TWI599760B - 用於預測資料量測的感測器電源管理裝置、電腦實作方法及非暫態計算裝置可讀儲存媒體 - Google Patents

用於預測資料量測的感測器電源管理裝置、電腦實作方法及非暫態計算裝置可讀儲存媒體 Download PDF

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TWI599760B
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Description

用於預測資料量測的感測器電源管理裝置、電腦實作方法及非暫態計算裝置可讀儲存媒體
本揭示發明的實施例通常相關於感測器裝置的領域，且更明確地相關於管理感測裝置以節省電源。
有各式各樣不同種類的感測器，包括加速度計、陀螺儀、氣壓計、紅外線鄰近感測器、可見光感測器、麥克風、羅盤、溫度計、濕度感測器等。此種感測器典型地擷取原始資料，其接著可被解譯。不同感測器種類消耗不同的電量。感測器的電源管理可包括不同方法。然而，目前利用的感測器電源管理方法不一定總是足以將感測器電源消耗減少至期望等級。
100‧‧‧系統
101‧‧‧感測器模組
102、800‧‧‧計算裝置
106、108、110‧‧‧感測器
120‧‧‧操作地耦接
130‧‧‧電源供應模組
132、802‧‧‧處理器
134、804‧‧‧記憶體
144‧‧‧組件
146‧‧‧資料處理模組
150‧‧‧感測器管理模組
160、162‧‧‧電源耦接
170‧‧‧通訊地耦接
180、202、302、402、500、600‧‧‧處理
182、184、204、206、208、306、308、404、406‧‧‧事件
190‧‧‧圖表
200、300、400‧‧‧示意表示
210‧‧‧處理資料量測
212‧‧‧垂直線
214、314、414‧‧‧第一資料量測模式
216‧‧‧第二資料量測模式
316、416‧‧‧第二量測模式
420、422‧‧‧次模式
700‧‧‧方塊圖
806‧‧‧大量儲存裝置
808‧‧‧輸入/輸出(I/O)裝置
810‧‧‧通訊介面
812‧‧‧系統匯流排
822‧‧‧計算邏輯
A‧‧‧幅度值
A1‧‧‧資料點
F‧‧‧頻率
R1‧‧‧第一取樣率
R2、R3、R4‧‧‧第二取樣率
R5‧‧‧第三取樣率
T‧‧‧時間
T1、T2、T3‧‧‧時間週期
t1、t2‧‧‧時間實例
實施例將藉由結合隨附圖式的以下詳細描述而輕易地被理解。為協助此描述，相似參考數字指定相似的結構元件。實施例係經由示範方式而非限制方式在隨附圖式的圖中例示。
圖1根據本揭示發明的部分實施例示意地描繪用於管理藉由一或多個感測器之資料量測的範例系統。
圖2係根據部分實施例將一或多個感測器用於處理的資料量測之範例預測資料量測效能技術的示意表示。
圖3係根據部分實施例將一或多個感測器用於處理的資料量測之另一範例預測資料量測效能技術的示意表示。
圖4係根據部分實施例將一或多個感測器用於處理的資料量測之另一範例預測資料量測效能技術的示意表示。
圖5係根據部分實施例用於藉由一或多個感測器實施預測資料量測的處理流程圖。
圖6係根據部分實施例用於藉由一或多個感測器實施資料量測的另一處理流程圖。
圖7係根據部分實施例描繪在參考圖2-6描述的第二資料量測模式中實施資料量測之不同範例的方塊圖。
圖8根據各種實施例描繪適於使用圖1之各種組件的範例計算裝置’諸如’組態成操作感測器模組的計算裝置。
【發明內容與實施方式】
本揭示發明的實施例減少感測器功率消耗的技術及組態，特別係經由藉由一或多個感測器的預測資料量測而達成。根據實施例，該設備可包括一或多個感測器及感測器管理模組，該感測器管理模組與該等感測器耦接並組態成導致該等感測器在第一資料量測模式中啟始指示處理之資 料的量測、基於在該第一資料量測模式中藉由該等感測器在一段時間週期內收集之該等量測的一部分決定包含該處理之事件的型式、及在第二資料量測模式中藉由該一或多個感測器啟始該資料的量測。該第二模式可基於包含該處理之事件的該型式。該型式可指示事件在該處理中出現的預測。第一資料量測模式可包括以第一(例如，固定或可變)取樣率藉由感測器實施資料量測。
第二資料量測模式可包括以低於該第一取樣率的第二取樣率實施該等資料量測、在對應於根據該已決定型式的事件之預測出現的時間週期期間以第三取樣率實施該等資料量測、或在處理中之連續事件的預測出現之間的時間週期期間以第四取樣率實施該等資料量測，並在對應於事件之預測出現的時間週期期間以第五取樣率實施該等資料量測。該第五取樣率可大於該第四取樣率。在部分實施例中，該第五取樣率可慢於該第四取樣率。
在以下詳細描述中，參考形成本文之一部分的隨附圖式，其中相似數字通篇指定相似部分，並經由將本揭示發明之主題內容實踐於其中之說明實施例的方式顯示於其中。待理解可使用其他實施例並可產生結構或邏輯改變而不脫離本揭示發明的範圍。因此，下文的詳細描述並不採用限制方式，且實施例的範圍係藉由隨附的申請專利範圍及其等效範圍界定。
針對本揭示發明的目的，片語「A及/或B」的意義係(A)、(B)、或(A及B)。針對本揭示發明的目的， 片語「A、B、及/或C」的意義係(A)、(B)、(C)、(A及B)、(A及C)、(B及C)或(A、B、及C)。
本描述可使用諸如頂/底、內/外、及上/下等基於視角的描述。此種描述僅用於協助討論且未企圖將本文描述的實施例應用限制在任何特定定向上。
本描述可使用片語「在一實施例中」或「在實施例中」，彼等各者可指一或多個相同或不同實施例。再者，術語「包含」、「包括」、及「具有」等，如關於本揭示發明之實施例所使用的，係同義的。
