CN106470266B - 一种终端内设备功耗数据获取方法及装置 - Google Patents

一种终端内设备功耗数据获取方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种终端内设备功耗数据获取方法及装置，用以解决现有技术中计算终端内设备的耗电数据不够准确的问题。其中，终端内设备功耗数据获取方法包括：在设备使用时长统计数据中的各统计周期中，筛选出指定设备各周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期；分别计算指定设备在两个统计周期内的功耗；根据指定设备在两个统计周期内功耗的差值以及统计周期的时长计算出指定设备的功耗数据，该方案提高了计算得出的终端内设备耗电数据的准确性。

Description

一种终端内设备功耗数据获取方法及装置
技术领域
本发明涉及通讯领域，特别是涉及一种终端内设备功耗数据获取方法及装置。
背景技术
目前，典型的手机功耗数据是基于测试标定和模型的方法，该类方法通过人工选取和测量参数，以这些参数为变量建立一个模型，依靠该模型，实时获取比较精确的评估功耗值，一般流程如下：1)获取智能手机的参数，选取CPU(Central Processing Unit，中央处理器(CPU)、RAM(Random-Access Memory，随机存取存储器)、屏幕、WiFi模块、电话、3G(3rd-Generation，第三代移动通信技术)卡、SD(Secure Digital Memory Card/SD，安全数码)卡和Audio音频模块的参数作为模型的输入变量；2)对存在尾功耗的硬件WiFi、3G和电话，进行尾功耗处理，即可得出硬件WiFi、3G和Phone在三个时间段内对应的尾功耗值；3)将步骤1获取的智能手机参数输入到模型拟合工具中，根据拟合结果的各项参数得出拟合方程，即基于硬件使用率的智能手机功耗模型，在基于硬件使用率的智能手机功耗模型的基础上，加入硬件WiFi、3G和Phone在三个时间段内对应的尾功耗值，即可得到智能手机功耗模型。然而，该方案在获取智能手机参数和模型拟合过程需要投入专用的设备和时间，而且最终得到的模型效果与参数选取方法和拟合算法、每个参数的测量准确度和处理(例如对尾功耗的处理)等有关。所以用这种方式获取手机功耗模型，具有耗时费力，准确性不易保证，另外，不同手机由于硬件参数差异、获取参数和参数处理的方法也不同，造成产生这个功耗模型的步骤与方法差异也很大。
发明内容
本发明提供一种终端内设备功耗数据获取方法及装置，用以解决现有技术中计算终端内设备的耗电数据不够准确的问题。
根据本发明的一个方面，提供了一种终端内设备功耗数据获取方法，包括：在设备使用时长统计数据中的各统计周期中，筛选出指定设备各周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期；分别计算指定设备在两个统计周期内的功耗；根据指定设备在两个统计周期内功耗的差值以及统计周期的时长计算出指定设备的功耗数据。
进一步的，方法还包括：在设备使用时长统计数据中的各统计周期中，筛选出指定设备各周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期之前，将设备使用时长统计数据按指定第一统计周期进行划分；如果在划分后的多个统计周期中未查找指定设备在各统计周期的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期，则增大第一统计周期后，得到第二统计周期，对设备使用时长统计数据按照缩小后的指定周期进行划分；在划分后的多个统计周期内筛选出指定设备的在各统计周期的使用时长的差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长未达到预设值的两个统计周期，直至筛选成功。
其中，上述指定设备包括：处于不同功耗等级下的同一设备。
其中，指定设备为多个不同的设备，方法还包括：在计算出指定设备的功耗数据之后，在其他时间段的设备使用时长统计数据中重新筛选出指定设备的在各统计周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期内的使用时长差异未达到预设值的其它多对统计周期；分别计算其它各对统计周期内指定设备功耗的差值；根据其他多对统计周期内指定设备功耗的差值、指定设备的功耗数据以及统计周期的时长计算指定设备中各个设备的功耗数据。
进一步的，上述方法还包括：在计算出指定设备的功耗数据之后，在其他时间段的设备使用时长统计数据中重新筛选出指定设备在各统计周期的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长差异未达到预设值的其它多对统计周期，分别计算该其它多对统计周期内指定设备的多个功耗数据；对功耗数据以及多个功耗数据求平均值，将得到的平均值作为指定设备的功耗数据。
根据本发明的另一个方面，提供了一种终端内设备功耗数据获取装置，包括：第一筛选模块，在设备使用时长统计数据中的各统计周期中，筛选出指定设备各周期内的的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期；第一计算模块，用于分别计算指定设备的在两个统计周期内的功耗；第二计算模块，用于根据指定设备在两个统计周期内功耗的差值以及统计周期的时长计算出指定设备的功耗数据。
