减速警示装置及方法与流程

本公开是关于一警示装置，且特别是关于用于一移动装置的减速警示装置及方法。

背景技术

现代人已经提升对于环境保护的认知，特别是在履行生活价值所做的友善环境行为之节约能源、及低碳排放于日常交通使用，以及增长个人健康维护意识，并实践自我健身行动。因此，于短程交通，旅行休闲，体能锻炼等活动之应用，自行车是极为方便且有效履行上述环保生活价值及维护身体健康的工具。

在背景技术中，一自行车之速度变化的一警告装置具有一加速度计和一刹车灯。所述警告装置藉由使用所述加速度计来侦测所述自行车的一预定减速度条件以点亮所述刹车灯。

美国第7,649,447b2号公告专利公开一种自行车刹车灯。美国第8,717,155b2号公告专利公开一种刹车警告装置及方法。美国第2004/0032324al号公开专利申请公开一种刹车灯控制器。在背景技术中的上述公开通常皆需要执行一低通滤波操作。虽然所述低通滤波操作可以消除相对高频的振动噪声，但是所述低通滤波操作往往也会影响或滤除其他有需要考虑的加速度信号。

技术实现要素：

由于自行车的友善环境有益健康，因此其广为人们使用。自行车行车的相关安全议题，亦为用户所重视。在各种安全议题中，自行车行进中的减速警示便是极受关注且必须被解决的行车安全问题之一。

目前市场上有贩卖自行车的行车指示灯。所述行车指示灯一般是可以另行安装在坐垫支架上，但此种指示灯是有几个发光模式可以选用，譬如固定发光，或闪动发光。但此等发光模式仅是单纯警示，不会与自行车的减速互动而变化发光样态，所以不能警示追随于此减速自行车后的其他车辆、人员或是行动交通工具。也因此让行进中的自行车之刹车减速带来了极高的遭后车追撞的风险，特别是在视线昏暗的行车环境中。

为了在现有的行车指示灯上增加此刹车减速警示功能，却又不会为此等市售的行车指示灯增添冗赘的外加附件，最理想的方法之一，就是利用体积极小的微机电系统(mems)重力传感器或加速度传感器。藉由使用所述重力传感器侦测行车时或因操作刹车而生的车速变化所关联的加速度或减速度等相关信号来启动行车指示灯上的因减速而对应的发光态样。

本公开的一目的在于提供一种藉由建立带通滤波功能来处理移动装置的加速度变化，进而有效地区分出刹车减速度信号以提出一警示的一操作装置。

本公开的一实施例在于提供一种用于以一可变加速度移动的一移动装置的速度变化警示装置。所述警示装置包含一传感单元、一数据处理单元及一运动分析单元。所述传感单元包含一加速度计，并感测所述可变加速度以产生多个加速度数据。所述数据处理单元系由包含一移动平均算法的一处理器所构成，所述数据处理单元基于两个不同预定样本大小，或者说两个不同的取样范围或数据区间和所述移动平均算法来从所述多个加速度数据中选定与所述两个不同预定样本大小，或者说两个不同的取样范围或数据区间分别对应的第一多个加速度数据样本和第二多个加速度数据样本，以对应地计算出第一多个样本平均值及第二多个样本平均值，并获得在所述第一多个样本平均值和所述第二多个样本平均值之间的多个样本平均值差异。所述运动分析单元以所述处理器所构建，基于一预定检核算法来分析所述多个样本平均值差异以获得一汇出合成值，并对所述汇出合成值与一预定门坎值进行一数据比对以产生一比对结果。

本公开的另一实施例在于提供一种用于具有一运动的一移动装置的警示方法。所述警示方法包含下列步骤：提供一移动平均算法；感测所述运动以产生多个加速度数据；基于两个不同预定样本大小，或者说取样范围或数据区间和所述移动平均算法来从所述多个加速度数据中选择与所述两个不同预定样本大小，或者说取样范围或数据区间分别对应的第一多个加速度数据样本和第二多个加速度数据样本，以对应地计算出第一多个样本平均值及第二多个样本平均值；获得在所述第一多个样本平均值和所述第二多个样本平均值之间的多个样本平均值差异；基于一预定检核算法来分析所述多个样本平均值差异以获得一汇出合成值；以及对所述汇出合成值与一预定门坎值进行一数据比对以产生一比对结果。

本公开的另一实施例在于提供一种用于具有一运动的一移动装置的警示方法。所述警示方法包含下列步骤：提供一移动平均算法；感测所述运动以产生具有多个数据内容的多个运动数据；对应一第一多个数据内容及一第二多个数据内容，分别选定一第一预定数据区间及一第二预定数据区间；基于所述第一及所述第二预定数据区间和所述移动平均算法来从所述多个运动数据中选择与所述两个不同预定数据区间分别对应的第一多个运动数据样本和第二多个运动数据样本，以对应地计算出第一多个样本平均值及第二多个样本平均值；获得在所述第一多个样本平均值和所述第二多个样本平均值之间的多个样本平均值差异；基于一预定检核算法来分析所述多个样本平均值差异以获得一汇出合成值；以及对所述汇出合成值与一预定门坎值进行一数据比对以产生一比对结果。

附图说明

本公开藉由下列图式之详细说明，获得更深入之了解︰

图1为在本公开各式各样实施例中一运动系统的示意图。

图2a为与一移动装置相关的一加速度传感信号的加速度变化图。

图2b为与所述加速度传感信号对应的估计加速度随频率变化的关系图。

图3为在本公开各式各样实施例中一运动系统的示意图。

图4a为与所述移动装置相关的一第一加速度平均数据信号的加速度变化图。

图4b为与所述第一加速度平均数据信号对应的估计加速度随频率变化的关系图。

图5a为与所述移动装置相关的一第二加速度平均数据信号的加速度变化图。

图5b为与所述第二加速度平均数据信号对应的估计加速度随频率变化的关系图。

图6a为与所述移动装置相关的一第三加速度平均数据信号的加速度变化图。

图6b为与所述第三加速度平均数据信号对应的估计加速度随频率变化的关系图。

图7为在本公开各式各样实施例中一相对带通滤波的功能示意图。

图8为所述第二加速度平均数据信号、所述第三加速度平均数据信号、及在所述第二和所述第三加速度平均数据信号之间的一加速度差异数据信号的关系图。

图9a为行进于一般柏油路面上的一自行车的一第一刹车加速度平均数据信号的表示图。

图9b为行进于一般柏油路面上的所述自行车的一第二刹车加速度平均数据信号的表示图。

图9c为行进于一般柏油路面上的所述自行车的一第三刹车加速度平均数据信号的表示图。

图10为在本公开各式各样实施例中一带通滤波仿真功能的数据处理流程图。

图11为在本公开各式各样实施例中一运动系统的示意图。

图12为与图11中的所述运动系统相关的一第四加速度平均数据信号、一第五加速度平均数据信号、及在所述第四和所述第五加速度平均数据信号之间的一加速度差异数据信号的关系图。

图13为在本公开各式各样实施例中一运动系统的示意图。

图14为在本公开各式各样实施例中一运动系统的示意图。

具体实施方式

请参阅图1、图2a和图2b。图1为在本公开各式各样实施例中一运动系统801的示意图。图2a为与一移动装置22相关的一加速度a(t)的一加速度传感信号s1的加速度变化图。图2b为与所述加速度传感信号s1对应的估计加速度a(hz)随频率变化的关系图。在所述移动装置22于一柏油路面上于一移动参考方向22a1中以一可变加速度b1行进时，所述可变加速度b1被感测以获得所述加速度传感信号s1。如图2a所示在时间域上的加速度变化图藉由使用一快速傅立叶变换(fft)而被转换成如图2b所示在频率域上的与加速度相关之物理量的频谱图，譬如位移量频谱图或是功率频谱图。

所述运动系统801包含一路面21、在所述路面21上移动的所述移动装置22、及耦合于所述移动装置22的一警示装置23。例如，所述移动装置22是一车辆。例如，所述车辆是一自行车25。所述移动装置22具有一移动参考轴22a。所述警示装置23基于所述移动参考轴22a而被设置于所述移动装置22上。所述移动参考轴22a具有所述移动参考方向22a1。