術語「耦接於」連同彼等的衍生字會在本文中使用。「耦接」可意謂著下列一或多者。「耦接」可意謂著二或多個元件直接實體、電、或光學接觸。然而，「耦接」也可意謂著二或多個元件彼此間接接觸，但仍彼此合作或互動，並可意謂著一或多個其他元件耦接或連接在稱為彼此耦接的該等元件之間。
圖1根據本揭示發明的部分實施例示意地描繪用於管理藉由一或多個感測器之資料量測的範例系統100。系統100可使用在各種實作中。例如，系統100可包含組態成提供與使用者活動有關的資料之感測器量測的可穿戴裝置。在另一範例中，系統100可包含組態成管理多個感測器以量測與特定物理、化學、生物學、生物特徵測量學、或其他處理有關之資料的感測裝置控制系統。
在部分實施例中，系統100可包含組態成管理可包括 一或多個感測器106、108、110(在部分實施例中，感測器陣列)之感測器模組101的計算裝置102。感測器模組101可與計算裝置102通訊地耦接170。計算裝置102可包括組態成管理感測器106、108、110及處理由該等感測器量測並提供至計算裝置102之資料的處理器132。更具體地說，計算裝置102可包括具有指令(例如，在感測器管理模組150中編譯)的記憶體134，當指令在處理器132上執行時，可導致處理器132實施適於節省資料量測處理期間由感測器106、108、110所消耗之電源的感測器管理操作。
例如，感測器管理模組150可組態成控制藉由電源供應模組130提供至感測器106、108、110的電源供應。電源供應模組130可包括與計算裝置102及感測器106、108、110之電源耦接160、162，且該電源耦接組態成供應電源至至少部分(或全部)感測器106、108、110。感測器管理模組150可藉由電源供應模組130管理感測器106、108、110的通電及斷電。
在部分實施例中，至少部分的感測器106、108、110可包括電源供應源(例如，內建或與感測器(等)操作地耦接)，諸如，電池，其可由感測器管理模組150控制(例如，開啟及關閉)。
記憶體134更可包括指令(例如，在資料處理模組146中編譯)，當執行於處理器132上時，可導致處理器132實施藉由感測器106、108、110量測之資料的資料處 理。
計算裝置102可包括計算裝置102之功能所需的其他組件144。例如，計算裝置102可包括組態成顯示至少感測器106、108、110之資料量測的結果的顯示器(未圖示)，該等結果可由模組146的執行提供。計算裝置102的處理器132、記憶體134、及其他組件144可與組態成協助上文提及的組件之間的資訊交換的一或多個介面(未圖示)耦接。通訊介面(等)(未圖示)可提供用於計算裝置102的介面，以透過一或多個有線或無線網路(等)及/或與任何其他合適裝置通訊。參考圖8以更詳細地描述包括計算裝置102之系統100的範例組態。
如所討論的，感測器管理模組150及資料處理模組146可實作為儲存在，例如，記憶體134中並組態成在處理器132上執行的軟體組件。在部分實施例中，感測器管理模組150及資料處理模組146可實作為軟體及硬體組件的組合。在部分實施例中，感測器管理模組150及資料處理模組146可包括硬體實作。
如上文所述，感測器模組101可包括與處理180操作地耦接120並組態成量測指示處理180之資料的感測器(例如，感測器陣列)106、108、110。感測器106、108、110顯示於圖1中僅用於說明的目的；將理解可使用任何數量的感測器(例如，一或多個)被運用在感測器模組101中。
通常，處理180可係任何種類之可用可量測物理量界 定之連續或週期、數位或類比的處理，其可轉換為可由個別感測裝置讀取的信號。可量測處理的範例可包括，但未受限於，光、各種類的動作、溫度、磁場、重力、濕度、濕氣、振動、壓力、電場、聲音、及外部或內部環境的其他物理態樣。其他範例可包括一物質的化學組成物或環境、及生物特徵量測處理等。指示處理的可量測資料可包括不同物理特徵及參數。因此，感測器106、108、110可包括不同種類的感測器，包括，但未受限於，加速度計、陀螺儀、氣壓計、紅外線鄰近感測器、可見光感測器、轉換器、及致動器等。
處理180可包含可指示處理180的事件182、184。例如，使用者的心跳可視為係使用者心臟活動的事件，並可藉由個別感測裝置(例如，心率監測器)量測。包含處理180的事件182、184可受特別關注，因為處理180可藉由解譯包含該處理並藉由感測器106、108、110量測的事件而界定或另外理解。參考圖1，表示為描畫處理180的圖表190之尖峰的事件182、184可指示處理180。因此，根據本文描述的實施例，感測器106、108、110可組態成實施圖表190值的量測，包括代表事件182、184的值以得到處理180的指示。(在為了單純化的目的而僅將二事件182、184描繪在處理180中的同時，將理解處理180可包含與182、184相似的多個事件)。
至少部分可量測處理(例如，處理180)可包括可用實質規律間隔發生的事件(例如，事件182、184)。例 如，使用者的心跳或步行(跑步)腳步可規律間隔發生，例如，具有實質週期性。因此，與此種處理關聯的型式可決定成可指示處理中事件之發生(出現)的預測。與處理關聯的型式可使用在一段時間週期內累積的許多處理資料量測識別出(例如，從指示該處理的資料導出)。使用本文描述的技術，在型式識別出之後，例如，從已收集資料預測以實質規律間隔發生之處理事件的出現，該型式(例如，處理事件如預測地出現)可受連續地驗證。
圖2係根據部分實施例將一或多個感測器用於處理的資料量測之範例預測資料量測效能技術的示意表示200。處理可使用，例如，參考圖1描述的組件實作，例如，感測器管理模組150及資料處理模組146、及感測器106、108、110。
