CN117271043B

CN117271043B - 一种基于智能穿戴设备的数据显示方法

Info

Publication number: CN117271043B
Application number: CN202311531557.3A
Authority: CN
Inventors: 吴贤荣
Original assignee: Shenzhen Light Speed Times Technology Co ltd
Current assignee: Shenzhen Light Speed Times Technology Co ltd
Priority date: 2023-11-17
Filing date: 2023-11-17
Publication date: 2024-02-02
Anticipated expiration: 2043-11-17
Also published as: CN117271043A

Abstract

本发明提供一种基于智能穿戴设备的数据显示方法，涉及数据分析技术领域，该方法通过记录当前智能穿戴设备的显示界面运行状态，确定在显示界面进行交互的显示数据，结合显示界面的显示数据交互情况，采集显示数据的显示响应信息，对显示数据的显示属性进行分类，根据显示属性的分类结果筛选出进行调整的显示数据，并将进行调整的显示数据结合显示数据的场景数据需求进行二次分类，根据二次分类结果确定显示数据需要进行显示属性调整的类别，并根据调整后的显示属性调节显示数据的更新频率。通过自适应显示属性，用户将获得更流畅的操作体验，减少了数据无用加载的情况，提高了用户满意度，优化了智能穿戴设备的能耗，延长了电池寿命。

Description

一种基于智能穿戴设备的数据显示方法

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，具体为一种基于智能穿戴设备的数据显示方法。

背景技术

智能穿戴设备是一类可佩戴的电子设备，这些设备与智能手机、平板电脑或其他移动设备通常通过蓝牙或其他通信方式连接，并具备多种功能和特性，如智能手表，智能手表提供一块显示屏，将移动设备上的数据显示到显示屏上，可以方便的进行浏览。然而，由于智能穿戴设备自身体积的限制，电量难以满足长时间的数据显示，同时，由于部分显示数据会存在动态显示数据与静态显示数据，对于需要实时分析的数据，容易消耗较多电量，而对部分产生较大变化的显示数据不能及时进行实时性调整，不能根据智能穿戴设备使用场景的变化调整相应显示数据的实时性需求，造成用户获取信息延误以及电量的空耗。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供一种基于智能穿戴设备的数据显示方法，基于对智能穿戴设备的显示界面运行状态的监测和分析，通过显示数据的显示数据影响信息和设备资源波动信息建立显示状态判定系数进行评估，对是否需要进行显示数据的显示属性进行阈值对比，根据对比结果进一步重新更改显示数据的显示属性，以解决上述技术问题。

本发明提供的一种基于智能穿戴设备的数据显示方法，其方法包括以下步骤：

记录当前智能穿戴设备的显示界面运行状态，确定在显示界面进行交互的显示数据；

结合显示界面的显示数据交互情况，采集显示数据的显示响应信息，对显示数据的显示属性进行分类，根据显示属性的分类结果筛选出进行调整的显示数据；

将进行调整的显示数据结合显示数据的场景数据需求进行二次分类，根据二次分类结果确定显示数据需要进行显示属性调整的类别，并根据调整后的显示属性调节显示数据的更新频率。

在一个优选的实施方式中，结合显示界面的显示数据交互情况，采集显示数据的显示响应信息，对显示数据的显示属性进行分类，包括：

根据显示响应信息中的数据加载请求频率和响应反馈时长值的显示数据进行类型分类；

若数据加载请求频率小于或等于第一请求系数阈值，并且响应反馈时长值小于等于第一允许时间系数阈值，将显示数据的显示属性分类为强动态显示，显示属性为强动态显示的显示数据的更新频率高；

若数据加载请求频率大于第一请求系数阈值，且小于第二请求系数阈值，或者响应反馈时长值大于第一允许时间系数阈值，且小于第二允许时间系数阈值，将显示数据的显示属性分类为弱动态显示，显示属性为弱动态显示的显示数据的更新频率中等；

若数据加载请求频率大于或等于第二请求系数阈值，且响应最大允许时间延迟大于或等于第二允许时间系数阈值，将显示数据的显示属性分类为静态显示，显示属性为静态显示的显示数据更新频率低。

