框506。在如此 處在圖5B中所說明的一些實施例中，BMD確定分別與活動模式、半活動模式及不活動模式 相關聯(lián)的三個運動強度范圍：高、適中，及低。在一些實施方案中，活動模式對應于用戶跑步 或手自由移動時的步行；半活動模式對應于用戶跑步或握持固定把手時在跑步機上步行、 在桌子處打字或在崎嶇不平的道路上駕駛；且不活動模式對應于用戶靜止。
[0124] 如上文所陳述，一些實施例可使用對應于多于或少于三個模式的多于或少于三個 運動范圍。不同模式的特定范圍對于不同應用或不同用戶可不同。在一些實施例中，可通 過離線先驗知識供應所述特定范圍。在一些實施例中，可通過機器學習過程影響所述特定 范圍，所述機器學習過程選擇對于步數(shù)計算具有最佳速度及準確度的范圍。
[0125] 在過程500中，如果BMD確定用戶參與允許運動傳感器測量高運動強度的活動，則 BMD可進入活動運動強度模式。見框508。在一些實施例中，除當前運動數(shù)據(jù)之外，BMD在 其分析中還可使用其它形式的運動相關數(shù)據(jù)來確定運動強度模式。舉例來說，在一些實施 例中，BMD可接收先前處理及/或存儲的先前數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)可包含睡眠質(zhì)量、步數(shù)、燃燒 卡路里、所爬樓梯數(shù)、海拔或行進距離等，如上文所描述。在一些實施例中，先前數(shù)據(jù)是以固 定間隔記錄，例如每分鐘、每10分鐘、每小時等。BMD可使用一或多個分類器來組合當前運 動強度信號與先前運動相關數(shù)據(jù)以確定用戶可能將參與產(chǎn)生高運動強度信號的活動，所述 確定觸發(fā)BMD進入作為運動強度模式的活動模式。BMD接著應用峰值檢測算法以分析運動 數(shù)據(jù)。見框514。所檢測峰值及相關聯(lián)時間信息提供數(shù)據(jù)以計算步數(shù)。
[0126] 在一些實施例中，BMD可確定來自運動傳感器數(shù)據(jù)的運動強度為適中的（如上文 所描述），接著觸發(fā)BMD進入半活動模式。見框510。用以界定半活動模式的運動強度范圍 可低于活動模式且高于不活動模式。在一些實施例中，BMD應用頻域分析及/或時域分析 以檢測運動數(shù)據(jù)中的周期性。見框516。在一些實施例中，BMD應用FFP以獲得運動信號的 頻率信息。此處也可應用上文所描述的其它頻域分析及時域分析。使用從頻域或時域分析 導出的信息，BMD決定數(shù)據(jù)是否含有周期性信息。見框518。如果是，則BMD推斷運動數(shù)據(jù) 是由參與步行或在跑步機上跑步或具有佩戴BMD的肢體的周期性移動的一些其它活動（例 如，在桌子處打字）的用戶產(chǎn)生。見框520。在一些實施例中，BMD可進一步應用一或多個 濾波器或分類器以確定周期性信息是否涉及走路動作，如下文進一步描述。如果是，則BMD 使用所述周期性信息計算步數(shù)，例如，持續(xù)10秒的IHz周期性運動對應于60步/分鐘的步 調(diào)及6個步數(shù)。見框524。如果DND確定運動數(shù)據(jù)中不存在周期性信息，則推斷用戶參與了 具有常規(guī)運動的活動，例如在崎嶇不平的道路上駕駛。見框522。在一些實施例中，BMD可 忽略在對應周期期間可能因其它原因而累積的任何步數(shù)（例如，從時域分析開始的步數(shù)）。
[0127] 當運動強度水平低時，BMD可進入不活動模式。見框512。不活動模式可對應于用 戶靜止。在一些實施例中，當BMD處于不活動模式時，其不對運動數(shù)據(jù)進行進一步處理。
