CN106156480A - 一种数据统计方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种数据统计方法及装置。方法包括：当通过多个智能设备采集同一用户的同一统计项目的生理指标数据时，接收每个智能设备发送的数据同步信息，数据同步信息中包括生理指标数据和与其对应的时间信息；根据每个智能设备的类型确定对应的设备优先级；根据设备优先级、生理指标数据和与生理指标数据对应的时间信息，计算多个智能设备当前对应的关于统计项目的融合生理指标数据；显示融合生理指标数据。通过该技术方案，可以实现与多个智能设备连接的情况下，将多个智能设备之间的来自同一用户的同一统计项目的生理指标数据进行融合同步并显示，从而使得用户可以查看到融合了不同智能设备数据的统一的生理指标数据，提升用户的使用体验。

Description

一种数据统计方法及装置
技术领域
本发明涉及电子信息领域，尤其涉及一种数据统计方法及装置。
背景技术
经过近几年来电子信息技术的发展，越来越多的高科技电子产品走进了人们的生活和工作当中，尤其是一些智能设备，由于其信息集成化程度高且方便携带，被越来越多的消费者所青睐，用户还可以利用它们监测自身的各项生理参数，例如步行步数、心跳次数、移动距离等，但是目前利用智能设备监测人体生理参数的过程中，一个客户端只能连接一部智能设备，若是用户随身携带多部智能设备，则需要同时拥有多个客户端分别与各智能设备建立数据连接并独立进行数据统计，然而各设备统计的数据很难一致，这样就给用户的辨别造成了困扰，使用及体验效果低下。
发明内容
本发明提供一种数据统计方法及装置，用以实现客户端与多个智能设备连接的情况下，可以将多个智能设备之间的来自同一用户的同一统计项目的生理指标数据进行融合同步并显示，从而使得用户可以查看到融合了不同智能设备数据的统一的生理指标数据，提升用户的使用体验。
根据本发明实施例的第一方面，提供一种数据统计方法，用于实现多个智能设备间的数据同步，可包括：
当通过多个智能设备采集同一用户的同一统计项目的生理指标数据时，接收每个智能设备发送的数据同步信息，其中，所述数据同步信息中包括生理指标数据和与所述生理指标数据对应的时间信息；
根据每个所述智能设备的类型确定对应的设备优先级；
根据每个所述智能设备的设备优先级、生理指标数据和与生理指标数据对应的时间信息，计算所述多个智能设备当前对应的关于所述统计项目的融合生理指标数据；
显示所述融合生理指标数据。
在一个实施例中，所述生理指标数据储存于预设长度的数组中，每个智能设备对应一个数组，每个设备的一个生理指标数据为数组中的一个元素；按照获取生理指标数据的时间粒度，一个元素对应一个时间点；
所述根据每个所述智能设备的设备优先级、生理指标数据和与生理指标数据对应的时间信息，计算所述多个智能设备当前对应的关于所述统计项目的融合生理指标数据，包括：
根据每个所述智能设备的设备优先级和对应的数组，得到所述融合生理指标数据对应的融合数组。
在一个实施例中，所述根据每个所述智能设备的设备优先级、生理指标数据和与生理指标数据对应的时间信息，计算所述多个智能设备当前对应的关于所述统计项目的融合生理指标数据，包括：
根据每个智能设备的设备优先级和与生理指标数据对应的时间信息，选取出符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备；
统计所述目标智能设备对应的生理指标数据，以得到统计结果，将所述统计结果作为所述融合生理指标数据。
在一个实施例中，所述统计所述目标智能设备对应的生理指标数据，包括：
在所述符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备对应的生理指标数据不完整或为零时，重新选取出符合时间要求的且设备优先级次高的智能设备，以所述符合时间要求的且设备优先级次高的智能设备对应的生理指标数据替换所述符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备对应的生理指标数据。
在一个实施例中，所述统计所述目标智能设备对应的生理指标数据，包括：
判断所述多个智能设备当前所处的模式，所述模式包括实时同步模式和非实时同步模式；
当所述模式为实时同步模式时，若检测到所述目标智能设备由第二智能设备切换至第一智能设备时，获取所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据；
根据所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据计算得到所述融合生理指标数据。
在一个实施例中，所述根据所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据计算得到所述融合生理指标数据，包括：
计算所述第二目标智能设备的历史生理指标数据对应的历史时刻，与所述第一目标智能设备对应的当前时刻之间的时间间隔；
在所述时间间隔大于或等于预设时间间隔时，将所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据、所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据和预设生理指标补偿值进行累加，得到所述融合生理指标数据；
在所述时间差小于预设时间间隔时，将所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据进行累加，得到所述融合生理指标数据。
在一个实施例中，所述方法还包括：
判断所述多个智能设备当前所处的模式，所述模式包括实时同步模式和非实时同步模式；
当所述模式为非实时同步模式时，从当前时刻开始向前依次填写融合生理指标数据至对应的融合数组；
当所述模式为实时同步模式时，从当前时刻开始向后依次填写融合生理指标数据至对应的融合数组。
在一个实施例中，所述生理指标数据包括：步行步数、移动距离、心跳次数或能量消耗值中的一项或多项。
根据本发明实施例的第二方面，提供一种数据统计装置，用于实现多个智能设备间的数据同步，可包括：
接收模块，用于当通过多个智能设备采集同一用户的同一统计项目的生理指标数据时，接收每个智能设备发送的数据同步信息，其中，所述数据同步信息中包括生理指标数据和与所述生理指标数据对应的时间信息；
确定模块，用于根据每个所述智能设备的类型确定对应的设备优先级；
计算模块，用于根据每个所述智能设备的设备优先级、生理指标数据和与生理指标数据对应的时间信息，计算所述多个智能设备当前对应的关于所述统计项目的融合生理指标数据；
显示模块，用于显示所述融合生理指标数据。
在一个实施例中，所述生理指标数据储存于预设长度的数组中，每个智能设备对应一个数组，每个设备的一个生理指标数据为数组中的一个元素；按照获取生理指标数据的时间粒度，一个元素对应一个时间点；
所述计算模块用于：
根据每个所述智能设备的设备优先级和对应的数组，得到所述融合生理指标数据对应的融合数组。
在一个实施例中，所述计算模块包括：
选取子模块，用于根据每个智能设备的设备优先级和与生理指标数据对应的时间信息，选取出符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备；
统计子模块，用于统计所述目标智能设备对应的生理指标数据，以得到统计结果，将所述统计结果作为所述融合生理指标数据。
在一个实施例中，所述统计子模块还用于：
在所述符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备对应的生理指标数据不完整或为零时，重新选取出符合时间要求的且设备优先级次高的智能设备，以所述符合时间要求的且设备优先级次高的智能设备对应的生理指标数据替换所述符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备对应的生理指标数据。
在一个实施例中，所述统计子模块还用于：
