CN110554246A - 电磁传感器和包括该电磁传感器的移动设备 - Google Patents

电磁传感器和包括该电磁传感器的移动设备 Download PDF

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Abstract

提供了一种电磁传感器和包括该电磁传感器的移动设备。所述电磁(EM)传感器包括前端模块、存储器和微控制器单元。所述前端模块利用外部引入的电磁波生成电磁信号。所述存储器存储根据识别所述电磁信号所需的多个概率模型生成的第一参考信号和第二参考信号。所述微控制器单元将所述电磁信号与所述第一参考信号和所述第二参考信号进行比较,以确定所述电磁信号是否为有效信号。

Description

电磁传感器和包括该电磁传感器的移动设备
相关申请的交叉引用
该专利申请要求于2018年6月1日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请No.10-2018-0063630的优先权,其公开内容通过引用整体并入本文。
技术领域
本公开涉及电磁(EM)传感器和包括该电磁传感器的移动设备。
背景技术
电磁(EM)传感器是能够利用由电子设备发射的电磁波来识别该电子设备和/或对该电子设备进行分类的传感器。电磁波的特性可以根据内部电路中具有不同组件的不同电子设备、操作中使用时钟信号等而变化。因此,可以基于由电子设备发射的电磁波来识别电子设备。也就是说,可以基于由电子设备发射并由EM传感器接收的电磁波的特性来识别电子设备。通常,EM传感器可以执行接收电磁波以生成电磁信号(EM信号)以及提取电磁信号的特征值等过程。识别电子设备的过程可以由连接到EM传感器的单独主处理器基于由EM传感器从电磁信号提取的特征值来执行。
发明内容
本公开提供了EM传感器和包括所述EM传感器的移动设备。可以由所述EM传感器通过确定电磁信号的有效性来确定是否向主处理器发送电磁信号来降低所述EM传感器中消耗的功率和主处理器的计算负担。
根据本公开的一方面,电磁(EM)传感器包括前端模块、存储器、微控制器单元。所述前端模块被配置为利用外部(即,从外部传感器)引入的电磁波生成电磁信号。所述存储器被配置为存储从识别所述电磁信号所需的多个概率模型生成的第一参考信号和第二参考信号。所述微控制器单元被配置为将所述电磁信号与所述第一参考信号和所述第二参考信号进行比较,以确定所述电磁信号是否为有效信号。
根据本公开的一方面,EM传感器包括前端模块、存储器、微控制器单元。所述前端模块被配置为从外部引入的电磁波(即,从外部源引入的电磁波)生成电磁信号。所述存储器被配置为存储从识别所述电磁信号所需的多个概率模型生成的第一包络线和第二包络线。所述微控制器单元被配置为计算在频域中所述电磁信号的包络线位于所述第一包络线与所述第二包络线之间的比率,并且当所述比率大于预定阈值时,输出用于使外部主处理器进入唤醒模式的信号。
根据本公开的一方面,移动设备包括EM传感器、主处理器和存储装置。所述EM传感器被配置为将与外部引入的电磁波相对应的电磁信号的包络线与第一包络线和第二包络线进行比较,以确定所述电磁信号是否为有效信号。当所述电磁信号为有效信号时,所述EM传感器还被配置为提取所述电磁信号的特征值。所述主处理器被配置为当所述EM传感器确定所述电磁信号为有效信号时,响应于来自所述EM传感器的信号进入唤醒模式。所述主处理器还被配置为利用所述电磁信号的特征值来识别发射所述电磁波的电子设备。所述存储装置被配置为存储识别所述电子设备所需的多个概率模型。
附图说明
通过以下结合附图的详细描述,将更清楚地理解本公开的上述及其他方面、特征和优点,其中:
图1是例示了根据本公开的示例性实施例的移动设备的示意性透视图;
图2是例示了根据本公开的示例性实施例的移动设备的操作的视图;
图3和图4是例示了根据本公开的示例性实施例的移动设备的示意性框图;
图5是例示了根据本公开的示例性实施例的EM传感器的示意性框图;
图6是例示了根据本公开的示例性实施例的移动设备的操作的流程图;
图7至图11是例示了根据本公开的示例性实施例的EM传感器的操作的视图;
图12和图13是例示了根据本公开的示例性实施例的EM传感器的操作的流程图;
图14和图15是例示了根据本公开的示例性实施例的移动设备的操作的示图;
图16是例示了根据本公开的示例性实施例的移动设备的示意性框图;以及
图17至图20是例示了根据本公开的示例性实施例的利用移动设备的服务的示图。
具体实施方式
在下文中,将参照附图描述本公开的示例性实施例。
图1是例示了根据示例性实施例的移动设备的示意性透视图。
参照图1,移动设备10可以包括壳体11、显示器12、相机模块13、输入单元14和EM传感器15(电磁传感器(EM SENSOR))。在图1中所例示的示例性实施例中,尽管移动设备10被例示为智能电话,但是移动设备10的示例可以包括诸如平板电脑、膝上型计算机等的各种移动设备,或者诸如智能手表等的可穿戴设备。也就是说,移动设备10代表能够实现EM传感器15的各种移动电子设备。
