一种肌电信号采集方法及装置与流程

本发明属于可穿戴电子设备技术领域，尤其涉及一种肌电信号采集方法及装置。

背景技术：

肌电信号(EMG)是众多肌纤维中运动单元动作电位(MUAP)在时间和空间上的叠加。其中，表面肌电信号(SEMG)是浅层肌肉EMG和神经干上电活动在皮肤表面的综合效应，能在一定程度上反映神经肌肉的活动，是用来评估神经肌肉系统运动功能的重要生物信息载体，在医学研究、临床诊断及康复医疗领域均得到了广泛的应用。

近年来，肌电信号开始应用于运动生物力学领域，具体地，在用户执行运动训练的过程中，可对人体特定部位的肌电信号进行采集，从而基于肌电信号的分析结果，对用户的运动效果进行分析及指导。

在现有技术中，粘贴于皮肤表面的采集电极通常会根据预设的采集模式来采集SEMG。然而在运动健身的过程中，不同肌肉的活跃状态往往会不同，因此，仅依靠单一的采集模式来获取肌电信号，降低了肌电信号的采集有效性和准确性。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种肌电信号采集方法及装置，以解决现有技术中存在肌电信号的采集有效性和准确性低下的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种肌电信号采集方法，包括：

获取用户即将要执行的动作的动作类型；

将所述动作类型输入数据分析模型，以确定与所述动作类型相匹配的采集频率；

控制可穿戴装置中的采集模块以所述采集频率从预设的人体位置采集肌电信号。

本发明实施例的第二方面提供了一种肌电信号采集装置，包括：

第一获取单元，用于获取用户即将要执行的动作的动作类型；

输入单元，用于将所述动作类型输入数据分析模型，以确定与所述动作类型相匹配的采集频率；

控制单元，用于控制可穿戴装置中的采集模块以所述采集频率从预设的人体位置采集肌电信号。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：由于用户训练动作的动作类型与肌肉的活跃状态具有极大的关联性，因而通过获知用户当前应当执行的动作的动作类型，当可穿戴装置中的采集模块利用对应该动作类型的一种采集频率来采集其所贴附的人体位置的肌电信号时，能够将可穿戴装置的采集频率与当前时刻的实际肌肉活跃状态关联起来，使得可穿戴装置中的采集模块不再依靠单一的采集模式来获取肌电信号，而是有针对性地随着肌肉不同的活跃程度来使用不同的采集频率，因此，提高了肌电信号的采集有效性和准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的肌电信号采集方法的实现流程图；

图2是本发明实施例提供的肌电信号采集方法S102的具体实现流程图；

图3是本发明实施例提供的肌电信号采集方法S202的具体实现流程图；

图4是本发明另一实施例提供的肌电信号采集方法的实现流程图；

图5是本发明又一实施例提供的肌电信号采集方法的实现流程图；

图6是本发明实施例提供的肌电信号采集装置的结构框图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

首先，对本发明实施例中提及的可穿戴装置进行解释说明。在本发明实施例中，可穿戴装置可以是可穿戴式的智能健身衣，也可以是可穿戴、可贴附式的一个或多个采集模块的集合。

其中，当可穿戴装置为可穿戴式的智能健身衣时，其可以是由柔性面料制成的衣服或裤子，且在柔性面料贴近人体皮肤的一侧镶嵌有多个采集模块。每个采集模块固定于智能健身衣的不同位置点，以使得用户穿上该智能健身衣之后，各个采集模块能够贴附于用户身体的各块肌肉。在可穿戴装置中，还镶嵌有至少一个控制模块，每个采集模块分别与该控制模块通信相连。

在具体实现中，示例性地，可穿戴装置中还可以安置有电线及电路板，其中，电路板用于固定各类通讯总线以及采集模块。此外，电路板及其各个焊接处都包裹有防水胶，作为一种具体的实现方式，通过在衣物上固定防水的走线，使得该可穿戴装置能够被洗涤。

特别地，当采集模块与控制模块通信相连时，每个采集模块中可以仅包含具有体感传感器功能的采集电极，也可以包含具有采集功能的集成电路。上述采集电极包括但不限于织物电极、橡胶电极以及凝胶电极等。

当可穿戴装置为可穿戴、可贴附式的一个或多个采集模块的集合时，用户可将各个采集模块灵活地固定于用户所指定的身体位置点，使得各个采集模块能够分别贴附于用户身体的指定肌肉。此时，每个采集模块为具有采集功能以及具有无线传输功能的集成电路，且该集成电路中包含上述具有体感传感器功能的采集电极。采集模块所采集到的肌电信号通过无线网络传输至远程的控制模块，该控制模块位于与采集模块配套使用的远程终端设备或远程控制盒子中。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

