TWI641522B - 減速警示裝置及方法 - Google Patents

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TWI641522B
TWI641522B TW106116520A TW106116520A TWI641522B TW I641522 B TWI641522 B TW I641522B TW 106116520 A TW106116520 A TW 106116520A TW 106116520 A TW106116520 A TW 106116520A TW I641522 B TWI641522 B TW I641522B
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陳奇宏
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Abstract

一種用於以一可變加速度移動的一移動裝置的警示裝置包含一感測單元及一處理器。該感測單元感測該可變加速度以產生複數加速度資料。該處理器基於兩個不同預定樣本大小和一移動平均演算法來從該複數加速度資料中選定第一複數加速度資料樣本和第二複數加速度資料樣本，以計算第一複數樣本平均值及第二複數樣本平均值，獲得在該第一和該第二複數樣本平均值之間的複數樣本平均值差異，基於一預定檢核演算法來分析該複數樣本平均值差異以獲得一導出合成值，並對該導出合成值與一預定門檻值進行一資料比對。

Description

減速警示裝置及方法
本揭露是關於一警示裝置，且特別是關於用於一移動裝置的減速警示裝置及方法。
現代人已經提升對於環境保護的認知，特別是在履行生活價值所做的友善環境行為之節約能源、及低碳排放於日常交通使用，以及增長個人健康維護意識，並實踐自我健身行動。因此，於短程交通，旅行休閒，體能鍛鍊等活動之應用，自行車是極為方便且有效履行上述環保生活價值及維護身體健康的工具。
在先前技術中，一自行車之速度變化的一警告裝置具有一加速度計和一煞車燈。該警告裝置藉由使用該加速度計來偵測該自行車的一預定減速度條件以點亮該煞車燈。
美國第7,649,447 B2號公告專利揭露一種自行車煞車燈。美國第8,717,155 B2號公告專利揭露一種煞車警告裝置及方法。美國第2004/0032324 A1號公開專利申請揭露一種煞車燈控制器。在先前技術中的上述揭露通常皆需要執行一低通濾波操作。雖然該低通濾波操作可以消除相對高頻的振動雜訊，但是該低通濾波操作往往也會影 響或濾除其他有需要考慮的加速度訊號。
由於自行車的友善環境有益健康，因此其廣為人們使用。自行車行車的相關安全議題，亦為使用者所重視。在各種安全議題中，自行車行進中的減速警示便是極受關注且必須被解決的行車安全問題之一。
目前市場上有販售自行車的行車指示燈。該行車指示燈一般是可以另行安裝在坐墊支架上，但此種指示燈是有幾個發光模式可以選用，譬如固定發光，或閃動發光。但此等發光模式僅是單純警示，不會與自行車的減速互動而變化發光樣態，所以不能警示追隨於此減速自行車後的其他車輛、人員或是行動載具。也因此讓行進中的自行車之煞車減速帶來了極高的遭後車追撞的風險，特別是在視線昏暗的行車環境中。
為了在現有的行車指示燈上增加此煞車減速警示功能，卻又不會為此等市售的行車指示燈增添冗贅的外加附件，最理想的方法之一，就是利用體積極小的微機電系統(MEMS)重力感測器或加速度感測器。藉由使用該重力感測器偵測行車時或因操作煞車而生的車速變化所關聯的加速度或減速度等相關訊號來啟動行車指示燈上的因減速而對應的發光態樣。
本揭露的一目的在於提供一種藉由建立帶通濾波功能來處裡移動裝置的加速度變化，進而有效地區分出煞車減速度訊號以提出一警示的一操作裝置。
本揭露的一實施例在於提供一種用於以一可變加速度移動的一移動裝置的速度變化警示裝置。該警示裝置包含一感測單元、一資料處理單元及一運動分析單元。該感測單元包含一加速度計，並感測該可變加速度以產生複數加速度資料。該資料處理單元係由包含一移動平均演算法的一處理器所構成，該資料處理單元基於兩個不同預定樣本大小，或說兩個不同的採樣範圍或資料區間和該移動平均演算法來從該複數加速度資料中選定與該兩個不同預定樣本大小，或說兩個不同的採樣範圍或資料區間分別對應的第一複數加速度資料樣本和第二複數加速度資料樣本，以對應地計算出第一複數樣本平均值及第二複數樣本平均值，並獲得在該第一複數樣本平均值和該第二複數樣本平均值之間的複數樣本平均值差異。該運動分析單元係以該處理器所構建，基於一預定檢核演算法來分析該複數樣本平均值差異以獲得一導出合成值，並對該導出合成值與一預定門檻值進行一資料比對以產生一比對結果。
本揭露的另一實施例在於提供一種用於具有一運動的一移動裝置的警示方法。該警示方法包含下列步驟：提供一移動平均演算法；感測該運動以產生複數加速度資料；基於兩個不同預定樣本大小，或說採樣範圍或資料區間和該移動平均演算法來從該複數加速度資料中選擇與該兩個不同預定樣本大小，或說採樣範圍或資料區間分別對應的第一複數加速度資料樣本和第二複數加速度資料樣本，以對應地計算出第一複數樣本平均值及第二複數 樣本平均值；獲得在該第一複數樣本平均值和該第二複數樣本平均值之間的複數樣本平均值差異；基於一預定檢核演算法來分析該複數樣本平均值差異以獲得一導出合成值；以及對該導出合成值與一預定門檻值進行一資料比對以產生一比對結果。
本揭露的另一實施例在於提供一種用於具有一運動的一移動裝置的警示方法。該警示方法包含下列步驟：提供一移動平均演算法；感測該運動以產生具有複數資料內容的複數運動資料；對應一第一複數資料內容及一第二複數資料內容，分別選定一第一預定資料區間及一第二預定資料區間；基於該第一及該第二預定資料區間和該移動平均演算法來從該複數運動資料中選擇與該兩個不同預定資料區間分別對應的第一複數運動資料樣本和第二複數運動資料樣本，以對應地計算出第一複數樣本平均值及第二複數樣本平均值；獲得在該第一複數樣本平均值和該第二複數樣本平均值之間的複數樣本平均值差異；基於一預定檢核演算法來分析該複數樣本平均值差異以獲得一導出合成值；以及對該導出合成值與一預定門檻值進行一資料比對以產生一比對結果。
21‧‧‧路面
22‧‧‧移動裝置
221‧‧‧裝置本體
2211‧‧‧第二後側部分
222‧‧‧前輪
223‧‧‧後輪
224‧‧‧座椅
225‧‧‧煞車制動單元
226‧‧‧驅動結構
227‧‧‧操縱單元
2271‧‧‧煞車操縱組件
229‧‧‧第一後側部分
22A‧‧‧移動參考軸
22A1‧‧‧移動參考方向
23‧‧‧警示裝置
231‧‧‧感測單元
2311‧‧‧加速度計
232‧‧‧處理器
233‧‧‧警示單元
236‧‧‧控制單元
25‧‧‧自行車
281‧‧‧資料處理單元
283‧‧‧運動分析單元
801、802、803、804、805‧‧‧運動系統
90‧‧‧使用者
A(Hz)‧‧‧在頻率域上的加速度
a(t)‧‧‧在時間域上的加速度
AE1‧‧‧預定檢核演算法
AM1‧‧‧移動平均演算法
AP1、AP2‧‧‧樣本平均值
AQ1、AQ2‧‧‧樣本平均值
B1‧‧‧可變加速度
CA1‧‧‧採樣頻率
CT1、CT3‧‧‧控制訊號
D11、D12、D13、D14、D21、D22、D23、D24、D31、D32、D33、D34‧‧‧加速度資料
D51、D52、D53、D54、D61、D62、D63、D64、D71、D72、D73、D74‧‧‧運動資料
DG1‧‧‧第一樣本平均值差異
DG2‧‧‧樣本平均值差異
DH1、DH2‧‧‧經篩選的樣本平均值差異
EA1‧‧‧煞車操作
E51、E52、E53、E54、E61、E62、E63、E64、E71、E72、E73、E74、ED1、ED2、EE1、EE2‧‧‧資料內容
F1‧‧‧作用力結構
F11‧‧‧第一反作用力
F12‧‧‧第二反作用力
F13‧‧‧使用者重量
F14‧‧‧驅動力
F15‧‧‧制動力
F22‧‧‧裝置重量
FC1‧‧‧相對低的低通截止頻率
FC2‧‧‧相對高的低通截止頻率
HA1‧‧‧分析結果
HM1‧‧‧行進方向
K11‧‧‧加速度差異資料訊號
K31‧‧‧加速度差異資料訊號
K41‧‧‧運動參數差異資料訊號
LF1‧‧‧加速度偏壓
M1‧‧‧運動
M11‧‧‧減速度運動
N11‧‧‧第一預定樣本大小
N12‧‧‧第二預定樣本大小
Q1‧‧‧警示訊號
R1‧‧‧判斷結果
R3‧‧‧判斷結果
RS1‧‧‧比對結果
S1‧‧‧加速度感測訊號
S2‧‧‧結果訊號
S4‧‧‧運動參數感測訊號
SD1‧‧‧第一加速度資料樣本
SD2‧‧‧第三加速度資料樣本
SE1‧‧‧第二加速度資料樣本
SE2‧‧‧第四加速度資料樣本
TA1‧‧‧指定最後持續時間
TH1‧‧‧傳輸頻率
U11‧‧‧第一加速度平均資料訊號
U12‧‧‧第二加速度平均資料訊號
U13‧‧‧第三加速度平均資料訊號
U21‧‧‧第一煞車加速度平均資料訊號
U22‧‧‧第二煞車加速度平均資料訊號
U23‧‧‧第三煞車加速度平均資料訊號
U31‧‧‧第四加速度平均資料訊號
U32‧‧‧第五加速度平均資料訊號
U42‧‧‧第一運動參數平均資料訊號
U43‧‧‧第二運動參數平均資料訊號
VA1‧‧‧導出合成值
VT11‧‧‧預定門檻值
VT21‧‧‧預定門檻值
VT31‧‧‧第一預定門檻值
