用于控制显示器的方法与流程

1.本发明大体上涉及控制(例如，激活和停用)设备的显示器。


背景技术：

2.如今，许多人都携带可穿戴设备，例如活动跟踪器或智能手表。如果设备的显示器不必要地处于激活状态，那么该设备的显示器可能会徒劳地消耗过多的电池电量。


技术实现要素：

3.根据一些方面，提出了独立权利要求的主题。在从属权利要求中限定了一些实施例。通过独立权利要求阐明了各种实施例的保护范围。本文中所描述的不落入独立权利要求的范围内的实施例、示例和特征(如果有的话)应被解释为对理解各种实施例有用的示例。
4.根据本发明的第一方面，提供了一种设备，包括：至少一个处理器；以及包含计算机程序代码的至少一个存储器，所述至少一个存储器和计算机程序代码配置为能通过所述至少一个处理器使得所述设备至少能执行：接收用户的活动类型；接收传感器数据；基于传感器数据来确定至少一个测量值；检测至少一个测量值中的至少一个第一活动类型特定变化；以及响应于检测到至少一个测量值中的至少一个第一活动类型特定变化来激活显示器。
5.根据一个实施例，检测至少一个测量值中的至少一个第一活动类型特定变化包括：检测测量值中的变化；以及将检测到的变化与活动类型特定参考值进行比较。
6.根据一个实施例，活动类型特定变化为预先学习的。
7.根据一个实施例，所述设备能执行：接收一个或多个用户特定的显示器激活规则；以及根据所述一个或多个用户特定的显示器激活规则来更新活动类型特定参考值。
8.根据一个实施例，所述设备能执行：接收一个或多个用户特定的显示器激活规则；以及还根据所述一个或多个用户特定的显示器激活规则来激活所述显示器。
9.根据一个实施例，所述设备能执行：检测测量值中的第二活动类型特定变化；以及响应于检测到测量值中的第二活动类型特定变化来停用显示器。
10.根据一个实施例，所述活动类型为运动活动、日常使用或睡眠。
11.根据一个实施例，所述传感器数据包括加速度传感器数据、陀螺仪数据、高度计数据、心率传感器数据、环境光传感器数据和位置传感器数据中的一个或多个。
12.根据一个实施例，所述至少一个测量值为加速度、速度、距离、倾斜度、高度、心率、环境光和位置中的一个或多个。
13.根据本发明的第二方面，提供了一种方法，包括：接收用户的活动类型；接收传感器数据；基于传感器数据来确定至少一个测量值；检测至少一个测量值中的至少一个第一活动类型特定变化；以及响应于检测到至少一个测量值中的至少一个第一活动类型特定变化来激活显示器。
14.第二方面的许多实施例可包括来自如下列表中的至少一个特征：
15.‑
检测至少一个测量值中的至少一个第一活动类型特定变化包括：检测测量值中的变化；以及将检测到的变化与活动类型特定参考值进行比较
16.‑
活动类型特定变化为预先学习的
17.‑
该方法还包括：接收一个或多个用户特定的显示器激活规则；以及根据所述一个或多个用户特定的显示器激活规则来更新活动类型特定参考值
18.‑
该方法还包括：接收一个或多个用户特定的显示器激活规则；以及还根据所述一个或多个用户特定的显示器激活规则来激活所述显示器
19.‑
该方法还包括：检测测量值中的第二活动类型特定变化；以及响应于检测到测量值中的第二活动类型特定变化来停用显示器
20.‑
活动类型为运动活动、日常使用或睡眠
21.‑
所述传感器数据包括加速度传感器数据、陀螺仪数据、高度计数据、心率传感器数据、环境光传感器数据和位置传感器数据中的一个或多个
22.‑
所述至少一个测量值为加速度、速度、距离、倾斜度、高度、心率、环境光和位置中的一个或多个。
23.根据本发明的第三方面，提供了非暂时性计算机可读介质，包括程序指令，所述程序指令在由至少一个处理器执行时能使设备至少能执行：接收用户的活动类型；接收传感器数据；基于传感器数据来确定至少一个测量值；检测至少一个测量值中的至少一个第一活动类型特定变化；以及响应于检测到至少一个测量值中的至少一个第一活动类型特定变化来激活显示器。
24.根据本发明的第四方面，提供了一种计算机程序，其配置为能执行根据第二方面的方法。
25.根据本发明的第五方面，提供了一种设备，包括用于执行根据第二方面的方法的机构。该机构包括：至少一个处理器；以及包含计算机程序代码的至少一个存储器，所述至少一个存储器和计算机程序代码配置为能通过所述至少一个处理器使得所述设备进行工作。
附图说明
26.图1显示了作为示例的系统；
27.图2a显示了传感器数据元素的多个序列的一个实施例；
28.图2b显示了传感器数据元素的多个序列的第二个实施例；
29.图3显示了作为示例的设备的框图；
30.图4显示了作为示例的用于激活显示器的方法的流程图；
31.图5a显示了作为示例的与活动类型相关的显示器激活和停用的流程图；
32.图5b显示了作为示例的与活动类型相关的显示器激活和停用的流程图；
33.图6显示了作为示例的设备的框图；且
34.图7显示了作为示例的设备的框图。
具体实施方式
35.图1示出了作为示例的系统100。该系统包括设备110，该设备例如可以包括智能手表、电子表、智能电话、平板设备、平板电脑设备或其他类型的合适的设备。设备110可包括显示器，其例如可包括触摸屏。显示器的尺寸可以是有限的。设备110例如可由可充电电池供电。尺寸有限的显示器的一个示例为穿戴在手腕上的显示器。
36.设备110可以与通信网络通信耦合。例如在图1中，设备110经由无线链路112与基站120耦合。基站120可以包括蜂窝基站或非蜂窝基站，其中非蜂窝基站可以被称为接入点。蜂窝技术的示例包括宽带码分多址(wcdma)和长期演进(lte)，而非蜂窝技术的示例包括无线局域网(wlan)和微波接入全球互通(wimax)。基站120可以经由连接123与网络节点130耦合。例如，连接123可以是有线连接。网络节点130例如可以包括控制器或网关设备。网络节点130可以经由连接134与网络140连接，网络140例如可以包括因特网或公司网络。网络140可以经由连接141与另外的网络耦合。在一些实施例中，设备110没有配置为与基站120耦合。例如，网络140可以包括后端服务器或者与后端服务器通信耦合。
37.设备110可配置为经由卫星链路151从卫星星座150接收卫星定位信息。卫星星座例如可以包括全球定位系统(gps)或伽利略星座。尽管为了清楚起见在图1中仅示出了一个卫星，但是卫星星座150可以包括一个以上的卫星。类似地，在卫星链路151上接收定位信息可以包括从一个以上的卫星处接收数据。
38.作为从卫星星座处接收数据的替代或补充，设备110可以通过与包括基站120的网络进行交互来获得定位信息。例如，蜂窝网络可以采用各种方式来定位设备，例如三边测量、多边测量或基于可以连接或进行连接的基站的识别进行定位。类似地，非蜂窝基站或接入点可以知道其自身的位置并将其提供给设备110，从而使设备110能够将自身定位在该接入点的通信范围内。
39.例如，设备110可配置为从卫星星座150、基站120处获取当前时间，或通过用户请求当前时间来获取当前时间。当设备110具有当前时间及其位置的估计，那么设备110例如可以查阅查询表，以确定例如直到日落或日出之前的剩余时间。类似地，设备110可以获取一年中的时间的知识。
