CN107530004A - 基于贴身状况、位置和/或取向的可穿戴式设备的自动检测和构造 - Google Patents

基于贴身状况、位置和/或取向的可穿戴式设备的自动检测和构造 Download PDF

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CN107530004A CN201680023185.5A CN201680023185A CN107530004A CN 107530004 A CN107530004 A CN 107530004A CN 201680023185 A CN201680023185 A CN 201680023185A CN 107530004 A CN107530004 A CN 107530004A
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Abstract

一种可穿戴在用户上的电子设备，其包括至少一个加速计。所述至少一个加速计基于由所述电子设备经历的加速度来产生加速度信息。所述电子设备还包括处理器以及至少一个相关的存储器，并且所述至少一个相关的存储器包括能够由所述处理器执行的计算机程序代码。由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备处理所述加速度信息，以从所述加速度信息提取特征。由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器进一步致使所述电子设备处理所述特征，以确定所述电子设备在所述用户上的位置。

Description

基于贴身状况、位置和/或取向的可穿戴式设备的自动检测和 构造
相关申请的交叉引用
本申请要求分别于2015年2月20日和2015年6月5日提交的名称为“AUTOMATEDDETECTION OF ON-BODY LOCATION OF A WEARABLE DEVICE(可穿戴式设备的贴身位置的自动检测)”的美国临时申请第62/118843号和名称为“AUTOMATED DETECTION OF ON-BODYSTATUS AND LOCATION OF A WEARABLE DEVICE(可穿戴式设备的贴身状况和位置的自动检测)”的美国临时申请第62/171414号的权益，因此将这两个美国临时申请的包括附图在内的全部内部以引用的方式并入本文中。
技术领域
本发明一般地涉及传感器。更具体地，本发明的各方面涉及可穿戴在诸如人体等身体上的传感器。
背景技术
集成电路(IC：integrated circuit)是信息时代的基石，也是当今信息技术产业的基础。集成电路(又名“芯片”或“微芯片”)是一组相互连接的诸如晶体管、电容器和电阻等电子部件，这些电子部件被蚀刻于或压印于诸如硅或锗等半导体材料上。集成电路可以采取各种各样的形式，作为一些非限制性示例，这些形式包括微处理器、放大器、闪存、专用集成电路(ASIC：application specific integrated circuit)、静态随机存取存储器(SRAM：static random access memory)、数字信号处理器(DSP：digital signalprocessor)、动态随机存取存储器(DRAM：dynamic random access memory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM：erasable programmable read only memory)和可编程逻辑电路。集成电路被用于无数产品中，这些产品包括计算机(例如，个人的笔记本电脑和平板电脑)、智能手机、平面电视、医疗器械、电信网络设备、飞机、船只以及汽车。
集成电路技术和微芯片制造业的进步导致了芯片尺寸的稳步小型化以及电路密度和电路性能的提高。半导体集成的规模已经发展到单个半导体芯片可以把数千万到十亿多个器件容纳在比一美分硬币更小的空间内的地步。此外，现代微芯片中的各条导线的宽度可以被制成得小至零点几纳米。半导体芯片的操作速度和整体性能(例如，时钟速度和信号网络开关速度)已经随着集成度的增加而相应地提高了。为了与芯片上电路(on-chipcircuit)开关频率和电路密度的增加保持同步前进，与几年前的封装相比，当前的半导体封装可以提供更高的引脚数量、更大的功耗、更多的保护和更高的速度。
集成电路的进步导致了其他领域内的有关进步。传感器就是这样的一个领域。集成电路的进步已经使得传感器在变得更加能够执行复杂操作的同时还变得更小和更高效。一般地，传感器和电路领域内的其他进步已经引出了可穿戴式电路，又名“可穿戴式设备”或“可穿戴式***”。在医学领域内，作为示例，可穿戴式设备已经带来了通过让患者佩戴用于监控特定特性的传感器来获取、分析和诊断患者的医疗问题的新方法。与医学领域有关地，为了监控身体活动和健身的目的，在体育和休闲娱乐领域内也已经创建了其他的可穿戴式设备。例如，用户可以戴上诸如可穿戴式跑步教练等可穿戴式设备，以测量某一活动(例如，跑步、行走等)期间内所行进的距离且测量该活动期间内该用户的运动的运动学特性。
然而，当前的可穿戴式设备依赖于用户来选择该设备是被接合至身体还是被从身体上摘除(例如，来判定贴身状况)，并且依赖于用户来选择该设备在身体上的位置和/或取向。当前的可穿戴式设备还依赖于用户来将这样的位置和/或取向信息输入到该设备和/或与对由可穿戴式设备提供的信息进行读取和处理有关的***(例如，与可穿戴式设备相关的移动设备)。这种贴身状况、位置和取向信息有助于上述设备(或***)恰当地配置自身的操作。或者说，当前的可穿戴式设备被限于获得与位置和/或取向没有依赖关系的通用度量值(generic metrics)。当前的可穿戴式设备的这些缺点给用户带来了负担和犯错的可能性(例如，错误地放置和/或定向该可穿戴式设备、或者错误地输入该可穿戴式设备的位置和/或取向等)。这些缺点阻碍了在使用可穿戴式设备时的无缝体验，并限制了功能。
发明内容
根据一些实施例，可穿戴在用户上的电子设备包括至少一个传感器(例如，加速计、皮肤温度传感器)。例如，所述电子设备可以包括至少一个加速计，所述至少一个加速计被配置成基于由所述电子设备经历的加速度来产生加速度信息。所述电子设备还包括处理器和至少一个相关的存储器，并且所述至少一个相关的存储器可以包括能够由所述处理器执行的计算机程序代码。由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：处理所述加速度信息，以从所述加速度信息提取特征。所述处理器特别是在无需用户输入的情况下能够使用所述特征来确定所述电子设备在用户上的位置。
在本概念的另一方面中，提供了一种方法，其目的是在无需用户输入的情况下根据传感器数据来确定可穿戴式设备在用户上的位置。所述方法包括基于由所述可穿戴式设备经历的环境条件(例如，加速度)来产生传感器信息(例如，加速度信息)。然后，对产生的所述加速度信息进行处理，以从所述加速度信息提取至少一个特征。然后，对所述至少一个特征进行处理，从而在没有用户输入的情况下确定所述可穿戴式设备(或传感器)在用户上的位置。
根据本概念的又一方面，公开了一种可穿戴在用户上的电子设备，所述电子设备包括至少一个加速计。所述至少一个加速计被配置成基于由所述电子设备经历的加速度来产生第一时间段内的加速度信息或针对一组传感器数据点的加速度信息。所述电子设备还包括处理器和至少一个相关的存储器，并且所述至少一个相关的存储器中的至少一者可以包括计算机程序代码。所述处理器可以根据所述计算机程序代码而被配置成控制所述电子设备并致使所述电子设备从所述加速度信息提取特征。所述特征用于表征所述第一时间段内的所述加速度信息。所述处理器还可以被配置成致使所述电子设备基于所述特征而将可穿戴式设备(或传感器)在用户上的位置确定为多个预定位置中的一者。此外，所述处理器可以通过所述计算机程序代码而被配置成致使所述电子设备进行如下操作：基于检测到的所述位置并且可选地基于与所述多个预定位置中的所述一者相关的至少一个特定位置度量值来配置所述电子设备的功能。
根据本概念的另外一方面，提供了一种方法，其目的是基于如下方式来配置所述可穿戴式设备：在没有来自用户的输入的情况下，该可穿戴式设备根据传感器信息来确定其在用户上的位置。所述方法可以包括：基于所述可穿戴式设备内所包含的至少一个加速计来确定第一时间段内(或针对一组传感器数据点)的加速度信息。然后，从所述加速度信息提取至少一个特征，所述至少一个特征用于表征所述第一时间段内的所述加速度信息。然后，基于所述至少一个特征而将所述可穿戴式设备的所述位置确定为多个预定位置中的一者。然后，基于所述位置并且可选地基于与所述多个预定位置中的所述一者相关的至少一个特定位置度量值来配置所述可穿戴式设备。
根据本概念的又另一方面，公开了一种可穿戴式电子设备。所述可穿戴式电子设备可以通过粘合剂而被粘附到身体，或可以通过带子或衣物而被定位成抵靠着身体。所述电子设备可以包括温度传感器，所述温度传感器被配置成测量与所述电子设备相关的温度信息。所述电子设备还包括处理器和至少一个相关的存储器。所述至少一个相关的存储器包括能够由所述处理器执行的计算机程序代码。所述处理器可以利用所述计算机程序代码而被配置成致使所述电子设备处理所述温度信息，从而确定温度、温度变化、温度变化率或它们的组合，且基于所述温度、所述温度变化、所述温度变化率或所述它们的组合来确定所述电子设备在用户上的贴身状况。
根据本概念的再另一方面，提供了一种方法，其目的是确定电子设备的状况。所述方法包括：基于用于形成所述电子设备的一部分的温度传感器来测量与所述电子设备相关的温度信息；处理所述温度信息，以确定温度、温度变化、温度变化率或它们的组合；并且至少部分地基于所述温度、所述温度变化、所述温度变化率或所述它们的组合，来确定所述电子设备的贴身状况。例如，所述电子设备的所述温度传感器可以被定位成抵靠着身体且可以用来确定身体的那个部分的温度(例如，皮肤温度)。
根据本概念的又另外一方面，提供了一种方法，其目的是配置可穿戴式设备。所述方法包括：基于由所述可穿戴式设备内的至少一个运动传感器经历的加速度来产生加速度信息。所述方法还包括：基于所述可穿戴式设备内的温度传感器来测量由所述可穿戴式设备经历的温度信息。所述方法还包括：基于所述加速度信息、所述温度信息、或所述加速度信息与所述温度信息的组合，来确定所述可穿戴式设备的贴身状况。所述方法还包括：至少部分地基于所述贴身状况来配置所述可穿戴式设备的功能。
根据本发明的附加方面，可穿戴在用户上的电子设备包括：至少一个加速计，其被配置成基于由所述电子设备经历的加速度来产生加速度信息；以及温度传感器，其配置成基于由所述电子设备经历的皮肤温度来产生温度信息。所述电子设备还包括处理器和存储器，所述存储器包括计算机程序代码。所述存储器和所述计算机程序代码被配置成：利用所述处理器来致使所述电子设备处理所述加速度信息和所述皮肤温度信息，以从所述加速度信息提取特征。所述存储器和所述计算机程序代码进一步被配置成：利用所述处理器来致使所述电子设备处理所述特征，以确定所述电子设备在用户上的位置。
根据另一个方面，公开了一种可穿戴在用户上的电子设备。所述电子设备包括至少两个电触点，所述至少两个电触点被配置成在用户的表面处检测电信号。特别地，所述电信号是心电图信号。所述电子设备还包括：加速计，所述加速计被配置成产生由所述至少两个电触点经历的加速度信息；处理器；以及至少一个相关的存储器。所述至少一个相关的存储器包括能够由所述处理器执行的计算机程序代码，所述计算机程序代码致使所述电子设备通过所述至少两个电触点来在用户的表面处获取所述电信号。能够由所述处理器执行的所述计算机程序代码进一步致使所述电子设备处理由所述加速计产生的所述加速度信息，以便确定所述至少两个电触点相对于所述用户的取向并且基于所述取向来确定所述电信号表示哪个肢体导联心电图信号(limb lead electrocardiogram signal)。
本发明的又一个方面包括可穿戴在用户的表面上的传感器***。所述传感器***包括至少三个位于所述用户的表面上的三个不同位置处的可穿戴式设备。各个所述可穿戴式设备包括一对电触点，所述一对电触点被配置成在所述用户的表面处检测电信号，所述电信号具体地是心电图信号。各个所述可穿戴式设备还包括加速计，所述加速计被配置成产生由所述可穿戴式设备经历的加速度信息。所述传感器***还包括处理器和至少一个相关的存储器。所述至少一个相关的存储器包括能够由所述处理器执行的计算机程序代码，所述计算机程序代码致使所述处理器让三对所述电触点获取电信号，各个所述电信号来自于所述用户的表面处的所述三个不同位置中的一个位置。能够由所述处理器执行的所述计算机程序代码进一步致使所述处理器处理由三个所述加速计产生的所述加速度信息，以确定所述三对电触点相对于所述用户的取向。能够由所述处理器执行的所述计算机程序代码进一步致使所述处理器基于所述三对电触点的所述取向来将肢体导联分配给所述电信号。
本发明的附加方面包括对心电图描记过程内的电信号进行分类的方法。所述方法包括：将可穿戴式设备接合到用户的表面。所述可穿戴式设备包括一对电触点，所述一对电触点被配置成在用户的表面处检测电信号。具体地，所述电信号是心电图信号。所述可穿戴式设备还包括加速计，所述加速计被配置成产生由所述一对电触点经历的加速度信息。所述方法还包括：利用所述一对电触点来在所述用户的表面处检测所述电信号。所述方法还包括：基于所述加速度信息来确定所述一对电触点相对于所述用户的取向；以及基于所述取向来确定所述电信号是否表示导联I心电图信号、导联II心电图信号或导联III心电图信号心电图信号。
上述概要并不旨在列出本发明的各实施例或各方面。相反，上述概要仅仅提供了本文所阐述的一些新颖方面和特征的范例。结合附图和随附的权利要求书，根据下列的用于实现本发明的代表性实施例和实施方式的详细说明，能够更清楚地理解本发明的上述特征和优势以及其他特征和优势。
附图说明
将根据示例性实施例的下列说明且参照附图来更好地理解本发明。
图1图示了根据本发明各方面的可穿戴式设备；
图2图示了根据本发明各方面的由可穿戴式设备检测到的温度信息相对于时间的曲线图；
图3图示了根据本发明各方面的可穿戴式设备在用户上的示例性位置；
图4图示了根据本发明各方面的用于基于加速度信息来确定可穿戴式设备在用户上的位置的一般流程图；
图5图示了根据本发明各方面的与加速度信息相关的示例性决策树；
图6图示了根据本发明各方面的与加速度信息相关的示例性主成分分析图；
图7图示了根据本发明各方面的用于基于加速度信息来确定可穿戴式设备上要激活的特定位置度量值的总体处理流程；
图8图示了根据本发明各方面的由可穿戴式设备检测到的加速度信息相对于时间的曲线图；
图9图示了根据本发明各方面的关于可穿戴式设备的贴身状况和位置的状态图；
图10A图示了根据本发明各方面的用于确定可穿戴式设备的贴身状况的过程的流程图；
图10B图示了根据本发明各方面的用于基于加速度信息来确定可穿戴式设备在用户上的位置的过程的流程图；
图10C图示了根据本发明各方面的用于基于可穿戴式设备在用户上的位置来配置可穿戴式设备的功能的过程的流程图；
图10D图示了根据本发明各方面的用于对可穿戴式设备的位置的确定进行验证的过程的流程图；
图11A示出了根据本发明各方面的用于检测人体上的导联肢体(lead limbs)的导联I的电极布置；
图11B示出了根据本发明各方面的用于检测人体上的导联肢体的导联II的电极布置；
图11C示出了根据本发明各方面的用于检测人体上的导联肢体的导联III的电极布置；
图12示出了根据本发明各方面的正常心电图描记(ECG：electrocardiography)追踪的要素；
图13示出了根据本发明各方面的被布置用于测量心电图描记信号的可穿戴式设备的示意图；
图14示出了根据本发明各方面的被布置在用户的胸部上以测量心电图描记信号的图13的可穿戴式设备；以及
图15示出了根据本发明各方面的由图13的可穿戴式设备测得的示例性ECG信号。
已经通过附图中的示例示出了一些代表性实施例，并将会在本文中详细说明这些代表性实施例，但是本发明还容易获得各种各样的修改和替代形式。应当理解的是，本发明不是旨在受限于所公开的特定形式。相反，本发明旨在覆盖落在如随附权利要求所限定的发明主旨和范围内的所有变型例、等同物和替代方案。
具体实施方式
本发明容易获得许多不同形式的实施例。在附图中示出了代表性实施例，并将在本文中详细说明这些代表性实施例，同时应当理解的是，本公开内容应该被视为本发明的原理的例证，且本公开内容并不旨在将本发明的广义方面限制为所示出的实施例。在这种程度上，不应该以暗示、推断或其他方式把例如在摘要、发明内容和具体实施方式这些部分中予以公开但未在权利要求中明确陈述的要素和限定单独或集体地并入到权利要求中。在该详细说明中，除非明确否认，否则：单数形式也可包括复数形式，反之亦然；且词语“包括”是指“包括但不限于”。此外，诸如“大约”、“几乎”、“大体上”和“近似”等近义词可以按照例如“在、在...附近、或几乎在”、“在…的3％-5％内”、“在可接受的制造公差内”、或上述的任何逻辑组合的理解而在本文中使用。