判断所述多个智能设备当前所处的模式，所述模式包括实时同步模式和非实时同步模式；当所述模式为实时同步模式时，若检测到所述目标智能设备由第二智能设备切换至第一智能设备时，获取所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据；根据所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据计算得到所述融合生理指标数据。
在一个实施例中，所述统计子模块还用于：
计算所述第二目标智能设备的历史生理指标数据对应的历史时刻，与所述第一目标智能设备对应的当前时刻之间的时间间隔；在所述时间间隔大于或等于预设时间间隔时，将所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据、所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据和预设生理指标补偿值进行累加，得到所述融合生理指标数据；在所述时间差小于预设时间间隔时，将所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据进行累加，得到所述融合生理指标数据。
在一个实施例中，所述装置还包括：
判断模块，用于判断所述多个智能设备当前所处的模式，所述模式包括实时同步模式和非实时同步模式；
第一填写模块，用于当所述模式为非实时同步模式时，从当前时刻开始向前依次填写融合生理指标数据至对应的融合数组；
第一填写模块，用于当所述模式为实时同步模式时，从当前时刻开始向后依次填写融合生理指标数据至对应的融合数组。
在一个实施例中，所述生理指标数据包括：步行步数、移动距离、心跳次数或能量消耗值中的一项或多项。
本发明实施例提供的技术方案可产生以下有益效果：
通过本发明的技术方案可以实现客户端与多个智能设备连接的情况下，可以将多个智能设备之间的来自同一用户的同一统计项目的生理指标数据进行融合同步并显示，从而使得用户可以查看到融合了不同智能设备数据的统一的生理指标数据，提升用户的使用体验。即实现了一个客户端可以同时连接智能设备，并选择其中优先级最高的设备进行用户数据的同步，避免了同时同步多个设备的数据导致的数据不统一。并且当与正在进行同步的设备中的数据不完整或为零时，还可以实施补救措施，及时从其它设备中选择并切换优先级次高的设备设备进行用户数据的同步，从而提高了数据同步的准确性，确保数据同步的连续性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明根据一示例性实施例示出的数据统计方法的流程图；
图2为本发明根据一示例性实施例示出的另一数据统计方法的流程图；
图3为本发明根据一示例性实施例示出的另一数据统计方法的流程图；
图4为本发明根据一示例性实施例示出的另一数据统计方法的流程图；
图5为本发明根据一示例性实施例示出的另一数据统计方法的流程图；
图6为本发明根据一示例性实施例示出的另一数据统计方法的流程图；
图7为本发明根据一示例性实施例示出的另一数据统计方法的流程图；
图8为本发明根据一示例性实施例示出的一种实施同步时设备切换的示意图；
图9为本发明根据一示例性实施例示出的另一种实施同步时设备切换的示意图；
图10为本发明根据一示例性实施例示出的数据统计装置的框图；
图11为本发明根据一示例性实施例示出的一数据统计装置中计算模块的框图；
图12为本发明根据一示例性实施例示出的另一数据统计装置的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
根据本发明实施例的第一方面，提供一种数据统计方法，该方法可用于采集或统计数据的程序及终端设备中，如图1所示，该方法包括步骤S101-S104：
在步骤S101中，当通过多个智能设备采集同一用户的同一统计项目的生理指标数据时，接收每个智能设备发送的数据同步信息，其中，数据同步信息中包括生理指标数据和与生理指标数据对应的时间信息。
在一个实施例中，生理指标数据包括：步行步数、移动距离、心跳次数或能量消耗值中的一项或多项。
在步骤S102中，根据每个智能设备的类型确定对应的设备优先级；
在步骤S103中，根据每个智能设备的设备优先级、生理指标数据和与生理指标数据对应的时间信息，计算多个智能设备当前对应的关于统计项目的融合生理指标数据；
在步骤S104中，显示融合生理指标数据。
在该实施例中，当通过多个智能设备采集同一用户的同一统计项目的生理指标数据时，将多个智能设备当前对应的关于该统计项目的生理指标数据进行融合，这样，用户可以查看到融合后的生理指标数据，这样，用户只需要在一个软件(如手机app)里面进行查看，并显示一个单一的数据结果，以消除用户的疑虑，优化用户体验。
例如，当用户拥有多个设备时，一种非常常见的情况是：用户使用了一段时间的智能跑鞋，又使用了一段时间的智能手环，相关技术中，用户只能分别查看两个设备对应的生理指标数据。而通过本发明的技术方案，可以统计两个设备的融合生理指标数据，比如用户想在终端上查看融合生理指标数据，那么打开终端的应用，同时同步这两个设备采集的生理指标数据至终端，这样终端可以同时收到两个设备的生理指标数据对应的数组，并融合成融合数组，从而使得用户可以查看到融合了不同智能设备数据的统一的生理指标数据，提升用户的使用体验。
如图2所示，在一个实施例中，生理指标数据储存于预设长度的数组中，每个智能设备对应一个数组，每个设备的一个生理指标数据为数组中的一个元素；按照获取生理指标数据的时间粒度，一个元素对应一个时间点；则上述步骤S103包括步骤S201：
在步骤S201中，根据每个智能设备的设备优先级和对应的数组，得到融合生理指标数据对应的融合数组。
在该实施例中，可以以分钟为粒度记录生理指标数据。在智能设备里可以为每一个设备分配一个预设长度的数组，如长度为1440的uint8_t类型的数组(1440＝24*60)，记录当天每分钟内该智能设备所记录的生理指标数据，这个数组被称为智能设备每分钟生理指标数组，或者简称为智能设备数组。
每当过一分钟，智能设备就会将这一分钟内所采集的生理指标数据写入智能设备数组对应的数组元素中，并不再做修改。在对应的终端或应用程序里也为每一个智能设备分配了长度为1440的uint8_t类型数组。当智能设备与终端通过有线或无线连接发生同步时，智能设备数组中还未同步的元素会通过连接传递至终端的智能设备数组中对应的位置中去。简而言之，终端中为每一个设备分配了一个智能设备数组的拷贝。
如图3所示，在一个实施例中，上述步骤S103包括步骤S301-S302：
在步骤S301中，根据每个智能设备的设备优先级和与生理指标数据对应的时间信息，选取出符合时间要求的且智能设备优先级最高的目标智能设备。
在步骤S302中，统计目标智能设备对应的生理指标数据，以得到统计结果，将统计结果作为融合生理指标数据。
在该实施例中，根据智能设备的设备优先级和生理指标数据的时间信息，选取出符合时间要求的且智能设备优先级最高的目标智能设备。其中，智能设备可以是智能手环、智能手表、智能眼镜、智能跑鞋等设备，这些智能设备可以统计用户产生的步行步数、移动距离、心跳次数、能量消耗值等数据，并且各设备统计用户数据的过程是相互独立的，用户可以根据各设备所统计数据的准确性，手动对各设备进行优先级设置，也可直接选择客户端对各设备的优先级进行的默认设置，例如客户端设置各设备的优先级为智能跑鞋＞智能手表＞智能手环＞智能眼镜。此后，当用户运行相应的客户端时，自动监测是否通过多个智能设备采集同一用户的同一统计项目的生理指标数据，当监测到通过多个智能设备采集同一用户的同一统计项目的生理指标数据时，判断各个智能设备的优先级和时间信息，确定出其中符合时间要求的优先级最高的设备。此处，有两种数据同步模式可供用户选择，一种是实时性数据同步模式，即实时同步相应设备统计的数据；另一种是非实时性数据同步模式，即定时同步相应设备统计的数据，用户可以根据自身的情况选择适宜的同步模式。之后，自动根据选择的数据同步模式对上述确定出符合时间要求的优先级最高的设备所统计的用户数据进行同步，并实时显示已同步的数据。
如图4所示，在一个实施例中，上述步骤S302包括步骤S401：