EM传感器15可以安装在移动设备10的内部。EM传感器15可以包括前端模块、微控制器单元等。前端模块可以接收特定频带中的电磁波,以将所接收的电磁波转换为电磁信号。微控制器单元可以从电磁信号中提取特征值以识别发射电磁波的电子设备。前端模块可以包括天线、模拟电路等。天线和模拟电路可以接收电磁波以将所接收的电磁波转换为模拟信号。在一个示例性实施例中,EM传感器15的前端模块也可以与智能电话中的无线通信模块共享天线。
在包括图1的本文的附图中,例如,电路可以被示为或被描述为诸如“传感器单元”和“微控制器单元”的“单元”、诸如“前端模块”的“模块”以及“处理器”。如在本文所描述的发明构思的领域中传统的那样,可以根据执行所描述的一个或更多个功能的块来描述和说明示例。这些块(本文中可以被称为单元、模块和处理器等)在物理上由诸如逻辑门、集成电路、微处理器、微控制器、存储器电路、无源电子组件、有源电子组件、光学组件、固定电路等的模拟电路和/或数字电路实现,并且可以可选地由固件和/或软件驱动。例如,电路可以被包括在一个或更多个半导体芯片中,或者位于诸如印刷电路板等的基板支撑件上。构成块的电路可以由专用硬件实现,或者由处理器(例如,一个或更多个被编程的微处理器和相关电路)实现,或者由执行块的一些功能的专用硬件与执行块的其他功能的处理器的组合实现。在不脱离本发明构思的范围的情况下,示例的每个块可以在物理上分成两个以上交互且离散的块。同样地,在不脱离本发明构思的范围的情况下,可以将示例的块物理地组合成更复杂的块。
图2是提供为例示根据示例性实施例的移动设备的操作的视图。
参照图2,配备有EM传感器15的移动设备10的用户可以使移动设备10接近或接触发射电磁波的电子设备20。由于诸如电子设备20的电子设备通常会发射电磁波,因此可以通过使移动设备10尽可能接近或接触要检测来自其的电磁波的电子设备20,来使用EM传感器15精确地检测该电磁波。
当移动设备10接近或接触电子设备20时,EM传感器15可以接收由电子设备20发射的电磁波,从而识别电子设备20的类型和型号名称等。电子设备20可以发射由(作为电子设备20中使用的组件的)内部电路所使用的电信号(例如,时钟信号)决定的其固有的电磁波。EM传感器15可以通过提取电磁波的特征值并将所提取的特征值应用于预定的概率模型来识别发射电磁波的电子设备20。
在图2中,电子设备20被示为诸如电视机的显示器。然而,电子设备20可以是发射电磁波的各种类型的电子设备中的任意一种,即使不是作为电子设备的主要功能或预期功能来发射所发射的电磁波。电子设备20的示例包括电视机、监视器和其他显示器、收音机、计算机、智能电话和其他电话、平板电脑、冰箱、洗衣机、微波炉、视听接收器、打印机、可穿戴设备等。
图3和图4是例示了根据示例性实施例的移动设备的示意性框图。
参照图3,根据一个示例性实施例的移动设备100可以包括传感器单元110、主处理器120、存储装置130、显示器140、端口150等。另外,移动设备100还可以包括有线/无线通信设备、电源设备等。在图3所例示的组件中,端口150可以是移动设备100通过其与显卡、声卡、存储卡、USB设备等进行通信的设备。移动设备100可以是诸如智能电话、平板电脑、可穿戴设备、膝上型计算机、各种其他电子设备等的设备。
主处理器120可以执行特定的算术运算、命令、任务等。主处理器120可以以中央处理单元(CPU)、单片***(SoC)等的形式提供,并且可以经由***总线160与连接到端口150的其他设备以及传感器单元110、存储器130和显示器140进行通信。
传感器单元110可以包括EM传感器111。EM传感器111可以包括接收外部接收的电磁波以将电磁波转换为信号的前端模块、处理信号的微处理器单元、存储器等。EM传感器111的微控制器单元可以提取由前端模块从电磁波生成的电磁信号的特征值。主处理器120可以通过将特征值应用于预定的概率模型来识别发射电磁波的电子设备。
例如,当EM传感器111从通过接收电磁波而生成的信号中提取特征值并且主处理器120执行将特征值应用于概率模型的算术运算时,每当从外部引入电磁波,主处理器120即可进行操作。主处理器120可以在休眠模式或唤醒模式下进行操作,以有效地管理向移动设备100供电的电池。例如,如果不管主处理器120的操作模式如何EM传感器111都总是接收电磁波并提取特征值,则每当从外部接收电磁波时,主处理器120就会由于EM传感器111而进入唤醒模式。主处理器120的功耗在唤醒模式中增加,因此可能减少整个移动设备100的使用时间。然而,例如当EM传感器111未接收电磁波时,主处理器120通过进入休眠模式的能力来降低其功耗。
在用户可以直接控制EM传感器111的开/关操作的情况下,只有当用户打开EM传感器111以接收电磁波时,主处理器120才可以切换到唤醒模式。从电磁波提取的特征值可以应用于概率模型。因此,当用户可以直接控制EM传感器111的开/关操作时,可以减少主处理器120的消耗功率。然而,每当EM传感器111接收电磁波时,将从电磁波提取的特征值应用于概率模型的操作将会由主处理器120来执行,这可能导致主处理器120的计算负担。