在一些实施例中，所述移动装置22包含一装置本体221、一前轮222、一后轮223、一座椅224、一刹车制动单元225、一驱动结构226和一操纵单元227。所述警示装置23、所述前轮222、所述后轮223、所述座椅224、所述刹车制动单元225、所述驱动结构226和所述操纵单元227皆耦合于所述装置本体221。所述操纵单元227被配置以控制所述前轮222和所述刹车制动单元225。例如，所述驱动结构226是一踏板结构。例如，所述移动装置22包含一第一后侧部分229，且所述警示装置23基于所述移动参考轴22a而设置于所述第一后侧部分229上。例如，所述装置本体221包含一第二后侧部分2211，且所述警示装置23设置于所述第二后侧部分2211上。

在一些实施例中，用于以所述可变加速度b1移动的所述移动装置22的所述警示装置23包含一传感单元231、耦合于所述传感单元231的一处理器232、和耦合于所述处理器232的一警示单元233。所述传感单元231包含一加速度计2311，并感测所述可变加速度b1以产生一加速度传感信号s1。所述处理器232基于所述加速度传感信号s1来判断是否要使所述警示单元233发出一警示信号q1；即做出一判断结果r1，并且当所述判断结果r1为肯定时，使所述警示单元233发出所述警示信号q1。

例如，所述移动装置22做出具有所述可变加速度b1的一运动m1。所述路面21是所述柏油路面，且所述运动m1是一行进运动。例如，所述运动m1由所述可变加速度b1所特性化，且藉所述加速度传感信号s1来表示所述可变加速度b1。例如，所述加速度计2311被配置以具有一体坐标系统、及相关于所述体坐标系统的一x轴感测方向、一y轴感测方向和一z轴感测方向，且所述x轴感测方向被配置以相同于所述移动参考方向22a1，并被配置以指向所述移动装置22的一行进方向hm1。例如，所述加速度传感信号s1被配置以表示在所述行进方向hm1的一加速度，并以一数据表示。

所述移动装置22具有一用户90，并接收一作用力结构f1以做出所述运动m1。所述作用力结构f1包含由所述路面21施加于所述前轮222的一第一反作用力f11、和由所述路面21施加于所述后轮223的一第二反作用力f12。所述用户90具有一用户重量f13。所述作用力结构f1可能还包含由所述用户90施加于所述座椅224的所述用户重量f13、由所述驱动结构226所传导的一驱动力f14、及由所述刹车制动单元225所施加的一制动力f15。例如，所述操纵单元227包含耦合于所述刹车制动单元225的一刹车操纵组件2271，且所述用户90操纵所述刹车操纵组件2271以执行一刹车操作ea1以使所述运动m1包含一减速度运动m11。例如，所述刹车操作包含使所述刹车制动单元225施加的所述制动力f15，并使所述可变加速度b1具有一减速度值。例如，所述用户90施加所述驱动力f14至所述踏板结构以使所述踏板结构传导所述驱动力f14。

当所述移动装置22在一水平面上移动时，所述移动参考轴22a与所述水平面平行。所述路面21起伏不定。所述移动装置22具有一装置重量f22。当所述路面21的倾斜角度改变，或者说路面沿着道路方向起伏时，此路面相对于理想水平面起伏的角度将会让行进于其上的所述移动装置22与理想水平面之间产生一夹角，此夹角会使理想上垂直作用的重力，在安装于所述移动装置22上的所述警示装置23内的传感单元231中的所述加速度计2311上感受到一重力分量因此形成一重力偏移量或者说一加速度偏压(bias)lf1。在一些实施例中，所述加速度计2311被配置以一取样频率ca1感测所述运动m1以产生所述加速度传感信号s1。例如，所述取样频率ca1为200hz。

如图2a所示，所述加速度传感信号s1充满噪声，以致难以做出所述判断结果r1。因此，有必要改善所述加速度计2311所产生的所述加速度传感信号s1具有各种频率噪声的先天缺失，其中不同的频率噪声源自不同的运动环境、不同的操作或是不同的信号获取机制。

一般而言，藉由使用所述加速度计2311来感测所述自行车25在行进时的减速度以启动对应的减速度警示灯号的应用概念是相对直观。然而，使用包含所述加速度计2311的所述传感单元231感测交通工具或车辆的加减速度的状态要面对的最严重的问题如下所述。由于所述加速度计2311在本质上相对宽带域的动态感测特性，所述加速度计2311不可避免地会感测到环境噪声，特别是振动信号。然而，此等振动噪声却会严重影响必须要明确感测到的车辆减速度信号。在一些实施例中，藉由使用低通滤波来消除此种高频率振动噪声。例如，以硬件形式实践的低通滤波器被使用以执行所述低通滤波。例如，藉由使用运算法(比如移动平均算法am1)而以软件形式来实践的低通滤波器被使用以执行所述低通滤波。

在前述惯用技术的实施例中，所述处理器232对于所述加速度传感信号s1执行一低通滤波以产生一结果信号s2，并基于所述结果信号s2做出所述判断结果r1以使所述警示单元233发出所述警示信号q1。然而，仅采用所述低通滤波可能会有滤波带宽范围的过与不及。虽然所述低通滤波可以消除相对高频的振动噪声，但是其滤波带宽的选定却也会影响或滤除其他有需要考虑的加速度信号。毕竟，不同的振动噪声具有不同的物理含义。

除了所关注的运动加/减速度之外，所述自行车25在行车时，还会感受到其他运动信号。此等其他运动信号在大多情况下包含往复加减速度信号、或是晃动信号、或是周期性振动信号、或是无特定周期的振动信号。此种类似交流电形式的振动信号却会严重影响直流电形式或者说单一加/减速度方向的刹车减速度信号，在此姑且称此等往复、晃动或振动信号为噪声。此等往复加减速度信号或晃动信号或振动信号的来源包含所述加速度计2311、所述路面21的环境、和所述自行车25的动态操作。

所述加速度计2311在本质上会使所述加速度传感信号s1包含一本质噪声；例如，所述本质噪声包含零点偏压(intrinsicbias)和漂移噪声(driftingnoise)。零点偏压加减速度信号一般是以直流电的形式呈现，而漂移信号测量到的实际表现则是相对的一低频的往复加/减速度传感信号。

由于所述路面21的环境，所述加速度传感信号s1包含一路面环境噪声。所述路面环境噪声包含一第一信号、一第二信号和一第三信号的至少其中之一。所述第一信号是所述前轮222和所述后轮223于所述路面21上滚动之连续接触碰撞所遭受的相对(高频)扰动信号。所述第二信号是所述前轮222和所述后轮223因所述路面21的颠簸所遭受之相对(中频)的扰动信号。所述路面21包含于一行进道路中。所述第三信号是所述前轮222和所述后轮223因所述行进道路的倾斜变化所遭受之相对(低频)的扰动信号。例如，所述行进道路是一上坡道路、一下坡道路、一平面道路或一上下坡道路。例如，藉由对于所述加速度传感信号s1执行一低通滤波来获得一结果信号。所述结果信号显示所述行进道路的道路起伏角度，再藉由运算让所述加速度传感信号s1中因路面倾斜所生的加速度偏压以及所述加速度计2311之所述本质噪声之零点偏压归零。

由于所述自行车25的动态操作，所述加速度传感信号s1包含一动态操作噪声。所述动态操作噪声包含一第四信号和一第五信号的至少其中之一。所述第四信号是所述用户90未踩踏所述踏板结构而让所述自行车25自行滑行时所产生的扰动信号。例如，所述第四信号是所述装置本体221因所述路面21的颠簸而受到所述第一和所述第二反作用力f11和f12作用所产生的扰动信号。所述第五信号是所述用户90踩踏所述踏板结构而让所述自行车25行进时所产生的扰动信号。例如，所述第五信号除包含上述所述路面21的颠簸所产生的扰动信号之外，还包含因踩踏所述踏板结构所引起的踩踏周期运动信号。

请参阅图3、图4a、图4b、图5a、图5b、图6a、图6b、图7和图8。图3为在本公开各式各样实施例中一运动系统802的示意图。图4a为与所述移动装置22相关的一第一加速度平均数据信号u11的加速度于时间域之变化图。图4b为与所述第一加速度平均数据信号u11对应的估计加速度a(hz)随频率变化的关系图。在图4a中的所述第一加速度平均数据信号u11基于所述加速度传感信号s1、一移动平均算法am1、和由所述移动平均算法am1所采用的一预定样本大小而被获得，其中所述预定样本大小等于10。采用所述移动平均算法am1的一第一移动平均操作，即在所述加速度传感信号s1中每次移动一值的位置后，以可包含或不包含所述值的取所述值前或后的共10个加速度值以进行平均或滤波，如此重复依序地处理以形成在时间域上的所述第一加速度平均数据信号u11。如图4a所示在时间域上的加速度变化图藉由使用一快速傅立叶变换(fft)而被转换成如图4b所示在频率域上的加速度频谱图，或是与加速度相关的一物理量振幅频谱图或是一功率频谱图。