在步骤S401中，在符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备对应的生理指标数据不完整或为零时，重新选取出符合时间要求的且设备优先级次高的智能设备，以符合时间要求的且设备优先级次高的智能设备对应的生理指标数据替换符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备对应的生理指标数据。
如图5所示，在一个实施例中，上述步骤S302包括步骤S501-S503：
在步骤S501中，判断多个智能设备当前所处的模式，模式包括实时同步模式和非实时同步模式；
在步骤S502中，当模式为实时同步模式时，若检测到目标智能设备由第二智能设备切换至第一智能设备时，获取第二目标智能设备记录的历史生理指标数据；
在步骤S503中，根据第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据计算得到融合生理指标数据。
在该实施例中，当智能设备为实时同步模式时，若检测到目标智能设备发生切换，比如由智能手环切换成智能跑鞋，则根据智能手环记录的历史生理指标数据和智能跑鞋的生理指标数据计算出融合生理指标数据。
如图6所示，在一个实施例中，上述步骤S503包括步骤S601-S603：
在步骤S601中，计算第二目标智能设备的历史生理指标数据对应的历史时刻，与第一目标智能设备对应的当前时刻之间的时间间隔；
在步骤S602中，在时间间隔大于或等于预设时间间隔时，将第二目标智能设备记录的历史生理指标数据、第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据和预设生理指标补偿值进行累加，得到融合生理指标数据；
在步骤S603中，在时间差小于预设时间间隔时，将第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据进行累加，得到融合生理指标数据。
在该实施例中，由于第二目标设备的历史生理指标数据和第一目标设备的当前时刻的生理指标数据之间并不能够完全连续，历史时刻和当前时刻存在时间间隔，而处于该时间间隔内记录的生理指标数据并不能够被记录到融合生理生理指标数据中，因此，为了保证融合的生理指标数据的准确性，在两者之间的时间间隔大于或等于预设时间间隔时，使用预设生理指标补偿值和历史生理指标数据和当前时刻的生理指标数据计算融合生理指标数据，二在两者的时间间隔小于预设时间间隔时，则不需要引入预设生理指标补偿值，即对该时间间隔忽略不计。
如图7所示，在一个实施例中，上述方法还包括步骤S701-S703：
在步骤S701中，判断多个智能设备当前所处的模式，模式包括实时同步模式和非实时同步模式；
在步骤S702中，当模式为非实时同步模式时，从当前时刻开始向前依次填写融合生理指标数据至对应的融合数组；
在步骤S703中，当模式为实时同步模式时，从当前时刻开始向后依次填写融合生理指标数据至对应的融合数组。
其中，当模式为非实时同步模式时可以按照从后至前，由近至远的方式进行同步，如从最后一分钟开始往前同步，直至未同步的第一分钟。
下面以一个具体实施例，详细说明本发明的技术方案。
下文以计步数为例，阐述数据融合的具体定义与策略。这些定义与策略也同样适用于其他类型数据的融合。
首先，该方法定义了计步数的存储格式。每种设备拥有一个独立的数组，用以存储一天里每分钟的计步数。这个数组的长度为1440(1440＝24*60)。融合后的计步数被存储在另外一个独立的长度为1440的数组里。每个设备拥有自己单独的设备总步数。手机app上显示的是到目前为止融合多个设备总步数之后的融合总步数。
其次，该方法预先指定了设备同步时的优先级。优先级是指当设备同时收到数据时，哪个设备的数据优先被同步和显示。比如说，由于智能鞋的计步功能肯定比智能手环的计步功能要准确，所以当智能手环和智能鞋的数据同时传输给手机时，手机应该优先同步和显示智能鞋的计步数。
再次，该方法解决了实时状态和非实时状态时的同步问题。用户在使用智能设备与手机同步时，有两种同步状态。一种是实时状态同步，是指用户打开手机app，随着用户的走路，手机app的总步数一步步地实时更新显示的总步数。另一种是非实时状态同步，是指用户使用了一段时间的智能设备之后，打开手机app同步智能设备的历史数据，并展示在历史详情页面里。
1、多设备的数据存储格式
1)总步数变量的定义
在每个设备中，有一个总步数变量，当总步数发生变化时，设备会通过蓝牙广播它的总步数变量供手机接收和存储。称该变量为设备总步数，如跑鞋的总步数被称之为跑鞋总步数等。
在手机中还存储了一个融合后总步数变量，用于在手机上显示一个唯一的总步数，称该变量为融合总步数。当用户只有一个设备的时候，设备总步数的值就等于融合总步数的值。
2)设备每分钟步数数组的定义
在通常的情况下，用户不仅仅需要掌握自己一天总共走了多少步，还需要知道按照时间显示的步数详情的图标。所以，仅仅显示一个总步数是不够的，还需要每隔一段时间存储这段时间之内步行的计步数。
在本发明中，以分钟为粒度记录历史数据。在智能设备里为每一个设备分配了一个长度为1440的uint8_t类型的数组(1440＝24*60)，记录当天每分钟内该设备所记录的计步数，这个数组被称为设备每分钟步数数组，或者简称为设备数组。
每当过一分钟，设备就会将这一分钟内所步行的步数写入设备数组对应的数组元素中，并不再做修改。在手机里也为每一个设备分配了长度为1440的uint8_t类型数组。当智能设备与手机通过蓝牙连接发生同步时，设备数组中还未同步的元素会通过蓝牙传递至手机的设备数组中对应的位置中去。简而言之，手机中为每一个设备分配了一个设备数组的拷贝。
从设备数组第一分钟的值开始累加，到最近的一分钟的值，得到的累加数是已经写入设备数组中的步数的总和，简称为设备数组累加值。
设备总步数只有在每分钟结束写入设备数组元素后的一瞬间才会等于设备数组累加值。而在其它时间，设备总步数有可能会略大于设备数组累加值。这是因为在一分钟还没有结束的时候，这一分钟之内如果有步数的话，是会计入设备总步数的，但是还没有来得及计入设备数组。
3)融合每分钟步数数组的定义
与此同时，在手机中也存储了一个长度为1440的uint8_t类型数组，用于记录多个设备融合后的每分钟步数，被称为融合每分钟步数数组，或简称为融合数组。在手机获取了多个设备数组之后，将每分钟融合后的步数写入融合数组对应的位置，用于手机app上展示总步数和分时间的运动详情。
4)同步信息Flag数组的定义
在手机端还存储了一个长度也是1440的uint8_t类型数组，该数组的每个元素(共8bit)用于记录该分钟同步的3种信息：同步策略类型，数据完整性，选择的同步设备序号。这三种信息记录在8bit的分配方式见表1。
此处，可以根据获取的各设备的标识，以及客户端同步各设备的方式(实时同步或非实时同步)和每个数据粒度记录并储存用户数据的完整性，为客户端配置一个Flag数组。例如：配置设备标识占5bit，分别是：0(无设备)，1(智能手环)，2(智能跑鞋)，3(智能手表)，等等；
同步类型占2bit，分别是：0(未同步)，1(非实时同步)，2(实时同步)，3(补偿同步)；
同步完整性占1bit，分别是：0(不完整)，1(完整)。
配置这个数组的好处在于，当客户端在融合用户数据时或者上传融合数组时发生了异常，可以很容易地根据Flag数组重新设置融合数组，保证数据不丢失。
例如，如下方表1所示，该表显示了根据上述一个拥有智能手环和智能跑鞋的用户9:31:15完成同步时的数据之后，手机客户端的存储形式，在该表中：
表1
Flag数组 1-1-1 1-1-1 …… 1-1-1 1-1-2 1-1-2 …… 1-1-2 1-0-1 …… 0-0-0
同步类型 非(1) 非(1) …… 非(1) 非(1) 非(1) …… 非(1) 非(0) …… 无(0)
完整性 是(1) 是(1) …… 是(1) 是(1) 是(1) …… 是(1) 否(0) 否(0)
设备标识 环(1) 环(1) …… 环(1) 鞋(2) 鞋(2) …… 鞋(2) 环(1) …… 无(0)
第1行表示同步信息Flag数组，每个Flag数组元素由三条信息组成；
第2行表示Flag数组元素中的同步类型；
第3行表示该分钟的融合数组的数值是否表示的是完整的一分钟的步数；