表示200可包括待由一或多個感測器量測的處理202。如圖所示，處理202可包含可用實質規律性(例如，以實質規律的時間間隔)發生的多個事件204、206、208…。處理202的X軸可指示處理202之事件出現的持續時間(例如，時間T)或頻率(例如，F)，同時Y軸可指示與處理202關聯的幅度值A。使用感測器106、108、110的處理資料量測210係藉由沿著具有已決定間隔(以下稱為「速率」)之X軸放置的多條垂直線212示意地描畫。各線212可指示藉由感測器106、108、或110之至少一者實施的處理202之量測的實例。如上文簡短地討論的，可應用至處理202的習知量測技術可包括 以固定取樣率，例如，以固定間隔或時間週期，實施資料量測。
相反地，描繪於圖2中的量測210可使用至少二種資料量測模式發生。例如，指示處理202之資料的量測210可在第一資料量測模式214中藉由一或多個感測器啟始。第一資料量測模式214可包含藉由感測器管理模組150導致感測器106、108、110以第一取樣(例如，固定)率R1，例如，每數秒，實施資料量測。將理解導致感測器106、108、110實施資料量測可藉由感測器管理模組150導致感測器106、108、110開機而開始。
如圖2所示，感測器管理模組150及/或資料處理模組146可至少基於在第一資料量測模式214中藉由一或多個感測器106、108、110在時間週期T1收集之量測的一部分決定包含處理202之事件的型式。例如，包含處理202的事件之型式的決定可包括識別資料點A1(例如，對應於事件204、206、及208等)及時間實例，例如，t1、及t2等(或對應的時間間隔或頻率)，已識別資料點大致在該等時間實例待由一或多個感測器106、108、110量測。通常，型式可指示具有期望誤差容限之資料點以特定時間間隔出現的預測，該等資料點指示處理。
在型式決定後(例如，處理202中的事件204、206、208之出現的預測)，感測器管理模組150可基於包含處理202之事件204、206、208的已決定型式在第二資料量測模式216中藉由一或多個感測器106、108、110 啟始處理202之資料的量測。更具體地說，感測器管理模組150可根據已決定型式導致感測器106、108、110在對應於事件204、206、208之預測出現的時間週期T2期間以第二(例如，固定或連續或另外變化的)取樣率R2實施資料量測，例如，在時間實例t1、t2等。(將理解事件204、206、208之出現的時間實例可在時間週期T2內發生)。
當量測時，若對應於事件204、206、208之預測出現的資料點與已識別資料點在期望誤差容限內匹配，如所界定地，可產生事件的型式正確地(例如，在誤差容限內)描述處理202的結論。因此，第二資料量測模式216可包含如在第一資料量測模式214期間所決定的事件204、206、208之型式的週期驗證。
相反地，在第二資料量測模式216中，感測器管理模組150可根據已決定型式在對應於事件204、206、208的預測出現之間的間隔之時間週期T3期間導致制止感測器106、108、110實施資料量測。在部分實施例中，對應於第一資料量測模式214的第一取樣率R1可不與對應於第二資料量測模式216的第二取樣率R2相同。
在第二資料量測模式216中的資料量測期間，感測器管理模組150及/或資料處理模組146可從在第二模式中量測的資料決定對應於事件204、206、208的已量測資料點不再與已決定型式匹配。例如，已量測資料點的值可不再在期望誤差容限(例如，第一容限)內與已識別資料點 A1的值匹配。在另一範例中，事件之出現的時間或頻率可不再在期望誤差容限(例如，第二容限)內與預測事件的出現時間或頻率匹配。
通常，在第二資料量測模式216期間已量測事件對型式的匹配結果可超過期望誤差容限。因此，可決定在第一資料量測模式214期間識別之事件的型式不再可驗證，例如，不再正確地預測包含處理202之事件204、206、208的出現。基於此決定，感測器管理模組150可恢復至資料量測的第一資料量測模式214，以便決定新型式(若有新型式的話)。若未識別出新型式，例如，在時間週期T1之後，則感測器106、108、110可繼續在第一資料量測模式214中實施資料量測。
將理解第一及第二資料量測模式214及216中的量測210總數可少於在相同的時間週期期間在以固定取樣率實施資料量測時可發生的量測數。因此，當使用上述技術時感測器106、108、110的電源消耗可相對於當以固定取樣率實施資料量測時感測器106、108、110的電源消耗減少。節省的電量可依據第一及第二資料量測模式214及216中的資料量測速率。
重點係須注意取樣率(例如，使用在第二資料量測模式216中)可係固定的(例如，規律的)或變化的(例如，不規律的)。例如，取樣率可包含在1秒中取得20個樣本且具有可變的樣本間的間距。例如，兩個連續取樣率可係相隔1/100秒，接著相隔1/10秒等。
在另一範例中，取樣率可，例如，用連續或非週期方式變化。例如，取樣率可如同某種函數般地隨時間變化。例如，取樣率可在對應於事件204、206、208之預測出現的時間點A1的關注點附近增加(例如，具有最高值)，且在關注點之間逐漸朝向一半減少。換言之，通往關注點，取樣率可變得更快(更高)。移離關注點，取樣率可變得更慢(更低)。