图1示出了根据本发明各方面的可穿戴式设备100的示例。可穿戴式设备100可以提供适形(conformal)感测能力，该适形感测能力可以提供与表面(例如，身体的皮肤或其他部位)的机械透明式紧密接触以提供生理信息的测量和/或分析。根据一些实施例，可穿戴式设备100可以感测、测量或以其他方式量化用户的安置有可穿戴式设备100的至少一个身体部分的运动。此外或可替代地，根据一些实施例，可穿戴式设备100可以感测、测量或以其他方式量化可穿戴式设备100的环境温度，该环境温度包括例如在可穿戴式设备100与用户的身体的接合位置处的皮肤温度和/或体温。此外或可替代地，根据一些实施例，可穿戴式设备100可以感测、测量或以其他方式量化身体(例如，人体或动物体)和/或体表的其他特性和/或参数，所述其他特性和/或参数例如包括：与心脏活动相关的电信号(例如，ECG)、与肌肉活动相关的电信号(例如，肌电图(EMG：electromyography))、与皮肤变化相关的电位和阻抗变化、脑部的电信号(例如，脑电图(EEG：electroencephalogram))、生物阻抗监控(例如，体重指数、应力表征和汗水量化)、以及光调制感测(例如，光电容积描记法(photoplethysmography)和脉搏波速度)等。
本文中所描述的可穿戴式设备100可以被形成为贴片。该贴片能够是可弯曲的和可伸缩的，并可以由设置在可弯曲的和/或可伸缩的基底之中或之上的适形电子器件和适形电极形成。可替代地，可穿戴式设备100可以是刚性的，但是可以以其他方式附着到用户。因此，可穿戴式设备100可以是如下的任何设备：其能够以诸如被接合到用户的皮肤等方式而被穿戴在用户上，以提供用户的生理信息的测量和/或分析。例如，可穿戴式设备可以利用粘合剂而被粘附到身体上、可以利用带状物或条状物而被固定在抵靠着身体的地方、或可以利用衣物而被固定在抵靠着身体的地方。
通常，图1的可穿戴式设备100可以包括处理器101和相关的记忆存储模块103。可穿戴式设备100还包括至少一个诸如加速计105和/或温度传感器113等传感器。可选地，可穿戴式设备100可以包括至少一个诸如收发器107等用于与其他设备通信的无线收发器。可穿戴式设备100还可以包括为可穿戴式设备100中的各部件提供电力的电源109。根据一些实施例，可穿戴式设备100可以被配置成从无线连接或电磁场(例如，感应线圈、NFC(近场通信)读取器设备、微波和光)汲取电力。
处理器101可以是被配置成基于计算机程序代码来控制可穿戴式设备100及其部件的控制器。因此，处理器101可以控制可穿戴式设备100以测量和量化表明温度、运动和/或其他生理数据的数据，并且/或者可以控制可穿戴式设备100以根据本文中所说明的原理来分析表明温度、运动和/或其他生理数据的这种数据。
记忆存储模块103可以被配置成保存所产生的传感器数据(例如，加速计105的信息、温度传感器113的信息、或诸如ECG、EMG等其他生理信息)、或者表示根据传感器数据而得到的加速度和/或温度和/或其他生理信息的信息。此外，根据一些实施例，记忆存储模块103可以被配置成存储有用于控制处理器101的计算机程序代码。在一些实施方式中，记忆存储模块103可以是易失性和/或非易失性存储器。例如，记忆存储模块103可包括闪存、静态存储器、固态存储器、可移除式存储卡或它们的任意组合。在某些示例中，记忆存储模块103可以从可穿戴式设备100移除。在一些实施方式中，记忆存储模块103可以相对于可穿戴式设备100而言是本地的，而在其他示例中，记忆存储模块103可以相对于可穿戴式设备100而言是远程的。例如，记忆存储模块103可以是诸如通过射频通信协议并且/或者可选地通过使用例如红外或非红外LED(发光二极管)等而与可穿戴式设备100进行有线或无线通信的智能手机的内部存储器，所述射频通信协议包括例如WiFi、ZigBee、和近场通信(NFC：near-field communication)。在这样的示例中，可选地，可穿戴式设备100可以经由在智能手机上执行的应用(例如，程序)而与智能手机通信。
在一些实施例中，所产生的包括温度信息、加速度信息和/或其他生理信息(例如，ECG、EMG等)在内的数据可以被存储在记忆存储模块103上以供稍后处理。因此，在一些实施例中，可穿戴式设备100可以包括至少两个记忆存储模块103，例如，一个易失性记忆存储模块103和一个非易失性记忆存储模块103。在其他示例中，记忆存储模块103可以存储有表明运动的信息(例如，加速度信息)、温度信息、生理数据信息，或者可以存储有根据本文中所说明的原理而对表明运动的信息、温度信息、生理数据信息所做的分析(例如，存储有历史加速度信息、历史温度信息、历史提取特征和/或历史位置)。记忆存储模块103还可以存储有关于何时从传感器接收该信息的时间和/或日期信息。
尽管被描述为根据计算机程序代码来配置处理器101，但是可穿戴式设备100的功能可以基于硬件、软件、固件或它们的组合来实现。例如，记忆存储模块103可以包括能够由处理器101取得且执行的计算机程序代码。处理器101执行用于实现稍后所述的功能的计算机程序代码：该功能关于确定可穿戴式设备100的贴身状况、确定可穿戴式设备100在用户上的位置、以及配置可穿戴式设备100的功能。可替代地，可穿戴式设备100的至少一个其他部件可以是硬连线的，以执行所述功能的一部分或全部。
电源109可以是任何类型的用于电子设备的电源，例如(但并不限于)至少一个电化学电池或蓄电池、至少一个电容器、至少一个光伏电池、至少一个压电元件或它们的组合。所述至少一个电化学电池或蓄电池可以是可再充电的或不可再充电的。在所述光伏电池的情况下，这些电池可以对至少一个电化学电池和/或蓄电池进行充电。根据一些实施例，电源109可以是如下的小型蓄电池或电容器：该蓄电池或电容器储存了足够的能量，以使得设备(例如，NFC感测设备)在耗尽能量之前能够上电(power up)且能够执行预定的程序序列。在本实施例中，当NFC读取器被放置在NFC感测设备附近时，NFC读取器的电磁场会在NFC感测设备的线圈中感应出充电电流，该充电电流就使得该设备能够上电且执行自身的计算机程序代码的一部分或全部。
如上所述，可穿戴式设备100还包括至少一个传感器，例如加速计105、温度传感器113和/或电触点115(例如，电触点或电极)。根据一些实施例，诸如加速计105和/或电触点115等至少一个传感器可以是与可穿戴式设备100分离的部件。即，可穿戴式设备100可以被连接(通过有线或无线的方式)到各传感器(例如，加速计105、温度传感器113、电触点115)。这使得可穿戴式设备100能够感测在远离可穿戴式设备100的至少一个位置处的信息。根据一些实施例，可穿戴式设备100除了包括至少一个远程传感器以外，还可以包括至少一个整体式传感器。
加速计105测量和/或产生表明可穿戴式设备100的运动和/或加速度的加速度信息，该加速度信息包括：表明穿戴着可穿戴式设备100的用户的信息和/或表明穿戴着可穿戴式设备100的用户的某些身体部分的信息。根据一个实施例，可穿戴式设备100内的加速计105包括3轴加速计，该3轴加速计基于由可穿戴式设备100经历的加速度来产生针对于该加速计的x轴、y轴和z轴的加速度信息。可替代地，可穿戴式设备100可以包括三个独立的加速计(为了方便说明而未图示)，各加速计产生针对于可穿戴式设备100的诸如x轴、y轴或z轴等单个轴的加速度信息。可替代地，可穿戴式设备100可以包括惯性测量单元(IMU：inertial measurement unit)，该惯性测量单元通过使用至少一个加速计、陀螺仪和磁力计的组合来测量速度、取向和加速度。因此，尽管在本文中通常被称为加速计105，但是加速计105可以是任何的运动感测元件或能够提供加速度信息的元件的组合。
根据一些实施例，加速计105包括是重力(Gs)的±4倍的检测范围。然而，该范围可以变化，诸如为±10Gs或±2Gs等。此外，加速计105可以具有50赫兹(Hz)的采样率，以使得加速计105每秒可以产生150个点的加速度信息，或在各轴内产生50个点。但是，采样率可以变化，诸如为20Hz到100Hz等。
根据一些实施例，可穿戴式设备100的诸如加速计105等至少一个传感器可以包括内置温度传感器，例如，位于加速计105内的温度传感器111。例如，位于加速计105内的温度传感器111可以用来在宽的温度范围内校准加速计105且可以用来测量与加速计105接合的身体区域的温度。也可以使用其他设备部件所包含的其他温度传感器。除了加速计105和温度传感器111以外，可穿戴式设备100的其他子部件或元件可以包括位于可穿戴式设备100内的被设计成测量运动或取向的至少一个微机电***(MEMS：microelectromechanicalsystem)部件(例如，角速率陀螺仪等)。可替代地或此外，可穿戴式设备100可以包括诸如温度传感器113等可以被布置在与可穿戴式设备100不同的位置中的分立温度传感器。如下文更详细的讨论，可穿戴式设备100可以根据各种方法和过程而使用由温度传感器111和/或温度传感器113检测到的温度信息。为了方便，下文将参照温度传感器111。然而，这种参照不限于仅适用于温度传感器111，而是适用于可穿戴式设备100内的或与可穿戴式设备100连接的任何至少一个温度传感器。
电触点115是由导电材料(例如，铜、银、金、铝等)形成的，且电触点115可以提供可穿戴式设备100与皮肤106a或传感器节点104之间的接口以及传感器节点104与用户的皮肤之间的空气间隙，以用于从皮肤接收电信号(例如，ECG、EMG等)。电触点115可以包括至少一个电触点115，例如，两个电触点115。在两个电触点115的情况下，一个触点可以在电气上被配置为正触点，且另一个触点可以在电气上被配置为负触点。然而，在某些方面，可能存在着至少三个电触点，例如，四个电触点115(例如，两个正的电触点和两个负的电触点)、六个电触点115等。
在不脱离本发明的主旨和范围的情况下，可穿戴式设备100除了包括上述部件以外，还可以包括至少一个附加部件。这种部件可以包括显示器(例如，至少一个发光二极管(LED：light-emitting diode)；液晶显示器(LCD：liquid crystal display)；有机发光二极管(OLED：organic light-emitting diode))；扬声器；麦克风；振动电机；气压计；光传感器；光电传感器；或用于感测、测量或以其他方式量化身体的参数和/或特性的任何其他传感器。在本发明的其他实施例中，可穿戴式设备100可以包括用于执行至少一个附加传感器模态的部件，该至少一个附加传感器模态例如但不限于是：水合水平测量(hydrationlevel measurement)、电导测量和/或压力测量。例如，除了能够执行加速计105和温度传感器111的传感器测量之外，可穿戴式设备100还可以被配置成能够执行这些不同类型的传感器测量的任意组合，或可穿戴式设备100还可以包括用于执行这些不同类型的传感器测量的任意组合的至少一个部件。
重新参照温度传感器111，根据一些实施例，温度传感器111的主要目的是用于校准加速计105。因此，温度传感器111不依赖于与对象的直接接触来检测温度。举例而言，当温度传感器111被接合至用户以确定皮肤温度时，温度传感器111不要求与用户的皮肤直接接触。例如，在温度传感器111与皮肤之间没有直接接触的情况下，皮肤温度可以影响由可穿戴式设备100产生的温度信息。因此，温度传感器111可以被完全封装，因此温度传感器111可以防水以获得更大的耐久性。可以选择封装材料的热导率，以控制温度传感器111在没有直接接触的情况下检测温度的能力。
由温度传感器111产生的温度信息可以被可穿戴式设备100使用，以确定可穿戴式设备100的贴身状况。贴身状况的检测使可穿戴式设备100能够自动地确定该设备何时被接合至用户或没有被接合至用户。如下文更详细的讨论，可以基于检测到的贴身状况来选择或改变可穿戴式设备100的功能(例如，要被执行的计算机程序和/或要被激活的部件)。
基于当将可穿戴式设备100接合至身体时所检测到的温度信息与未将可穿戴式设备100接合至身体时所检测到的温度信息之间存在的关系，可穿戴式设备100可以使用来自温度传感器111的温度信息。更具体地，可穿戴式设备100可以使用环境空气温度与用户的皮肤温度之间的差异来确定贴身状况。
当将可穿戴式设备100接合至身体时，所测量的温度主要受接合位置处的皮肤温度的影响。相反，当未将可穿戴式设备100接合至身体时，所测量的温度主要受环境空气温度的影响。即，通常，当接合至用户的身体时，由用户的身体产生的热量将会把所测量的温度升高到大于环境空气温度。对于大部分的环境空气温度而言，接合位置处的皮肤温度大于环境空气温度。因此，在由温度传感器111产生的温度信息的变化中可以反映出可穿戴式设备100是离体还是贴身。
温度信息可以用来确定可穿戴式设备100的贴身状况。温度信息可以是原始温度信息(例如，未标定温度信息)或归一化温度信息(例如，标定温度信息)。这种归一化可以包括：使原始温度信息与诸如摄氏度、华氏度等特定的温标(temperature scale)相关。此外，由温度传感器111检测到的温度信息可以包括温度(原始温度或归一化温度)、温度变化和/或温度变化率。取决于温度、温度变化和温度变化率中的至少一者，可穿戴式设备100可以通过例如将温度、温度变化或温度变化率与环境温度值或预定值(例如，来自查找表或决策树)进行比较来确定贴身状况。
作为示例且并非限制，在第一状态或第一时期内，可穿戴式设备100内的温度传感器111可以产生20℃的所检测到的归一化温度。随后，可穿戴式设备100可以产生31℃的所检测到的归一化温度。归一化温度可以用来确定可穿戴式设备100的贴身状况。根据一些实施例，温度(例如，31℃)仅表示可穿戴式设备100的贴身状况。至少一个特定温度值(例如，标定温度值或未标定温度值)可以与诸如贴身或离体等贴身状况相关。因此，当达到特定温度值中的一者(或达到温度变化)时，可穿戴式设备100可以相应地确定贴身状况。可替代地或此外，至少一个阈值可以预先与贴身状况关联起来。因此，当满足阈值中的一者时，可穿戴式设备100可以相应地确定贴身状况。作为示例且并非限制，阈值可能是24℃，且使得高于24℃的温度与可穿戴式设备100处于身体上相关。
根据一些实施例，可穿戴式设备100可以包括例如能够基于可穿戴式设备100的重复使用来修改阈值的机器学习，以使得由一种感测模态(例如，基于加速计的位置)确定的贴身状况(和/或特定位置)可以被用来更新阈值或指示符，从而与另一种感测模态(例如，温度)一起使用。此外，根据一些实施例，特定个体相对于可穿戴式设备100的位置具有特定的热量指征或温度变化。因此，根据一些实施例，除了可以确定贴身状况以外，可穿戴式设备100还可以利用历史温度信息来确定穿戴着该可穿戴式设备100的用户的身份。关于可穿戴式设备100的穿戴者身份的确定还可以使用来自可穿戴式设备100的至少一个部件的信息。
根据一些实施例，温度变化(例如，20℃到31℃)表明可穿戴式设备100的贴身状况。可穿戴式设备100可以使用温度变化来排除基于例如环境温度的升高而产生的假贴身状况。举例而言，取决于某些位置和/或活动，环境空气温度对温度传感器111的影响可能会导致假贴身状况。因此，温度变化可以用来确定如下的贴身状况：在该贴身状况中，将较低温度用作例如环境空气温度(例如，未将可穿戴式设备100接合至身体)的指示符。从例如20℃到31℃的温度变化可以表明，可穿戴式设备100经历了从离体(例如，在20℃的环境空气环境中)到贴身的过程，且现在记录的温度为31℃(例如，体表温度)。
连同温度信息一起，温度传感器111或者可穿戴式设备100内的其他传感器或部件(例如，处理器101、收发器107等)可以测量时间或可以基于设定速率来产生信息(例如，每3秒测量1次)。测得的时间可以与温度信息相关联。时间与温度信息的这种关联可以用来确定可穿戴式设备100的贴身状态。例如，温度变化率(例如，在30秒的过程中从20℃到31C°)可以表明可穿戴式设备100的贴身状况。然而，例如，温度变化率(例如，在30分钟的过程中从20℃到31C°)可以表明可穿戴式设备100被放在阳光下或闷热的汽车中，并且这种信息可以与诸如加速计数据等其他传感器数据组合，以确认并未发生运动。既使用温度变化又使用发生该变化所需要的时间(为了获得速率)来获得变化率就可以进一步排除假贴身状况，例如，排除在一段时间内发生变化的可能会提供假贴身状况的环境空气温度。