[0128] 圖5B為展示根據(jù)一些實施例的用于使BMD針對不同用戶活動條件自動地選擇模 式的過程530的流程圖。不同模式接著應用不同分析以獲得步數(shù)。過程530可實施為過程 500的子過程。用于切換模式的過程530使用由運動傳感器檢測到的運動強度及先前分析 及/或記錄的運動相關信息。在此處展示的實施例中，先前信息由睡眠算法處理。過程530 開始于緩沖運動數(shù)據(jù)的樣本。所緩沖的數(shù)據(jù)量可取決于不同應用及條件。在此處展示的過 程中，緩沖當前運動數(shù)據(jù)以確定裝置是否應進入運動強度模式中的一者。用于觸發(fā)不同運 動強度模式的此數(shù)據(jù)可與用以分析不同模式中的步數(shù)的數(shù)據(jù)相同或不同。這兩種數(shù)據(jù)的持 續(xù)時間也可相同或不同。在一些實施例中，BMD連續(xù)地緩沖器數(shù)據(jù)樣本以便確定是否選擇、 維持及/或改變運動強度模式。所述過程前進到從經(jīng)緩沖樣本計算信號的功率。在一些實 施例中，計算是基于I 1范數(shù)，即信號的絕對值的總和。見框534。
[0129] 過程530通過確定信號的功率是否大于憑經(jīng)驗確定的閾值〇而繼續(xù)，如框536中 所示。在一些實施例中，可通過機器學習算法訓練閾值以改進用于選擇不同模式的算法，所 述機器學習訓練允許BMD以高效率獲得準確步數(shù)。在一些實施例中，可由用戶或通過基于 其它用戶的知識調(diào)整憑經(jīng)驗確定的閾值。如果所述過程確定信號的功率大于經(jīng)驗閾值〇， 則觸發(fā)BMD進入活動模式。見框538。接著，BMD以類似于如上文使用峰值檢測方法所描述 的經(jīng)典計步器的方式執(zhí)行步數(shù)分析。見框540。如果所述過程確定信號功率不大于經(jīng)驗閾 值σ，則在一些實施例中，其使用睡眠算法以進一步分析其是否應進入適中或不活動模式。 在一些實施例中，睡眠算法分析先前運動相關信息以確定用戶是否可能在睡眠、覺醒或在 覺醒時移動。在一些實施例中，先前運動相關信息可為從運動導出的信息，例如步數(shù)、所爬 樓梯數(shù)等，如本文進一步描述。在一些實施例中，如果睡眠算法確定用戶可能在睡眠，則其 進入不活動模式。見框548。在一些實施例中，處于不活動模式的BMD不執(zhí)行傳感器信號的 進一步分析，此可幫助節(jié)省BMD的電池電力。見框550。然而，如果睡眠算法確定用戶并未 在睡眠，則BMD進入適中運動強度模式。見框544。BMD在頻域中執(zhí)行運動數(shù)據(jù)的FFT分析 以確定步數(shù)。下文中進一步描述一些適用頻率分析的實例。
[0130] 在一些實施例中，BMD可使用圖6Α中所示的過程610在活動模式下實施峰值檢測 操作514。在過程610中實施峰值檢測以計算步數(shù)的過程開始于獲得例如加速度數(shù)據(jù)等運 動數(shù)據(jù)的新樣本。在一些實施例中，樣本為由傳感器記錄的數(shù)字化值，其與待測量的模擬信 號大致為線性的。在一些實施例中，模擬信號為加速度（例如，m/s 2)?？苫谌缟衔乃?述的不同考慮選擇樣本的持續(xù)時間。在一些實施例中，新樣本包含持續(xù)時間為約〇. 5到120 秒或1到60秒、2到30秒或2到10秒的加速度數(shù)據(jù)。
[0131] 所述過程接著執(zhí)行峰值檢測分析。見框614。圖6B展示根據(jù)一些實施例的可用 以實施在框614中執(zhí)行的峰值檢測的過程。所述過程以等待數(shù)據(jù)以填充上文所描述的數(shù) 據(jù)緩沖器開始。見框650。接著，所述過程涉及查找經(jīng)緩沖數(shù)據(jù)的全局最大值。見框652。 如圖中所示，在框652的左方，一些實施例可應用持續(xù)時間為N的滾動時間窗，所述持續(xù)時 間可如上文所描述而選擇。滾動時間窗的開始及結束時間可指定為t及t+N，如圖中所示。 所述過程在所述滾動窗中搜索數(shù)據(jù)的全局最大值。在計算出全局最大值之后，所述過程確 定所述全域最大值是否大于憑經(jīng)驗確定的閾值 9。見框654。如果所述全局最大值不大于 經(jīng)驗閾值，則所述過程恢復到等待新數(shù)據(jù)以填充緩沖器，如操作650中所示。如果全域最大 值大于閾值，則所述過程進一步確定所述全域最大值是否發(fā)生在滾動時間窗的中心處或附 近。如果所述最大值不在時間窗的中心處或附近，則所述過程確定峰值可能不為走路，因此 所述過程恢復到等待新數(shù)據(jù)以填充緩沖器，如操作650中。如果峰值居中于經(jīng)緩沖時間窗 上，則所述過程確定峰值是否是在t+N/2處或附近檢測到的。