圖3係根據部分實施例將一或多個感測器用於處理的資料量測之範例預測資料量測效能技術的另一示意表示300。相似於參考圖2描述的技術，處理302的資料量測最初可在第一資料量測模式314中實施，與上述214相似。亦即，資料量測可用第一(固定)取樣率(例如，R1或其他速率值)實施。一旦識別出與處理302有關聯的型式，資料量測可在第二量測模式316中實施，其可包含以第二取樣率(例如，R3)實施資料量測。如圖3所示，第二取樣率R3可低於第一取樣率R1，並可界定為最低可能速率，處理302之事件306、308的預測出現可使用該速率驗證。
圖4係根據部分實施例將一或多個感測器用於處理的資料量測之範例預測資料量測效能技術的另一示意表示400。相似於參考圖2及3描述的技術，處理402的資料量測最初可在第一資料量測模式414中實施，與上述214及/或314相似。亦即，資料量測可用第一(固定)取樣率(例如，R1或其他速率值)實施。
如圖4所示，一旦識別出與處理402關聯的型式，資料量測可在第二量測模式416中實施，其可包含次模式420及422。在次模式420中，資料量測可在處理402中之連續事件(例如，404、及406等)的預測出現之間的時間週期期間以第二取樣率R4實施。在次模式422中，量測資料可在對應於事件(例如，404、及406等)之出現的時間週期期間以第三取樣率R5實施。在部分實施例中，第三取樣率R5可大於第二取樣率R4。在其他實施例中，第三取樣率R5可低於第二取樣率R4。例如，對應於事件之出現的時間週期可短於事件的出現之間的時間週期，且反之亦然。
除了參考圖2-4描述的技術外，可預期其他資料量測技術。例如，資料量測技術可關於減少從事處理已量測資料的計算裝置之處理器的電源消耗，諸如，圖1之計算裝置102的處理器132。在此範例中，資料量測可在第一資料量測模式中藉由一或多個感測器以第一取樣率實施，可決定事件的型式，並可啟始第二資料量測模式。在此實例中，第二資料量測模式可包括繼續在第一資料量測模式中藉由一或多個感測器(例如，以第一取樣率)實施資料量測，及藉由處理器處理在對應於處理中的事件之預測出現的時間週期期間取得的資料量測，同時制止處理在其他時間取得的資料量測。
在部分實施例中，資料量測可藉由多個感測器實施。關於減少多個感測器之電源消耗的範例資料量測處理可包 括藉由多個感測器以第一取樣率實施資料量測(例如，在第一資料量測模式中)，決定事件的型式，及交換至包含藉由該等多個感測器的至少一者以相同的第一取樣率實施資料量測及停止藉由該等多個感測器之至少另一者實施資料量測的第二資料量測模式。例如，僅有一個感測器可在第二資料量測模式中實施資料量測。
圖5係根據部分實施例用於藉由一或多個感測器實施預測資料量測的處理流程圖500。處理500可，例如，藉由圖1的感測器管理模組150及資料處理模組146實施。
處理500可在方塊502開始，其中指示處理(例如，202、302、或402)之資料的量測可在第一資料量測模式(例如，214、314、或414)中啟始。為啟始量測，例如，可通電或重設實施量測的感測器(等)。
在方塊504，包含處理之事件的型式可基於在第一資料量測模式中在一段時間週期內收集的量測決定。
在方塊506，資料量測可基於包含處理之事件的已決定型式在第二資料量測模式(例如，上述216、316、416、或其他)中啟始。
圖6係根據部分實施例用於藉由一或多個感測器實施資料量測的另一處理流程圖600。處理600更詳細地闡述處理500。處理600可，例如，藉由圖1之系統100的感測器管理模組150及資料處理模組146實施。僅藉由範例的方式，可假設系統100包含可穿戴裝置，諸如，具有心率監視器的智慧型手錶(例如，Basis®智慧型手錶)。
處理600可在方塊602開始，其中處理的資料量測可在第一資料量測模式中藉由一或多個感測器(例如，以固定取樣率)實施，與參考圖2-4描述的處理相似。繼續該智慧型手錶的範例，心率監視器可開啟(通電)以在第一資料量測模式中實行使用者的心率量測。
量測資料可排程以繼續已決定的時間期間(量測週期)。例如，該智慧型手錶心率監視器可設定成實施特定時間週期的心率量測。因此，在決定方塊604，可決定資料量測週期是否結束。若資料量測週期繼續，處理600可移至決定方塊606。
在決定方塊606，可決定處理的資料量測是否已從資料量測週期的開始累積。例如，可需要收集足夠的取樣資料以實施參考圖2描述的型式決定。若未累積足夠的取樣資料，處理600可恢復至方塊602。否則，處理600可移至決定方塊608。
在決定方塊608，可決定是否已識別出指示處理的任何事件。繼續使用該智慧型手錶的範例，事件可包含使用者心臟的心跳。然而，使用者可不必然無時無刻穿戴該手錶。例如，若該手錶置於使用者的桌上，心臟監視器可通電，但沒有心跳可受感測及識別為事件。因此，若未識別出事件，處理600可恢復至方塊602。否則，處理600可移至決定方塊610。
在決定方塊610，可決定是否已識別出指示處理之事件的型式。繼續使用該智慧型手錶的範例，若該手錶由使 用者所穿戴，心率可在特定時間週期(例如，一分鐘)內被測定。更具體地說，可識別出在特定幅度及間隔之間的心跳。
因此，若未識別出事件，處理600可恢復至方塊602。否則，處理600可移至方塊(常式)612，其提供在第二資料量測模式中實施資料量測。第二資料量測模式可包括許多不同資料量測處理，其一部分已參考圖2-4描述。常式612將參考圖7更詳細地描述。
在第二資料量測模式中的資料量測實施期間，可在決定方塊614決定在決定方塊612識別的型式是否已改變。更具體地說，處理的已量測事件可不再與事件的已識別型式匹配，其可如參考圖2所描述地在第二資料量測模式中的資料量測實施期間建立。繼續使用該智慧型手錶的範例，在第一資料量測模式期間決定的心率可關於使用者睡眠狀態。若使用者醒來且，例如，開始跑步，她的心率可改變(例如，增加超過特定臨限)，使得睡眠狀態心率有關型式可不再正確。