图5a为与所述移动装置22相关的一第二加速度平均数据信号u12的加速度于时间域之变化图。图5b为与所述第二加速度平均数据信号u12对应的估计加速度a(hz)随频率变化的关系图。在图5a中的所述第二加速度平均数据信号u12基于所述加速度传感信号s1、所述移动平均算法am1、和由所述移动平均算法am1所采用的一第一预定样本大小n11而被获得，其中所述第一预定样本大小n11等于50。采用所述移动平均算法am1的一第二移动平均操作，即在所述加速度传感信号s1中每次移动一值的位置后，以可包含或不包含所述值的取所述值前或后的共50个加速度值以进行平均或滤波，如此重复依序地处理以形成在时间域上的所述第二加速度平均数据信号u12。如图5a所示在时间域上的加速度变化图藉由使用一快速傅立叶变换(fft)而被转换成如图5b所示在频率域上的加速度频谱图，或是与加速度相关的一物理量振幅频谱图或是一功率频谱图。

图6a为与所述移动装置22相关的一第三加速度平均数据信号u13的加速度于时间域之变化图。图6b为与所述第三加速度平均数据信号u13对应的估计加速度a(hz)随频率变化的关系图。在图6a中的所述第三加速度平均数据信号u13基于所述加速度传感信号s1、所述移动平均算法am1、和由所述移动平均算法am1所采用的一第二预定样本大小n12而被获得，其中所述第二预定样本大小n12等于1000。采用所述移动平均算法am1的一第三移动平均操作，即在所述加速度传感信号s1中每次移动一值的位置后，以可包含或不包含所述值的取所述值前或后的共1000个加速度值以进行平均或滤波，如此重复依序地处理以形成在时间域上的所述第三加速度平均数据信号u13。如图6a所示在时间域上的加速度变化图藉由使用一快速傅立叶变换(fft)而被转换成如图6b所示在频率域上的加速度频谱图，或是与加速度相关的一物理量振幅频谱图或是一功率频谱图。

图7为在本公开各式各样实施例中一类似带通滤波的功能示意图。图8为所述第二加速度平均数据信号u12、所述第三加速度平均数据信号u13、及在所述第二和所述第三加速度平均数据信号u12和u13之间的一加速度差异数据信号k11的关系图。

如图3所示，所述运动系统802包含一移动装置22和耦合于所述移动装置22的一警示装置23。在一些实施例中，用于以一可变加速度b1移动的所述移动装置22的所述警示装置23包含一传感单元231、耦合于所述传感单元231的一处理器232、和耦合于所述处理器232的一警示单元233。所述传感单元231包含一加速度计2311，并感测所述可变加速度b1以产生一加速度传感信号s1，所述加速度传感信号s1包含多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…。例如，所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…是多个加速度值。

所述处理器232包含一移动平均算法am1，基于一第一预定样本大小n11和所述移动平均算法am1来从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…选择具有所述第一预定样本大小n11的一第一加速度数据样本sd1，基于与所述第一预定样本大小n11不同的一第二预定样本大小n12和所述移动平均算法am1来从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…选择具有所述第二预定样本大小n12的一第二加速度数据样本se1，计算所述第一加速度数据样本sd1的一第一样本平均值ap1、和所述第二加速度数据样本se1的一第二样本平均值aq1，基于所述第一和所述第二样本平均值ap1和aq1之间的一第一样本平均值差异dg1来做出一判断结果r1使所述警示单元233发出一警示信号q1，也就是当所述判断结果r1为肯定时，使所述警示单元233发出所述警示信号q1。

在一些实施例中，当所述判断结果r1为肯定时，所述处理器232输出一控制信号ct1，所述控制信号ct1使所述警示单元233发出所述警示信号q1。例如，所述第二预定样本大小n12相对地大于或小于所述第一预定样本大小n11。在所述第二预定样本大小n12相对地大于所述第一预定样本大小n11的条件下，所述处理器232将所述第一样本平均值ap1减去所述所述第二样本平均值aq1以获得所述第一样本平均值差异dg1。

在一些实施例中，所述处理器232包含一预定检核算法ae1，基于所述预定检核算法ae1和所述第一样本平均值差异dg1来获得一汇出合成值va1，并藉由比较所述汇出合成值va1和一预定门坎值vt11来做出所述判断结果r1。例如，当所述汇出合成值va1大于所述预定门坎值vt11时，所述判断结果r1被确定为肯定的。例如，所述汇出合成值va1为一选定合成值。

在一些实施例中，所述处理器232基于所述第一预定样本大小n11、所述移动平均算法am1和所述加速度传感信号s1来重复依序地从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…中选择一第三加速度数据样本sd2，计算所述第三加速度数据样本sd2的一第三样本平均值ap2，并藉此形成包含第一多个样本平均值ap1、ap2、…的所述第二加速度平均数据信号u12。

所述处理器232基于所述第二预定样本大小n12、所述移动平均算法am1和所述加速度传感信号s1来重复依序地从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…中选择一第四加速度数据样本se2，计算所述第四加速度数据样本se2的一第四样本平均值aq2，并藉此形成包含第二多个样本平均值aq1、aq2、…的所述第三加速度数据信号u13。所述第二多个样本平均值aq1、aq2、…被配置以与所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…分别对应。

所述处理器232获得所述第二加速度数据信号u12和所述第三加速度数据信号u13之间的一加速度差异数据信号k11，基于所述加速度差异数据信号k11来判断是否要使所述警示单元233发出一警示信号q1，即做出一判断结果r1，并且当所述判断结果r1为肯定时，使所述警示单元233发出所述警示信号q1。例如，所述处理器232藉由执行一减法运算来将所述第二加速度数据信号u12减去所述第三加速度数据信号u13以获得所述加速度差异数据信号k11。所述处理器232藉由将所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…分别减去所述第二多个样本平均值aq1、aq2、…以获得多个样本平均值差异dg1、dg2、…，并藉此形成所述加速度差异数据信号k11。所述加速度差异数据信号k11包含与所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…分别对应的所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…。

在一些实施例中，所述处理器232包含所述预定检核算法ae1，基于所述预定检核算法ae1来分析所述加速度差异数据信号k11(或所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…)以获得所述汇出合成值va1，并藉由比较所述汇出合成值va1和所述预定门坎值vt11来做出所述判断结果r1。

所述加速度计2311被配置以感测所述运动m1的一加速度或一减速度。由于所述加速度计2311本身的感测效能，是故所述加速度计2311本质上便会对于所感测的加速度的大小(即振幅)以及可容许的最大的振动信号频率进行过滤。例如，所述感测效能包含最大可侦测加速度大小、及带宽(或者说最大取样频率)。因此所述运动m1的加/减速度之最大振幅及频率虽然未知，甚至是随车行速度以及道路状况而变，但所述加速度计2311感测所述加/减速度所输出的所述加速度传感信号s1的振幅及频率范围皆会受限定，而可被处理。

在一些实施例中，为了做出所述判断结果r1，所述警示装置23需要针对所述加速度传感信号s1将所要看见的运动加/减速度传感信号相对于所谓的振动信号或者说噪声过滤出来。对于所述加速度传感信号s1的信号处理需要考虑滤除高频振动噪声。低通滤波器之通过频率的频率大小或者说带宽范围的选定对加减速度的判定有极其关键的影响。当低频频宽愈窄时，高频噪声便不会通过；但在此情况下，相对地太低的频率成分、或需要被明确感测的加减速度信号的某些信号成分也会滤除，扭曲，甚至衰减因而失真，造成加减速信号成分不够充分的被检视出，进而造成刹车减速后感应的灵敏度降低，使得刹车减速后刹车等点亮的反应时间变慢，或是要相对明显的减速度发生后才会点亮刹车灯。