[0132] 可應用替代過程用于峰值檢測分析，其涉及計算一階導數(shù)及找出具有下行零交叉 的任何一階導數(shù)作為峰值最大值。可應用額外濾波器以從檢測到的峰值移除噪聲。舉例來 說，隨機噪聲在真實實驗信號中的存在將簡單地歸因于噪聲而引起許多錯誤的零交叉。為 避免此問題，一個實施例可首先平滑化信號的一階導數(shù)，然后查找下行零交叉，且接著僅取 得在初始信號超過某一最小值（即，"振幅閾值"）的點處的斜率超過某一預定最小值（即， "斜率閾值"）的那些零交叉。平滑寬度、斜率閾值及振幅閾值的調(diào)整可顯著改進峰值檢測 結果。在一些實施例中，可使用替代方法來檢測峰值。過程610接著前進到分析峰值是否 與走路相關聯(lián)。見框160。可通過應用一或多個分類器或模型來執(zhí)行此分析。如果分析確 定所述峰值并不與走路相關聯(lián)，則所述過程返回到獲得新樣本，如框612中所示。如果所述 分析確定峰值與走路相關聯(lián)，則所述過程將步數(shù)增大1。見框618。接著，步數(shù)計數(shù)過程返 回到框612中所示的獲得新樣本。步數(shù)計數(shù)過程以相同方式繼續(xù)。
[0133] 在一些實施例中，BMD可使用圖6C中所示的過程620在半活動模式下實施數(shù)據(jù)處 理。過程620開始于獲得例如加速度數(shù)據(jù)等運動數(shù)據(jù)的N個新樣本。在框622中的所述N 個新樣本通常比用于峰值檢測的過程610的框612中的樣本包含更多數(shù)據(jù)。在一些實施例 中，所述樣本包含若干分鐘的數(shù)據(jù)。所必要的數(shù)據(jù)量取決于如上文所描述的各種因素，且在 各種實施例中可包含各種量。N取決于數(shù)據(jù)持續(xù)時間及取樣率，且受到用于步數(shù)分析的存儲 器預算的限制。過程620前進到執(zhí)行頻譜分析。見框624。在一些實施例中，頻譜分析通 過傅立葉變換（例如，F(xiàn)FT)進行以展示各種頻率的功率。頻域上的任何峰值指示在運動數(shù) 據(jù)中存在周期性。舉例而言，2Hz下的峰值指示120次/分鐘的周期性移動。過程620接 著通過檢查頻譜峰值是否對應于走路而繼續(xù)。見框626?？赏ㄟ^應用一或多個濾波器或分 類器來執(zhí)行此操作。如果分析確定頻譜峰值不對應于走路，則所述過程返回到框622以獲 得N個新樣本。如果分析確定頻譜峰值實際上與走路有關，則所述過程將步數(shù)增大M，其中 M是從頻譜峰值的頻率及數(shù)據(jù)的持續(xù)時間確定。舉例來說，如果頻譜峰值以2Hz發(fā)生，且N 個樣本持續(xù)60秒，則M將為120個步數(shù)。在一些實施例中，還分析最大峰值的諧波以輔助 確定步數(shù)。
[0134] 圖6D展示根據(jù)一些實施例的可用以實施適用于操作624的頻譜分析的過程的細 節(jié)。所述過程通過應用持續(xù)時間周期N的漢寧窗而開始，其準備用于傅立葉變換的數(shù)據(jù)。見 框660。接著，在一些實施例中，所述過程執(zhí)行快速傅立葉變換。見框662?？焖俑盗⑷~變 換將時域信息轉(zhuǎn)換成頻域信息，從而展示各種頻率的功率。所述過程接著在頻域中應用峰 值檢測算法以確定在特定頻率處是否存在任何峰值。此處可將類似于上文所描述的那些算 法的峰值檢測算法應用到頻域數(shù)據(jù)。如果對于特定頻率檢測到一或多個峰值，則所述過程 推斷所述數(shù)據(jù)包含周期性分量，其用以計算步數(shù)。舉例來說，如果頻譜峰值以IHz發(fā)生，且 N個樣本持續(xù)30秒，則所述過程確定在提供所述數(shù)據(jù)的活動中發(fā)生了 30個步數(shù)。