因此，若型式已改變，處理600可恢復至方塊602，以恢復在第一資料量測模式中實施資料量測，若有任何事件的新型式，則識別之(例如，決定與使用者跑步狀態有關的新心率型式，跟隨該智慧型手錶的範例)。若型式未改變，處理600可移至決定方塊616，其中可對量測週期的結束實施檢查。若量測週期已結束，處理600結束。否則，資料量測在第二資料量測模式中繼續，如方塊612所 指示的。
圖7係根據部分實施例描繪在第二資料量測模式中實施資料量測之不同範例的方塊圖700。方塊圖700提供參考圖6描述之常式612的至少部分實作。
如圖所示，常式612「在第二資料量測模式中實施資料量測」可包括，但未受限於，由方塊702、704、706、708、或710指示之處理的至少一者。
方塊702可包括參考圖2描述的處理。亦即，處理方塊702可包括在對應於如藉由在第一資料量測模式中的資料量測實施期間所識別之事件的型式所決定之處理中的事件之出現的時間週期期間實施資料量測。
方塊704可包括參考圖3描述的處理。亦即，方塊704的處理可包括以低於與第一資料量測模式關聯之速率的取樣率實施資料量測。
方塊706可包括參考圖4描述的處理。亦即，方塊706的處理可包括在事件的出現之間以低於第一資料量測模式速率的取樣率，及在對應於事件出現之時間週期期間以不同(例如，更高)速率實施資料量測。
在多個感測器實施資料量測的情形中，方塊708可包括組態成減少電源消耗的處理。亦即，可將至少在第一資料量測模式中實施資料量測的感測器的數量減少。例如，在第二資料量測模式中，一個感測器可實施資料量測(例如，繼續以對應於第一資料量測模式的速率實施量測)及其他感測器可關閉或交換至其他量測模式，與參考方塊 702、704、或706描述的第二量測模式相似。
通常，至少一個感測器可用第一模式速率實施量測，且至少另一個感測器可關閉(斷電)或交換至不同量測模式。例如，在部分實施例中，一個感測器可在第一資料量測模式中運行，同時其他感測器(等)可在第二量測模式中運行。例如，可需要加速度計及光學感測器二者以決定心率。一旦決定心率型式，加速度計可在第一量測模式中連續地運行，同時光學感測器可在第二量測模式中運行。
方塊710可包括組態成將參考圖1描述之計算裝置102的處理器132之電源消耗減少的處理。例如，資料量測可繼續以對應於第一資料量測模式的取樣率實施。僅在對應於處理中的事件之出現的時間週期期間量測的資料可由處理器132處理，例如，使用資料處理模組146，因此減少由處理器132處理的總資料量。
在另一實施例中，感測器資料的一些部分可在記憶體134中緩衝。若決定型式已改變，處理器132可回顧地重處理經緩衝資料而非等待新感測器樣本的收集。若型式改變，此可避免必需等待更多感測器資料進入。
圖8根據各種實施例例示適於使用圖1之各種組件的範例計算裝置800，諸如，組態成操作圖1之感測器模組101的計算裝置102。如圖所示，計算裝置800可包括一或多個處理器或處理器核心802及系統記憶體804。針對包括申請專利範圍之此申請案的目的，術語「處理器」及「處理器核心」可視為同義的，除非本文清楚地另有所 指。處理器802可包括任何種類的處理器，諸如，中央處理單元(CPU)、及微處理器等。處理器802可實作為具有多個核心的積體電路，例如，多核心微處理器。計算裝置800可包括大量儲存裝置806(諸如，磁碟、硬碟驅動器、揮發性記憶體(例如，動態隨機存取記憶體(DRAM)、光碟唯讀記憶體(CD-ROM)、及數位多功能影音光碟(DVD)等)。通常，系統記憶體804及/或大量儲存裝置806可係任何種類的暫時及/或持久儲存器，包括，但未受限於，揮發性及非揮發性記憶體、光學、磁性、及/或固態大量儲存器等。揮發性記憶體可包括，但未受限於，靜態及/或動態隨機存取記憶體。非揮發性記憶體可包括，但未受限於，可電抹除，可程式化唯讀記憶體、相變記憶體、及電阻記憶體等。
計算裝置800更可包括輸入/輸出(I/O)裝置808(諸如，顯示器、鍵盤、游標控制、遠端控制、遊戲控制器、及影像擷取裝置等)及通訊介面810(諸如，網路介面卡、數據機、紅外線接收器、及無線電接收器(例如，藍牙)等)。
通訊介面810可包括通訊晶片(未圖示)，其可組態成根據全球行動通信系統(GSM)、通用封包無線服務(GPRS)、通用行動電信系統(UMTS)、高速封裝存取(HSPA)、演進HSPA(E-HSPA)、長期演進技術(LTE)網路操作裝置800。通訊晶片也可組態成根據GSM增強數據演進(EDGE)、GSM EDGE無線電存取網 路(GERAN)、通用地面無線電存取網路(UTRAN)、或演進UTRAN(E-UTRAN)操作。通訊晶片也可組態成根據分碼多重存取(CDMA)、分時多重存取(TDMA)、數位增強無線電信(DECT)、演進資料最佳化(EV-DO)、彼等的衍生、以及指定為3G、4G、5G、及之後的任何其他無線協定操作。在其他實施例中，通訊介面810可依據其他無線協定操作。
上述計算裝置800元件可經由可代表一或多個匯流排的系統匯流排812彼此耦接。在多個匯流排的情形中，彼等可藉由一或多個匯流排橋接器(未圖示)橋接。此等元件各者可實施其在本技術中已知的習知功能。特別係可利用系統記憶體804及大量儲存裝置806儲存實作參考圖1之感測器管理模組150描述的操作之程式化指令的工作複本及永久複本。各種元件可藉由處理器(等)802支援的組譯器指令或可編譯為此種指令的高階語言實作。
