括：
根据数据功能选择数据类型并设定数据优先级；
根据数据类型选择网速阈值；
根据所选择的网速阈值判断可穿戴设备当前的网速是否大于网速阈值。
进一步地，在S2中，根据数据优先级直接上传数据。
首先根据可穿戴设备的不同功能要求设计出各种不同的数据类型(比如记录跑步过程的功能需要距离、心率、时间、速率等数据项)，同时设定各项数据指标的优先级。每个数据类型包含两部分：头文件和数据链表，头文件包含一个数据类型的描述：数据名称、存储结构(整形数、浮点数或者一个类)、链表头指针、储存长度、优先级；数据链表储存可穿戴设备发送过来的数据，把数据置于链表末尾，并使储存长度加1。
根据所选的功能确定的数据类型确定一个网速的阈值，假定对于数据大小为Abit的数据，其阈值为B bit/s，则B/A为传送一个完整数据的时间。设接收两次测量数据的时间间隔为T s，则T时间内，B/A*T＝1，B＝A/T，所以阈值等于数据大小除以接受两个数据的时间间隔。
在使用可穿戴设备的过程中产生数据时，判断当前网速是否良好。
给每个数据设置一个定时器，每产生一个新的数据，将此数据的定时器设置为零，数据上传之后计时器随数据一起删除。
如果网速优良(没有一个计时器达到阈值)，说明网络环境比较好，这种情况下上传数据是没有任何问题的，所以可以不对数据进行任何处理，直接根据数据的优先级从高到低进行上传。
如果网速欠佳(出现一个计时器达到阈值)，说明当前网络环境不好或不稳定，这种情况下直接上传数据的话，效率会很低，所以需要对数据进行一些处理。这些需要进行的处理的数据都在缓冲区被处理，处理完后保留处理得到的数据，并且删除原始数据。
进一步地，S6包括：
对数据进行筛选，获得筛选后的数据；
对筛选后的数据进行统计压缩，获得压缩后的数据。
具体地，根据当前网速对数据进行筛选。
首先设定一个时间周期(时间周期主要用于对数据进行统计学上的处理。如果接收两次测量数据的时间间隔为T s，那么把时间周期设定为αT，其中α为整数。α取值越大，则数据丢失的信息越多。这里默认设定α＝5。)采用统计学的方法对采集到的数据进行一些统计学的处理，包括：
最小值、最大值：这两个值给一定的时间周期t内各项数据的波动范围。
平均值：平均值在数据分析中的地位显然也是极其重要的，要采集的数据总是在不停变化之中，而平均值就给对于数据的总体水平大致集中在什么范围提供了一个参考。
众数：直接地给了对于数据的集中情况的一个直观的表达。
方差：数据的波动情况的方差也是极为重要的。
通过与正常人的指标值的数据库对比，处理掉那些偏差较大的数据，比如设备刚启动的时候采集的数据会有较大的误差，这些有较大误差的数据对用户来说并没有多大用处，可以将这些数据处理掉，减少传输的数据量。
具体如下：
上界＝75％分位数+(75％分位数-25％分位数)*1.5
下界＝25％分位数-(75％分位数-25％分位数)*1.5
大于上届或者小于下界的都是偏差较大的值，可以抛弃。
如果数据没有越过上届与下界但是数据值超出了统计量的正常范围，如血压持续过高或过低，此时提高数据的优先级并且不进行统计学处理直接发送。
经过上述统计学处理后，数据的一些总体的或是具体的情况都有一个较为科学的记录，同时数据量的大小也有所减小，等网络恢复后就能够较快及时地在不影响实时数据的上传的情况下将历史数据上传。
又因为可穿戴设备是不停地在采集数据的，所以如果长时间网络环境差的话，可能导致缓冲区满的情况，这种情况下可穿戴设备将无法继续存储无法及时上传的数据，对于这种情况设定一个关于缓冲区间的使用情况的阈值，比如说将阈值设定在90％，当缓冲区的容量的90％已经被占用的情况下，将对缓冲区的数据进行进一步的压缩处理。
具体实施中，可以采用基于字典压缩算法有LZ77算法、LZ78算法、LZW算法、LZSS算法，基于统计压缩方法有香浓·凡诺编码、游程长度编码、哈夫曼编码、动态哈夫曼编码以及算数编码等进行无损压缩。
下面以LZW算法为例说明一下压缩算法的实施过程，压缩具体步骤如下：
步骤1，初始化字符串表,使其包含所有可能的单字符；
步骤2，写清0代码并置串S为空；
步骤3，对输入字符流的每个字符重复步骤4-8；
步骤4，取字符到string中；
步骤5，如果S+string在中间串表中，则S＝S+string，转步骤4；
步骤6，写中间串表中对应S的代码到输出代码流；
步骤7，将S+string加入到中间串表中,中间串表增加一项；
步骤8，S＝string，转步骤4；
步骤9，写中间串表中对应S的代码到代码流；
步骤10，结束码。
LZW编码算法的瞬时编码效率为：
IndexBits为当前输出串位置信息的比特数；Cnt-of-Str为输出串中所含输入码的数目；Bits-per-Sym为单个输入码的比特数。