40.设备110可包括至少一个传感器或与至少一个传感器耦合，传感器例如为加速度传感器、高度计、湿度传感器、温度传感器、心率传感器、环境光传感器或血氧水平传感器。设备110可配置为使用至少一个传感器来产生和存储传感器数据，例如按照包括以时间顺序获取的多个样本的时间序列。
41.加速度传感器或运动传感器例如可包括6个自由度(dof)或9个dof的惯性测量单元(imu)。加速度传感器例如可以包括3d数字加速度计和3d数字陀螺仪。可以支持的满量程加速度范围为
±
2/
±
4/
±
8/
±
16g，角速率范围为
±
125/
±
250/
±
500/
±
1000/
±
2000/
±
4000度每秒(dps)。加速度传感器可以包括3d磁力计。
42.设备110可配置为提供活动会话。活动会话可以与活动类型相关联。活动类型可以是体育活动。活动类型的示例包括划艇、划船、骑行、慢跑、步行、狩猎、游泳和滑翔伞。在简单的形式中，活动会话可以包括设备110存储传感器数据，该传感器数据由包括在设备110中的传感器或包括在与设备110相关联或配对的另一设备中的传感器产生。可以确定活动会话已经在某些时间点开始和结束，使得确定是在开始和/或结束的之后或同时发生的。换
句话说，设备110可以存储传感器数据，以至少部分地基于所存储的传感器数据来实现对活动会话的后续识别。
43.可至少部分地基于传感器数据来确定活动类型。该确定可以在活动发生时或之后、在分析传感器数据时进行。例如，活动类型可以由设备110或可以访问传感器数据的个人计算机、或者可以访问传感器数据的服务器来确定。在服务器可以访问传感器数据的情况下，传感器数据可以匿名化。活动类型的确定可以包括将传感器数据与参考数据进行比较。参考数据可以包括参考数据集，每个参考数据集与活动类型相关联。该确定可以包括确定例如在最小二乘意义上与传感器数据最相似的参考数据集。作为传感器数据本身的替代，可以将传感器数据的经过处理的形式与参考数据进行比较。经过处理的形式例如可以包括从传感器数据获得的频谱。或者，经过处理的形式可以包括来自传感器数据时间序列的一组局部最小值和/或最大值。可以将确定的活动类型选择为与经过处理的或原始的传感器数据最相似的参考数据集相关联的活动类型。
44.不同的活动类型可以与不同的特征频率相关联。例如，当用户已经在跑步而不是行走时，加速度传感器数据可以反映较高的特征频率。因此，在一些实施例中，活动类型的确定可以至少部分地基于确定哪个参考数据集具有与研究中的传感器导出信息时间序列的一部分的特征频率最紧密匹配的特征频率。作为替代或附加，可以采用加速度传感器数据来确定特征运动幅度。
45.在设备110配置为存储一种以上类型的传感器数据的时间序列的情况下，可以在确定活动类型时采用多种传感器数据类型。参考数据可以包括通过以下方式本质上为多传感式的参考数据集：每个参考数据集包括可以与可用的每个传感器数据类型进行比较的数据。例如，在设备110配置为编译加速度和声音传感器数据类型的时间序列的情况下，参考数据可以包括多个参考数据集，每个参考数据集对应于一种活动类型，其中每个参考数据集包括可以与加速度数据进行比较的数据，以及可以与声音数据进行比较的数据。所确定的活动类型可以被确定为与设备110所存储的传感器数据最接近地匹配的多传感式参考数据集相关联的活动类型。另外，可以将原始的或经过处理的传感器数据与参考数据集进行比较。在设备110例如包括智能手机的情况下，该设备可以包括多个传感器，以完成智能手机功能。这些传感器的示例包括能进行语音呼叫的麦克风，以及能进行视频呼叫的摄像头。此外，在某些情况下，无线电接收器可以配置为测量电场或磁场特性。大体上，设备110可以包括无线电接收器，其中设备110具有无线通信能力。
46.多传感式活动类型确定的第一示例为狩猎，其中设备110存储包括加速度传感器数据的第一类型传感器数据以及包括声音数据的第二类型传感器数据。参考数据将包括狩猎参考数据集，其包括加速度参考数据和声音参考数据，以能够与设备110所存储的传感器数据进行比较。狩猎可能涉及低声和低加速度的阶段，以及对应于枪声和脚踢的高声、短声和低振幅高频加速度的间歇性组合。
47.多传感式活动类型确定的第二示例为游泳，其中设备110存储包括湿度传感器数据的第一类型传感器数据以及包括来自罗盘传感器的磁场数据的第二类型传感器数据。参考数据将包括游泳参考数据集，其包括湿度参考数据和磁场参考数据，以能够与由设备110所存储的传感器数据进行比较。游泳可能涉及由浸入水中而导致的高湿度，以及设备110连接到的手臂的椭圆运动，该运动可以被检测为周期性变化的磁场数据。换句话说，地球磁场
的方向可能会因磁场罗盘传感器的视点而按照时间序列周期性地变化。
48.总体而言，确定的或导出的活动类型可以被认为是估计的活动类型，直到用户确认该确定正确为止。在一些实施例中，可以向用户提供一些(例如两个或三个)最可能的活动类型作为估计的活动类型，以供用户从中选择正确的活动类型。使用两种或多种类型的传感器数据会增加估计的活动类型正确的可能性。
49.可以在基于传感器数据导出估计的活动类型时采用情境处理。情境处理可以包括首先确定已经产生传感器数据的情境。例如，情境处理可以包括使用传感器数据来确定情境，诸如用户情境，然后在该情境内导出活动类型。例如，情境可以包括户外活动，并且导出估计的活动类型可以包括：首先基于传感器数据而确定用户处在户外情境中；选择户外情境机器可读指令；以及使用该机器可读指令来区分不同的户外情境活动类型(例如，慢跑和定向越野)。作为另一个示例，情境可以包括室内活动，并且导出估计的活动类型可以包括：首先基于传感器数据来确定用户处于室内情境中；选择室内情境机器可读指令；以及使用该机器可读指令来区分不同的室内活动类型(例如，100米跑步和摔跤)。
50.机器可读指令例如可以包括脚本(例如，可执行或可编译脚本)、可执行计算机程序、软件插件或不可执行计算机可读描述符，其使得设备110能够在所确定的情境中区分至少两种活动类型。机器可读指令可以包括关于在使用机器可读指令来导出活动类型时将使用哪种或哪几种类型的传感器数据以及哪种格式的指示。
51.确定室外环境可以包括确定传感器数据指示大范围的地理运动，指示用户已经在室外漫游。确定室内环境可以包括确定传感器数据指示较窄范围的地理运动，指示用户在活动会话期间保持在较小范围内。在可以获得温度类型的传感器数据的地方，较低的温度可能与户外活动有关，而较高的温度可能与室内活动有关。温度尤其可以在用户处于冬季、秋季或春季状况导致室外温度低于室内温度的地理区域中指示该温度。地理区域可能在定位数据中得到。
52.因此，在一些实施例中，导出估计的活动类型是一个两阶段的过程，包括：首先基于传感器数据确定情境，然后使用对于该情境来说特定的机器可读指令在该情境中导出估计的活动类型。选择情境和/或在情境内的活动类型可以包括将传感器数据或经过处理的传感器数据与参考数据进行比较。该两阶段的过程可以分别采用两种类型的参考数据，即情境类型的参考数据和活动类型的参考数据。