第4行表示该分钟融合选取的设备标识。
在一个实施例中，如下方表1所示，预设客户端和各设备的数据粒度均为1min，且为客户端和各设备均配置一个长度为1440(24h*60min＝1440)的uint8_t类型数组，记录用户当天每分钟内各设备记录的步行步数。
表2显示了一个拥有智能手环和智能跑鞋的用户9:31:15完成同步时的数据之后，手机客户端的存储形式。
表2
参照表2，第1行表示该分钟对应的数组元素序号，从1-1440；
第2行表示该分钟的起始时间；
第3行表示在该分钟之内发生的穿鞋和脱鞋的事件，并含有一个同步事件；
第4行表示长度为1440的智能手环数组的记录储存情况；
第5行表示智能手环数组累加值随时间的变化；
第6行表示在同步完成一瞬间的智能手环总步数；
第7行表示长度为1440的智能跑鞋数组的记录储存情况；
第8行表示智能跑鞋数组累加值随时间的变化；
第9行表示在同步完成一瞬间的智能跑鞋总步数；
第10行表示利用智能手环数组和智能跑鞋数组融合之后的长度为1440的融合数组；
第11行表示手机客户端融合数组累加值随时间的变化；
第12行表示在同步完成一瞬间显示在手机客户端上的累计总步数，注意累计总步数有可能稍多于融合数组累加值，因为包含了智能手环总步数与智能手环数组累加值的差值。
即在9:00-9:30这半小时内，用户穿上了智能跑鞋跑步(即手机客户端与智能跑鞋建立信号连接)，其他时间用户均没有穿着跑鞋(即手机客户端与智能跑鞋建立的信号连接断开)，所以只有在这半个小时之内智能跑鞋数组的计步数据不为0，其他时间的计步数据均为0。根据预设的各设备同步的优先级，融合数组会在9:00-9:30这半小时内选择同步智能跑鞋的计步数据，其他时间选择同步智能手环的计步数据。显示的总步数为累计总步数。
2、设备与手机同步数据和保持连接的方式
目前智能设备大都通过蓝牙与手机通信，进行数据同步的操作。数据同步分为两种方式，一种是非实时性的同步，另外一种是实时性的同步。
2.1非实时性同步
非实时性同步主要用于用户在使用了一段时间之后的智能设备之后，希望查看自己一天的运动详情。他只要打开手机app，手机会自动地尝试与智能设备相连，这个过程也可以手动下拉刷新。在这个时候，设备会传输存储的所有历史数据(每分钟数据)到手机端，手机端需要运行一段较长的时间才能抓取到设备中所有的历史数据，再经过处理展示到手机的运动详情页面中去。
非实时性同步会传输两种数据：一种是设备数组，另外一种是设备总步数。在收到多个设备数组和设备总步数之后，手机会按照非实时性同步策略设置融合数组，显示融合总步数。如表3示出了在9:31:15秒发生非实时性同步时手机拷贝手环上的手环上的数据。
表3
2.2实时性同步
实时性同步主要用于用户在打开app连接设备之后，在进行非实时性的同步之后，如果用户没有关闭app，且设备总步数继续发生了变化，设备会广播自己的设备总步数，被手机接收之后，实时地将总步数展示在手机上。实时同步的好处是用户可以随着自己的走路一步一步地实时地看到手机上显示的总步数在跳动变化，可以用于查看设备计步器功能是否准确。
实时性同步会传输一种数据：设备总步数。在收到多个设备的设备总步数之后，手机会按照实时性同步策略设置融合数组，显示融合总步数。
值得注意的是，实时性同步必须在进行了一次非实时性同步之后才能进行。
2.3保持连接的方式
这并不是一种同步方式，只不过是让设备和手机保持连接的一种方式。设备为了保持与手机的实时连接，每隔一段很短的时间(通常是2s以内)会广播一个连接包，该连接包中仅仅包含自己的MAC地址，并不含有步数等信息。
当长时间没有收到连接包时，可以认为设备与手机断开了连接，需要重连。
3、多设备同步的优先级
当用户拥有多个设备时，这些设备在同步的时候均能在手机中复制一个计步数组，当最终写如入融合数组的时候，究竟在该分钟哪个设备的数据优先写入融合数组应该有一个预先指定的优先级。
由于智能跑鞋在计步方面有天然的优势，只有触地的时候智能跑鞋才会对跑步数进行累加，所以计步准确性有保障，而智能手环和智能手表在计步时主要是通过手臂的晃动来计算步数，所以在计步常常会有误计步的现象发生，所以融合计步数据时优先级最高的是智能跑鞋；其次，由于智能手表的处理能力优于智能手环，所以在计步算法中可以引入较为复杂的模型来使得计步相对较准确，所以融合计步数据时优先级次高的是智能手表；综上所述，计步设备进行同步时的优先级如下，设备后的数组为设备编号：智能手环1<智能手表3<智能跑鞋2
4、多设备的同步策略类型
同步策略从同步类型来分，可以分为实时同步和非实时同步，下面对这两种同步策略分别阐述。
4.1非实时同步策略
非实时同步策略是一种较为简单的同步策略。它的目的是将设备数组中的历史数据融合到融合数组中，来展示运动详情。首先阐述单设备与手机同步时的基本策略，然后阐述多设备与手机同时同步时的变通方法，再讨论两种特殊的情况举例说明。
4.1.1单设备非实时同步的基本策略
这里所说的单设备并非指手机只能拥有一个设备，而是指一定时间内只有一个设备与手机发生非实时同步。
利用如下原则将单设备的设备数组中的历史数据同步到融合数组中，假设该设备的序号为N：
A1.从后至前，由近至远
从最后一分钟开始往前同步，直至未同步的第一分钟(讨论详见Sec5.1.3)。
同步时修改变量的操作如下：
对于融合数组的操作：直接将设备数组中该分钟的计步数拷贝至融合数组该分钟的对应位置；
对于Flag数组的操作：写入“1-1-N”，即表示该分钟是“非实时性同步”，“完整的”，且设备序号为N；
对于融合数组累加值的操作：累加该分钟的计步数；
A2.先到先得
若该分钟的Flag数组元素已经写入了数值，且该分钟步数不为0，且Flag中“完整性”显示为1，则说明该分钟已经有完整数据，则跳过该分钟；
A3.替换0步数数组元素
若该分钟的Flag数组元素已经写入了数值，但是该分钟步数为0，则直接做替换操作：
对于融合数组的操作：直接将设备数组中该分钟的计步数拷贝至融合数组该分钟的对应位置；
对于Flag数组的操作：写入“1-1-N”，即表示该分钟是“非实时性同步”，“完整的”，且设备序号为N；
对于融合数组累加值的操作：累加该分钟的计步数；
A4.补写未完成的实时数据
若该分钟的Flag数组元素已经写入了数值，且数值等于“2-0-M”：即同步类型为“实时同步”；但“完整性”为0，则说明该分钟是实时同步模式，但是有可能在该分钟内正在进行实时同步，但是该分钟还没有结束设备就断开连接了(比如关闭app)，所以这分钟实时同步的完整性为0；且实时同步最近一次使用的设备为M。(产生这样的Flag的原因详见Sec 5.2)
若设备号M＝N，且设备数组元素步数大于融合数组元素步数，同步时修改变量的操作如下，否则不作任何修改：
对于融合数组的操作：把融合数组元素替换为设备数组元素；
对于Flag数组的操作：写入“3-1-N”，即表示该分钟是“非实时同步补偿实时同步”，“完整的”，且设备序列号为N；
对于融合数组累加值的操作：累加设备数组元素与融合数组元素之间的差值；
A5.补写融合总步数
通常在进行非实时性同步的时候，会在一分钟的中间某个时间点。比如在9:30:30进行非实时性同步，同步的数据是9:30:00之前的数据。
而9:30:00-9:30:30这30秒内已经产生了一部分步数，但是没有写入到设备数组中，因为设备数组只有在一分钟结束时才会写入该分钟的计步数。
但是这30秒产生的步数必须在融合总步数上体现出来，所以在同步完所有的每分钟的数据之后，还需要接收设备总步数，重新设置融合总步数，值得注意的是，这个操作也有优先级，若高优先级的设备补写了融合总步数之后，低优先级的设备则不做此操作。
操作如下：
对于融合总步数的操作：＝融合数组累加值+设备总步数–已同步的设备数组累加值。
4.1.2多设备同时非实时同步的简易变通策略
当用户拥有多个设备时，一种非常常见的情况是：用户使用了一段时间的智能跑鞋和智能手环之后，打开手机app，同时同步这两个设备的运动数据至手机端，这样手机端可以同时收到两个设备数组。
利用如下的一个原则，把同时同步的问题转化成先后同步的问题去解决，再利用单设备的同步原则进行同步，转化的原则是：
A6.高级优先
先同步高优先级的设备，再同步低优先级的设备。