程式化指令的永久複本可例如，經由發佈媒體(未圖示)，諸如，光碟(CD)、或經由通訊介面810(來自發佈伺服器(未圖示))在出廠(in the factory)或在現場(in the field)時置入永久儲存裝置806中。亦即，可利用具有代理程式之實作的一或多個發佈媒體發佈該代理器及程式化各種計算裝置。
元件808、810、812的數量、能力、及/或容量可依據是否將計算裝置800使用為固定計算裝置，諸如，機上盒或桌上型電腦、或行動計算裝置，諸如，可穿戴裝置、 平板計算裝置、膝上型電腦、遊戲主機、或智慧型手機而變化。彼等的構造另外為人所知，且因此將不再行描述。
處理器802的至少一者可與組態成實踐參考圖1-7描述的實施例之態樣的計算邏輯822封裝在一起。針對一實施例，處理器802的至少一者可與組態成實踐感測器管理及資料處理之態樣的計算邏輯822封裝在一起以形成單封裝系統(SiP)或系統單晶片(SoC)。針對至少一實施例，該SoC可使用在，例如，但未受限於，行動計算裝置，諸如，可穿戴計算裝置、平板電腦、或智慧型手機。例如，計算邏輯822可與參考圖1描述之感測器管理模組150及資料處理模組146相似的該等模組關聯或另外組態成包括或存取彼等。
計算裝置800可包括用於根據上述實施例實施處理資料量測的感測器模組或另外與其關聯，諸如，具有感測器106、108、110的感測器模組101。在部分實施例中，如參考圖1所描述地，感測器模組101可與計算裝置800通訊地耦接。例如，感測器模組101可與I/O裝置808耦接或另外與其關聯。
在各種實作中，計算裝置800可包含膝上型電腦、易網機、筆記型電腦、超輕薄筆記型電腦、智慧型手機、平板電腦、個人數位助理(PDA)、超級行動PC、行動電話、或數位相機。在其他實作中，計算裝置800可係處理資料的任何其他電子裝置。
本文描述的實施例可更藉由下列範例說明。範例1係 一種用於預測資料量測的設備，包含：一或多個感測器；及感測器管理模組，與該一或多個感測器耦接，其中該感測器管理模組係用以：在第一資料量測模式中藉由該一或多個感測器啟始指示處理之資料的量測；基於在該第一資料量測模式中藉由該一或多個感測器在一段時間週期內收集之該等量測的一部分，決定包含該處理之事件的型式，其中該型式係用以指示事件在該處理中出現的預測；及在第二資料量測模式中藉由該一或多個感測器啟始該資料的量測，其中該第二模式基於包含該處理之事件的該型式。
範例2可包括範例1的標的，且更具體說明該感測器管理模組係用以：從在該第二資料量測模式中量測的該資料決定該等事件與該型式的匹配超過誤差的容限；及回應於該等事件對該型式的匹配超過誤差的容限的該決定，恢復至資料量測的該第一資料量測模式。
範例3可包括範例1的標的，且更具體說明該一或多個感測器選自下列一或多者：加速度計、陀螺儀、氣壓計、紅外線鄰近感測器、可見光感測器、麥克風、羅盤、溫度計、濕度感測器、或生物辨識感測器。
範例4可包括範例1的標的，且更具體說明申請專利範圍第1項的設備，其中在該第一資料量測模式中啟始該等資料量測包含以第一取樣率實施該等資料量測。
範例5可包括範例4的標的，且更具體說明在該第二資料量測模式中啟始該等資料量測包含：以低於該第一取樣率的第二取樣率實施該等資料量測；在對應於根據該已 決定型式的事件之預測出現的第一時間週期期間以第三取樣率實施該等資料量測；或在該處理中之連續事件的預測出現之間的第二時間週期期間以第四取樣率實施該等資料量測，並在該第一時間週期期間以第五取樣率實施該等資料量測，其中該第五取樣率與該第四取樣率不同。
範例6可包括範例5的標的，且更具體說明該第四取樣率等於或低於該第一取樣率。
範例7可包括範例5的標的，且更具體說明決定包含該處理之事件的型式包括識別資料點及時間實例，大致在該等時間實例該等已識別資料點待由該一或多個感測器量測，其中該等已量測資料點與在誤差之期望容限內的該等已識別資料點匹配。
範例8可包括範例7的標的，且更具體說明該等時間實例在該第一時間週期內。
範例9可包括範例1的標的，且更具體說明該一或多個感測器包含多個感測器，其中該第一資料量測模式包含藉由該多個感測器以第一取樣率實施該等資料量測，且其中該第二資料量測模式包含：藉由該多個感測器的至少一者以該第一取樣率實施該等資料量測，並停止藉由該多個感測器的至少另一者實施該等資料量測，或藉由該多個感測器的至少一者以該第一取樣率實施該等資料量測，並藉由該多個感測器的至少另一者以該第二取樣率實施該等資料量測。
範例10可包括範例1的標的，且更具體說明該設備 可更包含資料處理模組，與該一或多個感測器耦接以處理該等資料量測，其中該第一及該第二資料量測模式包含以第一取樣率實施該等資料量測，其中該資料處理模組藉由該一或多個感測器處理該等資料量測，其在對應於該處理中的事件之該預測出現的時間週期期間執行。
範例11可包括範例1至10的標的，且更具體說明在第一資料量測模式中藉由該一或多個感測器啟始資料量測包括電源開啟一或多個感測器。
範例12係一種用於預測資料量測的電腦實作方法，包含：在第一資料量測模式中藉由計算裝置啟始指示處理的資料之藉由一或多個感測器的量測；基於在該第一資料量測模式中藉由該一或多個感測器在一段時間週期內收集之該等量測的一部分，藉由該計算裝置決定包含該處理之事件的型式，其中該型式指示事件在該處理中出現的預測；及在第二資料量測模式中藉由該計算裝置啟始該資料之藉由該一或多個感測器的量測，其中該第二模式基於包含該處理之事件的該型式。
範例13可包括範例12的標的，且更具體說明該方法可包括藉由該計算裝置從在該第二模式中量測的該資料決定該等事件與該型式的匹配超過誤差的容限；及回應於決定該等事件對該型式的匹配超過誤差的容限，藉由該計算裝置恢復至資料量測的該第一資料量測模式。
