JP6765365B2 - 単一の感知点からの電気デバイスのユーザ駆動動作状態の検出 - Google Patents

Description

（関連出願への相互参照）
本出願は、２０１４年９月４日に出願された米国仮出願番号第６２／０４６，０３７号、および２０１４年１１月２６日に出願された米国仮出願第６２／０８５，０８０号に基づく利益を主張している。米国仮出願番号第６２／０４６，０３７号および第６２／０８５，０８０号は、それらの全体が本明細書中に参考として援用される。

（技術分野）
本開示は、概して、感知電子デバイスに関し、より具体的には、電子デバイスの動作状態を検出することに関する。

（背景）
電化製品の使用を検出および分類するための多くの現在のアプローチは、各電気デバイスがデバイスの状態（例えば、デバイスのオンおよびオフ）の変化を探す専用センサを有する、分散モデルを採用する。デバイスレベルの感知は、概して、時間がかかり、高価な設置および保守を要求する。マイクロホン、加速度計、およびビデオカメラが構造全体を通して配置され、電化製品活動を検出する、間接感知技法もまた、使用されている。そのような技法は、概して、高価な設置および保守を要求し、また、家庭環境においてプライバシー問題を引き起こし得る。電子デバイスによって生産される電磁干渉に基づいて、単一の感知点から電子デバイスの存在を感知するための技法が、概して、電子デバイスのオンまたはオフ状態を検出することができる。

種々の実施形態は、電気アウトレットに結合されるように構成される感知デバイスを含む装置を含む。感知デバイスは、感知デバイスが電気アウトレットに結合されると、電気アウトレットを介して電気雑音を受信するように構成される、データ取得受信機を含むことができる。電気アウトレットは、電力インフラストラクチャに電気的に結合されることができる。１つまたはそれを上回る電気デバイスが、電力インフラストラクチャに結合されることができ、電力インフラストラクチャ上で電気雑音の少なくとも一部を生成することができる。データ取得受信機は、電気雑音を１つまたはそれを上回る第１のデータ信号に変換するように構成されることができる。本装置はまた、算出ユニットのプロセッサ上で起動するように構成される、処理モジュールを含むこともできる。感知デバイスは、算出ユニットと通信することができる。処理モジュールはさらに、１つまたはそれを上回る第１のデータ信号を少なくとも部分的に使用して、１つまたはそれを上回る電気デバイスのそれぞれの２つまたはそれを上回る動作状態のそれぞれを識別するように構成されることができる。１つまたはそれを上回る電気デバイスの各電気デバイスの２つまたはそれを上回る動作状態は、電気デバイスが電力オン状態にあるとき、電気デバイスのそれぞれ異なるユーザ駆動動作状態であり得る。

いくつかの実施形態は、電気アウトレットに結合される感知デバイスにおいて、電気アウトレットを介して電気雑音を捕捉するステップを含む方法を含む。電気アウトレットは、電力インフラストラクチャに結合されることができる。１つまたはそれを上回る電気デバイスが、電力インフラストラクチャに結合されることができ、電力インフラストラクチャ上で電気雑音の少なくとも一部を生成することができる。本方法はまた、感知デバイスにおいて、電気雑音を１つまたはそれを上回る第１のデータ信号に変換するステップを含むこともできる。本方法は、加えて、感知デバイスから算出ユニットに１つまたはそれを上回る第１のデータ信号を伝送するステップを含むことができる。本方法はさらに、算出ユニットの処理モジュールにおいて、１つまたはそれを上回る第１のデータ信号を少なくとも部分的に使用して、１つまたはそれを上回る電気デバイスのそれぞれの２つまたはそれを上回る動作状態のそれぞれを識別するステップを含むことができる。１つまたはそれを上回る電気デバイスの各電気デバイスの２つまたはそれを上回る動作状態は、電気デバイスが電力オン状態にあるとき、電気デバイスのそれぞれ異なるユーザ駆動動作状態であり得る。

電力線上の電力が、電気雑音を含み得る。電力インフラストラクチャ上に存在する電気雑音は、電力インフラストラクチャに電気的に結合される、電気デバイスの動作によって引き起こされ得る。このタイプの電気雑音は、電磁干渉（ＥＭＩ）と呼ばれる。ＥＭＩは、２つのタイプ、すなわち、過渡雑音および連続雑音に分類されることができる。いくつかの実施形態では、電気デバイスがオンにされたときに生じる連続または過渡電気雑音は、いくつかの交流電気サイクル（例えば、米国では、１つの交流電気サイクルは、６０分の１秒である）後の電気雑音と同一の形状ではない。例えば、コンパクト蛍光灯電球（ＣＦＬ）の電気雑音は、ＣＦＬが暖機している間、いくつかの交流電気サイクルにわたって１つの形状を有し、次いで、電気雑音の形状は、ＣＦＬが暖機した後に第２の形状に変化する。別の実施例では、ＤＣ（直流）モータが、連続雑音を有し、ＤＣモータの連続雑音は、数マイクロ秒しか持続することができないが、ＤＣモータが起動している間、交流電気サイクル毎に繰り返し得る。

過渡雑音は、これが観察され得る短い持続時間によって特徴付けられ、概して、数十ナノ秒から数ミリ秒である。一方、連続雑音（すなわち、実質的に連続的な雑音）は、電気デバイスが動作する限り観察されることができる。多くの実施形態では、本明細書に使用されるような「連続雑音」は、反復的、連続的、中断されていない、または繰り返される雑音を意味することができる。同一または異なる実施形態では、雑音中のパターンが交流サイクル毎に繰り返される場合、または電気デバイスが動作している間に電気雑音信号が停止することなく観察される場合、雑音は、連続的であり得る。１つの交流サイクル中断が雑音中に生じる場合でも、雑音は、依然として連続雑音であると見なされることができる。

いくつかの実施例では、連続電気雑音は、１つの交流電気サイクルを上回る時間の長さにわたって、電力線上で識別可能であり得る。別の実施例では、連続電気雑音は、１つの交流サイクルを下回る時間の長さにわたって識別可能であり得るが、電気信号は、３つまたはそれを上回る交流電気サイクルにおいて繰り返される。別の実施例では、連続電気雑音は、約１０ミリ秒を上回る時間の長さにわたって、電力線上で識別可能である電気信号であり得る。別の実施例では、連続電気雑音は、約５０ミリ秒を上回る時間の長さにわたって、電力線上で識別可能である電気信号であり得る。さらに他の実施例では、連続電気雑音は、約１秒を上回る時間の長さにわたって、電力線上で識別可能である電気信号であり得る。またさらなる実施例では、連続電気雑音は、約１０秒を上回る時間の長さにわたって、電力線上で識別可能である電気信号であり得る。

過渡雑音および連続雑音の両方は、狭い周波数帯域内に集中するか、またはより広い帯域幅（すなわち、広帯域雑音）にわたって拡散されるかのいずれかであり得る。ＣＦＬは、電力線インフラストラクチャとのその電気結合に起因して、電力線にわたって伝導される連続雑音を生成する、電気デバイスの例である。構造の電気分配システムが、構造の回路遮断器パネルで並列に相互接続されるため、伝導されるＥＭＩは、構造の電線インフラストラクチャ全体を通して、所与の電気デバイスから広く伝搬する。

電気および電化製品の使用情報は、多くの場合、家庭内の人間活動の性質を示し得る。例えば、掃除機、電子レンジ、および台所電化製品の使用を感知することは、人物の現在の活動に洞察を与えることができる。各電化製品にセンサを投入する代わりに、感知技法は、電化製品使用がある環境の既存の電力インフラストラクチャにおけるその発現によって感知され得るという考えに基づき得る。ＥＭＩを感知する他のアプローチは、概して、電化製品のオンまたはオフ状態のみを検出し、これは、どの電化製品が使用されているかを検出することを可能にするが、どのように電化製品が使用されているかを検出することは可能にしない。

いくつかの実施形態では、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、家屋等の構造内の単一感知点から電子デバイスの動作状態を推測するために使用されることができる。電子デバイスが動作しているとき、これは、その動作状態（例えば、絨毯対硬質木材床上での掃除機がけ）に基づいて時変である、電磁干渉（ＥＭＩ）を生成する。このＥＭＩ雑音は、電力線に結合され、構造（例えば、家屋）内の壁アウトレットに取り付けられた単一感知ハードウェアから検出されることができる。いくつかの実施形態では、デバイスの回路の領域知識が、半教師付きモデル訓練のために使用され、面倒な標識化プロセスを回避することができる。

物理的世界における人間活動を感知、モデル化、および推測する能力は、普及しているコンピューティングにおいて重要な課題のままである。インフラストラクチャ仲介感知（ＩＭＳ）が、人間活動の低コストかつ目立たない感知のための一方法として提案されている。ＩＭＳは、人間活動（例えば、掃除機がけ、電子レンジの使用、または飲料の混合）がある環境の既存のインフラストラクチャ（例えば、家庭の水、電気、およびＨＶＡＣインフラストラクチャ）におけるその発現によって感知され、それによって、ある環境内のあらゆる場所にセンサを設置する必要性を低減させ得るという考えに基づく。ＩＭＳの例は、単一のプラグインセンサを使用して、電力線上の過渡電気雑音徴候をフィンガプリンティングすることによって、電気アクティブ化または脱アクティブ化イベントを検出する能力である。本技法は、家庭内の現代の電子デバイスによって生産されるＥＭＩを利用して改良された。単一感知点から、電子デバイスの存在は、それらのデバイスの周波数領域ＥＭＩ徴候を訓練することによって推測されることができる。これらの技法は、概して、電子デバイスのオンまたはオフ状態のみを検出することができる。

連続的時変ＥＭＩが、デバイスがどのように使用されているか、およびデバイスがどの状態にあり得るかに関する付加的情報を提供し、活動認識およびエネルギー分化のためのより詳細な情報を提供することができる。いくつかの実施形態では、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、ガウシアンフィッティングおよび教師付き学習とは異なり得、代わりに、半教師付き学習のためにデバイスの回路の領域知識を活用し、分類子を訓練するための努力を低減させることができる。多くの実施形態では、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、構造（例えば、家屋）内の任意の場所に設置され得る、単一感知点を通して電子デバイスの動作状態を検出することができる。本明細書に説明されるシステムおよび方法は、電化製品の動作状態を推定するために電気雑音を活用することができる。電子デバイスは、それらが動作しているとき、ＥＭＩをもたらし得る。電子デバイスが異なる状態（例えば、高ＣＰＵ負荷対低ＣＰＵ負荷）で、または可変条件（例えば、絨毯対硬質木材床上での掃除機の使用）下で動作するとき、電子デバイスによって生成されるＥＭＩは、対応するユーザ駆動動作状態に基づいて、示差的に変動する。多くの実施形態では、電化製品の種々の異なる動作状態は、時変ＥＭＩに基づいて識別されることができる。電子デバイスの回路モデルおよび半教師付きクラスタリングの領域知識が、状態推定のために使用されることができ、これは、データ上の面倒な標識化プロセスの必要性を不要にすることができる。モデル訓練のための前提としてのこの領域知識の使用は、膨大な量の標識化データを要求しないため、訓練努力を有意に低減させることができる。多くの実施形態では、電気活性化または脱活性化イベント検出のための静的ＳＭＰＳベースのＥＭＩ等の静的連続ＥＭＩに焦点を当てる技法と異なり、機械的スイッチング（例えば、掃除機）、電子的スイッチング（例えば、ラップトップ）、およびその組み合わせ（例えば、ヘアドライヤ）回路によって誘起される時変ＥＭＩが、電子デバイスの動作状態を検出するために使用されることができる。