[0135] 實例-攀巖活動類型模式
[0136] 在一些實施例中，NFC或例如藍牙、紫蜂及/或ANT+等其它短程無線通信用于攀巖 設定中。攀爬者使其手及腳接觸攀爬繩及/或攀爬壁特征以向上爬，包含界定路線（可用 于攀爬的預定義區(qū)域、路徑及/或攀爬繩組，且通常給出對應于其難度的等級）的初始攀爬 繩及最終攀爬繩。在一個實施例中，有源或無源具NFC功能的裝置或標簽安裝在包含但不 限于以下各者的地點上以與嵌入于用于運動攀爬路線的一或多個攀爬繩或鎖扣中、上或其 附近的有源或無源具NFC功能的芯片或裝置通信：用戶的手、手套、腕帶、腳、鞋子、其它身 體部位、可穿戴衣物、口袋、腰帶、腰帶環(huán)、束腰帶、襯衫袖子、襯衫領子、鞋子、鞋帶、帽子、胸 罩、領帶、襪子、內(nèi)衣、零錢袋、手套、其它衣物，配件，例如小錢袋、背包、腰包、護目鏡、泳帽、 眼鏡、太陽鏡、項鏈、吊墜、別針、發(fā)飾腕帶、手鐲、上臂帶、腳鐲、環(huán)、趾環(huán)及耳環(huán)。由攀爬者身 上及/或攀爬繩或壁上的裝置收集的信息在攀爬者身上及/或攀爬繩或攀爬壁上的裝置及 /或云端計算系統(tǒng)中處理以將數(shù)據(jù)提供給用戶及/或與用戶攀爬有關的攀巖館。
[0137] 在一個實施例中，此數(shù)據(jù)可用以幫助用戶跟蹤其已完成及/或嘗試哪些攀爬。所 述數(shù)據(jù)還可由攀爬者用以記得其使用了哪些攀爬繩及/或攀爬壁特征以及其使用攀爬繩 及/或攀爬壁特征的順序。此數(shù)據(jù)可與其它攀爬者共享以輔助其完成部分或整個攀爬路 線、競爭、贏得徽章及/或贏得其它虛擬獎賞。在一些情況下，攀爬者可僅從具有類似特性 (包含但不限于身高、體重、經(jīng)驗水平（例如攀爬年限）、強度、對身高及/或柔韌性的信心 或擔心）的攀爬者接收數(shù)據(jù)，以便在輔助其完成攀爬路線時改進數(shù)據(jù)的相關性。在一些情 況下，可實際上添加或從實際路線拿開任選攀爬繩以減小或增大路線的難度。在完成路線 之后，攀爬者可即刻能夠以虛擬方式在在線社交網(wǎng)絡上共享其成就。還可因為達到某攀爬 成就而獎勵虛擬徽章，例如完成或嘗試特定難度的攀爬或一定數(shù)目的攀爬。
[0138] 在另一實施例中，攀爬者可佩戴可例如使用例如加速度計等運動傳感器檢測自由 跌落的裝置。自由跌落檢測數(shù)據(jù)可以無線方式傳達到輔助裝置，例如智能電話、平板計算 機、膝上型計算機、桌上型計算機或服務器。在一個實施例中，自由跌落的檢測可致使自動 制動裝置阻止固持攀爬者的繩索進一步跌落?？沙俗詣訖C械跌落停止機構及/或手動操 作的跌落停止機構（例如挽粧裝置）以外或替代所述機構來使用此自動制動裝置。
[0139] 還可使用自由跌落數(shù)據(jù)確定何時需要解開繩索不再使用。包含但不限于自由跌落 事件的數(shù)目、自由跌落的持續(xù)時間、最大加速度、最大力（使用攀爬者的體重估計）及/或 繩索消耗的能量的度量可用于計算何時應解開繩索。此數(shù)據(jù)還可呈現(xiàn)給用戶。
[0140] 自由跌落數(shù)據(jù)還可用以確定攀爬者及/或保護者（belayer)何時在不安全地攀 爬。舉例來說，如果攀爬者跌落了某一量值（如通過本文已經(jīng)揭示的一或多個自由跌落度 量所確定），則可警示攀巖館工作人員。
[0141] 在另一實施例中，攀爬繩及或特征可能已嵌入有近端聽覺及/或視覺指示物?？?替代彩色或經(jīng)圖案化帶子（其常用以指示可在攀爬時使用哪一攀爬繩及/或特征）來使用 這些指示物。這些指示物還可展示用戶、一或多個其它用戶或具有本文已經(jīng)揭示的類似特 性的一或多個其它用戶在先前攀爬時使用了哪些攀爬繩及所述攀爬繩的順序。