VT32‧‧‧第二預定門檻值
VU1‧‧‧預定門檻值區間
W11‧‧‧第一預定資料區間
W12‧‧‧第二預定資料區間
YD1、YD2、YE1、YE2‧‧‧運動資料樣本
本揭露得藉由下列圖式之詳細說明，俾得更深入之瞭解：第1圖為在本揭露各式各樣實施例中一運動系統的示意圖。
第2A圖為與一移動裝置相關的一加速度感測訊號的加速度變化圖。
第2B圖為與該加速度感測訊號對應的估計加速度隨頻率變化的關係圖。
第3圖為在本揭露各式各樣實施例中一運動系統的示意圖。
第4A圖為與該移動裝置相關的一第一加速度平均資料訊號的加速度變化圖。
第4B圖為與該第一加速度平均資料訊號對應的估計加速度隨頻率變化的關係圖。
第5A圖為與該移動裝置相關的一第二加速度平均資料訊號的加速度變化圖。
第5B圖為與該第二加速度平均資料訊號對應的估計加速度隨頻率變化的關係圖。
第6A圖為與該移動裝置相關的一第三加速度平均資料訊號的加速度變化圖。
第6B圖為與該第三加速度平均資料訊號對應的估計加速度隨頻率變化的關係圖。
第7圖為在本揭露各式各樣實施例中一相對帶通濾波的功能示意圖。
第8圖為該第二加速度平均資料訊號、該第三加速度平均資料訊號、及在該第二和該第三加速度平均資料訊號之間的一加速度差異資料訊號的關係圖。
第9A圖為行進於一般柏油路面上的一自行車的一第一 煞車加速度平均資料訊號的表示圖。
第9B圖為行進於一般柏油路面上的該自行車的一第二煞車加速度平均資料訊號的表示圖。
第9C圖為行進於一般柏油路面上的該自行車的一第三煞車加速度平均資料訊號的表示圖。
第10圖為在本揭露各式各樣實施例中一帶通濾波模擬功能的資料處理流程圖。
第11圖為在本揭露各式各樣實施例中一運動系統的示意圖。
第12圖為與第11圖中的該運動系統相關的一第四加速度平均資料訊號、一第五加速度平均資料訊號、及在該第四和該第五加速度平均資料訊號之間的一加速度差異資料訊號的關係圖。
第13圖為在本揭露各式各樣實施例中一運動系統的示意圖。
第14圖為在本揭露各式各樣實施例中一運動系統的示意圖。
請參閱第1圖、第2A圖和第2B圖。第1圖為在本揭露各式各樣實施例中一運動系統801的示意圖。第2A圖為與一移動裝置22相關的一加速度a(t)的一加速度感測訊號S1的加速度變化圖。第2B圖為與該加速度感測訊號S1對應的估計加速度A(Hz)隨頻率變化的關係圖。在該移動裝置22於一柏油路面上於一移動參考方向 22A1中以一可變加速度B1行進時，該可變加速度B1被感測以獲得該加速度感測訊號S1。如第2A圖所示在時間域上的加速度變化圖藉由使用一快速傅立葉轉換(FFT)而被轉換成如第2B圖所示在頻率域上的與加速度相關之物理量的頻譜圖，譬如位移量頻譜圖或是功率頻譜圖。
該運動系統801包含一路面21、在該路面21上移動的該移動裝置22、及耦合於該移動裝置22的一警示裝置23。例如，該移動裝置22是一車輛。例如，該車輛是一自行車25。該移動裝置22具有一移動參考軸22A。該警示裝置23基於該移動參考軸22A而被設置於該移動裝置22上。該移動參考軸22A具有該移動參考方向22A1。
在一些實施例中，該移動裝置22包含一裝置本體221、一前輪222、一後輪223、一座椅224、一煞車制動單元225、一驅動結構226和一操縱單元227。該警示裝置23、該前輪222、該後輪223、該座椅224、該煞車制動單元225、該驅動結構226和該操縱單元227皆耦合於該裝置本體221。該操縱單元227被配置以控制該前輪222和該煞車制動單元225。例如，該驅動結構226是一踏板結構。例如，該移動裝置22包含一第一後側部分229，且該警示裝置23基於該移動參考軸22A而設置於該第一後側部分229上。例如，該裝置本體221包含一第二後側部分2211，且該警示裝置23設置於該第二後側部分2211上。
在一些實施例中，用於以該可變加速度B1移動的該移動裝置22的該警示裝置23包含一感測單元 231、耦合於該感測單元231的一處理器232、和耦合於該處理器232的一警示單元233。該感測單元231包含一加速度計2311，並感測該可變加速度B1以產生一加速度感測訊號S1。該處理器232基於該加速度感測訊號S1來判斷是否要使該警示單元233發出一警示訊號Q1；即做出一判斷結果R1，並且當該判斷結果R1為肯定時，使該警示單元233發出該警示訊號Q1。
例如，該移動裝置22做出具有該可變加速度B1的一運動M1。該路面21是該柏油路面，且該運動M1是一行進運動。例如，該運動M1由該可變加速度B1所特性化，且藉該加速度感測訊號S1來表示該可變加速度B1。例如，該加速度計2311被配置以具有一體坐標系統、及相關於該體坐標系統的一X軸感測方向、一Y軸感測方向和一Z軸感測方向，且該X軸感測方向被配置以相同於該移動參考方向22A1，並被配置以指向該移動裝置22的一行進方向HM1。例如，該加速度感測訊號S1被配置以表示在該行進方向HM1的一加速度，並以一數據資料表示。
該移動裝置22具有一使用者90，並接收一作用力結構F1以做出該運動M1。該作用力結構F1包含由該路面21施加於該前輪222的一第一反作用力F11、和由該路面21施加於該後輪223的一第二反作用力F12。該使用者90具有一使用者重量F13。該作用力結構F1可能更包含由該使用者90施加於該座椅224的該使用者重量F13、由該驅動結構226所傳導的一驅動力F14、及由該煞車制動 單元225所施加的一制動力F15。例如，該操縱單元227包含耦合於該煞車制動單元225的一煞車操縱組件2271，且該使用者90操縱該煞車操縱組件2271以執行一煞車操作EA1以使該運動M1包含一減速度運動M11。例如，該煞車操作包含使該煞車制動單元225施加的該制動力F15，並使該可變加速度B1具有一減速度值。例如，該使用者90施加該驅動力F14至該踏板結構以使該踏板結構傳導該驅動力F14。
當該移動裝置22在一水平面上移動時，該移動參考軸22A與該水平面平行。該路面21起伏不定。該移動裝置22具有一裝置重量F22。當該路面21的傾斜角度改變，或說路面沿著道路方向起伏時，此路面相對於理想水平面起伏的角度將會讓行進於其上的該移動裝置22與理想水平面之間產生一夾角，此夾角會使理想上垂直作用的重力，於安裝於該移動裝置22上的該警示裝置23內的感測單元231中的該加速度計2311上感受到一重力分量因此形成一重力偏移量或說一加速度偏壓(Bias)LF1。在一些實施例中，該加速度計2311被配置以一採樣頻率CA1感測該運動M1以產生該加速度感測訊號S1。例如，該採樣頻率CA1為200Hz。
如第2A圖所示，該加速度感測訊號S1充滿雜訊，以致難以做出該判斷結果R1。因此，有必要改善該加速度計2311所產生的該加速度感測訊號S1具有各種頻率雜訊的先天缺失，其中不同的頻率雜訊源自不同的運 動環境、不同的操作或是不同的訊號擷取機制。
一般而言，藉由使用該加速度計2311來感測該自行車25在行進時的減速度以啟動對應的減速度警示燈號的應用概念是相對直觀。然而，使用包含該加速度計2311的該感測單元231感測載具或車輛的加減速度的狀態要面對的最嚴重的問題如下所述。由於該加速度計2311在本質上相對寬頻域的動態感測特性，該加速度計2311不可避免地會感測到環境雜訊，特別是振動訊號。然而，此等振動雜訊卻會嚴重影響必須要明確感測到的車輛減速度訊號。在一些實施例中，藉由使用低通濾波來消除此種高頻率振動雜訊。例如，以硬體形式實踐的低通濾波器被使用以執行該低通濾波。例如，藉由使用運算法(比如移動平均演算法AM1)而以軟體形式來實踐的低通濾波器被使用以執行該低通濾波。
在前述習用技術的實施例中，該處理器232對於該加速度感測訊號S1執行一低通濾波以產生一結果訊號S2，並基於該結果訊號S2做出該判斷結果R1以使該警示單元233發出該警示訊號Q1。然而，僅採用該低通濾波可能會有濾波頻寬範圍的過與不及。雖然該低通濾波可以消除相對高頻的振動雜訊，但是其濾波頻寬的選定卻也會影響或濾除其他有需要考慮的加速度訊號。畢竟，不同的振動雜訊具有不同的物理含義。
除了所關注的運動加/減速度之外，該自行車25在行車時，還會感受到其他運動訊號。此等其他運動 訊號在大多情況下包含往復加減速度訊號、或是晃動訊號、或是週期性振動訊號、或是無特定週期的振動訊號。此種類似交流電形式的振動訊號卻會嚴重影響直流電形式或說單一加/減速度方向的煞車減速度訊號，在此姑且稱此等往復、晃動或振動訊號為雜訊。此等往復加減速度訊號或晃動訊號或振動訊號的來源包含該加速度計2311、該路面21的環境、和該自行車25的動態操作。
該加速度計2311在本質上會使該加速度感測訊號S1包含一本質雜訊；例如，該本質雜訊包含零點偏壓(Intrinsic bias)和飄移雜訊(Drifting noise)。零點偏壓加減速度訊號一般是以直流電的形式呈現，而飄移訊號量測到的實際表現則是相對的一低頻的往復加/減速度感測訊號。
由於該路面21的環境，該加速度感測訊號S1包含一路面環境雜訊。該路面環境雜訊包含一第一訊號、一第二訊號和一第三訊號的至少其中之一。該第一訊號是該前輪222和該後輪223於該路面21上滾動之連續接觸碰撞所遭受的相對(高頻)擾動訊號。該第二訊號是該前輪222和該後輪223因該路面21的顛簸所遭受之相對(中頻)的擾動訊號。該路面21包含於一行進道路中。該第三訊號是該前輪222和該後輪223因該行進道路的傾斜變化所遭受之相對(低頻)的擾動訊號。例如，該行進道路是一上坡道路、一下坡道路、一平面道路或一上下坡道路。例如，藉由對於該加速度感測訊號S1執行一低通濾波來獲 得一結果訊號。該結果訊號顯示該行進道路的道路起伏角度，再藉由運算讓該加速度感測訊號S1中因路面傾斜所生的加速度偏壓以及該加速度計2311之該本質雜訊之零點偏壓歸零。