在上述非实时性同步策略中，所有需要同步的分钟都是从最后一分钟开始往前同步。这样设计的出发点是因为手机中的时间可能会出现与设备中的时间不一致的情况。
由于手机和设备使用的芯片不一样，他们的时钟周期有可能不一样，在经过较长时间之后，手机中的时间和设备中的时间可能会出现小范围的误差，这种误差大的时候能达到几分钟。所以设备中的设备数组和手机中的设备数组有可能会发生不对齐的现象。
为了解决这个问题，可以从最后一分钟开始同步。这样做的一个基本假设是：设备的最近一分钟和手机的最近一分钟是对应的。从物理时间来说这个假设是成立的。
举例说明该同步策略：
1)若手机中的时间领先设备中的时间1分钟，即若手机中当前时间是9:31:15，设备中的时间是9:30:35，则使用如下表4同步策略：
表4
2)若手机中的时间落后设备中的时间1分钟，即若手机中当前时间是9:31:35，设备中的时间是9:32:15，则使用如下表5同步策略：
表5
在这种同步方式中，可能会碰到如下的一个问题：
当设备到达新的一分钟时，设备会写入上一分钟的步数。当手机到达新的一分钟时，手机会空出一分钟供设备的步数写入。由于手机端和设备端的时间不一致，所以它们到达新的一分钟的时间也不一致。
可以设定，只有当手机有新的待写入的每分钟的融合数组元素时，且设备端有新写入未同步的设备数组元素时，才进行A1-A5原则的非实时性同步；否则，仅采用A5原则，仅仅修改融合总步数，等于融合数组累加值+设备总步数–已同步的设备数组累加值。
在非实时性数据同步策略设计中，由于高级优先原则，优先级高的设备总是优先占有融合数组。但是若一分钟里，优先级高的设备仅仅使用了很短的时间，产生了很少的步数，而优先级低的设备在这一分钟内产生较多步数，则根据先到先得原则，这种情况下会发生步数偏少。
举例来说，若用户在9:31:05秒脱下智能跑鞋，在这5秒钟内，跑鞋产生了16步，该数值非0。然后在剩下的55秒内，用户用智能手环走了100步。
在非实时性同步时，若先同步跑鞋，或者跑鞋和手环同时同步，由于跑鞋优先，所以跑鞋的16步会占据该分钟的融合数组。由于先到先得原则，手环在这一分钟的步数将无法替换进入融合数组，在这一分钟里将发生步数偏少的情况。
但是这种情况发生的时间比较少，一般只在设备切换的那一分钟会产生数据偏少的问题，并且用户很难察觉这一分钟的数据是否符合真实情况，所以基本可以不用考虑这种问题。
下面用一个完整的例子来说明非实时性同步的策略：
在一个实施例中，如下方表6所示，当用户客户端根据非实时性数据同步(或定时性数据同步)方式进行工作时，具体各项数据统计如下：
表6
参照表6，用户分别拥有智能手环和智能跑鞋，对于该用户，假设如下：24小时佩戴智能手环；
在9:00:15穿上智能跑鞋；
在9:01:05打开手机客户端进行非实时同步，同时同步跑鞋和手环的数据。同步完成之后开始走路，进入实时同步模式；
在9:12:30关闭手机客户端，同时关闭了实时同步模式；
在9:11:20脱鞋，然后仅仅与手环建立信号连接并走路；
在9:31:25打开手机客户端，进行非实时同步。
此后具体实施如下：
第542分钟发生非实时同步时，跑鞋先同步，手环后同步。
在第1-540分钟内，由于跑鞋没有产生任何步数，所以即使跑鞋先同步，这段时间的融合数组仍然会被手环的数据替换。
在第541分钟，用户穿上跑鞋之后走了一段时间，这段时间跑鞋产生了少量的步数(30步)，所以在第542分钟打开手机客户端时，在融合数组里写入了跑鞋的30步，而在541分钟时无法被手环统计的100步数据所替换。
在第542分钟同步完成之后，由于手机客户端仍然处于打开的状态，跑鞋和手环步数变化的数据均被手机客户端获取，进入实时同步模式。此后，手机在融合数组中写入跑鞋的数据，并且把上述Flag数组记为“实时同步模式”。
在第552分钟内，手机客户端在9:12:30被关掉。在关掉之前的30秒内，跑鞋已经跑了50步，在关掉之后的30秒内，跑鞋又跑了50步。在9:12:30手机客户端被关掉的瞬间，实时同步模式停止，只实时同步了50步，Flag数组元素对应的值是：2-0-2，表示“实时同步模式”，“不完整”数据，同步设备是“跑鞋”。
在第572分钟，同步第552-571分钟，采用非实时同步模式。
对于552分钟，Flag数组元素对应的值是“2-0-2”，则采用累加设备数组元素-融合数组元素之间的差值的方式对这个不完整的分钟数据进行补偿。
对于第553分钟，由于脱鞋的时候是9:11:20，前20秒钟产生了一个很小的20步。所以在同步时该20步会因为优先级较高率先占据融合数组，并不再修改。
由于同步的时间是9:31:25，前25秒手环产生了50步，并没有写入到手环数组中，仅仅在手环总步数上体现出来。所以还需要采用融合数组累加值+设备总步数-已同步的设备数组累加值的计算方式对融合总步数进行补偿，此时融合总步数修改为5100步。
采用此种数据同步方式不需要实时保持客户端与各设备之间的信号连接，不仅节省了耗电量，还可以有效将设备数组中的历史数据融合到融合数组中。
4.2实时同步策略
实时同步策略是本文中较为复杂的策略，它设计的主要目的是使得当用户戴着智能设备，一边走路一边实时查看手机端步数变化情况时，实时同步的策略能够使得在单设备连接或者多设备同时连接的情况下，都能够较为准确地一步一步地显示融合后的数据。生的问题，最后再举例说明实时同步策略的流程，结束本节。
实时同步策略设计的主要目的在于：能够快速地对一种设备的步数变化做出反应，并体现在按分钟统计的历史数据中。
第一种常见情景：
一个智能手环的用户连上手环之后，一边端着手机查看智能手环带来的步数变化，并且心中默念真正的走路步数，以体验智能手环的计步功能是否准确。他走了500步，耗时3分钟。3分钟后，他在不进行非实时性同步的情况下，点击进入运动详情页面，想看看自己这三分钟每分钟的步数详情。
在这种情景中，用户在实时同步状况下的每分钟步数需要及时记录。也就是说，融合数组需要在实时状态下也能进行数据统计，以实时展示数据详情。
第二种常见情景
一个智能手环的用户买来一双新的智能跑鞋，当他连上智能跑鞋之后，他放下了手环，开始穿上智能跑鞋走路。他端着手机查看智能跑鞋带来的步数变化，以体验新鞋是否连接正常。他用了一会儿跑鞋之后，他脱下跑鞋，戴上手环开始走路，端着手机查看智能手环带来的步数的变化，以体验手环是否仍然处在连接状态。
在上述场景中涉及到两次设备的切换：第一次是显示手机上本来显示的是手环的步数，当他穿着跑鞋走路时，步数的显示要即时地随着跑鞋的步数变化进行累加。第二次是当他脱掉跑鞋之后，步数的显示要即时地随着手环的步数变化进行累加。当然，这两个过程必须是自动的，不能要求用户手动地进行切换。
根据上述的两种常见情景，本文提出了一种实时同步的策略，它复杂性在于：
直接操作融合数组元素；
多设备之间的即时切换。
4.2.2单设备实时同步的基本策略
这里所说的单设备并非指手机只能拥有一个设备，而是指一定时间内只有一个设备与手机发生非实时同步。
设备与手机发生实时性同步的条件：在进行非实时性的同步之后，如果用户没有关闭app，且设备总步数继续发生了变化，设备会广播自己的设备总步数，被手机接收之后，实时地将总步数展示在手机上。
利用如下原则将单设备的设备数组中的历史数据同步到融合数组中，假设该设备的序号为N：
B1.先进行非实时性同步
该原则指示的是，在进行实时性同步进行之前，必须要进行一次非实时性同步。进行这个操作的目的是：
(1)同步之前所有未同步的数据，获取设备总步数和设备数组累计值；
(2)获取当前的融合总步数，作为实时性同步的计数起点；
(3)找到实时性同步时需要写入的融合数组位置。
(4)根据各个设备广播的设备总步数广播包，初始化广播包表，详见Sec5.2.3。
且如果手机与设备失去连接长达一定时间，即使仍然在实时显示的页面下，也要先进行一次非实时性同步才能开始实时性同步。
B2.直接累加融合数组元素
对于融合数组的操作，实时性同步与非实时性同步不同。非实时性同步中我们会一次性地为融合数组元素写入一个计步数。而在实时性同步中，会在该分钟内随着步数的变化反复地累加同一个融合数组元素，每分钟累加的起点分两种情况：
(1)非实时性同步之后所在的分钟：起点＝融合总步数–融合数组累加值