[0142] 在另一實施例中，集成到攀爬繩及/或特征中的重量傳感器可確定在攀爬期間使 用了哪些攀爬繩及/或特征。還可通過與具有重量傳感器功能的攀爬繩通信的單獨裝置確 定攀爬繩及/或壁特征的順序。
[0143] 攀爬繩及/或壁特征還可用以確定由腳、手及/或其它身體部位使用了哪些攀爬 繩及/或壁特征。在一個實施例中，其還可確定哪一只手或腳（例如左或右）在哪一攀爬 繩上使用。
[0144] 在一個實施例中，攀爬繩或壁特征的視覺特性（例如，顏色、亮度、發(fā)光的LED的數(shù) 目）可響應于已被攀爬者使用而改變?？衫缤ㄟ^安裝在半透明攀爬繩及/或壁特征內(nèi)部 的RGB LED來實現(xiàn)此目的。視覺指示物還可位于攀爬繩或壁特征附近而非直接集成到其中。
[0145] 生物計量監(jiān)測裝置
[0146] 需要具有在不同測量條件下提供度量的準確分析同時維持總體分析速度及能量 效率的BMD。在一些實施例中，可通過采用以不同方式處理傳感器輸出數(shù)據(jù)的多個模式來 實現(xiàn)準確度、速度及效率。在一些實施例中，BMD可通過如上文所描述的自動觸發(fā)而切換模 式。
[0147] 在一些實施方案中，BMD可經(jīng)設計而使得其可插入到多個兼容殼體/外殼/固持 器（例如，可佩戴于個人前臂上的腕帶或可附接到個人的衣物的腰帶夾殼體）中且從其移 除。在一些實施例中，生物計量監(jiān)測系統(tǒng)還可包含以通信方式鏈接到生物計量監(jiān)測裝置的 其它裝置或組件。通信鏈接可涉及直接或間接連接，以及有線及無線連接。所述系統(tǒng)的組 件可經(jīng)由無線連接（例如藍牙）或有線連接（例如USB)而彼此通信。間接通信是指借助 于中繼數(shù)據(jù)的一或多個中間第三裝置在第一裝置與輔助裝置之間發(fā)射數(shù)據(jù)。
[0148] 圖7描繪實例便攜式生物計量監(jiān)測裝置（在本文中也簡稱為"生物計量監(jiān)測裝 置"）或可借以執(zhí)行本文所述的各種操作的其它裝置的一般化示意圖。便攜式生物計量監(jiān)測 裝置702可包含具有一或多個處理器的處理單元706、存儲器708、用戶接口 704、一或多個 生物計量傳感器710,及輸入/輸出712。處理單元706、存儲器708、用戶接口 704、一或多 個生物計量傳感器710及所述輸入/輸出接口 712可經(jīng)由通信路徑714以通信方式連接。 應理解，這些組件中的一些還可彼此間接地連接。在一些實施例中，圖7的組件可實施為以 通信方式鏈接到其它內(nèi)部組件的外部組件。舉例來說，在一個實施例中，存儲器708可實施 為例如與裝置以無線方式或經(jīng)由有線連接經(jīng)由I/O接口 712通信的計算機或智能電話等輔 助裝置上的存儲器。在另一實施例中，用戶接口可包含在裝置上的例如按鈕等一些組件以 及在經(jīng)由I/O接口 712以通信方式鏈接到裝置的輔助裝置上的組件，例如智能電話上的觸 摸屏。
[0149] 便攜式生物計量監(jiān)測裝置可從一或多個傳感器710及/或外部裝置（例如外部血 壓監(jiān)測器）收集一或多個類型的生物計量數(shù)據(jù)，例如關于人體的物理特性的數(shù)據(jù)（例如步 數(shù)、心跳、排汗水平，等）及/或與身體與環(huán)境的物理交互有關的數(shù)據(jù)（例如加速度計讀數(shù)、 陀螺儀讀數(shù)，等）。在一些實施例中，裝置將所收集的信息存儲在存儲器708中以供以后使 用，例如用于經(jīng)由I/O接口 712傳達到另一裝置（例如智能電話）或經(jīng)由例如因特網(wǎng)等廣 域網(wǎng)傳達到服務器。
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