图2图示了根据本概念某些方面的未标定温度信息(y轴)相对于时间(x轴)的曲线图。具体地，图2包括三个时间段：时间段201a、时间段201b和时间段201c。在时间段201a的期间内，可穿戴式设备100被接合至用户的身体。因此，未标定温度信息通常保持在500至600之间。在时间段201b的期间内，可穿戴式设备100没有被接合至身体。如该曲线图所示，未标定温度降低到350到400之间。在时间段201c的期间内，可穿戴式设备100被接合至身体。因此，未标定温度信息恢复到500到600之间。
根据一些实施例，处于500到600之间的未标定温度测量值表明了可穿戴式设备100处于身体上的贴身状况。此外，处于350到400之间的未标定温度测量值表明了可穿戴式设备100脱离身体的贴身状况。
根据一些实施例，如果可穿戴式设备100包括多个诸如分立温度传感器113和加速计105的温度传感器111等温度传感器，则可以组合来自所述多个温度传感器的信息，以提高温度信息的精度。举例而言，分立温度传感器和/或位于可穿戴式设备100的某个元件中的第一内部温度传感器可以用来确定基准温度，例如，用于确定环境空气温度。分立温度传感器和/或位于可穿戴式设备的某一元件中的第二内部温度传感器如果与第一内部温度传感器相比是邻近于用户身体的，则该分立温度传感器和/或第二内部温度传感器可以用来确定皮肤温度。例如，如果可穿戴式设备100被接合至身体，则可以在可穿戴式设备100的用于确定皮肤温度的一侧上安置一个温度传感器。可以在可穿戴式设备100的相反侧上安置第二个温度传感器。如果这两个温度传感器检测到相同或近似相同的温度，则该温度表明环境空气温度且可穿戴式设备100未被接合至用户的身体。然而，如果位于可穿戴式设备100的皮肤侧上的温度传感器检测到比位于该可穿戴式设备的环境空气侧上的温度传感器高的温度，则这一温度差异表明可穿戴式设备100是与用户的皮肤接合的。
根据一些实施例，未标定温度测量值从在500到600之间到在350与400之间的变化表明了可穿戴式设备100脱离身体的贴身状况(例如，离体状态)。此外，未标定温度测量值从在350到400之间到在500到600之间的变化表明了可穿戴式设备100位于身体上的贴身状况(例如，贴身状态)。
根据一些实施例，未标定温度测量值在短时间段内(例如，几分钟以下)从在500到600之间到在350与400之间的变化表明了离体状态。此外，未标定温度测量值在短时间段内(例如，几分钟以下)从在350到400之间到在500到600之间的变化表明了贴身状态。
如图2所示，响应于将可穿戴式设备100接合至用户的皮肤，由温度传感器111检测到的温度飙升到较高的值。当从用户的皮肤摘除了可穿戴式设备100时，则会发生完全相反的现象：温度传感器检测到温度突然下降。此外，如图2所示，温度的突然升高和下降不同于当可穿戴式设备100被接合至用户皮肤或未被接合至用户皮肤时的温度值的调整。作为示例且并非限制，这种调整可能是由体温的自然变化或周围空气环境的变化引起的。
在具有能够基于温度来确定自身的贴身状况的能力的可穿戴式设备100的情况下，该可穿戴式设备100可以相应地改变自身的功能。基于表明可穿戴式设备100处于身体上(例如，贴身状态)的温度信息，可穿戴式设备100可以例如以与可穿戴式设备100的其他元件和功能有关的数据收集模式进行操作。基于表明可穿戴式设备100脱离身体(例如，离体状态)的温度信息，可穿戴式设备100可以以空闲模式进行操作或可以关闭。在一些实施例中，如果检测到表明可穿戴式设备100不在身体上的温度，则可以关闭除了温度传感器111以外的可穿戴式设备的所有功能，以节约资源(例如，电力)。然而，使用仍然工作的温度传感器111，可穿戴式设备100可以基于来自温度传感器111的表明可穿戴式设备100现在处于身体上的温度信息而从空闲或关闭模式中转变出来。此外，尽管主要被公开为打开或数据收集模式以及空闲或关闭模式，但是可穿戴式设备100的任何功能都可以基于贴身状况而被打开或关闭或进入空闲模式。
除了可以处理温度信息以检测贴身状况以外，可穿戴式设备100还可以处理温度信息以确定其在身体上的位置。即，体温相对于距体心(body’s core)的距离而变化。在体心的位置处或在体心附近的位置(诸如躯干等)处，体温是最大的。在诸如四肢等远离体心的位置处，体温是最小的。这种关系在体内和体外(例如，皮肤温度)都存在。基于这种关系，可穿戴式设备100可以基于所检测到的温度的大小的差别来确定其在身体上的位置。
根据一些实施例，可以基于由脱离身体的可穿戴式设备100检测到的温度与由位于身体上的可穿戴式设备100检测到的温度之间的相关性来确定可穿戴式设备100在身体上的位置。由脱离身体的可穿戴式设备100检测到的温度提供了例如环境空气温度的指示。以环境空气温度为基准，由位于身体上的可穿戴式设备100检测到的温度信息可以指示可穿戴式设备的位置。
图3图示了根据本概念某些方面的可穿戴式设备100在用户301上的各种可能位置。具体地，图3示出了在用户301各处上安置着的可穿戴式设备303a-303j(例如，多个可穿戴式设备100)。可穿戴式设备303a被安置在用户301的头部(例如，额头)上，且可以用来监控脑部的各种电特性。可穿戴式设备303b被安置在用户301的颈部上，且可以用来监控用户的心率。可穿戴式设备303c被安置在用户301的胸部上，且可以用来监控用户301的心脏活动。可穿戴式设备303d被安置在用户301的上臂上，且可以用来监控用户301的二头肌和/或三头肌的肌肉活动。可穿戴式设备303e被安置在用户301的下腹部上，且可以用来监控用户301的血流量和/或姿态。可穿戴式设备303f被安置在用户301的下臂上，且可以用来在诸如行走、跑步、游泳等活动过程中监控用户301的脉搏。可穿戴式设备303g被安置在用户301的手上，且可以用来监控血氧水平。可穿戴式设备303h被安置在用户301的大腿上，且可以用来监控大腿的肌肉活动。可穿戴式设备303i被安置在用户301的小腿上(例如，在脚踝处)，且可以用来监控用户301的脚的脚触地(foot strike)。可穿戴式设备303j被安置在用户301的脚上，且可以用来监控用户的脚触地。
鉴于可穿戴式设备100(例如，可穿戴式设备303a-303j)的各种可能位置，来自温度传感器111的温度信息可以被用来确定可穿戴式设备100在各种可能位置中的一者处的位置。表1列举了根据本概念某些方面的位于图3中所描述的那些位置中的一些位置处的可穿戴式设备100的示例性温度测量值。
表1
节段 20℃ 25℃ 30℃ 35℃
上臂 28 30.8 33.4 36.1
下臂 27.7 30.3 33.6 35.8
手 24 25.4 32.9 35.9
大腿 27.9 30.5 33.4 35.1
小腿 25.8 28.9 32.7 35.4
脚 21.7 27.1 34.8 35.6
头部/颈部 32.9 33.9 34.8 35.9
躯干 31.3 33 34.5 35.6
作为示例且并非限制，所述一些位置包括上臂(例如，可穿戴式设备303d)、下臂(例如，可穿戴式设备303f)、手(例如，可穿戴式设备303g)、大腿(例如，可穿戴式设备303h)、小腿(例如，可穿戴式设备303i)、脚(例如，可穿戴式设备303j)、头部或颈部(例如，可穿戴式设备303a或303b)以及躯干(例如，可穿戴式设备303e)。各种环境空气温度为例如20℃、25℃、30℃和35C°。
如表1所示，更靠近体心的身体节段与较高的温度测量值相关。例如，在环境空气温度为20℃时，躯干的温度要比手的温度大约高7度。基于各节段处的温度测量值的差异，来自可穿戴式设备100内的温度传感器111的温度信息使得可穿戴式设备100能够确定自身在身体(例如，用户301)上的位置。
在较低的环境温度下，各节段处的温度测量值之间的差异要比在较高的环境温度下更加明显。假如平均体心温度大约为37℃，当环境空气温度接近37℃的体心温度时，会更加难以区分可穿戴式设备100的位置。因此，根据一些实施例，仅基于温度来确定可穿戴式设备100的位置可能受限于环境空气温度小于阈值的条件。举例而言，且鉴于表1的温度测量值，阈值可以是30℃。如下文更详细的讨论，一旦确定了可穿戴式设备100的位置，就可以相应地配置可穿戴式设备100的功能。
可穿戴式设备100可以使用固定时间间隔上的数据或固定数量的样本来确定该设备的位置。具体地，可穿戴式设备100可以选择一组的至少一个时域和/或频域特征。关于温度信息的示例性特征包括例如各时间间隔内的温度信号的平均值、最大值、最小值、范围、标准偏差、偏度、峰度和功率。这些特征的基准值可以在若干特性活动的期间内从在不同的身***置处测量的温度值的训练数据集中被提取，所述若干特性活动是针对若干对象而在一系列环境温度内完成的。具体地，一些特征高于某些阈值的变化可以用来表征状态转换(即，在身体上、脱离身体和在充电器上这三者之间进行转换)，并且各个状态转换之后的该设备的位置可以被识别为使得用于表征当前样本与特征空间中的各位置的基准之间的距离的归一化欧式距离度量(normalized Euclidian normalized Euclidian distancemeasure)最小化的位置。虽然这个实施例采用了用于对设备的位置进行分类的k-means(或k-medians)方法，但是可以使用本文中所列举的任何建模技术来进行分类。
重新参照加速计105，可以对由加速计105产生的加速度信息进行处理，以独立于或结合基于温度信息对位置的确定来确定可穿戴式设备100在用户的身体上的位置。根据一些实施例，可穿戴式设备100(例如，处理器101)处理加速度信息，以从加速度信息提取特征。由加速计105产生的加速度信息可以连续地、周期性地和/或根据可穿戴式设备100的需求被处理。可以在预定的时间段内或者针对预定数量数据点或一组数据点收集加速度信息。具体地，可穿戴式设备100提取一组至少一个时域和/或频域特征。关于加速度信息的示例性特征包括加速度信号范围、最小加速度值、最大加速度值、平均加速度值、均方根(RMS：root mean square)加速度值、信号熵、线路长度、平均交比(mean cross ratio)、范围比、主频率、频谱中的主频率功率与功率总和的比值、以及谱熵。从加速度信息提取的特定特征可以提供关于可穿戴式设备和用户所经历的加速度的特定细节或特征信息。
根据一些实施例，特征可以基于加速度信息的主频率和主频率的能量。可替代地或此外，一个特征可以基于频率范围和/或多个主频率(例如，排名前五的主频率)。另一个特征可以基于加速度信息的标度，例如，最大加速度与最小加速度和/或相反幅度的加速度之间的差异。另一个特征可以基于加速度信息的范围(例如，在加速度信息的整个频谱上)，或者可以基于整个频谱的子集(例如，±2Gs，其中整个加速度频谱在±4Gs之间产生)。另一个特征可以基于加速度信息的熵，例如，加速度信息是平滑的还是有噪声的。另一个特征可以是线路长度，线路长度是基于通过使整流后的加速度信号积分而在正负方向上产生的总移动量。另一个特征可以是平均交比，平均交比是基于通过获取高于或低于平均值所花费的时间的比率而在固定的持续时间内测量身体节段的取向变化的频率。另一个特征可以是范围比，范围比是基于通过获取沿着各个轴的范围的比率来测量在正交方向(例如，X和Y)上的相对运动。
根据一些实施例，可以使用附加特征来确定可穿戴式设备100的位置，并且这些附加特征可以独立于所产生的加速度信息。例如，可以由可穿戴式设备100检测到的其他生理和/或生物特征参数可以用来确定可穿戴式设备100的位置。这种生理和/或生物特征参数可以包括心率、血压、ECG信号、EMG信号、EEG信号等。关于例如心率、血压和/或ECG信号，特征可以是能够检测或不检测这些参数或表明这些参数的信号的强度的能力。因此，尽管本发明主要侧重于加速度信息和温度信息，但是由可穿戴式设备100的其他部件产生的其他生理和/或生物特征参数可以结合或独立于加速度信息和/或温度信息而被使用，以确定可穿戴式设备100在用户上的位置。
根据本文中所公开的本概念，可穿戴式设备303a-303j可以被放置在用户301上，且如下文详细的讨论，可穿戴式设备303a-303j可以根据独立于能够手动设定位置的用户301或其他用户(例如，临床医生、技术员、医生等)的可穿戴式设备303a-303j的特定位置而自动地被配置。然后，如下文详细的讨论，可穿戴式设备303a-303j可以基于特定位置度量值和/或通过激活特定位置部件来处理这个位置所特定的生理信息。
图4图示了根据本发明概念的用于基于加速度信息来确定可穿戴式设备100在用户上的位置的一般流程图。在步骤401之前，将可穿戴式设备100放置在用户上。可穿戴式设备100可以被直接地粘附到用户上，例如，通过使用例如粘合剂、带子或作为衣物的一部分而被直接地粘附到用户的皮肤。根据一些实施例，如上所述，可穿戴式设备100可以基于对由温度传感器111(或该设备的任何其他温度传感器)产生的温度信息进行处理来自动地确定可穿戴式设备100是何时被接合至用户的身体的。
在步骤401中，由可穿戴式设备100(例如，加速计105)产生加速度信息/数据。加速度信息可以被视为原始加速度信息或数据(例如，直接从加速计105接收到的数据)。如上所述，这种信息可以由如下的***或设备产生：该***或设备包括可以产生关于x轴、y轴和z轴的3轴加速度信息的能力。
在步骤403中，可穿戴式设备100对原始加速度信息或数据进行预处理。预处理可以包括任何信号调节和/或处理，以准备用于特征提取的加速度信息。这种信号调节可以包括对加速度信息进行滤波以消除噪声和/或其他伪影、放大加速度信息以增大输入信号的分辨率和/或减少噪声、以及归一化。可选地，预处理还可以包括消除重力对加速度信息的影响。
举例而言，在步骤403中，首先可以通过运用截止频率为12Hz的低通滤波器来对原始加速度信息进行预处理，以消除高频噪声。在运用低通滤波器之后，可以根据常用的向量推导技术导出关于x轴/y轴、y轴/z轴、z轴/x轴和x轴/y轴/z轴的合成加速度向量。此外或可替代地，在不脱离本发明的主旨和范围的情况下，加速度信息可以受到除了上述所公开的预处理以外的附加预处理和/或替代上述所公开的预处理的预处理。
在预处理之后，在步骤405中，可以从预处理后的加速度信息提取特征。如上所述，所述特征可以例如在频率、能量和熵方面表征加速度信息。如上所述，所提取的特征的类型包括加速度信号范围、最小加速度值、最大加速度值、平均加速度值、均方根(RMS)值、信号熵、线路长度、平均交比和范围比等。
根据本发明的一些实施例，所述特征可以根据例如时域和频域特征而被分组(也称为特征集)地提取，使得可以使用多个特征来表征相同的加速度信息。例如，可以使用单个特征集内的至少36个特征来确定可穿戴式设备100的位置。然而，特征集内的用于从加速度信息确定位置的特征的数量可以从1个到大于36个，并且在一些实施例中，可以使用各个特征集的20个到30个特征。根据被提取为一组时域特征的特征集，可以在时间段T内(或一些数据点)收集加速度信息，并且特征集可以用来表征在时间段T内(或一些数据点)的加速度信息。举例而言，T可以是三秒，使得加速度信息表示加速计105在三秒内经历的加速度，因此，也表示可穿戴式设备100在三秒内经历的加速度。在加速度信息以50赫兹(Hz)的速率产生时，作为示例，可以针对三个轴中的各轴从150个数据点中的一些或全部数据点提取特征集。因此，特征集可以表征450个数据点的加速度信息。然而，在不脱离本发明的主旨和范围的情况下，T的值可以小于或大于3秒，例如，1秒、2秒、5秒等。而且，T的值对于所有特征可以是相同的，或T的值可以随着时间而改变以便例如评估较高或较低的活动水平或可调节的信号产生速率。因此，对于较高的信号速率(例如，为了更好地评估较高的活动率)，T可以增大或减小。
根据一个实施例，可以基于不重叠的时间段T来确定特征集。可替代地，可以基于重叠的时间段T来确定特征集。例如，可以在三秒的时期内确定特征集，并且随后的时期可以与针对于与该时期对应的加速度信息的时期重叠。重叠可以为例如50％，使得覆盖三秒时期的特征集与之前或之后的时期重叠1.5秒。
在步骤407中，对特征集进行处理，以确定可穿戴式设备100的位置。为了基于特征集来确定位置而被执行的处理可以有所改变，例如，可以基于决策树、最近邻和贝叶斯网络(nearest neighbor and Bayesian Networks)、支持向量机(support vector machine)、神经网络、高斯混合模型(GMM：Gaussian Mixture Model)、以及马尔可夫链(Markovchain)。根据一个实施例，可以根据决策树分析对特征集进行处理。举例而言，决策树可以是J48决策树或C4.5决策树。决策树包括节点和叶。在各个节点处，根据阈值机制，决策树基于单个特征的值而分支。例如，如果节点表示主频率值，则决策树可以包括从该节点延伸的两个分枝。一个分枝可以表示大于阈值的主频率，且另一个分枝可以表示小于或等于阈值的主频率。因此，取决于来自加速度信息的特征的主频率的值，可以选择一个或另一个分枝，或者沿着决策树遵循一个或另一个分枝。