在一个示例性实施例中,EM传感器111可以从电磁波生成电磁信号,并将电磁信号与预定的第一参考信号和预定的第二参考信号进行比较,以确定电磁信号的有效性。第一参考信号和第二参考信号可以存储在EM传感器111中的存储器中。例如,主处理器120可以生成第一参考信号和第二参考信号,以将所生成的参考信号存储在EM传感器的内部存储器中。因此,可以在没有主处理器120的介入的情况下执行EM传感器111将电磁信号与第一参考信号和第二参考信号进行比较以确定电磁信号的有效性的操作。
当电磁信号被确定为有效时,EM传感器111可以将电磁信号和/或电磁信号的特征值发送到主处理器120。由于电磁信号和/或电磁信号的特征值只在EM传感器111验证了其有效性时才被发送到主处理器120,所以可以减少主处理器120的消耗功率和计算负担。
然后,参照图4,根据一个示例性实施例的移动设备200可以包括EM传感器210、主处理器220、存储装置230等。EM传感器210可以包括前端模块(AFE)211、微控制器单元212(MCU)和存储器213。存储器213可以是封装在EM传感器210中的存储设备,并且可以包括静态随机存取存储器(SRAM)、闪速存储器等。
前端模块211可以是将外部引入的电磁波转换为信号的电路,并且可以包括天线、混频器、滤波器、信号放大器、模数转换器等。在一个示例中,前端模块211可以通过接收作为电磁波的预定频带(例如,3MHz或更小)的信号来生成电磁信号。由前端模块211生成的电磁信号可以被发送到微控制器单元212。
微控制器单元212可以提取电磁信号的特征值以将所提取的特征值发送到主处理器220。主处理器220可以利用电磁信号的特征值和存储在存储装置230中的多个概率模型,来识别发射与电磁信号对应的电磁波的电子设备。存储在存储装置230中的概率模型可以包括高斯混合模型(GMM),并且主处理器220可以将电磁信号的特征值输入到概率模型以识别发射电磁波的电子设备。主处理器220可以从外部服务器300接收多个概率模型,并且可以将所接收的概率模型存储在存储装置230中。存储装置230存储外部服务器300中存储的概率模型的全部或一部分,以利用从电磁信号中提取的特征值和存储在存储装置230中的这部分概率模型来识别电子设备。在一个示例性实施例中,主处理器220可以每隔预定间隔连接到外部服务器300,以检查概率模型是否被更新。主处理器220可以更新存储在存储装置230中的概率模型。
在一个实施例中,外部服务器300可以提供云服务以向主处理器220提供概率模型。主处理器220从提供云服务的外部服务器300接收概率模型。然后,主处理器220将概率模型存储在存储装置中,并且概率模型可以是可从外部服务器300提供的云服务获得的概率模型的全部或一部分。
在一个示例性实施例中,在向主处理器220发送电磁信号的特征值之前,微控制器单元212可以将电磁信号与存储在存储器213中的第一参考信号和第二参考信号进行比较,以确定电磁信号是否有效。主处理器220可以利用存储在存储装置230中的概率模型生成第一参考信号和第二参考信号,以将所生成的第一参考信号和第二参考信号存储在存储器213中。在一个示例中,主处理器220可以在频域中确定多个参考频率,利用将概率模型在参考频率的最小值相连接的包络线生成第一参考信号,利用将概率模型在参考频率的最大值相连接的包络线生成第二参考信号。
微控制器单元212可以根据电磁信号的包络线是否位于第一参考信号的包络线与第二参考信号的包络线之间,来确定电磁信号的有效性。例如,微控制器单元212可以计算在预定频带中电磁信号的包络线位于第一参考信号的包络线与第二参考信号的包络线之间的比率。微控制器单元212可以将计算出的比率与预定阈值进行比较,从而确定电磁信号的有效性。例如,当计算出在预定频带中电磁信号的包络线位于第一参考信号的包络线与第二参考信号的包络线之间的比率为95%,并且阈值是90%时,电磁信号可以被确定为有效信号。
在一个示例性实施例中,为了提高有效性确定的准确度,可以将电磁信号划分为多个频带,并且可以将电磁信号的包络线与第一参考信号的包络线和第二参考信号的包络线进行比较。在一个示例中,微控制器单元212可以将电磁信号划分为第一频带、第二频带和第三频带,并且可以基于在第一频带、第二频带和第三频带中电磁信号的各个包络线分别位于第一参考信号的包络线与第二参考信号的包络线之间的比率,来计算在第一频带、第二频带和第三频带中电磁信号的各个包络线分别位于第一参考信号的包络线与第二参考信号的包络线之间的分数(score)。微控制器单元212可以将这些分数的总和或平均值与预定阈值进行比较,以确定电磁信号的有效性。
例如,当电磁信号被确定为有效信号时,微控制器单元212可以将电磁信号或电磁信号的特征值发送到主处理器220。当电磁信号被确定为有效信号并且主处理器220被确定为处于休眠模式时,微控制器单元212可以向主处理器220输出用于使主处理器220能够进入唤醒模式的信号。该信号可以在生成电磁信号或提取电磁信号的特征值之前输出,或者可以与电磁信号或电磁信号的特征值一起输出。