在一些实施例中，刹车减速的判别具有下列的考虑因素。首先，考虑加速度于时间轴上的分布图。由于刹车减速特性就是减慢速度，所以所述刹车操作使所述运动m1的加速度理论上皆小于0；也就是说，在加速度小于0的方向上减速度曲线与零参考轴之间会围出一减速度面积，所述减速度面积表示减速度的大小。藉由判断在加速度小于0的条件下减速度信号曲线是否围出一个很明显的面积(即评量加速度在零值下的减速度面积)来判断所述移动装置22是否做一减速度运动。

其次，刹车的减速度判别包含一第一考虑因素，所述第一考虑因素是加速度变化于零参考轴之下所围出的面积；此面积具有一大小数值。从相对于路面颠簸的上下来回运动的相对加减速度抵消来看，在加速度与减速度抵消后，所述处理器232确定所述面积的结果。如果所述面积的所述结果虽大于0但是小于或等于一阈值(一信号误差带)，则所述处理器232可判定所述运动m1不是单纯的一减速度运动，而是具有往复运动发生使得加速度与减速度之和为零，或接近零，或小于此阈值(信号误差带)。也就是说，若车行的路面因颠簸而使轮胎与路面间发生碰撞，则颠簸所引起的加速度会形成一对一大于零的加速度分布及一小于零的减速度分布。本质上，此两反向的加速度分布及减速度分布所围成的两面积之和接近零。当所述运动m1形成多个加/减速度面积时，所述处理器232能够确定所述多个加/减速度面积的总和，并将所述总和与一阈值比对，以判断所述运动m1是否真是刹车引起之减速度运动。

刹车的所述减速度判别还包含一第二考虑因素，所述第二考虑因素为一归零操作。例如，零值被视为一个稳定参考值。在执行减速度计算的数据处理时，所述处理器232基于一归零准则来进行所述归零操作。当未归零时，会有误判及延迟判断的时间，因此视操作环境或加速度计之性能所产生的噪声，设定一阈值或是一信号误差带，来免除在相关噪声为加速度累积计算之结果而做判断时所带来的干扰。

所述移动平均算法am1是对采集的数据以移动一特定的数据区间的方式，每次将所述区间中所包括的特定数量的数据予以平均，经过多次移动完成对所述采集数据的基于特定数量数据下的平均处理。所述移动平均算法am1的数据处理在对应于信号处理的物理行为上，类似对一信号进行一相对低频的滤波。至于此相对低频或低通的带宽或是截止频率(cut-offfrequency)则与每次执行平均处理的此特定数据区间中所包括的数据量或者说数据样本笔数有关，也就是若每次移动平均的数据样本笔数越多则对应的低通带宽便越窄或者说截止频率便越低。

如图4a所示，所述第一加速度平均数据信号u11的加速度变化图为所采集的所述加速度传感信号s1经过每次10笔数据区间的移动平均后的加速度相对于时间分布的处理结果。如图4b所示，图4b是图4a的频谱分析图；经过移动平均后，受滤波通过后的减速度信号振幅约为3者，其低通滤波的截止频率为18hz。在图4b中，在频率域上的加速度分布由曲线c21所表示，且频率域上加速度均值分布则由曲线c22所表示。进一步来说，经每次移动平均10笔数据滤波处理后，对应通过的加速度振幅为3以上之信号，此带宽约为18hz。

如图5a所示，所述第二加速度平均数据信号u12的加速度变化图为所采集的所述加速度传感信号s1经过每次50笔数据区间(所述第一预定样本大小n11)的移动平均后的加速度相对于时间分布的处理结果。如图5b所示，图5b是图5a的频谱分析图；经每次移动而平均50笔数据的滤波处理后，对应通过的加速度振幅为3以上之信号带宽约为10hz，其中10hz以上的信号呈现倍频谐波。在图5b中，在频率域上的加速度分布由曲线c31所表示，且频率域上加速度均值分布则由曲线c32所表示。例如，所述第一预定样本大小n11或者说第一预定数据区间w11为介于10至90之间；或者所述第一预定样本大小n11等于nx10¹，其中n＝1～9。

如图6a所示，所述第三加速度平均数据信号u13的加速度变化图为所采集的所述加速度传感信号s1经过每次1000笔数据区间(所述第二预定样本大小n12)的移动平均后的加速度相对于时间分布的处理结果。如图6b所示，图6b是图6a的频谱分析图；经每次移动而平均1000笔数据的滤波处理后，对应通过的加速度振幅为3以上之信号，其带宽小于2hz。在图6b中，在频率域上的加速度分布由曲线c41所表示，且频率域上加速度均值分布则由曲线c42所表示。例如，所述第二预定样本大小n12或者说第二预定数据区间w12为介于1000至9000之间；或者所述第二预定样本大小n12等于mx10³，其中m＝1～9。

如图5a、图5b、图6a和图6b所示，采用所述移动平均算法am1的计算方法形成一类似的带通滤波功能来处理上述采集的加速度信号。如图6a和图6b所示，1000笔数据平均用来过滤相对中频及高频信号，其处理效果如同具有一相对低的低通截止频率fc1的一第一低通滤波器；于本实施例中，所述第一低通滤波器可通过的信号频率约低于0.1～2hz，亦即原则上高于2hz以上的高频信号会被滤除；所述第一低通滤波器具有约为2hz的一低通截止频率，如图6b所示。进一步而言，藉由使用所述移动平均算法am1，动态平均1000笔左右的数据，建立带通滤波的低频信号通过频带，即所述相对低的低通截止频率(relativelylowlow-passcut-offfrequency)fc1，来过滤掉扰动噪声，显示出所获取的加速度信号之中值或是均值。也就是说，通过此段低频滤波的加速度信号会显露出与路面起伏或倾斜度相关的重力加速度变化，以及加速度计的本身的零点偏移值(bias)。

如图5a和图5b所示，至于50笔数据平均则是用来处理相对高频信号，其处理效果类似具有一相对高的低通截止频率fc2的一第二低通滤波器；所述第二低通滤波器具有约为10hz的一相对低通截止频率。此处所谓具有所述相对高的低通截止频率fc2的所述第二低通滤波器所获得的相对高频信号是相对于此处的1000笔数据平均所形成的低通滤波功能所获得的约为0.1～2hz频率的信号而言；而具有所述相对高的低通截止频率fc2的所述第二低通滤波器可通过的信号频率，则约为0.1hz～10hz。进一步而言，藉由使用所述移动平均算法am1，动态平均50笔左右的数据，建立带通滤波的相对高频信号通过频带，即所述相对高的低通截止频率(relativelyhighlow-passcut-offfrequency)fc2。藉由使用所述相对高频信号通过频带而通过相对高频的减速度信号，以区隔因路面起伏而生的相对低频之往复加速度信号，甚至是因道路倾斜或坡度而生的加速度偏压，或加速度计零点偏压或是漂移噪声。

经由上述的说明显示：将移动平均每次50笔之平均结果(如图5a所示的所述第二加速度平均数据信号u12)减去移动平均每次1000笔之平均结果(如图6a所示的所述第三加速度平均数据信号u13)，便可将加速度传感器本质之零点偏差值，以及因路面倾斜作用在单车上之重力偏差等相对低频的加速度信号误差移除，并留下相对于前述加速度偏差较为高频的踩踏加速度信号及减速度信号进行后续处理。由上述的每次移动50笔数据区间之数据平均的滤波信号减去每次移动1000笔数据区间之数据平均的滤波信号之数据处理，其效果就类似如图7所示的一带通滤波功能。

至于经过上述以移动平均算法am1进行类似一带通滤波之后具有各种频率的加减速度信号(如图8所示的所述加速度差异数据信号k11)其物理涵义如下所述。1～2hz信号因为踩踏所感受到的加速度信号以及刹车减速度信号。1～10hz信号则主要是因为路面颠簸而感受到的加速度信号。另外，在相同的取样频率之下，在同一道路之路面上，因道路起伏所生的加速度信号频率，或因路面颠簸所发生的加速度信号频率则会与踩踏频率或是车行速度成正比。