電化製品の動作状態を検出および識別することは、種々の用途に有益であり得る。例えば、これらの精細な電気特性は、電気活性化または脱活性化イベント検出のために静的連続ＥＭＩに焦点を当てる従来技術において使用される静的特徴よりも豊富な特徴セットを提供することができ、正確なエネルギー分化を達成するために採用されることができる。加えて、電気特性の状態変化は、人間の挙動を示すことができ、活動推測検出において使用されることができる。例えば、ある家庭の２人の住人は、全く異なるようにヘアドライヤを使用し得る。その人々のそれぞれの使用パターンにおける動作状態を検出することによって、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、異なる個人によるエネルギー使用を識別することができる。加えて、本明細書に説明されるシステムおよび方法はまた、既知の状態の変化を観察するか、または新しい異常な動作状態の存在を検出することによって、機械故障の発見のために使用されることもできる。状態を検出することは、これらの用途を実現するために重要なステップであり得る。
より特定すれば、本明細書は以下の項目に関する構成を記載している。
（項目１）
装置であって、
電気アウトレットに結合されるように構成される、感知デバイスであって、
上記感知デバイスが上記電気アウトレットに結合されると、上記電気アウトレットを介して電気雑音を受信するように構成される、データ取得受信機であって、上記電気アウトレットは、電力インフラストラクチャに電気的に結合され、１つまたはそれを上回る電気デバイスが、上記電力インフラストラクチャに結合され、上記電力インフラストラクチャ上の上記電気雑音の少なくとも一部を生成し、上記電気雑音を１つまたはそれを上回る第１のデータ信号に変換するように構成される、データ取得受信機を備える、感知デバイスと、
算出ユニットのプロセッサ上で起動するように構成され、上記感知デバイスは、上記算出ユニットと通信する、処理モジュールと、を備え、上記処理モジュールはさらに、上記１つまたはそれを上回る第１のデータ信号を少なくとも部分的に使用して、上記１つまたはそれを上回る電気デバイスのそれぞれの２つまたはそれを上回る動作状態のそれぞれを識別するように構成され、
上記１つまたはそれを上回る電気デバイスの各電気デバイスの２つまたはそれを上回る動作状態は、上記電気デバイスが電力オン状態にあるとき、上記電気デバイスのそれぞれ異なるユーザ駆動動作状態である、装置。
（項目２）
上記電気雑音は、
上記２つまたはそれを上回る動作状態の第１の動作状態に対応する、第１の期間中の上記電力インフラストラクチャ上の第１の識別可能電気雑音と、
上記２つまたはそれを上回る動作状態の第２の動作状態に対応する、第２の期間中の上記電力インフラストラクチャ上の第２の識別可能電気雑音と、を含み、上記処理モジュールはさらに、上記第１の識別可能電気雑音を上記第２の識別可能電気雑音と区別し、上記１つまたはそれを上回る電気デバイスのそれぞれの２つまたはそれを上回る動作状態を識別するように構成される、上記項目に記載の装置。
（項目３）
上記第１の識別可能電気雑音および上記第２の識別可能電気雑音はそれぞれ、上記電力インフラストラクチャ上の実質的に連続的な電気雑音を含み、
上記実質的に連続的な電気雑音は、（ａ）１つの交流電気サイクルを上回る第１の時間の長さにわたって、上記電力インフラストラクチャ上で識別可能である第１の電気雑音と、（ｂ）１つの交流電気サイクルを下回る第２の時間の長さにわたって、上記電力インフラストラクチャ上で識別可能である第２の電気雑音とのうちの少なくとも１つを含むが、上記第２の電気雑音は、３つまたはそれを上回る交流電気サイクルにおいて繰り返される、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目４）
上記第１の期間は、少なくとも１秒であり、上記第２の期間は、少なくとも１秒である、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目５）
上記データ取得受信機は、約５．３キロヘルツを上回る電気雑音を通過させるように構成される、フィルタを備える、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目６）
上記処理モジュールはさらに、上記１つまたはそれを上回る第１のデータ信号の抽出されたフレームのそれぞれから特徴を抽出するように構成され、
上記特徴は、
上記抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉の平均の大きさ、最大の大きさ、または最小の大きさのうちの少なくとも１つと、
上記抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉の平均周波数、最大周波数、または最小周波数のうちの少なくとも１つと、
上記抽出されたフレームのそれぞれの２つの優勢な電磁干渉ピーク間の周波数ギャップまたは上記抽出されたフレームのそれぞれの全体平均の大きさのうちの少なくとも１つと、を含む、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目７）
上記特徴は、
上記抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉の平均の大きさ、最大の大きさ、および最小の大きさと、
上記抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉の平均周波数、最大周波数、および最小周波数と、
上記抽出されたフレームのそれぞれの２つの優勢な電磁干渉ピーク間の周波数ギャップと、
上記抽出されたフレームのそれぞれの全体平均の大きさと、を含む、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目８）
上記処理モジュールはさらに、上記抽出されたフレームのそれぞれから抽出された特徴に基づいて、期待値最大化クラスタリングアルゴリズムを使用して、上記電気雑音を上記１つまたはそれを上回る電気デバイスの各電気デバイスの２つまたはそれを上回る動作状態に分類するように構成される、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目９）
上記１つまたはそれを上回る電気デバイスは、それぞれ、２つまたはそれを上回る異なる回転速度に手動で切り替えられるように構成される、１つまたはそれを上回るモータベースの電化製品を含み、
上記１つまたはそれを上回るモータベースの電化製品の２つまたはそれを上回る動作状態はそれぞれ、上記２つまたはそれを上回る異なる回転速度のうちの異なるものに対応する、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目１０）
上記１つまたはそれを上回るモータベースの電化製品は、ミキサまたはフードミキサのうちの少なくとも１つを含む、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目１１）
上記１つまたはそれを上回る電気デバイスは、モータベースの掃除機から成り、
上記２つまたはそれを上回る動作状態の第１の動作状態が、絨毯上で上記モータベースの掃除機をアイドリングすることに対応し、
上記２つまたはそれを上回る動作状態の第２の動作状態が、上記絨毯上で上記モータベースの掃除機を移動させることに対応し、
上記２つまたはそれを上回る動作状態の第３の動作状態が、硬質床上で上記モータベースの掃除機を使用することに対応する、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目１２）
上記１つまたはそれを上回る電気デバイスは、それぞれ、発振器を備え、それぞれ、２つまたはそれを上回る異なるスイッチング周波数において動作するように構成される、１つまたはそれを上回るＳＭＰＳベースの電化製品を含み、
上記２つまたはそれを上回る動作状態はそれぞれ、上記２つまたはそれを上回る異なるスイッチング周波数のうちの異なるものに対応する、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目１３）
上記１つまたはそれを上回るＳＭＰＳベースの電化製品は、中央処理ユニットを備えるコンピュータを含み、
上記２つまたはそれを上回るスイッチング周波数はそれぞれ、上記中央処理ユニットの異なる負荷に対応する、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目１４）
上記１つまたはそれを上回るＳＭＰＳベースの電化製品は、テレビを含み、
上記２つまたはそれを上回る異なるスイッチング周波数の第１の周波数が、上記テレビ上でテレビチャンネルを表示することに対応し、
上記２つまたはそれを上回る異なるスイッチング周波数の第２の周波数が、上記テレビの過渡チャンネル変更動作に対応する、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目１５）
上記１つまたはそれを上回る電気デバイスは、それぞれ、２つまたはそれを上回る異なるスイッチ抵抗負荷を備える、１つまたはそれを上回る電化製品を含み、
上記２つまたはそれを上回る動作状態はそれぞれ、上記２つまたはそれを上回る異なるスイッチ抵抗負荷のうちの異なるものに対応する、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目１６）
上記１つまたはそれを上回る電化製品は、ヘアドライヤまたはファンヒータのうちの少なくとも１つを含む、上記項目のいずれかに記載の装置。
（項目１７）
方法であって、
電気アウトレットに結合される感知デバイスにおいて、上記電気アウトレットを介して電気雑音を捕捉するステップであって、上記電気アウトレットは、電力インフラストラクチャに結合され、１つまたはそれを上回る電気デバイスが、上記電力インフラストラクチャに結合され、上記電力インフラストラクチャ上の上記電気雑音の少なくとも一部を生成する、ステップと、
上記感知デバイスにおいて、上記電気雑音を１つまたはそれを上回る第１のデータ信号に変換するステップと、
上記感知デバイスから算出ユニットに上記１つまたはそれを上回る第１のデータ信号を伝送するステップと、
上記算出ユニットの処理モジュールにおいて、１つまたはそれを上回る第１のデータ信号を少なくとも部分的に使用して、上記１つまたはそれを上回る電気デバイスのそれぞれの２つまたはそれを上回る動作状態のそれぞれを識別するステップと、を含み、
上記１つまたはそれを上回る電気デバイスの各電気デバイスの上記２つまたはそれを上回る動作状態は、上記電気デバイスが電力オン状態にあるとき、上記電気デバイスのそれぞれ異なるユーザ駆動動作状態である、方法。
（項目１８）
上記電気雑音は、
上記２つまたはそれを上回る動作状態の第１の動作状態に対応する、第１の期間中の上記電力インフラストラクチャ上の第１の識別可能電気雑音と、
上記２つまたはそれを上回る動作状態の第２の動作状態に対応する、第２の期間中の上記電力インフラストラクチャ上の第２の識別可能電気雑音と、を含み、
上記２つまたはそれを上回る動作状態のそれぞれを識別するステップは、上記第１の識別可能電気雑音を上記第２の識別可能電気雑音と区別し、上記１つまたはそれを上回る電気デバイスのそれぞれの２つまたはそれを上回る動作状態を識別することを含む、上記項目に記載の方法。
（項目１９）
上記第１の識別可能電気雑音および上記第２の識別可能電気雑音はそれぞれ、上記電力インフラストラクチャ上の実質的に連続的な電気雑音を含み、
上記実質的に連続的な電気雑音は、（ａ）１つの交流電気サイクルを上回る第１の時間の長さにわたって、上記電力インフラストラクチャ上で識別可能である第１の電気雑音と、（ｂ）１つの交流電気サイクルを下回る第２の時間の長さにわたって、上記電力インフラストラクチャ上で識別可能である第２の電気雑音とのうちの少なくとも１つを含むが、上記第２の電気雑音は、３つまたはそれを上回る交流電気サイクルにおいて繰り返される、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２０）
上記第１の期間は、少なくとも１秒であり、上記第２の期間は、少なくとも１秒である、
上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２１）
上記感知デバイスは、約５．３キロヘルツを上回る電気雑音を通過させるように構成されるフィルタを備える、データ取得受信機を含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２２）
上記１つまたはそれを上回る第１のデータ信号を少なくとも部分的に使用して、上記１つまたはそれを上回る電気デバイスのそれぞれの２つまたはそれを上回る動作状態のそれぞれを識別するステップは、上記処理モジュールにおいて、上記１つまたはそれを上回る第１のデータ信号の抽出されたフレームのそれぞれから特徴を抽出することを含み、
上記特徴は、
上記抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉の平均の大きさ、最大の大きさ、または最小の大きさのうちの少なくとも１つと、
上記抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉の平均周波数、最大周波数、または最小周波数のうちの少なくとも１つと、
上記抽出されたフレームのそれぞれの２つの優勢な電磁干渉ピーク間の周波数ギャップまたは上記抽出されたフレームのそれぞれの全体平均の大きさのうちの少なくとも１つと、を含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２３）
上記特徴は、
上記抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉の平均の大きさ、最大の大きさ、および最小の大きさと、
上記抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉の平均周波数、最大周波数、および最小周波数と、
上記抽出されたフレームのそれぞれの２つの優勢な電磁干渉ピーク間の周波数ギャップと、
上記抽出されたフレームのそれぞれの全体平均の大きさと、を含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２４）
上記１つまたはそれを上回る第１のデータ信号を少なくとも部分的に使用して、上記１つまたはそれを上回る電気デバイスのそれぞれの２つまたはそれを上回る動作状態のそれぞれを識別するステップは、上記処理モジュールにおいて、上記抽出されたフレームのそれぞれから抽出された特徴に基づいて、期待値最大化クラスタリングアルゴリズムを使用して、上記電気雑音を上記１つまたはそれを上回る電気デバイスの各電気デバイスの２つまたはそれを上回る動作状態に分類することを含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２５）
上記１つまたはそれを上回る電気デバイスは、それぞれ、２つまたはそれを上回る異なる回転速度に手動で切り替えられるように構成される、１つまたはそれを上回るモータベースの電化製品を含み、
上記１つまたはそれを上回るモータベースの電化製品の２つまたはそれを上回る動作状態はそれぞれ、上記２つまたはそれを上回る異なる回転速度のうちの異なるものに対応する、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２６）
上記１つまたはそれを上回るモータベースの電化製品は、ミキサまたはフードミキサのうちの少なくとも１つを含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２７）
上記１つまたはそれを上回る電気デバイスは、モータベースの掃除機を含み、
上記２つまたはそれを上回る動作状態の第１の動作状態が、絨毯上で上記モータベースの掃除機をアイドリングすることに対応し、
上記２つまたはそれを上回る動作状態の第２の動作状態が、上記絨毯上で上記モータベースの掃除機を移動させることに対応し、
上記２つまたはそれを上回る動作状態の第３の動作状態が、硬質床上で上記モータベースの掃除機を使用することに対応する、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２８）
上記１つまたはそれを上回る電気デバイスは、それぞれ、発振器を備え、それぞれ、２つまたはそれを上回る異なるスイッチング周波数において動作するように構成される、１つまたはそれを上回るＳＭＰＳベースの電化製品を含み、
上記２つまたはそれを上回る動作状態はそれぞれ、上記２つまたはそれを上回る異なるスイッチング周波数のうちの異なるものに対応する、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２９）
上記１つまたはそれを上回るＳＭＰＳベースの電化製品は、中央処理ユニットを備えるコンピュータを含み、
上記２つまたはそれを上回るスイッチング周波数はそれぞれ、上記中央処理ユニットの異なる負荷に対応する、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目３０）
上記１つまたはそれを上回るＳＭＰＳベースの電化製品は、テレビを含み、
上記２つまたはそれを上回る異なるスイッチング周波数の第１の周波数が、上記テレビ上でテレビチャンネルを表示することに対応し、
上記２つまたはそれを上回る異なるスイッチング周波数の第２の周波数が、上記テレビの過渡チャンネル変更動作に対応する、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目３１）
上記１つまたはそれを上回る電気デバイスは、それぞれ、２つまたはそれを上回る異なるスイッチ抵抗負荷を備える、１つまたはそれを上回る電化製品を含み、
上記２つまたはそれを上回る動作状態はそれぞれ、上記２つまたはそれを上回る異なるスイッチ抵抗負荷のうちの異なるものに対応する、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目３２）
上記１つまたはそれを上回る電化製品は、ヘアドライヤまたはファンヒータのうちの少なくとも１つを含む、上記項目のいずれかに記載の方法。

実施形態のさらなる説明を促進するために、以下の図面が、提供される。

図１は、第１の回転配向における、整流子を伴うモータの概略図を例証する。 図２は、第２の回転配向における、図１の整流子を伴う図１のモータの概略図を例証する。 図３は、モータを有するミキサが異なる速度で動作するときに変動するＥＭＩの時間−周波数表現を例証する。 図４は、掃除機が家庭の絨毯および硬質木材床上で使用されたときに変動するＥＭＩの時間−周波数表現を例証する。 図５は、スイッチモード電力供給源（ＳＭＰＳ）のブロック図を例証する。 図６は、その中央処理ユニット（ＣＰＵ）がアイドル、中負荷、および高負荷で動作するラップトップの時変ＥＭＩの時間−周波数表現を例証する。 図７は、ＴＶが１つのチャンネルから別のチャンネルに切り替えられるときのそのＥＭＩ信号の時間−周波数表現を例証する。 図８は、１つは熱気を生成し（すなわち、高温モード）、１つは冷気を生成する（すなわち、冷モード）ための２つのモードを有する、ヘアドライヤの簡略化概略図を例証する。 図９は、ヘアドライヤが冷モードから高温モードに切り替わるときの時変ＥＭＩの時間−周波数表現を例証する。 図１０は、第１の実施形態による、例示的電気動作状態検出デバイス１０００の図を例証する。 図１１は、第１の実施形態による、図１０の電気動作状態検出デバイスを含む例示的システムのブロック図を例証する。 図１２は、第１の実施形態による、図１１のデータ取得受信機の部分的回路図を例証する。 図１３は、別の実施形態による、動作状態検出のプロセスのための処理パイプラインを例証する。 図１４は、ＦＦＴベクトルの合計をプロットする正規化された大きさの例示的グラフ（上）と、上のグラフの一次微分を表示する例示的グラフ（下）とを含む、電気的イベントを検出するためのグラフを例証する。 図１５は、１１５ｋＨｚ〜１４５ｋＨｚの過渡ＥＭＩを表示する、ＴＶに関する過渡走査式ＥＭＩの時間−周波数表現を例証する。 図１６は、完全高負荷洗浄サイクルにおける積層式洗濯機の電流負荷のグラフを例証する。 図１７は、完全洗浄サイクルにおける食器洗浄機の電流負荷のグラフを例証する。 図１８は、別の実施形態による、ある方法のためのフローチャートを例証する。 図１９は、図１０−１１の算出ユニットの少なくとも一部の実施形態を実装するために好適である、コンピュータシステムを例証する。 図２０は、図１９のコンピュータシステムのシャーシの内側の回路基板内に含まれる要素の例の代表的ブロック図を例証する。

例証を簡易化および明確化するために、図面の図は、構造の一般的様式を例証し、周知の特徴ならびに技法の説明および詳細が、本開示を不必要に不明瞭にすることを回避するために省略されてもよい。加えて、図面の図における要素は、必ずしも、縮尺通りに描かれていない。例えば、図における要素のいくつかの寸法は、本開示の実施形態の理解を改善することに役立つように、他の要素と比較して誇張されてもよい。異なる図における同様の参照番号は、同様の要素を表す。

存在する場合、説明および請求項における用語「第１」、「第２」、「第３」、「第４」、および同等物は、必ずしも、特定の連続的または時間的順序を説明するためではなく、類似する要素間を区別するために使用される。そのように使用される用語は、本明細書に説明される実施形態が、例えば、本明細書に例証または別様に説明されるもの以外の順番で動作することが可能であるように、適切な状況下で置換可能であることを理解されたい。さらに、用語「〜を含む」および「〜を有する」、ならびにそれらの任意の変形例は、要素のリストを備えるプロセス、方法、システム、物品、デバイス、または装置が、必ずしも、それらの要素に限定されず、そのようなプロセス、方法、システム、物品、デバイス、または装置に明示的に列挙されない、または固有ではない他の要素を含み得るように、非排他的な包含物を網羅することが意図される。

存在する場合、説明および請求項における用語「左」、「右」、「前部」、「後部」、「上部」、「底部」、「上」、「下」、および同等物は、必ずしも、永久的な相対位置を説明するためではなく、説明を目的として使用される。そのように使用される用語は、本明細書に説明される製造の装置、方法、および／または物品の実施形態が、例えば、本明細書に例証または別様に説明されるもの以外の配向で動作することが可能であるように、適切な状況下で置換可能であることを理解されたい。