例如,在一个示例性实施例中,只有当微控制器单元212验证了电磁信号的有效性时,主处理器220才可以切换到唤醒模式。或者,只有当微控制器单元212验证了电磁信号的有效性时,主处理器220才可以执行利用电磁信号识别电子设备的过程。因此,可以降低主处理器220的功耗和计算负担,并且可以提高移动设备200的可用性。
图5是例示了根据示例性实施例的EM传感器的示意性框图。
参照图5,根据示例性实施例的EM传感器400可以包括前端模块410、微控制器单元(MCU)420、存储器430等。前端模块410可以包括天线ANT、匹配网络411、混频器412、滤波器413、放大器414、模数转换器415(ADC)等。前端模块410的配置不限于图5中所例示的特征。更确切地说,前端模块410可以包括各种修改。
例如,当天线ANT接收电磁波并将所接收的电磁波转换为模拟信号时,模拟信号的频率可以被匹配网络411和混频器412转换。滤波器413可以是去除噪声成分的电路,并且可以包括例如高通滤波器或带通滤波器。放大器414可以是能够调节增益的可变增益放大器,并且可以放大滤波器413的输出以生成电磁信号。模数转换器415可以将电磁信号转换为数字信号。
微控制器单元420可以接收转换后的电磁信号以将所接收的电磁信号与存储在存储器430中的参考信号进行比较。例如,存储器430可以存储第一参考信号和第二参考信号,并且微控制器单元420可以将电磁信号的包络线与第一参考信号的包络线和第二参考信号的包络线进行比较,以确定电磁信号的有效性。微控制器单元420可以利用电磁信号的包络线位于第一参考信号的包络线与第二参考信号的包络线之间的比率,来确定电磁信号的有效性。如上所述,为了提高有效性确定的准确度,可以将电磁信号划分为多个频带,并且可以根据在每个频带中电磁信号的包络线位于第一参考信号的包络线与第二参考信号的包络线之间的比率来计算分数,从而确定电磁信号的有效性。
另一方面,当前端模块410同时生成多个电磁信号时,微控制器单元420可以选择不同的电磁信号中的一个作为所选择的电磁信号以验证其有效性。在一个示例中,微控制器单元420可以基于信噪比等来确定电磁信号的强度,并且可以选择具有相对最大强度的电磁信号来优先验证其有效性。
图6是例示了根据示例性实施例的移动设备的操作的流程图。
参照图6,在S10中,根据示例性实施例的移动设备的操作可以通过由安装在移动设备上的EM传感器确定电磁信号的有效性来开始。如上所述,用于确定电磁信号的有效性的第一参考信号和第二参考信号可以存储在EM传感器的内部存储器中。EM传感器可以通过将电磁信号的包络线与第一参考信号的包络线和第二参考信号的包络线进行比较来确定电磁信号的有效性。当电磁信号的有效性得到验证时,EM传感器可以仅将电磁信号和/或从电磁信号提取的特征值发送到主处理器。
在S11中,主处理器可以利用经过验证的电磁信号,来识别发射与电磁信号对应的电磁波的电子设备。EM传感器可以根据从外部引入的电磁波来生成电磁信号,以验证电磁信号的有效性,并且主处理器可以利用电磁信号识别发射电磁波的电子设备。例如,主处理器可以利用预定的概率模型和从电磁信号提取的特征值来识别发射了电磁波的电子设备。
例如,当成功识别电子设备时,在S12中,主处理器可以提供适合于电子设备的服务。例如,当电子设备具有以预定周期更换的消耗品时,例如空气净化器、***、空调等,主处理器可以确定电子设备的消耗品更换周期等,以在显示器上显示所确定的消耗品更换周期。或者,可以基于关于根据电磁信号识别出的电子设备的信息,提供建立物联网(object internet)环境所需的服务等。
也就是说,当成功识别电子设备时,主处理器可以基于成功识别电子设备来执行适合于电子设备的服务应用。在上面的示例中,确定并(例如,在移动设备上)显示电子设备的(或与电子设备相关的)组件或子***的消耗品更换周期。然而,可以基于以本文描述的方式成功识别电子设备来执行许多其他类型的服务应用。实际上,可以仅基于这种服务应用被执行来启用电子设备使其进行操作,使得本文描述的EM传感器能够用于更新和重新启用停用的电子设备。可以基于本文所描述的EM传感器识别了电子设备,来执行电子设备的许多其他类型的功能。另外,这种功能可以取决于对电子设备和EM传感器之间的预定关系的识别,例如电子设备和EM传感器均属于同一用户。因此,主处理器可以基于存储在EM传感器的内部存储器以及移动设备的存储装置中的用户帐户与在电子设备中注册的用户帐户一致,来执行针对电子设备的服务应用。
图7至图11是例示了根据示例性实施例的EM传感器的操作的视图。
参照图7,作为一个示例性实施例,例示了用于识别发射电磁波的电子设备的概率模型501至503。概率模型501至503可以是高斯混合模型。为了方便起见,在图7所例示的示例性实施例中,示出了三个概率模型501至503。然而,在移动设备的存储装置中可以存储比图7中所例示的三个概率模型501至503更多的概率模型。
