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群體模型輔助下的個(gè)性化睡眠判定方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-12-10 01:23
  移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,智能手機(jī)變得越來越強(qiáng)大,能夠承載越來越多的功能。但是與此同時(shí),智能手機(jī)的功耗也在增加。而電池技術(shù)的發(fā)展相對(duì)緩慢,導(dǎo)致手機(jī)電池的供應(yīng)能力增長(zhǎng)緩慢,無(wú)法滿足手機(jī)能耗的需求,限制了手機(jī)的續(xù)航能力。因此,在電池技術(shù)無(wú)法取得快速突破的背景下,研究如何有效降低手機(jī)功耗具有重要意義。當(dāng)用戶在晚上睡覺時(shí),實(shí)際上并不使用手機(jī),但是仍然有許多不必要的進(jìn)程和模塊在手機(jī)的后臺(tái)運(yùn)行,會(huì)占用大量的傳輸能耗和計(jì)算能耗,如后臺(tái)應(yīng)用程序和GPS定位模塊等。如果手機(jī)終端可以準(zhǔn)確識(shí)別用戶是否處于睡眠狀態(tài),則當(dāng)用戶處于睡眠狀態(tài)時(shí),可以在后臺(tái)終止不必要的進(jìn)程或模塊,手機(jī)進(jìn)入低功耗模式,提升續(xù)航能力。用戶的行為和狀態(tài)可以由手機(jī)上豐富的傳感器數(shù)據(jù)和人機(jī)交互信息獲得,故可利用這些信息來推斷用戶是否處于睡眠狀態(tài)。在后臺(tái)終止進(jìn)程或模塊時(shí),需要考慮用戶使用體驗(yàn),不能有較多的誤殺操作,當(dāng)采用常用的指標(biāo)如精準(zhǔn)率和召回率時(shí),不能較好的避免預(yù)測(cè)結(jié)果頻繁跳變,而預(yù)測(cè)結(jié)果頻繁的跳變會(huì)帶來較多的誤殺,這會(huì)嚴(yán)重影響用戶的使用體驗(yàn),因此設(shè)計(jì)了喚醒率和覆蓋率為指標(biāo),喚醒率關(guān)注手機(jī)省電效率,覆蓋率關(guān)注用戶使用體驗(yàn),F(xiàn)有的睡眠預(yù)測(cè)主要集中在健康領(lǐng)... 

【文章來源】:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】:64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

群體模型輔助下的個(gè)性化睡眠判定方法研究


圖1-1主要研究?jī)?nèi)容框架??6??

示意圖,手機(jī),坐標(biāo)系,示意圖


?第二章相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)????設(shè)備周圍明日音程度???檢測(cè)物體與聽筒的距離,本文所??一維,cm?用的華為手機(jī)接近傳感器的返回?????值為0或5,即遠(yuǎn)狀態(tài)和近狀態(tài)??代表三個(gè)軸方向上的地磁場(chǎng)強(qiáng)??三維,度,根據(jù)地磁場(chǎng)在各個(gè)方向上的??磁力傳竭器??"?(微斯特拉)分量可以確定手機(jī)的擺放姿勢(shì),???可對(duì)其他傳感器做修正??表2.?1中部分傳感器的值為三維數(shù)據(jù),傳感器數(shù)據(jù)坐標(biāo)是根據(jù)與手機(jī)屏幕??的相對(duì)方向確定的,如圖2-1所示,x軸平行手機(jī)屏幕指向手機(jī)的右側(cè),少軸??平行手機(jī)屏幕指向手機(jī)的頂部,z軸垂直手機(jī)屏幕指向手機(jī)的正面。??夕??“?????圖2-1手機(jī)坐標(biāo)系示意圖??表2.?1中加速度傳感器和重力傳感器可獲得加速度等信息,陀螺儀傳感器??可獲得角速度信息,由于本文的目的是預(yù)測(cè)睡眠,主要根據(jù)手機(jī)的加速度判斷??用戶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),而不需要角速度信息,所以選取加速度傳感器和重力傳感器。??如表2.1中所述,加速度傳感器的值包括了重力,故加速度傳感器和重力傳感??器的差值為手機(jī)真正的加速度。環(huán)境光傳感器可提供環(huán)境明暗信息,但當(dāng)手機(jī)??處于口袋或背包時(shí),環(huán)境光傳感器的值并不代表真正的環(huán)境明暗狀態(tài),所以還??需要收集屏幕接近傳感器的信息。此外,環(huán)境嘈雜狀態(tài)也與睡眠有相關(guān)性,通??過麥克風(fēng)傳感器可獲得環(huán)境聲音大小,但出于隱私考慮,本文不收集麥克風(fēng)傳??感器信息。綜上所述,本文收集與睡眠相關(guān)的傳感器信息包括加速度傳感器、??重力傳感器、環(huán)境光傳感器和屏幕接近傳感器。??2.3數(shù)據(jù)采集方式??睡眠相關(guān)特征數(shù)據(jù)的獲取是睡眠預(yù)測(cè)的前提和基礎(chǔ),本文采用Android手??9??

界面圖,界面圖,屏幕,傳感器


可能習(xí)慣為手機(jī)充電,兩者都提供有關(guān)睡眠的信息。采集??的原始數(shù)據(jù)如表2.?2所示。??表2.2數(shù)據(jù)采集列表??#?傳感器數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)類型?m???1?加速度傳感器?浮點(diǎn)型?用于獲取運(yùn)動(dòng)狀態(tài)??2?重力傳感器?浮點(diǎn)型?用于獲取運(yùn)動(dòng)狀態(tài)??3?環(huán)境光傳感器?浮點(diǎn)型?獲取環(huán)境光??4?屏幕接近傳感器?浮點(diǎn)型?判斷手機(jī)是否處于口袋等??5?屏幕開關(guān)狀態(tài)?01型?屏幕是否喚醒??6?電池狀態(tài)?01型?用戶睡前可能有充電習(xí)慣??我們開發(fā)了數(shù)據(jù)采集APP,APP界面圖2-2所示,并與華為公司合作采集??Beta用戶數(shù)據(jù)。總共采集了?629個(gè)用戶38天的傳感器和人機(jī)交互數(shù)據(jù)。傳感??器數(shù)據(jù)每隔5秒采集一條,屏幕狀態(tài)和充電狀態(tài)每變化一次采集一條。??是否幵啟判斷參數(shù)迭代??START??END??ACC.X_y_Z:3.564?B.521?3.171??GRAVITy.?X..?V?Z:3?694?8?422?3?404??UGHT:183.000?.'??PROXHvliTY:?S.000??false??ScreenStatus:?1.000??BatieryStstus:!?000??SENOFILE??Please?Enter?File?Name??圖2-2?APP界面圖??10??


本文編號(hào):2907824

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