由於該自行車25的動態操作，該加速度感測訊號S1包含一動態操作雜訊。該動態操作雜訊包含一第四訊號和一第五訊號的至少其中之一。該第四訊號是該使用者90未踩踏該踏板結構而讓該自行車25自行滑行時所產生的擾動訊號。例如，該第四訊號是該裝置本體221因該路面21的顛簸而受到該第一和該第二反作用力F11和F12作用所產生的擾動訊號。該第五訊號是該使用者90踩踏該踏板結構而讓該自行車25行進時所產生的擾動訊號。例如，該第五訊號除包含上述該路面21的顛簸所產生的擾動訊號之外，還包含因踩踏該踏板結構所引起的踩踏週期運動訊號。
請參閱第3圖、第4A圖、第4B圖、第5A圖、第5B圖、第6A圖、第6B圖、第7圖和第8圖。第3圖為在本揭露各式各樣實施例中一運動系統802的示意圖。第4A圖為與該移動裝置22相關的一第一加速度平均資料訊號U11的加速度於時間域之變化圖。第4B圖為與該第一加速度平均資料訊號U11對應的估計加速度A(Hz)隨頻率變化的關係圖。在第4A圖中的該第一加速度平均資料訊號U11基於該加速度感測訊號S1、一移動平均演算法AM1、和由該移動平均演算法AM1所採用的一預定樣本大 小而被獲得，其中該預定樣本大小等於10。採用該移動平均演算法AM1的一第一移動平均操作，即在該加速度感測訊號S1中每次移動一值的位置後，以可包含或不包含該值的取該值前或後的共10個加速度值以進行平均或濾波，如此重複依序地處理以形成在時間域上的該第一加速度平均資料訊號U11。如第4A圖所示在時間域上的加速度變化圖藉由使用一快速傅立葉轉換(FFT)而被轉換成如第4B圖所示在頻率域上的加速度頻譜圖，或是與加速度相關的一物理量振幅頻譜圖或是一功率頻譜圖。
第5A圖為與該移動裝置22相關的一第二加速度平均資料訊號U12的加速度於時間域之變化圖。第5B圖為與該第二加速度平均資料訊號U12對應的估計加速度A(Hz)隨頻率變化的關係圖。在第5A圖中的該第二加速度平均資料訊號U12基於該加速度感測訊號S1、該移動平均演算法AM1、和由該移動平均演算法AM1所採用的一第一預定樣本大小N11而被獲得，其中該第一預定樣本大小N11等於50。採用該移動平均演算法AM1的一第二移動平均操作，即在該加速度感測訊號S1中每次移動一值的位置後，以可包含或不包含該值的取該值前或後的共50個加速度值以進行平均或濾波，如此重複依序地處理以形成在時間域上的該第二加速度平均資料訊號U12。如第5A圖所示在時間域上的加速度變化圖藉由使用一快速傅立葉轉換(FFT)而被轉換成如第5B圖所示在頻率域上的加速度頻譜圖，或是與加速度相關的一物理量振幅頻譜圖或是一功 率頻譜圖。
第6A圖為與該移動裝置22相關的一第三加速度平均資料訊號U13的加速度於時間域之變化圖。第6B圖為與該第三加速度平均資料訊號U13對應的估計加速度A(Hz)隨頻率變化的關係圖。在第6A圖中的該第三加速度平均資料訊號U13基於該加速度感測訊號S1、該移動平均演算法AM1、和由該移動平均演算法AM1所採用的一第二預定樣本大小N12而被獲得，其中該第二預定樣本大小N12等於1000。採用該移動平均演算法AM1的一第三移動平均操作，即在該加速度感測訊號S1中每次移動一值的位置後，以可包含或不包含該值的取該值前或後的共1000個加速度值以進行平均或濾波，如此重複依序地處理以形成在時間域上的該第三加速度平均資料訊號U13。如第6A圖所示在時間域上的加速度變化圖藉由使用一快速傅立葉轉換(FFT)而被轉換成如第6B圖所示在頻率域上的加速度頻譜圖，或是與加速度相關的一物理量振幅頻譜圖或是一功率頻譜圖。
第7圖為在本揭露各式各樣實施例中一類似帶通濾波的功能示意圖。第8圖為該第二加速度平均資料訊號U12、該第三加速度平均資料訊號U13、及在該第二和該第三加速度平均資料訊號U12和U13之間的一加速度差異資料訊號K11的關係圖。
如第3圖所示，該運動系統802包含一移動裝置22和耦合於該移動裝置22的一警示裝置23。在一些 實施例中，用於以一可變加速度B1移動的該移動裝置22的該警示裝置23包含一感測單元231、耦合於該感測單元231的一處理器232、和耦合於該處理器232的一警示單元233。該感測單元231包含一加速度計2311，並感測該可變加速度B1以產生一加速度感測訊號S1，該加速度感測訊號S1包含複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…。例如，該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…是複數加速度值。
該處理器232包含一移動平均演算法AM1，基於一第一預定樣本大小N11和該移動平均演算法AM1來從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…選擇具有該第一預定樣本大小N11的一第一加速度資料樣本SD1，基於與該第一預定樣本大小N11不同的一第二預定樣本大小N12和該移動平均演算法AM1來從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…選擇具有該第二預定樣本大小N12的一第二加速度資料樣本SE1，計算該第一加速度資料樣本SD1的一第一樣本平均值AP1、和該第二加速度資料樣本SE1的一第二樣本平均值AQ1，基於該第一和該第二樣本平均值AP1和AQ1之間的一第一樣本平均值差異DG1來做出一判斷結果R1使該警示單元233發出一警示訊號Q1，也就是當該判斷結果R1為肯定時，使該警示單元233 發出該警示訊號Q1。
在一些實施例中，當該判斷結果R1為肯定時，該處理器232輸出一控制訊號CT1，該控制訊號CT1使該警示單元233發出該警示訊號Q1。例如，該第二預定樣本大小N12相對地大於或小於該第一預定樣本大小N11。在該第二預定樣本大小N12相對地大於該第一預定樣本大小N11的條件下，該處理器232將該第一樣本平均值AP1減去該該第二樣本平均值AQ1以獲得該第一樣本平均值差異DG1。
在一些實施例中，該處理器232包含一預定檢核演算法AE1，基於該預定檢核演算法AE1和該第一樣本平均值差異DG1來獲得一導出合成值VA1，並藉由比較該導出合成值VA1和一預定門檻值VT11來做出該判斷結果R1。例如，當該導出合成值VA1大於該預定門檻值VT11時，該判斷結果R1被確定為肯定的。例如，該導出合成值VA1為一選定合成值。
在一些實施例中，該處理器232基於該第一預定樣本大小N11、該移動平均演算法AM1和該加速度感測訊號S1來重複依序地從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…中選擇一第三加速度資料樣本SD2，計算該第三加速度資料樣本SD2的一第三樣本平均值AP2，並藉此形成包含第一複數樣本平均值AP1、AP2、…的該第二加速度平均資料訊號U12。
該處理器232基於該第二預定樣本大小N12、該移動平均演算法AM1和該加速度感測訊號S1來重複依序地從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…中選擇一第四加速度資料樣本SE2，計算該第四加速度資料樣本SE2的一第四樣本平均值AQ2，並藉此形成包含第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…的該第三加速度資料訊號U13。該第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…被配置以與該第一複數樣本平均值AP1、AP2、…分別對應。
該處理器232獲得該第二加速度資料訊號U12和該第三加速度資料訊號U13之間的一加速度差異資料訊號K11，基於該加速度差異資料訊號K11來判斷是否要使該警示單元233發出一警示訊號Q1，即做出一判斷結果R1，並且當該判斷結果R1為肯定時，使該警示單元233發出該警示訊號Q1。例如，該處理器232藉由執行一減法運算來將該第二加速度資料訊號U12減去該第三加速度資料訊號U13以獲得該加速度差異資料訊號K11。該處理器232藉由將該第一複數樣本平均值AP1、AP2、…分別減去該第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…以獲得複數樣本平均值差異DG1、DG2、…，並藉此形成該加速度差異資料訊號K11。該加速度差異資料訊號K11包含與該等第一複數樣本平均值AP1、AP2、…分別對應的該等複數樣本平均值差異DG1、DG2、…。
在一些實施例中，該處理器232包含該預定 檢核演算法AE1，基於該預定檢核演算法AE1來分析該加速度差異資料訊號K11(或該等複數樣本平均值差異DG1、DG2、…)以獲得該導出合成值VA1，並藉由比較該導出合成值VA1和該預定門檻值VT11來做出該判斷結果R1。