移动设备的主处理器可以利用存储在存储装置中的概率模型501至503,生成第一参考信号504和第二参考信号505。例如,可以基于概率模型501至503在频带中的最小值生成第一参考信号504,可以基于概率模型501至503在频带中的最大值生成第二参考信号505。
主处理器可以在其中限定了概率模型501至503的频带中确定多个参考频率,并且可以生成将概率模型501至503在多个参考频率处的最小值彼此连接的包络线,以生成第一参考信号504。同样地,主处理器可以生成将概率模型501至503在多个参考频率处的最大值彼此连接的包络线,以生成第二参考信号505。由于其中限定了概率模型501至503的频带是连续的频段,为了便于算术运算,主处理器可以首先在频带中确定多个参考频率,然后可以确定在各个参考频率处概率模型501至503的要彼此连接的最小值和最大值,从而生成第一参考信号504和第二参考信号505。因此,在整个频带中,第一参考信号的值可以总是小于第二参考信号的值。
由主处理器生成的第一参考信号504和第二参考信号505可以存储在EM传感器的内部存储器中。EM传感器可以从外部接收电磁波,以将所接收的电磁波转换为电磁信号,并且可以通过将电磁信号与第一参考信号504和第二参考信号505进行比较来验证电磁信号的有效性。只有当电磁信号的有效性得到验证时,EM传感器才可以将主处理器切换到唤醒模式。或者,EM传感器可以将电磁信号和/或电磁信号的特征值发送到主处理器,从而减少主处理器的消耗功率和计算负担。在下文中,将参照图8至图11来描述利用第一参考信号504和第二参考信号505验证电磁信号的有效性的方法。
在一个示例性实施例中,EM传感器可以包括存储第一参考信号504和第二参考信号505的存储器、将电磁波转换为电磁信号的前端模块、利用第一参考信号504和第二参考信号505来验证电磁信号的有效性的微控制器单元等。参照图8至图11描述的电磁信号的有效性的验证可以通过EM传感器的微控制器单元来执行。
参照图8和图9,微控制器单元可以将电磁信号510与存储在存储器中的第一参考信号504和第二参考信号505进行比较。微控制器单元可以计算电磁信号510在限定第一参考信号504和第二参考信号505的频带中大于第一参考信号504且小于第二参考信号505的比率。微控制器单元可以通过将计算出的比率与预定阈值进行比较来验证电磁信号510的有效性。
在一个示例中,参照图8,在大部分频带中,电磁信号510的包络线可以位于第一参考信号504的包络线与第二参考信号505的包络线之间。例如,在图8的示例性实施例中,电磁信号510的包络线位于第一参考信号504的包络线与第二参考信号505的包络线之间的比率可以大于预定阈值。因此,微控制器单元可以确定电磁信号510是有效信号并且可以生成能够使主处理器进入唤醒模式的信号。另外,微控制器单元可以提取电磁信号510的特征值,并且可以将所提取的特征值发送到主处理器。
参照图9,在相对较宽的频带中,电磁信号520的包络线可以小于第一参考信号504的包络线或者大于第二参考信号505的包络线。例如,在图9的示例性实施例中,电磁信号520的包络线位于第一参考信号504的包络线与第二参考信号505的包络线之间的比率可以小于预定阈值。因此,微控制器单元可以确定电磁信号520是无效信号,并且因此可以不生成能够使主处理器进入唤醒模式的信号,或者可以不将电磁信号520或电磁信号520的特征值发送到主处理器。因此,可以减少主处理器的消耗功率和/或计算负担。
参照图10,微控制器单元可以将其中限定了第一参考信号504和第二参考信号505的频带划分为多个频带F1至F4。微控制器单元可以计算在各个频带F1至F4中电磁信号530的包络线位于第一参考信号504的包络线与第二参考信号505的包络线之间的比率。微控制器单元也可以利用该比率来确定电磁信号530的有效性。
在一个示例中,微控制器单元可以计算在各个频带F1至F4中电磁信号530的包络线位于第一参考信号504的包络线与第二参考信号505的包络线之间的比率。微控制器单元可以将该比率与阈值进行比较。频带F1至F4中的阈值可以具有相同的值或不同的值。例如,给予分别与最低频率和最高频率相邻的第一频带F1和第四频带F4的阈值可以小于给予作为中间频带的第二频带F2和第三频带F3的阈值。
微控制器单元可以计算在各个频带F1至F4中电磁信号530的包络线位于第一参考信号504的包络线与第二参考信号505的包络线之间的比率。微控制器单元可以将计算出的比率与阈值比率进行比较。此外,微控制器单元可以根据计算出的比率与阈值比率之间的大小关系,为各个频带F1至F4提供有效性分数。在一个示例中,当计算出的比率大于阈值比率时,可以将有效性分数确定为“1”,而当计算出的比率小于阈值比率时,可以将有效性分数确定为“0”。微控制器单元可以通过将在各个频带F1至F4中计算出的有效性分数的总和或平均值与预定阈值进行比较来确定电磁信号530的有效性。在另一个示例性实施例中,微控制器单元可以计算在各个频带F1至F4中电磁信号530的包络线位于第一参考信号504的包络线与第二参考信号505的包络线之间的比率。微控制器单元可以将比率的平均值或总和与阈值进行比较,从而确定电磁信号530的有效性。