所述处理器232基于所述第一预定样本大小n11和所述移动平均算法am1来执行所述第二移动平均操作以形成所述第二加速度平均数据信号u12，基于所述第二预定样本大小n12和所述移动平均算法am1来执行所述第三移动平均操作以形成所述第三加速度平均数据信号u13，并藉由执行一减法运算来将所述第二加速度数据信号u12减去所述第三加速度数据信号u13以获得所述加速度差异数据信号k11。所述第二移动平均操作包含从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…，根据一第一特定数据区间，也就是所述第二预定样本大小n12，依序选择第一多个加速度数据样本sd1、sd2、…的第一多个选择操作、和分别对应于所述多个选择操作的第一多个平均操作，即执行具有所述相对高的低通截止频率fc2的一第一低通滤波。所述第一多个平均操作分别计算所述第一多个加速度数据样本sd1、sd2、…的第一多个样本平均值ap1、ap2、…。

所述第三移动平均操作包含从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…，根据一第二特定数据区间，也就是所述第三预定样本大小n13，依序选择第二多个加速度数据样本se1、se2、…的第二多个选择操作、和分别对应于所述第二多个选择操作的第二多个平均操作，即执行具有所述相对低的低通截止频率fc1的一第二低通滤波。所述第二多个平均操作分别计算所述第二多个加速度数据样本se1、se2、…的第二多个样本平均值aq1、aq2、…。

所述减法运算执行具有所述相对低的低通截止频率fc1和所述相对高的低通截止频率fc2的一带通滤波，以输出在所述相对低的低通截止频率fc1和所述相对高的低通截止频率fc2之间的信号成分，即形成所述加速度差异数据信号k11。此处理效果类似具有一相对低的带通截止频率和一相对高的带通截止频率的一带通滤波器，其中所述相对低的带通截止频率和所述相对高的带通截止频率分别等于所述相对低的低通截止频率fc1和所述相对高的低通截止频率fc2。图7绘示所述相对低的低通截止频率fc1和所述相对高的低通截止频率fc2。

在图8中的所述第二加速度平均数据信号u12、所述第三加速度平均数据信号u13和所述加速度差异数据信号k11源自所述自行车25所做所述运动m1，即行进于路面之运动的侦测。所述运动m1包含由所述自行车25的一刹车操作ea1所造成的一减速度运动m11。所述自行车25具有下列的骑乘条件以形成所述运动m1：一般柏油路面、上坡骑乘、骑速约10km/hr、及快速刹车。所述第二加速度平均数据信号u12被获得以显示因踩踏所述自行车25而发生的往复加减速度分布、所述路面21的颠簸所形成的加减速度分布、以及所述刹车操作ea1所形成的刹车减速度分布。

在运算上，将所述第二加速度平均数据信号u12减去所述第三加速度平均数据信号u13可以减去加速度偏移或偏压量(bias)，让所述加速度差异数据信号k11的参考点落在0点。其对应的物理意义就是，将此等与噪声分离出而可被辨识之相对的高频减速度信号减去相对低频的路面起伏或倾斜相关的重力加速度变化及/或是相对低频的加速度计本质零点偏压或是漂移信号后，与一默认的刹车减速度阈值(或所述预定门坎值vt11)比对，以启动刹车灯、或使所述警示单元233发出所述警示信号q1。

在一些实施例中，所述预定检核算法ae1被使用以估算所述加速度差异数据信号k11所围绕之面积，藉此获得所述汇出合成值va1。在一些实施例中，采用计数值(counter)配合权重值的所述预定检核算法ae1被使用以分析所述加速度差异数据信号k11，藉此获得所述汇出合成值va1。所述处理器232藉由比较所述汇出合成值va1和所述预定门坎值vt11来判定减速度之发生，并判定刹车模式是紧急刹车、缓和刹车或间歇刹车。在图8中，所述加速度差异数据信号k11在一时段a6中具有一第一信号部分，并在一时段b6中具有一第二信号部分。所述第二信号部分包含一刹车信号；然而，所述第一信号部分则未包含一刹车信号。所述处理器232基于所述预定检核算法ae1来判定所述减速度发生在所述时段b6中。

在一些实施例中，所述处理器232基于所述加速度差异数据信号k11来判定刹车减速大小及减速时间是否符合相关的阈值以点亮刹车警示灯号。由本公开的技术特征之一，即带通滤波功能相对于低通滤波功能的使用可知，当仅用低通滤波功能，在所述低通滤波功能的截止频率相对太低的情况下，会使刹车减速信号被扭曲甚至滤除，进而无法评断减速度变化；又若，在所述低通滤波功能的截止频率相对太高的情况下，则会让加速度传感器之零点偏压值及/或因路面倾斜而生的重力加速度偏差值等噪声不被滤除，造成后续加/减速度信号之累加处理，适当阈值或门坎值的设定极为不易，以使得减速度的判断遭遇极严重的困难。

在一些实施例中，如图8所示，所述处理器232获得所述加速度差异数据信号k11，针对所述加速度差异数据信号k11的一特定时间区间累加不同时间点上的减速度值。若在此特定时间区间内，此累加的减速度值之绝对值大于一第一加速度门坎值，则判定刹车操作发生。实际上的判断做法是，若每次新的移动平均值均较上一次的旧的移动平均值增加，则可判定是在持续的刹车减速中。此第一门坎值可以参考非减速度信号的其他往复加速度信号或振动信号之振幅大小来设定。例如，所述处理器232基于所述加速度差异数据信号k11和所述第二加速度平均数据信号u12的至少其中之一来判断所述移动装置22或所述自行车25是否发生缓和刹车、紧急刹车和间歇刹车。

请参阅图9a、图9b和图9c。图9a为行进于一般柏油路面上的所述自行车25的一第一刹车加速度平均数据信号u21的表示图。图9b为行进于一般柏油路面上的所述自行车25的一第二刹车加速度平均数据信号u22的表示图。图9c为行进于一般柏油路面上的所述自行车25的一第三刹车加速度平均数据信号u23的表示图。

所述自行车25具有下列的骑乘条件以形成在图9a中的所述第一刹车加速度平均数据信号u21：所述移动平均算法am1的预定样本大小等于45，一般柏油路面，骑速约10km/hr，缓和刹车减速，即减速度值相对变化较小而分布时间较宽，其中所述缓和刹车减速于操作时间上对应较宽及减速度较小之分布。所述自行车25具有下列的骑乘条件以形成在图9b中的所述第二刹车加速度平均数据信号u22：所述移动平均算法am1的预定样本大小等于45，一般柏油路面，骑速约10km/hr，急刹车减速，即减速度值相对变化较剧烈而分布时间较窄，其中所述急速刹车减速于操作时间上对应极窄但减速度极大的分布。所述自行车25具有下列的骑乘条件以形成在图9c中的所述第三刹车加速度平均数据信号u23：所述移动平均算法am1的预定样本大小等于45，一般柏油路面，骑速约10km/hr，间歇刹车减速，即减速度值相对时间递增及递减交互分布，其中所述间歇刹车减速于操作时间上对应间歇刹车次数的数个减速度分布。

为了判别刹车模式，在一特定时间区间或是以一移动平均算法，每次动态平均譬如45笔数据的数据笔数，以累加不同时间点上的减速度值。若在此特定时间区间内，此累加的减速度值之绝对值大于一第一加速度门坎值，则判定刹车操作发生。若每次新的移动平均值均较上一次的旧的移动平均值增加，则可判定是在持续的刹车减速中。此第一门坎值可以参考非减速度信号的其他往复加速度信号或振动信号之振幅大小来设定。至于刹车模式则引入一权重值来进行判定。

所述处理器232基于所述移动平均算法am1来判断所述移动装置22或所述自行车25是否发生缓和刹车。如图9a所示，若在一特定时间内，所获得加速度平均数据信号中的减速度信号经过或未经过此权重值加成后的新移动平均值会以本质上为一次方的直线方程式的形式增加变化，则所述移动装置22的刹车操作ea1可判定是一缓和刹车(缓刹)。

所述处理器232基于所述移动平均算法am1来判断所述移动装置22或所述自行车25是否发生紧急刹车。如图9b所示，若在一特定时间内，所获得加速度平均数据信号中的减速度信号经过或未经过此权重值加成后的新移动平均值会以一大于一次方以上的曲线方程式的形式增加变化，则所述移动装置22的刹车操作ea1可判定是一紧急或快速刹车(急刹)。

所述处理器232基于所述移动平均算法am1来判断所述移动装置22或所述自行车25是否发生间歇刹车。如图9c所示，若在一特定时间内，所获得加速度平均数据信号中的减速度信号在经过或未经过此权重值加成后的新移动平均值会以本质上一递增及一递减的交错形式变化，则所述移动装置22的刹车操作ea1可判定是一间歇刹车。