53.传感器数据可以被处理成一系列标签，以确定活动类型。标签序列可以表征传感器数据的内容。例如，在传感器数据元素是在跑步过程中获得的多个数值的情况下，从那些传感器数据元素中导出的标签序列可以包括一系列标签：{慢跑迈步，慢跑迈步，慢跑迈步，慢跑迈步，慢跑迈步，
…
}。类似地，在传感器数据元素是在跳远过程中获得的多个数值的情况下，从这些传感器数据元素中导出的标签序列可以包括一系列标签：{冲刺迈步，冲刺迈步，冲刺迈步，冲刺迈步，冲刺迈步，跳跃，停止}。类似地，在传感器数据元素是在三级跳过程中获得的多个数值的情况下，从这些传感器数据元素中导出的标签序列可以包括一系列标签：{冲刺迈步，冲刺迈步，冲刺迈步，冲刺迈步，跳跃，跳跃，跳跃，停止}。因此，标签序列可用于识别活动类型，例如根据跳跃次数区分跳远和三级跳远。
54.标签可以以自然语言或作为预定义表的索引来表达，该表可以随着已知新的锻炼原语种类而动态更新。例如，在预定义表中，慢跑迈步可以表示为01，冲刺迈步(即比慢跑快
得多的跑步迈步)可以表示为02，跳跃可以表示为03，而停止运动可以表示为04。因此，三级跳可以被表示为标签{02，02，02，02，03，03，03，04}的序列。可以从标签中检测到活动(例如三级跳)，而标签序列所占用的空间比传感器数据元素的原始序列要少得多。
55.为了将传感器数据元素的序列处理成标签序列，可以从传感器数据元素的序列中导出传感器数据片段。然后，可以将每个传感器数据片段与运动原语相关联并分配标签，以获得标签序列。每个传感器数据片段可以包括来自传感器数据元素的序列中的至少两个的时间对齐的传感器数据元素子序列。换句话说，导出传感器数据片段，使得每个这种片段均包括传感器数据元素的原始序列的时间切片。这可以被概念化为将在慢跑过程中获取的多传感器数据流按时间切割为组成慢跑会话的各个迈步。类似地，其他活动会话也可以按时间切割为组成该活动的锻炼原语。
56.为了导出片段，设备110或另一设备可配置为分析传感器数据元素的序列，以在其中识别单元。每个片段可以包括传感器数据元素的序列的切片，这些切片是时间对齐的，即是同时从相应的传感器处获得的。
57.例如，跑步步骤本质上是重复的，因此识别以一定频率重复的传感器数据元素序列中的模式是一种线索，可以根据该频率对序列进行分段。例如可以通过以下方式来识别频率：对每个传感器数据元素的序列执行快速傅立叶变换(fft)，然后平均所得到的频谱，以获得传感器数据元素的序列的整体频率特性。
58.在运动的情况下，给传感器数据分段的一种方法是尝试构造传感器装置的相对轨迹。估算该轨迹的一种方法是对加速度传感器输出的x、y和z分量进行两次积分。在此过程中，可以消除重力引起的偏差。从数学上讲，这可以通过计算每个输出的基线(baseline)来完成。一种方法是按照以下方程式来过滤数据。
59.acc_i_baseline＝acc_i_baseline+coeff_a*(acc_i
–
acc_i_baseline)
60.上面的acc指的是加速度测量值，i指的是其分量x、y和z。可以从实际测量值中减去这些滤波值：acc_i_without_g＝acc_i
–
acc_i_baseline。这是对真实线性加速度的粗略估算，且仍然是一种快速而可靠的估算方法。这些线性加速度值的积分得到在三维(3d)空间中的传感器装置的速度的估计。由于线性加速度的估计不完善，所以速度分量存在偏差。可以像前面的方程式一样消除这些偏差：
61.v_i_baseline＝v_i_baseline+coeff_v*(v_i
–
v_i_baseline)
62.上面的v指的是速度估计值，i指的是其分量x、y和z。这些速度分量不是传感器装置的真实速度，而是轻松而可靠地计算得出的它们的估计值。在积分之前，可以从速度估计值中减去基线分量：v_i_wo_bias＝v_i
–
v_i_baseline。由于该方法目前还不完善，因此速度分量的积分会产生有偏差的位置估计值p_x、p_y和p_z。因此，需要像前面的方程式一样消除这些偏差：
63.p_i_baseline＝p_i_baseline+coeff_p*(p_i
–
p_i_baseline)
64.上面的p指的是位置估计值，而i是指其分量。由于此过程有效地产生了0均值，所以位置的自然参考是p_x_ref＝0，p_y_ref＝0和p_z_ref＝0。测量值的欧几里得距离sqrt(p_x_ti**2+p_y_ti**2+p_z_ti**2)形成一个从0到某个最大值的时间序列。ti指的是时间序列中的索引。这些最大值很容易检测。在最大值的时刻开始分段，下一个最大值时结束该分段(并开始下一个分段)。最大值的检测可以是有条件的，即，仅当最大值超过一定水平时
才接受该最大值作为开始/停止标记。
65.此外，通过使用陀螺仪并例如使用互补过滤，上述计算相对轨迹的过程可以更精确。
66.用于给数据分段(即，导出片段)的其他方法可以包括：例如使用适当训练的人工神经网络或使用通过无线电或有线接口提供的单独的分段信号来拟合为周期性模型。可以使分段信号与传感器数据元素的序列在时间上相关联，以获得分段。分段信号例如可以由视频识别系统或压垫系统发送或提供。例如，这种视频识别系统可以配置为识别迈步。
67.一旦导出了片段，就可以为每个片段分配标签。分配标签可以包括识别片段。识别可以包括：例如以最小二乘的意义将片段中包含的传感器数据与参考片段库进行比较；以及从参考片段库中选择最类似于待标记的片段的参考片段。分配给该片段的标签将成为与参考片段库中最类似的参考片段相关联的标签。
68.在一些实施例中，使用多个参考片段库，使得识别的第一阶段为参考片段库的选择。例如，在使用两个参考片段库的情况下，其中一个参考片段库可以用于连续活动类型，而另一个则可以用于非连续活动类型。在传感器数据元素的序列反映重复大量次数的重复动作(例如，慢跑、步行、骑行或划船)的情况下，选择连续活动类型。当活动的特征在于在时间上彼此分离的简短动作序列(例如上述三级跳或撑竿跳高)的情况下，选择非连续活动类型。在选择参考片段库之后，所有片段都将使用所选参考片段库中的标签进行标记。
69.首先选择参考片段库的优势在于能更高效地标记，这是因为错误地给片段分配标签的风险较低。这样，由于与传感器数据片段进行比较的参考片段的数量较少，因此选择正确的参考段的机会增加。
70.一旦已经标记了片段，就可以进行语法检查，其中如果标签序列有意义，则可以对其进行评估。例如，如果标签序列与已知活动类型一致，那么将通过语法检查。另一方面，如果标签序列包括不适合在一起的标签，则可能会产生语法错误。作为示例，其中包括一些划船动作的慢跑迈步的序列将产生语法错误，这是因为用户事实上不能同时进行慢跑和划船。在一些实施例中，如果不适合的标签在标签序列中非常少，例如少于2％的比例，就可以通过从标签序列中去除不适合的标签来解决语法错误。
71.参考片段库可以包括关于哪些标签适合在一起的指示，以使得能够处理语法错误情况。