决策树的结果是可穿戴式设备100的位置。树上最远的分枝表示可穿戴式设备100在身体上的可能的最终结果或位置。因此，在步骤409中，在根据决策树对特征集进行的处理结束时，可穿戴式设备100的位置就被确定。
图5示出了根据一个实施例的示例性决策树500。决策树500包括节点501a-501j和叶503a-503k，其中，节点表示关于特征的分析，从节点分支出去的叶表示分析的结果。举例而言，在节点501a处，对关于y轴/z轴的加速度信息的熵做出确定。如果该熵小于或等于阈值，则选择分枝505a，且可穿戴式设备100的位置的结果是叶503a，叶503a可以表示用户的胸部。如果该熵大于阈值，则选择分枝505b，且决策树500进入到节点501b。
在节点501b处，可以对沿着z轴/x轴的线路长度进行分析。如果该线路长度小于或等于阈值，则选择分枝505c，且决策树500进入到节点501c。如果该线路长度大于阈值，则选择分枝505d，且决策树进入到节点501e。
在节点501c处，可以再次对沿着z轴/x轴的线路长度进行分析。如果该线路长度小于或等于与先前阈值不同的另一个阈值，则选择分枝505e，且可穿戴式设备100的位置的结果是叶503b，叶503b可以表示手腕。如果该线路长度大于附加的线路长度阈值，则选择分枝505f，且决策树进入到节点501d。
在节点501d处，可以对沿着x轴/y轴的最小加速度进行分析。如果该最小加速度小于或等于阈值，则选择分枝505g，且可穿戴式设备100的位置的结果是叶503c，叶503c可以表示脚踝。如果该最小加速度大于阈值，则选择分枝505h，且可穿戴式设备100的位置的结果是叶503d，叶503d可以表示手腕。
谈到节点501e，在节点501e处，可以对沿着y轴/z轴的平均加速度进行分析。如果该平均加速度小于或等于阈值，则选择分枝505i，且决策树进入到节点501f。如果该平均加速度大于阈值，则选择分枝505j，且可穿戴式设备100的位置的结果是叶503e，叶503e可以表示手腕。
在节点501f处，可以对沿着z轴/x轴的熵进行分析。如果该熵小于或等于阈值，则选择分枝505k，且可穿戴式设备100的位置的结果是叶503f，叶503f可以表示手腕。如果该熵大于阈值，则选择分枝505l，且决策树进入到节点501g。
在节点501g处，可以对沿着y轴/z轴的线路长度进行分析。如果该线路长度小于或等于阈值，则选择分枝505m，且决策树进入到节点501h。如果该线路长度大于阈值，则选择分枝505n，且决策树进入到节点501i。
在节点501h处，可以对沿着z轴/x轴的平均交比进行分析。如果该平均交比小于或等于阈值，则选择分枝505o，且可穿戴式设备100的位置的结果是叶503g，叶503g可以表示手腕。如果该平均交比大于阈值，则选择分枝505p，且可穿戴式设备100的位置的结果是叶503h，叶503h可以表示脚踝。
回到501i处，可以对沿着x轴/y轴的最小加速度进行分析。如果该最小加速度小于或等于阈值，则选择分枝505q，且可穿戴式设备100的位置的结果是叶503i，叶503i可以表示脚踝。如果该最小加速度大于阈值，则选择分枝505r，且决策树进入到节点501j。
在节点501j处，可以对沿着z轴/x轴的平均加速度进行分析。如果该平均加速度小于或等于阈值，则选择分枝505s，且可穿戴式设备100的位置的结果是叶503j，叶503j可以表示手腕。如果该平均加速度大于阈值，则选择分枝505t，且可穿戴式设备100的位置的结果是叶503k，叶503k可以表示脚踝。
根据前述示例，根据决策树500对特征进行的处理可以基于关于特征的至少一个决策来产生可穿戴式设备100的位置。取决于所使用的特征和这些特征的值，至少一个决策被用来确定(或到达)位置。尽管相对于图5而讨论和图示的各个决策仅包括两个分枝，但是各个决策可以包括多个分枝且可以基于相对于特征的多个范围。
可以基于先前收集的可穿戴式设备100在用户或用户组上的不同位置的加速度信息来产生图5所示的决策树500。然后，根据上述技术对收集到的加速度信息进行处理，所述处理包括从数据中提取特征集、以及运用机器学习来确定来自加速度信息的哪些特征集适用于可穿戴式设备100在用户上的哪些位置。因此，可以基于预定位置和先前产生的根据上述方法处理的加速度信息(也称为先验知识)来训练决策树500。
尽管主要针对加速度信息进行了讨论，但是根据一些实施例，决策树500也可以基于温度信息或温度和加速度信息的组合。决策树的至少一个初始决策可以基于温度信息。举例而言，初始决策可以基于温度信息是否表明了可穿戴式设备100接近体心或远离体心。此外，至少一个决策可以在此信息上建立。因此，如果温度信息表明了可穿戴式设备100远离体心(例如，在手臂或腿上)，则加速计105可以通过确定是否不存在低频加速度信号(例如，与用于呼吸的胸部运动相关的低频加速度信号)而对此进行确认。在检测到呼吸的地方，该设备可以确定(例如，学***均温度。
图6图示了直观地表示出能够确定可穿戴式设备100的位置的特征集中的区别的示例性主成分分析图。如图所示，x轴可以表示第一主成分，且y轴可以表示第二主成分。图6所示的曲线图表示根据主成分分析而从加速度信息提取的特征空间的投影。即，组601a-601c内的点表示从例如可穿戴式设备100内的加速计105获取的、根据两个主成分而被转变为二维的加速度信息。主成分中的各者是一组特征的线性组合，且各个主成分的特征被选择以使采集的加速度信息的方差最大化。
如上所述，可以从加速度信息提取特征。然后，如所图示的示例性实施例所示，特征被转变为第一主成分和第二主成分中的一者。根据该转变，加速度信息适配于三组601a-601c中的一组中。根据先前确定的第一主成分与第二主成分之间的关系以及主成分与可穿戴式设备100在用户上的不同位置的关系，组601a-601c表示可穿戴式设备100在用户上的三个不同位置。
举例而言，组601a可以表示从安置在手腕上的可穿戴式设备100获取的、被转变为第一主成分和第二主成分的加速度信息。此外，组601b可以表示从安置在胸部上的可穿戴式设备100获取的、被转变为第一主成分和第二主成分的加速度信息。组601c可以表示从安置在脚踝上的可穿戴式设备100获取的、被转变为第一主成分和第二主成分的加速度信息。根据前述，且作为用于基于加速度信息来确定可穿戴式设备100的位置的方法的直观表示，因将加速度信息转变为第一主成分和第二主成分而产生的三组601a-601c中的一组内的后续数据点可以表明可穿戴式设备100在用户上的位置。
如上所述，根据一些实施例，由加速计105产生的加速度信息和由温度传感器111或温度传感器113产生的温度信息可以组合地使用，以确定贴身状况、可穿戴式设备100在用户上的位置、或前述两者。
用于确定贴身状况的基于温度的方法或用于确定贴身状况的基于加速度的方法可能会产生错误指示。举例而言，直接放在阳光下的可穿戴式设备100可能达到与身体301上的皮肤温度类似的较高温度。可替代地，被连接到电源以充电的可穿戴式设备100可能从充电过程中产生热量。因此，在这些条件下的较高温度可能导致给出可穿戴式设备100在身体上的错误指示。
类似地，可穿戴式设备100可以在用户的人体上，但没有被接合至用户的身体。例如，可穿戴式设备100可以在口袋中，或者在用户携带的容器中。尽管可穿戴式设备100没有被接合至用户的皮肤，但是可穿戴式设备100仍然可能体验出由加速计105测量的加速度，该加速计105摹拟了在被接合至用户的同时所经历的加速度。因此，加速度可能产生可穿戴式设备100在身体上的错误指示。
为了减少和/或消除关于贴身状态的错误指示，可穿戴式设备100可以将温度信息和加速度信息组合地使用。
图7示出了根据本概念某些方面的在与产生了如图2所示的温度信息相同的时间段内由加速计105产生的加速度信息。更具体地，图7是活动计数(y轴)相对于时间(x轴)的曲线图。图7包括三个时间段：时间段701a、时间段701b和时间段701c。时间段701a、701b和701c分别对应于图2中的时间段201a、201b和201c。
在时间段701a和701c内，如活动计数所示，可穿戴式设备100经历了加速度。活动计数是在不同的时间段内由加速计105测量的加速度变化的代表。因此，如果活动计数高，则可穿戴式设备100经历了大的加速度变化。如果活动计数低，则可穿戴式设备100经历了小的加速度变化或完全没有加速度(例如，静止的)。在时间段701b内，可穿戴式设备100经历了很小的加速度或没有加速度。因此，可穿戴式设备100在时间段701a和701c内经历的加速度与图2中的表明可穿戴式设备100被接合至用户的时间段201a和201c的温度信息一致。此外，可穿戴式设备100在时间段701b内经历的没有加速度与图2中的表明可穿戴式设备100没有被接合至用户的时间段201b的温度信息一致。
基于图2和图7的比较，温度信息和加速度信息可以用来区分贴身状况的各状态。作为示例且并非限制，如果不是图2和图7中的信息，而是时间段701b包括表明可穿戴式设备100正在移动的加速度信息，但时间段201b仍然基于温度信息而指示可穿戴式设备100没有被接合至用户，则可穿戴式设备100可以确定其没有被接合至用户。这种确定仅基于加速度信息是不可能做到的。类似地，如果时间段201b包括表明可穿戴式设备100被接合至用户的温度信息，但时间段701b表明可穿戴式设备100没有经历加速度，则可穿戴式设备100可以确定其没有被接合至用户。这种确定仅基于温度信息是不可能做到的。
因此，可穿戴式设备100可以处理温度信息和加速度信息，以确定自身的贴身状况。除了可以使用加速度信息和温度信息以外，可穿戴式设备100还可以使用由可穿戴式设备100的至少一个部件产生的其他信息来确定和/或验证自身的贴身状况。作为示例且并非限制，电源109的电压测量可以通过指示可穿戴式设备100被连接到充电器来区分不同的状态。因此，例如，如果充电过程提高了温度传感器111的温度，则电源109的电压测量可以用来区分贴身状况，而不用管某些温度信息。即，如果电源109的电压增大，则可穿戴式设备100位于充电器上，并且如果电源109的电压没有增大，则可穿戴式设备100没有位于充电器上。
如上所述，皮肤温度与环境空气温度之间的差异可以区分可穿戴式设备100的贴身状况(例如，贴身状态和离体状态)的情况下，各身体节段之间的皮肤温度的差异也可以用来确定在身体上的位置。因此，假设环境空气温度与皮肤温度之间存在足够的差异，温度信息就可以单独地指示可穿戴式设备100的位置。然而，随着环境空气温度增大(例如，如上面的表1所示)，各身体节段之间的温差的差异减小。该减小可能导致无法仅基于温度信息来确定可穿戴式设备100的位置。
因此，温度信息和加速度信息可以一起用于确定可穿戴式设备100的位置。根据一些实施例，可以处理温度信息，以确定可穿戴式设备100的一般位置，例如，是被安置在肢体上或是被安置在体心上。然后，以一般位置为起点，可以使用加速度信息来确定更具体的位置。因此，基于上述的决策树，至少一个决策可以最初基于例如通过确定一般位置而对温度信息进行的处理。一旦确定了可穿戴式设备100的一般位置，就可以根据决策树分析来处理加速度信息，其中，针对加速度信息的决策树分析的起点基于从温度信息确定的一般位置。尽管所讨论的是为针对位置的加速度信息分析的起点提供一般位置，但是可以根据针对决策树分析的其他方法(例如，在决策树内的节点处的至少一个确定)而使用温度信息。
可替代地，可以处理温度信息，以便在例如基于温度变化的相对于环境空气温度的绝对温度、或相对于温度变化率的绝对温度的基础上来确定可穿戴式设备100在用户上的具***置。然后，可穿戴式设备100可以基于加速度信息来验证由温度信息确定的位置。
图8是根据本概念各方面的可穿戴式设备100的不同的贴身状况和位置以及基于加速度信息和温度信息来识别状况之间的转换的状态图。如图所示，可穿戴式设备100可以处于关于贴身状况的两种截然不同的状态中的一种状态：处于离体状态801a(例如，没有被接合至用户的身体)或处于贴身状态801b(例如，被接合至用户的身体)。在确定了贴身状况时，然后，可穿戴式设备100的状况可以进一步被分解成截然不同的位置和/或状态。
参照图8，最初可以基于加速度信息和温度信息中的一者或两者来确定贴身状况，并且还可以基于诸如电源109的电压等由可穿戴式设备100的部件产生的附加信息来确定贴身状况。作为示例且并非限制，可穿戴式设备100可以基于加速度信息、温度信息、或温度信息和加速度信息的组合来确定贴身状况(例如，离体状态801a或贴身状态801b)。根据一些实施例，贴身状况也可以基于由可穿戴式设备100的部件产生的至少一个附加指示，诸如表明可穿戴式设备100处于离体状态801a的电源109的电荷变化等。在确定了可穿戴式设备100的贴身状况时，可穿戴式设备100随后可以取决于其贴身状况来确定其位置和/或状态。
可穿戴式设备100的功能可以根据贴身状况而改变。根据一些实施例，在可穿戴式设备100没有被接合至身体时(例如，离体状态801a)，可穿戴式设备100的用于提供用户的生理信息的测量和/或分析的功能可以关闭或进入较低电力或睡眠模式。可替代地，可穿戴式设备100可以完全关闭。关闭可穿戴式设备100或使其进入睡眠模式可以延长当可穿戴式设备100被接合至用户时的电池寿命。此外，根据一些实施例，当可穿戴式设备100没有被接合至身体时，可穿戴式设备100可以自动关闭算法。而且，可穿戴式设备100可以关闭至少一个部件。例如，当可穿戴式设备100没有被接合至用户且不能对用户的步数进行计数时，不需要运行步数计数器。此外，如果可穿戴式设备没有被接合至用户并且不能追踪用户的睡眠，则不需要运行睡眠追踪器。
根据一些实施例，当可穿戴式设备100应当处于贴身状态801b时，可穿戴式设备100却可能处于离体状态801a。在这种情况下，根据一些实施例，可穿戴式设备100可以提示用户将可穿戴式设备100接合至用户的身体。该提示可以来自于可穿戴式设备100自身或来自于其他设备(例如，与可穿戴式设备100通信的设备)。作为示例且并非限制，可穿戴式设备100可以提供音频、视觉和/或触觉提示，以提醒用户戴上可穿戴式设备100。可替代地，可穿戴式设备100可以提示在例如与可穿戴式设备100通信的智能设备(例如，智能手机、笔记本电脑等)上运行的应用，以提醒用户佩戴可穿戴式设备100或选择要使用的设备特征(例如，用于安装在脚踝上的设备的跑步教练、或用于被安置在躯干上的设备的姿态教练)。这种情况可以例如在如基于加速度信息和温度信息所确定的贴身状况的差异的基础上而被确定。例如，如果温度信息表明可穿戴式设备100没有被接合至用户，但是加速度信息表明可穿戴式设备100正经历加速度(例如，非静止)，则可穿戴式设备100可以提示用户将可穿戴式设备100佩戴到身体上。
类似地，当可穿戴式设备100应当处于离体状态801a时，可穿戴式设备100却可能处于贴身状态801b。在这种情况下，根据一些实施例，可穿戴式设备100可以提示用户将可穿戴式设备100从用户的身体上摘除。例如，可穿戴式设备100可以提示与可穿戴式设备100通信的智能手机的应用，以提醒用户摘除可穿戴式设备100。类似于上述情况，这种情况可以例如在如基于加速度信息和温度信息所确定的贴身状况的差异的基础上而被确定。例如，如果温度信息表明可穿戴式设备100被接合至用户，但是加速度信息表明可穿戴式设备100没有经历加速度(例如，静止的)，则可穿戴式设备100可以产生用于使用户从身体上摘除可穿戴式设备100的提示。例如当可穿戴式设备100没有被接合至用户时，可穿戴式设备100还可以提示用户将可穿戴式设备100放置在充电器中，以便对其进行充电。
当可穿戴式设备100确定了诸如从离体状态801a改变为贴身状态801b等贴身状况的变化时，可穿戴式设备100可以自动地将自身的操作状态从空闲状态(例如，没有感测和/或数据记录)改变为感测状态。作为示例，自动地将一般操作状态从空闲状态改变为非空闲状态的能力可以提高电池性能。
关于离体状态801a，可穿戴式设备100可以确定是否位于人身上的第一位置803a处(例如，在口袋、包、钱包等之中)(尽管没有被接合至身体)、位于非人身上的第二位置803b处(例如，静止地位于桌子、床头柜等之上)、或位于充电器上的第三位置803c处。作为示例且并非限制，可以基于表明可穿戴式设备100没有被接合至身体的温度信息和表明可穿戴式设备100正在移动的加速度信息来检测出人身上的第一位置803a。根据一些实施例，基于从加速度信息提取的至少一个特征，加速度信息可以进一步表明所述移动对应于可穿戴式设备100正处在由用户携带的包中、正处在用户的口袋中等。可以基于表明可穿戴式设备100没有被接合至身体的温度信息和表明可穿戴式设备100没有移动的加速度信息来检测出第二位置803b。可以基于表明可穿戴式设备100没有被接合至身体的温度信息、表明可穿戴式设备100没有移动的加速度信息、以及来自电源109的表明可穿戴式设备100位于充电器上的信息来检测出第三位置803c。然而，根据一些实施例，可以仅基于表明可穿戴式设备位于充电器上的电源109来检测出第三位置803c。