在一些实施例中，所述处理器232基于如图8所示的所述加速度差异数据信号k11来判定刹车减速大小及减速时间是否符合相关的阈值以点亮刹车警示灯号。基于所述加速度差异数据信号k11来进行减速度运算具有下列的考虑。

例如，藉由计算减速度曲线(或所述加速度差异数据信号k11)所围出的面积来计算减速度大小。例如，采用计数值(counter)来分析所述减速度曲线(或所述加速度差异数据信号k11)以确定减速度大小，其中以一计数值(counter)对应一单位元减速度值，就累加计数值来代表减速度值为零点以下的减速度面积。用计数值对应减速度来计算的优点是：相较于积分减速度面积的计算而言，可以更容易地以计算机程序的方式来规划计算。

例如，上述急刹、缓刹、以及间歇刹车，还可以用不同的阈值来协助判定。也就是说，用于计算急减速及缓减速的计数值(counter)累加运算，可以引入不同的权重值。譬如，用于急减速累加计算的第一权重值要高于用于缓减速累加计算的第二权重值。如此设计的优点是，在急减速的状况下，相对较大的权重值，可以更快反应急减速在时间上的变化率；也就是可以更短的时间内便可明确的区别出更陡的减速度分布线型，藉此判定出急减速运动，对应急减速可以更短的时间启动灯号警示。

例如，为避免引入噪声，在计算减速度时，会定义一取值门坎，譬如减速度的大小或者说绝对值，等于或大于此零点值之下的此取值门坎之减速度才予以取值累加计算。例如，将减速度曲线(或所述加速度差异数据信号k11)所围出的面积，或是将与减速度对应的计数值所累加之累计值再分别与一缓减速阈值，一急减速阈值，以及一间歇减速阈值比对以协助判断出是一缓和减速、一急减速、或是一间歇减速。

请参阅图10，其为在本公开各式各样实施例中一带通滤波仿真功能的数据处理流程图。在步骤s702中，所述处理器232提供一移动平均算法am1、一预定检核算法ae1、和所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…。

在步骤s704中，所述处理器232基于一第一预定样本大小n11和所述移动平均算法am1来从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…选择皆具有所述第一预定样本大小n11的第一多个加速度数据样本sd1、sd2、…，并计算与所述第一多个加速度数据样本sd1、sd2、…分别相关的第一多个样本平均值ap1、ap2、…。步骤s704用于实现具有一相对高的低通截止频率fc2的一第一低通滤波功能。

所述处理器232藉由产生所述多个第一样本平均值ap1来执行用于所述第一低通滤波功能的一第一低通滤波操作。所述第一低通滤波操作主要处理通过相对高频的加减速度信号；例如，所述第一低通滤波操作滤除路面颠簸所生的加速度扰动信号，并通过因踩踏而发生的加减速度信号及刹车所生的减速度信号。

在步骤s706中，所述处理器232基于与所述第一预定样本大小n11不同的一第二预定样本大小n12和所述移动平均算法am1来从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…d88选择皆具有所述第二预定样本大小n12的第二多个加速度数据样本se1、se2、…，并计算与所述第二多个加速度数据样本se1、se2、…分别相关的第二多个样本平均值aq1、aq2、…。步骤s706用于实现具有一相对低的低通截止频率fc1的一第二低通滤波功能。所述第一预定样本大小n11和所述第二预定样本大小n12分别为一相对小的样本大小和一相对大的样本大小，或者说n11及n12是两个不同大小的数据区间。所述第二多个加速度数据样本se1、se2、…被配置以与所述第一多个加速度数据样本sd1、sd2、…分别对应。

所述处理器232藉由产生所述第二多个样本平均值aq1、aq2、…来执行用于所述第二低通滤波功能的一第二低通滤波操作。所述第二低通滤波操作滤除高频扰动信号(如因轮胎滚动于路面上所产生的振动信号)，而让相对低频的加减速度信号(如道路起伏的低频信号以及加速度计本质的零点偏位信号(bias))通过。

在步骤s708中，所述处理器232将所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…分别减去所述第二多个样本平均值aq1、aq2、…以产生与所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…分别对应的多个样本平均值差异dg1、dg2、…。步骤s708用于实现具有一相对低的带通截止频率和一相对高的带通截止频率的一带通滤波功能。所述相对低的带通截止频率和所述相对高的带通截止频率分别等于所述相对低的低通截止频率fc1和所述相对高的低通截止频率fc2。例如，所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…包含于所述加速度差异数据信号k11。

所述处理器232藉由产生所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…来执行用于所述带通滤波功能的一带通滤波操作。例如，所述带通滤波功能和所述带通滤波操作分别为所述带通滤波仿真功能和一带通滤波模拟操作。经所述第一低通滤波操作后通过的信号(包括(刹车)减速度信号及踩踏信号)与所述第二低通滤波操作后的道路起伏的低频信号相减；也就是将减速度信号因为道路起伏信号所产生的偏移量加速度(bias)或是因加速度计本质的零点偏位信号减去，让减速度信号及踩踏信号之参考点重置于加速度为零的参考点。

所述加速度差异数据信号k11包含所述刹车速度信号及所述踩踏信号。由于经过所述带通滤波模拟操作后的减速度信号与踩踏信号的频率表现皆落在约1hz(nx10⁰，1≤n≤9)左右的尺度，所以要进一步的判断来区隔，使所述减速度信号可以被明确的比对。所述刹车速度信号及所述踩踏信号的差异是：踩踏信号是往复加速度信号表示，也就是有大于零点的加速度以及小于零点的加速度，也就是此种往复的加/减速度是发生在两种不同方向的加速度信号；至于刹车减速度只会有小于零点的加速度也就是减速度信号。

在步骤s710中，所述处理器232基于所述预定检核算法ae1来分析所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…以获得一汇出合成值va1，并藉由比较所述汇出合成值va1和一预定门坎值vt11来判断是否要使一警示信号q1发出。

所述预定检核算法ae1用于小于零点的加速度值比对，并包含一面积算法、一计数(counting)算法和一权重算法的其中之一。所述面积算法累计加/减速度值，并用来判断减速度是否发生。所述处理器232可藉由使用所述预定检核算法ae1来消除所述加速度计2311的零点偏移值、或因沿着路面起伏而产生的重力偏差值。

所述计数算法累计减速度值，用来判断减速度是否发生。所述计数算法的计数值之取值要避开扰动值，譬如将零点至-0.1间的区间视为信号扰动区域，不计数，从<-0.1之值起始计数，视为进入数值稳定区域，而此信号扰动区域的回避可以设定一阈值来比对选择起始之计数值(counter)。所述权重算法在对应于不同的刹车模式而进行所述面积算法或所述计数算法时应用权重值，藉此加速确认比对结果。

在一些实施例中，所述处理器232在判别所述移动装置22的一刹车模式时，采用一预定门坎值vt21。刹车模式(缓和刹车、紧急刹车或是间歇刹车)的判定藉由设立一预定门坎值vt21(一刹车模式门坎值)来比较藉由上述面积算法或是上述计数算法所获得的在一特定时间区域中的一累计减速度值以判定所述刹车模式。在一些实施例中，对于减速度警示灯号之启动，所述处理器232对应所述刹车模式设立个别的减速度门坎值，来与藉由上述面演算积法或所述计数算法所获得的与一刹车模式相关的一特定时间区域中的一累计减速度值比较以判定是否要发出所述减速度灯号警示。

在惯用技术的一技术方案中只使用一单一低通滤波，若在仅使用所述第二低通滤波操作的条件下，那不仅让所述第二低通滤波操作后通过的道路起伏的低频信号(其类似一加速度计的偏位信号)影响参考零点，进而使得后续加减速度值累积为速度时产生显着误差之外，还会将高频扰动信号滤除，甚至会使减速度信号扭曲变形(aliasing)甚至被滤除，进而影响后续的减速度判断。然而，若仅使用所述第一低通滤波操作来处理减速度信号，虽会让所述踩踏信号及所述刹车减速信号通过，然而所述道路起伏的低频信号依然影响参考零点。

因此，本公开之类似带通滤波功能的设置的着眼点是：既使用所述第二低通滤波操作来找出加减速度信号中会导致估算误差的低频信号成分，又使用所述第一低通滤波操作来通过所追求的相对高频的加减速度信号成分，接着再将此相对高频的加减速度信号成分减去低频信号成分，以获取出所要估算的减速度信号。