图1示出了本发明实施例提供的肌电信号采集方法的实现流程，如图1所示，该方法包括步骤S101至步骤S103，详述如下：

S101：获取用户即将要执行的动作的动作类型。

本发明实施例中，与可穿戴装置配套的应用程序客户端的内部存储有多套健身锻炼方案的视频数据，这些视频数据可展示于应用程序客户端的显示界面中。用户在进行运动锻炼之前，在终端设备上运行该应用程序客户端，并选取出自己所需的一套锻炼方案。此时，终端设备显示对应该锻炼方案的视频数据，则用户在显示屏中可观看到每个时刻所应当要执行的锻炼指导动作。用户在每个时刻，将模仿视频中所播放的锻炼指导动作来执行肢体运动，因此，视频数据中每个时刻所对应的动作与用户在该时刻即将要执行的动作相同。本发明实施例中，通过获取视频数据中每个时刻所对应的动作的动作类型来确定出用户即将要执行的动作的动作类型。

在终端设备接收到用户发出的锻炼方案选取指令时，运动事件被触发。从该时刻起，终端设备内部的计数器开始工作，用于对脉冲的个数进行累积计算。某一时刻所对应的累积脉冲数量越多，则表示该时刻对应的视频播放时长越久。在一个预设的视频数据中，基于各个时刻的累积脉冲数量，终端设备能够获取该视频数据中不同位置点对应的存储参数。上述存储参数包括动作类型以及该动作类型的持续时长。动作类型能够用于标识一个唯一的动作。

例如，运动事件被触发后，在计数器的累积脉冲数量达到5时，终端设备将获取出用户所指定的视频数据中脉冲个数为5的时刻所对应动作类型为俯卧撑，俯卧撑的持续时长为3分钟。

终端设备确定出动作类型后，将该动作类型传输至控制模块中。

S102：将所述动作类型输入数据分析模型，以确定与所述动作类型相匹配的采集频率。

本发明实施例中，数据分析模型为预设于控制模块中的一个输出程序。

在当前时刻获取到动作类型后，数据分析模型开始对该动作类型进行分析处理，并自动识别出该动作类型的运动特点，从而在确定该动作类型的动作组成以及动作变化频率后，计算并输出与该动作组成以及动作变化频率相适应的一个肌电信号采集频率，因而控制模块能确定出最适于该动作类型的一个肌电信号采集频率。

例如，当动作类型为俯卧撑时，经过数据分析模型的处理，可识别出俯卧撑的动作组成包括下降身体以及用力撑起身体，以使身体回到起始位置的两个动作。数据分析模型中预设有基于该两个动作的两个切换频率，故数据分析模型将输出与该两个切换频率相关联的肌电信号采集频率。

S103：控制可穿戴装置中的采集模块以所述采集频率从预设的人体位置采集肌电信号。

控制模块根据数据分析模型输出的采集频率，控制可穿戴健身衣上的各个采集模块以从预设的人体位置采集肌电信号。具体地，当采集模块与控制模块通信相连且采集模块仅包含采集电极时，控制模块输出高电平信号，以导通各个采集模块与控制模块之间的连接，从而实现对肌电信号的采集控制；当采集模块与控制模块通过无线相连时，控制模块向采集模块发送控制数据包，以使接到该控制数据包的采集模块能够根据控制数据包中的控制参数，执行肌电信号的采集。

预设的人体位置指采集模块所接触的人体位置，不同的采集模块所接触的人体位置不同，即对应的肌肉部位不同，因此，控制模块能够通过采集模块采集到来自于不同肌肉部位的肌电信号，并将采集到的肌电信号传输至终端设备，以进行后续的分析处理。

本发明实施例中，由于用户训练动作的动作类型与肌肉的活跃状态具有极大的关联性，因而通过获知用户当前应当执行的动作的动作类型，当可穿戴装置中的采集模块利用对应该动作类型的一种采集频率来采集其所贴附的人体位置的肌电信号时，能够将可穿戴装置的采集频率与当前时刻的实际肌肉活跃状态关联起来，使得可穿戴装置中的采集模块不再依靠单一的采集模式来获取肌电信号，而是有针对性地随着肌肉不同的活跃程度来使用不同的采集频率，因此，提高了肌电信号的采集有效性和准确性。

作为本发明的一个实施例，如图2所示，上述S102具体包括：

S201：在可穿戴装置的N个采集模块中，确定与所述动作类型相匹配的M个采集模块。

在本发明实施例中，可穿戴装置上的采集模块的总数为N，N为大于1的整数。在执行肌电信号的采集时，并不需要每次都令N个采集模块均处于工作状态，而是根据当前用户的动作类型来确定对应的M个采集模块来执行工作，M为大于0且小于或等于N的整数。