用語「結合する（ｃｏｕｐｌｅ）」、「結合される（ｃｏｕｐｌｅｄ）」、「結合する（ｃｏｕｐｌｅｓ）」、「結合している（ｃｏｕｐｌｉｎｇ）」、および同等物は、広く理解されるべきであり、２つまたはそれを上回る要素を機械的および／または別様に接続することを指す。２つまたはそれを上回る電気要素が、電気的にともに結合され、機械的または別様にともに結合されない場合がある。結合は、任意の時間の長さ、例えば、永久的または半永久的または瞬間的のみであってもよい。「電気結合」および同等物は、広く理解されるべきであり、全てのタイプの電気結合を含む。単語「結合される（ｃｏｕｐｌｅｄ）」および同等物の近傍における単語「可撤式に」、「可撤性」、および同等物の不在は、当該結合等が可撤性であるかどうかを意味しない。

本明細書に定義されるように、２つまたはそれを上回る要素は、それらが同一の材料片から成る場合、「一体」である。本明細書に定義されるように、２つまたはそれを上回る要素は、それぞれが異なる材料片を含む場合、「非一体」である。

本明細書に定義されるように、「約」は、いくつかの実施形態では、記載される値の±１０％以内を意味することができる。他の実施形態では、「約」は、記載される値の±５％以内を意味することができる。さらなる実施形態では、「約」は、記載される値の±３％以内を意味することができる。さらに他の実施形態では、「約」は、記載される値の±１％以内を意味することができる。

（時変ＥＭＩのタイプ）
連続雑音の形態における種々のタイプのＥＭＩが、電化製品によって、それらの動作および内部電子機器に基づいて生産され得る。種々のタイプの時変ＥＭＩが、電化製品によって、電化製品の内部動作状態の変化に基づいて、または電化製品の異なる物理的使用に基づいて生成され得る。

（Ａ．モータベースの電化製品に関するＥＭＩ）
掃除機、ミキサ、およびフードミキサ等の種々の家庭用電化製品が、モータを使用する。整流子モータが、比較的に低い電力消費で高い回転速度をもたらすため、エネルギー効率的である。しかしながら、ブラシと整流子との間の機械的スイッチング機構に起因して、それらは、典型的には、強いＥＭＩを生成する。図１は、第１の回転配向における、整流子１３０を伴うモータ１００の概略図を例証する。図２は、第２の回転配向における、整流子１３０を伴うモータ１００の概略図を例証する。モータ１００は、３スロット、２極ブラシモータであり得る。モータ１００は、３つの整流子スロット１３１、１３２、および１３３を有する整流子１３０を含むことができる。モータ１００はまた、３つの電磁石１２１、１２２、および１２３を含むことができ、そのそれぞれは、２つの極（例えば、北および南）を有するように作製され得る鉄棒であり得、これらは、鉄棒周囲の電流に基づいて、オンもしくはオフにされる、または切り替えられることができる。２つのブラシ１１１（正の回路極性）および１１２（負の回路極性）が、整流子スロット（例えば、１３１−１３３）を介して回路に電流を供給するように使用されることができる。モータ１００が動作しているとき、ブラシ（例えば、１１１、１１２）によって供給された、整流子スロット（例えば、１３１−１３３）からの電流が、電磁石（１２１−１２３）内に磁場を誘起することができる。図１では、電磁石１２３は、これを通って流れる電流が存在しないため、いずれの磁場も形成しない。モータ１００は、回転力を生成するために、各側に２つの永久磁石１１０および１１３を含むことができる。図１では、電磁石１２１は、永久磁石１１０によって引きつけられる一方、電磁石１２２は、永久磁石１１０からはじかれ、整流子１３０に時計回りの力を生成する。整流子スロット１３１−１３３とブラシ１１１および１１２との間の接触を開閉することは、伝導される電磁石（１２１−１２３）の極を切り替えさせ、整流子１３０を一貫して時計回りに回転させる。例えば、図２に示されるように、電磁石１２１は、これを通って流れる電流が存在しないため、いずれの磁場も形成しない。電磁石１２２は、永久磁石１１３に引きつけられ、電磁石１２３は、永久磁石１１３によってはじかれ、整流子１３０を一貫して時計回りに回転させ、整流子スロット（例えば、１３１−１３３）がブラシ（例えば、１１１−１１２）間の接触を開閉するとき、ＥＭＩを生成する。高効率モータは、典型的には、２１〜２５個の整流子スロット等のより多くの整流子スロット、ならびに付加的ブラシを有し、これは、より強いトルクをもたらすことができる。

（１．機械的スイッチングに起因して整流するＥＭＩ）
モータＥＭＩが、機械的スイッチング現象によって引き起こされる。モータが回転するにつれて、整流子（例えば、１３０）とブラシ（例えば、１１１、１１２）との間の接触を開閉する作用は、整流子スロットの数によって乗算されたモータの回転速度において周期的な電流スパイクをもたらす。つまり、ＥＭＩは、モータの回転速度の高調波において出現する。例えば、２１個のスロットおよび４６０ＲＰＳ（１秒あたり回転数）の回転速度を伴うモータは、２１×４６０＝９６６０Ｈｚ（ヘルツ）において電流スパイクをもたらし、これは、同一の周波数のＥＭＩとして現れる。整流ＥＭＩと呼ばれるこのタイプのＥＭＩは、主に電力線ネットワークを経由する伝導を通して伝搬し、また、少量の放射エミッションももたらす。モータがオンにされると、規定された動作速度に到達するために１〜２秒かかる。この加速持続時間は、以下に説明される図３および４に示されるように、「ランプアップ」ＥＭＩとして出現する。加えて、ブラシ−整流子端子間に、電気抵抗が存在する。これらのインピーダンスは、モータの回転に影響を及ぼし、基本周波数の近傍に比較的に弱いＥＭＩを引き起こす。多くの実施形態では、これらのＥＭＩは、モータの動作状態を推定するための特徴として検出および活用されることができる。

（２．異なる回転速度における時変ＥＭＩ）
転換するＥＭＩが、モータの回転速度の高調波において出現する。モータが異なる速度において動作するとき、ＥＭＩは、固有の周波数において順に出現する。図３は、モータ１００（図１−２）に類似し得るモータを有する、ミキサ、具体的には、Ｃｕｉｓｉｎａｒｔ ＰｏｗｅｒＢｌｅｎｄ６００が異なる速度において動作するとき、変動するＥＭＩの時間−周波数表現３００を例証する。ミキサが約４秒の時間においてオンになった後、図３における約５秒〜１０秒の時間における第１の持続時間にわたって、ミキサは、比較的に低速度（速度２）で起動し、およそ６ｋＨｚ（キロヘルツ）においてＥＭＩをもたらした。これが第２の持続時間にわたってより高速度（速度４）に切り替わると、図３における約１０秒〜１５秒の時間において、ＥＭＩ周波数は、ミキサが約１６秒の時間においてオフにされる前に、モータの回転速度が増加するにつれて、最大７．１ｋＨｚにランプアップする。

（３．物理的使用に応答する時変ＥＭＩ）
ミキサモータがより高速度で急回転すると、ミキサ容器内の水が激しく撹拌され、エアポケットおよび液体をブレードを用いて無作為に衝突させることが観察される。この不均一な空気／液体抵抗は、ミキサの速度を変動させ、したがって、図３の速度４の区分に可視であるように、不規則に変動するＥＭＩをもたらし得る。時変ＥＭＩパターンはまた、掃除機が異なる表面上で使用されるときにも観察されることができる。図４は、掃除機、具体的には、Ｂｉｓｓｅｌ ６５８４が家庭の絨毯および硬質木材床上で使用されたときに変動するＥＭＩの時間−周波数表現４００を例証する。掃除機では、モータは、本機械から空気を排気するように急回転し、集塵容器を一時的に減圧にする。圧力を平衡にするために、掃除機外側の空気は、容器中に流れ、次いで、モータ通気口から解放される。この空気循環は、本機械中に粉塵を吸引し、本機械から空気を解放する。絨毯上で使用されているとき、モータは、絨毯によって分散された空気流に起因して、より低い不均一な速度で回転する。モータ回転の低減および擾乱は、約４秒〜５秒の時間におけるランプアップ持続時間後に起きる、図４の約５秒〜１５秒の時間に示されるように、比較的に低い周波数で変動するＥＭＩをもたらす。図４に示されるように、掃除機が絨毯上でアイドルしているときに（約５秒〜９秒の時間において）生成されるＥＭＩは、掃除機が絨毯上での作用中に使用されるときに（約９秒〜１５秒の時間において）生産されるＥＭＩと異なり得る。いったん掃除機が硬質木材床に移動すると、空気取入口は、大幅に妨げられないようになり、図４の約１６秒〜２１秒の時間において示されるように、より高い周波数において静的ＥＭＩをもたらす。

（Ｂ．ＳＭＰＳベースの電化製品に関するＥＭＩ）
ＳＭＰＳ（スイッチモード電力供給源）が、その小サイズおよび高効率に起因して、現代の電化製品において広く使用されている。伝統的なリニア電力供給源と異なり、ＳＭＰＳは、供給源を完全オンと、完全オフと、低浪費との間で切り替えることによって電力を管理する。電力供給源は非常に短い周期にわたってのみ高浪費で動作するため、これは、無駄な電力を最小限にする。図５は、ＳＭＰＳ５００のブロック図を例証する。ＳＭＰＳは、交流入力５０１を受け取り、直流出力５０６を生産することができる。ＳＭＰＳ５００は、入力整流器５０２と、スイッチ５０３と、変圧器５０４と、出力整流器５０５と、比較器５０７と、パルス幅変調（ＰＷＭ）発振器５０８とを含むことができる。多くの実施形態では、スイッチ５０３は、ＰＷＭ発振器５０８に基づいて、スイッチング周波数を制御するパストランジスタを含むことができる。供給源のサイズを低減させるために、ＳＭＰＳ５００は、数十〜数百キロヘルツで動作することができる。このスイッチング作用は、本質的に、スイッチング周波数として公知である、ＳＭＰＳ５００が異なるモード間で切り替わる周波数の近傍で強いＥＭＩを生成する。多くの実施形態では、ＳＭＰＳ（例えば、５００）によって生産される時変ＥＭＩは、ラップトップおよびテレビ（ＴＶ）等のＳＭＰＳベースの電化製品の動作状態を発見するように分析されることができる。

（１．異なるＣＰＵ負荷における時変ＥＭＩ）
ＳＭＰＳ（例えば、５００）では、出力電圧調整が、オンおよびオフ持続時間の比率を調節することによって遂行される。図５に示されるように、直流出力５０６が、比較器５０７によって基準電圧と比較され、ＰＷＭ発振器５０８のスイッチング周波数を調節する。ラップトップ等の可変負荷を伴う電化製品が、そのスイッチング周波数の近傍にＥＭＩ変動を引き起こし得る。図６は、その中央処理ユニット（ＣＰＵ）がアイドル（時間−周波数表現６１０に示される）、中負荷（時間−周波数表現６２０に示される）、および高負荷（時間−周波数表現６３０に示される）で動作する、ラップトップ、具体的には、Ａｃｅｒ Ａｓｐｉｒｅ ５７３６Ｚの時変ＥＭＩの時間−周波数表現７００を例証する。ＣＰＵが９０〜１００％等の高負荷で起動しているとき、出力電圧が急落することは、発振器をより多くのエネルギーを引き込むようにより高い周波数で動作させ、時間−周波数表現６３０に示されるように、より高い周波数および大きさにおいてＥＭＩをもたらす。アイドルおよび中負荷に関する他の２つのモードでは、時間−周波数表現６１０および６２０に示されるように、比較的に弱いが、依然として認識可能なＥＭＩが存在する。信号パターンは、異なるラップトップおよびパーソナルコンピュータ（ＰＣ）上で固有であり、これは、製造者の電力調整回路における差異によるものであり得る。多くの実施形態では、異なるコンピュータ間のこれらの一意のフィンガプリントは、製造者識別、または誤動作しているビデオカード等の差し迫ったデバイス故障を示し得る、大きい電力引込の検出等の異常検出のために使用されることができる。

（２．過渡作用によって引き起こされる時変ＥＭＩ）
別のタイプの時変ＥＭＩが、ＴＶチャンネルの切替等の過渡作用によって引き起こされる。図７は、ＴＶが１つのチャンネルから別のチャンネルに切り替えられるときのＴＶ、具体的には、Ｓｈａｒｐ ４２インチＴＶのＥＭＩ信号の時間−周波数表現７００を例証する。図７に示されるように、約１１秒〜１３秒の時間におけるグリッチまたはＥＭＩの急変が、チャンネル変更作用が実施されたときに検出される。ＴＶチューナの回路および動作のさらなる調査は、ＴＶが新しいチャンネルに切り替わると、ＴＶチューナが中心周波数をリセットし、これが発振器を短い周期にわたって異なる周波数で動作させることを示す。ＴＶは、表示されている画面内容と相関する可変ＥＭＩ信号を生産する。チャンネルスイッチからのＥＭＩ変化は、画面内容の結果としてのＥＭＩ変化とは異なる。その大きい過渡性質に起因して、多くの実施形態では、これは、確実に検出および抽出されることができる。

（Ｃ．大きい抵抗負荷を伴う電化製品に関するＥＭＩ）
ヘアドライヤおよびファンヒータ等のある電化製品が、モータだけではなく、また、大きい抵抗構成要素も採用し、熱気流を生成する。デバイスが異なるモード（例えば、冷対温対高温）で起動しているとき、抵抗負荷の変化は、モータ動作に影響を及ぼし、状態推定のために認識可能なＥＭＩパターンをもたらす。トルクスクリュードライバ等、モータ動作に影響を及ぼす他の構成要素もまた有する他の電化製品もまた、そのような認識可能なＥＭＩパターンを表示することができる。

図８は、１つは熱気を生成し（すなわち、高温モード）、１つは冷気を生成する（すなわち、冷モード）ための２つのモードを有する、ヘアドライヤ８００の簡略化概略図を例証する。ヘアドライヤ８００は、ＡＣ源８０１をＤＣ電流に整流し得る、整流器８０２を含むことができる。ヘアドライヤは、冷モードのための第１の位置８０４、または高温モードのための第２の位置８０５に切り替えられ得る、スイッチ８０３を含むことができる。ヘアドライヤ８００が第１の位置８０４においてスイッチ８０３を端子１および２に接触させることによって、冷モードで動作するとき、小さい抵抗負荷８０７（Ｒ_Ｓ）のみとモータ駆動ファン８０８とが、作動される。例えば、小さい抵抗負荷８０７（Ｒ_Ｓ）は、１０ワット（Ｗ）の電力定格抵抗器であり得る。スイッチ８０３が端子２および３に接触させることによって高温モードに切り替わると、大きい抵抗負荷８０６（Ｒ_Ｌ）が、小さい抵抗負荷８０７（Ｒ_Ｓ）と並列になり、これは、回路への合計電流負荷を増加させ、ファンの回転速度を変更する。例えば、大きい抵抗負荷８０６（Ｒ_Ｌ）は、３００Ｗの電力定格抵抗器であり得る。これらの挙動変化は、それぞれの動作状態において固有のＥＭＩパターンを誘起する。

図９は、ヘアドライヤが冷モードから高温モードに切り替わるときの時変ＥＭＩの時間−周波数表現９００を例証する。図９に示されるように、ヘアドライヤが約３秒の時間においてオンにされた後、ヘアドライヤ８００は、約３秒〜８秒の時間において冷モードで動作し、第１のＥＭＩパターンを生産し、次いで、約８秒〜１３秒の時間において高温モードで動作し、異なる第２のＥＭＩパターンを生産し、その後ヘアドライヤ８００は、約１３秒の時間においてオフにされる。