请参阅图11和图12。图11为在本公开各式各样实施例中一运动系统803的示意图。图12为与图11中的所述运动系统803相关的一第四加速度平均数据信号u31、一第五加速度平均数据信号u32、及在所述第四和所述第五加速度平均数据信号u31和u32之间的一加速度差异数据信号k31的关系图。在图11中的所述运动系统803具有相似于在图3中的所述运动系统802的构造与功能的构造与功能。

如图11和图12所示，所述第四加速度平均数据信号u31的加速度变化图为所采集的所述加速度传感信号s1经过每次100笔(所述第一预定样本大小n11)的移动平均后的加速度相对于时间分布的处理结果。例如，所述处理器232基于等于100的一第一预定样本大小n11或一第一预定数据区间w11和所述移动平均算法am1来从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…中选择皆具有所述第一预定样本大小n11的第一多个加速度数据样本sd1、sd2、…，并计算与所述第一多个加速度数据样本sd1、sd2、…分别相关的第一多个样本平均值ap1、ap2、…以形成所述第四加速度平均数据信号u31。所述处理器232藉由计算所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…来执行具有一相对高的低通截止频率fc2的一第一低通滤波操作。所述第一低通滤波操作进行相对的中、高频滤波处理，通过因各类运动及因路面起伏或倾斜而对应发生的相对高频，中频及低频等相对较大频率范围的加速度信号。

所述第五加速度平均数据信号u32的加速度变化图为所采集的所述加速度传感信号s1经过每次1000笔(所述第二预定样本大小n12)的移动平均后的加速度相对于时间分布的处理结果。例如，所述处理器232基于等于1000的一第二预定样本大小n12或一第二预定数据区间w12和所述移动平均算法am1来从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…中选择皆具有所述第二预定样本大小n12的第二多个加速度数据样本se1、se2、…，并计算与所述多个第二加速度数据样本se1、se2、…分别相关的多个第二样本平均值aq1、aq2、…以形成所述第五加速度平均数据信号u32。所述处理器232藉由计算所述多个第二样本平均值aq1、aq2、…来执行具有一相对低的低通截止频率fc1的一第二低通滤波操作。所述第二低通滤波操作进行相对低频滤波处理，通过因各类运动及因路面起伏或倾斜而对应发生的相对低频之频率范围的加速度信号。

所述处理器232将所述第四加速度平均数据信号u31减去所述第五加速度平均数据信号u32以获得如图11所示的所述加速度差异数据信号k31，以排除因路面起伏或倾斜而产生的重力变化信号，仅显示因运动而发生的加速度信号。此举是在避免因路面倾斜所生的重力加速度变化信号被误判为因运动所产生加速度。例如，所述处理器232将所述多个第一样本平均值ap1分别减去所述第二多个样本平均值aq1、aq2、…以获得与所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…分别对应的多个样本平均值差异dg1、dg2、…，其中所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…包含于所述加速度差异数据信号k31中。

所述处理器232提供如图12所示的一第一预定门坎值vt31和一第二预定门坎值vt32。所述处理器232基于所述第一和所述第二预定门坎值vt31和vt32来判断所述警示装置23是否处于一静止状态以做出一判断结果r3，其中所述第一和所述第二预定门坎值vt31和vt32被配置以表示所述警示装置23的加速度为零的正负两侧一特定加速度大小范围。所述处理器232藉由分析包含于所述加速度差异数据信号k31中的多个最近的平均值差异来做出一分析结果ha1。所述处理器232基于所述分析结果ha1来做出所述判断结果r3。

当所述分析结果ha1表示在一指定最后持续时间ta1内所获得的所述多个最近的平均值差异皆落于所述第一和所述第二预定门坎值vt31和vt32之间的一预定门坎值区间vu1内时，所述判断结果r3为肯定的，藉此所述处理器232确定所述警示装置23处于所述静止状态。当所述分析结果ha1表示在所述指定最后持续时间ta1内所获得的所述多个最近的平均值差异的至少其中之一落于所述预定门坎值区间vu1之外时，所述判断结果r3为否定的，藉此所述处理器232确定所述警示装置23处于一运动状态。当所述判断结果r3为肯定时，所述处理器232使所述警示装置23处于一省电状态以操作在一睡眠模式中。例如，所述指定最后持续时间ta1为20秒。

在所述移动装置22处于所述静止状态的条件下，当所述处理器232藉由上述判定流程感测并判定所述警示装置23处于所述运动状态时，所述处理器232使所述警示装置23脱离所述睡眠模式以进入一正常运作模式。

上述的静止状态之判断流程与减速度的判断流程完全一致。因此，除了以两次移动平均进行类似带通滤波功能之外，经类似带通滤波处理后的信号，于减速度判定时所使用的运算方法同样适用于判定静止状态，差别仅在于判断的运动内容或者说状态不同，即判断减速度是否发生或认定是否处于所述静止状态。

请参阅图13，其为在本公开各式各样实施例中一运动系统804的示意图。如图13所示，所述运动系统804包含一移动装置22和耦合于所述移动装置22的一警示装置23。在一些实施例中，用于以一可变加速度b1移动的所述移动装置22的所述警示装置23包含一传感单元231、耦合于所述传感单元231的一处理器232、和耦合于所述处理器232的一警示单元233。所述传感单元231包含一加速度计2311，并感测所述可变加速度b1以产生多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…。例如，多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…分别是多个加速度值。

所述处理器232包含一移动平均算法am1，基于两个不同预定样本大小(比如n11和n12)或者说两个不同预定数据区间(比如w11和w12)和所述移动平均算法am1来从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…中选择与所述两个不同预定样本大小(比如n11和n12)分别对应的第一多个加速度数据样本sd1、sd2、…和第二多个加速度数据样本se1、se2、…，以对应地计算出第一多个样本平均值ap1、ap2、…及第二多个样本平均值aq1、aq2、…，并获得在所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…和所述第二多个样本平均值aq1、aq2、…之间的多个样本平均值差异dg1、dg2、…。所述处理器232还基于一预定检核算法ae1来分析所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…以获得一汇出合成值va1，并对所述汇出合成值va1与一预定门坎值vt11进行一数据比对以产生一比对结果rs1。

在一些实施例中，所述警示装置23包含所述传感单元231、耦合于所述传感单元231的一数据处理单元281和耦合于所述数据处理单元281的一运动分析单元283。例如，包含所述数据处理单元281移动平均算法am1。例如，所述数据处理单元281和所述运动分析单元283皆由所述处理器232所构成或构建。

所述数据处理单元281基于所述两个不同预定样本大小(比如n11和n12)和所述移动平均算法am1来从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…中选择与所述两个不同预定样本大小(比如n11和n12)分别对应的第一多个加速度数据样本sd1、sd2、…和第二多个加速度数据样本se1、se2、…，以对应地计算出第一多个样本平均值ap1、ap2、…及第二多个样本平均值aq1、aq2、…，并获得在所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…和所述第二多个样本平均值aq1、aq2、…之间的多个样本平均值差异dg1、dg2、…。所述运动分析单元283包含一预定检核算法ae1，基于所述预定检核算法ae1来分析所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…以获得一汇出合成值va1，并对所述汇出合成值va1与一预定门坎值vt11进行一数据比对以产生一比对结果rs1。

在一些实施例中，所述数据比对比较所述汇出合成值va1与所述预定门坎值vt11两者的数值大小，并产生一数值大小比对结果，所述比对结果rs1是所述数值大小比对结果。所述警示装置23还包含一控制单元236。所述控制单元236耦合于所述处理器232或所述运动分析单元283，并依据所述比对结果rs1来产生一警示信号q1或一控制信号ct3。所述控制信号ct3用来切换所述警示装置23以操作于一操作模式或是一省电模式中。例如，所述控制单元236依据所述比对结果rs1来判断是否要发出所述警示信号q1，所以做出一判断结果r1。当所述判断结果r1为肯定时，所述控制单元236产生所述警示信号q1。例如，所述控制单元236依据所述比对结果rs1来判断是否要发出所述控制信号ct3，所以做出一判断结果r3。当所述判断结果r3为肯定时，所述控制单元236产生所述控制信号ct3。