(2)下一个实时同步的新一分钟：起点＝新分钟第一个广播包的步数–上一个广播包的步数。判断新的一分钟开始详见B3原则。
而每收到一个广播包，相应元素都会做如下修改：
对于融合数组的操作：在写入起点步数之后，融合数组元素值累加新广播包的步数与上一个广播包步数的差值。
对于Flag数组的操作：若Flag数组元素不等于“2-0-N”，则写入“2-0-N”，即表示该分钟是“实时性同步”，“非完整的”，且设备序号为N；
对于融合总步数的操作：等于融合数组累加值与该分钟融合数组元素值的和。
B3.连接包间隔时间过长则重连
当设备与手机相连时，设备会不断地广播连接包，以保持与手机的正常连接。当长时间没有收到连接包时，可以认为设备与手机失去了连接，需要重连，并调用非实时同步。否则，认为设备与手机连接正常。
B4.用相邻连接包跨分钟来确认认为一分钟结束
在设备与手机连接正常的条件下，若收到的两个相邻的连接包正好包含了一个新分钟的开始，即跨分钟，则认为前一分钟已经结束，相应的变量需要作出修改：
对于Flag数组的操作：写入“2-1-N”，即表示该分钟是“实时性同步”，“完整的”，且设备序号为N；
对于融合数组累加值的操作：累加该分钟融合数组元素值。
4.2.3多设备实时同步的切换策略
当用户拥有多个设备时，一种非常常见的情况是：用户使用了一段时间的智能跑鞋和智能手环之后，打开手机app，同时同步这两个设备的运动数据至手机端，然后开始一边走路一边观察手机端总步数的跳变。
在多设备实时同步时，一个基本的原则是：根据优先级顺序和先到先得原则选定一个想要实时展示的设备，不断更新融合这个设备之后的融合总步数，而忽略其它的设备。当该设备不再更新步数时，选定另外一个设备，并实时更新它的总步数。
可以保存了一张表，这张表存储了从上一次非实时性同步之后手机收到的每个设备最近一次的广播包P(N,T,S)，每个广播包包含三个信息：设备号，时间戳和设备总步数。还保存了上次选择的设备对应的最近一次广播包。如表7中，设备的优先级是：
智能手环1<智能手表3<智能跑鞋2
表7
该表7在进行非实时性同步之后就被初始化好了，时间戳为非实时同步结束时的时间戳，总步数为各设备总步数，当前选择的广播包为空。
当收到新的广播包时，与当前选择的广播包相比较，分三种情况选择是否切换数据来源：
B5.若选择设备为空或者设备不变，则立即累加
若上一次选择设备为空或者设备号不变，则利用B2原则，累加广播包设备总步数的差值，并且更新当前选择的广播包中的时间戳和设备总步数。
比如，当前选择是智能手环的广播包Pw1＝(3,17:50:33,2600)，新收到的广播包Pw2＝(3,17:50:34,2602)，则替换当前选择的广播包为Pw2，且相应元素作如下修改：
对于融合数组的操作：该分钟融合数组元素值累加2(＝2602-2600)。
对于Flag数组的操作：若Flag数组元素不等于“2-0-3”，则写入“2-0-3”，即表示该分钟是“实时性同步”，“非完整的”，且设备序号为3；
对于融合总步数的操作：该融合总步数累加2(＝2602-2600)。
B6.若设备优先级更高，则立即切换，条件累加
若新收到的广播包中设备优先级高于当前选择的设备优先级，则立即切换当前选择的设备为新收到的广播包中的设备。且若新广播包时间戳与当前选择时间戳差值大于或等于一定阈值，则累加广播包设备总步数的差值，否则不累加，仅仅做切换而已。并替换当前选择广播包。
比如，当前选择是智能手环的广播包Pw1＝(3,17:50:33,2600)，时间阈值设定的是4s。
(1)若新收到的广播包Ps2＝(2,17:50:34,1010)，则替换当前选择的广播包为Ps2，切换选择设备，且相应元素作如下修改：
对于融合数组的操作：因为17:50:34-17:50:33<4，则不作修改；
对于Flag数组的操作：修改Flag为“2-0-2”，即表示该分钟是“实时性同步”，“非完整的”，且设备序号为2；
对于融合总步数的操作：因为17:50:34-17:50:33<4，则不作修改。
(2)若新收到的广播包Ps2＝(2,17:50:38,1010)，则替换当前选择的广播包为Ps2，切换选择设备，且把Ps2广播包中步数的变化值写入相应元素：
对于融合数组的操作：因为17:50:38-17:50:33>4，则该分钟融合数组元素值累加10(＝1010-1000)；
对于Flag数组的操作：修改Flag为“2-0-2”，即表示该分钟是“实时性同步”，“非完整的”，且设备序号为2；
对于融合总步数的操作：因为17:50:38-17:50:33>4，则该分钟融合总步数累加10(＝1010-1000)。
B7.若设备优先级更低，则条件切换，条件累加
若新收到的广播包中设备优先级低于当前选择的设备优先级，且若新广播包时间戳与当前选择时间戳差值大于或等于一定阈值，则切换当前选择的设备为新收到的广播包中的设备，且累加设备总步数的差值，并替换当前选择广播包。否则不作任何修改。
比如，当前选择是智能手环的广播包Pw1＝(3,17:50:33,2500)，时间阈值设定的是4s。
(1)若新收到的广播包Pb2＝(1,17:50:34,2505)，由于17:50:34-17:50:33<4，则不作任何修改。
(2)若新收到的广播包Pb2＝(1,17:50:38,2505)，由于17:50:38-17:50:33>4，则替换当前选择的广播包为Pb2，切换选择设备，且把Pb2广播包中步数的变化值写入相应元素：
对于融合数组的操作：该分钟融合数组元素值累加5(＝2505-2500)；
对于Flag数组的操作：修改Flag为“2-0-1”，即表示该分钟是“实时性同步”，“非完整的”，且设备序号为1；
对于融合总步数的操作：该分钟融合总步数累加5(＝2505-2500)。
在B6规则中，当收到更高优先级的设备的广播包时，虽然立即切换到该设备，但是融合总步数还需要看广播包时间是否超过阈值，若超过则累加差值，否则不累加。
如此做的目的在于防止两个设备同时产生数据时，实际上它们代表的是同一个时段的走路状态，若直接累加会造成步数的偏大。只有当超过一定时间阈值，则说明这段时间只有一个设备在计步，另外一个设备在休息。这样的累加才是安全的，不会造成偏大的，但是仍然有偏小的问题。
图8展示了一分钟之内，用户在进行非实时性同步了智能手环和智能鞋之后，先用手环走了一段路，期间穿上鞋开始走，然后摘下手环，用跑鞋走了一段路。若跑鞋产生步数之后的第一个广播包与手环的最后一个广播包之间的时间间隔太短，就可能造成步数偏小。
在该例子中：
第1行表示时间，以秒为单位；
第2行表示时间：用户在第5秒进行了非实时性同步；第7秒开始戴着手环走路；第12、14、16、17秒收到手环的4个广播包；第18秒摘下手环；第14秒开始穿着鞋走路；第20、21、24、26秒收到跑鞋的4个广播包。
第3、4行表示手环广播的步数和时间。
第5、6行表示跑鞋广播的步数和时间。
第7行表示手机收到两个设备的广播之后，选择的广播设备。
第8行表示手机在实时同步之后，根据选择的广播，计算出的融合总步数。
值得注意的是，两个设备之所以会在累计10步之后才会发出第一个广播包，这是由于计步器的内部逻辑设定的。计步器为了过滤掉不精准的计步，要求只有步数累积到一定程度才会认为是有效的步数，否则会认为是无效的步数重新开始计数。在本例中，需要累计10步才开始发送广播包，在此之后，只要步数发生变化，就会发送广播包。
从图8中可以看出，手环和跑鞋在累计步数的过程中存在一段时间的重叠，即14-17秒。由于跑鞋在累计10步后发出的第一个广播包的时间是第20秒，距离上次选择的手环的广播包第17秒仅3秒时间，少于阈值设定的4秒。所以将执行B6规则中立即切换但是不累加数值的规则。
可以看到，在第17-20秒之间，用跑鞋步行的步数被抹掉了，没有累加在融合步数中，发生了步数丢失，导致步数偏少。
类似的，B6和B7规则也会造成步数的偏多。
图9展示了与图8类似的情况，稍有不同的是，跑鞋产生步数了之后广播第一个广播包的时间是22秒。
从图9中可以看出，手环和跑鞋在累计步数的过程中存在一段时间的重叠，即14-17秒。由于跑鞋在累计10步后发出的第一个广播包的时间是第22秒，距离上次选择的手环的广播包第17秒为5秒时间，少于阈值设定的4秒。所以将执行B6规则中立即切换且累加数值的规则。