該加速度計2311被配置以感測該運動M1的一加速度或一減速度。由於該加速度計2311本身的感測效能，是故該加速度計2311本質上便會對於所感測的加速度的大小(即振幅)以及可容許的最大的振動訊號頻率進行過濾。例如，該感測效能包含最大可偵測加速度大小、及頻寬(或說最大採樣頻率)。因此該運動M1的加/減速度之最大振幅及頻率雖然未知，甚或是隨車行速度以及道路狀況而變，但該加速度計2311感測該加/減速度所輸出的該加速度感測訊號S1的振幅及頻率範圍皆會受限定，而可被處理。
在一些實施例中，為了做出該判斷結果R1，該警示裝置23需要針對該加速度感測訊號S1將所要看見的運動加/減速度感測訊號相對於所謂的振動訊號或說雜訊過濾出來。對於該加速度感測訊號S1的訊號處理需要考量濾除高頻振動雜訊。低通濾波器之通過頻率的頻率大小或說頻寬範圍的選定對加減速度的判定有極其關鍵的影響。當低頻頻寬愈窄時，高頻雜訊便不會通過；但在此情況下，相對地太低的頻率成分、或須被明確感測的加減速度訊號的某些訊號成分也會濾除，扭曲，甚或衰減因而失真，造成加減速訊號成分不夠充分的被檢視出，進而造 成煞車減速後感應的靈敏度降低，使得煞車減速後煞車等點亮的反應時間變慢，或是要相對明顯的減速度發生後才會點亮煞車燈。
在一些實施例中，煞車減速的判別具有下列的考量因素。首先，考量加速度於時間軸上的分佈圖。由於煞車減速特性就是減慢速度，所以該煞車操作使該運動M1的加速度理論上皆小於0；也就是說，在加速度小於0的方向上減速度曲線與零參考軸之間會圍出一減速度面積，該減速度面積表示減速度的大小。藉由判斷在加速度小於0的條件下減速度訊號曲線是否圍出一個很明顯的面積(即評量加速度在零值下的減速度面積)來判斷該移動裝置22是否做一減速度運動。
其次，煞車的減速度判別包含一第一考量因素，該第一考量因素是加速度變化於零參考軸之下所圍出的面積；此面積具有一大小數值。從相對於路面顛簸的上下來回運動的相對加減速度抵銷來看，在加速度與減速度抵銷後，該處理器232確定該面積的結果。如果該面積的該結果雖大於0但是小於或等於一閾值(一訊號誤差帶)，則該處理器232可判定該運動M1不是單純的一減速度運動，而是具有往復運動發生使得加速度與減速度之和為零，或接近零，或小於此閥值(訊號誤差帶)。也就是說，若車行的路面因顛簸而使輪胎與路面間發生碰撞，則顛簸所引起的加速度會形成一對一大於零的加速度分佈及一小於零的減速度分佈。本質上，此兩反向的加速度分佈及減速 度分佈所圍成的兩面積之和接近零。當該運動M1形成複數加/減速度面積時，該處理器232能夠確定該複數加/減速度面積的總和，並將該總和與一閾值比對，以判斷該運動M1是否真是煞車引起之減速度運動。
煞車的該減速度判別更包含一第二考量因素，該第二考量因素為一歸零操作。例如，零值被視為一個穩定參考值。在執行減速度計算的資料處理時，該處理器232基於一歸零準則來進行該歸零操作。當未歸零時，會有誤判及延遲判斷的時間，因此視操作環境或加速度計之性能所產生的雜訊，設定一閾值或是一訊號誤差帶，來免除在相關雜訊為加速度累積計算之結果而做判斷時所帶來的干擾。
該移動平均演算法AM1是對採集的資料以移動一特定的資料區間的方式，每次將該區間中所包括的特定數量的資料予以平均，經過多次移動完成對該等採集資料的基於特定數量資料下的平均處理。該移動平均演算法AM1的資料處理在對應於訊號處理的物理行為上，類似對一訊號進行一相對低頻的濾波。至於此相對低頻或低通的頻寬或是截止頻率(Cut-off frequency)則與每次執行平均處理的此特定資料區間中所包括的資料量或說資料樣本筆數有關，也就是若每次移動平均的資料樣本筆數越多則對應的低通頻寬便越窄或說截止頻率便越低。
如第4A圖所示，該第一加速度平均資料訊號U11的加速度變化圖為所採集的該加速度感測訊號S1 經過每次10筆資料區間的移動平均後的加速度相對於時間分佈的處理結果。如第4B圖所示，第4B圖是第4A圖的頻譜分析圖；經過移動平均後，受濾波通過後的減速度訊號振幅約為3者，其低通濾波的截止頻率為18Hz。在第4B圖中，在頻率域上的加速度分佈由曲線C21所表示，且頻率域上加速度均值分佈則由曲線C22所表示。進一步來說，經每次移動平均10筆資料濾波處理後，對應通過的加速度振幅為3以上之訊號，此頻寬約為18Hz。
如第5A圖所示，該第二加速度平均資料訊號U12的加速度變化圖為所採集的該加速度感測訊號S1經過每次50筆資料區間(該第一預定樣本大小N11)的移動平均後的加速度相對於時間分佈的處理結果。如第5B圖所示，第5B圖是第5A圖的頻譜分析圖；經每次移動而平均50筆資料的濾波處理後，對應通過之加速度振幅為3以上之訊號頻寬約為10Hz，其中10Hz以上的訊號呈現倍頻諧波。在第5B圖中，在頻率域上的加速度分佈由曲線C31所表示，且頻率域上加速度均值分佈則由曲線C32所表示。例如，該第一預定樣本大小N11或說第一預定資料區間W11為介於10至90之間；或者該第一預定樣本大小N11等於Nx101，其中N=1~9。
如第6A圖所示，該第三加速度平均資料訊號U13的加速度變化圖為所採集的該加速度感測訊號S1經過每次1000筆資料區間(該第二預定樣本大小N12)的移動平均後的加速度相對於時間分佈的處理結果。如第6B 圖所示，第6B圖是第6A圖的頻譜分析圖；經每次移動而平均1000筆資料的濾波處理後，對應通過的加速度振幅為3以上之訊號，其頻寬小於2Hz。在第6B圖中，在頻率域上的加速度分佈由曲線C41所表示，且頻率域上加速度均值分佈則由曲線C42所表示。例如，該第二預定樣本大小N12或說第二預定資料區間W12為介於1000至9000之間；或者該第二預定樣本大小N12等於Mx103，其中M=1~9。
如第5A、5B、6A和6B圖所示，採用該移動平均演算法AM1的計算方法形成一類似的帶通濾波功能來處理上述採集的加速度訊號。如第6A和6B圖所示，1000筆資料平均係用來過濾相對中頻及高頻訊號，其處理效果如同具有一相對低的低通截止頻率FC1的一第一低通濾波器；於本實施例中，該第一低通濾波器可通過的訊號頻率約低於0.1~2Hz，亦即原則上高於2Hz以上的高頻訊號會被濾除；該第一低通濾波器具有約為2Hz的一低通截止頻率，如第6B圖所示。進一步而言，藉由使用該移動平均演算法AM1，動態平均1000筆左右的資料，建立帶通濾波的低頻訊號通過頻帶，即該相對低的低通截止頻率(Relatively low low-pass cut-off frequency)FC1，來過濾掉擾動雜訊，顯示出所擷取的加速度訊號之中值或是均值。也就是說，通過此段低頻濾波的加速度訊號會顯露出與路面起伏或傾斜度相關的重力加速度變化，以及加速度計的本身的零點偏移值(Bias)。
如第5A和5B圖所示，至於50筆資料平均 則是用來處理相對高頻訊號，其處理效果類似具有一相對高的低通截止頻率FC2的一第二低通濾波器；該第二低通濾波器具有約為10Hz的一相對低通截止頻率。此處所謂具有該相對高的低通截止頻率FC2的該第二低通濾波器所獲得的相對高頻訊號是相對於此處的1000筆資料平均所形成的低通濾波功能所獲得的約於0.1~2Hz頻率的訊號而言；而具有該相對高的低通截止頻率FC2的該第二低通濾波器可通過的訊號頻率，則約為0.1Hz~10Hz。進一步而言，藉由使用該移動平均演算法AM1，動態平均50筆左右的資料，建立帶通濾波的相對高頻訊號通過頻帶，即該相對高的低通截止頻率(Relatively high low-pass cut-off frequency)FC2。藉由使用該相對高頻訊號通過頻帶而通過係相對高頻的減速度訊號，以區隔因路面起伏而生的相對低頻之往復加速度訊號，甚或是因道路傾斜或坡度而生的加度偏壓，或加速度計零點偏壓或是飄移雜訊。
經由上述的說明顯示：將移動平均每次50筆之平均結果(如第5A圖所示的該第二加速度平均資料訊號U12)減去移動平均每次1000筆之平均結果(如第6A圖所示的該第三加速度平均資料訊號U13)，便可將加速度感測器本質之零點偏差值，以及因路面傾斜作用在單車上之重力偏差等相對低頻的加速度訊號誤差移除，並留下相對於前述加速度偏差較為高頻的踩踏加速度訊號及減速度訊號進行後續處理。由上述的每次移動50筆資料區間之資料平均的濾波訊號減去每次移動1000筆資料區間之資料平 均的濾波訊號之資料處理，其效果就類似如第7圖所示的一帶通濾波功能。
至於經過上述以移動平均演算法AM1進行類似一帶通濾波之後具有各種頻率的加減速度訊號(如第8圖所示的該加速度差異資料訊號K11)其物理涵義如下所述。1~2Hz訊號係因為踩踏所感受到的加速度訊號以及煞車減速度訊號。1~10Hz訊號則主要是因為路面顛簸而感受到的加速度訊號。另外，在相同的採樣頻率之下，在同一道路之路面上，因道路起伏所生的加速度訊號頻率，或因路面顛簸所發生的加速度訊號頻率則會與踩踏頻率或是車行速度成正比。
該處理器232基於該第一預定樣本大小N11和該移動平均演算法AM1來執行該第二移動平均操作以形成該第二加速度平均資料訊號U12，基於該第二預定樣本大小N12和該移動平均演算法AM1來執行該第三移動平均操作以形成該第三加速度平均資料訊號U13，並藉由執行一減法運算來將該第二加速度資料訊號U12減去該第三加速度資料訊號U13以獲得該加速度差異資料訊號K11。該第二移動平均操作包含從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…，依一第一特定資料區間，也就是該第二預定樣本大小N12，依序選擇第一複數加速度資料樣本SD1、SD2、…的第一複數選擇操作、和分別對應於該複數選擇操作的第一複數平均操作，即執行具有該相對高的低通截止頻率 FC2的一第一低通濾波。該第一複數平均操作分別計算該第一複數加速度資料樣本SD1、SD2、…的第一複數樣本平均值AP1、AP2、…。