这样，经过压缩后需要上传的数据量进一步减少，同时又不会影响对数据的使用，等到网络环境改善的时候就能够在不影响实时数据传输的情况下，及时快速地将历史数据上传到云端。
在最坏的情况下，当缓冲区全部是压缩过的经过统计学处理的数据的时候，这种情况下数据将无法继续进行存储，选择根据数据优先级来抛弃一部分数据优先级低数据。
在网络环境好的情况下，将可穿戴设备采集的数据实时上传，而网络环境变差时就进入缓冲区进行统计学处理等待网络环境改善立即上传实时数据的同是互不影响地上传历史数据，而当情况略糟时，统计学处理过的数据达到缓冲区的阈值时，就对缓冲区的统计学处理过的数据进行压缩并等待网络环境改善立即上传实时数据的同是互不影响地上传历史数据，当情况真的糟到不行的情况下，就抛弃那些相对来说对用户而言比较不重要的数据指标等待网络环境改善立即上传实时数据的同时上传历史数据。这样，基于对网速的监测，可以选择不同的处理数据的方案，既能够将数据较高效率的上传到云端，同时又能尽可能多且全地保存用户真正用得着的数据。
相应地，本发明实施例还提供一种可穿戴设备，如图2所示，该可穿戴设备包括：
判断模块1，用于判断可穿戴设备当前的网速是否大于网速阈值；
上传模块2，用于当可穿戴设备当前的网速大于网速阈值时，直接上传数据；
引导模块3，用于当可穿戴设备当前的网速小于或等于网速阈值时，将数据引导入缓存区进行上传；
判断模块1还用于判断上传是否完成；若上传未完成，则判断缓存区空间是否足够；
引导模块3还用于若缓存区空间足够，则重新将数据引导入缓存区进行上传；
压缩处理模块4，用于若缓存区空间不足够，则对数据进行筛选及压缩处理。
具体地，判断模块1包括：
设定单元，用于根据数据功能选择数据类型并设定数据优先级；
选择单元，用于根据数据类型选择网速阈值；
判断单元，用于根据所选择的网速阈值判断可穿戴设备当前的网速是否大于网速阈值。
上传模块2还用于根据数据优先级直接上传数据。
压缩处理模块3包括：
筛选单元，用于对数据进行筛选，获得筛选后的数据；
压缩单元，用于对筛选后的数据进行统计压缩，获得压缩后的数据。
筛选单元还用于根据当前网速对数据进行筛选。
本发明的装置实施例中各功能模块的功能可参见本发明方法实施例中的流程处理，这里不再赘述。
在本发明实施例中，在网络状况不好的时候对数据执行筛选和压缩，大大减小有网络的时候所上传的数据量；既能够将数据高效率地上传到云端，同时又能保存尽可能多且全面的用户真正需要的数据。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
另外，以上对本发明实施例所提供的可穿戴设备的数据处理方法及可穿戴设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (4)
1.一种可穿戴设备的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
根据可穿戴设备的数据功能选择数据类型并设定数据优先级；
根据数据类型选择网速阈值；
根据所选择的网速阈值判断可穿戴设备当前的网速是否大于网速阈值；
若是，则根据数据优先级直接上传数据；若否，则将数据引导入缓存区进行上传；
判断上传是否完成；
若上传未完成，则判断缓存区空间是否足够；
若缓存区空间足够，则重新将数据引导入缓存区进行上传；
若缓存区空间不足够，则对数据进行筛选及压缩处理。
2.如权利要求1所述的可穿戴设备的数据处理方法，其特征在于，所述对数据进行筛选及压缩处理的步骤，包括：
根据当前网速对数据进行筛选，获得筛选后的数据；
对筛选后的数据进行统计压缩，获得压缩后的数据。
3.一种可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备包括：
判断模块的设定单元，用于根据数据功能选择数据类型并设定数据优先级；
判断模块的选择单元，用于根据数据类型选择网速阈值；
判断模块的判断单元，用于根据所选择的网速阈值判断可穿戴设备当前的网速是否大于网速阈值；
上传模块，用于当可穿戴设备当前的网速大于网速阈值时，根据数据优先级直接上传数据；
引导模块，用于当可穿戴设备当前的网速小于或等于网速阈值时，将数据引导入缓存区进行上传；
所述判断模块还用于判断上传是否完成；若上传未完成，则判断缓存区空间是否足够；
所述引导模块还用于若缓存区空间足够，则重新将数据引导入缓存区进行上传；
压缩处理模块，用于若缓存区空间不足够，则对数据进行筛选及压缩处理。
4.如权利要求3所述的可穿戴设备，其特征在于，所述压缩处理模块包括：
筛选单元，用于根据当前网速对数据进行筛选，获得筛选后的数据；
压缩单元，用于对筛选后的数据进行统计压缩，获得压缩后的数据。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |