用于对象行为监测的监测设备的制作方法
本发明涉及一种用于监测一个或多个对象的行为、特别是监测对象的器具使用习惯的设备。被监测的对象可能是在家中或者在护理所中的患者，或者仅仅是老年人或虚弱的人，针对其而言一些监测是有价值的。
背景技术：
需要监测居住在家中的对象(特别是老年人)的健康状况。众所周知在家中实施特殊的测量，诸如相机、pir传感器、雷达等。所有这些传感器都使得远程护理提供者能够获得关于对象的行为的印象。
例如，已经认识到了需要监测以确定对象是否仍适合居住在家中的一个区域是对象在浴室中的个人卫生活动。jianfengchen等人在pervasive2005，lncs3468，第47-61页，2005年上的文章“bathrooomactivitymonitoringbasedonsound”公开了监测卫生间中的声音以便在不同的活动之间进行区分，诸如淋浴、冲厕、洗手和排尿。
也提出了监测龙头和其他出水口的水流动，以便检测泄漏或跟踪用水量。众所周知，这样的监测可以基于在水从这些出口流出时所发出的不同的声音。例如在us2013/0179095中公开了这种方法。
旨在检测泄漏或检测耗水量的方法不能提供被映射到特定用户(例如，正在被监测的对象)的信息。
技术实现要素：
因此，需要一种基于对象对来自一个或多个流体出口的流体的使用模式来监测所述对象的设备，并且所述设备能够在所述对象与所述流体出口的其他使用者之间进行区分。
至少部分地利用本发明来满足前述需求。本发明由独立权利要求来限定。从属权利要求限定了有利的实施例。
在本发明中，流体能够意指凝结流体或气体。优选地，凝结流体与此一样，在例如声学信号中的监测信号具有改善的强度或质量。本发明提供了一种传感器设备/系统，例如一种对象行为监测设备/系统，其能够检测来自流体出口的流体的流动。所述系统能够在具有多个分支和/或龙头使用点的复杂流体网络中的不同使用点之间进行区分。这样的系统包括家庭管道、建筑物供暖系统、工厂燃料系统等。另外，所述系统能够在不同的用户之间进行区分。用户能够是诸如患者、护理提供者、老年人、孩子等的人员。通常，用户是家庭或医院环境中的老年人或患者。
所述流体供应系统例如是供水系统。例如，家中的水系统能够包含淋浴、洗碗机、洗衣机、厨房水槽、楼下厕所以及更多的使用点。所提出的本发明提供了一种能够在任意时刻及时识别正在使用中的个体流体出口的系统。所述系统可以被安装在供水管道(或供气管道)进入建筑物的中心点。传感器记录来自家庭入口附近的家庭管道的流动信号。
在本发明的实施例中，提供了一种设备，例如对象行为监测设备，用于基于对象对建筑物或容器(vessel)中的流体供应系统的多个流体出口的使用来监测对象的行为。
使用适合的信号处理来给出指纹，所述指纹能够被用于确定使用点以及确定被监测的对象是否已经进行所述使用。例如，打开龙头的方式揭示了关于用户的特性，例如，一些人以比其他人更小的力来打开龙头。如果存在多于一位用户(例如，包括护理提供者)，则可以使用这种类型的差异来识别用户。
此外，可以随着时间来跟踪用户的行为的变化，例如逐渐减弱，这表明老年人越来越虚弱。
所述系统能够适于具有数据库，所述数据库用于存储历史或预定监测信号或者能通过处理由一位或多位用户对所述流体出口中的一个或多个流体出口的使用事件的信号特性而根据所述监测信号确定的参数。实际生成的监测信号或者根据所述监测信号而确定的参数能够与这些对应的历史或预定数据进行比较，以确定哪位用户与使用事件相关联。
所述系统不需要任何外部信号源作为所述系统的一部分，并且能够利用单个检测器或者少量检测器来实施，这导致了设备的复杂性和成本的降低。
所述测量单元能够包括压力传感器或加速度计。其例如是适于生成监测信号的麦克风。其可以根据如通过使用任何一个或多个流体出口所引起的流体供应管道内的压力活动来实现。
所述测量单元可以被提供在流体供应系统的供应管道处的单个位置处。与在流体出口处具有多个传感器的系统相比，这简化了所述系统的安装，并且降低了所述系统的成本。所述单个位置能够处在供应系统的主供应管道处。
所述信号处理器例如包括谱分析系统。这检测声音信号的频谱中的模式。所述谱分析例如可以使用倒谱滤波器。
所述信号处理器可以包括神经网络。这使得所述系统能够随着使用而演变。然后，提供了用户接口，所述用户接口适于接收用于训练神经网络的用户输入。
根据本发明的第二方面的范例提供了一种对象行为监测方法，其用于基于对象对建筑物中的流体供应系统的多个流体出口的使用来监测对象的行为。
可以响应于声学信号来生成所述监测信号。该信号可以根据流体供应管道内的压力活动而改变。然而，所述监测信号可以在流体供应系统的供应管道处的单个位置处生成。
本发明也提供了一种包括计算机程序代码模块的计算机程序，所述计算机程序代码模块适于当在计算机上运行所述程序时执行上文所定义的方法。那么能够利用软件来实施本发明，以使得能够使用已知的设备，诸如，例如装备有麦克风的计算机设备，来进行监测。优选地，所述计算机设备经由任何种类的有线或无线通信而被连接到中央计算机，以将使用数据转移到中央计算机。中央计算机能够是远程的，诸如位于建筑物或容器外部的位置处。该其他位置能够是护理提供者的位置或者是中央操作或驾驶处所。
所述计算机程序因此例如可以在个人计算机、膝上型计算机、平板计算机、移动电话等上运行。作为测量单元的麦克风安装在供应网络的附近并且与计算机进行通信。
附图说明
现在将参考附图来详细描述本发明的范例，在附图中：
图1示出了对象行为监测设备；
图2示出了声音信号，所述声音信号示出了龙头打开和关闭事件；
图3示出了用于数据分析的神经网络；并且
图4示出了一流程图，所述流程图图示了用于监测流体移动的方法。
具体实施方式
本发明提供了一种对象行为监测设备，其用于基于对象对建筑物中的流体供应系统的多个流体出口的使用来监测所述对象的行为。测量单元适于生成监测信号，所述监测信号根据来自所述多个流体出口的流体流动而改变。信号处理器处理所述监测信号，并且适于检测对所述多个流体出口中的每个流体出口的使用，并且确定哪些使用是由被监测的对象所执行的。以这种方式，能够根据对象对流体出口(诸如龙头和燃气器具)的使用来检测对象的行为，并且也能够与所述对象所居住的建筑物的其他占用者相区别。
图1示意性示出了用于监测流体200的移动的监测设备100(例如，对象行为监测设备)的表示。
主要范例涉及监测水系统，并且那么流体是水。所述设备例如被用于监测来自建筑物的管道内的龙头或其他出口(坐便器、淋浴器等)的水流。然而，流体200例如可以是气体、油或其他燃料。
流体200在用于包括建筑物的管道的水系统的供应网络400中以管道410的形式来引导。多个消耗单元430、440、450借助于相应的龙头432、442、452被连接到供应网络400。龙头经由供应节点420被链接到管道410。供应网络400例如能够在家庭中找到，诸如私人家庭、办公楼或设施建筑。应当理解，用于引导流体200的供应网络400不是监测设备100的一部分。
由于流体200的移动，流动信号300源自供应网络400。源自供应网络400的流动信号300在大多数情况下是物理压力或应力，例如作为行波出现，诸如声音或振动。所述行波可以源自流体200自身或者源自供应网络400的壳体部分，并且也可以例如由供应网络400的各部分的机械移动引起，诸如打开或关闭被连接到供应网络400的流体消耗单元的阀门。
在许多情况下，经由龙头而被连接到供应网络的消耗单元借助于操作阀门来调节其流体消耗。流动信号300也能够取决于供应网络400中的流体200的速度或流量(flux)。源自供应网络400的流动信号300取决于由供应网络400所引导的流体200的移动。流体200的特定移动导致流动信号300的改变，其中，这样的改变是针对特定移动的特性。例如，如果流体200移动，则由于流体200与供应网络400之间的摩擦而产生压力波。所述压力波主要取决于移动的方式。
监测设备100的测量单元110优选位于与供应网络400的至少一部分靠近的距离处。优选地，监测设备100的测量单元110与供应网络400物理接触。测量单元110能够是适于记录流动信号300并且适于生成监测信号112的任何传感器。其可以是诸如麦克风的声学传感器，或者是诸如加速度计的振动传感器。优选地，测量单元110或所述设备包括用于将模拟流动信号300转换成数字监测信号112的模数转换器。
在监测设备100的优选实施例中，例如对象行为监测设备，测量单元110是适于根据源自供应网络400的压力活动而生成监测信号112的麦克风。如果消耗单元430、440、450经由龙头432、442、452被连接到供应网络400引起了流体200的移动，则流体200的所述移动通常影响源自供应网络400的行进压力或应力波。优选地，因此，测量单元110是麦克风。应当理解，麦克风能够是测量压力或应力波(诸如声音或振动)的任何类型的传感器。所生成的监测信号112优选是音频信号。这具有以下优点：通过监听通常靠近供应节点420的供应网络中的单个点出现的噪声，能够执行对例如在家庭中找到的整个管道网络的监控。
在监测设备100的另一范例中，测量单元110是适于根据流体200的速度而生成监测信号112的传感器。经由龙头432、442、452而被连接到供应网络400的消耗单元430、440、450引起流体200移动，这导致流体200的速度的变化。流体200的速度的时间相关的变化率也能够指示由特定消耗单元而引起的移动，并且因此是待监测的合适的流动信号300。
在一个实施例中，所生成的监测信号112被直接转发到确定单元130。在另一实施例中，监测设备100包括用于存储监测信号112的存储单元120。在该实施例中，确定单元130接收所存储的监测信号122。这具有以下优点：测量单元110和确定单元130能够以时间解耦的方式来操作。
监测设备100的确定单元130适于通过确定所生成的监测信号112的预定义参数的值来分析所生成的监测信号112或者所存储的监测信号122，其中，所确定的预定义参数值指示所生成的监测信号112的形状。这样的预定义参数例如能够是：监测信号112的基础频率、监测信号112的平均幅度、监测信号112的总谐波失真值、与平均幅度的标准偏差、监测信号112的特定频率范围中的功率谱密度、监测信号112的变化率，倒谱系数、mel滤波倒谱系数。
因此，相应的参数至少部分地指示监测信号112的形状。优选地，所述确定单元适于确定多个预定义参数中的每个预定义参数的值。
确定单元130将所确定的一个/多个值132转发至监测设备100的映射单元140。映射单元140适于将所确定的一个/多个值132映射到多个事件中的一个事件，其中，所述多个事件中的相应的一个事件对应于流体200的特性移动。这样的事件例如能够由经由龙头432、442、452被连接到供应网络400的特定消耗单元430、440、450引起。因此，监测设备100适于例如在家庭中找到的复杂流体供应网络400中的不同使用点之间进行区分。
因此，由于流体200中的特定移动被映射到已经引起流体200中的移动的特定事件，所以监测设备100适于提供关于消耗行为的信息。该信息被用于监测对象的行为，特别是有风险失去进行简单家庭功能的人。具体地，所述信息被用于确保对象保持进行个人卫生任务的能力。
监测设备100的优点在于其低复杂度设定：仅需要一个测量单元110来监控包括多个龙头432、442、452的整个供应网络400。同样地，不需要额外的资源。
监测设备100的另外的优点在于其安装简单：监测设备100的测量单元110不必被安装在供应网络400的内部，而是例如被定位在供应网络400的外表面上或者外表面附近。
监测设备100非常适合于监测家庭(诸如私人家庭、办公楼、设施建筑物)的供应节点420处的水和/或气体的移动。监测设备100优选包括显示器150，显示器150用于向用户显示映射结果142，并且因此辅助用户或者其护理提供者增加对消耗行为的了解。
为了将所确定的值132映射到多个事件中的一个事件，映射单元140优选采用神经网络(在图1中未示出)。优选地，监测设备100包括用户接口160，用户接口160适于接收用于训练所述神经网络的用户输入162。因此，用户(或者系统安装者/管理员)能够对神经网络进行编程并且使监测设备100适应其需求。
在另一实施例中，映射单元140额外地包括用于存储包括多个条目的列表的存储单元144，其中，列表的相应条目是预定义值或者是与多个事件中的一个事件相关联的一个或多个预定义参数的值的预定义组合146。在该实施例中，映射单元140还包括比较单元148，比较单元148用于将所确定的一个/多个值132与预定义值或者列表的值的预定义组合146进行比较，其中，映射单元140适于根据比较的结果将所确定的一个/多个值132映射到所述多个事件中的一个事件。