控制模块在获取到动作类型后，开始对动作类型进行综合分析，并在自动识别出该动作类型中的动作组成以及每个组成动作所对应的活动肌肉块之后，在控制模块当前所预存储的采集模块贴附位置对应表中，匹配出贴附位置为上述各活动肌肉块的各个采集模块，从而将上述各个采集模块确定为需要执行肌电信号采集工作的采集模块。

例如，若动作类型为俯卧撑，则可知道其动作组成为下降身体以及用力撑起身体。其中，下降身体时，处于活动锻炼状态的肌肉块为肱三头肌和三角肌前束；用力撑起身体时，处于活动锻炼状态的肌肉块为前锯肌以及喙肱肌，则控制模块从采集模块贴附位置对应表中，查找出分别贴附于肱三头肌、三角肌前束、前锯肌以及喙肱肌的各个采集模块，假设这些采集模块分别为A、B、C和D，则确定当前需要执行肌电信号采集工作的采集模块为A、B、C和D。

S202：将所述动作类型输入与所述M个采集模块分别对应的数据分析模型，以分别确定所述M个采集模块与所述动作类型相匹配的采集频率。

本发明实施例中，控制模块中预设有多个数据分析模型，每一个数据分析模块与可穿戴装置上的一个采集模块相对应。每个数据分析模型仅用于输出与该采集模块相关的肌电信号采集频率。由于采集模块所贴附的人体位置是已知的，因而在动作类型也已知的情况下，该人体位置的肌肉块是处于发力状态还是处于放松状态是能够确定的。在一动作类型中，根据预先测量得出的该肌肉块的发力时间点，数据分析模型将输出与该发力时间点相匹配的采集频率。对于某一采集模块而言，当该采集模块所贴附的肌肉处于发力状态时，通过数据分析模型所计算得出的采集频率较高；当该采集模块所贴附的肌肉处于放松状态时，通过数据分析模型所计算得出的采集频率较低。

例如，在动作类型为仰卧起坐的运动过程中，若在时刻T1对应的动作为“卧”，在时刻T2对应的动作为“起”，则可知时刻T1下该动作类型的活动肌肉块，即腹肌，会处于放松状态，在时刻T2下该动作类型的活动肌肉块会处于发力状态。因此，根据两个组成动作所对应的两个切换时长，贴附于腹肌的采集模块所对应的数据分析模型经过处理运算，将输出与该切换时长相适应的采集频率，使得时刻T1所对应的采集频率低于时刻T2所对应的采集频率。

在肌肉处于发力状态时，基于较高的采集频率获取肌电信号，则单位时间内采集得到的数据量将越多，因此，在后续应用程序客户端对肌电信号进行分析的过程中，基于发力状态下数据采集精度更高的肌电信号，能够对该块肌肉的锻炼效果作出更为精准的评估。在肌肉处于放松状态时，基于较低的采集频率获取肌电信号，则单位时间内采集得到的数据量将越少。由于放松状态下所采集得到的肌电信号对肌肉锻炼效果的评价作用较低，因此，数据量较少的肌电信号能够提高应用程序客户端的分析效率。

对于可穿戴装置上的每一采集模块，经过上述S202得到该采集模块对应的数据分析模型所输出的采集频率后，若采集模块仅包含采集电极，则控制模块将以该采集频率作为接入频率，控制与该采集模块相连的导线接入回路，使得采集模块中的采集电极能够在接入回路时采集肌电信号。若采集模块与控制模块通过无线相连，则控制模块直接将携带采集频率的控制数据包发送至采集模块，以令采集模块根据该采集频率实现肌电信号的采集。

本发明实施例中，在每一采集模块内部均设置两个采集电极。在某一动作类型下，当只有一个肌肉块处于运动状态时，由于采集模块内部的两个电极与用户身体之间可直接形成电流回路，因而控制模块可单独控制一个采集模块采集肌电信号，使得采集得到的数据均是由处于运动状态下的肌肉所产生的肌电信号，由此能够提高肌电信号的采集有效性。