範例14可包括範例12的標的，且更具體說明在第一資料量測模式中啟始量測包括導致該一或多個感測器以第 一取樣率實施該等資料量測。
範例15可包括範例14的標的，且更具體說明在第二資料量測模式中藉由該一或多個感測器啟始該資料的量測包括以下一者：藉由該計算裝置導致以比該第一取樣率更低的第二取樣率實施該等資料量測；藉由該計算裝置導致在對應於根據該已決定型式的事件之預測出現的第一時間週期期間以第三取樣率實施該等資料量測；或藉由該計算裝置導致在該處理中之連續事件的預測出現之間的第二時間週期期間以第四取樣率實施該等資料量測，且在該第一時間週期期間以第五取樣率實施該等資料量測，其中該第五取樣率與該第四取樣率不同。
範例16可包括範例12至15的標的，且更具體說明該等事件包括資料值在預測資料範圍內出現，該等資料值大致在根據該已決定型式之該等資料值的預測出現時間藉由該一或多個感測器量測。
範例17係一種具有用於預測資料量測之指令的非暫態計算裝置可讀儲存媒體，回應於該等指令在計算裝置上的執行，導致該計算裝置：在第一資料量測模式中藉由可由該計算裝置存取之該一或多個感測器啟始指示處理之資料的量測；基於在該第一資料量測模式中藉由該一或多個感測器在一段時間週期內收集之該等量測的一部分，決定包含該處理之事件的型式，其中該型式指示事件在該處理中出現的預測；及在第二資料量測模式中藉由該一或多個感測器啟始該資料的量測，其中該第二模式基於包含該處 理之事件的該型式。
範例18可包括範例17的標的，且更具體說明回應於該等指令在該計算裝置上的執行，更導致該計算裝置：從在該第二模式中量測的該資料決定該等事件與該型式的匹配超過誤差的容限；及回應於該等事件對該型式的匹配超過誤差的容限的決定，恢復至資料量測的該第一資料量測模式。
範例19可包括範例17至18的標的，且更具體說明在該第一資料量測模式中啟始該等資料量測包含以第一取樣率實施該等資料量測。
範例20可包括範例19的標的，且更具體說明在該第二資料量測模式中啟始該等資料量測包含：以低於該第一取樣率的第二取樣率實施該等資料量測；在對應於根據該已決定型式的事件之預測出現的第一時間週期期間以第三取樣率實施該等資料量測；或在該處理中之連續事件的預測出現之間的第二時間週期期間以第四取樣率實施該等資料量測，並在該第一時間週期期間以第五取樣率實施該等資料量測，其中該第五取樣率與該第四取樣率不同。
範例21係用於預測資料量測的設備，包含：用於在第一資料量測模式中藉由可由該計算裝置存取之該一或多個感測器啟始指示處理之資料的量測的機構；基於在該第一資料量測模式中藉由該一或多個感測器在一段時間週期內收集之該等量測的一部分，用於決定包含該處理之事件的型式的機構，其中該型式指示事件在該處理中出現的預 測；及用於在第二資料量測模式中藉由該一或多個感測器啟始該資料之量測的機構，其中該第二模式基於包含該處理之事件的該型式。
範例22可包括範例21的標的，且更具體說明用於從在該第二模式中量測的該資料決定該等事件與該型式的匹配超過誤差之容限的機構；及回應於該等事件對該型式的匹配超過誤差的容限的決定，用於恢復至資料量測之該第一資料量測模式的機構。
範例23可包括範例21至22的標的，且更具體說明用於在第一資料量測模式中啟始量測的機構包含用於以第一取樣率實施資料量測的機構。
範例24可包括範例23的標的，且更具體說明用於在該第二資料量測模式中啟始該等資料量測的機構包含：用於以低於該第一取樣率的第二取樣率實施該等資料量測的機構；用於在對應於根據該已決定型式的事件之預測出現的第一時間週期期間以第三取樣率實施該等資料量測的機構；或用於在該處理中之連續事件的預測出現之間的第二時間週期期間以第四取樣率實施該等資料量測，並在該第一時間週期期間以第五取樣率實施該等資料量測的機構，其中該第五取樣率與該第四取樣率不同。
以最能幫助理解所聲明之標的的方式將各種操作依次描述為多個離散行動。然而，不應將描述的次序理解為暗示此等操作有必然的相關次序。可能將本揭示發明的實施例實作在使用任何合適硬體及/或軟體的系統中，以依需 要組態。
雖然特定實施例已針對描述目的於本文說明及描述，經計算以實現相同目的的各式各樣變化及/或等效實施例或實作可能取代所顯示及描述的實施例而不脫離本揭示發明的範圍。此申請案意圖涵蓋本文討論之實施例的任何修改或變化。因此，顯然企圖使本文描述的實施例僅受申請專利範圍及其等效範圍限制。
100‧‧‧系統
101‧‧‧感測器模組
102‧‧‧計算裝置
106、108、110‧‧‧感測器
120‧‧‧操作地耦接
130‧‧‧電源供應模組
132‧‧‧處理器
134‧‧‧記憶體
144‧‧‧組件
146‧‧‧資料處理模組
150‧‧‧感測器管理模組
160、162‧‧‧電源耦接
170‧‧‧通訊地耦接
180‧‧‧處理
182、184‧‧‧事件
190‧‧‧圖表

Claims (20)

  1. 一種用於預測資料量測的設備，包含：一或多個感測器；及感測器管理模組，與該一或多個感測器耦接，其中該感測器管理模組係用以：在第一資料量測模式中藉由該一或多個感測器啟始指示處理之資料的量測；基於在該第一資料量測模式中藉由該一或多個感測器在一段時間週期內收集之該等量測的一部分，決定構成該處理之事件的型式，其中該型式係用以指示事件在該處理中出現的預測；及在第二資料量測模式中藉由該一或多個感測器啟始該資料的量測，其中該第二模式基於包含該處理之事件的該型式。
  2. 如申請專利範圍第1項的設備，其中該感測器管理模組係用以：從在該第二資料量測模式中量測的該資料決定該等事件與該型式的匹配超過誤差的容限；及回應於該等事件對該型式的匹配超過誤差的容限的該決定，恢復至資料量測的該第一資料量測模式。