72.不同的运动原语可以与不同的特征频率相关联。例如，当用户正在跑步而不是行走时，加速度传感器数据可以反映较高的特征频率。因此，在一些实施例中，片段的标记可以至少部分地基于确定哪个参考片段具有与所研究的传感器数据元素的序列的一部分的特征频率最紧密匹配的特征频率。作为替代或附加，可以采用加速度传感器数据来确定特征运动幅度。
73.参考片段库可以如下方式包括本质上是多传感式的参考数据集：每个参考片段包括可以与可得到的每种传感器数据类型进行比较的数据。例如，在设备110配置为编译加速度和声音传感器数据类型的时间序列的情况下，参考片段可以包括参考数据集，每个参考片段对应于一个标签，其中每个参考片段例如包括可以与加速度数据进行比较的数据，以及可以与声音数据进行比较的数据。所确定的标签可以被确定为与由设备110所存储的片段最紧密匹配的多传感式参考片段相关联的标签。设备110例如可以包括麦克风和相机。此
外，在某些情况下，无线电接收器可以配置为测量电场或磁场特性。大体上，设备110可以包括无线电接收器，其中设备110具有无线通信能力。
74.通过分段和标记来识别活动类型的一个示例为游泳，其中设备110存储传感器数据元素的序列，其包括湿度传感器数据元素和磁场传感器数据元素。指示水的存在的湿度传感器数据元素将导致使用水上运动参考片段库。游泳可能涉及设备110可以附接到的手臂的椭圆运动，其可以被检测为周期性变化的磁场数据。换句话说，地球磁场的方向可能会因磁场传感器的视点而按照时间序列周期性地变化。这将使得片段例如标记为蛙泳游泳动作。
75.总体而言，确定的或导出的活动类型可以被认为是估计的活动类型，直到用户确认该确定正确为止。在一些实施例中，可以向用户呈现一些(例如，两个或三个)最可能的活动类型作为估计的活动类型，以供用户从中选择正确的活动类型。使用两种或更多种类型的传感器数据会增加估计的活动类型正确的可能性。一旦用户确认或选择了特定的活动类型，就可以对片段进行标记，以符合该活动类型。例如，这可能意味着与传感器数据片段进行比较的参考片段组仅限于与此活动类型相符合的参考数据片段。
76.在设备110或个人设备分配标签的情况下，标签的序列例如可以被发送到网络服务器，以用于存储。设备110、个人设备或服务器可以基于标签来确定用户参与的总体活动类型。例如，这可以基于参考标记序列的库。
77.大体上，设备110或个人设备可以从服务器或另一网络实体处接收机器可读指令，例如可执行程序或可执行脚本。机器可读指令可以用于通过标签序列来确定活动类型，和/或用于将标签分配给传感器数据片段。在后一种情况下，机器可读指令可以被称为标记指令。
78.该过程可基于机器可读指令来适应性地学习如何更准确地分配标签和/或确定活动类型。服务器可具有从多个用户处获取信息的权限，并具有高处理性能，从而例如能够比设备110更有利地用于更新机器可读指令。
79.机器可读指令可以由服务器来适配。例如，响应于从设备110发送的消息，可以向起初获得设备110的用户首先提供用于反映平均用户数量的机器可读指令。此后，随着用户参与活动会话，机器可读指令可以适于更准确地反映该特定用户的使用。例如，肢体长度可能会影响用户游泳或跑步时捕获的传感器数据的周期性特性。为了能够进行适配，服务器例如可以周期性地请求来自设备110的传感器数据，并且将这样获得的传感器数据与机器可读指令进行比较，从而训练该指令以供该特定用户将来使用。因此，所得到的有益效果在于标记片段的错误更少，并且能对传感器数据进行更有效和准确的压缩。
80.图2a示出了传感器数据元素的多个序列的一个示例。在上轴201上示出了湿度传感器数据元素的序列210，而在下轴202上示出了磁北极相对于设备110的轴线的偏离的时间序列220，即，磁传感器数据元素的序列。
81.湿度序列210显示出低湿度的初始部分，随后是湿度的快速增加，然后保持在相对恒定的升高水平，此后随着设备110变干而以低于增长的速率开始下降。
82.磁偏差序列220显示出例如由于用户在操作更衣室的锁时发生运动所引起的偏差变化的初始、不规则序列，随后是大致周期性的运动周期，然后再次开始不规则序列。在图2a中放大了周期性重复运动的波长，以使图示更清楚。
83.可以将游泳活动类型确定为估计的活动类型，从序列的点203开始并在点205结束。详细地说，可以将序列分为两个片段，第一个是从点203到点204，第二个是从点204到点205。当湿度传感器指示水上运动时，例如使用水上运动参考片段库将这些片段标记为自由泳片段。由此，标签的序列可以是{自由泳划水，自由泳划水}。当然，在实际游泳中，片段的数量会高得多，但是为了简单起见，在图2a中仅示出了两个片段。总体而言，从203到204和从204到205的这两个传感器数据片段都包括来自序列210和220的时间对齐的传感器数据元素的子序列。
84.图2b示出了传感器数据元素的多个序列的第二示例。在图2b中，相同的附图标记表示与图2a中相同的元素。与图2a中不同，在图2b的时间序列中确定的活动会话不是一个，而是两个。也就是说，确定骑行会话开始于起点207，并且结束于点203，此时开始游泳会话。因此，该复合活动会话例如可能与铁人三项有关。在骑行过程中，湿度保持很低，并且磁偏差仅缓慢变化，例如由于用户在赛车场中骑行。因此，这些片段将包括在点207和203之间的两个片段，以及在点203和205之间的三个片段。标签的序列可以是{骑行，骑行，自由泳划水，自由泳划水，自由泳划水}。另外，为了图示清楚，显著减少了片段的数量。
85.它可以至少取决于用户有兴趣查看在设备的显示器上显示的信息的活动类型。用户希望看到显示内容的情况可以与接收到的传感器数据(例如，加速度传感器数据和/或高度计数据)的变化相关联。
86.考虑将骑行作为一种活动类型。设备可以识别出用户正在骑行，或者用户可以提供活动类型作为输入。例如，可以基于加速度传感器数据和/或速度数据(例如，从加速度传感器数据中导出或从诸如gps数据之类的定位数据中导出)来识别出骑行。在骑行时，用户可能有兴趣在上坡骑行时查看显示在显示器上的诸如心率之类的信息。可以基于诸如高度计数据之类的传感器数据来检测高度正在变化。响应于检测到传感器数据中的预定变化，例如在用户的海拔高度，可以激活显示器。另一方面，在平坦的道路上，用户不一定对查看显示器感兴趣，可以停用显示器以节省功率。包括显示器和/或传感器(例如，加速度传感器)的设备不一定要戴在用户的手腕上。该设备可以附接到用户的自行车(例如，自行车的车把)上。
87.例如，可以通过将传感器数据或基于传感器数据确定的测量值与阈值进行比较来检测预定改变。阈值可以是预定参考值。例如，如果测量的量是高度，测量值是高度值，并且如果高度有小的变化(例如，2m)，那么心率可能变化不大，用户可能不希望看到心率。但是，如果高度变化高于预定阈值(例如，10m)，显示器可以激活。该变化可以被定义为相对变化，例如与在测量时间点之前的预定距离的平均高度相比。作为另一个示例，阈值可以被设定为高度持续增加的时间。可以设置为，例如高度升高5秒，显示器可以激活。