該第三移動平均操作包含從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…，依一第二特定資料區間，也就是該第三預定樣本大小N13，依序選擇第二複數加速度資料樣本SE1、SE2、…的第二複數選擇操作、和分別對應於該第二複數選擇操作的第二複數平均操作，即執行具有該相對低的低通截止頻率FC1的一第二低通濾波。該第二複數平均操作分別計算該第二複數加速度資料樣本SE1、SE2、…的第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…。
該減法運算執行具有該相對低的低通截止頻率FC1和該相對高的低通截止頻率FC2的一帶通濾波，以輸出在該相對低的低通截止頻率FC1和該相對高的低通截止頻率FC2之間的訊號成分，即形成該加速度差異資料訊號K11。此處理效果類似具有一相對低的帶通截止頻率和一相對高的帶通截止頻率的一帶通濾波器，其中該相對低的帶通截止頻率和該相對高的帶通截止頻率分別等於該相對低的低通截止頻率FC1和該相對高的低通截止頻率FC2。第7圖繪示該相對低的低通截止頻率FC1和該相對高的低通截止頻率FC2。
在第8圖中的該第二加速度平均資料訊號U12、該第三加速度平均資料訊號U13和該加速度差異資 料訊號K11源自該自行車25所做該運動M1，即行進於路面之運動的偵測。該運動M1包含由該自行車25的一煞車操作EA1所造成的一減速度運動M11。該自行車25具有下列的騎乘條件以形成該運動M1：一般柏油路面、上坡騎乘、騎速約10Km/hr、及快速煞車。該第二加速度平均資料訊號U12被獲得以顯示因踩踏該自行車25而發生的往復加減速度分佈、該路面21的顛簸所形成的加減速度分佈、以及該煞車操作EA1所形成的煞車減速度分佈。
在運算上，將該第二加速度平均資料訊號U12減去該第三加速度平均資料訊號U13可以減去加速度偏移或偏壓量(Bias)，讓該加速度差異資料訊號K11的參考點落在0點。其對應的物理意義就是，將此等與雜訊分離出而可被辨識之相對的高頻減速度訊號減去相對低頻的路面起伏或傾斜相關的重力加速度變化及/或是相對低頻的加速度計本質零點偏壓或是飄移訊號後，與一預設的煞車減速度閾值(或該預定門檻值VT11)比對，以啟動煞車燈、或使該警示單元233發出該警示訊號Q1。
在一些實施例中，該預定檢核演算法AE1被使用以估算該加速度差異資料訊號K11所圍繞之面積，藉此獲得該導出合成值VA1。在一些實施例中，採用計數值(Counter)配合權重值的該預定檢核演算法AE1被使用以分析該加速度差異資料訊號K11，藉此獲得該導出合成值VA1。該處理器232藉由比較該導出合成值VA1和該預定門檻值VT11來判定減速度之發生，並判定煞車模式是緊 急煞車、緩和煞車或間歇煞車。在第8圖中，該加速度差異資料訊號K11在一時段A6中具有一第一訊號部分，並在一時段B6中具有一第二訊號部分。該第二訊號部分包含一煞車訊號；然而，該第一訊號部分則未包含一煞車訊號。該處理器232基於該預定檢核演算法AE1來判定該減速度發生在該時段B6中。
在一些實施例中，該處理器232基於該加速度差異資料訊號K11來判定煞車減速大小及減速時間是否符合相關的閾值以點亮煞車警示燈號。由本揭露的技術特徵之一，即帶通濾波功能相對於低通濾波功能的使用可知，當僅用低通濾波功能，在該低通濾波功能的截止頻率相對太低的情況下，會使煞車減速訊號被扭曲甚至濾除，進而無法評斷減速度變化；又若，在該低通濾波功能的截止頻率相對太高的情況下，則會讓加速度感測器之零點偏壓值及/或因路面傾斜而生的重力加速度偏差值等雜訊不被濾除，造成後續加/減速度訊號之累加處理，搭配閾值或門檻值的設定極為不易，以使得減速度的判斷遭遇極嚴重的困難。
在一些實施例中，如第8圖所示，該處理器232獲得該加速度差異資料訊號K11，針對該加速度差異資料訊號K11的一特定時間區間累加不同時間點上的減速度值。若在此特定時間區間內，此累加的減速度值之絕對值大於一第一加速度門檻值，則判定煞車操作發生。實際上的判斷作法是，若每次新的移動平均值均較上一次的舊的 移動平均值增加，則可判定是在持續的煞車減速中。此第一門檻值可以參考非減速度訊號的其他往復加速度訊號或振動訊號之振幅大小來設定。例如，該處理器232基於該加速度差異資料訊號K11和該第二加速度平均資料訊號U12的至少其中之一來判斷該移動裝置22或該自行車25是否發生緩和煞車、緊急煞車和間歇煞車。
請參閱第9A圖、第9B圖和第9C圖。第9A圖為行進於一般柏油路面上的該自行車25的一第一煞車加速度平均資料訊號U21的表示圖。第9B圖為行進於一般柏油路面上的該自行車25的一第二煞車加速度平均資料訊號U22的表示圖。第9C圖為行進於一般柏油路面上的該自行車25的一第三煞車加速度平均資料訊號U23的表示圖。
該自行車25具有下列的騎乘條件以形成在第9A圖中的該第一煞車加速度平均資料訊號U21：該移動平均演算法AM1的預定樣本大小等於45，一般柏油路面，騎速約10km/hr，緩和煞車減速，即減速度值相對變化較小而分佈時間較寬，其中該緩和煞車減速於操作時間上對應較寬及減速度較小之分佈。該自行車25具有下列的騎乘條件以形成在第9B圖中的該第二煞車加速度平均資料訊號U22：該移動平均演算法AM1的預定樣本大小等於45，一般柏油路面，騎速約10km/hr，急煞車減速，即減速度值相對變化較劇烈而分佈時間較窄，其中該急速煞車減速於操作時間上對應極窄但減速度極大的分佈。該自行車25 具有下列的騎乘條件以形成在第9C圖中的該第三煞車加速度平均資料訊號U23：該移動平均演算法AM1的預定樣本大小等於45，一般柏油路面，騎速約10km/hr，間歇煞車減速，即減速度值相對時間遞增及遞減交互分佈，其中該間歇煞車減速於操作時間上對應間歇煞車次數的數個減速度分佈。
為了判別煞車模式，在一特定時間區間或是以一移動平均演算法，每次動態平均譬如45筆資料的資料筆數，以累加不同時間點上的減速度值。若在此特定時間區間內，此累加的減速度值之絕對值大於一第一加速度門檻值，則判定煞車操作發生。若每次新的移動平均值均較上一次的舊的移動平均值增加，則可判定是在持續的煞車減速中。此第一門檻值可以參考非減速度訊號的其他往復加速度訊號或振動訊號之振幅大小來設定。至於煞車模式則引入一權重值來進行判定。
該處理器232基於該移動平均演算法AM1來判斷該移動裝置22或該自行車25是否發生緩和煞車。如第9A圖所示，若在一特定時間內，所獲得加速度平均資料訊號中的減速度訊號經過或未經過此權重值加成後的新移動平均值會以本質上係一次方之直線方程式的型式增加變化，則該移動裝置22的煞車操作EA1可判定是一緩和煞車(緩煞)。
該處理器232基於該移動平均演算法AM1來判斷該移動裝置22或該自行車25是否發生緊急煞車。 如第9B圖所示，若在一特定時間內，所獲得加速度平均資料訊號中的減速度訊號經過或未經過此權重值加成後的新移動平均值會以一大於一次方以上之曲線方程式的形式增加變化，則該移動裝置22的煞車操作EA1可判定是一緊急或快速煞車(急煞)。
該處理器232基於該移動平均演算法AM1來判斷該移動裝置22或該自行車25是否發生間歇煞車。如第9C圖所示，若在一特定時間內，所獲得加速度平均資料訊號中的減速度訊號在經過或未經過此權重值加成後的新移動平均值會以本質上係以一遞增及一遞減的交錯型式變化，則該移動裝置22的煞車操作EA1可判定是一間歇煞車。
在一些實施例中，該處理器232基於如第8圖所示的該加速度差異資料訊號K11來判定煞車減速大小及減速時間是否符合相關的閾值以點亮煞車警示燈號。基於該加速度差異資料訊號K11來進行減速度運算具有下列的考量。
例如，藉由計算減速度曲線(或該加速度差異資料訊號K11)所圍出的面積來計算減速度大小。例如，採用計數值(Counter)來分析該減速度曲線(或該加速度差異資料訊號K11)以確定減速度大小，其中以一計數值(Counter)對應一單位減速度值，就累加計數值來代表減速度值為零點以下的減速度面積。用計數值對應減速度來計算的優點是：相較於積分減速度面積的計算而言，可以 更容易地以電腦程式的方式來規劃計算。
例如，上述急煞、緩煞、以及間歇煞車，還可以用不同的閾值來協助判定。也就是說，用於計算急減速及緩減速的計數值(Counter)累加運算，可以引入不同的權重值。譬如，用於急減速累加計算的第一權重值要高於用於緩減速累加計算的第二權重值。如此設計的優點是，在急減速的狀況下，相對較大的權重值，可以更快反應急減速在時間上的變化率；也就是可以更短的時間內便可明確的區別出更陡的減速度分佈線型，藉此判定出急減速運動，對應急減速可以更短的時間啟動燈號警示。
例如，為避免引入雜訊，在計算減速度時，會定義一取值門檻，譬如減速度的大小或說絕對值，係等於或大於此零點值之下的此取值門檻之減速度才予以取值累加計算。例如，將減速度曲線(或該加速度差異資料訊號K11)所圍出的面積，或是將與減速度對應的計數值所累加之累計值再分別與一緩減速閾值，一急減速閾值，以及一間接減速閾值比對以協助判斷出是一緩和減速、一急減速、或是一間歇減速。