可以看到，在第14-27秒之间，用跑鞋步行的步数被重复累积到融合总步数中，发生了步数多算，导致步数偏多。
以上总结两种可能会导致步数偏少或者偏多的情况。但是这两种情况发生的次数比较少，只有才设备切换时才会发生，并且影响的步数只在几秒钟范围内，对总步数影响不大，所以基本不用考虑这种问题。
在一个实施例中，如下方表8所示，当用户客户端根据实时性数据同步方式进行工作时，具体各项数据统计如下：
表8
参照表8，在本实施例中，用户一直佩戴智能手环，期间穿上了智能跑鞋，走一段时间又脱下跑鞋。在整个过程中，实时同步选择的设备一开始是手环，在穿上跑鞋走路之后切换成跑鞋，在跑鞋脱下后再切换到手环。其中：
第50秒进行了非实时性同步；
手环在产生步数后，一共被客户端同步9次，分别是(54秒，110步)，(56秒，115步)，(58秒，120步)，(0秒，125步)，(2秒，130步)，(5秒，135步)，(7秒，140步)，(8秒，145步)，(11秒，150步)；
跑鞋在产生步数后，一共被客户端同步4次，分别是(57秒，10步)，(59秒，16步)，(1秒，22步)，(3秒，28步)。
此后具体实施如下：
在第50秒进行非实时性同步，但是此时不进入实时同步模式，因为还不知道用户是否会走路。也就是不修改融合数组元素和Flag数组元素。
在第54秒，手环因为统计的步数发生变化，被客户端同步，此时被认为进入了实时同步模式，首先计算新分钟第一次同步的步数-上一次同步的步数的差值，而后累加到累计总步数，并把累计总步数与融合数组累加值的差值记录并储存于该分钟对应的融合数组元素中，并修改Flag数组元素为“2-0-1”，表示该分钟进入“实时同步模式”，数据“不完整”，最近一次选择的设备是“手环”。
在第57秒，跑鞋因为统计的步数发生变化，被客户端同步，由于跑鞋优先级高于手环，则所同步的设备立即切换到跑鞋，由于本次数据同步与上次数据同步的间隔时长(3s)小于预设阈值(4s)，无需写入补偿数据，但是需修改Flag数组元素为“2-0-2”，表示该分钟进入“实时同步模式”，数据“不完整”，最近一次选择的设备是“跑鞋”。
在第0秒，由于跨分钟，Flag数组元素改成“2-1-2”，表示该分钟进入“实时同步模式”，数据是“完整的”，最近一次选择的设备是“跑鞋”。
在第1秒，同步跑鞋统计的步数，同时修改Flag数组元素为“2-0-2”，表示该分钟进入“实时同步模式”，数据“不完整”，最近一次选择的设备是“跑鞋”。
在第3秒，继续同步跑鞋统计的步数，此后与跑鞋建立的信号连接断开。
在第7秒，与手环建立信号连接，开始同步手环统计的步数，由于此次与跑鞋建立的信号连接断开的持续时长达到预设阈值4秒，则需计算此次手环统计的步数(140步)与上一次手环统计的步数(135步)的差值为5步，并累加到融合数组中，并修改Flag数组元素为“2-0-1”，表示该分钟进入“实时同步模式”，数据“不完整”，最近一次选择的设备是“手环”。
在第8秒，继续同步手环统计的步数，并及时累加到融合数组中。
上述实施例实现了用户实时查看客户端步数的变化情况。综上，客户端提供了实时性数据同步和非实时性数据同步两种工作方式供用户根据自身需求进行选择，从而提高了使用效果。
根据本发明实施例的第二方面，如图10所示，提供一种数据统计装置，可包括：
接收模块101，用于当通过多个智能设备采集同一用户的同一统计项目的生理指标数据时，接收每个智能设备发送的数据同步信息，其中，所述数据同步信息中包括生理指标数据和与所述生理指标数据对应的时间信息；
确定模块102，用于根据每个所述智能设备的类型确定对应的设备优先级；
计算模块103，用于根据每个所述智能设备的设备优先级、生理指标数据和与生理指标数据对应的时间信息，计算所述多个智能设备当前对应的关于所述统计项目的融合生理指标数据；
显示模块104，用于显示所述融合生理指标数据。
在一个实施例中，所述生理指标数据包括：步行步数、移动距离、心跳次数或能量消耗值中的一项或多项。
在一个实施例中，所述生理指标数据储存于预设长度的数组中，每个智能设备对应一个数组，每个设备的一个生理指标数据为数组中的一个元素；按照获取生理指标数据的时间粒度，一个元素对应一个时间点；
所述计算模块103用于：
根据每个所述智能设备的设备优先级和对应的数组，得到所述融合生理指标数据对应的融合数组。
如图11所示，在一个实施例中，所述计算模块103包括：
选取子模块111，用于根据每个智能设备的设备优先级和与生理指标数据对应的时间信息，选取出符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备；
统计子模块112，用于统计所述目标智能设备对应的生理指标数据，以得到统计结果，将所述统计结果作为所述融合生理指标数据。
在一个实施例中，所述统计子模块112还用于：
在所述符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备对应的生理指标数据不完整或为零时，重新选取出符合时间要求的且设备优先级次高的智能设备，以所述符合时间要求的且设备优先级次高的智能设备对应的生理指标数据替换所述符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备对应的生理指标数据。
在一个实施例中，所述统计子模块112还用于：
判断所述多个智能设备当前所处的模式，所述模式包括实时同步模式和非实时同步模式；当所述模式为实时同步模式时，若检测到所述目标智能设备由第二智能设备切换至第一智能设备时，获取所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据；根据所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据计算得到所述融合生理指标数据。
在一个实施例中，所述统计子模块112还用于：
计算所述第二目标智能设备的历史生理指标数据对应的历史时刻，与所述第一目标智能设备对应的当前时刻之间的时间间隔；在所述时间间隔大于或等于预设时间间隔时，将所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据、所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据和预设生理指标补偿值进行累加，得到所述融合生理指标数据；在所述时间差小于预设时间间隔时，将所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据进行累加，得到所述融合生理指标数据。
如图12所示，在一个实施例中，上述装置还包括：
判断模块121，用于判断所述多个智能设备当前所处的模式，所述模式包括实时同步模式和非实时同步模式；
第一填写模块122，用于当所述模式为非实时同步模式时，从当前时刻开始向前依次填写融合生理指标数据至对应的融合数组；
第二填写模块123，用于当所述模式为实时同步模式时，从当前时刻开始向后依次填写融合生理指标数据至对应的融合数组。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (16)

1.一种数据统计方法，其特征在于，用于实现多个智能设备间的数据同步，所述方法包括：
当通过多个智能设备采集同一用户的同一统计项目的生理指标数据时，接收每个智能设备发送的数据同步信息，其中，所述数据同步信息中包括生理指标数据和与所述生理指标数据对应的时间信息；
根据每个所述智能设备的类型确定对应的设备优先级；
根据每个所述智能设备的设备优先级、生理指标数据和与生理指标数据对应的时间信息，计算所述多个智能设备当前对应的关于所述统计项目的融合生理指标数据；
显示所述融合生理指标数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生理指标数据储存于预设长度的数组中，每个智能设备对应一个数组，每个设备的一个生理指标数据为数组中的一个元素；按照获取生理指标数据的时间粒度，一个元素对应一个时间点；