88.用于激活显示器的规则例如可以是预先确定的。或者，系统可以适应和学习用户想要看显示器的情况。例如，用户可以提供输入以激活显示器，例如通过按钮或触摸屏。该系统可以基于传感器数据(例如，高度计数据)来检测开始上坡并且在预定时间内高度增加。在上坡骑行期间，用户可以提供输入以激活显示器。系统可以检测用户已经在相同的情况下(即，在上坡骑行期间)多次激活显示器。可以为系统为了学习激活显示器的规则必须检测相同行为的次数设定阈值。例如，如果重复了相同的行为，例如3次，系统就可以学习到在这些情况下将激活显示器。因此，可以预先学习活动类型的特定变化。
89.还可以存在用于激活显示器的用户特定规则。例如，一个用户(例如，第一用户)可能会如上文所述想要在上坡期间查看显示器。另一个用户(例如，第二用户)可能希望在上坡结束时查看显示器。如果系统检测到用户在上坡已经结束时通过提供输入而已经激活显示器达预定次数，那么系统可以学习用户特定规则来激活显示器。可以基于传感器数据(例如，高度计数据)不再变化或者开始下降(如果在上坡之后出现下坡)来检测上坡的结束。
90.考虑将游泳作为一种活动类型。设备可以识别用户正在游泳，或者用户可以提供活动类型作为输入。当用户游泳时，用户可能无法查看显示器，例如腕带式设备上的显示器。当用户停止游泳时，用户可能有兴趣查看显示器。可以基于传感器数据(例如，加速度传感器数据和/或湿度传感器数据)来检测用户已经停止。响应于检测到传感器数据的预定变化(例如，手的重复性椭圆运动已经结束，或者速度大约已变为零)，可以激活显示器。在游泳过程中，显示器可以停用。
91.用于激活显示器的规则例如可以是由系统预先确定或学习的。例如，用户可以在停止游泳之后提供输入，以激活位于泳道末端处的显示器。该系统可以基于传感器数据(例如，加速度数据)检测用户已停止游泳。系统可以检测用户已经在相同情况下(即，在游泳会话之后)多次激活显示器。可以为系统必须为了学习激活显示器的规则而检测相同行为的次数设定阈值。例如，如果重复了相同的行为，例如3次，那么系统可以学习到在这些情况下要激活显示器。因此，可以预先学习活动类型的特定变化。
92.可以针对游泳设定用户特定的激活规则。例如，第一用户可能希望在预定游泳距离之后(例如，每100m之后)查看显示器。该用户可能希望在不实际停止游泳的情况下快速查看显示器，因此，基于加速度传感器数据和游泳停止的规则不一定满足第一用户的需求。在该示例中，测量值的预定变化对应于实现某一距离(即，超过预定阈值的距离变化)。阈值可以是预定参考值。例如，可以每100m激活显示器一段预定时间。第二用户可能希望每200m之后在不实际停止的情况下快速查看显示器。这些不同的规则可以由系统学习，并存储为用户配置文件的一部分，例如，在诸如基于云的数据库之类的数据库中。游泳距离可以基于泳池末端处的转弯来计算。可以基于加速度传感器数据来检测转弯。泳池的长度可以是已知的。gps数据也可以用于确定游泳距离。
93.考虑将越野滑雪作为一种活动类型。设备可以识别用户正在滑雪，或者用户可以提供活动类型作为输入。当用户进行越野滑雪的上坡时，用户可能不希望观看腕戴式设备上的显示器，这是因为可能难以保持点杖的节奏。另一方面，在下坡时，更容易检查显示器。因此，可以基于传感器数据(例如，加速度传感器数据和/或高度计数据)来检测滑雪者正在滑雪下坡。滑雪者例如可以处于典型的下坡滑雪姿态，即处于团身姿态。响应于传感器数据中的预定变化，可以激活显示器。传感器数据的变化例如可以是对于滑雪已停止来说典型的手部运动，和/或高度在降低。在上坡滑雪期间，显示器可以停用，以节省功率。
94.用于激活显示器的规则例如可以是由系统预先确定或学习的。例如，用户可以在针对下坡而采取团身姿态之后提供输入以激活显示器。该系统可以基于传感器数据来检测用户已经采取了针对下坡的团身姿态。系统可以检测用户已经在相同情况下多次激活显示器。可以为系统为了学习激活显示器的规则必须检测相同行为的次数设定阈值。例如，如果重复了相同的行为，例如3次，那么系统可以学习在这些情况下将激活显示器。因此，可以预先学习活动类型的特定变化。
95.在越野滑雪或寒冷天气中的其他户外运动期间，可以假定使用者戴着手套。可以基于环境光传感器数据来确定腕带式装置是否穿戴在手套或袖子下。然后，系统可以确定当设备在手套或其他衣物下时可以停用显示器以节省功率。当用户为了查看腕带式设备的显示器而移动衣物时，环境光传感器可以检测到光。在这种情况下，传感器数据的变化就是光量的变化。然后，可以响应于检测到传感器数据的变化来激活显示器。
96.考虑将球赛(例如，地板球或足球)作为一种活动类型。设备可以识别出用户正在进行球类比赛，或者用户可以提供活动类型作为输入。当用户在比赛时，用户可能需要专注于球或区域内的其他球员，因此可能对查看腕带式设备上的显示器不感兴趣。因此，当比赛进行时，显示器可以停用。正在进行的比赛可以由设备例如基于传感器数据(例如，加速度传感器数据)检测到，该数据可以指示高频跑动，例如随后用棍子打击。可以通过导出的手部轨迹来识别打击，该轨迹可以基于加速度传感器数据来计算。如果玩家在比赛中休息，那么他可能有兴趣查看显示器。可以基于传感器数据(例如，加速度传感器数据和/或从加速度传感器数据导出的速度)来检测休息。
97.用于激活显示器的规则例如可以是由系统预先确定或学习的。例如，用户可以在坐在替补席上时提供输入以激活显示器。用户可能想要关注他/她的恢复情况，并查看应该降低的心率。系统可以检测用户已经在相同情况下多次激活显示器。可以为系统为了学习激活显示器的规则必须检测相同行为的次数设定阈值。例如，如果重复了相同的行为，例如3次，那么系统可以学习到在这些情况下将激活显示器。因此，可以预先学习活动类型的特定变化。
98.显示器的激活和停用可以由设备的处理器执行。图3通过示例的方式示出了设备300的框图。设备例如可以是智能手表。设备包括显示器310。显示器例如可以是触摸屏显示器。设备300例如可以包括一个或多个处理单元，例如两个或更多个处理单元，例如低功率(lp)处理器315和高功率(hp)处理器320。这两个或更多个处理单元均可包括处理核。每个处理单元均可包括一个或多个统一或异构处理器核，和/或不同的易失性和非易失性存储器。例如，设备300可以包括具有至少一个处理核的微处理器，以及具有至少一个处理核的微控制器。处理核可以是不同类型的。例如，微控制器中的处理核可以比微处理器中包含的处理核具有更有限的处理能力和/或更弱的存储技术。在一些实施例中，单个集成电路包括两个处理核，第一个处理核具有更弱的处理能力并且消耗较少的功率，而第二个处理核具有更强的处理能力并且消耗较多的功率。通常，两个处理单元中的第一个可以具有更弱的处理能力并且消耗较少的功率，并且两个处理单元中的第二个可以具有更强的处理能力并且消耗更多的功率。每个处理单元(例如，lp处理器315和hp处理器320)均可控制设备300的显示器310。能力更强的处理单元可配置为经由显示器提供更丰富的视觉体验。能力更弱的处理单元可配置为经由显示器提供更弱的视觉体验。更弱的视觉体验的一个示例是减弱色彩显示模式，而不是丰富色彩显示模式。减弱的视觉体验的另一个示例是黑白视觉体验。更丰富的视觉体验的一个示例为使用色彩。例如，颜色可以显示为16位或24位。