  3. 如申請專利範圍第1項的設備，其中該一或多個感測器選自：加速度計、陀螺儀、氣壓計、紅外線鄰近感測器、可見光感測器、麥克風、羅盤、溫度計、濕度感測器、或生物特徵量測感測器。
  4. 如申請專利範圍第1項的設備，其中在該第一資料量測模式中啟始該等資料量測包含以第一取樣率實施該等資料量測。
  5. 如申請專利範圍第4項的設備，其中在該第二資料量測模式中啟始該等資料量測包含：以低於該第一取樣率的第二取樣率實施該等資料量測；在對應於根據該已決定型式的事件之預測出現的第一時間週期期間以第三取樣率實施該等資料量測；或在該處理中之連續事件的預測出現之間的第二時間週期期間以第四取樣率實施該等資料量測，並在該第一時間週期期間以第五取樣率實施該等資料量測，其中該第五取樣率與該第四取樣率不同。
  6. 如申請專利範圍第5項的設備，其中該第四取樣率等於或低於該第一取樣率。
  7. 如申請專利範圍第5項的設備，其中決定包含該處理之事件的型式包括識別資料點及時間實例，大致在該等時間實例該等已識別資料點待由該一或多個感測器量測，其中該等已量測資料點與在誤差之期望容限內的該等已識別資料點匹配。
  8. 如申請專利範圍第7項的設備，其中該等時間實例在該第一時間週期內。
  9. 如申請專利範圍第1項的設備，其中該一或多個感測器包含多個感測器，其中該第一資料量測模式包含藉 由該多個感測器以第一取樣率實施該等資料量測，且其中該第二資料量測模式包含：藉由該多個感測器的至少一者以該第一取樣率實施該等資料量測，並停止藉由該多個感測器的至少另一者實施該等資料量測，或藉由該多個感測器的至少一者以該第一取樣率實施該等資料量測，並藉由該多個感測器的至少另一者以該第二取樣率實施該等資料量測。
  10. 如申請專利範圍第1項之設備，更包括：資料處理模組，與該一或多個感測器耦接以處理該等資料量測，其中該第一及該第二資料量測模式包含以第一取樣率實施該等資料量測，其中該資料處理模組藉由該一或多個感測器處理該等資料量測，其在對應於該處理中的事件之該預測出現的時間週期期間執行。
  11. 如申請專利範圍第1項的設備，其中在第一資料量測模式中藉由該一或多個感測器啟始資料量測包括啟動一或多個感測器。
  12. 一種電腦實作方法，包含：在第一資料量測模式中藉由計算裝置啟始指示處理的資料之藉由一或多個感測器的量測；基於在該第一資料量測模式中藉由該一或多個感測器在一段時間週期內收集之該等量測的一部分，藉由該計算裝置決定構成該處理之事件的型式，其中該型式指示事件在該處理中出現的預測；及 在第二資料量測模式中藉由該計算裝置啟始該資料之藉由該一或多個感測器的量測，其中該第二模式基於包含該處理之事件的該型式。
  13. 如申請專利範圍第12項的電腦實作方法，更包含：藉由該計算裝置從在該第二模式中量測的該資料決定該等事件與該型式的匹配超過誤差的容限；及回應於決定該等事件對該型式的匹配超過誤差的容限，藉由該計算裝置恢復至資料量測的該第一資料量測模式。
  14. 如申請專利範圍第12項的電腦實作方法，其中在第一資料量測模式中啟始量測包括導致該一或多個感測器以第一取樣率實施該等資料量測。
  15. 如申請專利範圍第14項的電腦實作方法，其中在第二資料量測模式中藉由該一或多個感測器啟始該資料的量測包括以下一者：藉由該計算裝置導致以比該第一取樣率更低的第二取樣率實施該等資料量測；藉由該計算裝置導致在對應於根據該已決定型式的事件之預測出現的第一時間週期期間以第三取樣率實施該等資料量測；或藉由該計算裝置導致在該處理中之連續事件的預測出現之間的第二時間週期期間以第四取樣率實施該等資料量測，且在該第一時間週期期間以第五取樣率實施該等資料 量測，其中該第五取樣率與該第四取樣率不同。
  16. 如申請專利範圍第12項的電腦實作方法，其中該等事件包括資料值在預測資料範圍內出現，該等資料值大致在根據該已決定型式之該等資料值的預測出現時間藉由該一或多個感測器量測。
  17. 一種具有指令的非暫態計算裝置可讀儲存媒體，回應於該等指令在計算裝置上的執行，導致該計算裝置：在第一資料量測模式中藉由可由該計算裝置存取之該一或多個感測器啟始指示處理之資料的量測；基於在該第一資料量測模式中藉由該一或多個感測器在一段時間週期內收集之該等量測的一部分，決定構成該處理之事件的型式，其中該型式指示事件在該處理中出現的預測；及在第二資料量測模式中藉由該一或多個感測器啟始該資料的量測，其中該第二模式基於包含該處理之事件的該型式。
  18. 如申請專利範圍第17項的非暫態計算裝置可讀儲存媒體，其中回應於在該計算裝置上的執行，該等指令更導致該計算裝置：從在該第二模式中量測的該資料決定該等事件與該型式的匹配超過誤差的容限；及回應於該等事件對該型式的匹配超過誤差的容限的該決定，恢復至資料量測的該第一資料量測模式。
  19. 如申請專利範圍第17項的非暫態計算裝置可讀 儲存媒體，其中在該第一資料量測模式中啟始該等資料量測包含以第一取樣率實施該等資料量測。
  20. 如申請專利範圍第19項的非暫態計算裝置可讀儲存媒體，其中在該第一資料量測模式中啟始該等資料量測包含：以低於該第一取樣率的第二取樣率實施該等資料量測；在對應於根據該已決定型式的事件之預測出現的第一時間週期期間以第三取樣率實施該等資料量測；或在該處理中之連續事件的預測出現之間的第二時間週期期間以第四取樣率實施該等資料量測，並在該第一時間週期期間以第五取樣率實施該等資料量測，其中該第五取樣率與該第四取樣率不同。
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