在一个优选的实施方式中，将进行调整的显示数据结合显示数据的场景数据需求进行二次分类，根据二次分类结果确定显示数据需要进行显示属性调整的类别，包括：

获取显示属性为弱动态显示的显示数据，并将显示数据影响信息和设备资源波动信息进行分析；

对显示数据影响信息中的显示数据浮动指数和设备资源波动信息中的数据资源占用稳定指数进行归一化处理；

根据显示数据浮动指数和数据资源占用稳定指数建立显示状态判定系数；

显示状态判定系数与显示数据浮动指数成正比，显示状态判定系数与数据资源占用稳定指数成反比；

将显示状态判定系数与显示判定阈值进行对比判定。

在一个优选的实施方式中，将显示状态判定系数与显示判定阈值进行对比判定，包括：

若显示状态判定系数大于等于显示判定阈值，生成显示数据重要波动信号，调整显示数据的显示属性，将显示数据的显示属性调整为强动态显示，并提高显示数据的数据更新频率；

若显示状态判定系数小于显示判定阈值，生成显示数据稳定信号，将显示数据的显示属性调整为静态显示，并降低显示数据的数据更新频率。

在一个优选的实施方式中，设置显示数据分类时间段，对显示数据进行显示属性的重新分类，将显示属性分类为强动态显示、弱动态显示以及静态显示，并对显示属性为弱动态显示的显示数据再次重复的分类分析，调整显示数据的显示属性与更新频率。

在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

该方法通过采集显示数据影响信息和硬件能耗信息，能够更好地理解进行显示属性分析，对显示数据动态加载或者静态加载，以确保在性能优化的情况下，提供有效的数据显示效果，以避免对设备性能的过度消耗。

该方法通过显示状态判定系数进行对于阈值比较，调整相应的显示数据属性，减少了对设备资源的消耗，延长了电池寿命，同时，图像加载方式通过服务器的时间坐标轴保存数据，以备份和快速访问，提高了数据的可靠性和可用性，对不同显示数据进行分类，保证了数据的实时需求，通过自适应显示属性，用户将获得更流畅的操作体验，减少了数据无用加载的情况，提高了用户满意度，优化了智能穿戴设备的能耗，延长了电池寿命。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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他的附图。在附图中：

图1为本发明的一示例性实施例示出的一种基于智能穿戴设备的数据显示方法的流程图。

具体实施方式

以下将参照附图和优选实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

图1为本发明的一示例性实施例示出的一种基于智能穿戴设备的数据显示方法的流程图；

如图1所示，本发明提供的一种基于智能穿戴设备的数据显示方法，其方法包括以下步骤：

记录当前智能穿戴设备的显示界面运行状态，确定在显示界面进行交互的显示数据，智能穿戴设备是一类可佩戴的电子设备，这些设备与智能手机、平板电脑或其他移动设备通常通过蓝牙或其他通信方式连接，并具备多种功能和特性，如智能手表，智能手表提供一块显示屏，将电子信息数据显示到显示屏上，可以方便的进行浏览。获取当前智能穿戴设备当前的显示界面，当前的显示界面可以是主屏幕、应用程序界面、通知界面等。通过获取当前显示界面可以确定用户正在与智能手表设备的哪个部分进行交互。收集与当前显示界面相关的显示数据。显示数据可能包括文本信息、图像、通知内容、应用程序信息、用户界面元素等。这些显示数据是用于显示在智能穿戴设备上的内容。

结合显示界面的显示数据交互情况，采集显示数据的显示响应信息，对显示数据的显示属性进行分类，确定进行显示界面交互的显示数据的显示属性；

显示数据的显示属性的类型分为强动态显示、弱动态显示和静态显示。强动态显示表示显示数据需要频繁更新，因数据的实时性要求高而需要持续动态加载或刷新，相应占用资源大，导致耗电量较大。可以包括股票市场报价、精确到分钟或者秒的时间等。强动态显示需要及时的数据更新，以确保用户看到最新信息。