进一步的，上述装置还包括：划分模块，用于在设备使用时长统计数据中的各统计周期中，筛选出指定设备各周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期之前，将设备使用时长统计数据按指定第一统计周期进行划分；调整模块，用于如果在划分后的多个统计周期中未查找指定设备在各统计周期的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期，则增大第一统计周期后，得到第二统计周期，对设备使用时长统计数据按照缩小后的指定周期进行划分；第二筛选模块，用于在划分后的多个统计周期内筛选出指定设备的在各统计周期的使用时长的差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长未达到预设值的两个统计周期，直至筛选成功。
其中，上述指定设备包括：处于不同功耗等级下的同一设备。
其中，指定设备为多个不同的设备，装置还包括：第三筛选模块，用于在计算出指定设备的功耗数据之后，在其他时间段的设备使用时长统计数据中重新筛选出指定设备的在各统计周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期内的使用时长差异未达到预设值的其它多对统计周期；第三计算模块，用于分别计算其它各对统计周期内指定设备功耗的差值；第四计算模块，用于根据其他多对统计周期内指定设备功耗的差值、指定设备的功耗数据以及统计周期的时长计算指定设备中各个设备的功耗数据。
进一步的，上述装置还包括：第五计算模块，用于在计算出指定设备的功耗数据之后，在其他时间段的设备使用时长统计数据中重新筛选出指定设备在各统计周期的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长差异未达到预设值的其它多对统计周期，分别计算该其它多对统计周期内指定设备的多个功耗数据；第六计算模块，用于对功耗数据以及多个功耗数据求平均值，将得到的平均值作为指定设备的功耗数据。
本发明有益效果如下：
本发明实施例提供的方案，不需要预先建立各种数学模型(例如尾功耗模型)，是从实际统计的各设备的功耗数据进行计算，使得计算得到的功耗数据更为准确。
附图说明
图1是本发明实施例1提供的终端内设备功耗数据获取方法的流程图；
图2是本发明实施例2提供的功耗数据的算法流程图；
图3是本发明实施例3提供的第一种改进的功耗数据算法的流程图；
图4是本发明实施例3提供的第二种改进的功耗数据算法的流程图；
图5是本发明实施例4提供的终端内设备功耗数据获取装置的结构框图。
具体实施方式
为了解决现有技术的问题，本发明提供了一种终端内硬件设备功耗数据获取方法及装置，以下结合附图以及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限定本发明。
实施例1
本实施例提供了一种终端内设备功耗数据获取方法，图1是该方法的流程图，如图1所示，该方法用于统计并计算出终端内设备的功耗数据，如图1所示，包括如下步骤：
步骤101：在设备使用时长统计数据中的各统计周期中，筛选出指定设备各周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期；
其中，本实施例中所涉及到的硬件设备包括设置于终端内部的各硬件设备，例如，CPU、RAM、屏幕、WiFi模块、电话、3G卡、SD卡和Aud i o音频模块、此外，指定设备还可以是处于不同功耗等级下的同一设备，例如，当某一设备可以在三种不同功耗等级下运作时，该设备被认为是三种设备。
步骤102：分别计算指定设备在两个统计周期内的功耗；
步骤103：根据指定设备在两个统计周期内功耗的差值以及统计周期的时长计算出指定设备的功耗数据。
在该实施例中，筛选出指定设备各周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期，终端在这两个周期内耗电的差值就近似于指定设备在一个周期内的耗电量，故，在步骤103中，根据终端在筛选出的两个统计周期内的功耗差值，结合统计周期的时长，即可以算出指定设备的功耗数据。
进一步的，如果上述统计周期过小，导致无法在划分后的周期内筛选出指定设备各周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期，则可以适当增大统计周期，基于此，上述方法还包括：在设备使用时长统计数据中的各统计周期中，筛选出指定设备各周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期之前，将设备使用时长统计数据按指定第一统计周期进行划分；如果在划分后的多个统计周期中未查找指定设备在各统计周期的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期，则增大第一统计周期后，得到第二统计周期，对设备使用时长统计数据按照缩小后的指定周期进行划分；在划分后的多个统计周期内筛选出指定设备的在各统计周期的使用时长的差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长未达到预设值的两个统计周期，直至筛选成功。