作为本发明的一个实施例，图3示出了本发明实施例所提供的肌电信号采集方法S202的具体实现流程，详述如下：

S301：对于所述M个采集模块中每一采集模块所贴附的人体位置，基于从该人体位置采集到的历史肌电信号，确定该人体位置的肌肉疲劳指数。

由上述S101可知，采集完毕的肌电信号将通过无线方式传输至终端设备的应用程序客户端中。该应用程序客户端将每次接收的肌电信号依照其对应的采集模块进行存储。即，将由同一采集模块采集得到的所有肌电信号均存储于同一记录中。每隔预设的时间间隔，应用程序客户端读取出同一记录中存储的历史肌电信号。在读取之前，若经过判断得知当前已存储的历史肌电信号的数据量已超过了预设阈值，则仅读取最近预设时长内存储的历史肌电信号。此后，利用预设算法对读取出的历史肌电信号进行分析处理，以确定肌肉疲劳指数。由于这些历史肌电信号均来源于相同的采集模块，因此确定得出的肌肉疲劳指数也仅为该采集模块所贴附的人体位置的肌肉块的肌肉疲劳指数。

具体地，用于确定肌肉疲劳指数的预设算法包含但不限于肌电信号线性分析技术、肌电信号频率分析技术以及复协方差函数疲劳估计法等。

S302：将所述肌肉疲劳指数以及所述动作类型输入该采集模块对应的数据分析模型，以确定该采集模块的采集频率。

应用程序客户端将计算出的每个采集模块所对应的肌肉疲劳指数传输至控制模块。控制模块在接收到某一采集模块所对应的肌肉疲劳指数的情况之下，将该肌肉疲劳指数以及当前时刻用户即将要执行的动作的动作类型一并输入至该采集模块所对应的数据分析模型中，使得数据分析模型对肌肉疲劳指数以及动作类型进行综合分析后，计算出该采集模块的采集频率。

本发明实施例中，肌肉疲劳指数越低，肌肉越活跃，因而表示当前用户的此块肌肉可持续大幅度运动的可能性越低，单位时间内该肌肉的活跃性相对其他肌肉而言会较为低下，因此，计算出的肌电信号采集频率会低于初始状态下该采集模块所对应的采集频率初始值。

在本发明实施例中，基于采集模块所贴附的肌肉的疲劳指数和用户即将要执行的动作的动作类型来确定采集频率，使得可穿戴装置在该采集模块上所使用的采集频率能够更加符合肌肉的实时活跃情况，保证了数据分析模型输出的采集频率能够更加精准，基于精准的采集频率来采集肌电信号，使得采集得到的数据也具有更高的参考价值，提高了肌电信号的采集有效性。

作为本发明的另一实施例，如图4所示，在上述S101之前，所述方法还包括：

S401：对于每一所述采集模块，获取可穿戴装置中该采集模块所贴附的人体位置的第一皮肤阻抗。

本发明实施例中，控制模块与可穿戴装置中的采集模块以及采集模块所贴附的人体之间可以形成回路。在该回路中，人体皮肤、血液、肌肉、细胞组织及其结合部在内的含有电阻和电容的全阻抗为上述第一皮肤阻抗。

用户在开始锻炼之前，首先会试用该可穿戴装置。此时，采集模块将贴附于用户的皮肤表面。在一个采集模块中，任意两个采集电极之间的人体皮肤等效于一人体电阻，则多个人体皮肤等效于回路中多个串联的电阻。控制模块内部串联有已知阻值的预设电阻，采集模块中任意两个采集电极之间的电压以及预设电阻上的电压能够由控制模块测得。由于用户的身材不尽不同，因而采集电极之间的电压会随着采集电极的接触压力以及接触面积的改变而发生改变。通过计算该预设电阻的电压与每一个人体电阻上的电压的比值，能够基于预设电阻的已知阻值来计算出各个人体电阻的大小。因此，通过该测量方式，即可得出每一个采集模块所贴附的人体位置的第一皮肤阻抗。

S402：根据所述第一皮肤阻抗与预设的第二皮肤阻抗之间的差值，调整该采集模块对应的数据分析模型中的模型参数。

每一采集模块中包含有两个采集电极，两个采集电极之间的皮肤阻抗具有出厂时所测量得到的预设标准值，该预设标准值即为上述预设的第二皮肤阻抗。

采集模块所对应的数据分析模型是根据预设的第二皮肤阻抗所建立的数学模型，因此，为了令数据分析模型所计算得出的采集频率能够更加匹配用户的个人特征，根据S401测量得出一个采集模块所对应的第一皮肤阻抗后，会将该第一皮肤阻抗与第二皮肤阻抗相比较，从而基于出厂阻抗值与实际阻抗值的误差大小，等比例地对数据分析模型的模型参数进行校准处理，保证后续在用户的运动过程中，数据分析模型输出更为准确的采集频率，使得可穿戴装置能够达到更为有效的采集频率调整效果。