在图10的示例性实施例中,在第一频带F1、第二频带F2和第四频带F4中,电磁信号530的包络线位于第一参考信号504的包络线与第二参考信号505的包络线之间的比率可以大于阈值比率。因此,第一频带F1、第二频带F2和第四频带F4中的有效性分数可以被计算为“1”,第三频带F3中的有效性分数可以被计算为“0”。微控制器单元可以确定电磁信号530是有效信号。
另一方面,在图11所例示的示例性实施例中,只有在第一频带F1和第二频带F2中,电磁信号530的包络线位于第一参考信号504的包络线与第二参考信号505的包络线之间的比率可以大于阈值比率。因此,第一频带F1和第二频带F2中的有效性分数可以被计算为“1”,第三频带F3和第四频带F4中的有效性分数可以被计算为“0”。微控制器单元可以确定电磁信号540无效。
图12和图13是例示了根据示例性实施例的EM传感器的操作的流程图。
参照图12,在S20中,根据示例性实施例的EM传感器的操作可以从主处理器进入休眠模式开始。在S21中,即使在主处理器进入休眠模式时,EM传感器也可以接收电磁波。在S22中,EM传感器可以根据电磁波生成电磁信号。在一个示例中,EM传感器可以每隔预定时段接收电磁波。EM传感器可以根据每隔预定时段接收的每个电磁波生成电磁信号。
在S23中,EM传感器的微控制器单元可以将电磁信号的包络线与第一参考信号的第一包络线和第二参考信号的第二包络线进行比较。如上所述,第一参考信号和第二参考信号可以是由主处理器预先生成并存储在EM传感器的内部存储器中的信号。主处理器可以通过将多个概率模型的最小值相连接来生成第一参考信号并且通过将概率模型的最大值相连接来生成第二参考信号,以识别发射电磁波的电子设备。因此,在其中限定了概率模型的频带中,第一包络线的位置可以位于低于第二包络线的位置。
如上面参照图8至图11所描述的,在S24中,微控制器单元可以计算电磁信号的包络线位于第一包络线与第二包络线之间的比率,可以将计算出的比率与预定阈值进行比较,并且可以确定电磁信号的有效性。例如,当在S24中电磁信号被确定为无效信号时,微控制器单元可以返回到接收电磁波的操作而不使主处理器进入唤醒模式。
当在S24中电磁信号被确定为有效信号时,微控制器单元可以在S25中输出将主处理器切换到唤醒模式的信号。在S25中,主处理器可以通过EM传感器输出的信号进入唤醒模式。另外,在S26中,EM传感器可以将电磁信号和/或电磁信号的特征值发送到主处理器。在S26中,当EM传感器仅将电磁信号发送到主处理器时,主处理器可以提取电磁信号的特征值以将所提取的特征值应用于多个概率模型,从而识别发射电磁波的电子设备。在S26中,当EM传感器直接提取电磁信号的特征值并将所提取的特征值发送到主处理器时,主处理器可以将从EM传感器接收的特征值应用于概率模型,从而识别发射电磁波的电子设备。
在一个示例性实施例中,当主处理器进入休眠模式时,EM传感器可以验证电磁信号的有效性,然后可以仅对于有效的电磁信号才将主处理器切换到唤醒模式。例如,对于无效的电磁信号,主处理器可以保持休眠模式,并且可以不执行用于识别电子设备的算术运算。因此,可以减少主处理器的消耗功率和计算负担。
接下来,在图13所例示的示例性实施例中,在S30中,EM传感器的操作可以在主处理器进入唤醒模式的状态下开始。利用EM传感器识别电子设备的操作可以在主处理器退出休眠模式并且已经进入唤醒模式的状态下,根据移动设备的运行环境、用户意图等来执行。
在S31中,已经进入唤醒模式的主处理器可以确定是否接收到打开EM传感器的控制命令。例如,当在S31中未接收到打开EM传感器的控制命令时,主处理器可以连续地检查是否接收到针对EM传感器的控制命令。
当在S31中接收到打开EM传感器的控制命令时,可以响应控制命令打开EM传感器。在S32中,EM传感器可以利用从外部引入的电磁波生成电磁信号。在S33中,EM传感器可以将电磁信号的包络线与第一包络线和第二包络线进行比较。如上所述,第一包络线可以是第一参考信号的包络线,第二包络线可以是第二参考信号的包络线。第一参考信号可以是通过将多个概率模型的最小值相连接而生成的信号,第二参考信号可以是通过将概率模型的最大值相连接而生成的信号。主处理器可以从外部服务器接收概率模型,以将所接收的概率模型存储在移动设备的存储装置中。
在S34中,EM传感器可以通过计算电磁信号的包络线大于第一包络线且小于第二包络线的部分所占的比率来确定电磁信号是否有效。作为一个示例,当电磁信号的包络线大于第一包络线且小于第二包络线的比率大于预定阈值时,EM传感器可以确定电磁信号有效。
当在S34中确定电磁信号有效时,EM传感器可以在S35中将电磁信号和/或从电磁信号获取的特征值发送到主处理器。由于主处理器已经进入唤醒模式并且正在进行操作,因此可以省略由EM传感器生成单独的唤醒信号并将唤醒信号提供给主处理器的操作。另一方面,当在S34中确定电磁信号无效时,可以在S36中再次关闭EM传感器。结果,EM传感器可以返回到等待打开EM传感器的控制命令的操作。