所述根据每个所述智能设备的设备优先级、生理指标数据和与生理指标数据对应的时间信息，计算所述多个智能设备当前对应的关于所述统计项目的融合生理指标数据，包括：
根据每个所述智能设备的设备优先级和对应的数组，得到所述融合生理指标数据对应的融合数组。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述智能设备的设备优先级、生理指标数据和与生理指标数据对应的时间信息，计算所述多个智能设备当前对应的关于所述统计项目的融合生理指标数据，包括：
根据每个智能设备的设备优先级和与生理指标数据对应的时间信息，选取出符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备；
统计所述目标智能设备对应的生理指标数据，以得到统计结果，将所述统计结果作为所述融合生理指标数据。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述统计所述目标智能设备对应的生理指标数据，包括：
在所述符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备对应的生理指标数据不完整或为零时，重新选取出符合时间要求的且设备优先级次高的智能设备，以所述符合时间要求的且设备优先级次高的智能设备对应的生理指标数据替换所述符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备对应的生理指标数据。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述统计所述目标智能设备对应的生理指标数据，包括：
判断所述多个智能设备当前所处的模式，所述模式包括实时同步模式和非实时同步模式；
当所述模式为实时同步模式时，若检测到所述目标智能设备由第二智能设备切换至第一智能设备时，获取所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据；
根据所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据计算得到所述融合生理指标数据。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据计算得到所述融合生理指标数据，包括：
计算所述第二目标智能设备的历史生理指标数据对应的历史时刻，与所述第一目标智能设备对应的当前时刻之间的时间间隔；
在所述时间间隔大于或等于预设时间间隔时，将所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据、所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据和预设生理指标补偿值进行累加，得到所述融合生理指标数据；
在所述时间差小于预设时间间隔时，将所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据进行累加，得到所述融合生理指标数据。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断所述多个智能设备当前所处的模式，所述模式包括实时同步模式和非实时同步模式；
当所述模式为非实时同步模式时，从当前时刻开始向前依次填写融合生理指标数据至对应的融合数组；
当所述模式为实时同步模式时，从当前时刻开始向后依次填写融合生理指标数据至对应的融合数组。
8.如权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述生理指标数据包括：步行步数、移动距离、心跳次数或能量消耗值中的一项或多项。
9.一种数据统计装置，其特征在于，用于实现多个智能设备间的数据同步，所述装置包括：
接收模块，用于当通过多个智能设备采集同一用户的同一统计项目的生理指标数据时，接收每个智能设备发送的数据同步信息，其中，所述数据同步信息中包括生理指标数据和与所述生理指标数据对应的时间信息；
确定模块，用于根据每个所述智能设备的类型确定对应的设备优先级；
计算模块，用于根据每个所述智能设备的设备优先级、生理指标数据和与生理指标数据对应的时间信息，计算所述多个智能设备当前对应的关于所述统计项目的融合生理指标数据；
显示模块，用于显示所述融合生理指标数据。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述生理指标数据储存于预设长度的数组中，每个智能设备对应一个数组，每个设备的一个生理指标数据为数组中的一个元素；按照获取生理指标数据的时间粒度，一个元素对应一个时间点；
所述计算模块用于：
根据每个所述智能设备的设备优先级和对应的数组，得到所述融合生理指标数据对应的融合数组。
11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括：
选取子模块，用于根据每个智能设备的设备优先级和与生理指标数据对应的时间信息，选取出符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备；
统计子模块，用于统计所述目标智能设备对应的生理指标数据，以得到统计结果，将所述统计结果作为所述融合生理指标数据。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述统计子模块还用于：
在所述符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备对应的生理指标数据不完整或为零时，重新选取出符合时间要求的且设备优先级次高的智能设备，以所述符合时间要求的且设备优先级次高的智能设备对应的生理指标数据替换所述符合时间要求的且设备优先级最高的目标智能设备对应的生理指标数据。
13.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述统计子模块还用于：
判断所述多个智能设备当前所处的模式，所述模式包括实时同步模式和非实时同步模式；当所述模式为实时同步模式时，若检测到所述目标智能设备由第二智能设备切换至第一智能设备时，获取所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据；根据所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据计算得到所述融合生理指标数据。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述统计子模块还用于：
计算所述第二目标智能设备的历史生理指标数据对应的历史时刻，与所述第一目标智能设备对应的当前时刻之间的时间间隔；在所述时间间隔大于或等于预设时间间隔时，将所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据、所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据和预设生理指标补偿值进行累加，得到所述融合生理指标数据；在所述时间差小于预设时间间隔时，将所述第二目标智能设备记录的历史生理指标数据和所述第一目标智能设备的当前时刻的生理指标数据进行累加，得到所述融合生理指标数据。
15.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
判断模块，用于判断所述多个智能设备当前所处的模式，所述模式包括实时同步模式和非实时同步模式；
第一填写模块，用于当所述模式为非实时同步模式时，从当前时刻开始向前依次填写融合生理指标数据至对应的融合数组；
第一填写模块，用于当所述模式为实时同步模式时，从当前时刻开始向后依次填写融合生理指标数据至对应的融合数组。
16.如权利要求9-15中任一项所述的装置，其特征在于，所述生理指标数据包括：步行步数、移动距离、心跳次数或能量消耗值中的一项或多项。
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