在一个实施例中，比较单元148适于借助于预定义的相似性标准来执行比较。优选地，映射单元140适于将所确定的一个/多个值132映射到所述多个事件的值，其中，所述比较的结果示出了在所确定的一个/多个值132与预定义值或者与事件相关联的值的预定义组合之间的最高相似度。在该实施例中，用户接口160优选用于对存储单元144的列表进行用户编程。这允许用户使监测设备100适应其需求。
在所生成的监测信号112监测流体200的速度和/或流量或者分别与流体200的速度或流量基本成比例的信号的情况下，映射单元140的上文所描述的实施例非常适合，其中，映射单元140采用比较单元148将所确定的值132映射到所述多个事件中的一个事件。
监测设备100任选包括适于根据流体200的流量而生成流速信号182的流速传感器180。在该实施例中，除了将流体200移动映射到消耗单元之外，还确定了总流体消耗。这允许生成对总体消耗行为的概览。流速传感器180因此将流速信号182转发至映射单元140。有利地，流速信号182与映射结果142一起被供应给显示器150。
图2示出了在房屋内某处的龙头被打开时被安装在与水表相邻的水管道上的麦克风信号的范例。该绘图示出了在连续时间点处的龙头打开事件、流动事件以及龙头关闭事件。
使用带通信号处理将所述信号分解为不同的谱特征，作为对所述信号的谱分析的一部分。
特征提取例如基于使用mel滤波器倒谱系数。基于非线性mel频率标度的对数功率谱的线性余弦变换，这是声音的短期功率谱的表示。
倒谱是对信号的估计谱的对数进行逆傅立叶变换(ift)的结果。mel频率倒谱系数(mfcc)是共同组成mel滤波倒谱的系数。在标准倒谱与mel频率倒谱之间的区别在于：在mfc中，频带在mel标度上是等间距的，其比在正常倒谱中所使用的线性间隔频带更接近近似于人类听觉系统的响应。该频率卷绕能够允许例如在音频压缩中更好地表示声音，并且其提供了谱的紧凑表示。
mfcc例如通过以下操作导出：
对信号的窗口化的摘录进行傅里叶变换；
使用三角形重叠窗口将所获得的谱的功率映射到mel标度上；
在mel频率中的每个mel频率处取功率的对数；
对mel对数功率的列表进行离散余弦变换，就好像其是信号。
mfcc是所得到的谱的幅度。
所述系统可以简单地导出所述倒谱。为此目的，所述确定单元将监测信号112划分成多个样本。针对一个样本，所述确定单元将所述功率谱计算为具有固定数量的采样点的其快速傅里叶变换的平方。所述确定单元还使用滤波器组将计算出的谱链接到固定数量的功率系数。每个功率系数是通过一个滤波器传输的功率的对数。最后，所述确定单元通过形成功率系数的离散余弦变换来确定倒谱系数。
为了确定如上文所提到的mel滤波器倒谱系数(mfcc)，用于计算mfcc的滤波器的频率被额外地布置为在人类感知的音高标度上均匀地间隔开。
所检测到的事件例如能够是由消耗单元(诸如洗衣机、淋浴器、坐便器、水池、加热器)所引起的消耗过程。这样的相应的消耗过程引起了消耗过程特有的流体的独特移动。由于流体的移动，声音(在大多数情况下是压力波)源自供应网络。所述测量单元适于根据所述声音来生成所述监测信号。因此，所述监测信号的形状指示流体的移动并且因此指示引起所述移动的事件。如上文所提到的，所述监测信号的形状能够由一个或多个预定义参数来描述，诸如监测信号的基础频率、监测信号的平均幅度、监测信号的总谐波失真值、与平均幅度的标准偏差、倒谱系数。
无论哪位用户发起例如操作洗衣机的事件，一些事件将给出相同的流信息。然而，即使这些事件也可以基于执行事件的一天中的时间或者事件的持续时间来给出关于用户的信息。然而，其他事件将基于对事件的信号分析(无论发生的时间)来提供关于用户的特性的信息。本发明的设备基于所监测到的信号的特性来提供对能够归因于特定用户的至少一个事件的分析。
这样的事件例如包括打开龙头(水盆、淋浴或浴缸)或者关闭龙头。在打开与关闭之间的时间也可以给出关于用户的信息。
也可以基于被传送到水或气体管道系统的声音或振动来检测其他事件，并且这对于分析也可能是感兴趣的。例如，在地板和楼梯上行走可以给出特性简档(特别是对于木制或其他悬置地板)，并且当这些时间跟随有其他事件(如洗澡或冲厕所)时，即使该用户信息不能单独检测到，也变得可以推断谁刚洗完澡或冲了厕所。