重新参照贴身状态801b，可穿戴式设备100在确定其处于贴身状态801b之后，随后可以确定其在用户的身体上的位置。图8中的示例性位置包括大腿805a、小腿805b、上臂805c、下臂805d和躯干805e。然而，可以确定诸如图3所示的那些位置中的任何至少一个位置以及其他位置等附加位置。如上关于图4至图6以及说明书的相应部分所述，可以仅基于加速度信息来确定位置。可替代地，如上所述，可以仅基于温度信息来确定位置。例如，取决于身体节段的温度与环境空气温度之间的差异，可以仅基于温度信息来确定可穿戴式设备100的位置。可替代地，可以基于加速度信息和温度信息的组合来确定位置。
在确定了可穿戴式设备100的贴身状态801b以及活动和/或状态时，可穿戴式设备100可以根据确定的位置而调节其功能。根据一些实施例，可穿戴式设备100可以取决于所确定的设备位置来自动地打开(ON)或关闭(OFF)特定算法。根据一些实施例，可穿戴式设备100可以使算法参数自动地调整以适应不同的身体接合位置。该调整可以提高算法输出的精度。根据一些实施例，可穿戴式设备100可以基于位置来自动地调节例如在与可穿戴式设备100通信的移动设备上运行的移动应用内的设备特征列表。例如，如果可穿戴式设备100被安置在躯干上，则可以调节设备特征列表以包括姿态教练。然而，如果可穿戴式设备100被安置在脚踝处，则列表将不包括姿态教练。相反，例如，设备特性列表可以包含跑步教练。
根据一些实施例，可穿戴式设备100可以自动地调节与使用可穿戴式设备100相关的用户体验。例如，可穿戴式设备100可以与在跟可穿戴式设备100通信的移动设备上运行的移动应用相连接，以改变包括校准等在内的用户需要经过的步骤且基于所确定的可穿戴式设备100的位置来提供可穿戴式设备100在身体上的位置的图片。例如，如果可穿戴式设备100被安置在脚踝处，则可穿戴式设备100将不会运行姿态算法，因此，用户不会被用于姿态教练的移动应用提示去校准可穿戴式设备100。通过另一个示例的方式，移动应用内的图片然后还可以描写安置在脚踝处的可穿戴式设备100的特征。
如图8中的箭头807a和807b所示，可穿戴式设备100监控加速度信息和/或温度信息，以确定可穿戴式设备100的贴身状况和/或位置或状态的变化。可穿戴式设备100可以连续地、周期性地或按需地监控温度信息和加速度信息。
作为示例且并非限制，根据对来自温度传感器111的温度信息的监控，可穿戴式设备100可以确定该可穿戴式设备100的贴身状况、活动和/或位置、或它们的组合的变化。可穿戴式设备100可以监控温度、温度变化和/或温度变化率。基于温度信息，可穿戴式设备100的位置和/或状态可以改变为另一个位置和/或状态，并且/或者可穿戴式设备100的贴身状况可以改变为图8的状态图内的另一不同状态。
类似地，作为示例且并非限制，根据对来自加速计105的加速度信息的监控，可穿戴式设备100可以确定该可穿戴式设备100的贴身状况、活动和/或位置、或它们的组合的变化。这种变化可以包括图8的状态图内的可穿戴式设备100的另一个位置和/或状态、不同的贴身状况、或它们的组合。此外，监控可以是加速度信息和温度信息的任意组合。当确定了可穿戴式设备100的贴身状况、位置和/或状态、或它们的组合的变化时，可穿戴式设备100可以基于新的贴身状况、位置和/或状态、或它们的组合来再次改变自身的功能和/或模式。
图9图示了根据本发明各方面的用于基于所确定的位置来确定可穿戴式设备100上要激活的特定位置度量值的整体处理流程。参照块901，产生和/或收集来自可穿戴式设备100的加速计105的具有3轴加速度信息的形式的传感器数据、来自温度传感器111的温度信息、或它们的组合。尽管没有在图9中示出，但是可穿戴式设备100可以在确定要激活的特定位置度量值之前，首先处理加速度信息和/或温度信息以确定其贴身状况。
通过处理加速度信息、温度信息或它们的组合，三个示例性位置903a-903c中的一者被确定为可穿戴式设备100的位置。这三个示例性位置903a-903c包括脚踝903a、胸部903b和手腕903c。然而，如上所述，所确定的位置可以是本文中所讨论的任意位置，且不限于参照图9所述的这三个位置。
基于作为三个示例性位置903a-903c中的一者的可穿戴式设备100的位置，可穿戴式设备100可以根据至少一个特定位置度量值905a-905f来自动地配置自身。举例而言，这种自动配置可以包括选择与针对至少一个特定位置度量值905a-905f的预定操作模式和/或分析相关的计算机程序代码或计算机程序代码的至少一个部分。
如图9所示，与脚踝903a相关的示例性度量值包括脚触地度量值905a和冲击度量值(impact metric)905b。根据可穿戴式设备100自动地确定其位于脚踝903a上，可以由例如处理器101选择和执行与基于脚触地度量值905a和冲击度量值905b来处理加速度信息相关的计算机程序代码，以便基于该位置自动地配置或重新配置可穿戴式设备100的功能。
与胸部903b相关的示例性度量值包括姿态度量值905c和垂直位移度量值905d。因此，根据可穿戴式设备100自动地确定其位于胸部903b上，可以由例如处理器101选择和执行与基于姿态度量值905c和垂直位移度量值905d来处理加速度信息相关的计算机程序代码，以便基于该位置自动地配置或重新配置可穿戴式设备100的功能。
手腕903c的示例性度量值包括摆臂度量值905e和中线交叉度量值(mid-linecrossing metric)905f。因此，根据可穿戴式设备100自动地确定其位于手腕903c上，可以由例如处理器101选择和执行与基于摆臂度量值905e和中线交叉度量值905f来处理加速度信息相关的计算机程序代码，以便基于该位置自动地配置或重新配置可穿戴式设备100的功能。因此，图9图示了可穿戴式设备100基于其在用户上的位置的确定而针对特定位置度量值自动地配置(或重新配置)自身的示例性一般流程。
尽管图9没有图示，但是除了可穿戴式设备100根据至少一个特定位置度量值905a-905f来自动地配置自身以外，基于所确定的位置来配置可穿戴式设备100还可以包括启用可穿戴式设备100的至少一个其他感测模态。举例而言，且如上所述，可穿戴式设备100可以包括用于执行至少一个附加传感器模态的至少一个附加部件，该至少一个附加传感器模态例如但不限于是：心率测量、电信号测量(例如，EKG、EMG、ECG)、水合水平测量、神经活动测量、电导测量和/或压力测量。这些附加部件的模式可以仅适用于可穿戴式设备100在用户上的某些位置。例如，EKG部件可以适用于用户的胸部的位置，而不适用于用户的脚踝或脚。
根据本发明的一些实施例，可穿戴式设备100可以基于所确定的可穿戴式设备100在用户上的位置来启用和/或禁用这些附加部件中的至少一者。附加部件可以被预定义为与用户的某些位置相关。在可穿戴式设备100确定了自身的特定位置时，可穿戴式设备100可以激活与该特定位置相关的附加部件。此外，可穿戴式设备100可以停用和/或不激活没有被预定义为与特定位置相关的其他附加部件。这种失活和/或不启用可以节省可穿戴式设备100的资源，例如电池寿命。
基于所确定的可穿戴式设备100的位置而被启用的附加部件可以产生附加生理和/或生物特征信息。根据本发明的一些实施例，可穿戴式设备100可以根据用于分析附加生理和/或生物特征信息的至少一个特定位置度量值来自动地配置自身。这种自动配置可以包括：选择与针对附加生理和/或生物特征信息的预定操作模式和/或分析以及特定于对该附加信息的处理的度量值相关的计算机程序代码或计算机程序代码的至少一个部分。举例而言，如果启用EMG部件以使其测量用户的手臂的肌肉活动，则也可以基于可穿戴式设备100确定其位于手臂上而由处理器101选择和执行与用于分析手臂位置所特定的肌肉活动的特定位置度量值相关的计算机程序代码。通过另一个示例的方式，当可穿戴式设备100被检测为布置在用户的胸部上时，如果启用ECG部件以使其测量心脏活动，则也可以基于可穿戴式设备100确定其位于胸部上而由处理器101选择和执行与用于分析心脏活动的特定位置度量值相关的计算机程序代码。因此，根据位置的自动确定，可穿戴式设备100可以通过例如启用和/或禁用可穿戴式设备100的附加部件来改变自身的操作模式。
根据上述的本概念，针对处理加速度信息来确定可穿戴式设备100在用户上的位置大体上是瞬时的且不依赖于历史信息。即，根据一些实施例，可穿戴式设备100不需要历史加速度信息来确定其在用户上的当前位置。根据产生的加速度信息来确定单个特征集，并且该单个特征集用于确定可穿戴式设备100的位置。如上所述，可以基于产生加速度信息的设定持续时间(例如，三秒)来确定这种特征集。根据该加速度信息，提取且处理特征集，以确定可穿戴式设备100在用户上的位置。可穿戴式设备100不需要涉及到在三秒的持续时间之前的历史信息来确定其在用户上的位置。
在正常使用的期间内，可穿戴式设备100的位置不会发生改变。例如，用户可以将可穿戴式设备100附着到他们的脚踝上或者可以穿上包括集成式可穿戴式设备100的袜子，然后进行几个小时的诸如跑步、行走等活动。在此期间内，可穿戴式设备100的位置不会发生改变。然而，有可能产生错误信息或用户的活动有可能短暂地发生改变，这使得可穿戴式设备100可能基于单个特征集而提供了对位置的错误确定。虽然不需要利用历史信息，但是这种历史信息可以防止上述的对位置的错误确定。
根据一个实施例，历史信息可以用来例如通过验证对于位置的确定而根据对于位置的确定的改变来消除错误信息。即，历史加速度信息和/或历史特征集可以与当前加速度信息和/或当前特征集结合地使用，以用于对位置的确定进行验证。举例而言，可穿戴式设备100可以存储最后L个特征集和/或最后M个位置确定，且可以使用该信息来确定或验证可穿戴式设备100的当前位置。作为非限制性示例，L和M可以是5，使得可穿戴式设备100能够在验证可穿戴式设备100在用户上的当前位置时使用最后5个特征集和/或最后5个位置确定。如果最后L个特征集表明可穿戴式设备100位于例如用户的脚踝上，而当前特征集表明可穿戴式设备100位于例如胸部上，则利用最后L个特征集可以防止可穿戴式设备100基于胸部位置错误地重新配置功能，直到随后的特征集表明和/或验证可穿戴式设备100的位置现在确实位于胸部上。可替代地，可以在重新配置可穿戴式设备100的功能之前使用附加的N个特征集和/或确定，其中，N可以是2以上，L可以等于或大于N。根据前述，可穿戴式设备100可以使用历史信息来帮助验证可穿戴式设备100在用户上的位置。
根据一些实施例，可穿戴式设备100可以替代地使用温度信息而不是历史加速度信息，以验证基于加速度信息的可穿戴式设备100的位置确定。因此，例如，如果加速度信息产生了不同的贴身状况和/或位置，则可穿戴式设备100可以处理温度信息，以验证不同的贴身状况、位置和/或状态、或它们的组合。
根据本发明的一些概念，用户可以验证可穿戴式设备的位置确定。在可穿戴式设备100如上所述地确定了位置时，可穿戴式设备100可以询问用户，以确认所确定的位置。这种询问和验证可以用来通过更新诸如决策树等技术而降低错误的可能性和/或提高位置检测技术的精度，以改善决策树的性能。可穿戴式设备100可以在初始确定时或在阈值数量的确定之后询问用户，以确认该位置确定。此外，根据一个实施例，可穿戴式设备100可以组合地使用历史信息与由用户给出的验证。作为示例且并非限制，如果位置的当前确定与历史信息不同，则可穿戴式设备100可以询问用户，以确认位置的当前确定是否正确。
上述的询问和确认可以根据可穿戴式设备100和用户的至少一个音频、视觉和/或触觉输入以及响应而被执行。因此，可穿戴式设备100的上述附加部件中的至少一者可以是允许可穿戴式设备100询问用户并从用户接收关于所确定的可穿戴式设备100的位置的应答的显示器、扬声器、麦克风等。
根据本发明的一些概念，可穿戴式设备100的位置确定可以连续地、周期性地和/或按需地发生。更具体地，诸如产生加速度信息、提取特征集、处理特征集、产生温度信息和处理温度信息、或它们的组合从而确定位置等与确定可穿戴式设备100的位置相关的任何至少一个步骤可以连续地、周期性地和/或按需地发生。
再次，考虑到在正常使用的期间内可穿戴式设备100的位置不会发生改变，所以可穿戴式设备100可以替代地或额外地使用历史信息来影响位置确定的时机，例如，停止产生加速度信息时、停止处理加速度信息时、停止测量温度信息时、停止处理温度信息时、或它们的组合，以节省电力。
根据一个实施例，可穿戴式设备100可以在设定的时间段内和/或针对所设定数量的特征集来确定其在用户上的位置。在达到该时间段的末尾或所设定数量的特征集时，可穿戴式设备100可以停用加速计105和/或停止处理加速度信息，以节省电力。在一个实施例中，所述时间段和/或所述数量的特征集可以在使用可穿戴式设备100的开始处，或者可以在使用可穿戴式设备100的设定时间之后。
根据一个实施例，在连续确定了相同位置的期间内，设定的时间段或所设定数量的特征集可以继续。在确定的位置不同于先前在设定的时间段和/或所设定数量的特征集内所确定的位置时，可以重置设定的时间段和/或所设定数量的特征集，以防止可穿戴式设备100在关闭该位置确定功能之前错误地配置功能。根据前述，当确定在用户上的位置的时候，可穿戴式设备100可以使用历史信息，以减少和/或保存电力。
用于确定可穿戴式设备100的位置的一个应用是将可穿戴式设备100配置成产生、输出和/或处理特定位置信息。更具体地，在确定可穿戴式设备100在用户上的位置时，可穿戴式设备100可以激活至少一个算法和/或至少一个部件，以处理和/或产生特定于所确定位置的用户的附加生理和/或生物特征信息。因此，可穿戴式设备100能够基于所确定的位置来修改其功能和/或操作。
利用加速计105已经产生的加速度信息，可穿戴式设备100可以激活至少一个算法，以根据至少一个特定位置度量值来处理加速度信息，从而确定特定于该位置的生理信息。使用温度传感器111已经产生的温度信息，可穿戴式设备100可以激活至少一个算法，以根据至少一个特定位置度量值来处理温度信息，从而确定特定于该位置的生理信息。此外，如上所述，根据本发明的本概念，可穿戴式设备100可以包括与心率测量、电活动信号测量、水合水平测量、神经活动测量、电导测量和/或压力测量相关的附加部件。这些附加部件可以产生用户的附加生理和/或生物特征信息。这种附加生理和/或生物特征信息也可以利用特定位置度量值来处理。
举例而言，在确定了可穿戴式设备100被安置在用户的胸部上时，可穿戴式设备100可以激活至少一个部件和/或处理信息，以确定关于用户的姿态、躯干旋转和垂直位移的生理信息。通过另一个示例的方式，在确定了可穿戴式设备100被安置在用户的腹部上时，可穿戴式设备100可以激活至少一个部件和/或处理信息，以确定关于用户的姿态和垂直位移而非躯干旋转的生理信息。通过另一个示例的方式，在确定了可穿戴式设备100被安置在用户的大腿或小腿上时，可穿戴式设备100可以激活至少一个部件和/或处理信息，以确定关于脚后跟/脚趾触地和脚接触的生理信息。特定于小腿(例如，可穿戴式设备100位于用户的脚踝上)而言，生理信息还可以包括脚后跟抬起/反冲(kickback)和脚离地间隙。特定于大腿而言，生理信息还可以包括臀部伸展。通过另一个示例的方式，在确定了可穿戴式设备100被安置在用户的手臂上时，可穿戴式设备100可以激活至少一个部件和/或处理信息，以确定关于摆臂、中线交叉和肘角的生理信息。这种信息可以用来分析例如用户的效率和/或疲劳。
尽管上面已经进行了说明，但是前述提供了可穿戴式设备100在确定其位置时的功能的非限制性示例。可以在不脱离本发明的主旨和范围的情况下实现附加功能，例如，在确定了可穿戴式设备100被安置在用户的胸部上时，激活EGG部件和温度传感器，以分别监控心脏活动和温度。
图10A是图示了根据本发明各方面的用于确定可穿戴式设备的贴身状况的过程1000的流程图。根据一个实施例，除了可穿戴式设备100内的至少一个诸如加速计105和/或温度传感器111等部件以外，与记忆存储模块103以及存储在记忆存储模块103上的计算机程序代码结合的处理器101可以一起执行图10A所示的过程1000。
在步骤1001中，可穿戴式设备100测量来自可穿戴式设备100内的温度传感器的温度信息。如上所述，该温度传感器可以是嵌入在可穿戴式设备100的某一部件内的温度传感器，例如，嵌入在加速计105内的温度传感器111。可替代地，该温度传感器可以是可穿戴式设备100的单独且分立的部件，例如，温度传感器113。