图14和图15是例示了根据示例性实施例的移动设备的操作的示图。
参照图14,根据示例性实施例的移动设备600可以在显示器620上显示控制窗口,以选择性地控制各种传感器、通信模块等。例如,可以在控制窗口中显示包括Wi-Fi模块(WI-FI)601的图标至蓝光滤光器(BLUE LIGHT FILTER)612的图标的多个控制图标。用户可以选择性地触摸Wi-Fi模块601至蓝光滤光器612的各种控制图标,以选择性地打开/关闭各种传感器和通信模块。在图14所例示的示例性实施例中,可以仅打开Wi-Fi模块601、振动警报模块(VIBRATIONS)602和能够与移动网络交换数据的移动通信模块(MOBILE DATA)609。在图14的示例性实施例中,EM传感器(EM SENSOR)608可以处于关闭状态。
接下来,参照图15,移动设备600可以在EM传感器608通过用户的操作被打开的状态下接触和/或接近另一电子设备700。打开的EM传感器608可以将从电子设备700发射的电磁波转换为电磁信号,并且可以验证电磁信号的有效性。当电磁信号被验证为有效信号时,EM传感器608可以将电磁信号发送到移动设备600的主处理器。或者,EM传感器608可以提取电磁信号的特征值以将所提取的特征值发送到主处理器。由于主处理器可能已经在唤醒模式下进行操作以执行在显示器620上显示能够打开EM传感器608的控制窗口的操作,所以EM传感器608可以不向主处理器发送单独的唤醒信号。
图16是例示了根据示例性实施例的移动设备的示意性框图。
参照图16,根据示例性实施例的移动设备800可以包括传感器单元810和主处理器820。传感器单元810和主处理器820可以通过***总线830(数据总线)彼此交换数据。
传感器单元810可以包括EM传感器811、运动传感器812和传感器集线器813。传感器单元810还可以包括诸如加速度传感器、照度传感器、重力传感器等各种传感器。包括在传感器单元810中的诸如EM传感器811和运动传感器812的各种传感器可以通过传感器集线器813直接交换数据。例如,由于各种传感器可以在不经过***总线830的情况下通过传感器集线器813交换数据,所以可以在没有主处理器820介入的情况下在各传感器之间交换数据。例如,EM传感器811和运动传感器812可以在不经过***总线830的情况下通过传感器集线器813交换数据。可以在没有主处理器820介入的情况下在EM传感器811与运动传感器812之间交换数据。
在图16所例示的示例性实施例中,由运动传感器812收集的关于移动设备800的运动的信息可以用于EM传感器811的精确操作。例如,由运动传感器812生成的关于移动设备800通过前面的过程接触和/或接近发射电磁波的电子设备的运动的数据可以预先被注册。例如,当随着从外部引入电磁波而生成电磁信号时,EM传感器811可以通过传感器集线器813从运动传感器812接收子信号。子信号可以包括关于被运动传感器812感测的移动设备800的运动是否是移动设备800接触和/或接近发射电磁波的电子设备的运动的信息。EM传感器811可以通过将电磁信号的包络线与第一参考信号的包络线和第二参考信号的包络线进行比较来确定电磁信号的有效性。EM传感器还可以根据从运动传感器812接收的子信号来确定是否已经产生了移动设备800接近和/或接触电子设备的运动。
例如,只有当确定电磁信号有效并且已经发生了移动设备800接近和/或接触电子设备的运动时,EM传感器811才可以经由***总线830将电磁信号和/或电磁信号的特征值发送到主处理器820。在这种情况下,可以基于移动设备800的运动和由EM传感器811感测的电磁信号的有效性,来推断用户实际是否打算识别电子设备。因此,可以提高EM传感器811的操作准确性,并且可以有效地管理主处理器820的计算负担和功耗。
图17至图20是例示了根据示例性实施例的利用移动设备的服务的示图。
参照图17,当移动设备900接触和/或接近电视机1000时,移动设备900的EM传感器可以利用从电视机1000发射的电磁波来识别电视机1000的制造商、型号、标识号等。当移动设备900接近电视机1000时,移动设备900的EM传感器可以以始终被打开的始终打开方式进行操作,或者可以由用户强制打开。
当移动设备900成功识别电视机1000时,在利用分别给予电视机1000和移动设备900的帐户信息而通过彼此认证的过程之后,可以提供各种服务。例如,如图17所示,电视机1000可以接收和再现在移动设备900中再现的视频的URL地址等。另外地或可替代地,也可以在移动设备900上显示关于电视机1000在预定时段内消耗的电力的信息等。或者,移动设备900可以获取电视机1000的识别信息,以利用电视机1000的识别信息来建立物联网(IoT)环境。
在图18所例示的示例性实施例中,利用空气净化器1100发射的电磁波,移动设备900可以识别空气净化器1100(空气滤净器)。移动设备900可以在显示器上显示由空气净化器1100中安装的灰尘传感器检测到的精细粉尘值和超细粉尘值。或者,类似于图17所例示的示例性实施例,可以检索并使用空气净化器1100的识别信息来建立IoT环境,或者通知空气净化器1100的过滤器更换周期。