請參閱第10圖，其為在本揭露各式各樣實施例中一帶通濾波模擬功能的資料處理流程圖。在步驟S702中，該處理器232提供一移動平均演算法AM1、一預定檢核演算法AE1、和該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…。
在步驟S704中，該處理器232基於一第一 預定樣本大小N11和該移動平均演算法AM1來從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…選擇皆具有該第一預定樣本大小N11的第一複數加速度資料樣本SD1、SD2、…，並計算與該第一複數加速度資料樣本SD1、SD2、…分別相關的第一複數樣本平均值AP1、AP2、…。步驟S704用於實現具有一相對高的低通截止頻率FC2的一第一低通濾波功能。
該處理器232藉由產生該複數第一樣本平均值AP1來執行用於該第一低通濾波功能的一第一低通濾波操作。該第一低通濾波操作主要處理通過相對高頻的加減速度訊號；例如，該第一低通濾波操作濾除路面顛簸所生的加速度擾動訊號，並通過因踩踏而發生的加減速度訊號及煞車所生的減速度訊號。
在步驟S706中，該處理器232基於與該第一預定樣本大小N11不同的一第二預定樣本大小N12和該移動平均演算法AM1來從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…D88選擇皆具有該第二預定樣本大小N12的第二複數加速度資料樣本SE1、SE2、…，並計算與該第二複數加速度資料樣本SE1、SE2、…分別相關的第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…。步驟S706用於實現具有一相對低的低通截止頻率FC1的一第二低通濾波功能。該第一預定樣本大小N11和該第二預定樣本大小N12分別為一相對小的樣本大小和一相對大的樣本大小，或說N11及N12是兩個不 同大小的資料區間。該第二複數加速度資料樣本SE1、SE2、…被配置以與該第一複數加速度資料樣本SD1、SD2、…分別對應。
該處理器232藉由產生該第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…來執行用於該第二低通濾波功能的一第二低通濾波操作。該第二低通濾波操作濾除高頻擾動訊號(如因輪胎滾動於路面上所產生的振動訊號)，而讓相對低頻的加減速度訊號(如道路起伏的低頻訊號以及加速度計本質的零點偏位訊號(Bias))通過。
在步驟S708中，該處理器232將該第一複數樣本平均值AP1、AP2、…分別減去該第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…以產生與該第一複數樣本平均值AP1、AP2、…分別對應的複數樣本平均值差異DG1、DG2、…。步驟S708用於實現具有一相對低的帶通截止頻率和一相對高的帶通截止頻率的一帶通濾波功能。該相對低的帶通截止頻率和該相對高的帶通截止頻率分別等於該相對低的低通截止頻率FC1和該相對高的低通截止頻率FC2。例如，該複數樣本平均值差異DG1、DG2、…包含於該加速度差異資料訊號K11。
該處理器232藉由產生該複數樣本平均值差異DG1、DG2、…來執行用於該帶通濾波功能的一帶通濾波操作。例如，該帶通濾波功能和該帶通濾波操作分別為該帶通濾波模擬功能和一帶通濾波模擬操作。經該第一低通濾波操作後通過的訊號(包括(煞車)減速度訊號及 踩踏訊號)與該第二低通濾波操作後的道路起伏的低頻訊號相減；也就是將減速度訊號因為道路起伏訊號所產生的偏移量加速度(Bias)或是因加速度計本質的零點偏位訊號減去，讓減速度訊號及踩踏訊號之參考點重置於加速度為零的參考點。
該加速度差異資料訊號K11包含該煞車速度訊號及該踩踏訊號。由於經過該帶通濾波模擬操作後的減速度訊號與踩踏訊號的頻率表現皆落在約1Hz(n x 100，1n9)左右的尺度，所以要進一步的判斷來區隔，使該減速度訊號可以被明確的比對。該煞車速度訊號及該踩踏訊號的差異是：踩踏訊號是往復加速度訊號表示，也就是有大於零點的加速度以及小於零點的加速度，也就是此種往複的加/減速度是發生在兩種不同方向的加速度訊號；至於煞車減速度只會有小於零點的加速度也就是減速度訊號。
在步驟S710中，該處理器232基於該預定檢核演算法AE1來分析該複數樣本平均值差異DG1、DG2、…以獲得一導出合成值VA1，並藉由比較該導出合成值VA1和一預定門檻值VT11來判斷是否要使一警示訊號Q1發出。
該預定檢核演算法AE1用於小於零點的加速度值比對，並包含一面積演算法、一計數(Counting)演算法和一權重演算法的其中之一。該面積演算法累計加/減速度值，並用來判斷減速度是否發生。該處理器232可藉由使用該預定檢核演算法AE1來消除該加速度計2311的零 點偏移值、或因沿著路面起伏而產生的重力偏差值。
該計數演算法累計減速度值，用來判斷減速度是否發生。該計數演算法的計數值之取值要避開擾動值，譬如將零點至-0.1間的區間視為訊號擾動區域，不計數，從<-0.1之值起始計數，視為進入數值穩定區域，而此訊號擾動區域的迴避可以設定一閾值來比對選擇起始之計數值(Counter)。該權重演算法在對應於不同的煞車模式而進行該面積演算法或該計數演算法時應用權重值，藉此加速確認比對結果。
在一些實施例中，該處理器232在判別該移動裝置22的一煞車模式時，採用一預定門檻值VT21。煞車模式(緩和煞車、緊急煞車或是間歇煞車)的判定藉由設立一預定門檻值VT21(一煞車模式門檻值)來比較藉由上述面積演算法或是上述計數演算法所獲得的在一特定時間區域中的一累計減速度值以判定該煞車模式。在一些實施例中，對於減速度警示燈號之啟動，該處理器232對應該煞車模式設立個別的減速度門檻值，來與藉由上述面演算積法或該計數演算法所獲得的與一煞車模式相關的一特定時間區域中的一累計減速度值比較以判定是否要發出該減速度燈號警示。
在習用技術的一技術方案中只使用一單一低通濾波，若在僅使用該第二低通濾波操作的條件下，那不僅讓該第二低通濾波操作後通過的道路起伏的低頻訊號(其類似一加速度計的偏位訊號)影響參考零點，進而使 得後續加減速度值累積為速度時產生顯著誤差之外，還會將高頻擾動訊號濾除，甚至會使減速度訊號扭曲變形(Aliasing)甚至被濾除，進而影響後續的減速度判斷。然而，若僅使用該第一低通濾波操作來處理減速度訊號，雖會讓該踩踏訊號及該煞車減速訊號通過，然而該道路起伏的低頻訊號依然影響參考零點。
因此，本揭露之類似帶通濾波功能的建置的著眼點是：既使用該第二低通濾波操作來找出加減速度訊號中會導致估算誤差的低頻訊號成分，又使用該第一低通濾波操作來通過所追求的相對高頻的加減速度訊號成分，接著再將此相對高頻的加減速度訊號成分減去低頻訊號成分，以擷取出所要估算的減速度訊號。
請參閱第11圖和第12圖。第11圖為在本揭露各式各樣實施例中一運動系統803的示意圖。第12圖為與第11圖中的該運動系統803相關的一第四加速度平均資料訊號U31、一第五加速度平均資料訊號U32、及在該第四和該第五加速度平均資料訊號U31和U32之間的一加速度差異資料訊號K31的關係圖。在第11圖中的該運動系統803具有相似於在第3圖中的該運動系統802的構造與功能的構造與功能。
如第11和12圖所示，該第四加速度平均資料訊號U31的加速度變化圖為所採集的該加速度感測訊號S1經過每次100筆(該第一預定樣本大小N11)的移動平均後的加速度相對於時間分佈的處理結果。例如，該處理 器232基於等於100的一第一預定樣本大小N11或一第一預定資料區間W11和該移動平均演算法AM1來從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…中選擇皆具有該第一預定樣本大小N11的第一複數加速度資料樣本SD1、SD2、…，並計算與該第一複數加速度資料樣本SD1、SD2、…分別相關的第一複數樣本平均值AP1、AP2、…以形成該第四加速度平均資料訊號U31。該處理器232藉由計算該第一複數樣本平均值AP1、AP2、…來執行具有一相對高的低通截止頻率FC2的一第一低通濾波操作。該第一低通濾波操作進行相對的中、高頻濾波處理，通過因各類運動及因路面起伏或傾斜而對應發生的相對高頻，中頻及低頻等相對較大頻率範圍的加速度訊號。
該第五加速度平均資料訊號U32的加速度變化圖為所採集的該加速度感測訊號S1經過每次1000筆(該第二預定樣本大小N12)的移動平均後的加速度相對於時間分佈的處理結果。例如，該處理器232基於等於1000的一第二預定樣本大小N12或一第二預定資料區間W12和該移動平均演算法AM1來從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…中選擇皆具有該第二預定樣本大小N12的第二複數加速度資料樣本SE1、SE2、…，並計算與該複數第二加速度資料樣本SE1、SE2、…分別相關的複數第二樣本平均值AQ1、AQ2、…以形成該第五加速度平均資料訊號U32。 該處理器232藉由計算該複數第二樣本平均值AQ1、AQ2、…來執行具有一相對低的低通截止頻率FC1的一第二低通濾波操作。該第二低通濾波操作進行相對低頻濾波處理，通過因各類運動及因路面起伏或傾斜而對應發生的相對低頻之頻率範圍的加速度訊號。