温度传感器测量与可穿戴式设备100相关的温度，该温度基于例如可穿戴式设备100周围的环境空气温度、当可穿戴式设备100被接合至用户的皮肤时的皮肤温度、或它们的组合。
在步骤1003中，在测量了温度信息时，可穿戴式设备100处理温度信息，以确定温度、温度变化、温度变化率或它们的组合。温度、温度变化和/或温度变化率可以被标定或不被标定。
在步骤1005中，可穿戴式设备100至少部分地基于温度、温度变化、温度变化率或它们的组合来确定其贴身状况。如上所述，单个温度可以用来表明可穿戴式设备100被接合至用户的皮肤。该温度可以高于阈值温度，这表明可穿戴式设备100被接合至用户。可替代地，温度变化可以用来表明可穿戴式设备被接合至用户的皮肤。温度变化可以基于初始温度(例如，环境空气温度)和当前温度(例如，受用户的皮肤影响的温度)，且温度变化可以用来表明可穿戴式设备100被接合至用户的身体。温度变化率可以基于初始温度(例如，环境空气温度)、当前温度(例如，受用户的皮肤影响的温度)以及初始温度与当前温度之间的时间段，并且温度变化率可以用来表明可穿戴式设备100被接合至用户的身体且表明该温度变化基于可穿戴式设备100与用户的接合而不是基于例如环境空气温度的变化。
根据一些实施例，可以仅使用温度信息来执行过程1000。然而，根据一些实施例，可穿戴式设备100可以根据上述方法(例如，图8)在除了使用温度信息之外还使用加速度信息，以确定可穿戴式设备100的贴身状况。因此，如上所述，可穿戴式设备100可以基于加速度信息和温度信息来确定贴身状况，以区分例如尽管在相同温度下但是可穿戴式设备100被放置在阳光下和可穿戴式设备100被接合至用户这两种情况。
根据图10A的过程1000内的上述步骤，可穿戴式设备100可以确定其是否被接合至用户的皮肤且可以相应地改变其功能。因此，根据所确定的贴身状况，流程1000可选地可以包括步骤1007。
在步骤1007中，可穿戴式设备100至少部分地基于贴身状况来改变其操作模式。例如，如果贴身状况表明可穿戴式设备100处于离体状态，则可穿戴式设备100可以被关闭或被改变为睡眠模式以节省电池寿命(如果可穿戴式设备100尚未处于这种模式)。可替代地，如果贴身状况表明可穿戴式设备100处于贴身状态，则可穿戴式设备100可以被打开、从睡眠模式被唤醒、激活附加部件、改变为特定模式(例如，心血管模式、锻炼模式等)(如果可穿戴式设备100尚未处于这种模式)。基于图10A的过程1000，用户可以佩戴或摘除可穿戴式设备100，并且可穿戴式设备100的操作模式可以相应地自动更新而无需用户介入。
图10B是图示了根据本发明各方面的用于确定可穿戴式设备100在用户上的位置的过程1010的流程图。根据一个实施例，除了可穿戴式设备100内的至少一个诸如加速计105等部件以外，与记忆存储模块103以及存储在记忆存储模块103上的计算机程序代码结合的处理器101可以一起执行图10B所示的过程1010。
在步骤1011中，基于由可穿戴式设备100(例如，与该可穿戴式设备连接的传感器)经历的加速度来产生加速度信息。加速度信息可以由加速计105产生，并且加速度信息可以连续地、周期性地和/或按需地被产生。如上所述，加速度信息可以例如沿着x轴、y轴和z轴。
在步骤1013中，处理加速度信息，以从加速度信息提取特征。这些特征表征着加速度信息，并且可以针对时域和频域而被提取。这些特征可以包括加速度信息的主频率、频率范围、加速度标度(acceleration scale)、加速度范围、能量和熵中的至少一者。此外，这些特征可以在表征针对已设定时期的加速度信息的特征集内被提取。
可选地，步骤1013的处理可以包括对加速度信息进行预处理，该预处理例如是使加速度信息通过至少一个滤波器以准备好用于特征提取的加速度信息。在步骤1013中为了确定特征而对加速度信息的处理可以连续地、周期性地和/或按需地发生。
在步骤1015中，对特征进行处理，以确定可穿戴式设备100在用户上的位置。可以基于决策树分析来处理特征以确定可穿戴式设备100的位置，或者可以根据上述的其他分类技术来处理特征。可以连续地、周期性地和/或按需地对特征进行处理，以确定可穿戴式设备100在用户上的位置。根据过程1010，可穿戴式设备100可以自动地确定其在用户上的位置，而无需用该户或其他用户的输入。
根据一些实施例，且如上所述，可穿戴式设备100的位置确定也可以基于与对加速度信息进行的处理组合的或独立于对加速度信息进行的处理的对温度信息进行的处理。举例而言，决策树的开始或者决策树的至少一个节点可以基于温度信息。可替代地，可以以独立于对加速度信息进行的处理的方式处理温度信息，以确定可穿戴式设备100的位置。如上所述，温度、温度变化和/或温度变化率可以与可穿戴式设备100在用户上的特定位置相关。可以以独立于加速度信息或与加速度信息组合(例如，为了验证加速度信息)的方式确定这种位置。
图10C是图示了根据本发明各方面的用于基于可穿戴式设备100在用户上的位置来配置该可穿戴式设备100的功能的过程1020的流程图。根据一个实施例，除了可穿戴式设备100内的至少一个部件以外，与记忆存储模块103以及存储在记忆存储模块103上的计算机程序代码结合的处理器101可以一起执行图10C所示的过程1020。如上所述，根据本发明的一些实施例，位置信息可以用来选择将要在可穿戴式设备100上执行的程序代码的一部分，并且位置信息可以用来激活附加感测模态。位置信息还可以被用来使远程装置(例如，智能手机或计算机)执行预定的程序或应用。因此，根据本发明的一些实施例，可穿戴式设备100可以基于可穿戴式设备100的位置的自动检测来配置可穿戴式设备100或其他设备的操作模式。
在步骤1021中，响应于位置的确定，可以根据基于位置而选择的至少一个特定位置度量值来处理加速度信息和/或温度信息，以产生特定位置信息。通过包括确定自身在用户上的位置的功能的可穿戴式设备100，可穿戴式设备100可以自动地激活特定位置度量值和功能，以分析加速度信息和/或温度信息，从而产生特定于该位置的信息。如上所述，这种特定信息可能涉及姿态、躯干旋转、垂直位移、摆臂、中线交叉、肘角、脚后跟/脚趾触地、脚接触时间、臀部伸展、脚后跟抬起/反冲、接触时间和脚离地间隙。这些特定类型的信息中的至少一者可能不只涉及一个位置，这可以由可穿戴式设备100能够确定自身在用户上的位置来解决。
可选地，在步骤1023中，响应于位置的确定，可穿戴式设备100可以基于位置来激活可穿戴式设备100内的至少一个附加部件。如上所述，且举例而言，在确定可穿戴式设备100被安置在胸部上时，可穿戴式设备100可以激活ECG部件。可替代地或此外，在检测到可穿戴式设备100位于脚或脚踝上时，可穿戴式设备100可以激活脚触地开关。因此，在步骤1023中，可穿戴式设备100可以基于其在用户上的位置的确定来配置可穿戴式设备100的至少一个附加部件的操作模式。
此外，诸如与可穿戴式设备100通信的至少一个部件等至少一个附加部件可以独立于可穿戴式设备100。举例而言，可穿戴式设备100可以被配置成与诸如用户的智能手机或可植入装置等远程装置通信。在确定了可穿戴式设备100在用户上的位置时，可穿戴式设备100可以使智能手机或可植入装置根据可穿戴式设备100的位置和从可穿戴式设备100收集的数据来改变可穿戴式设备100的操作模式。
举例而言，在确定了可穿戴式设备100被安置在用户的胸部上时，可穿戴式设备100可以与远程装置通信，以促使该远程装置(例如，外部的智能手机设备或可植入装置)执行与锻炼相关的诸如用于举重或一般运动等的应用。在确定了可穿戴式设备100被安置在用户的腿上时，可穿戴式设备100可以与远程装置通信，以促使该远程装置基于有氧锻炼模式或心血管模式而重新配置自身。在确定了可穿戴式设备100被安置在用户的手臂上时，可穿戴式设备100可以与远程装置通信，以促使该远程装置基于投掷应用、游泳应用和/或举重模式而重新配置自身。
根据一些实施例，远程装置可以是外部存储装置。根据可穿戴式设备100所确定的其在用户上的位置(例如，在胸部上)，可穿戴式设备100可以激活可穿戴式设备100的至少一个部件以及由外部存储装置内的部件产生的日志信息。然后，可以将该信息从外部存储装置中移出，以便用于稍后的例如由其他用户(例如，医生、临床医生、医师等)进行的信息处理和/或信息分析。
在步骤1025中，可穿戴式设备100可以根据基于位置而选择的至少一个特定位置度量值来处理由被激活的部件产生的信息，以产生特定位置信息。根据过程1020，可穿戴式设备100可以使用它的能够确定其在用户上的位置的能力，由此在保持了不依赖用户来基于位置而正确地配置可穿戴式设备100的鲁棒性的同时还获得针对该位置的特定位置信息(而一般可穿戴式设备100将会无法产生该特定位置信息)。
图10D是图示了根据本发明各方面的用于验证可穿戴式设备100的位置确定的过程1030的流程图。根据一个实施例，除了可穿戴式设备100内的至少一个诸如加速计105等部件以外，与记忆存储模块103以及存储在记忆存储模块103上的计算机程序代码结合的处理器101可以执行图10D所示的过程1030。
在步骤1031中，将所确定的位置与至少一个先前确定的可穿戴式设备100在用户上的位置进行比较。可穿戴式设备100可以将关于所设定数量的所确定的位置、特征和/或加速度信息的历史信息存储在记忆存储模块103中，且可以使用此信息来确定位置。举例而言，可穿戴式设备100可以存储最后五个位置确定。
在步骤1033中，可穿戴式设备100基于比较来验证对于位置的确定。可以通过判定当前确定的位置是否与先前确定的位置一致而进行验证。如果一致，则可穿戴式设备100就可以确认位置的当前确定。如果不一致，则可穿戴式设备100可以激活表明例如故障的听觉警报、视觉警报和/或触觉警报。可替代地，如果当前位置与先前确定的位置之间存在差异，则可穿戴式设备100可以在不验证该比较的判定的情况下改变功能。此外或可替代地，可以根据可穿戴式设备100询问用户以证实所确定的位置而进行验证。可选地，针对于用户的这种验证可以包括在询问用户之前、以与询问用户相结合的方式、或在询问用户之后利用历史信息。
如上所述，与可穿戴式设备100的贴身状况和/或位置的检测、以及基于贴身状况和/或位置对可穿戴式设备100的功能和/或操作进行的配置相组合或独立地，根据一些实施例，可以基于可穿戴式设备100对其取向的确定来配置可穿戴式设备100的功能和/或操作。对于某些感测功能，不管可穿戴式设备100的位置是已知的(或未知的)，但是可穿戴式设备100的取向对于其功能和/或操作(例如，为了提供精确的传感器信息)可能是关键的。可替代地，可穿戴式设备100在身体上的位置可能不如可穿戴式设备100的取向那么关键。
对与心脏相关的电信号的检测是这样的一个示例：知晓可穿戴式设备100相对于身体(例如，相对于心脏)的取向对于可穿戴式设备100的适当功能和操作而言是十分重要的，例如，对于与对所检测到的心跳信号(例如，ECG信号)进行分析和处理有关的适当功能和操作是十分重要的。
对心跳信号的检测主要基于将电极或触点放置成跨过胸部的特定区域(也称为导联(lead)或导联线路)。图11A至图11C示出了心电图描记***内的三个导联的图。具体地，图11A至图11C中的各图示出了Einthoven(爱因托芬)三角形内的一个导联(也称为肢体导联)，所述Einthoven三角形是在心电图描记中所使用的呈三角形的三个导联的假想形状。
图11A示出了Einthoven三角形内的第一肢体导联(例如，导联I)相对于用户(例如，人类)的身体的布置。导联I被定义为在身体的肩膀之间延伸的轴线。导联I通常位于身体的冠状面内或平行于身体的冠状面(例如，水平的)，并且导联I垂直于身体的矢状面。通常，通过在右肩上放置一个负电极(由减号(-)表示)并在左肩上放置一个正电极(由加号(+)表示)来测量或检测与导联I相关的电信号。然而，负电极和正电极在两个肩膀上的放置仅仅表示电极的优选位置。电极可以在仍然能够检测与Einthoven三角形的导联I相关的电信号的同时被放置在诸如躯干上的其他位置等其他位置处。十分重要的方面是：这些电极被布置成限定了一条与身体的冠状面大体平行且垂直于身体的矢状面的轴线。
图11B示出了Einthoven三角形内的第二肢体导联(例如，导联II)相对于身体的布置。导联II被定义为从右肩延伸到左腿的轴线。导联II从平行于身体的冠状面偏离(例如，向下)约60°并且从平行于身体的矢状面偏离(例如，向左)约-30°。通常，通过在右肩上放置一个负电极(由减号(-)表示)并在左腿上放置一个正电极(由加号(+)表示)来测量或检测与导联II相关的电信号。然而，负电极和正电极在右肩和左腿上的放置仅仅表示电极的优选位置。电极可以在仍然能够检测与Einthoven三角形的导联II相关的电信号的同时被放置在诸如躯干上的其他位置等其他位置处。十分重要的方面是：这些电极被布置成限定了一条从平行于身体的冠状面向下约60°并且从平行于身体的矢状面偏离(例如，向左)约-30°的轴线。
图11C示出了Einthoven三角形内的第三肢体导联(例如，导联III)相对于身体的布置。导联III被定义为从左肩延伸到左腿的轴线。导联III从平行于身体的冠状面偏离(例如，向下)约120°并且从平行于身体的矢状面偏离(例如，向右)约30°。然而，由于导联III是基于左肩被定义的而不是基于导联II的右肩被定义的，所以导联III通常是导联II相对于身体的矢状面的镜像。通常，通过在左肩上放置一个负电极(由减号(-)表示)并在左腿上放置一个正电极(由加号(+)表示)来测量或确定与第三导联相关的电信号。然而，负电极和正电极在左肩和左腿上的放置仅仅表示电极的优选位置。电极可以在仍然能够检测与Einthoven三角形的导联III相关的电信号的同时被放置在诸如躯干上的其他位置等其他位置处。十分重要的方面是：这些电极被布置成限定了一条从平行于身体的冠状面向下约120°并且从平行于身体的矢状面偏离(例如，向右)约30°的轴线。
利用根据导联I、导联II和导联III而被布置的电极，这些电极可以检测与三维心电向量如何随心跳而在体内传播相关的特征波形。图12示出了ECG信号或心跳轨迹的一个周期以及在ECG信号内产生的相关波的标签的图。第一波(P波)表示心脏的心房的去极化。更具体地，P波的前半部分是右心房的激活，且P波的后半部分是心房隔膜和左心房的激活。在正常成人中，P波的持续时间可以在约0.08到约0.11秒之间变化。Q波、R波和S波通常一起被组成一组而成为QRS波群，并且Q波、R波和S波涉及心脏的心室复极化。T波代表着心室复极化。
ECG波或信号的临床记录要求电极在身体上的精确放置。精确放置主要包括将电极放置在针对特定导联(例如，导联I、II和III)的上述特定轴线内。尽管电极的位置可能影响波形，但是位置仅影响各个导联内的波形的幅度。因此，虽然图11A至图11C示出了电极的优选位置，但是也可以将电极放置在胸上。
尽管心脏病专家可以相对容易地根据样本ECG波形来正确定向电极和/或识别电极的取向，但是未经训练的用户(例如，消费者、非心脏病专家等)可能难以根据波形来定向电极和/或识别电极位置和/或取向。此外，基于所得到的ECG波形的电位可变性，用于处理ECG波形的算法也可能无法仅基于波形自身来正确地识别电极位置和/或取向。例如，标准ECG信号的各个分量独立地受到被记录的导联类型的影响。通常，导联I呈现出正P波、负Q波、大的正R波、以及正T波。导联I通常缺少S波。导联II呈现出大的正P波、大的正R波、负S波和正T波。导联II通常缺少Q波。导联III呈现出大的负Q、R和S波、小的P波、以及负T波。与这些图案存在偏差可能表示不正确的电极放置(例如，取向)。因此，纯粹使用算法来确定正确取向是不可能的。此外，与这些图案存在偏差可能表示关于被检查的用户的心跳问题。在这种情况下，该偏差允许心脏病专家确定心脏的具有异常电生理学的特定解剖区域。例如，导联I中的倒置或双相P波可能表明心脏的心房起搏器的问题。然而，在不知道电极是否正确地被放置的情况下，导联I中的倒置或双相P波可能仅仅意味着电极放置不正确。因此，根据本发明的概念，可穿戴式设备(例如，可穿戴式设备100)可以自动地确定其取向以及该设备内所包含的至少一个电极的取向，从而自动地确定关于从人体产生的ECG信号的电极的取向。
如上所述，本文中所讨论的可穿戴式设备100可以包含电触点115，以检测由身体(例如，心脏)产生的ECG波形。更具体地，电触点115可以包括正触点115和负触点115，正触点115和负触点115类似于图11A至图11C中的正负触点但是被包含在单个设备内。在某些方面，电触点115可以与用户的皮肤接触，或可以在距皮肤一定的距离内(例如，在大约3mm内)但是仍然能够检测或感测ECG信号。此外，电触点115以彼此隔开已知距离且具有相对于彼此的已知布置的方式被配置在可穿戴式设备100上。