（電気動作状態検出デバイス）
図面に目を向けると、図１０は、第１の実施形態による、例示的電気動作状態検出デバイス１０００の図を例証する。図１１は、第１の実施形態による、電気動作状態検出デバイス１０００を含む例示的システム１１００のブロック図を例証する。いくつかの実施形態では、電気動作状態検出デバイス１０００は、システム１１００における１つまたはそれを上回る電気デバイス１１９０（図１１）の電気動作状態を検出するように構成されることができる。電気動作状態検出デバイス１０００はまた、システム１１００における構造の電力線インフラストラクチャ１０５０において電気デバイス１１９０（図１１）の１つまたはそれを上回る電気動作状態を検出するように構成されることもできる。多くの実施例では、電気動作状態検出デバイス１０００は、電気デバイス１１９０によって、電力線インフラストラクチャ１０５０上に置かれる時変ＥＭＩ等の連続雑音を感知し、電力線インフラストラクチャ１０５０上で電気デバイス１１９０の電気動作状態を検出することができる。システム１１００および電気動作状態検出デバイス１０００は、単に、例示的であり、本明細書に提示される実施形態に限定されない。電気動作状態検出デバイス１０００は、本明細書に具体的に描写または説明されない、多くの異なる実施形態または実施例において採用されることができる。

いくつかの実施例では、電気デバイス１１９０のうちの１つまたはそれを上回るものが種々の電気状態で動作するとき、電気デバイス１１９０のうちの１つまたはそれを上回るものは、電気デバイス１１９０のうちの１つまたはそれを上回るものによって生成される１つまたはそれを上回るＥＭＩパターンが、電気デバイス１１９０のうちの１つまたはそれを上回るものが異なる動作状態に変更されると異なるＥＭＩパターンに変化するように、時変ＥＭＩを生成する。多くの実施形態では、電気信号は、主として、例えば、５キロヘルツ〜２５０キロヘルツの範囲内であり得るが、また、電気デバイス１１９０の異なるものに対して、より高いもしくはより低い周波数範囲、および／またはより広いもしくはより狭い周波数範囲であり得る。

いくつかの実施形態では、各動作状態は、特定の電子デバイス（例えば、電化製品）が動作し得るものとは異なるモードであり得る。例えば、洗濯機は、洗浄、濯ぎ、および急回転サイクルで動作することができ、３つの動作状態を有するものとして分類されることができる。別の実施例として、洗濯機は、２つの異なる洗浄サイクル、３つの異なる濯ぎサイクル、および１つの急回転サイクル等の付加的動作状態を有することができる。動作状態の数は、状態が解釈される細分性に依存し得る、意図される用途に依存し得る、および／または電化製品の能力に依存し得る。多くの実施形態では、動作状態は、ユーザが選択可能であり得るか、および／または直接的な電化製品とのユーザ相互作用の結果としてアクティブ化もしくは脱アクティブ化されることができる。例えば、ある洗濯機では、サブ濯ぎサイクルは、それらがユーザが選択可能でない限り、固有であると見なされ得ない。多くの実施形態では、動作状態は、それらがユーザによって選択的に有効または無効にされ得る場合、固有の動作状態と見なされることができる。ある電化製品に関して、固有の動作状態が、ユーザの電化製品との直接的な相互作用の結果として存在し得る。例えば、ユーザは、コンピュータと相互作用し、低と、中と、高との間でコンピュータのプロセッサの結果として生じる負荷を変更することができる。いくつかの実施形態では、電化製品の動作状態の数は、個別的であり得る。多くの実施形態では、電化製品の動作状態の数は、２０個、１５個、１２個、１０個、９個、８個、７個、６個、５個、４個、３個、もしくは２個に等しい、またはそれよりも少なくあり得る。

いくつかの実施形態では、電気動作状態検出デバイス１０００は、電力線インフラストラクチャ１０５０（すなわち、構造内の電力線）の少なくとも１つの電気アウトレット１０５１（図１０）に結合されるように構成される少なくとも１つの感知ユニット１０１０、および／または少なくとも１つの算出ユニット１０２０を含むことができる。いくつかの実施形態では、電気動作状態検出デバイス１０００は、電力線インフラストラクチャ１０５０、電気アウトレット１０５１、または電気デバイス１１９０を含まない。異なる実施形態では、電気動作状態検出デバイス１０００はまた、算出ユニット１０２０も含まない。いくつかの実施例では、電気検出デバイス１０００は、処理モジュール１１２２（図１１）を含むことができるが、算出ユニット１０２０を含まない。

図１１に示されるように、いくつかの実施形態では、感知ユニット１０１０は、少なくとも１つのデータ取得受信機１１１１、コントローラ１１１５、通信デバイス１１１６、および／または電源１１１７を含むことができる。いくつかの実施形態では、電源１１１７は、電力をデータ取得受信機１１１１、コントローラ１１１５、および／または通信デバイス１１１６に提供するように構成されることができる。いくつかの実施形態では、通信デバイス１１１６は、無線または有線送信機等の送信機を含むことができ、情報を算出ユニット１０２０に送信するように構成されることができる。いくつかの実施形態では、コントローラ１１１５は、感知ユニット１０１０内のデータ処理および／もしくはデータフロー、ならびに／または感知ユニット１０１０の動作を制御することができる。

多くの実施形態では、算出ユニット１０２０は、通信デバイス１１２１と、処理モジュール１１２２と、記憶モジュール１１３０とを含むことができる。いくつかの実施形態では、通信デバイス１１２１は、受信機を含むことができ、情報を感知ユニット１０１０から受信するように構成されることができる。

限定的な意味で解釈されるべきではないが、電気動作状態検出デバイス１０００を使用する単純な例は、電力線インフラストラクチャ１０５０上に１つまたはそれを上回る高周波電気信号（例えば、ＥＭＩ）を生成する電気デバイス１１９０を伴う。感知ユニット１０１０は、電力線インフラストラクチャ１０５０上の高周波電気信号（例えば、連続雑音および／または時変ＥＭＩ）を検出し、高周波電気信号に関する情報を含む１つまたはそれを上回るデータ信号を作成することができる。感知ユニット１０１０は、有線および／または無線通信方法を使用して、算出ユニット１０２０にデータ信号を通信することができる。算出ユニット１０２０は、データ信号を少なくとも部分的に使用して、電気デバイス１１９０の電気動作状態を識別することができる。

多くの実施形態では、データ取得受信機１１１１は、電力線インフラストラクチャ１０５０から１つまたはそれを上回る電気信号を受信および処理するように構成されることができる。電気信号は、高周波成分（例えば、ＥＭＩ）を含むことができる。つまり、データ取得受信機１１１１は、高周波成分を伴う電気信号を受信し、電気信号、特に、高周波成分を１つまたはそれを上回るデータ信号に変換するように構成されることができる。

図１２は、第１の実施形態による、データ取得受信機１１１１の部分的回路図を例証する。図１１および１２を参照すると、種々の実施形態では、データ取得受信機１１１１は、電力線インフラストラクチャ１０５０の電気アウトレット１０５１（図１０）に結合されるように構成される少なくとも１つの電気インターフェース１１１２と、１つまたはそれを上回るフィルタ回路１１１３と、少なくとも１つのコンバータモジュール１１１４とを含むことができる。種々の実施形態では、電気インターフェース１１１２は、２プロングまたは３プロング電力コネクタを含むことができる。

いくつかの実施形態では、フィルタ回路１１１３は、電気インターフェース１１１２に電気的に結合され、電力インフラストラクチャから着信する電気信号の一部をフィルタ処理するように構成されることができる。例えば、フィルタ回路は、高周波電気雑音を通過させるように構成されることができる。多くの実施形態では、データ取得受信機１１１１は、コンバータモジュール１１１４が強い６０Ｈｚの周波数成分によって過負荷にならないように、ＡＣライン周波数（米国では６０Ｈｚ）をフィルタ処理することができる。同一または異なる例では、フィルタ回路１１１３は、ハイパスフィルタを含むことができる。いくつかの実施形態では、ハイパスフィルタは、５ｋＨｚ〜３０ＭＨｚ（メガヘルツ）の本質的に平坦な周波数応答を有することができる。ハイパスフィルタの３ｄＢ（デシベル）コーナーは、低ＲＰＳモータＥＭＩを捕捉するために十分に低くあり得る、５．３ｋＨｚであり得る。

ある実施形態では、フィルタ回路１１１３は、コンデンサ１２６１および１２６２と、抵抗器１２６３、１２６４、および１２６５とを含むことができる。コンデンサ１２６１および１２６２は、０．１μＦ（マイクロファラッド）コンデンサ（４５０Ｖ（ボルト）ポリエステルコンデンサ）であり得る。抵抗器１２６３は、３００オーム（Ω）、１Ｗ定格抵抗器であり得る。抵抗器１２６４は、７５Ω、１Ｗ定格抵抗器であり得る。抵抗器１２６５は、１００Ω、１Ｗ定格抵抗器であり得る。

いくつかの実施形態では、コンバータモジュール１１１４は、フィルタ回路１１１３に電気的に結合されることができ、フィルタ回路１１１３からフィルタ処理された信号を受信するように構成されることができる。いくつかの実施形態では、コンバータモジュール１１１４は、１つまたはそれを上回るフィルタ処理された信号を１つまたはそれを上回るデータ信号に変換するように構成されることができる。１つまたはそれを上回るデータ信号は、１つまたはそれを上回る電気信号の高周波成分に関する情報を含むことができる。いくつかの実施例では、コンバータモジュール１１１４は、アナログ／デジタルコンバータ（ＡＤＣ）を含むことができる。いくつかの実施例では、ＡＤＣは、事前判定されたレート（例えば、５００ｋＨｚ）においてフィルタ処理された電気信号をサンプリングすることができる。いくつかの例では、コンバータモジュール１１１４は、５００ｋＨｚにおいてサンプリングするＡＤＣとして機能し得る、ＵＳＲＰ（ユニバーサルソフトウェア無線周辺機器）Ｎ２１０を含むことができる。

いくつかの実施形態では、通信デバイス１１１６は、無線送信機を含むことができ、そして／または通信デバイス１１２１は、無線受信機を含むことができる。いくつかの例では、電気信号は、Ｗｉ−Ｆｉ（ワイヤレスフィディリティ）、ＩＥＥＥ（米国電気電子技術者協会）８０２．１１無線プロトコル、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）３．０＋ＨＳ（高速度）無線プロトコルを使用して伝送されることができる。さらなる例では、これらの信号は、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）（８０２．１５．４）、Ｚ−Ｗａｖｅ、または専用無線規格を介して伝送されることができる。他の例では、通信デバイス１１６は、セルラー接続または有線接続を使用して（例えば、有線を使用して）電気信号を伝送することができる。例えば、電気信号は、ＵＳＢ（ユニフォームシリアルバス）、イーサネット（登録商標）、または別の有線通信プロトコルを使用して伝送されることができる。

図１１に示されるように、種々の実施形態では、処理モジュール１１２２は、ソフトウェアを含むことができ、以下にさらに詳細に説明されるように、事前処理モジュール１１２３、イベント検出モジュール１１２４、フレーム抽出モジュール１１２５、特徴抽出モジュール１１２６、クラスタリングモジュール１１２７、マッピングモジュール１１２８、および／または通信モジュール１１２９を含むことができる。多くの実施形態では、算出ユニット１０２０および／または処理モジュール１１２２は、１つまたはそれを上回る第１のデータ信号（例えば、１つまたはそれを上回る電気信号の高周波成分に関する情報）を少なくとも部分的に使用して、電気デバイス１１９０の電気動作状態を識別するように構成されることができる。

いくつかの実施形態では、通信モジュール１１２９は、電気動作状態検出デバイス１０００の１人またはそれを上回るユーザに情報を通信し、その１人またはそれを上回るユーザから情報を受信するために使用されることができる。例えば、ユーザは、学習シーケンス中に情報を入力するために、通信モジュール１１２９を使用することができる。加えて、通信モジュール１１２９は、電気デバイス（例えば、１１９０）が動作状態にあるとき、それをユーザに知らせることができる。いくつかの実施形態では、通信モジュール１１２９は、以下に説明される図１９のモニタ１９０８、キーボード１９０４、および／またはマウス１９１０を使用することができる。

いくつかの実施形態では、記憶モジュール１１３０は、処理モジュール１１２２によって使用される情報およびデータを記憶することができる。いくつかの実施例では、記憶モジュール１１３０は、ＵＳＢポート１９１５内のＵＳＢデバイス（図１９）、ＣＤ−ＲＯＭおよび／もしくはＤＶＤドライブ１９１６内のＣＤ−ＲＯＭもしくはＤＶＤ（図１９）、ハードドライブ１９１４（図１９）、またはメモリ２００８（図２０）を含むことができる。

いくつかの実施形態では、処理モジュール１１２２は、算出ユニット１０２０のプロセッサ（例えば、図２０の中央処理ユニット（ＣＰＵ）２０１０）上で起動するように構成されることができる。本明細書に使用されるような「算出ユニット」は、単一のコンピュータ、単一のサーバ、または１つもしくはそれを上回る場所におけるコンピュータおよび／もしくはサーバのクラスタもしくは集合を指し得る。一つの例では、算出ユニット１０２０は、図１９および２０に例証されるコンピュータを含むことができる。いくつかの例では、算出ユニット１０２０は、少なくとも部分的にユーザにローカルであり得る。他の例では、ユーザは、インターネットまたは他のネットワークを通して算出ユニット１０２０にアクセスすることができる。

いくつかの例では、算出ユニット１０２０は、第１のサーバであり得る。第１のサーバは、電気動作状態検出デバイス１０００のユーザの家庭用コンピュータ、または電気動作状態検出デバイス１０００が設置される建物の所有者によって所有もしくは制御されるコンピュータであり得る。他の例では、第１のサーバは、構造内に位置する（プロセッサを伴う）別の電気デバイス（例えば、家庭用制御または自動化システム、セキュリティシステム、環境制御システム）であり得る。第１のサーバは、通信デバイス１１２１、記憶モジュール１１３０、および／または処理モジュール１１２２の第１の部分を含むことができる。１つまたはそれを上回る第２のサーバ（例えば、電気動作状態検出デバイス１０００の製造者もしくは販売者、ユーティリティ会社、またはセキュリティ監視会社によって所有または制御されるコンピュータもしくはサーバ）が、これらのモジュールの第２の、場合によっては重複する部分を含むことができる。これらの例では、算出ユニット１０２０は、第１のサーバおよび１つまたはそれを上回る第２のサーバの組み合わせを含むことができる。

（データ処理）
図面に目を向けると、図１３は、別の実施形態による、動作状態検出のプロセスのための処理パイプライン１３００を例証する。処理パイプライン１３００は、単に、例示的であり、この処理パイプラインの実施形態は、本明細書に提示される実施形態に限定されない。処理パイプラインは、本明細書に具体的に描写または説明されない、多くの異なる実施形態または実施例において採用されることができる。いくつかの実施形態では、処理パイプライン１３００のプロシージャ、プロセス、および／またはアクティビティは、提示される順序で実施されることができる。他の実施形態では、処理パイプライン１３００のプロシージャ、プロセス、および／またはアクティビティは、任意の好適な順序で実施されることができる。さらに他の実施形態では、処理パイプライン１３００のプロシージャ、プロセス、および／またはアクティビティのうちの１つまたはそれを上回るものは、組み合わせられる、またはスキップされることができる。