具体地，在计算设备功耗数据时，如果当前同时筛选出多个设备在两个统计周期的使用时长均满足上述条件，则将该多个设备视为一个设备，即上述所提到的指定设备，得到该多个设备的功耗关系，结合过在不同时间段得到的多个设备的功耗关系来计算各个设备的功耗数据，基于此，在指定设备为多个不同的设备的情况下，上述方法还包括：在计算出指定设备的功耗数据之后，在其他时间段的设备使用时长统计数据中重新筛选出指定设备的在各统计周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期内的使用时长差异未达到预设值的其它多对统计周期；分别计算其它各对统计周期内指定设备功耗的差值；根据其他多对统计周期内指定设备功耗的差值、指定设备的功耗数据以及统计周期的时长计算指定设备中各个设备的功耗数据。
为了进一步保证各设备功耗数据的精度，可以将基于不同时间段的设备功耗统计数据计算得到的设备的功耗数据进行加权求平均值，基于此，上述方法还包括：在计算出指定设备的功耗数据之后，在其他时间段的设备使用时长统计数据中重新筛选出指定设备在各统计周期的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长差异未达到预设值的其它多对统计周期，分别计算该其它多对统计周期内指定设备的多个功耗数据；对功耗数据以及多个功耗数据求平均值，将得到的平均值作为指定设备的功耗数据。
实施例2
本实施例通过公开更多的技术内容来对本发明提供的终端内硬件设备功耗数据获取方法进行进一步说明。
本发明所提供的方法利用了终端的操作系统收集的与电源操作有关的统计数据，通过挖掘这些统计数据间的关联得到终端内各设备的耗电参数。基于此，本发明对统计数据的要求包括以下几点：1)要有能记录终端中硬件设备使用时间的信息(硬件设备使用时间、对于可以运行在多个功耗级别上的硬件设备，例如，CPU可以运行在不同频率上，可以视为不同的设备，还可以包含该硬件设备在不同功耗级别上的使用时间)和终端电池电量变化数据。其中，硬件设备使用时间的信息即可以是直接的统计数据，也可以是从统计数据中推断出(例如，统计数据只记录每个设备的开始使用时间和结束使用时间，则可以通过结束使用时间减去开始使用时间得到设备的使用时间)。在统计数据满足以上要求的情况下，通过以下方法得到每个硬件设备的功耗数据参数：找出除了某个硬件设备使用时间有较大差异外，其它设备使用时间差异较小的时间段，则这两个时间段内手机总的耗电量差异就可以认为是某个硬件设备功耗所引起的差异，再根据这个硬件设备在这个时间段内的使用时间差异，就可以算出这个硬件设备的功耗参数了。
基于上述构思，本实施例提供的终端内设备功耗数据获取方法具体可以包括以下处理：
把终端内各设备的功耗统计数据按照固定时间长度分成段(即对统计数据按照统计周期进行划分)；
计算每个时间段内的各个设备的使用时间；
寻找两个时间段，除了某个硬件设备使用时间有较大差异外，其它设备使用时间差异较小。假设这个使用时间有较大差异为硬件设备为D，使用时间差异为T秒；
分别计算这两个时间段内终端总的耗电量，假设这两个时间段的耗电量差异为P，则设备D的功耗数据参数为P/T；
对于那些可以处于不同功耗级别上运行的硬件设备，在不同级别上运行时把它视为不同的设备。例如，假设一个CPU设备可以运行在100MHZ、200MHZ、300MHZ，则本算法中就有三种CPU设备，分别对应运行在100MHZ、200MHZ、300MHZ的CPU设备。
以下以一个具体的实例来对本发明提供的方案进行进一步阐述：
此处以Android系统为例介绍本发明算法的一个实施例子，Android中电源操作统计数据是以事件为基本元素的，即统计数据格式如下：<事件发生时间,事件内容>。例如：<10000,STATE_GPS_ON_FLAG>，表示在10000毫秒时，发生了GPS打开的事件。假设有如下表1所示的Android统计数据。其中，前面的数字代表时间，单位为秒，以手机开机时间为0，后面就是发生的事件信息描述，POWER:95％表示手机电量现在变动为95％，其它以此类推，GPS:ON和GPS:OFF分别表示打开/关闭GPS，WiFi:ON和WiFi:OFF分别表示打开/关闭WiFi。
表1
0,POWER:95％
130,GPS:ON
1300,WiFi:ON
1600,GPS:OFF
1700,POWER:94％
1900,GPS:ON
2000,WiFi:OFF
2100,POWER:91％
2200,WiFi:ON
2300,GPS:OFF
2900,GPS:ON
2950,WiFi:OFF
3000,POWER:90％
3300,:GPS OFF
3600,GPS:ON
3800,GPS:OFF
4200,POWER:89％
根据上表的统计数据，计算功耗数据的算法如图2所示。1)把以上数据分成两个相等时间段；2)计算每个时间段内各设备的功耗，计算结果为：在时间段1中，GPS使用1670秒，WiFi使用700秒，在时间段2中，GPS使用700秒，WiFi使用750秒，3)比较两个时间段设备使用差异，WiFi使用差异50秒，GPS使用差异为930秒，可以认为两个时间段WiFi使用时间相同(750秒相对于700秒来说，可以认为基本相同)，GPS使用时间有巨大差异，两个时间段手机总耗电差异就是GPS使用时间差异造成的；4)根据手机电量事件和电池容量计算两个时间段手机总耗电量差异，再除以GPS使用时间差就可以得到GPS耗电数据为154mA。