具有用户控制的旋钮(而不是开关按钮)的燃气器具也将给出用户特异性信息。因此，本发明不限于水系统，而是对于气体系统也是感兴趣的。注意，气体使用模式也能够基于水管道中的声音来检测，因为其是通过气体加热系统相互连接的。
所述存储单元适于存储预定义参数的多个预定义值或者多个预定义参数的值的多个预定义组合，其中的每个与多个事件中的一个事件相关联，并且也与当信号自身的性质传达关于用户的信息时被识别的特定用户相关联。
在系统的一个范例实施方案中，从声音数据的15ms样本窗口获得13个mfcc(对应于13个特征)，其中窗口每5ms被采样一次。
如上文所提到的，所述系统可以利用神经网络来实施学习过程以使得能够识别所提取到的特征。
图3示出了对一组5个神经网络神经元510的13个输入500。因此，从5个龙头获取数据组，以用13个输入来训练前馈神经网络。神经元(其是具有神经网络的隐藏层)馈送5个输出滤波器520。
所述神经网络使得打开龙头的方式能够揭示关于用户的信息，并且这有助于在存在超过一位用户(包括护理提供者)的情况下识别人员。如果所述确定单元确定了所生成的监测信号的倒谱系数(或者mel倒谱系数)，则所述神经网络的使用特别有效。
所述倒谱系数形成n元素向量
输入向量
其中，f2是第二传递函数，并且
所述输出层的输出向量的尺度等于映射单元适于区分的多个事件的数量。对于适合的权重矩阵和偏置向量，所述输出层的输出向量预测导致输入向量
在如在图3中所示的优选实施例中，所述神经网络包括两个层：一个隐藏层和一个输出层。优选地，所述隐藏层采用双曲线正切函数作为第一传递函数f1，而所述输出层采用线性函数作为第二传递函数f2。
优选地，映射单元140适于将训练算法应用于所述神经网络以用于改善映射。所述训练算法被应用于设置权重矩阵和偏置向量的元素。所述训练算法处理包括多个条目的列表，其中，所述列表的相应条目是预定义参数的预定义值或者根据与已知事件相关联的监测信号而确定的预定义参数的值的预定义组合。
对于对神经网络进行编程的更详细描述，参考以下出版物：cernazanu等人在advancesinelectricalandcomputerengineeringvol.8(2)2008p:65-70上的“trainingneuralnetworksusinginputdatacharacteristics”。
如上文简要提到的，所述监测设备具有用户接口以实现对神经网络的训练。用户能够以这种方式编程神经网络并且调整所述监测设备。
训练所述神经网络例如能够如以下工作：
用户例如通过激活被连接到供应网络的特定消耗单元来发起事件，并且经由用户接口向监测设备通知发生了哪个事件。所述事件导致监测信号呈现特定的形状。
同一事件可以由居住在同一建筑物中或者有时可能存在于所述建筑物中的多位不同用户(诸如护理提供者)来进行。以这种方式，所述训练不仅使得能够识别不同的事件，而且也能够识别发起这些事件的不同的用户。
所述确定单元确定根据监测信号而导出的一个或多个参数的值。以这种方式，所述神经网络获知预定义参数的哪个所确定的值属于哪个事件。所获得的信息被存储在存储单元144中。
如果所述监测设备被安装用于监测不同的供应网络或者如果所述供应网络的设置例如由于新的或替代的消耗单元而改变，则存储单元和/或映射单元的神经网络中的列表优选经由用户输入来重新训练，使得其分别适于不同的或者修改的供应网络的新条件。
如上文所提到的，所述监测设备可以额外包括流速传感器，所述流速传感器适于根据流体的流量来生成流速信号。除了将流体移动映射到事件之外，然后还能够确定总流体消耗。这允许对消耗行为的概览。总流体消耗可以替代地根据与所识别的引起流体移动的事件相关联的典型消耗值来计算。针对一些事件，所述消耗值可以改变，这可能对准确性产生负面影响。然而，如果相同事件的不同消耗值引起由所述映射单元区分的流体移动特性的差异，则保持了准确性。因此，所述监测设备可以适于通过累计预知的消耗值来确定流体消耗，其中，相应的消耗值与预定义参数的特定值相关联。
图4示出了一流程图，该流程图图示了根据本发明的第二方面的用于监测流体移动的方法600的实施例。