該處理器232將該第四加速度平均資料訊號U31減去該第五加速度平均資料訊號U32以獲得如第11圖所示的該加速度差異資料訊號K31，以排除因路面起伏或傾斜而產生的重力變化訊號，僅顯示因運動而發生的加速度訊號。此舉是在避免因路面傾斜所生的重力加速度變化訊號被誤判為因運動所產生加速度。例如，該處理器232將該複數第一樣本平均值AP1分別減去該第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…以獲得與該第一複數樣本平均值AP1、AP2、…分別對應的複數樣本平均值差異DG1、DG2、…，其中該複數樣本平均值差異DG1、DG2、…包含於該加速度差異資料訊號K31中。
該處理器232提供如第12圖所示的一第一預定門檻值VT31和一第二預定門檻值VT32。該處理器232基於該第一和該第二預定門檻值VT31和VT32來判斷該警示裝置23是否處於一靜止狀態以做出一判斷結果R3，其中該第一和該第二預定門檻值VT31和VT32被配置以表示該警示裝置23的加速度為零的正負兩側一特定加速度大小範圍。該處理器232藉由分析包含於該加速度差異資料訊號K31中的複數最近的平均值差異來做出一分析結果 HA1。該處理器232基於該分析結果HA1來做出該判斷結果R3。
當該分析結果HA1表示在一指定最後持續時間TA1內所獲得的該複數最近的平均值差異皆落於該第一和該第二預定門檻值VT31和VT32之間的一預定門檻值區間VU1內時，該判斷結果R3為肯定的，藉此該處理器232確定該警示裝置23處於該靜止狀態。當該分析結果HA1表示在該指定最後持續時間TA1內所獲得的該複數最近的平均值差異的至少其中之一落於該預定門檻值區間VU1之外時，該判斷結果R3為否定的，藉此該處理器232確定該警示裝置23處於一運動狀態。當該判斷結果R3為肯定時，該處理器232使該警示裝置23處於一省電狀態以操作在一睡眠模式中。例如，該指定最後持續時間TA1為20秒。
在該移動裝置22處於該靜止狀態的條件下，當該處理器232藉由上述判定流程感測並判定該警示裝置23處於該運動狀態時，該處理器232使該警示裝置23脫離該睡眠模式以進入一正常運作模式。
上述的靜止狀態之判斷流程與減速度的判斷流程完全一致。因此，除了以兩次移動平均進行類似帶通濾波功能之外，經類似帶通濾波處理後的訊號，於減速度判定時所使用的運算方法同樣適用於判定靜止狀態，差別僅在於判斷的運動內容或說狀態不同，即判斷減速度是否發生或認定是否處於該靜止狀態。
請參閱第13圖，其為在本揭露各式各樣實 施例中一運動系統804的示意圖。如第13圖所示，該運動系統804包含一移動裝置22和耦合於該移動裝置22的一警示裝置23。在一些實施例中，用於以一可變加速度B1移動的該移動裝置22的該警示裝置23包含一感測單元231、耦合於該感測單元231的一處理器232、和耦合於該處理器232的一警示單元233。該感測單元231包含一加速度計2311，並感測該可變加速度B1以產生複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…。例如，複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…分別是複數加速度值。
該處理器232包含一移動平均演算法AM1，基於兩個不同預定樣本大小(比如N11和N12)或說兩個不同預定資料區間(比如W11和W12)和該移動平均演算法AM1來從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…中選擇與該兩個不同預定樣本大小(比如N11和N12)分別對應的第一複數加速度資料樣本SD1、SD2、…和第二複數加速度資料樣本SE1、SE2、…，以對應地計算出第一複數樣本平均值AP1、AP2、…及第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…，並獲得在該第一複數樣本平均值AP1、AP2、…和該第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…之間的複數樣本平均值差異DG1、DG2、…。該處理器232更基於一預定檢核演算法AE1來分析該複數樣本平均值差異DG1、 DG2、…以獲得一導出合成值VA1，並對該導出合成值VA1與一預定門檻值VT11進行一資料比對以產生一比對結果RS1。
在一些實施例中，該警示裝置23包含該感測單元231、耦合於該感測單元231的一資料處理單元281和耦合於該資料處理單元281的一運動分析單元283。例如，包含該資料處理單元281移動平均演算法AM1。例如，該資料處理單元281和該運動分析單元283皆由該處理器232所構成或構建。
該資料處理單元281基於該兩個不同預定樣本大小(比如N11和N12)和該移動平均演算法AM1來從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…中選擇與該兩個不同預定樣本大小(比如N11和N12)分別對應的第一複數加速度資料樣本SD1、SD2、…和第二複數加速度資料樣本SE1、SE2、…，以對應地計算出第一複數樣本平均值AP1、AP2、…及第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…，並獲得在該第一複數樣本平均值AP1、AP2、…和該第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…之間的複數樣本平均值差異DG1、DG2、…。該運動分析單元283包含一預定檢核演算法AE1，基於該預定檢核演算法AE1來分析該複數樣本平均值差異DG1、DG2、…以獲得一導出合成值VA1，並對該導出合成值VA1與一預定門檻值VT11進行一資料比對以產生一比對結果RS1。
在一些實施例中，該資料比對係比較該導出合成值VA1與該預定門檻值VT11兩者的數值大小，並產生一數值大小比對結果，該比對結果RS1是該數值大小比對結果。該警示裝置23還包含一控制單元236。該控制單元236耦合於該處理器232或該運動分析單元283，並依據該比對結果RS1來產生一警示訊號Q1或一控制訊號CT3。該控制訊號CT3用來切換該警示裝置23以操作於一操作模式或是一省電模式中。例如，該控制單元236依據該比對結果RS1來判斷是否要發出該警示訊號Q1，所以做出一判斷結果R1。當該判斷結果R1為肯定時，該控制單元236產生該警示訊號Q1。例如，該控制單元236依據該比對結果RS1來判斷是否要發出該控制訊號CT3，所以做出一判斷結果R3。當該判斷結果R3為肯定時，該控制單元236產生該控制訊號CT3。
在一些實施例中，該資料處理單元281類似一帶通濾波器。該感測單元231以一採樣頻率CA1來感測採集該可變加速度B1，並以一傳輸頻率TH1來傳送該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…至該資料處理單元281。由該第一複數樣本平均值AP1、AP2、…所形成的一訊號及由該第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…所形成的一訊號分別具有一第一頻率範圍及一第二頻率範圍，而由該複數樣本平均值差異DG1、DG2、…所形成的一訊號則具有一選定的頻率範圍。
該預定檢核演算法AE1具有一計數演算法或一面積演算法，並用來分析該複數樣本平均值差異DG1、DG2、…以獲得該導出合成值VA1。該運動分析單元283基於一取樣門檻值VS1來篩選該複數樣本平均值差異DG1、DG2、…以產生複數經篩選的樣本平均值差異DH1、DH2、…，其中該複數經篩選的樣本平均值差異DH1、DH2、…基於該檢核演算法AE1而被分析以產生該比對結果RS1。
請參閱第13圖，一種用於具有一運動M1的一移動裝置22的警示方法包含下列步驟：提供一移動平均演算法AM1；感測該運動M1以產生複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…；基於兩個不同預定樣本大小或說資料區間(比如N11和N12)和該移動平均演算法AM1來從該複數加速度資料D11、D12、D13、D14、…D21、D22、D23、D24、…D31、D32、D33、D34、…中選擇與該兩個不同預定樣本大小(比如N11和N12)分別對應的第一複數加速度資料樣本SD1、SD2、…和第二複數加速度資料樣本SE1、SE2、…，以對應地計算出第一複數樣本平均值AP1、AP2、…及第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…；獲得在該第一複數樣本平均值AP1、AP2、…和該第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…之間的複數樣本平均值差異DG1、DG2、…；基於一預定檢核演算法AE1來分析該複數樣本平均值差異DG1、DG2、…以獲得一導出合成值VA1；以 及對該導出合成值VA1與一預定門檻值VT11進行一資料比對以產生一比對結果RS1。
在一些實施例中，該資料比對係比較該導出合成值VA1與該預定門檻值VT11兩者的數值大小，並產生一數值大小比對結果，該比對結果RS1是該數值大小比對結果。該警示方法還包含步驟：依據該比對結果RS1來產生一警示訊號Q1或一控制訊號CT3。