弱动态显示表明数据的更新频率较低，数据变化较缓慢，显示数据的实时性要求没有强动态显示的高，但仍需要在一定程度上进行动态加载或更新，或者当用户请求时进行数据更新，例如，天气信息、运动数据信息可以被视为弱动态显示，可以根据场景的需求进行显示属性的变化。

静态显示表示显示数据的变化非常有限或不需要更新，典型的静态显示包括天气背景、应用图标、静态图片等，这些数据在大多数情况下不需要频繁更新，由于属于静态数据，更新频率小，占用资源和耗电量较少。

更进一步的，强动态显示、弱动态显示和静态显示通过显示数据的显示响应信息中的数据加载请求频率和响应反馈时长值进行判定；

数据加载请求频率用来衡量数据加载需求的指标，数据加载请求频率根据发送数据加载更新请求的时间间隔确定，即智能穿戴设备向服务器发送加载更新请求的频率，不同显示数据设置有不同的数据加载请求频率，当部分显示数据加载请求频率不存在设定的固定值时，通过历史数据加载请求的时间间隔确定该显示数据的数据加载请求频率，具体数值通常会根据具体应用情境而定，数据加载请求频率高，说明数据需要频繁加载，显示数据的实时性较高。

响应反馈时长值是用来反映服务器响应时间的指标，响应反馈时长值表示显示数据等待服务器反馈的最长响应时间，如果显示数据发送数据加载请求产生后，服务器答复此请求响应的时长超过了所设置响应反馈时长值，此次响应被视为非正常响应，响应反馈时长值的会因应用情境和显示数据的不同而不同。响应反馈时长值越短，那么该显示界面上的显示数据要求更快的响应，表示显示数据的实时性需求高。

结合显示界面的显示数据交互情况，采集显示数据的显示响应信息，对显示数据的显示属性进行分类，根据显示属性的分类结果筛选出进行调整的显示数据，具体步骤如下：

若数据加载请求频率小于或等于第一请求系数阈值，并且响应反馈时长值小于等于第一允许时间系数阈值，那么可以将这类显示界面上的显示数据的显示属性分类为强动态显示，表示数据需要频繁加载且对响应时间要求较高。

若数据加载请求频率大于第一请求系数阈值，且小于第二请求系数阈值，或者响应反馈时长值大于第一允许时间系数阈值，且小于第二允许时间系数阈值，那么可以将这类显示界面上的显示数据的显示属性分类为弱动态显示。这表示数据需要加载，但对数据加载请求或响应时间要求相对较灵活，数据加载请求的频率不高，或者可以允许更多的响应时间，根据所处的场景需求进行适配，例如，用户在进行锻炼后，心跳和血压存在较大起伏变化，智能手表的显示界面会实时获取心跳和血压的数据信息，以便用户查看时进行显示。

若数据加载请求频率大于或等于第二请求系数阈值，且响应最大允许时间延迟大于或等于第二允许时间系数阈值，那么可以将这类显示界面上的显示数据的显示属性分类为静态显示。这表明这些数据不需要频繁加载，且对响应时间要求不高，甚至可以有一定的延迟。更进一步地，第一请求系数阈值、第二请求系数阈值、第一允许时间系数阈值和第二允许时间系数阈值根据具体的需求进行具体的设定，并非固定值。

具体的，动态加载为智能穿戴设备实时的向数据库请求数据，并将反馈数据在显示界面上进行实时显示。当显示数据的显示属性为强动态显示时，系统会采取动态加载的方式来加载和显示数据。这意味着在此情况下，具体的显示界面的显示数据的实时性和响应速度是重要的。动态加载的过程通常包括以下步骤：