实施例3
本实施例在基于上述设备耗电数据的算法基础上，还可以采用以下方式增加本算法的准确性。
如果在上述步骤2)中找不出除了某个硬件设备使用时间有较大差异外，其它设备使用时间差异较小的时间段，可以尝试把时间分段进一步减小再做尝试，如图3所示。
可以找出使用时间差异大的多个设备的组合，把这些设备集合看成一个虚拟设备，那么就可以得到虚拟设备的耗电数据，进一步通过其他时间段的耗电统计数据可以得到这个虚拟设备的多个耗电数据，基于此，可以通过解方程的方式得到这个虚拟设备包含的每个实际设备的功耗数据了，如图4所示。例如，假设能从时间段分析中得到设备A和设备B的组合两个耗电数据，其中第一个耗电数据中，设备组合耗电为P1，设备A使用T1时间、设备B使用T2时间；第二个耗电数据中，设备组合耗电为P2，设备A使用T3时间、设备B使用T4时间；则解以下二元一次方程组可以分别得到设备A和设备B的功耗数据。
A*T1+B*T2＝P1；
A*T3+B*T4＝P2；
对于设备组合中包含的三个设备的情况依次类推，这样的设备组合需要得到三个耗电数据才能得到其中每个设备的实际功耗数据。
如果对同一设备(无论是实际设备或者是虚拟设备)得到了多个功耗数据，可以把这些功耗数据进行平均来作为这个设备的最终功耗数据，减小偶然性误差。
实施例4
本实施例提供了一种终端内硬件设备功耗数据获取装置，该装置用于实现上述终端内硬件设备功耗数据获取方法，图5是该装置50的结构框图，如图5所示，该装置50包括如下组成部分：第一筛选模块51，在设备使用时长统计数据中的各统计周期中，筛选出指定设备各周期内的的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期；其中，指定设备包括：处于不同功耗等级下的同一设备。
第一计算模块52，用于分别计算指定设备的在两个统计周期内的功耗；
第二计算模块53，用于根据指定设备在两个统计周期内功耗的差值以及统计周期的时长计算出指定设备的功耗数据。
进一步的，上述装置50还包括：划分模块，用于在设备使用时长统计数据中的各统计周期中，筛选出指定设备各周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期之前，将设备使用时长统计数据按指定第一统计周期进行划分；调整模块，用于如果在划分后的多个统计周期中未查找指定设备在各统计周期的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期，则增大第一统计周期后，得到第二统计周期，对设备使用时长统计数据按照缩小后的指定周期进行划分；第二筛选模块，用于在划分后的多个统计周期内筛选出指定设备的在各统计周期的使用时长的差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长未达到预设值的两个统计周期，直至筛选成功。
其中，上述指定设备为多个不同的设备，上述装置50还包括：第三筛选模块，用于在计算出指定设备的功耗数据之后，在其他时间段的设备使用时长统计数据中重新筛选出指定设备的在各统计周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期内的使用时长差异未达到预设值的其它多对统计周期；第三计算模块，用于分别计算其它各对统计周期内指定设备功耗的差值；第四计算模块，用于根据其他多对统计周期内指定设备功耗的差值、指定设备的功耗数据以及统计周期的时长计算指定设备中各个设备的功耗数据。
进一步的，上述装置50还包括：第五计算模块，用于在计算出指定设备的功耗数据之后，在其他时间段的设备使用时长统计数据中重新筛选出指定设备在各统计周期的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长差异未达到预设值的其它多对统计周期，分别计算该其它多对统计周期内指定设备的多个功耗数据；第六计算模块，用于对功耗数据以及多个功耗数据求平均值，将得到的平均值作为指定设备的功耗数据。
本发明通过对设备功耗数据到统计数据进行分析推导出每个设备的功耗参数，不需要额外的硬件设备和测试方法，减少了投入成本；另外，本发明不需要预先建立各种数学模型(例如尾功耗模型)，是从实际统计数据中得出的，具有更好的适应性；最后，很多硬件设备随着使用模式和使用时间不同，其耗电参数会发生变化，基于预设模型计算的耗电数据就会有较大误差的波动，而本发明基于统计数据的分析会自动适应这种变化。
尽管为示例目的，已经公开了本发明的优选实施例，本领域的技术人员将意识到各种改进、增加和取代也是可能的，因此，本发明的范围应当不限于上述实施例。

Claims (8)

1.一种终端内设备功耗数据获取方法，其特征在于，包括：
将设备使用时长统计数据按指定第一统计周期进行划分；
如果在划分后的多个统计周期中未查找指定设备在各统计周期的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期，则增大所述第一统计周期后，得到第二统计周期，对所述设备使用时长统计数据按照增大后的指定周期进行划分；