根据上述本发明的方面，可穿戴式设备100可以检测其在用户的身体上的位置。然而，在心跳的情况下，作为示例，可穿戴式设备100还必须知道其相对于身体(例如，相对于躯干)的取向以及其相对于Einthoven三角形(例如，导联I、II或III)的位置。根据本发明的方面，除了电触点115以外，可穿戴式设备100还包括上述的加速计105。利用加速计105，且根据诸如在M.Pedley,“Tilt Sensing Using a Three-Axis Accelerometer(使用3轴加速计的倾斜感测)”,Freescale Semiconductor Application Note,Document NumberAN3461,Rev.6,March 2013(其公开内容以引用的方式全部并入本文中)中所讨论的技术等常规技术，加速计105可以检测可穿戴式设备100相对于身体的取向，特别是可穿戴式设备100相对于导联I、II或III的取向。在某些方面，如上所述的关于例如姿态、活动和运动的加速计信息可以进一步提供关于可穿戴式设备100在躯干上的位置和取向的信息。此外，可穿戴式设备100的电触点115以相对于加速计105的已知布置而被配置。通过大体了解加速计105和可穿戴式设备100的取向，可穿戴式设备100还知道电触点115的取向。通过知晓电触点115的取向，可穿戴式设备100可以判定电触点115是否沿导联I、II或III的取向而被布置着。
图13示出了根据本发明各方面的三个可穿戴式设备1300a-1300c相对于上述导联I、II和III的轴线的取向。可穿戴式设备1300a-1300c可以是ECG可穿戴式设备100。然而，在某些方面，取决于可穿戴式设备1300a-1300c的整体功能，可穿戴式设备1300a-1300c可以不包括可穿戴式设备100的至少一个诸如温度传感器113等部件。
为了检测身体的电信号，可穿戴式设备1300a-1300c还包括触点(例如，电触点115)。具体地，可穿戴式设备1300a-1300c包括负触点1304a-1304c和正触点1306a-1306c。可穿戴式设备1300a-1300c被配置成使加速计1302a-1302c的位置相对于触点(例如，负触点1304a-1304c和正触点1306a-1306c)的位置是已知的。由于包括加速计1302a-1302c，可穿戴式设备1300a-1300c能够确定自身相对于重力和用户心脏的取向。基于可穿戴式设备1300a-1300c相对于心脏的取向以及已知的可穿戴式设备1300a-1300c内的电极1304a-1306c的取向，可穿戴式设备1300a-1300c可以确定自身相对于身体以何种导联方位(例如，导联I、II或III)而被布置着。
更具体地，利用加速计1302a-1302c的加速度信息，可穿戴式设备1300a-1300c可以确定自身相对于身体的轴线(例如，冠状面)的角度，另外也称为可穿戴式设备1300a-1300c的分类。基于可穿戴式设备1300a-1300c相对于身体的轴线的角度，可穿戴式设备1300a-1300c可以确定它们处于何种导联方位。例如，基于可穿戴式设备1300a大致平行(例如，θ1＝0°)于身体的冠状面的位置，可穿戴式设备1300a可以确定它处于导联I的取向。基于可穿戴式设备1300b在与身体的冠状面平行的平行线下方大约60°(例如，θ2＝60°)的位置，可穿戴式设备1300b可以确定它处于导联II的取向。基于可穿戴式设备1300c在与身体的冠状面平行的平行线下方大约120°(例如，θ3＝120°)的位置，可穿戴式设备1300c可以确定它处于导联III的取向。
在某些方面，可穿戴式设备1300a-1300c可以包括例如以算法的形式存在的真值表，该真值表被存储在例如存储器(例如，记忆存储模块103)中且由处理器(例如，处理器101)进行处理，以用于基于根据加速计1302a-1302c确定的信息来确定可穿戴式设备1300a-1300c所处的位置。具体地，可以根据冠状角θ(例如，θ1、θ2、θ3)确定加速计1302a-1302c的取向。如果冠状角θ被确定为约0°，则可穿戴式设备的取向被确定为导联I。如果冠状角θ被确定为相对于冠状面向下约60°，则可穿戴式设备的取向被确定为导联II。如果冠状角θ被确定为相对于冠状面向下约120°，则可穿戴式设备的取向被确定为导联III。
在某些方面，基于冠状角θ的可穿戴式设备1300a-1300c的取向可以包括公差裕度δ。公差裕度δ可以容许并非恰好是上述角度但对可穿戴式设备1300a-1300c的ECG波形的感测的精确和处理而言足以(例如，在预定的公差裕度δ内)接近上述角度的可穿戴式设备1300a-1300c的取向。在某些方面，公差裕度δ可以是例如1°、2°、5°、10°或15°。在某些方面，可以基于可穿戴式设备1300a-1300c的预期用户的经验水平来设定公差裕度δ的值。例如，对于可能在医疗环境中使用且可能由受过训练的专业人员(例如，临床医生、技术员、医生等)使用的可穿戴式设备1300a-1300c，公差裕度δ可以较低，例如为3°。对于由诸如非专业人员等未经训练的用户使用的可穿戴式设备1300a-1300c，公差裕度δ可以较高，以便容许由于将可穿戴式设备1300a-1300c放置在身体上的用户的技能不足而产生的与优选取向的较大差异。然而，不管可穿戴式设备1300a-1300c是否包括针对确定冠状角θ的公差裕度δ，被确定处于上述值之外的冠状角θ都被归类为未知的或不可靠的。
在某些方面，可穿戴式设备1300a-1300c可以包括用于指示取向何时是未知的或不可靠的指示器(例如，视觉、听觉或触觉指示器)，以允许用户调节取向。在某些方面，指示器可以提供如下指示：用户应该如何操纵可穿戴式设备1300a-1300c的方位以校正取向。例如，如果冠状角以已知量(例如，10°)发生偏离，则可穿戴式设备1300a-1300c可以提供指示着要将可穿戴式设备1300a-1300c移动的方向和移动量的指示器。在某些方面，可穿戴式设备1300a-1300c把指示着取向是未知的或不可靠的指示输出给与可穿戴式设备1300a-1300c通信的计算机设备，且该计算机设备可以包括指示器(例如，视觉、听觉、触觉指示器)。
参照图14，图14示出了根据本概念各方面的可穿戴式设备1300a-1300c相对于用户(例如，人类用户)的身体301的三个理想放置。如图所示，可穿戴式设备1300a以导联I的取向被放置在身体301的上半身上。可穿戴式设备1300b以导联II的取向被放置在身体301的上半身上且位于可穿戴式设备1300a下方。可穿戴式设备1300c以导联III的取向被放置在身体301的上半身上，并且可穿戴式设备1300c位于可穿戴式设备1300a下方且处于可穿戴式设备1300b的一侧。利用如图所示的布置在身体301上的可穿戴式设备1300a-1300c，可穿戴式设备1300a-1300c可以分别检测导联I、II和III的特征ECG波形。然而，可穿戴式设备1300a-1300c的特定方位和取向仅是为了说明的目的，并且各个特定的可穿戴式设备1300a-1300c的方位和取向可以如上所述地变化。
图15示出了根据本发明各方面的从以图14所示的取向和位置布置着的可穿戴式设备1300a-1300c收集的示例性ECG波形。为了便于说明和解释，已经对至少一个特定导联(例如，导联I)的ECG波形进行了标定，以便比较各个导联的形态。例如，在没有归一化的情况下，导联I可能相对于导联II和III具有较小的幅度，这需要放大以便可视化。在某些方面，由触点产生的ECG信息可以连续地、周期性地和/或按需地被可穿戴式设备1300a-1300c收集和/或处理，以提取诸如P波、QRS波群和T波等关于ECG波形的特征。在某些方面，可以基于由加速计105检测到的移动而由触点连续地和/或周期性地收集ECG信息。
类似于在确定可穿戴式设备100的贴身状况和/或位置之后再配置其功能和/或操作，在检测到图15所示的ECG波形之后，可穿戴式设备1300a-1300c可以进一步处理和/或分析ECG波形以用于各种目的。最初，可穿戴式设备1300a-1300c可以将波形特征化，以例如确定该波形的要素(例如，P波、Q波、R波、S波、QRS波群、T波等)。波形的特征化或波形要素的确定可以以任意种方式执行，所述方式例如是在如下文献中公开的方式：J.Pan andW.J.Tompkins,A Real-Time QRS Detection Algorithm(实时QRS检测算法),IEEETransactions on Biomedical Engineering,Vol.BME-32,No.2,pp.230-236(1985)；P.Laguna et al.,Automatic Detection of Wave Boundaries in Multilead ECGSignals:Validation with the CSE Database(多导联ECG信号中的波边界的自动检测：使用CSE数据库的验证),Computers and Biomedical Research,Vol.27,No.1,pp.45-60(1994)；R.Janéet al.,Evaluation of an Automatic Threshold Based Detector ofWaveform Limits in Holter ECG with the QT Database(使用QT数据库评估Holter ECG中的波形极限的基于阈值的自动检测器),Computers in Cardiology,Vo.24,pp.295-298(1997)；以及N.Boichat et al.,Wavelet-Based ECG Delineation on a WearableEmbedded Sensor Platform(可嵌入的穿戴式传感器平台上的基于微波的ECG描绘),SixthInternational Workshop on Wearable and Implantable Body Sensor Networks,BSN2009,Berkeley,CA,USA,June 3-5(2009)，上述这些文献中的各者的全部内容以引用的方式并入本文中。此外，可以从例如理疗网站http：//www.physionet.org/physiotools/ecgpuwave/获得开源软件(open source software)。在某些方面，可以基于与可穿戴式设备1300a-1300c对应的导联来确定上述特征化和/或波形要素的确定。
在将波形特征化时，可穿戴式设备1300a-1300c可以对波形执行附加处理和/或分析。该处理和/或分析可以至少部分地基于已分类的导联类型(例如，导联I、II、III)、冠状角θ、或它们的组合。例如，已分类的导联类型和/或冠状角θ可以用作基于ECG的算法内的参数。预期的ECG形态和/或导联衍生心跳模板也可以用于ECG质量评估。作为一个集体，来自可穿戴式设备1300a-1300c的波形可以通过例如将导联III的波形与导联I或导联II的波形结合地使用来提供P/T波增强。
根据一个实施例，可穿戴式设备1300a-1300c可以用来确定用于放置可穿戴式设备1300a-1300c的用户的电心轴(electrical cardiac axis)。电心轴是导联I、II、III的平面内的心室去极化波前的总方向。电心轴在诊断心脏问题中是重要的临床特征。例如，当电心轴大于90°或小于-30°时，用户(例如，患者)出现异常的可能性往往增大了。可以基于来自可穿戴式设备1300a-1300c中的两者的信息来确定电心轴。作为示例，来自可穿戴式设备1300a-1300c中的两者的R波的幅度可以与它们的取向角一起被用来确定电心轴。对于导联I和II，电心轴的计算由等式1给出：
等式1可以被写成根据等式2来求解电心轴：
这里，φ是电心轴，RI是导联I的R波的幅度，RII是导联II的R波的幅度，且θI是导联I的冠状角。基于这些等式，可穿戴式设备1300a-1300c可以通过用户将可穿戴式设备1300a-1300c放置在自己的身体上并使可穿戴式设备检测它们自身的取向和ECG信号而自动地计算电心轴。因此，通过使用来自可穿戴式设备1300a-1300c的加速计1302a-1302c的加速度信息来计算电心轴，可穿戴式设备1300a-1300c可以共同地确定导联间角度，而不需要对可穿戴式设备1300a-1300c的放置进行假设或者不需要针对各个可穿戴式设备准确地定向可穿戴式设备1300a-1300c。
除了确定电心轴以外或作为确定电心轴的替代方案，在确定了可穿戴式设备1300a-1300c的取向和检测到ECG波形时，可穿戴式设备1300a-1300c可以基于特定导联(例如，导联I、II或III)来配置心跳检测算法。因为各个导联的各个波形有所不同，所以可以针对特定导联使用特定算法。此外，可穿戴式设备1300a-1300c可以例如通过收发器107来彼此通信，或者可穿戴式设备1300a-1300c可以与其他设备(例如，离体的诸如智能手机、平板电脑、笔记本电脑、计算机等计算机设备)通信，以执行ECG信号的附加分析。这种分析包括例如通过空间滤波而将来自多个可穿戴式设备1300a-1300c的ECG波形组合在一起，以更准确地检测ECG波形的诸如P波、R波或T波等分量。根据一些实施例，可穿戴式设备1300a-1300c可以包括具有用于自动配置其他设备的波形的数据(例如，元数据)，所述其他设备例如是能够显示和/或分析用于指示ECG波形对应于哪个导联的数据的离体计算机设备。例如，离体计算机设备可以基于具有用于指示该波形对应于哪个导联的波形的元数据而对该波形施加至少一个滤波、放大等处理。这种处理还包括例如基于检测到的导联而对波形进行可视化地修改。例如，导联I可以被放大和滤波(例如，针对噪声)，以在显示器上显现出来。
基于前述，在可穿戴式设备(例如，可穿戴式设备1300a-1300c)检测到它们的位置、被告知它们的位置(例如，通过用户的至少一个输入)之后和/或基于它们的位置的假定，可穿戴式设备就可以检测它们在用户上的取向，以确定可穿戴式设备检测到的ECG信号对应于哪个导联且对ECG信号执行附加的处理和/或分析。这种分析包括自动地计算用户的电心轴以及其他功能。这通过依靠用户来正确地定向可穿戴式设备而提供了更大的功能和/或多功能性。
在一些实施例中，前述方法至少包括上面列举的那些步骤。省略步骤、包括附加步骤和/或修改本文中所呈现的步骤顺序也在本发明的范围和主旨内。还应当注意的是，前述方法中的每一种方法都可以表示一系列相关步骤；然而，可以预期的是，这些方法中的每一种方法都将以***和重复的方式被实施。
本文中所讨论的公开内容可以被应用到任何可穿戴式设备100和/或包括能够确定3轴加速计信息的能力的***，这可以实现广泛的商业应用。这样的应用可以包括要求用户将传感器放置在不同的身***置以获取特定位置信息的一种应用。可穿戴式跑步教练、可穿戴式cross-fit监控器以及可穿戴式帕金森病运动症状监测仪是这样的应用中的一些示例，但也只是一些示例。
尽管已经图示和说明了本发明的具体实施例和应用，但是应当理解的是，本发明不局限于本文中所公开的精确构造和组成，并且在不脱离如所附权利要求书限定的本发明的主旨和范围内，各种修改、改变和变更根据前述说明是显而易见的。

Claims (70)

1.一种可穿戴在用户上的电子设备，所述电子设备包括：
至少一个加速计，所述至少一个加速计被配置成基于由所述电子设备经历的加速度来产生加速度信息；
处理器；以及
至少一个相关的存储器，所述至少一个相关的存储器包括能够由所述处理器执行的计算机程序代码，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
处理所述加速度信息，以从所述加速度信息提取特征；并且
处理所述特征，以确定所述电子设备在所述用户上的位置。
2.如权利要求1所述的电子设备，其中，所述特征包括所述加速度信息的主频率、频率范围、加速度标度、加速度范围、能量和熵中的至少一者。
3.如权利要求1所述的电子设备，其中，关于对所述特征的所述处理，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
基于决策树分析来处理所述特征，以确定所述电子设备的所述位置。
4.如权利要求3所述的电子设备，其还包括：
温度传感器，所述温度传感器被配置成测量与所述电子设备相关的温度信息，
其中，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
处理所述温度信息，以确定温度、温度变化、温度变化率、或它们的组合；并且
至少部分地基于所述温度、所述温度变化、所述温度变化率或所述它们的组合来确定所述电子设备的状态，
其中，所述决策树分析至少部分地基于所述电子设备的所述状态。
5.如权利要求4所述的电子设备，其中，所述温度传感器是所述至少一个加速计中的至少一者的子部件。