（Ａ．データ取得）
図１３を参照すると、いくつかの実施形態では、処理パイプライン１３００のフローは、データ取得のブロック１３２０において開始することができる。多くの実施形態では、データ取得のブロック１３２０は、データ取得受信機１１１１（図１１）によって実施されることができる。いくつかの実施形態では、データ取得のブロック１３２０は、入力として電力インフラストラクチャ１０５０（図１０−１１）から電力信号を受信するステップを伴うことができ、これは、主として、高周波ＥＭＩを含み得る１２０Ｖ ＡＣ電力信号１３１０であり得る。多くの実施形態では、データ取得受信機１１１１（図１１）は、５．３ｋＨｚを下回るもの等の低周波信号をフィルタ処理することができ、これは、６０Ｈｚおよびその高調波を強く拒否し、感知ハードウェアへの可能性として考えられる損傷を回避することができ、かつ低ＲＰＳモータＥＭＩを捕捉するために十分に低くあり得る。フィルタ処理された信号は、コンバータモジュール１１１４（図１１）で５００ｋＨｚにおいてサンプリングするＡＤＣとして機能する、ＵＳＲＰ（ユニバーサルソフトウェア無線周辺機器）Ｎ２１０に供給されることができる。他の実施形態では、サンプリング速度は、異なるタイプの電化製品によって生産される異なるＥＭＩパターンに基づいて高くなり得る。加えて、コンバータモジュール１１１４（図１１）は、これらの時間領域データにわたって高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を算出し、３０．５２Ｈｚのビンを伴う１６３８４ポイントＦＦＴベクトルをもたらすことができる。このビンサイズの分解能は、異なる動作状態における小さいＥＭＩ変動を観察することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、ＦＦＴベクトルは、次いで、状態検出および分類のために、通信デバイス１１１６（図１１）から処理モジュール１１２２（図１１）内の処理パイプラインにストリーミングされることができる。図１３は、データ取得のブロック１３２０を実施した後に記録されたデータ出力の例示的時間−周波数表現１３２１を含む。

（Ｂ．事前処理）
多くの実施形態では、処理パイプライン１３００のフローは、雑音およびベースライン除去を含み得る、事前処理のブロック１３３０に続くことができる。いくつかの実施形態では、事前処理のブロック１３３０は、事前処理モジュール１１２３（図１１）によって実施されることができる。多くの実施形態では、事前処理のブロック１３３０は、記録されたデータからベースライン信号を除去するステップを含むことができる。ベースライン信号を除去するために、例えば、各記憶されたデータファイル内の最初の１００個のＦＦＴベクトルが、ベースラインベクトルを判定するために平均化されることができる。他の実施形態では、平均化するステップのために使用されるＦＦＴベクトルの数は、５０個と同程度に少ないか、または３５０個と同程度に多くあり得る。いくつかの実施形態では、平均化するステップのために使用されるＦＦＴベクトルの数は、１００〜１５０個であり得る。このベースラインベクトルは、残りのＦＦＴベクトルから減算されることができる。結果として生じる差分ベクトルは、後で作動される電子デバイスによって生産されるＥＭＩであり得る。次のフィルタ処理するステップは、感知ハードウェア（例えば、感知ユニット１０１０（図１０−１１））および電力インフラストラクチャ１０５０（図１０−１１）からもたらされる雑音を除去するために実施されることができる。特に、メディアンフィルタが、スパース雑音を除去するために、１０のウィンドウサイズを適用されることができる。データをさらに平滑にするために、２０個の正則化パラメータを伴うＴＶＤ（全変動雑音除去）が、実施されることができる。ＴＶＤは、コーナーおよびエッジ等の重要な詳細を保存しながら、高い全変動を伴う画像から雑音を除去するために、異なる文脈において設計された。ＥＭＩ信号は、本質的に過剰なスパース雑音を有するため、ＴＶＤは、殆どの信号特性を損なうことなく、効率的に雑音を除去することができる。図１３は、事前処理のブロック１３３０を実施した後に結果として生じるデータの例示的時間−周波数表現１３３１を含む。

（Ｃ．イベント検出）
いくつかの実施形態では、処理パイプライン１３００のフローは、イベント検出のブロック１３４０に続くことができる。いくつかの実施形態では、イベント検出のブロック１３４０は、イベント検出モジュール１１２４（図１１）によって実施されることができる。多くの実施形態では、イベント検出のブロック１３４０は、イベントセグメントを抽出するために、記録されたデータを切り捨てる（短縮化する）ステップを含むことができる。いくつかの実施形態では、ＦＦＴベクトルは、合計されることができる。図１４は、ＦＦＴベクトルの合計をプロットする正規化された大きさの例示的グラフ１４１０と、グラフ１４１０の一次微分を表示する例示的グラフ１４２０とを含む、電気的イベントを検出するためのグラフ１４００を例証する。経時的な合計大きさ変動が、グラフ１４１０等に示されるようにプロットされることができる。この曲線における任意の有意な変動は、可能性として考えられる電気的イベントを示し得、これは、閾値ベースのアプローチを使用してセグメント化されることができる。図１４は、このイベント検出プロシージャを実証する。グラフ１４１０は、ＥＭＩデータの正規化された大きさを示し、立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジは、それぞれ、電気的イベントの開始および終了にそれぞれ対応する。本願の目的のために、電気的イベントは、電気デバイス（例えば、電気デバイス１１９０（図１１）のうちの１つ）が同一の動作状態である持続時間であり得る。電気的イベントを識別するために、グラフ１４１０の一次微分は、グラフ１４２０に示されるように判定されることができる。閾値レベルが、グラフ１４２０における一次微分と比較され、イベントの開始および終了を判定することができる。例えば、グラフ１４２０（破線として示される閾値線）に示されるように、経験的に導出された０．００２５の閾値が、使用され、グラフ１４２０の閾値線と一次微分曲線との交差点に示されるように、電気的イベントの開始および終了を判定し、イベントが約７秒において開始し、約１９秒において終了することを示すことができる。０．００２５の閾値は、最小限の誤警報を誘発しながら、またはそれを全く誘発せずに電気的イベントを確実に検出することが可能であり得る。

イベントセグメントを抽出した後、イベント検出のブロック１３４０は、電子デバイスの全ての動作状態を網羅する規定された周波数範囲にＦＦＴベクトルをさらに切り捨てるステップを含むことができる。この第２の切捨てプロシージャは、有利なこととして、特徴抽出を促進することができる。特徴は規定されたスペクトル内から抽出され得るため、切り捨てられたＦＦＴベクトルは、信号特性をより精密に表すことができる。新しいデバイスの標的周波数範囲を読み出すために、デバイスの各動作状態は、手動でオンおよびオフにされることができる。

図１３は、イベント検出のブロック１３４０を実施した後に結果として生じるデータの例示的時間−周波数表現１３４１を含む。時間−周波数表現１３４１に示されるように、イベント検出のブロック１３４０は、第１のイベント１３４２（Ｅ_１）および第２のイベント１３４３（Ｅ_２）を検出することができる。第１のイベント１３４２（Ｅ_１）は、第１の動作状態における第１の電子デバイスを表すことができ、第２のイベント１３４３（Ｅ_２）は、第２の動作状態における第１の電子デバイスを表すことができる。例えば、第１の電子デバイスは、ミキサであり得、第１の動作状態は、速度２においてミキサを動作させることであり得、第２の動作状態は、速度４においてミキサを動作させることであり得る。

（Ｄ．フレーム抽出）
いくつかの実施形態では、処理パイプライン１３００のフローは、フレーム抽出のブロック１３５０で続くことができる。いくつかの実施形態では、フレーム抽出のブロック１３５０は、フレーム抽出モジュール１１２５（図１１）によって実施されることができる。多くの実施形態では、フレーム抽出のブロック１３５０は、各後続フレーム間で０．５秒重複する１秒のスライディングウィンドウを使用することによって、イベント検出のブロック１３４０において生成された、短縮化されたイベントセグメントを、フレームとして表されるより小さい単位にさらにチャンクするステップを含むことができる。図１３は、第２のイベント１３４３（Ｅ_２）から抽出される１秒間フレーム１３５２（フレーム_１）を示す、フレーム抽出のブロック１３５０を実施した後に検出される第２のイベント１３４３（Ｅ_２）の例示的時間−周波数表現１３５１を含む。ＥＭＩは、同一の動作状態内の安定した信号特性を示す。１秒間フレームによって提供される短期間の分析は、同一の動作状態内のＥＭＩ特性の安定性を確認する役割を果たし、ＥＭＩが同一の動作状態において劇的に変動する場合の変動の分析を可能にする。

（Ｅ．特徴抽出）
種々の実施形態では、処理パイプライン１３００のフローは、特徴抽出のブロック１３６０で続くことができる。いくつかの実施形態では、特徴抽出のブロック１３６０は、特徴抽出モジュール１１２６（図１１）によって実施されることができる。多くの実施形態では、特徴抽出のブロック１３６０は、異なる時変ＥＭＩの徴候に基づいて、フレーム抽出のブロック１３５０において抽出された各フレームから集約された特徴を抽出するステップを含むことができる。いくつかの実施形態では、最初の６つの特徴は、フレームのピークＥＭＩの平均の大きさ、最大の大きさ、最小の大きさ、平均周波数、最大周波数、および最小周波数を含むことができる。これらの特徴は、基本ＥＭＩの特性を説明することができる。モータベースのデバイスに関して、通常、小片および電気抵抗によって引き起こされる不均一な回転に起因して、複数のピークＥＭＩが存在する。これを捕捉するために、第７の特徴が、２つの優勢なＥＭＩピーク間の周波数ギャップを含むことができる。いくつかのＥＭＩは、異なるＣＰＵ負荷下のラップトップまたは異なる温度モード下のヘアドライヤ等、固有の合計大きさ変動を有する。これを捕捉するために、第８の特徴が、フレームの平均の大きさ（エネルギー）を含むことができる。多くの実施形態では、特徴抽出のブロック１３６０は、フレーム毎に８タプル特徴ベクトルを抽出することができる。他の実施形態は、これらの８つの特徴および／または付加的特徴のいくつかを含むことができる。図１３は、フレーム抽出のブロック１３５０を実施した後に抽出されたフレーム１３５２（フレーム_１）と同じであり得る、時間−周波数表現１３６２から特徴１３６３を抽出するステップの例証１３６１を含む。

（Ｆ．クラスタリング）
種々の実施形態では、処理パイプライン１３００のフローは、クラスタリングのブロック１３７０に続くことができる。いくつかの実施形態では、クラスタリングのブロック１３７０は、クラスタリングモジュール１１２７（図１１）によって実施されることができる。多くの実施形態では、クラスタリングのブロック１３７０は、動作状態の分類を含むことができる。多くの実施形態では、期待値最大化（ＥＭ）クラスタリングアルゴリズムが、使用されることができ、これは、有利なこととして、不均一なクラスタサイズへの適合を可能にすることができる。ある構造の住人が、日常生活において異なる動作状態の各電気デバイスを不均一に使用し得、したがって、異なる動作状態に対応するクラスタサイズの有意な変動が存在し得る。有益なこととして、ＥＭは、典型的には、クラスタサイズにより感受性があり、ｋ平均クラスタリング等の他の類似するアルゴリズムよりも優れている。ＥＭは、有利なこととして、クラスタが重複することを可能にする。フードミキサの２つのモードにおける類似する回転速度等、電化製品が２つの類似する動作状態を有する場合、それぞれのクラスタは、概して、特徴空間内で重複するであろう。

さらに、ＥＭは、唯一の入力パラメータとしてクラスタの数を要求する。電化製品の動作状態の数は、概して、ミキサ上の６つのボタン等のその外観、異なる表面上での掃除機がけ等のその物理的使用のモード、またはその回路モデルからのユーザ視点から知覚されることができる。新しいデバイスが使用されるとき、この人間による観察が、モデルを訓練するための事前知識として採用されることができ、これは、有利なこととして、較正中に各個々の状態を標識化する必要性を不要にすることができる。この領域知識は、ＥＭ分類子への入力パラメータ、つまり、クラスタの数を判定するために活用されることができる。

クラスタリングのブロック１３７０の出力は、結果１３８０として図１３に示される。多くの実施形態では、ＥＭは、半教師付き学習であり得るため、出力は、標識化されていないクラスタであり得、そのそれぞれは、未知の動作状態を表す。図１３は、３つのクラスタ（クラスタリング１３７１内に円、三角形、および四角形として示される）の例示的クラスタリング１３７１を含む。いくつかの実施形態では、クラスタリングのブロック１３７０は、マッピングモジュール１１２８（図１１）によって実施され得る、標識化されていないクラスタを動作状態にマッピングするステップを含むことができる。いくつかの実施形態では、標識化されていないクラスタを動作状態にマッピングするステップは、１つまたはそれを上回る特徴ベクトルに少なくとも部分的に基づき得る。例えば、１つまたはそれを上回る特徴ベクトルが、第１のクラスタ全体が第２のクラスタよりも高い周波数を有することを示す場合、第１のクラスタは、第２のクラスタよりも高い電化製品の動作速度であり得る。いくつかの実施形態では、標識化は、データ収集プロセスにおいて実施されることができ、クラスタの動作状態は、以下により詳細に説明されるように、所与の標識を有するクラスタ内の分類子の割合に基づいて判定されることができる。いくつかの実施形態では、マッピングは、規制当局のデータベースからのデータ、事前に観察されたデータ信号に関するデータを含有する１つまたはそれを上回るデータベースからのデータ、電気デバイスの１つまたはそれを上回る標識からのデータ、ならびに／または１つもしくはそれを上回る電気デバイスおよび／もしくはそれらの動作状態の識別に関するユーザからのデータ等、動作状態を識別するための付加的タイプのデータを使用するステップを含むことができる。いくつかの実施形態では、ＥＭクラスタリングは、個々の電化製品上で実施され、それらのモデルを別個に訓練することができる。いくつかの実施形態では、ＥＭクラスタリングは、Ｐｙｔｈｏｎの機械学習ライブラリであるＳｃｉｋｉｔ−ｌｅａｒｎパッケージを使用して実装されることができる。他の実施形態では、他の実装も、使用されることができる。

（評価および分析）
（Ａ．評価設計）
本明細書に説明される技法を評価するために、評価が、実際の家庭環境において実施された。この居住用家屋は、２人の住人（男性１人、女性１人）の３階建て、１１００平方フィートのタウンハウスである。信号の時間的安定性を探求するために、平日および週末の両方の異なる時間（朝、昼、および夜）における複数のセッションを含む、データ収集プロセスが、２ヶ月にわたって実施された。各セッション中、１人の住人は、あるデバイスを規定された動作状態に無作為の時間（５秒〜１０秒）にわたってオンにするように求められ、次いで、これをオフにした。一方の住人が要求された行動を実行していたとき、他方の住人は、調理、コンピュータの使用、ＴＶの視聴等の自身の日課を変わらず実施していた。各電気的イベントが、手動で標識化された。これらの標識は、モデル訓練のためではなく、評価のみのために使用されたことに留意されたい。評価全体を通して、合計５８０個の電気的イベントが、収集された。

データを収集するために、感知ハードウェア（具体的には、電力線インターフェースおよびＵＳＲＰ Ｎ２１０）と、参加者の家屋内のラップトップが、使用された。ラップトップは、ＥＭＩデータおよびフォローアップ処理パイプラインを記録するためのローカルサーバである。時変ＥＭＩのタイプ毎に、４〜６つの異なる電化製品が、選定された。合計して、１６個の電子デバイスが、評価において評価された。以下の表Ｉは、これらのデバイスのリストを示す。異なる家庭にわたって事前に実証されたＥＭＩ信号安定性に基づいて、この評価における所見は、他の世帯にも適用されることができる。