在划分后的多个统计周期内筛选出所述指定设备的在各统计周期的使用时长的差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长未达到预设值的两个统计周期，直至筛选成功；
分别获取所述终端在所述两个统计周期内的功耗；
根据所述终端在所述两个统计周期内功耗的差值以及所述指定设备在所述两个统计周期内的使用时长计算出所述指定设备的功耗数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定设备包括：
处于不同功耗等级下的同一设备。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定设备为多个不同的设备，所述方法还包括：
在计算出所述指定设备的功耗数据之后，在其他时间段的设备使用时长统计数据中重新筛选出指定设备的在各统计周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期内的使用时长差异未达到预设值的其它多对统计周期；
分别计算所述其它各对统计周期内所述终端功耗的差值；
根据所述其他多对统计周期内所述终端功耗的差值、所述两个统计周期内所述终端的功耗的差值、所述两个统计周期内所述指定设备中各个设备的使用时长、以及所述其他多对统计周期内所述指定设备中各个设备的使用时长计算所述指定设备中各个设备的功耗数据。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在计算出所述指定设备的功耗数据之后，在其他时间段的设备使用时长统计数据中重新筛选出指定设备在各统计周期的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长差异未达到预设值的其它多对统计周期，分别计算该其它多对统计周期内所述指定设备的多个功耗数据；
对所述功耗数据以及所述多个功耗数据求平均值，将得到的所述平均值作为所述指定设备的功耗数据。
5.一种终端内设备功耗数据获取装置，其特征在于，包括：
第一筛选模块，在设备使用时长统计数据中的各统计周期中，筛选出指定设备各周期内的的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期；
第一计算模块，用于分别获取所述终端在所述两个统计周期内的功耗；
第二计算模块，用于根据所述终端在所述两个统计周期内功耗的差值以及所述指定设备在所述两个统计周期内的使用时长计算出所述指定设备的功耗数据；
划分模块，用于在设备使用时长统计数据中的各统计周期中，筛选出指定设备各周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备各周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期之前，将所述设备使用时长统计数据按指定第一统计周期进行划分；
调整模块，用于如果在划分后的多个统计周期中未查找指定设备在各统计周期的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长差异未达到预设值的两个统计周期，则增大所述第一统计周期后，得到第二统计周期，对所述设备使用时长统计数据按照增大后的指定周期进行划分；
第二筛选模块，用于在划分后的多个统计周期内筛选出所述指定设备的在各统计周期的使用时长的差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长未达到预设值的两个统计周期，直至筛选成功。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述指定设备包括：
处于不同功耗等级下的同一设备。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述指定设备为多个不同的设备，所述装置还包括：
第三筛选模块，用于在计算出所述指定设备的功耗数据之后，在其他时间段的设备使用时长统计数据中重新筛选出指定设备的在各统计周期内的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期内的使用时长差异未达到预设值的其它多对统计周期；
第三计算模块，用于分别计算所述其它各对统计周期内所述终端功耗的差值；
第四计算模块，用于根据所述其他多对统计周期内所述终端功耗的差值、所述两个统计周期内所述终端的功耗的差值、所述两个统计周期内所述指定设备中各个设备的使用时长、以及所述其他多对统计周期内所述指定设备中各个设备的使用时长计算所述指定设备中各个设备的功耗数据。
8.根据权利要求5至7任意一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第五计算模块，用于在计算出所述指定设备的功耗数据之后，在其他时间段的设备使用时长统计数据中重新筛选出指定设备在各统计周期的使用时长差异达到预设值，其他设备在各统计周期的使用时长差异未达到预设值的其它多对统计周期，分别计算该其它多对统计周期内所述指定设备的多个功耗数据；
第六计算模块，用于对所述功耗数据以及所述多个功耗数据求平均值，将得到的所述平均值作为所述指定设备的功耗数据。
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