在第一步骤610中，根据流动(例如，声音)来生成监测信号，其中，所述声音源自流体供应网络。在许多情况下，所述供应网络是管道系统的管道或分布点。通常，多个消耗单元经由龙头被连接到供应网络。由于消耗单元(诸如洗衣机、燃气加热系统、燃油消耗器)所引起的流体移动，声音源自供应网络。所述声音可以是压力波或者是流体速度的变化。例如，能够通过在供应网络附近安装测量单元(诸如麦克风或流量传感器)并且通过借助于所述测量单元记录声音来执行该方法步骤610。
在第二步骤620中，所述监测信号被处理以检测多个流体出口中的每个流体出口的使用事件。这些使用事件是基于所生成的监测信号的形状来检测的。该方法步骤620能够借助于公知的信号处理模块、特别是利用音频信号处理单元来执行。所生成的监测信号的形状例如可以基于倒谱系数来确定。所确定的值描述了监测信号的特性形状。换言之：以这种方式，识别了所生成的监测信号中的足迹。
在第三步骤630中，所确定的信号被映射到多个事件和用户中的一个。因此，每个事件与直接导致特性声音的特性流体移动相关联，诸如特性声音或者流体速度的特性变化率。此外，针对至少一些事件，由不同的用户所发起事件产生不同的特性。在所生成的监测信号中表达特性声音，并且通过执行方法步骤820来捕获所述特性声音。通过执行方法步骤830，确定了特性移动的原因。
为了执行所述映射，例如能够采用神经网络。备选地，借助于相似性标准将所确定的值与预定义参数的预定义值进行比较。
因此，方法600的实施向用户提供了关于消耗行为的信息，其中至少一些信息对于特定用户是特异性的。
在上文所描述的实施例中，使用特定等式来确定由映射单元所采用的神经网络的输出向量。所述映射单元适于根据输出向量将流体的特定移动映射到事件。在其他实施例中，能够使用其他等式来确定输出向量。
在以上描述中，水和气体作为可以由监测设备监测的流体的范例。在其他应用中，监测不同的流体，诸如油或燃料。
所述系统可以组合对多种类型的流体(例如，气体和水)的监测。所述设备那么具有多个测量单元，用于测量在两个不同流体供应网络中的流动信号。在具有供水和供气的家庭的情况下，第一测量单元根据供水网络的声音来生成第一监测信号，并且第二测量单元根据供气网络的声音来生成第二监测信号。这具有以下优点：由于监测第一流体和第二流体两者的移动，所述监测设备例如适于区分气体是用于加热房间还是用于加热水。所述测量单元因此适于根据源自供应两种或更多种流体的总体供应网络的声音来生成监测信号。在许多情况下，水引导系统和气体引导系统例如通过连接到中央加热单元上而被机械地耦合。由移动气体所生成的振动因此能够穿透水和水管的壳体。因此，所述监测信号表达水和气体的移动。如上文所解释的，多种流体的移动的信息被有利地组合以便改善映射。
所述监测设备可以被安装在供应网络内部或者与供应网络相距很近，并且可以借助于线缆或者无线连接来向所述确定单元提供所述监测信号。所述确定单元和所述映射单元可以是个人计算机的一部分，并且可以被安装在同一集成电路中或者被安装在两个分离的集成电路中。此外，所述确定单元的功能和/或所述映射单元的功能可以通过在计算机上运行并且采用处理单元的软件来执行。
如上文所解释的，所述系统可以在流体供应管道处利用单个传感器布置来实施。也可以任选地部署额外的传感器，例如热水出口处的热水传感器，从而可以跟踪热水的使用。
所述设备可用于私人住宅或护理所或者被监测的人永久或暂时居住的任何其他住所。
实施信号分析的计算机程序可以被存储/分布在适合的介质上，诸如与其他硬件一起提供或者作为其他硬件的一部分而提供的光存储介质或固态介质，但也可以以其他形式分布，诸如经由互联网或者其他有线或无线电信系统。
通过研究附图、公开内容和随附的权利要求，本领域技术人员在实践所要求保护的本发明时可以理解和实现所公开的实施例的其他变型。单个单元或设备可以实现在权利要求中所记载的若干项的功能。事实上，在相互不同的从属权利要求中记载的特定措施并不表示不能有利地利用这些措施的组合。权利要求中的任何参考符号不应当被解释为限制范围。在权利要求中，词语“包括”不排除其他元素或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。
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