99.两个处理单元均可包括配置为向显示器通信的显示接口。例如，在处理单元包括微处理器和微控制器的情况下，微处理器可包括耦合至微处理器下的至少一个金属引脚的收发器电路，该至少一个金属引脚电耦合至显示控制器件的输入接口。显示控制器件(可以包括在显示器中)配置为使得显示器根据在显示控制器件中接收的电信号来显示信息。同
样地，该示例中的微控制器可以包括收发器电路，该收发器电路耦合至微控制器下的至少一个金属引脚，该至少一个金属引脚电耦合至显示控制器件的输入接口。显示控制器件可以包括两个输入接口，每个输入接口分别耦合到两个处理单元中的一个，或者，显示控制器件可以包括单个输入接口，两个处理单元都能够通过它们各自的显示接口提供输入到该单个输入接口。因此，处理单元中的显示接口可以包括收发器电路，该收发器电路使处理单元能够向显示器发送电信号。
100.处理单元中的一个(例如能力更弱或能力更强的一个)可配置为至少部分地控制另一处理单元。例如，能力更弱的处理单元(例如，能力更弱的处理核)可以使能力更强的处理单元(例如，能力更强的处理核)转入和转出休眠状态。这些转变可以通过经由诸如内核间接口之类的内部处理单元接口发信号来引起。
101.lp处理器和hp处理器可由功率控制器330控制。功率控制器控制处理器的时钟频率。当从活动状态转变到休眠状态或停用状态时，进行转变的处理单元可以至少部分地将其上下文存储到存储器中，该存储器例如为伪静态随机存取存储器(psram)、sram、flash或铁电ram(fram)。例如，可以关闭两个处理器(lp处理器315和hp处理器320)，并且可以将上下文存储在存储器340、345中。如果lp处理器和hp处理器都关闭，则显示器停用，并且能降低功耗，例如尽可能地降低功耗。当使用存储在存储器中的上下文从休眠状态转变时，处理单元可以更快地恢复处理，和/或从处理单元处于休眠状态时所处的位置处恢复处理。这样，可以使用户感受到的延迟减小。偶尔用于上下文的替代术语包括状态和图像。在休眠状态下，可以将处理单元和/或关联的存储器的时钟频率设定为零，这意味着处理单元断电并且不消耗能量。配置为向至少一个处理单元提供工作电压的电路例如可以包括功率管理集成电路(pmic)。由于设备300包括另一处理单元，因此可以在保持设备300可用性的同时给休眠的处理单元完全断电。
102.即使关闭了两个处理器(lp处理器和hp处理器)，该设备也能够在活动会话期间执行测量。例如，加速度传感器350包括处理器，并且能够以低功耗连续地执行测量，并控制功率控制器330。加速度传感器350可设置有电池电源。
103.如果活动和/或情境被认为需要快速唤醒内核，则可以将处理核置于减弱的操作模式。从休眠状态或完全关闭状态唤醒会需要更长的时间。
104.当从休眠状态转变为活动状态时，进行转变的处理单元的时钟频率可设定为非零值。进行转变的处理单元可以从存储器中读取上下文，其中该上下文可以包括先前存储的上下文，例如，与转变到休眠状态相关联地存储的上下文，或者该上下文可以包括在工厂中存储到存储器内的处理单元的默认状态或上下文。该存储器例如可以包括伪静态随机存取存储器(sram)、flash和/或fram。处理单元转入和转出休眠状态时所使用的存储器例如可以包括ddr存储器。
105.在显示器上示出的情境可以包括与用户的活动有关的活动相关或性能相关信息。所显示的信息例如可以包括心率、距离、速度、位置等的至少一个或多个测量值。可以响应于显示器的激活来更新例如心率、距离、速度、位置等的情境。一个或多个传感器可以向至少一个处理器提供信息。例如，gps传感器可以向至少一个处理核提供位置信息，以使设备能够确定其位置。
106.显示器上所显示的信息可以包括主题地图，例如热图，其可以被编译为覆盖某地
理区域。用户可以在该地理区域中参与活动会话。这样的活动会话的活动类型例如可以包括慢跑、游泳、骑行等。当用户希望参加自己的活动会话时，其设备可以至少部分基于主题地图数据库来确定该活动会话的路线。确定路线可以包括任选地部分基于用户设置、基于其他用户过去在哪参与相同类型的活动会话来设计路线。例如，可以至少部分地基于其他用户过去在哪慢跑的指示来确定慢跑路线。主题地图可以通过通信接口322从服务器370下载。
107.处理器可以产生主题地图的减弱版本，或者可以根据需要从服务器370下载减弱地图。该需求可以基于设备的类型、用户的偏好和/或用户的位置。服务器可以提供适当的活动选择以供下载。“减弱”地图在这里是指主题地图的减弱版本。例如，这可能意味着以下一种或几种：更少或没有颜色、更低的显示分辨率、较慢的显示更新、减少的内容等。可以从服务器370中下载减弱的主题地图，或者可以通过第一处理核320来生成减弱的主题地图，并将它们存储在其存储器345中。在两个处理核的实施例中，可以将减弱的主题地图的图像复制(箭头380)到低功率的第二处理核315的存储器340，以通过显示器提供为减弱的视觉体验。
108.设备可以包括实时时钟(rtc)模块360。当处理器(例如，lp处理器和hp处理器)已关闭时，rtc模块仍可运行。rtc模块或rtc单元可以是设置有电池电源的独立单元。由此，处理核(例如，lp处理器和hp处理器)可以完全关闭。rtc单元还可以集成到处理器315或320中之一，或集成到这两个处理器中，但由此需要在所讨论的处理器周围的至少一些硬件上供电，其中功耗为几微安。使用哪种替代rtc单元取决于设计选择。rtc单元可以预定时间间隔触发处理器，以更新诸如位置之类的情境。作为另一个示例，如果自用户上次尝试看显示器以来经过了相对较长的时间，则rtc单元可以启动处理核。在那些情况下，用户可能不再对查找先前存储在存储器中的显示图像感兴趣，该显示图像可能不再显示正确的情境，例如用户的正确位置和/或活动。从上一次显示动作开始的时间延迟可以被用作情境可能已经改变的指示，而不是仅仅显示所存储的可能已经过时的内容。当rtc单元显示出该时间延迟时，该信息例如可以用于激活gps传感器，以便检查位置并启动至少一个处理器，例如，lp处理器，以更新用户的情境。可以使用低压差(ldo)调节器作为休眠的处理核的电源从存储器中获取情境相关性图像。ldo调节器能提供快速唤醒。所存储的图像可以直接从存储器传送到显示器。该存储器可以是内部存储器340、345或外部存储器。
109.可以基于由rtc模块360提供的当前时间确定是夜晚时间，用户通常正在睡眠。睡眠可被视为一种活动类型。用户还可以为设备输入当前活动类型为睡眠。可以基于传感器数据来确认例如黑暗(基于环境光传感器数据)和/或用户不移动(基于运动传感器数据)或移动很少，例如在床上改变姿态。然后，可以确定在睡眠时间期间显示器可以停用并且保持停用。即使根据传感器数据(例如，加速度传感器数据)检测到运动，显示器也可保持停用。例如，如果检测到的运动低于预定阈值，则可以保持显示器停用。阈值可以是预定参考值。可以进一步设置为，在睡眠时间期间，即使用户站起来和走路，显示器也保持停用。这样，不会有来自显示器的干扰光发射向用户的眼睛。此外，由于没有无益地激活显示器，因此节省了功率。