在一些实施例中，所述数据处理单元281类似一带通滤波器。所述传感单元231以一取样频率ca1来感测采集所述可变加速度b1，并以一传输频率th1来传送所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…至所述数据处理单元281。由所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…所形成的一信号及由所述第二多个样本平均值aq1、aq2、…所形成的一信号分别具有一第一频率范围及一第二频率范围，而由所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…所形成的一信号则具有一选定的频率范围。

所述预定检核算法ae1具有一计数算法或一面积算法，并用来分析所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…以获得所述汇出合成值va1。所述运动分析单元283基于一取样门坎值vs1来筛选所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…以产生多个经筛选的样本平均值差异dh1、dh2、…，其中所述多个经筛选的样本平均值差异dh1、dh2、…基于所述检核算法ae1而被分析以产生所述比对结果rs1。

请参阅图13，一种用于具有一运动m1的一移动装置22的警示方法包含下列步骤：提供一移动平均算法am1；感测所述运动m1以产生多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…；基于两个不同预定样本大小或者说数据区间(比如n11和n12)和所述移动平均算法am1来从所述多个加速度数据d11、d12、d13、d14、…d21、d22、d23、d24、…d31、d32、d33、d34、…中选择与所述两个不同预定样本大小(比如n11和n12)分别对应的第一多个加速度数据样本sd1、sd2、…和第二多个加速度数据样本se1、se2、…，以对应地计算出第一多个样本平均值ap1、ap2、…及第二多个样本平均值aq1、aq2、…；获得在所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…和所述第二多个样本平均值aq1、aq2、…之间的多个样本平均值差异dg1、dg2、…；基于一预定检核算法ae1来分析所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…以获得一汇出合成值va1；以及对所述汇出合成值va1与一预定门坎值vt11进行一数据比对以产生一比对结果rs1。

在一些实施例中，所述数据比对比较所述汇出合成值va1与所述预定门坎值vt11两者的数值大小，并产生一数值大小比对结果，所述比对结果rs1是所述数值大小比对结果。所述警示方法还包含步骤：依据所述比对结果rs1来产生一警示信号q1或一控制信号ct3。

请参阅图14，其为在本公开各式各样实施例中一运动系统805的示意图。如图14所示，所述运动系统805包含一移动装置22和耦合于所述移动装置22的一警示装置23。在一些实施例中，一种用于具有一运动m1的所述移动装置22的警示方法在所述警示装置23中被执行。

在一些实施例中，所述警示方法包含下列步骤：提供一移动平均算法am1；感测所述运动m1以产生具有多个数据内容e51、e52、e53、e54、…e61、e62、e63、e64、…e71、e72、e73、e74、…的多个运动数据d51、d52、d53、d54、…d61、d62、d63、d64、…d71、d72、d73、d74、…；对应一第一多个数据内容ed1、ed2、…及一第二多个数据内容ee1、ee2、…，分别选定一第一预定数据区间w11(或一第一预定样本大小n11)及一第二预定数据区间w12(或一第二预定样本大小n12)；基于所述第一及所述第二预定数据区间w11与w12和所述移动平均算法am1来从所述多个运动数据d51、d52、d53、d54、…d61、d62、d63、d64、…d71、d72、d73、d74、…中选择与所述两个不同预定数据区间(比如w11和w12)分别对应的第一多个运动数据样本yd1、yd2、…和第二多个运动数据样本ye1、ye2、…，以对应地计算出第一多个样本平均值ap1、ap2、…及第二多个样本平均值aq1、aq2、…；获得在所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…和所述第二多个样本平均值aq1、aq2、…之间的多个样本平均值差异dg1、dg2、…；基于一预定检核算法ae1来分析所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…以获得一汇出合成值va1；以及对所述汇出合成值va1与一预定门坎值vt11进行一数据比对以产生一比对结果rs1。

在一些实施例中，所述多个运动数据d51、d52、d53、d54、…d61、d62、d63、d64、…d71、d72、d73、d74、…分别具有所述多个数据内容e51、e52、e53、e54、…e61、e62、e63、e64、…e71、e72、e73、e74、…。所述多个运动数据d51、d52、d53、d54、…d61、d62、d63、d64、…d71、d72、d73、d74、…可以是多个加速度数据，多个速度数据或多个位移数据的其中之一或是其等之合并。所述第一多个数据内容ed1、ed2、…及所述第二多个数据内容ee1、ee2、…，可以被配置以分别表示具有一第一频率的加速度及具有一第二频率的加速度。例如，所述运动m1具有一可变加速度b1；且所述可变加速度b1在不同时间等于具有所述第一频率的加速度及具有所述第二频率的加速度。

例如，所述警示装置23包含一传感单元231、耦合于所述传感单元231的一处理器232、和耦合于所述处理器232的一警示单元233。所述传感单元231感测运动m1来输出一运动参数传感信号s4，所述运动参数传感信号s4包含所述多个运动数据d51、d52、d53、d54、…d61、d62、d63、d64、…d71、d72、d73、d74、…。所述第一多个样本平均值ap1、ap2、…形成一第一运动参数平均数据信号u42。所述第二多个样本平均值aq1、aq2、…形成一第二运动参数平均数据信号u43。所述多个样本平均值差异dg1、dg2、…形成一运动参数差异数据信号k41。例如，所述多个运动数据d51、d52、d53、d54、…d61、d62、d63、d64、…d71、d72、d73、d74、…分别是多个运动参数数据，或分别具有多个运动参数值。

提出于此之本公开多数变形例与其他实施例，将对于熟习本项技艺者理解到具有呈现于上述说明与相关图式之教导的益处。因此，吾人应理解到本公开并非受限于所公开之特定实施例，而变形例与其他实施例意图是包含在以下的权利要求之范畴之内。

符号说明

21：路面

22：移动装置

221：装置本体

2211：第二后侧部分

222：前轮

223：后轮

224：座椅

225：刹车制动单元

226：驱动结构

227：操纵单元

2271：刹车操纵组件

229：第一后侧部分

22a：移动参考轴

22a1：移动参考方向

23：警示装置

231：传感单元

2311：加速度计

232：处理器

233：警示单元

236：控制单元

25：自行车

281：数据处理单元

283：运动分析单元

801、802、803、804、805：运动系统

90：用户

a(hz)：在频率域上的加速度

a(t)：在时间域上的加速度

ae1：预定检核算法

am1：移动平均算法

ap1、ap2：样本平均值

aq1、aq2：样本平均值

b1：可变加速度

ca1：取样频率

ct1、ct3：控制信号

d11、d12、d13、d14、d21、d22、d23、d24、d31、d32、d33、d34：加速度数据

d51、d52、d53、d54、d61、d62、d63、d64、d71、d72、d73、d74：运动数据

dg1：第一样本平均值差异

dg2：样本平均值差异

dh1、dh2：经筛选的样本平均值差异

ea1：刹车操作

e51、e52、e53、e54、e61、e62、e63、e64、e71、e72、e73、e74、ed1、ed2、ee1、ee2：数据内容

f1：作用力结构

f11：第一反作用力

f12：第二反作用力

f13：用户重量

f14：驱动力

f15：制动力

f22：装置重量

fc1：相对低的低通截止频率

fc2：相对高的低通截止频率

ha1：分析结果

hm1：行进方向

k11：加速度差异数据信号

k31：加速度差异数据信号

k41：运动参数差异数据信号

lf1：加速度偏压

m1：运动

m11：减速度运动

n11：第一预定样本大小

n12：第二预定样本大小

q1：警示信号

r1：判断结果

r3：判断结果

rs1：比对结果

s1：加速度传感信号

s2：结果信号

s4：运动参数传感信号

sd1：第一加速度数据样本

sd2：第三加速度数据样本

se1：第二加速度数据样本

se2：第四加速度数据样本

ta1：指定最后持续时间

th1：传输频率

u11：第一加速度平均数据信号

u12：第二加速度平均数据信号

u13：第三加速度平均数据信号

u21：第一刹车加速度平均数据信号

u22：第二刹车加速度平均数据信号

u23：第三刹车加速度平均数据信号

u31：第四加速度平均数据信号

u32：第五加速度平均数据信号

u42：第一运动参数平均数据信号

u43：第二运动参数平均数据信号

va1：汇出合成值

vt11：预定门坎值

vt21：预定门坎值

vt31：第一预定门坎值

vt32：第二预定门坎值

vu1：预定门坎值区间

w11：第一预定数据区间

w12：第二预定数据区间

yd1、yd2、ye1、ye2：运动数据样本