6.如权利要求5所述的电子设备，其中，所述状态是所述电子设备在所述用户上的贴身状况。
7.如权利要求1所述的电子设备，其中，响应于所述位置的确定，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
响应于所述位置的确定，根据基于所述位置而选择的至少一个特定位置度量值来处理所述加速度信息，以产生特定位置信息。
8.如权利要求1所述的电子设备，其还包括：
至少一个部件，
其中，响应于所述位置的确定，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
基于所述位置来激活所述至少一个部件中的至少一者；并且
根据基于所述位置而选择的至少一个特定位置度量值来处理由所述至少一个部件产生的信息，以产生特定位置信息。
9.如权利要求1所述的电子设备，其中，所述加速度信息是连续地、周期性地和/或按需地被产生的。
10.如权利要求1所述的电子设备，其中，所述加速度信息是连续地、周期性地和/或按需地被处理的，且所述特征是连续地、周期性地和/或按需地被处理的。
11.如权利要求1所述的电子设备，其中，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
将所述位置与至少一个先前确定的所述电子设备在所述用户上的位置进行比较；并且
基于所述比较来验证所述位置的确定。
12.一种用于确定可穿戴式设备在用户上的位置的方法，所述方法包括：
基于由所述可穿戴式设备经历的加速度来产生加速度信息；
处理所述加速度信息，以从所述加速度信息提取特征；以及
处理所述特征，以确定所述可穿戴式设备在所述用户上的所述位置。
13.如权利要求9所述的方法，其中，所述特征包括所述加速度信息的主频率、频率范围、加速度标度、加速度范围、能量和熵中的至少一者。
14.如权利要求9所述的方法，其中，所述特征的所述处理包括：
基于决策树分析来处理所述特征，以确定所述可穿戴式设备的所述位置。
15.如权利要求14所述的方法，其还包括：
基于所述可穿戴式设备内的温度传感器来测量与所述可穿戴式设备相关的温度信息；
处理所述温度信息，以确定温度、温度变化、温度变化率或它们的组合；以及
至少部分地基于所述温度、所述温度变化、所述温度变化率或所述它们的组合来确定所述可穿戴式设备的状态，
其中，所述决策树分析至少部分地基于所述可穿戴式设备的所述状态。
16.如权利要求15所述的方法，其中，所述可穿戴式设备内的运动传感器产生所述加速度信息，并且所述温度传感器是所述运动传感器的子部件。
17.如权利要求16所述的方法，其中，所述状态是所述可穿戴式设备在所述用户上的贴身状况。
18.如权利要求12所述的方法，其还包括：
响应于所述位置的确定，根据基于所述位置而选择的至少一个特定位置度量值来处理所述加速度信息，以产生特定位置信息。
19.如权利要求12所述的方法，其还包括：
基于所述位置来激活所述可穿戴式设备的至少一个部件；以及
根据基于所述位置而选择的至少一个特定位置度量值来处理由所述至少一个部件产生的信息，以产生特定位置信息。
20.如权利要求12所述的方法，其中，所述加速度信息是连续地、周期性地和/或按需地被产生的。
21.如权利要求12所述的方法，其中，所述加速度信息是连续地、周期性地和/或按需地被处理的，且所述特征是连续地、周期性地和/或按需地被处理的。
22.如权利要求12所述的方法，其还包括：
将所述位置与至少一个先前确定的所述电子设备在所述用户上的位置进行比较；以及
基于比较来验证所述位置的确定。
23.一种可穿戴在用户上的电子设备，所述电子设备包括：
至少一个加速计，所述至少一个加速计被配置成确定第一时期内的加速度信息；
处理器；以及
至少一个相关的存储器，所述至少一个相关的存储器中的至少一者包括能够由所述处理器执行的计算机程序代码，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
从所述加速度信息提取特征，所述特征用于表征将所述第一时期内的所述加速度信息；
基于所述特征而将所述可穿戴式设备在所述用户上的位置确定为多个预定位置中的一者；并且
基于所述位置以及与所述多个预定位置中的所述一者相关的至少一个特定位置度量值来配置所述可穿戴式设备的功能。
24.如权利要求23所述的电子设备，其中，所述多个预定位置包括所述用户的胸部、腹部、上臂、下臂、手腕、大腿、小腿和脚踝。
25.如权利要求23所述的电子设备，其还包括：
至少一个部件，所述至少一个部件被配置成产生特定位置信息，
其中，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
基于所述位置来选择性地激活所述至少一个部件中的至少一者。
26.如权利要求23所述的电子设备，其中，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
基于决策树分析来处理所述特征，以确定所述位置，
其中，所述决策树分析是基于先前确定的与所述多个预定位置相关的加速度信息而被产生的。
27.一种基于可穿戴式设备对其在用户上的位置的确定来配置所述可穿戴式设备的方法，所述方法包括：
基于所述可穿戴式设备内所包含的至少一个加速计来确定第一时期内的加速度信息；
从所述加速度信息提取特征，所述特征用于表征所述第一时期内的所述加速度信息；
基于所述特征而将所述可穿戴式设备在所述用户上的所述位置确定为多个预定位置中的一者；以及
基于所述位置以及与所述多个预定位置中的所述一者相关的至少一个特定位置度量值来配置所述可穿戴式设备的功能。
28.如权利要求27所述的方法，其中，所述多个预定位置包括所述用户的胸部、腹部、上臂、下臂、手腕、大腿、小腿和脚踝。
29.如权利要求27所述的方法，其还包括：
基于所述位置来选择性地激活所述可穿戴式设备内的至少一个部件中的至少一者，所述至少一个部件被配置成产生特定位置信息。
30.如权利要求27所述的方法，其中，所述位置的所述确定包括：
基于决策树分析来处理所述特征，以确定所述位置，
其中，所述决策树分析是基于先前确定的与所述多个预定位置相关的加速度信息而被产生的。
31.一种可穿戴在用户上的电子设备，所述电子设备包括：
至少一个加速计，所述至少一个加速计被配置成基于由所述电子设备经历的加速度来产生加速度信息；
温度传感器，所述温度传感器被配置成基于由所述电子设备经历的皮肤温度来产生皮肤温度信息；
处理器；以及
至少一个相关的存储器，所述至少一个相关的存储器包括能够由所述处理器执行的计算机程序代码，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
处理所述加速度信息和所述皮肤温度信息，以从所述加速度信息提取特征；并且
处理所述特征，以确定所述电子设备在所述用户上的位置。
32.如权利要求31所述的电子设备，其中，所述特征包括所述加速度信息的主频率、频率范围、加速度标度、加速度范围、能量和熵以及精度为0.01℃的皮肤温度范围中的至少一者。
33.一种可穿戴在用户上的电子设备，所述电子设备包括：
温度传感器，所述温度传感器被配置成测量与所述电子设备相关的温度信息；
处理器；以及
至少一个相关的存储器，所述至少一个相关的存储器包括能够由所述处理器执行的计算机程序代码，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
处理所述温度信息，以确定温度、温度变化、温度变化率或它们的组合；并且
基于所述温度、所述温度变化、所述温度变化率或所述它们的组合来确定所述电子设备在所述用户上的贴身状况。
34.如权利要求33所述的电子设备，其中，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
至少部分地基于所述贴身状况来改变操作模式。
35.如权利要求33所述的电子设备，其中，在确定所述贴身状况为贴身状态时，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
基于所述温度、所述温度变化、所述温度变化率或所述它们的组合来确定所述电子设备在所述用户上的位置。
36.如权利要求35所述的电子设备，其中，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
至少部分地基于所述位置来配置所述电子设备的至少一个部件、与所述电子设备相关的至少一个设备、或所述至少一个部件与所述至少一个设备的组合的功能。
37.如权利要求33所述的电子设备，其中，所述温度传感器是所述电子设备的某一部件的子部件。
38.如权利要求37所述的电子设备，其中，所述某一部件是微机电***。
39.如权利要求38所述的电子设备，其中，所述微机电***是运动传感器。
40.如权利要求33所述的电子设备，其中，当所述电子设备处于贴身状态时，所述温度信息至少部分地基于所述用户的皮肤温度。
41.如权利要求33所述的电子设备，其中，当所述贴身状况是离体状态时，所述温度信息至少部分地基于环境空气温度。
42.一种用于确定电子设备的状况的方法，所述方法包括：
基于所述电子设备内的温度传感器来测量与所述电子设备相关的温度信息；
处理所述温度信息，以确定温度、温度变化、温度变化率或它们的组合；以及
至少部分地基于所述温度、所述温度变化、所述温度变化率或所述它们的组合来确定所述电子设备的贴身状况。
43.如权利要求42所述的方法，其还包括：
至少部分地基于所述贴身状况来改变所述电子设备的操作模式。
44.如权利要求42所述的方法，其还包括：
当所述贴身状况被确定为贴身状态时，至少部分地基于所述温度、所述温度变化、所述温度变化率或所述它们的组合来确定所述电子设备在用户上的位置，
其中，所述温度信息至少部分地基于所述位置处的皮肤温度。
45.如权利要求44所述的方法，其还包括：
至少部分地基于所述位置来配置所述电子设备的至少一个部件、与所述电子设备相关的至少一个设备、或所述至少一个部件与所述至少一个设备的组合的功能。
46.如权利要求44所述的方法，其还包括：
监控所述温度、所述温度变化、所述温度变化率或所述它们的组合；以及
至少部分地基于所述监控来更新所述电子设备的所述位置。
47.如权利要求42所述的方法，其中，所述温度传感器是所述电子设备的某一部件的子部件。
48.如权利要求47所述的方法，其中，所述某一部件是微机电***。
49.如权利要求48所述的方法，其中，所述微机电***是运动传感器。
50.如权利要求44所述的方法，其还包括：
监控所述温度、所述温度变化、所述温度变化率或所述它们的组合；以及
至少部分地基于所述监控来更新所述电子设备的所述贴身状况。
51.一种用于配置可穿戴式设备的方法，所述方法包括：
基于由所述可穿戴式设备内的至少一个运动传感器经历的加速度来产生加速度信息；
基于所述可穿戴式设备内的温度传感器来测量由所述可穿戴式设备经历的温度信息；
基于所述加速度信息、所述温度信息、或它们的组合来确定所述可穿戴式设备的贴身状况；以及
至少部分地基于所述贴身状况来配置所述可穿戴式设备的功能。
52.如权利要求51所述的用于配置可穿戴式设备的方法，其中，配置所述可穿戴式设备的所述功能包括：在打开模式、睡眠模式、关闭模式和充电模式中所选择的一种模式下操作所述可穿戴式设备。
53.如权利要求51所述的用于配置可穿戴式设备的方法，其还包括：
在所述贴身状况为贴身状态的情况下，基于所述加速度信息、所述温度信息、或所述它们的组合来确定所述可穿戴式设备在所述用户上的位置；以及
至少部分地基于所述位置来配置所述可穿戴式设备的所述功能。
54.一种可穿戴在用户上的电子设备，所述电子设备包括：
至少两个电触点，所述至少两个电触点被配置成在所述用户的表面处检测电信号，所述电信号是心电图信号；
加速计，所述加速计被配置成产生由所述至少两个电触点经历的加速度信息；
处理器；以及
至少一个相关的存储器，所述至少一个相关的存储器包括能够由所述处理器执行的计算机程序代码，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
通过所述至少两个电触点来在所述用户的所述表面处获取所述电信号；
处理由所述加速计产生的所述加速度信息，以确定所述至少两个电触点相对于所述用户的取向；并且
基于所述取向来确定所述电信号表示哪个肢体导联心电图信号。
55.如权利要求54所述的电子设备，其中，所述肢体导联是导联I、导联II或导联III中的一者。
56.如权利要求55所述的电子设备，其中，所述至少两个电触点的相对于水平线大约为0°的取向表示导联I，所述至少两个电触点的在水平线下方大约60°的取向表示导联II，并且所述至少两个电触点的在水平线下方大约120°的取向表示导联III。
57.如权利要求54所述的电子设备，其中，所述至少两个电触点中的一个电触点被配置为正触点，且所述至少两个电触点中的一个电触点被配置为负触点。
58.如权利要求54所述的电子设备，其中，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
基于所确定的肢体导联来对所述电信号运用至少一个算法。
59.如权利要求54所述的电子设备，其中，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
连续地、周期性地或按需地获取所述电信号、处理所述加速度信息、或既获取所述电信号又处理所述加速度信息。
60.如权利要求59所述的电子设备，其中，由所述计算机程序代码配置而成的所述处理器致使所述电子设备进行如下操作：
在基于所述加速度信息而检测到的所述电子设备、所述用户、或所述电子设备及所述用户的移动的期间内，获取所述电信号、处理所述加速度信息、或既获取所述电信号又处理所述加速度信息。
61.一种可穿戴在用户的表面上的传感器***，所述传感器***包括：
至少三个可穿戴式设备，各个所述可穿戴式设备包括：
一对电触点，所述一对电触点被配置成在所述用户的所述表面处检测电信号，所述电信号是心电图信号；和
加速计，所述加速计被配置成产生由所述一对电触点经历的加速度信息；
处理器；以及
至少一个相关的存储器，所述至少一个相关的存储器包括能够由所述处理器执行的计算机程序代码，所述计算机程序代码致使所述处理器进行如下操作：
致使三对所述电触点在所述用户的所述表面处获取所述电信号；
处理由三个所述加速计产生的所述加速度信息，以确定所述三对电触点相对于所述用户的取向；并且
基于所述三对电触点的所述取向来向三个所述电信号分配肢体导联。
62.如权利要求61所述的传感器***，其中，所述计算机程序代码致使所述处理器进行如下操作：
处理所述三个电信号中的至少两个电信号，以确定所述两个电信号的R波；并且
基于所述两个电信号的所述R波以及与所述两个电信号相关的两对所述电触点的所述取向，计算所述用户的电心轴。
63.如权利要求62所述的传感器***，其中，所述两个电信号表示导联I和导联II。
64.一种用于对心电图描记过程内的电信号进行分类的方法，所述方法包括：
将可穿戴式设备接合至用户的表面，所述可穿戴式设备包括：
一对电触点，所述一对电触点被配置用于在所述用户的所述表面处检测电信号，所述电信号是心电图信号；以及
加速计，所述加速计被配置成产生由所述一对电触点经历的加速度信息；
利用所述一对电触点在所述用户的所述表面处检测所述电信号；
基于所述加速度信息来确定所述一对电触点相对于所述用户的取向；以及
基于所述取向来确定所述电信号是否表示导联I心电图信号、导联II心电图信号、或导联II心电图信号。
65.如权利要求64所述的方法，其中，所述一对电触点的所述取向基于所述一对电触点相对于所述用户的冠状轴的角度。
66.如权利要求65所述的方法，其中，所述冠状轴上方大约10°到所述冠状轴下方大约10°的角度对应于导联I，所述冠状轴下方大约50°到所述冠状轴下方大约70°的角度对应于导联II，且所述冠状轴下方大约110°到所述冠状轴下方大约130°的角度对应于导联III。
67.如权利要求64所述的方法，其还包括：
基于所述电信号表示的是哪个心电图信号来配置所述可穿戴式设备。
68.如权利要求64所述的方法，其还包括：
基于所述电信号表示的是哪个心电图信号来修改所述电信号的波形。
69.如权利要求68所述的方法，其中，所述修改是关于将所述波形显示在显示器上的至少一个视觉修改。
70.如权利要求64所述的方法，其还包括：
基于所述取向来确定所述电信号不表示导联I心电图信号、导联II心电图信号和导联III心电图信号中的任一者；以及
提供至少一个视觉、触觉和/或听觉指示，该指示关于如何操纵所述可穿戴式设备以指导所述可穿戴式设备获得导联I心电图信号、导联II心电图信号、导联III心电图信号中的一者。
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