（Ｂ．異なる動作状態の定義）
同一タイプの異なる電化製品は、通常、動作状態においてわずかな差異を有する。例えば、１つのミキサが、６つの速度モードを有し得る一方、別のミキサは、７つの速度モードを有し得る。この評価では、以下の表Ｉの「動作状態」欄に示されるように、同一カテゴリ内のデバイスの同数の状態が、ベースラインを取得し、それらを比較するために使用された。

（１．モータベースのデバイスの動作状態）
掃除機に関して、２つの状態が、これが（すなわち、絨毯または硬質木材床上で）使用される表面に基づいて定義された。殆どの掃除機は、機械から脱離され、別個に使用され得る、ホースを有する。「ホースの使用」が、ここでは第３の状態として定義された。掃除機（具体的には、Ｅｕｒｅｋａ １４３２Ａ）のうちの１つは、ホースを具備していないため、２つの定義された表面上でのみ評価された。ミキサおよびフードミキサ等の他のモータベースの電化製品に関して、状態は、それらの動作速度によって定義される。

（２．ＳＭＰＳベースのデバイスの動作状態）
ラップトップに関して、３つの異なる状態が、ＣＰＵ負荷に基づいて定義された。アイドルモードでは、全てのアプリケーションは、オフにされ、ＣＰＵ負荷は、１０％使用を下回るように保たれた。中負荷では、規定された数学的方程式を周期的に計算し、その一方でウェブページおよびＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）ビデオの２つを開くテストスクリプトが、起動され、ＣＰＵ負荷を３０％〜６０％に変動的に維持した。高負荷をシミュレートするために、ＣＰＵ使用を９０％を上回らせる、ＳｉｌｖｅｒＢｅｎｃｈ１と呼ばれるオンラインベンチマークが、起動された。ＴＶに関して、動作状態が、チャンネルを切り替える作用として定義される。

（３．混合モードデバイスの動作状態）
ヘアドライヤの状態が、冷、温、および高温の動作温度によって定義された。いくつかの現代のヘアドライヤは、異なるファン速度と組み合わせられる種々の温度モードを有する。このカテゴリでは、モータベースの電化製品（例えば、掃除機、ミキサ、およびフードミキサ）において速度の要因が評価されているため、評価では、温度変動、つまり、大きい抵抗負荷が時変ＥＭＩにどのように影響を及ぼすかに焦点が当てられた。

（Ｃ．システム性能および分析）
上記に説明されるように、クラスタリングのブロック１３７０の出力は、標識化されていないクラスタであり、そのそれぞれは、未知の動作状態を表す。分析を目的として、各予測される（すなわち、ＥＭクラスタリングによって予測されるような）クラスタが、データ収集プロセスにおいて注釈をつけられた標識を使用する多数決に基づいて、その実際のクラス（すなわち、その実際の動作状態）に割り当てられた。同一の投票結果を伴うクラスタは、併合された。以下の表Ｉは、個々の電化製品の分類結果を示す。

全体的に、評価は、１６個の電化製品にわたって９３．８％の平均正確度をもたらした。全ての掃除機は、高い分類正確度を報告した。ホースを使用する第３の状態は、訓練されたＥＭモデルにおいて大いに認識可能なクラスタであることが見出された。評価では、参加者は、壁の隅を掃除するためにホースを使用するように求められた。絨毯上で使用される機械と比較して、ホースは、表面上を不均一に移動し、不規則なＥＭＩ変動を引き起こす。加えて、ホースの脱離は、空気圧の変化に起因して、容器を通した空気流に影響を及ぼす。これらの２つの要因は、時変ＥＭＩを絨毯および硬質木材床上での使用の他の２つのモードと異なるものにし、したがって、高い分類正確度をもたらす。

同様に、ほぼ全てのラップトップ／ＰＣおよびＴＶは、高い正確度を報告する。Ｔｏｓｈｉｂａ Ｐｏｒｔｅｇｅ １３インチラップトップは、９２．１％のわずかに低い正確度を報告した。このモデルは、他のコンピュータよりも弱いＥＭＩを生産するため、異なるＣＰＵ負荷間で認識可能なＥＭＩを殆ど誘起しない。具体的には、「アイドル」モードと「中負荷」モードとの間で混同が生じ、８１．７％のリコールを伴った。Ｓｈａｒｐ ４２インチＴＶのＥＭＩは、表示されている内容に感受性があり、いくつかの劇的に変動するＥＭＩを生産した。そのような状況では、チャンネル切替によって生成されるＥＭＩは、認識不可能になり、それによって、イベント検出率を９０％のヒット率へとわずかに低下させる。システムロバスト性をさらに探求するために、４０分間のＥＭＩデータが、いずれのチャンネル切替作用も伴わずに両方のＴＶから記録された。２つの誤警報のみが、検出され、この変動に対するアルゴリズムのロバスト性を示した。

ミキサおよびフードミキサは、８４％〜８９．９％の比較的に低い正確度を示す。Ｈａｍｉｌｔｏｎのフードミキサは、速度モード２および３の間で混同を有し、これらは、低い正確度によって同一クラスに併合され、５４．７％のリコールを伴った。同様に、Ｃｕｉｓｉｎａｒｔのミキサは、速度モード３および４の間で混同を有し、６４．４％のリコールを伴った一方、Ｏｓｔｅｒのミキサは、速度モード１（７６．５％のリコール）、２（６５．９％のリコール）、および３の間で混同を有した。これらの混同は、動作状態間の類似する特性からもたらされた。データ検証は、混同された状態の周波数および大きさが非常に類似していることを示した。事前処理のブロック１３３０（図１３）におけるフィルタ処理の後、状態間のこれらのわずかな差異は、平滑化され、区別することが困難になり、基本的に、装置が主張するものと同数の認識可能な動作速度を有していないことを示唆した。

最後に、ヘアドライヤの正確度において、８１．５％〜１００％の高い変動が存在した。比較的に低い正確度（８１．５％および８１．８％）を伴う２つのヘアドライヤに関して、「冷」モードと「温」モードとの間で混同が生じた。類似するＥＭＩパターンが、これらの２つのモードにおいて観察され、これらは、温モードにおいて、並列抵抗負荷がこれらのデバイスにおいて小さいことを推測するために使用されることができる。つまり、これは、冷モードにおけるものと比較して、合計電流負荷の認識可能な変化を引き起こさず、類似するＥＭＩパターンをもたらす。前述されるように、ヘアドライヤ間の回路設計における差異は、異なる製造者によるものである。

（議論）
（Ａ．エネルギー分化）
本明細書に説明されるように、デバイスが異なる動作状態で動作するとき、固有の信号特性が存在する。同一タイプのデバイスに関して、それらのＥＭＩパターンのわずかな差異もまた存在する。例えば、Ｏｓｔｅｒ Ｌｉｓｔｅｄ ５６４Ａミキサでは、強いＥＭＩが、その基本波と第１の高調波との間で観察されるが、類似するパターンは、他のミキサまたはフードミキサにおいて観察されなかった。Ｇｉｂｓｏｎ ＧＳＮ−７６０ヘアドライヤは、連続ＥＭＩを生産する代わりに、冷モードで動作するとき、スイッチング式ＥＭＩを生産する。同様に、Ｖｉｚｉｏ ３２インチＴＶでは、新しいチャンネルに切り替わると、ＴＶは、１１５ｋＨｚ〜１４５ｋＨｚの過渡走査式ＥＭＩを生産する。図１５は、１１５ｋＨｚ〜１４５ｋＨｚの過渡ＥＭＩを表示する、Ｖｉｚｉｏ ３２インチＴＶに関する過渡走査式ＥＭＩの時間−周波数表現１５００を例証する。スペクトル内のこの過渡信号は、その基本周波数から離れており、他のＴＶでは見出されなかった。いくつかの実施形態では、デバイス間のこれらの小さいが有意な差異は、製造者識別およびエネルギー分化のための詳細な情報を提供することができる。同一タイプのデバイスに関して、それらの生成されたＥＭＩパターンは、通常、類似する周波数範囲（例えば、２０ｋＨｚを下回るモータベースのデバイス）において重複する。時変ＥＭＩのこれらの微妙な差異が、これらのデバイスを区別するために採用されることができる。

（Ｂ．活動認識）
いくつかの実施形態では、精細な電気データを理解することは、活動推測判定に有益であり得る。例えば、ヘアドライヤを使用する異なる挙動（例えば、冷対高温）は、世帯内の異なる住人を示唆し得る。異なる領域（例えば、絨毯対硬質木材床）において掃除機を使用する持続時間は、家庭内の活動領域を示唆するために使用されることができる。加えて、ミキサの変動するＥＭＩは、どの食物が処理されているかによるものであり得る。例えば、「砕氷」の作用は、本プロセス中の時変ＥＭＩを示す。加えて、ＴＶチャンネルを切り替える作用は、「ＴＶ視聴」活動を強く示し得る。住人とＴＶとの間のこの相互作用は、センサイベントが、必ずしも、実際の活動に直接相関しないため、モーションセンサを通して捕捉することが困難であり得る。代わりに、これは、「読書」、「コンピュータの使用」、または通過するペット等の他の可能性として考えられる活動によってアクティブ化され得る。したがって、動作状態を検出することは、有利なこととして、全家庭内活動認識をサポートすることができる。

（Ｃ．他の感知アプローチの組み合わせ）
古い洗濯機または冷蔵庫等のいくつかの家庭用電化製品は、観察可能なＥＭＩ信号を生産しない。いくつかの実施形態では、これらのデバイスのオンおよびオフ状態は、それらの電流または消費データから抽出されることができる。電流検出デバイスが、電化製品の電流使用を判定するために使用されることができる。図１６は、完全高負荷洗浄サイクルにおける積層式洗濯機の電流負荷のグラフ１６００を例証する。具体的には、使用される積層式洗濯機は、Ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ ＷＳＭ−２４２０である。電流引込は、異なる動作状態における認識可能な信号パターンを示す。類似する可変電流引き込みがまた、食器洗浄機でも観察されることができる。例えば、図１７は、完全洗浄サイクルにおける食器洗浄機の電流負荷のグラフ１７００を例証する。具体的には、使用される食器洗浄機は、Ｗｈｉｒｌｐｏｏｌ ＤＵ８１０ＳＷＰである。時変ＥＭＩおよび分化された電流／電力データの両方を活用することはさらに、全家庭内活動感知をサポートすることができる。前述されるように、合計消費から電流または電力使用を分化することは、その信号のステップ変化に依拠し得る。多くの実施形態では、さらなる信号処理および機械学習技術が、異なる動作状態によるものであるこれらのステップ変化を検出するために使用されることができる。

（Ｄ．機械故障の検出）
いくつかの実施形態では、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、既知の状態の変化または新しい異常な動作状態の存在を観察することによって、機械故障の検出のために使用されることができる。例えば、ミキサが、そのモータにおける誤動作によって引き起こされる異常なＥＭＩを示し得る（例えば、比較的に高速度で起動するときにより低い周波数においてＥＭＩが観察される）。別の実施例として、そのアイドルモードにおいてかなりの大きさのＥＭＩを伴うコンピュータは、欠陥のあるハードウェア（例えば、不良ビデオカード）によるものであり得る。さらに別の実施例として、減少した周波数のＥＭＩを伴う掃除機は、閉塞した通気フィルタまたはさらにはモータ故障に対応し得る。

（Ｅ．利点）
多くの実施形態では、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、電化製品の動作状態を検出するために使用されることができる。いくつかの実施形態では、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、電化製品が異なる動作状態で動作しているとき、それによって生産される時変ＥＭＩ信号を利用することができる。いくつかの実施形態では、このＥＭＩは、電力線上に結合され、家屋内の任意の場所から設置された単一感知ハードウェアを使用して捕捉されることができる。本明細書に説明されるシステムおよび方法は、状態推定のために半教師付き学習を使用することができ、これは、分類子を訓練するためにデバイスの領域知識を活用することができ、手動で標識化されるデータの必要性を回避することができる。種々の実施形態では、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、実際の家庭環境においてロバストな状態推定を提供することができる。本明細書に説明されるシステムおよび方法は、スマートホーム環境等におけるエネルギー分化、機械故障検出、または活動推測等、電化製品をサポートするために電気的イベントの精細な特徴を発見するための低コストの単一点感知アプローチをもたらすことができる。

いくつかの実施形態では、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、単一感知点からの時変ＥＭＩを使用して、電子デバイスの動作状態を感知するための新規の低コスト技法を提供することができる。種々の実施形態では、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、領域知識を活用し得るアルゴリズムを提供することができ、半教師付き学習技法を使用し、標識化されるデータの必要性を不要にすることができ、これは、訓練努力を有意に低減させることができる。いくつかの実施形態では、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、電気的イベントの豊富な特徴セットをもたらし得、家庭内活動推測、エネルギー分化、およびデバイス故障検出等の種々の用途をサポートし得る、精細な電気特性を検出することができる。

図面に目を向けると、図１８は、ある実施形態による、方法１８００に関するフローチャートを例証する。いくつかの実施形態では、方法１８００は、電気デバイスの動作状態を検出する方法であり得る。方法１８００は、単に、例示的であり、本明細書に提示される実施形態に限定されない。方法１８００は、本明細書に具体的に描写または説明されない、多くの異なる実施形態または実施例において採用されることができる。いくつかの実施形態では、方法１８００のプロシージャ、プロセス、および／またはアクティビティは、提示される順序で実施されることができる。他の実施形態では、方法１８００のプロシージャ、プロセス、および／またはアクティビティは、任意の好適な順序で実施されることができる。さらに他の実施形態では、方法１８００のプロシージャ、プロセス、および／またはアクティビティのうちの１つまたはそれを上回るものは、組み合わせられる、またはスキップされることができる。

図１８を参照すると、いくつかの実施形態では、方法１８００は、電気アウトレットに結合される感知デバイスにおいて、電気アウトレットを介して電気雑音を捕捉するブロック１８０１を含むことができる。感知デバイスは、感知デバイス１０１０（図１０−１１）と類似するか、または同じであり得る。電気アウトレットは、電気アウトレット１０５１（図１０）と類似するか、または同じであり得る。いくつかの実施形態では、電気アウトレットは、電力インフラストラクチャに結合されることができる。電力インフラストラクチャは、電力線インフラストラクチャ１０５０（図１０−１１）と類似するか、または同じであり得る。いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回る電気デバイスが、電力インフラストラクチャに結合されることができ、電力インフラストラクチャ上で電気雑音の少なくとも一部を生成することができる。電気デバイスは、電気デバイス１１９０（図１１）と類似するか、または同じであり得る。

いくつかの実施形態では、方法１８００はまた、感知デバイスにおいて、電気雑音を１つまたはそれを上回る第１のデータ信号に変換するブロック１８０２を含むこともできる。いくつかの実施形態では、第１のデータ信号は、上記に説明される、コンバータモジュール１１１４（図１１）によって算出されるＦＦＴベクトルと類似するか、または同じであり得る。他の実施形態では、第１のデータ信号は、電気雑音の別の好適な表現であり得る。例えば、いくつかの実施形態では、電気雑音を第１のデータ信号に変換するステップは、上記に説明されるように、データ取得のブロック１３２０（図１３）の少なくとも一部と類似するか、または同じであり得る。多くの実施形態では、データ取得受信機１１１１（図１１）は、上記に説明されるように、電気雑音を１つまたはそれを上回る第１のデータ信号に変換するブロック１８０２を少なくとも部分的に実施することができる。