作为本发明的又一实施例，在上一实施例的基础之上，如图5所示，还包括：

S501：对于所述M个采集模块中每一采集模块，根据该采集模块采集的所述肌电信号，获取该采集模块所贴附的人体位置的第三皮肤阻抗。

本发明实施例中，在控制模块实时采集得到某一采集模块所对应的肌电信号后，将基于该肌电信号的幅值大小，测量当前时刻该采集模块所对应的皮肤阻抗。

S502：判断所述第三皮肤阻抗与所述第一皮肤阻抗之间的差值是否超过预设阈值。

预设阈值在可穿戴装置出厂时预设于控制模块中，也可由用户在上述应用程序客户端中进行自定义调节后，由应用程序客户端发送至控制模块中。

S503：当所述第三皮肤阻抗与所述第一皮肤阻抗之间的差值超过预设阈值时，重新调整该采集模块对应的数据分析模型中的模型参数。

在上述S402中，数据分析模型经过校准后已成为了符合用户个人特征的一个数据分析模型，因而各个数据分析模型中标准的皮肤阻抗为非运动状态下所测得的第一皮肤阻抗。

用户在运动的过程中往往会伴随有出汗的状况。人体的皮肤阻抗并不是一个固定的数值，若皮肤沾水、出汗、损伤或皮肤表面沾有导电性粉尘等，都会使得皮肤阻抗降低。本发明实施例在实时测量每个采集模块所对应的人体位置的皮肤阻抗后，将该皮肤阻抗与非运动状态下的标准皮肤阻抗做比较，可得知当前皮肤阻抗对于标准皮肤阻抗的偏离程度。若当前的皮肤阻抗与标准皮肤阻抗之间的差值超过预设阈值，则表示偏离程度过高，非运动状态下校准的数据分析模型已无法与用户的个人特征相匹配，因此，需要重新对该数据分析模型进行校准处理。此后，返回执行上述S101。

对于本发明所公开的所有实施例中的内容，在本发明实施例中也同样适用，本发明实施例中未提到的步骤原理与图1至图4中所描述的肌电信号采集方法的实现原理相一致，因此不一一赘述。

本发明实施例中，通过实时测量每个采集模块所对应的人体位置的皮肤阻抗，能够在皮肤阻抗变化差值过大的情况下重新调整数据分析模型的参数，使得每时每刻下的数据分析模型都能够大致与用户的客观情况相匹配，提高了数据分析模型的自适应性，使得计算出的采集频率更加精准。通过设置上述预设阈值，只有在皮肤阻抗变化差值超过阈值的情况下才执行模型校准工作，避免了控制模块每时每刻都要进行模型参数调整处理，降低了控制模块的运算压力。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的肌电信号采集方法，图6示出了本发明实施例提供的肌电信号采集装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

参照图6，所述肌电信号采集装置包括：

第一获取单元61，用于获取用户即将要执行的动作的动作类型。

确定单元62，用于将所述动作类型输入数据分析模型，以确定与所述动作类型相匹配的采集频率。

控制单元63，用于控制可穿戴装置中的采集模块以所述采集频率从预设的人体位置采集肌电信号。

可选地，所述确定单元62包括：

第一确定子单元，用于在可穿戴装置的N个采集模块中，确定与所述动作类型相匹配的M个采集模块。

第二确定子单元，用于将所述动作类型输入与所述M个采集模块分别对应的数据分析模型，以分别确定所述M个采集模块与所述动作类型相匹配的采集频率。

可选地，所述第二确定子单元具体用于：

对于所述M个采集模块中每一采集模块所贴附的人体位置，基于从该人体位置采集到的历史肌电信号，确定该人体位置的肌肉疲劳指数。

将所述肌肉疲劳指数以及所述动作类型输入该采集模块对应的数据分析模型，以确定该采集模块的采集频率。

可选地，所述肌电信号采集装置还包括：

第二获取单元，用于对于每一所述采集模块，获取可穿戴装置中该采集模块所贴附的人体位置的第一皮肤阻抗。

调整单元，用于根据所述第一皮肤阻抗与预设的第二皮肤阻抗之间的差值，调整该采集模块对应的数据分析模型中的模型参数。

可选地，所述控制单元63包括：

获取子单元，用于对于所述M个采集模块中每一采集模块，根据该采集模块采集的所述肌电信号，获取该采集模块所贴附的人体位置的第三皮肤阻抗。

判断子单元，用于判断所述第三皮肤阻抗与所述第一皮肤阻抗之间的差值是否超过预设阈值。

调整子单元，用于当所述第三皮肤阻抗与所述第一皮肤阻抗之间的差值超过预设阈值时，重新调整该采集模块对应的数据分析模型中的模型参数。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明实施例各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。