110.然而，系统可以学习用于在睡眠期间激活的用户特定规则。用户可能希望在睡眠时间查看显示器。用户可以提供输入以激活显示器。用户可以通过用户输入(例如按下按钮
或触摸触摸屏)来激活显示器。该系统可以检测用户在夜间醒来时已经激活了显示器，并倾斜了手腕，以使得显示器朝向用户的脸部。然后，可以确定用户特定规则：即使是夜晚或睡眠时间，如果基于传感器数据(例如，加速度传感器数据)检测到手腕倾斜或与将手表朝向面部相对应的轨迹，也会激活显示器。
111.用于使功率控制器330控制处理器以激活和/或停用显示器的触发事件可以至少基于传感器数据(例如，加速度传感器350的数据)等。另外，当前时间数据可以用于控制显示器。上文已经在不同的活动类型的背景下描述了激活和/或停用显示器的不同情况。这些示例的共同点在于，检测到从传感器数据导出的测量值的变化。例如，可以检测活动类型的特定变化。为了加快唤醒休眠或关闭的处理核，它们的电源(例如，开关式电源smps)可以保持打开。另一示例性方式为关闭smps并连接低压差(ldo)调节器作为休眠或关闭的处理核的相对于smps并行的快速电源。
112.如果将设备放置在桌子上，可以停用显示器。可以基于传感器数据(例如，加速度传感器数据)来检测设备位于桌子上，即平面上。当设备处于桌子上时，不会检测到运动，因此传感器数据的变化为停止运动。
113.当用户不进行体育活动时，系统还可以在日常使用期间学习显示器的激活规则。没有运动活动或运动表现的日常使用可被视为一种运动类型。例如可以基于传感器数据、基于用户输入或基于用户当前未录制任何运动表现的认识来确定活动类型为没有运动活动的日常使用。例如，用户可以将设备戴在手腕上，并且设备的显示器可以停用。当显示器停用时，用于控制显示器的处理器可以关闭。用户可以在倾斜手腕以使设备的显示器朝向用户的脸部之后提供输入以激活显示器。系统可以检测用户已经多次(例如，预定次数)在类似地倾斜设备之后激活显示器。由此，系统学习到响应于检测传感器数据中的预定变化而激活显示器。该变化例如可以是设备的倾斜。例如可以基于传感器数据(例如，加速度数据)来检测倾斜。
114.当活动类型为步行或慢跑时，可以响应于检测到手腕倾斜使得设备的显示器朝向用户的脸部而激活显示器。
115.图4以示例的方式示出了用于激活显示器的方法的流程图。方法400包括接收410用户的活动类型。方法400包括接收420传感器数据。方法400包括基于传感器数据确定430至少一个测量值。方法400包括检测440至少一个测量值中的至少一个第一活动类型特定变化。方法400包括响应于检测到至少一个测量值中的至少一个第一活动类型特定变化来激活450显示器。
116.传感器数据例如可以包括加速度传感器数据、陀螺仪数据、高度计数据、心率传感器数据、环境光传感器数据和位置传感器数据中的一个或多个。
117.测量量的测量值例如可以是加速度、速度、距离、倾斜度、高度、心率、环境光和位置中的一个或多个。
118.活动类型可以是体育活动、日常使用或睡眠。体育活动例如可以是骑行、越野滑雪、室内游戏、慢跑或步行。
119.该方法在用户有兴趣查看显示器上所显示的信息的情况下提供了更精确的显示器激活。可以基于传感器数据来确定那些情况。另外，可以基于活动类型来确定那些情况。由于不会无益地激活显示器，因此这会导致更高效的功耗。由于当用户不想查看显示器上
所显示的信息时显示器停用，因此可以节省电池。该方法能够防止与某些激活和/或停用方法有关的误报和漏报。
120.图5a和图5b通过示例的方式示出了与不同活动类型(例如，骑行510和游泳550)有关的显示器激活和停用的流程图。例如，可以如上文所述基于用户输入或基于传感器数据来确定用户正在骑行。在活动期间接收传感器数据。至少一个测量量是高度，而测量值为高度值515。可以检测测量值中的第一活动类型特定变化，例如可以检测高度变化高于预定阈值520。响应于检测到测量值中的第一活动类型特定变化，激活525显示器。然后，可以检测测量值中的第二活动类型特定变化，例如可以检测高度变化低于预定阈值530。响应于检测到测量值中的第二活动类型特定变化，停用535显示器。
121.参照图5b，可以确定用户正在游泳，例如如上所述地基于用户输入或基于传感器数据。在活动期间接收传感器数据。至少一个测量量为速度，并且测量值为速度值555。可以检测测量值中的第一活动类型特定变化，例如可以检测速度下降到低于预定阈值560。响应于检测到测量值中的第一活动类型特定变化，激活565显示器。然后，可以检测测量值中的第二活动类型特定变化，例如可以检测速度高于预定阈值570。响应于检测到测量值中的第二活动类型特定变化，停用575显示器。此外，可以接收用户特定规则。例如，用户已经确定或者系统已经学习了：用户想在每游泳100m以后查看580显示器。因此，除了基于速度的显示器激活之外，还可以基于用户特定的显示器激活规则来激活显示器。由此，测量量为距离，而测量值为距离值585。可以检测测量值中的第一活动类型特定变化，例如可以检测距离大于或等于n*100，其中n＝1,2,3
…
。这意味着，每100m检测590距离的第一变化。响应于检测到测量值的第一活动类型特定变化，激活595显示器，例如激活一段预定时间，以便用户有时间查看显示器而无需实际停止。
122.图6以实例的方式示出了设备的框图。所示的设备包括微控制器610和微处理器620。微控制器610例如可以包括silabs emf32或renesas rl78微控制器等。微处理器620例如可以包括qualcomm snapdragon处理器或基于arm cortex的处理器。在图6的实施例中，微控制器610和微处理器620与内核间接口通信式耦合，该内核间接口例如可以包括串行或并行通信接口。一般而言，布置在微控制器610和微处理器620之间的接口可以被认为是处理单元间接口。
123.在所示的示例中，微控制器610与蜂鸣器670、通用串行总线(usb)、接口680、压力传感器690、加速度传感器6100、陀螺仪6110、磁力计6120、卫星定位电路6130、蓝牙接口6140、用户接口按钮6150和触摸接口6160通信耦合。例如，压力传感器690可包括大气压传感器。
124.微处理器620与可选的蜂窝接口640、非蜂窝接口650和usb接口660通信式耦合。微处理器620还通过微处理器显示接口622与显示器630通信式耦合。微控制器610类似地通过微控制器显示接口612与显示器630通信式耦合。微处理器显示接口622可以包括包含在微处理器620中的通信电路。微控制器显示接口612可以包括包含在微控制器610中的通信电路。
125.微控制器610可以配置为确定是否发生触发事件，其中，微控制器610可以配置为响应于触发事件而使得微处理器620转入和转出上述休眠状态。当微处理器620处于休眠状态时，微控制器610可以通过微控制器显示接口622控制显示器630。因此，例如当微处理器