いくつかの実施形態では、感知デバイスは、約５．３キロヘルツを上回る電気雑音を通過させるように構成されるフィルタを備える、データ取得受信機を含むことができる。データ取得受信機は、データ取得受信機１１１１（図１１）と類似するか、または同じであり得る。

いくつかの実施形態では、方法１８００は、加えて、感知デバイスから算出ユニットに１つまたはそれを上回る第１のデータ信号を伝送するブロック１８０３を含むことができる。算出ユニットは、算出ユニット１０２０（図１０−１１）と類似するか、または同じであり得る。いくつかの実施形態では、第１のデータ信号は、感知デバイス１０１０（図１０−１１）の通信デバイス１１１６（図１１）を通して算出ユニット１０２０（図１０−１１）の通信デバイス１１２１（図１１）等に伝送されることができる。

いくつかの実施形態では、方法１８００はさらに、算出ユニットの処理モジュールにおいて、１つまたはそれを上回る第１のデータ信号を少なくとも部分的に使用して、１つまたはそれを上回る電気デバイスのそれぞれの２つまたはそれを上回る動作状態のそれぞれを識別するブロック１８０４を含むことができる。処理モジュールは、処理モジュール１１１２（図１１）と類似するか、または同じであり得る。多くの実施形態では、電気デバイスの２つまたはそれを上回る動作状態は、事前処理モジュール１１２３、イベント検出モジュール１１２４、フレーム抽出モジュール１１２５、特徴抽出モジュール１１２６、クラスタリングモジュール１１２７、マッピングモジュール１１２８、および／または通信モジュール１１２９等の処理モジュール１１１２（図１１）の種々のモジュールを使用して検出されることができる。種々の実施形態では、１つまたはそれを上回る電気デバイスの各電気デバイスの２つまたはそれを上回る動作状態は、電気デバイスが電力オン状態にあるとき、電気デバイスのそれぞれ異なるユーザ駆動動作状態であり得る。いくつかの実施形態では、ブロック１８０４は、電気デバイスの少なくとも２つまたはそれを上回る動作状態の中から、１つまたはそれを上回る電気デバイスの各電気デバイスの動作状態を識別するステップを含むことができる。

多くの実施形態では、電気雑音は、２つまたはそれを上回る動作状態の第１の動作状態に対応する、第１の期間中の電力インフラストラクチャ上の第１の識別可能電気雑音と、２つまたはそれを上回る動作状態の第２の動作状態に対応する、第２の期間中の電力インフラストラクチャ上の第２の識別可能電気雑音とを含むことができる。例えば、第１の期間中の第１の識別可能電気雑音は、ミキサの第１の速度等の第１の動作状態に対応することができ、第２の期間中の第２の識別可能電気雑音は、異なる時間におけるミキサの第２の速度等の第２の動作状態に対応することができる。いくつかの実施形態では、２つまたはそれを上回る動作状態のそれぞれを識別するステップは、第１の識別可能電気雑音を第２の識別可能電気雑音と区別し、１つまたはそれを上回る電気デバイスのそれぞれの２つまたはそれを上回る動作状態を識別するステップを含むことができる。多くの実施形態では、第１の期間は、少なくとも１秒である、および／または第２の期間は、少なくとも１秒である。

いくつかの実施形態では、第１の識別可能電気雑音および第２の識別可能電気雑音はそれぞれ、電力インフラストラクチャ上の実質的に連続的な電気雑音を含むことができる。種々の実施形態では、実質的に連続的な電気雑音は、（ａ）１つの交流電気サイクルを上回る第１の時間の長さにわたって、電力インフラストラクチャ上で識別可能である第１の電気雑音と、（ｂ）１つの交流電気サイクルを下回る第２の時間の長さにわたって、電力インフラストラクチャ上で識別可能である第２の電気雑音とを含むことができるが、第２の電気雑音は、３つまたはそれを上回る交流電気サイクルにおいて繰り返される。

多くの実施形態では、１つまたはそれを上回る電気デバイスは、それぞれ、２つまたはそれを上回る異なる回転速度に手動で切り替えられるように構成される、１つまたはそれを上回るモータベースの電化製品を含むことができる。いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回るモータベースの電化製品の２つまたはそれを上回る動作状態はそれぞれ、２つまたはそれを上回る異なる回転速度のうちの異なるものに対応する。いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回るモータベースの電化製品は、ミキサまたはフードミキサのうちの少なくとも１つを含むことができる。

いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回る電気デバイスは、モータベースの掃除機を含むことができる。いくつかの実施形態では、２つまたはそれを上回る動作状態の第１の動作状態が、絨毯上でモータベースの掃除機をアイドリングすることに対応することができる。いくつかの実施形態では、２つまたはそれを上回る動作状態の第２の動作状態が、絨毯上でモータベースの掃除機を移動させることに対応することができる。種々の実施形態では、２つまたはそれを上回る動作状態の第３の動作状態が、硬質床上でモータベースの掃除機を使用することに対応することができる。

いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回る電気デバイスは、それぞれ、発振器を含み、それぞれ、２つまたはそれを上回る異なるスイッチング周波数において動作するように構成される、１つまたはそれを上回るＳＭＰＳベースの電化製品を含むことができる。いくつかの実施形態では、２つまたはそれを上回る動作状態はそれぞれ、２つまたはそれを上回る異なるスイッチング周波数のうちの異なるものに対応することができる。

種々の実施形態では、１つまたはそれを上回るＳＭＰＳベースの電化製品は、中央処理ユニットを備えるコンピュータを含むことができる。いくつかの実施形態では、２つまたはそれを上回るスイッチング周波数はそれぞれ、中央処理ユニットの異なる負荷に対応することができる。

いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回るＳＭＰＳベースの電化製品は、テレビを含むことができる。多くの実施形態では、２つまたはそれを上回る異なるスイッチング周波数の第１の周波数が、テレビ上でテレビチャンネルを表示することに対応することができる。種々の実施形態では、２つまたはそれを上回る異なるスイッチング周波数の第２の周波数が、テレビの過渡チャンネル変更動作に対応することができる。

いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回る電気デバイスは、それぞれ、２つまたはそれを上回る異なるスイッチ抵抗負荷を含む、１つまたはそれを上回る電化製品を含むことができる。多くの実施形態では、２つまたはそれを上回る動作状態はそれぞれ、２つまたはそれを上回る異なるスイッチ抵抗負荷のうちの異なるものに対応することができる。いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回る電化製品は、ヘアドライヤまたはファンヒータのうちの少なくとも１つを含むことができる。

いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回る第１のデータ信号を少なくとも部分的に使用して、１つまたはそれを上回る電気デバイスのそれぞれの２つまたはそれを上回る動作状態のそれぞれを識別するブロック１８０４は、処理モジュールにおいて、１つまたはそれを上回る第１のデータ信号の抽出されたフレームのそれぞれから特徴を抽出するブロック１８０５を含むことができる。多くの実施形態では、抽出されたフレームは、図１３のフレーム１３５２（フレーム_１）と類似するか、または同じであり得る。いくつかの実施形態では、抽出されたフレームは、フレーム抽出のブロック１３５０（図１３）等に説明される、フレーム抽出モジュール１１２５（図１１）を使用して抽出されることができる。種々の実施形態では、特徴は、特徴１３６３（図１３）と類似するか、または同じであり得る。いくつかの実施形態では、特徴は、特徴抽出のブロック１３６０（図１３）等に説明される、特徴抽出モジュール１１２６（図１１）を使用して抽出されることができる。いくつかの実施形態では、特徴は、抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉の平均の大きさ、最大の大きさ、または最小の大きさのうちの少なくとも１つと、抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉の平均周波数、最大周波数、または最小周波数のうちの少なくとも１つと、抽出されたフレームのそれぞれの２つの優勢な電磁干渉ピーク間の周波数ギャップまたは抽出されたフレームのそれぞれの全体平均の大きさのうちの少なくとも１つとを含むことができる。種々の実施形態では、特徴は、抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉の平均の大きさ、最大の大きさ、および最小の大きさと、抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉の平均周波数、最大周波数、および最小周波数と、抽出されたフレームのそれぞれの２つの優勢な電磁干渉ピーク間の周波数ギャップと、抽出されたフレームのそれぞれの全体平均の大きさとを含むことができる。

いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回る第１のデータ信号を少なくとも部分的に使用して、１つまたはそれを上回る電気デバイスのそれぞれの２つまたはそれを上回る動作状態のそれぞれを識別するブロック１８０４は、処理モジュールにおいて、抽出されたフレームのそれぞれから抽出された特徴に基づいて、期待値最大化クラスタリングアルゴリズムを使用して、電気雑音を１つまたはそれを上回る電気デバイスの各電気デバイスの２つまたはそれを上回る動作状態に分類するブロック１８０６を含むことができる。多くの実施形態では、期待値最大化クラスタリングアルゴリズムは、クラスタリングのブロック１３７０（図１３）等に説明される、クラスタリング１１２７モジュール（図１１）を使用して実施されることができる。

図面に目を向けると、図１９は、コンピュータシステム１９００を例証し、その全てまたはその一部は、算出ユニット１０２０（図１０−１１）の少なくとも一部、および／または処理パイプライン１３００（図１３）の技法の少なくとも一部、および／または方法１８００（図１８）の実施形態を実装するために好適であり得る。コンピュータシステム１９００は、１つまたはそれを上回る回路基板（図示せず）と、ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）ポート１９１２と、コンパクトディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）および／またはデジタルビデオディスク（ＤＶＤ）ドライブ１９１６と、ハードドライブ１９１４とを含有する、シャーシ１９０２を含む。シャーシ１９０２の内側の回路基板上に含まれる要素の代表的ブロック図が、図２０に示される。図２０の中央処理ユニット（ＣＰＵ）２０１０が、図２０のシステムバス２０１４に結合される。種々の実施形態では、ＣＰＵ２０１０のアーキテクチャは、種々の商業的に配布されるアーキテクチャ群のいずれかに準拠し得る。

図２０に続くと、システムバス２０１４もまた、読取専用メモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）の両方を含むメモリ２００８に結合される。メモリ記憶ユニット２００８またはＲＯＭの不揮発性部分は、システムリセット後にコンピュータシステム１９００（図１９）を機能状態に復元するために好適なブートコードシーケンスを用いてエンコードされることができる。加えて、メモリ２００８は、基本入出力システム（ＢＩＯＳ）等のマイクロコードを含むことができる。いくつかの実施例では、本明細書に開示される種々の実施形態の１つまたはそれを上回るメモリ記憶ユニットは、メモリ記憶ユニット２００８、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート１９１２（図１９−２０）に結合される外部メモリ記憶ユニット（図示せず）等のＵＳＢ具備電子デバイス、ハードドライブ１９１４（図１９−２０）、および／またはＣＤ−ＲＯＭもしくはＤＶＤドライブ１９１６（図１９−２０）から成ることができる。同一または異なる実施例では、本明細書に開示される種々の実施形態の１つまたはそれを上回るメモリ記憶ユニットは、コンピュータおよび／またはコンピュータネットワークのハードウェアおよびソフトウェアリソースを管理するソフトウェアプログラムであり得る、オペレーティングシステムを備えることができる。オペレーティングシステムは、例えば、メモリの制御および割当、命令の処理の優先順位付け、入力および出力デバイスの制御、ネットワーク化の促進、ならびにファイルの管理等の基本的なタスクを実施することができる。一般的なオペレーティングシステムのいくつかの実施例は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標） Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム（ＯＳ）、Ｍａｃ（登録商標）ＯＳ、ＵＮＩＸ（登録商標）ＯＳ、およびＬｉｎｕｘ（登録商標）ＯＳから成ることができる。

本明細書に使用されるように、「プロセッサ」および／または「処理モジュール」は、限定されないが、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、コントローラ、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、グラフィックスプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、または所望される機能を実施することが可能な任意の他のタイプのプロセッサもしくは処理回路等、任意のタイプの算出回路を意味する。いくつかの実施例では、本明細書に開示される種々の実施形態の１つまたはそれを上回るプロセッサは、ＣＰＵ２０１０から成ることができる。

図２０の描写される実施形態では、ディスクコントローラ２００４、グラフィックスアダプタ２０２４、ビデオコントローラ２００２、キーボードアダプタ２０２６、マウスアダプタ２００６、ネットワークアダプタ２０２０、および他のＩ／Ｏデバイス２０２２等の種々のＩ／Ｏデバイスが、システムバス２０１４に結合されることができる。キーボードアダプタ２０２６およびマウスアダプタ２００６は、それぞれ、コンピュータシステム１９００（図１９）のキーボード６０４（図１９および２０）およびマウス１９１０（図１９および２０）に結合される。グラフィックスアダプタ２０２４およびビデオコントローラ２００２は、図２０において固有のユニットとして示されているが、他の実施形態では、ビデオコントローラ２００２は、グラフィックスアダプタ２０２４に統合されることができ、逆もまた同様である。ビデオコントローラ２００２は、コンピュータシステム１９００（図１９）の画面１９０８（図１９）上に画像を表示するために、モニタ１９０６（図１９および２０）をリフレッシュするために好適である。ディスクコントローラ２００４は、ハードドライブ１９１４（図１９および２０）、ＵＳＢポート１９１２（図１９および２０）、およびＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤドライブ１９１６（図１９および２０）を制御することができる。他の実施形態では、固有のユニットが、これらのデバイスのそれぞれを別個に制御するために使用されることができる。

いくつかの実施形態では、ネットワークアダプタ２０２０は、コンピュータシステム１９００（図１９）における拡張ポート（図示せず）にプラグ接続または結合される、ＷＮＩＣ（無線ネットワークインターフェースコントローラ）カード（図示せず）から成る、および／またはそれとして実装されることができる。他の実施形態では、ＷＮＩＣカードは、コンピュータシステム１９００（図１９）に内蔵される無線ネットワークカードであり得る。無線ネットワークアダプタは、マザーボードチップセット（図示せず）に統合される、または１つまたはそれを上回る専用無線通信チップ（図示せず）を介して実装される無線通信能力を有することによって、コンピュータシステム１９００（図１９）に内蔵され、コンピュータシステム１９００（図１９）のＰＣＩ（周辺構成要素インターコネクタ）もしくはＰＣＩエクスプレスバスまたはＵＳＢポート１９１２（図１９）を通して接続されることができる。他の実施形態では、ネットワークアダプタ２０２０は、有線ネットワークインターフェースコントローラカード（図示せず）から成る、および／またはそれとして実装されることができる。

コンピュータシステム１９００（図１９）の多くの他の構成要素は示されていないが、そのような構成要素およびそれらの相互接続は、当業者に周知である。故に、コンピュータシステム１９００（図１９）およびシャーシ１９０２（図１９）の内側の回路基板の構成および組成に関するさらなる詳細は、本明細書で議論される必要はない。

図１９のコンピュータシステム１９００が起動しているとき、ＵＳＢポート１９１２内のＵＳＢドライブ上、ＣＤ−ＲＯＭおよび／またはＤＶＤドライブ１９１６内のＣＤ−ＲＯＭもしくはＤＶＤ上、ハードドライブ１９１４上、またはメモリ２００８（図２０）内に記憶されたプログラム命令が、ＣＰＵ２０１０（図２０）によって実行される。これらのデバイス上に記憶されるプログラム命令の一部は、本明細書に説明される技法の全てまたは少なくとも一部を実行するために好適であり得る。種々の実施形態では、コンピュータシステム１９００は、本明細書に説明されるもの等、１つまたはそれを上回るモジュール、アプリケーション、および／またはデータベースを用いて再プログラムされ、汎用コンピュータを専用コンピュータに変換することができる。