数据请求：设备会向相关数据源（可能是服务器或其他数据提供者）发出数据请求。

数据下载：数据提供者将所需数据传输给设备，这通常包括文本、图像或其他媒体内容。

数据处理：设备会处理下载的数据，以便在显示屏上呈现，包括解码图像、排版文本等。

数据显示：设备会将处理后的数据在显示界面上以动态方式展示给用户，这可以是实时图表、视频流、动态文本等内容。

关键在于，这个过程需要快速完成，以确保数据的实时性，即需要快速进行反馈的显示数据，如股票市场实时报价等。

更进一步地，静态显示数据通常指的是不需要的实时生成的数据，而是显示预先设定或者最近时间更新的静态数据信息，只有当数据显示在主动更新请求时或者数据加载请求频率和响应反馈时长均大于预设的阈值时，才需要进行静态显示的显示数据的更新，即当显示数据的显示属性为静态显示时，无需特别调整相关显示数据的界面的显示方式，例如，在晴朗天气下，智能手表可以将天气显示界面以太阳图标作为晴朗天气表示，无需进行环境温度相关数据显示。

将进行调整的显示数据结合显示数据的场景数据需求进行二次分类，根据二次分类结果确定显示数据需要进行显示属性调整的类别，并根据调整后的显示属性调节显示数据的更新频率，具体过程如下：

当所述显示数据的显示属性为弱动态显示时，表示此显示数据处于部分更新活跃状态，会根据不同场景获取数据以进行显示数据的显示属性改变，根据显示数据的显示数据影响信息和设备资源波动信息重新确定显示数据的显示属性的判定情况；

在显示数据的显示属性为弱动态显示的情况下，分析显示数据的显示属性是否转变，即将弱动态显示调整为强动态显示或者静态显示，综合分析显示数据影响信息和设备资源波动信息，以选择进行实时性高的强动态显示还是选择能耗较低的静态显示。

显示需求信息包括显示数据影响信息和设备资源波动信息，显示数据影响信息包括显示数据浮动指数并标定为NCZ，设备资源波动信息包括数据资源占用稳定指数并标定为ZSY；

显示数据影响信息中的显示数据浮动指数对分析显示数据的显示状态具有重要作用，显示数据浮动指数用来表示显示数据波动或变化程度的指标，显示数据浮动指数表示在历史获取的显示数据与近期获取数据的差异情况，显示数据浮动指数会对如下方面产生作用：

数据可信度：显示数据浮动指数可以用来评估数据的可信度，较大的显示数据浮动指数值可能表明数据变化较大，这会降低数据的可信度，需要更仔细地考虑数据质量和稳定性；

数据可信度：显示数据浮动指数可以用来评估数据的可信度，较大的显示数据浮动指数值可能表明数据变化较大，这会降低数据的可信度，需要更仔细地考虑数据质量和稳定性。

显示数据浮动指数的获取逻辑如下：

显示数据浮动指数的获取逻辑为：在单位时间t内设置j个时间段，获取在t内显示数据在各个时间段的历史显示数据，建立历史显示数据集合，j为正整数，/>，n=1、2、……、j，计算历史显示数据权重平均值：/>，获取预设的预期显示数据权重值/>，获取最新相邻单位时间内各时间段的近期显示数据权重，并基于所述近期显示数据权重得到实际显示数据权重值/>，基于所述历史显示数据权重平均值、所述预期显示数据权重值、所述实际显示数据权重值进行计算，得到显示数据浮动指数，计算的表达式为：/>；

需要说明的是，时间段长度具体可以为每小时、每天等时间段，单位时间也可以根据时间情况分析，相邻单位时间是指与现实时间最接近的单位时间，显示数据的显示权重是更具显示数据的重要性、时间段的长度、数据质量、数据来源的可信度以及应用程序的需求等因素来确定的，同一类型的显示数据具有相似显示格式，例如温度显示数据具有相同的数值型属性数据，对不同温度进行不同权重的划分，如从二十摄氏度到二十一摄氏度的权重小于从二十摄氏度到二十三摄氏度的权重。

设备资源波动信息中的数据资源占用稳定指数是用来度量在进行显示数据时，显示数据需要使用的资源占比的稳定性的指标，数据资源占用稳定指数可以帮助评估在不同时间段内，请求系统资源变化的情况下，显示数据越难处理所需要的资源越多，数据资源占用稳定指数对以下方面产生影响：