620处于休眠状态时，微控制器610可以通过显示器630向用户提供减弱的体验。
126.响应于触发事件，微控制器610可以使微处理器620从休眠状态转变到活动状态。例如，在图6的实施例中，由于蜂窝接口640可由微处理器620控制而不能由微控制器610直接使用，所以在用户例如经由按钮6150指示他希望发起蜂窝通信连接的情况下，微控制器610可以使微处理器620转变到活动状态。在一些实施例中，当微处理器620处于休眠状态时，蜂窝接口640也处于休眠状态。蜂窝接口640例如可以包括到蜂窝收发器的电接口。蜂窝接口640可以包括蜂窝收发器的控制电路。
127.在各种实施例中，图6所示的至少两个元件可集成在同一集成电路上。例如，微处理器620和微控制器610可设置为同一集成电路中的处理核。在这种情况下，例如，蜂窝接口640可以是包括在该集成电路中的该集成电路的蜂窝接口，其中蜂窝接口640可由微处理器620控制而不是由微控制器610控制。换句话说，集成电路的各个硬件特征可由微控制器610和微处理器620中之一控制，但不能同时由它们两者控制。另一方面，某些硬件特征可由任一处理单元控制。例如，在这样的集成实施例中，usb接口660和usb接口680可以是集成电路的同一个usb接口，并且可以由任一处理核控制。
128.在图6中进一步示出了存储器6170和存储器6180。存储器6170由微处理器620使用，并且可以基于ddr存储器技术，例如ddr2或ddr3。存储器6180由微控制器610使用，并且例如可以基于sram技术。
129.图7以示例的方式示出了一种设备的框图。所示的设备700例如可以包括图1中的可穿戴式设备110，例如运动手表或智能手表。设备700中包括处理器710，其例如可以包括单核或多核处理器，其中，单核处理器包括一个处理核，多核处理器包括一个以上的处理核。处理器710大体上可以包括控制器件。处理器710可以包括一个以上的处理器，例如图3所示的lp处理器和hp处理器。处理器710可以是控制器件。处理核例如可包括由arm holdings制造的cortex
‑
a8处理核，或由advanced micro devices corporation设计的steamroller处理核。处理器710可以包括至少一个qualcomm snapdragon和/或intel atom处理器。处理器710可以包括至少一个专用集成电路(asic)。处理器710可以包括至少一个现场可编程门阵列(fpga)。处理器710可以是用于执行设备700中的方法步骤的工具。处理器710可以至少部分地由计算机指令配置为用于执行动作。
130.设备700可以包括存储器720。存储器720可以包括随机存取存储器和/或永久存储器。存储器720可包括至少一个ram芯片。存储器720例如可以包括固态、磁性、光学和/或全息存储器。存储器720至少部分地可由处理器710访问。存储器720可以至少部分地包括在处理器710中。存储器720可以是用于存储信息的工具。存储器720可以包括处理器710配置为执行的计算机指令。当配置为使处理器710执行某些动作的计算机指令存储在存储器720中并且设备700整体配置为使用来自存储器720的计算机指令在处理器710的指导下运行时，处理器710和/或其至少一个处理核可以被认为配置为执行所述某些动作。存储器720可以至少部分地包括在处理器710中。存储器720可以至少部分地在设备700的外部，但是设备700可以访问。
131.设备700可以包括发射器730。设备700可以包括接收器740。发射器730和接收器740可配置为根据至少一种蜂窝或非蜂窝标准来分别发送和接收信息。发射器730可包括一个以上的发射器。接收器740可以包括一个以上的接收器。发射器730和/或接收器740例如
可配置成根据全球移动通信系统(gsm)、宽带码分多址(wcdma)、5g、长期演进(lte)、is
‑
95、无线局域网(wlan)、以太网和/或全球范围内的微波访问互通性(wimax)标准来操作。
132.设备700可以包括近场通信(nfc)收发器750。nfc收发器750可以支持至少一种nfc技术，例如nfc、蓝牙、wibree或类似技术。
133.设备700可以包括用户界面(ui)760。ui 760可以包括显示器、按钮、键盘、触摸屏、设置为通过使设备700振动来向用户发信号的振动器、扬声器和麦克风中的至少一种。例如，用户可以经由ui 760来操作设备700，以开始和/或结束活动会话，输入活动类型、激活或停用显示器、管理存储在存储器720中的或可通过发射器730和接收器740或通过nfc收发器750访问的云上的数字文件。
134.设备700可以包括或可以耦合到显示器770。如图3的上下文中所述，显示器可以由处理器操作。
135.应当理解，所公开的本发明的实施例不限于本文所公开的特定结构、工艺步骤或材料，而是可扩展至相关领域的普通技术人员可以认识到的其等同物。还应当理解，本文采用的术语仅用于描述特定实施例，而不是限制性的。
136.在整个说明书中，对“一个实施例”或“某一实施例”的引用意味着结合该实施例所描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书中的各处出现的短语“在一个实施例中”或“在某一个实施例中”并不一定都指同一实施例。在使用诸如“例如”、“大致”或“基本上”之类的用语来引用数值时，也公开了确切的数值。
137.在本文中使用的多个项目、结构元件、组成要素和/或材料可为了方便而呈现在共同的列表中。但是，应该将这些列表解释为列表的每个成分都被独立识别为单独且唯一的成分。因此，不能仅基于它们呈现在共同组中而没有相反指示就将该列表的任何单个元素解释为等同于同一列表的任何其他成分。另外，本发明的各种实施例和示例可以涉及用于其中的各种部件的替代物。应该理解的是，这样的实施例、示例和替代物不应被理解为彼此的实际等同物，而是应被认为是本发明的独立和自主的表示。
138.此外，所描述的特征、结构或特性可以任何合适的方式结合在一个或多个实施例中。在本文的描述中，提供了许多具体细节，例如长度、宽度、形状等的示例，以便于对本发明实施例的透彻理解。然而，相关领域的技术人员可以认识到，可以在没有一个或多个特定细节的情况下，或者在利用其他方法、部件、材料等的情况下实践本发明。另外，为了避免模糊本发明的各个方面，未对已知的结构、材料或操作进行详细示出或描述。
139.尽管上述示例在一个或多个特定应用中说明了本发明的原理，但是对于本领域的普通技术人员而言显而易见的是，可以在不付出创造性劳动且不背离本发明的原理和概念的情况下进行形式、使用和细节的多种修改。因此，本发明不欲受到除了随附的权利要求书之外的限制。
140.动词“包括”和“包含”在本文中用作为开放式限定，既不排除也不必须其他未记载的特征的存在。除非另外明确说明，否则从属权利要求中记载的特征可以自由地相互组合。另外，可以理解的是，在本文中使用的“一”、“一个”(即，单数形式)并不排除多数。