コンピュータシステム１９００は、図１９においてデスクトップコンピュータとして例証されているが、コンピュータシステム１９００が、コンピュータシステム１９００に関して説明されるものに類似する機能性要素を依然として有しながら、異なる形状因子をとり得る実施例も存在し得る。いくつかの実施形態では、コンピュータシステム１９００は、単一コンピュータ、単一サーバ、またはコンピュータもしくはサーバのクラスタもしくは集合、またはコンピュータもしくはサーバのクラウドから成ってもよい。典型的には、サーバのクラスタまたは集合は、コンピュータシステム１９００上の要求が単一サーバまたはコンピュータの妥当な能力を超えたときに使用されることができる。ある実施形態では、コンピュータシステム１９００は、ラップトップコンピュータ等のポータブルコンピュータから成ってもよい。ある他の実施形態では、コンピュータシステム１９００は、スマートフォン等のモバイルデバイスから成ってもよい。ある付加的実施形態では、コンピュータシステム１９００は、埋め込まれたシステムから成ってもよい。

本開示は、具体的実施形態を参照して説明されたが、本発明の精神または範囲から逸脱することなく、種々の変更が成され得ることが、当業者によって理解されるであろう。故に、本発明の実施形態の開示は、本発明の範囲の例証であることが意図され、限定することは意図されない。本発明の範囲は、添付される請求項によって要求される範囲によってのみ限定されるものとすることが意図される。例えば、当業者にとって、図１−２０の任意の要素が修正され得、これらの実施形態のある前述の議論が、必ずしも、全ての可能性として考えられる実施形態の完全な説明を表さないことが容易に明白となるであろう。例えば、図１３および１８のプロシージャ、プロセス、またはアクティビティのうちの１つまたはそれを上回るものは、異なるプロシージャ、プロセス、および／またはアクティビティを含み、多くの異なるモジュールによって、多くの異なる順序で実施されてもよい、および／または図１３および１８のプロシージャ、プロセス、またはアクティビティのうちの１つまたはそれを上回るものは、図１３および１８の別の異なるもののプロシージャ、プロセス、またはアクティビティのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。

１つまたはそれを上回る請求される要素の置換は、修正ではなく、再構成を構成する。加えて、利益、他の利点、および問題の解決策が、具体的実施形態に関して説明された。しかしながら、利益、利点、問題の解決策、および任意の利益、利点、または解決策を生じさせる、またはより際立たせる任意の要素もしくは複数の要素は、そのような利益、利点、解決策、または要素がそのような請求項において記載されていない限り、請求項のいずれかまたは全ての重要な、要求される、または不可欠な特徴もしくは要素として解釈されるべきではない。

さらに、本明細書に開示される実施形態および制限は、実施形態および／または制限が、（１）請求項において明示的に請求されない、および（２）均等論下で、請求項における明示的要素および／または制限の均等物であるもしくは潜在的に均等物である場合、公有の原則に基づいて一般に供与されることはない。

Claims (20)

1. 電気アウトレットに結合されるように構成される感知デバイスと、
   算出ユニットのプロセッサ上で起動するように構成される処理モジュールと
   を備える装置であって、
   前記感知デバイスは、
   前記感知デバイスが前記電気アウトレットに結合されるときに前記電気アウトレットを介して電気雑音を受信するように構成されるデータ取得受信機を備え、前記電気アウトレットは、電力インフラストラクチャに電気的に結合され、１つ以上の電気デバイスが、前記電力インフラストラクチャに結合され、前記電力インフラストラクチャ上の前記電気雑音の少なくとも一部を生成し、前記データ取得受信機は、前記電気雑音を１つ以上の第１のデータ信号に変換するように構成され、
   前記感知デバイスは、前記算出ユニットと通信し、
   前記処理モジュールは、
   前記１つ以上の第１のデータ信号からフレームを抽出することと、
   前記フレームの各抽出されたフレームに対するそれぞれの８タプル特徴ベクトルを抽出することであって、各抽出されたフレームに対するそれぞれの８タプル特徴ベクトルは、
   各抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉（ＥＭＩ）のそれぞれの平均の大きさと、
   各抽出されたフレームのそれぞれのピークＥＭＩのそれぞれの最大の大きさと、
   各抽出されたフレームのそれぞれのピークＥＭＩのそれぞれの最小の大きさと、
   各抽出されたフレームのそれぞれのピークＥＭＩのそれぞれの平均周波数と、
   各抽出されたフレームのそれぞれのピークＥＭＩのそれぞれの最大周波数と、
   各抽出されたフレームのそれぞれのピークＥＭＩのそれぞれの最小周波数と、
   各抽出されたフレームのそれぞれの２つの優勢なＥＭＩピーク間のそれぞれの周波数ギャップと、
   各抽出されたフレームのそれぞれの全体平均エネルギーと
   を含む、ことと、
   前記フレームのそれぞれの８タプル特徴ベクトルを少なくとも部分的に使用して、前記１つ以上の電気デバイスのそれぞれの２つ以上の動作状態のそれぞれを識別することであって、前記１つ以上の電気デバイスの各電気デバイスの前記２つ以上の動作状態は、前記電気デバイスが電力オン状態にあるときにおける前記電気デバイスのそれぞれ異なるユーザ駆動動作状態である、ことと、
   前記１つ以上の電気デバイスの各電気デバイスが前記２つ以上の動作状態のうちの１つの動作状態にあるときにユーザに知らせることと
   を実行するように構成される、装置。
2. 前記電気雑音は、
   前記２つ以上の動作状態のうちの第１の動作状態に対応する、第１の期間中の前記電力インフラストラクチャ上の第１の識別可能電気雑音と、
   前記２つ以上の動作状態のうちの第２の動作状態に対応する、第２の期間中の前記電力インフラストラクチャ上の第２の識別可能電気雑音と
   を含み、
   前記処理モジュールはさらに、前記第１の識別可能電気雑音を前記第２の識別可能電気雑音と区別し、前記１つ以上の電気デバイスのそれぞれの前記２つ以上の動作状態を識別するように構成される、請求項１に記載の装置。
3. 前記第１の識別可能電気雑音および前記第２の識別可能電気雑音はそれぞれ、前記電力インフラストラクチャ上の実質的に連続的な電気雑音を含み、
   前記実質的に連続的な電気雑音は、（ａ）１つの交流電気サイクルを上回る第１の時間の長さにわたって前記電力インフラストラクチャ上で識別可能である第１の電気雑音と、（ｂ）１つの交流電気サイクルを下回る第２の時間の長さにわたって前記電力インフラストラクチャ上で識別可能である第２の電気雑音とのうちの少なくとも１つを含むが、前記第２の電気雑音は、３つ以上の交流電気サイクルにおいて繰り返される、請求項２に記載の装置。
4. 前記第１の期間は、少なくとも１秒であり、
   前記第２の期間は、少なくとも１秒である、請求項２または３のうちのいずれか１つに記載の装置。
5. 前記データ取得受信機は、約５．３キロヘルツを上回る電気雑音を通過させるように構成されるフィルタを備える、請求項１、２、３、または４のうちのいずれか１つに記載の装置。
6. 前記処理モジュールはさらに、前記フレームのそれぞれの８タプル特徴ベクトルに基づいて、期待値最大化クラスタリングアルゴリズムを使用して、前記電気雑音を前記１つ以上の電気デバイスの各電気デバイスの前記２つ以上の動作状態に分類するように構成される、請求項１、２、３、４、または５のうちのいずれか１つに記載の装置。
7. 前記１つ以上の電気デバイスは、１つ以上のモータベースの電化製品を含み、前記１つ以上のモータベースの電化製品はそれぞれ、２つ以上の異なる回転速度に手動で切り替えられるように構成され、
   前記１つ以上のモータベースの電化製品の前記２つ以上の動作状態はそれぞれ、前記２つ以上の異なる回転速度のうちの異なる回転速度に対応する、請求項１、２、３、４、５、または６のうちのいずれか１つに記載の装置。
8. 前記１つ以上のモータベースの電化製品は、ミキサまたはフードミキサのうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載の装置。
9. 前記１つ以上の電気デバイスは、モータベースの掃除機を含み、
   前記２つ以上の動作状態のうちの第１の動作状態が、絨毯上で前記モータベースの掃除機をアイドリングすることに対応し、
   前記２つ以上の動作状態のうちの第２の動作状態が、前記絨毯上で前記モータベースの掃除機を移動させることに対応し、
   前記２つ以上の動作状態のうちの第３の動作状態が、硬質床上で前記モータベースの掃除機を使用することに対応する、請求項１、２、３、４、５、または６のうちのいずれか１つに記載の装置。
10. 前記１つ以上の電気デバイスは、１つ以上のＳＭＰＳベースの電化製品を含み、前記１つ以上のＳＭＰＳベースの電化製品はそれぞれ、発振器を備え、かつ、２つ以上の異なるスイッチング周波数において動作するように構成され、
    前記２つ以上の動作状態はそれぞれ、前記２つ以上の異なるスイッチング周波数のうちの異なるスイッチング周波数に対応する、請求項１、２、３、４、５、または６のうちのいずれか１つに記載の装置。
11. 前記１つ以上のＳＭＰＳベースの電化製品は、中央処理ユニットを備えるコンピュータを含み、
    前記２つ以上の異なるスイッチング周波数はそれぞれ、前記中央処理ユニットの異なる負荷に対応する、請求項１０に記載の装置。
12. 前記１つ以上のＳＭＰＳベースの電化製品は、テレビを含み、
    前記２つ以上の異なるスイッチング周波数のうちの第１の周波数が、前記テレビ上でテレビチャンネルを表示することに対応し、
    前記２つ以上の異なるスイッチング周波数のうちの第２の周波数が、前記テレビの過渡チャンネル変更動作に対応する、請求項１０に記載の装置。
13. 前記１つ以上の電気デバイスは、１つ以上の電化製品を含み、前記１つ以上の電化製品はそれぞれ、２つ以上の異なるスイッチ抵抗負荷を備え、
    前記２つ以上の動作状態はそれぞれ、前記２つ以上の異なるスイッチ抵抗負荷のうちの異なるスイッチ抵抗負荷に対応し、
    前記１つ以上の電化製品は、ヘアドライヤまたはファンヒータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１、２、３、４、５、または６のうちのいずれか１つに記載の装置。
14. 電気アウトレットに結合される感知デバイスにおいて、前記電気アウトレットを介して電気雑音を捕捉することであって、前記電気アウトレットは、電力インフラストラクチャに結合され、１つ以上の電気デバイスが、前記電力インフラストラクチャに結合され、前記電力インフラストラクチャ上の前記電気雑音の少なくとも一部を生成する、ことと、
    前記感知デバイスにおいて、前記電気雑音を１つ以上の第１のデータ信号に変換することと、
    前記感知デバイスから算出ユニットに前記１つ以上の第１のデータ信号を伝送することと、
    前記１つ以上の第１のデータ信号からフレームを抽出することと、
    前記フレームの各抽出されたフレームに対するそれぞれの８タプル特徴ベクトルを抽出することであって、各抽出されたフレームに対するそれぞれの８タプル特徴ベクトルは、
    各抽出されたフレームのそれぞれのピーク電磁干渉（ＥＭＩ）のそれぞれの平均の大きさと、
    各抽出されたフレームのそれぞれのピークＥＭＩのそれぞれの最大の大きさと、
    各抽出されたフレームのそれぞれのピークＥＭＩのそれぞれの最小の大きさと、
    各抽出されたフレームのそれぞれのピークＥＭＩのそれぞれの平均周波数と、
    各抽出されたフレームのそれぞれのピークＥＭＩのそれぞれの最大周波数と、
    各抽出されたフレームのそれぞれのピークＥＭＩのそれぞれの最小周波数と、
    各抽出されたフレームのそれぞれの２つの優勢なＥＭＩピーク間のそれぞれの周波数ギャップと、
    各抽出されたフレームのそれぞれの全体平均エネルギーと
    を含む、ことと、
    前記算出ユニットの処理モジュールにおいて、前記フレームのそれぞれの８タプル特徴ベクトルを少なくとも部分的に使用して、前記１つ以上の電気デバイスのそれぞれの２つ以上の動作状態のそれぞれを識別することであって、前記１つ以上の電気デバイスの各電気デバイスの前記２つ以上の動作状態は、前記電気デバイスが電力オン状態にあるときにおける前記電気デバイスのそれぞれ異なるユーザ駆動動作状態である、ことと、
    前記１つ以上の電気デバイスの各電気デバイスが前記２つ以上の動作状態のうちの１つの動作状態にあるときにユーザに知らせることと
    を含む、方法。
15. 前記１つ以上の電気デバイスは、１つ以上のモータベースの電化製品を含み、前記１つ以上のモータベースの電化製品はそれぞれ、２つ以上の異なる回転速度に手動で切り替えられるように構成され、
    前記１つ以上のモータベースの電化製品の前記２つ以上の動作状態はそれぞれ、前記２つ以上の異なる回転速度のうちの異なる回転速度に対応する、請求項１４に記載の方法。
16. 前記１つ以上の電気デバイスは、モータベースの掃除機を含み、
    前記２つ以上の動作状態のうちの第１の動作状態が、絨毯上で前記モータベースの掃除機をアイドリングすることに対応し、
    前記２つ以上の動作状態のうちの第２の動作状態が、前記絨毯上で前記モータベースの掃除機を移動させることに対応し、
    前記２つ以上の動作状態のうちの第３の動作状態が、硬質床上で前記モータベースの掃除機を使用することに対応する、請求項１４に記載の方法。
17. 前記１つ以上の電気デバイスは、１つ以上のＳＭＰＳベースの電化製品を含み、前記１つ以上のＳＭＰＳベースの電化製品はそれぞれ、発振器を備え、かつ、２つ以上の異なるスイッチング周波数において動作するように構成され、
    前記２つ以上の動作状態はそれぞれ、前記２つ以上の異なるスイッチング周波数のうちの異なるスイッチング周波数に対応する、請求項１４に記載の方法。
18. 前記１つ以上の電気デバイスは、１つ以上の電化製品を含み、前記１つ以上の電化製品はそれぞれ、２つ以上の異なるスイッチ抵抗負荷を備え、
    前記２つ以上の動作状態はそれぞれ、前記２つ以上の異なるスイッチ抵抗負荷のうちの異なるスイッチ抵抗負荷に対応する、請求項１４に記載の方法。
19. 前記フレームのそれぞれの８タプル特徴ベクトルに基づいて、期待値最大化クラスタリングアルゴリズムを使用して、前記電気雑音を前記１つ以上の電気デバイスの各電気デバイスの前記２つ以上の動作状態に分類することをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
20. 前記電気雑音は、
    前記２つ以上の動作状態のうちの第１の動作状態に対応する、第１の期間中の前記電力インフラストラクチャ上の第１の識別可能電気雑音と、
    前記２つ以上の動作状態のうちの第２の動作状態に対応する、第２の期間中の前記電力インフラストラクチャ上の第２の識別可能電気雑音と
    を含み、
    前記処理モジュールはさらに、前記第１の識別可能電気雑音を前記第２の識別可能電気雑音と区別し、前記１つ以上の電気デバイスのそれぞれの前記２つ以上の動作状態を識別するように構成される、請求項１４に記載の方法。