用户体验：数据资源占用稳定指数直接关系到用户体验，较低数据资源占用稳定的指数容易导致系统资源不足，从而导致响应时间变慢、延迟增加，甚至应用程序崩溃，这会影响用户的满意度；

资源规划：显示数据的资源占用稳定指数可以帮助系统管理员和运维人员规划资源，以确保系统能够在高负载或资源需求变化的情况下继续正常运行，这包括增加服务器资源、优化资源配置或实施负载均衡。

数据资源占用稳定指数的获取逻辑如下：

获取进行数据显示时接收到的反馈数据，获取反馈数据中的内存使用率S、网络带宽占用率H、处理时长C，获取设置的预期内存使用率、预期网络带宽占用率、预期处理时长，计算得到内存使用率偏差值SW、网络带宽占用偏差值HX、处理时长偏差值SX，计算数据资源占用稳定指数，计算表达式为：。

需要说明的是，反馈数据是指智能佩戴设备对显示数据的请求的回馈数据，智能佩戴设备在进行数据请求时，请求端服务器进行相关数据的处理。再将处理后的数据发送到智能佩戴设备，智能佩戴设备接收数据进行存储、显示，对相关数据的处理需要占用部分处理资源和产生处理时间。

将获取到显示数据浮动指数NCZ、数据资源占用稳定指数ZSY进行归一化分析生成显示状态判定系数，将显示状态判定系数标定为，一个可选的表达式为：，式中，/>为显示状态判定系数，V₁、V₂为显示数据浮动指数NCZ、数据资源占用稳定指数ZSY的预设比例系数，且V₁、V₂均大于0。

同时，V₁、V₂是根据实际情况进行设定，以确保权重系数能够准确地反映显示状态判定中各项指标的重要性，还可以考虑采用层次分析法、模糊综合评价法等多种方法来确定权重系数，以保证权重系数的客观性和科学性。在此不作赘述。

由公式可知，显示数据浮动指数越大、数据资源占用稳定指数越小，即显示状态判定系数的表现值越大，表明显示数据产生了较大变化，显示数据的状态转换需求高的概率大，显示数据具有幅度较大的变化，显示数据浮动指数越小、数据资源占用稳定指数越大，即显示状态判定系数/>的表现值越小，表明显示数据的状态转换需求低的概率大，智能穿戴设备显示界面的显示数据的来源稳定程度高。

根据显示状态判定系数，对显示数据的显示属性进行分析，根据分析结果重新调整显示属性，具体包括：

若显示状态判定系数大于等于显示判定阈值，生成显示数据重要波动信号；

若显示状态判定系数小于显示判定阈值，生成显示数据稳定信号；

具体的，当显示状态判定系数大于等于显示判定阈值，生成显示数据重要波动信号，表示显示数据产生了较大变化，需要进行额外注意，提高显示数据的实时性，确保获得最准确的数据，如果显示状态判定系数小于显示判定阈值，表示实时性需求较小，则生成显示数据稳定信号，将显示数据的显示属性调整为静态显示，表示显示数据以静态数据在显示界面上进行呈现，降低显示数据的更新频率，减少了资源的占用，节省了电池电量。

当生成信号为显示数据重要波动信号时，将显示属性调整强动态显示，若将显示数据的显示属性调整为强动态显示意味着显示数据以实时分析或其他动态方式进行数据的更新，说明了显示数据具有较高的实时性需求，增加了用户对实时信息的获取准确率。

当智能穿戴设备需要在显示界面上显示有关数据时，会发出有关数据的数据请求操作，数据请求操作可以是用户手动请求或应用程序根据某些条件自动触发的请求，从而在显示界面上呈现相应的有关数据信息。

通过设置显示数据重新分类时间段，对显示数据进行显示属性的重新分类，确保显示数据的显示属性与获取频率是动态调整的，减少显示属性为强动态显示或者静态显示的显示数据量过多，影响数据更新的准确性和显示数据实时性过高产生高资源负载和电量耗损严重，将显示属性重新分类为强动态显示、弱动态显示以及静态显示，并对显示属性为弱动态显示的显示数据继续分类分析，更改相关显示数据的显示属性与更新频率。重复显示数据重新分类过程，保持显示数据的准确性与智能手表设备的高耐用率。