請參閱第14圖，其為在本揭露各式各樣實施例中一運動系統805的示意圖。如第14圖所示，該運動系統805包含一移動裝置22和耦合於該移動裝置22的一警示裝置23。在一些實施例中，一種用於具有一運動M1的該移動裝置22的警示方法在該警示裝置23中被執行。
在一些實施例中，該警示方法包含下列步驟：提供一移動平均演算法AM1；感測該運動M1以產生具有複數資料內容E51、E52、E53、E54、…E61、E62、E63、E64、…E71、E72、E73、E74、…的複數運動資料D51、D52、D53、D54、…D61、D62、D63、D64、…D71、D72、D73、D74、…；對應一第一複數資料內容ED1、ED2、…及一第二複數資料內容EE1、EE2、…，分別選定一第一預定資料區間W11(或一第一預定樣本大小N11)及一第二預定資料區間W12(或一第二預定樣本大小N12)；基於該第一及該第二預定資料區間W11與W12和該移動平均演算法AM1來從該複數運動資料D51、D52、D53、D54、…D61、D62、D63、D64、…D71、D72、D73、D74、…中選擇與該兩個不 同預定資料區間(比如W11和W12)分別對應的第一複數運動資料樣本YD1、YD2、…和第二複數運動資料樣本YE1、YE2、…，以對應地計算出第一複數樣本平均值AP1、AP2、…及第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…；獲得在該第一複數樣本平均值AP1、AP2、…和該第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…之間的複數樣本平均值差異DG1、DG2、…；基於一預定檢核演算法AE1來分析該複數樣本平均值差異DG1、DG2、…以獲得一導出合成值VA1；以及對該導出合成值VA1與一預定門檻值VT11進行一資料比對以產生一比對結果RS1。
在一些實施例中，該複數運動資料D51、D52、D53、D54、…D61、D62、D63、D64、…D71、D72、D73、D74、…分別具有該複數資料內容E51、E52、E53、E54、…E61、E62、E63、E64、…E71、E72、E73、E74、…。該複數運動資料D51、D52、D53、D54、…D61、D62、D63、D64、…D71、D72、D73、D74、…可以是複數加速度資料，複數速度資料或複數位移資料的其中之一或是其等之合併。該第一複數資料內容ED1、ED2、…及該第二複數資料內容EE1、EE2、…，可以被配置以分別表示具有一第一頻率的加速度及具有一第二頻率的加速度。例如，該運動M1具有一可變加速度B1；且該可變加速度B1在不同時間等於具有該第一頻率的加速度及具有該第二頻率的加速度。
例如，該警示裝置23包含一感測單元231、耦合於該感測單元231的一處理器232、和耦合於該處理器 232的一警示單元233。該感測單元231感測運動M1來輸出一運動參數感測訊號S4，該運動參數感測訊號S4包含該複數運動資料D51、D52、D53、D54、…D61、D62、D63、D64、…D71、D72、D73、D74、…。該第一複數樣本平均值AP1、AP2、…形成一第一運動參數平均資料訊號U42。該第二複數樣本平均值AQ1、AQ2、…形成一第二運動參數平均資料訊號U43。該複數樣本平均值差異DG1、DG2、…形成一運動參數差異資料訊號K41。例如，該複數運動資料D51、D52、D53、D54、…D61、D62、D63、D64、…D71、D72、D73、D74、…分別是複數運動參數資料，或分別具有複數運動參數值。
提出於此之本揭露多數變形例與其他實施例，將對於熟習本項技藝者理解到具有呈現於上述說明與相關圖式之教導的益處。因此，吾人應理解到本揭露並非受限於所揭露之特定實施例，而變形例與其他實施例意圖是包含在以下的申請專利範圍之範疇之內。

Claims (15)

  1. 一種用於以一可變加速度移動的一移動裝置的警示裝置，包含：一感測單元，包含一加速度計，並感測該可變加速度以產生複數加速度資料；一資料處理單元，係由包含一移動平均演算法的一處理器所構成，該資料處裡單元基於兩個不同預定樣本大小和該移動平均演算法來從該複數加速度資料中選定與該兩個不同預定樣本大小分別對應的第一複數加速度資料樣本和第二複數加速度資料樣本，計算出第一複數樣本平均值對應複數加速度誤差通過一第一低通濾波，及第二複數樣本平均值對應複數減速度資料、複數踏頻加速度資料、複數路面起伏加速度資料、該等複數加速度誤差通過一第二低通濾波，並獲得在該第一複數樣本平均值和該第二複數樣本平均值之間的複數樣本平均值差異，以移除該等複數加速度誤差，顯露該等複數減速度資料，該等複數踏頻加速度資料，及該等複數路面起伏加速度資料；以及一運動分析單元，係以該處理器所構建，基於一預定檢核演算法來分析該複數樣本平均值差異以獲得一導出合成值，並對該導出合成值與一預定門檻值進行一資料比對以產生一比對結果。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的警示裝置，其中：該資料比對係比較該導出合成值與該預定門檻值兩者的數值大小，並產生一數值大小比對結果；以及該等複數加速度誤差包括複數路面傾斜坡度加速度資料，複數零點偏壓加速度資料及複數零點漂移加速度資料等。
  3. 如申請範圍第1項所述的警示裝置，還包含：一控制單元，依據該比對結果來產生一警示訊號或一控制訊號。
  4. 如申請範圍第3項所述的警示裝置，其中該控制訊號用來切換該警示裝置以操作於一操作模式或是一省電模式中。
  5. 如申請專利範圍第1項所述的警示裝置，其中該資料處理單元類似一帶通濾波器。
  6. 如申請專利範圍第1項所述的警示裝置，其中該感測單元以一採樣頻率來感測採集該可變加速度，並以一傳輸頻率來傳送該複數加速度資料。
  7. 如申請專利範圍第1項所述的警示裝置，其中由該第一複數樣本平均值所形成的一訊號及由該第二複數樣本平均值所形成的一訊號分別具有一第一頻率範圍及一第二頻率範圍，而由該複數樣本平均值差異所形成的一訊號則具有一選定的頻率範圍。
  8. 如申請專利範圍第1項所述的警示裝置，其中該預定檢核演算法具有一計數演算法或一面積演算法，並用來分析該複數樣本平均值差異以獲得該導出合成值。
  9. 如申請專利範圍第1項所述的警示裝置，其中該運動分析單元基於一取樣門檻值來篩選該複數樣本平均值差異以產生複數經篩選的樣本平均值差異，其中該複數經篩選的樣本平均值差異基於該檢核演算法而被分析以產生該比對結果。
  10. 一種用於具有一運動的一移動裝置的警示方法，包含下列步驟：提供一移動平均演算法；感測該運動以產生複數加速度資料；基於兩個不同預定樣本大小和該移動平均演算法來從該複數加速度資料中選擇與該兩個不同預定樣本大小分別對應的第一複數加速度資料樣本和第二複數加速度資料樣本，計算出第一複數樣本平均值對應複數加速度誤差通過一第一低通濾波，及第二複數樣本平均值對應複數減速度資料、複數踏頻加速度資料、複數路面起伏加速度資料、該等複數加速度誤差通過一第二低通濾波；獲得在該第一複數樣本平均值和該第二複數樣本平均值之間的複數樣本平均值差異，以移除該等複數加速度誤差；基於一預定檢核演算法來分析該複數樣本平均值差異以獲得一導出合成值；以及對該導出合成值與一預定門檻值進行一資料比對以產生一比對結果。
  11. 如申請專利範圍第10項所述的警示方法，其中：該資料比對係比較該導出合成值與該預定門檻值兩者的數值大小，以產生一數值大小比對結果；以及該等複數加速度誤差包括複數路面傾斜坡度加速度資料，複數零點偏壓加速度資料及複數零點漂移加速度資料等。
  12. 如申請範圍第10項所述的警示方法，還包含步驟：依據該比對結果來產生一警示訊號或一控制訊號。
  13. 一種用於具有一運動的一移動裝置的警示方法，包含下列步驟：提供一移動平均演算法；感測該運動以產生具有複數資料內容的複數運動資料；對應一第一複數資料內容及一第二複數資料內容，分別選定一第一預定資料區間及一第二預定資料區間；基於該第一及該第二預定資料區間和該移動平均演算法來從該複數運動資料中選擇與該兩個不同預定資料區間分別對應的第一複數運動資料樣本和第二複數運動資料樣本，計算出第一複數樣本平均值對應複數加速度誤差通過一第一低通濾波，及第二複數樣本平均值對應複數減速度資料、該等複數加速度誤差通過一第二低通濾波；獲得在該第一複數樣本平均值和該第二複數樣本平均值之間的複數樣本平均值差異，以移除該等複數加速度誤差；基於一預定檢核演算法來分析該複數樣本平均值差異以獲得一導出合成值；以及對該導出合成值與一預定門檻值進行一資料比對以產生一比對結果。
  14. 如申請範圍第13項所述的警示方法，其中：該複數運動資料可以是複數加速度資料，複數速度資料或複數位移資料的其中之一或是其等之合併；以及該等複數加速度誤差包括複數踏頻加速度資料，複數路面起伏加速度資料，複數路面傾斜坡度加速度資料，複數零點偏壓加速度資料及複數零點漂移加速度資料等。
  15. 如申請範圍第13項所述的警示方法，其中該第一複數資料內容及該第二複數資料內容，可以被配置以分別表示具有一第一頻率的加速度及具有一第二頻率的加速度。
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