需要说明的是，显示界面中的显示数据并非是特指在智能手表界面进行显示的相关数据，而是在智能手表中存在的各项数据，包括时间、心率、应用、步数、信息、电量等数据，根据用户的需求进行不同显示，如，初始的心率显示数据与温度显示数据的显示属性都为弱动态显示，用户运动过程，心率变化较大，而天气温度变化不大，根据数据变化程度进行分析后，心率显示数据的显示属性调整为强动态显示，温度显示数据的显示属性调整为静态显示，从而满足用户对心率显示数据的实时性需求和智能穿戴设备的省电需求。

在服务器上，即智能手表设备进行数据交换、请求的服务端，服务器生成各种数据，将其以图像的形式转化，然后按照时间坐标轴存储在数据库中，包括文本、图像、信息等，根据用户需求和应用程序的特性而定。

服务器根据请求的时间坐标轴信息，从数据库中检索相应时间点的数据，在时间轴上找到最接近请求时间的数据。

获取的数据以图像、文本等形式传输到智能穿戴设备，通过网络连接实现，例如，服务器将数据通过网络传送到智能穿戴设备。

本发明对智能穿戴设备的显示数据进行分类，再对显示数据的显示属性状态转变进行显示判定评估，从而明确了需要对数据显示需求，用户将获得更流畅的操作体验和更持久的设备运行，提高了用户的满意度与舒适度。

以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例，毋庸置疑，对于本领域的普通技术人员，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此，上述附图和描述在本质上是说明性的，不应理解为对本发明权利要求保护范围的限制。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种基于智能穿戴设备的数据显示方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

将进行调整的显示数据结合显示数据的场景数据需求进行二次分类，根据二次分类结果确定显示数据需要进行显示属性调整的类别，并根据调整后的显示属性调节显示数据的更新频率；

结合显示界面的显示数据交互情况，采集显示数据的显示响应信息，对显示数据的显示属性进行分类，包括：

根据显示响应信息中的数据加载请求频率和响应反馈时长值对显示数据进行类型分类；

若数据加载请求频率大于或等于第二请求系数阈值，且响应最大允许时间延迟大于或等于第二允许时间系数阈值，将显示数据的显示属性分类为静态显示，显示属性为静态显示的显示数据更新频率低；

根据显示属性的分类结果筛选出进行调整的显示数据，是将显示数据的显示属性分类为弱动态显示作为筛选条件，以进行显示数据的初次筛选；

将进行调整的显示数据结合显示数据的场景数据需求进行二次分类，根据二次分类结果确定显示数据需要进行显示属性调整的类别，包括：

数据资源占用稳定指数的获取逻辑为：获取进行数据显示时接收到的反馈数据，获取反馈数据中的内存使用率S、网络带宽占用率H、处理时长C，获取设置的预期内存使用率、预期网络带宽占用率、预期处理时长，计算得到内存使用率偏差值SW、网络带宽占用偏差值HX、处理时长偏差值SX，计算数据资源占用稳定指数，计算表达式为：；

将获取到显示数据浮动指数NCZ、数据资源占用稳定指数ZSY进行归一化分析生成显示状态判定系数，将显示状态判定系数标定为，表达式为：，式中，/>为显示状态判定系数，V₁、V₂为显示数据浮动指数NCZ、数据资源占用稳定指数ZSY的预设比例系数，且V₁、V₂均大于0；

将显示状态判定系数与显示判定阈值进行对比判定。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的数据显示方法，其特征在于：将显示状态判定系数与显示判定阈值进行对比判定，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于智能穿戴设备的数据显示方法，其特征在于：设置显示数据分类时间段，对显示数据进行显示属性的重新分类，将显示属性重分类为强动态显示、弱动态显示以及静态显示，并对显示属性为弱动态显示的显示数据再次重复的分类分析，调整显示数据的显示属性与更新频率。