参照图19,利用空调1200发射的电磁波,移动设备900可以识别空调1200。移动设备900可以指示包括在空调1200中的过滤器的更换周期或清洁周期。或者,移动设备900可以显示空调1200的功耗等。
参照图20,由移动设备900利用电磁波识别的电子设备可以是冰箱1300。当移动设备900的EM传感器将电磁波转换为电磁信号并且主处理器利用电磁信号的特征值识别冰箱1300(电子设备)时,移动设备900可以读取冰箱1300(电子设备)的识别信息等,以运行建立IoT环境所需的应用。当成功识别冰箱1300(电子设备)时,主处理器可以执行适合于冰箱1300(电子设备)的服务应用。当存储在移动设备900的EM传感器的内部存储器中和/或移动设备900的存储装置中的用户帐户与在冰箱1300(电子设备)中注册的用户帐户一致时,主处理器可以执行适合于冰箱1300(电子设备)的服务应用。
如上所述,根据一个示例性实施例,EM传感器可以接收电磁波以生成电磁信号,并且可以将电磁信号与存储在EM传感器内的存储器中的参考信号进行比较,以确定电磁信号是否是有效信号。另外,通过只有当确定电磁信号是有效信号时才将电磁信号和/或电磁信号的特征值发送到主处理器,可以减少主处理器的消耗功率和/或计算负担。
尽管上面已经示出和描述了示例性实施例,但对于本领域技术人员来说显而易见的是,在不脱离由所附权利要求限定的本文描述的发明构思的范围的情况下,能够进行修改和变化。

Claims (20)

1.一种电磁传感器,包括:
前端模块,所述前端模块被配置为利用外部引入的电磁波生成电磁信号;
存储器,所述存储器被配置为存储从识别所述电磁信号所需的多个概率模型生成的第一参考信号和第二参考信号;以及
微控制器单元,所述微控制器单元被配置为将所述电磁信号与所述第一参考信号和所述第二参考信号进行比较,以确定所述电磁信号是否为有效信号。
2.根据权利要求1所述的电磁传感器,其中,所述多个概率模型被限定在频域中,所述第一参考信号包括将所述多个概率模型在所述频域中的多个参考频率的最小值相连接的包络线,所述第二参考信号包括将所述多个概率模型在所述多个参考频率的最大值相连接的包络线。
3.根据权利要求1所述的电磁传感器,其中,所述微控制器单元将所述电磁信号的包络线与所述第一参考信号的包络线和所述第二参考信号的包络线进行比较,以计算所述电磁信号为有效信号的概率。
4.根据权利要求3所述的电磁传感器,其中,所述微控制器单元通过计算在预定频带中所述电磁信号的包络线位于所述第一参考信号的包络线与所述第二参考信号的包络线之间的比率,来计算所述电磁信号为有效信号的概率。
5.根据权利要求3所述的电磁传感器,其中,所述微控制器单元计算在多个频带中的每一个频带中所述电磁信号的包络线位于所述第一参考信号的包络线与所述第二参考信号的包络线之间的比率,并且利用基于所述比率计算出的在所述多个频带中的每一个频带中的有效性分数来确定所述电磁信号是否为有效信号。
6.根据权利要求5所述的电磁传感器,其中,所述微控制器单元将所述有效性分数的总和或所述有效性分数的平均值与预定阈值进行比较,以确定所述电磁信号是否为有效信号。
7.根据权利要求1所述的电磁传感器,其中,当所述电磁信号被确定为有效信号时,所述微控制器单元输出用于使外部主处理器进入唤醒模式的信号。
8.根据权利要求7所述的电磁传感器,其中,当所述电磁信号被确定为有效信号并且经由传感器集线器从另一个传感器接收到确定所述电磁信号的有效性的子信号时,所述微控制器单元输出所述的用于使所述外部主处理器进入唤醒模式的信号。
9.根据权利要求7所述的电磁传感器,其中,无论所述外部主处理器是否进入唤醒模式,所述微控制器单元始终保持在打开状态,并且每隔预定时段确定所述电磁信号是否为有效信号。
10.根据权利要求1所述的电磁传感器,其中,所述微控制器单元通过外部输入的控制命令被打开或关闭,并且在当所述微控制器单元通过所述控制命令被打开时的状态下,确定所述电磁信号是否为有效信号,并且
其中,当外部主处理器在唤醒模式下运行时,所述微控制器单元通过所述控制命令被打开。
11.根据权利要求1所述的电磁传感器,其中,当所述前端模块生成多个不同的电磁信号时,所述微控制器单元从所述多个不同的电磁信号中选择所述电磁信号作为选定的电磁信号,以确定所述选定的电磁信号是否为有效信号。
12.根据权利要求1所述的电磁传感器,其中,所述存储器存储所述多个概率模型中的一部分概率模型,并且
当所述电磁信号被确定为有效信号时,所述微控制器单元利用从所述电磁信号中提取的特征值和存储在所述存储器中的所述多个概率模型中的所述一部分概率模型,来识别发射所述电磁波的电子设备。
13.一种电磁传感器,包括:
前端模块,所述前端模块被配置为从外部引入的电磁波生成电磁信号;
存储器,所述存储器被配置为存储从识别所述电磁信号所需的多个概率模型生成的第一包络线和第二包络线;以及
微控制器单元,所述微控制器单元被配置为计算在频域中所述电磁信号的包络线位于所述第一包络线与所述第二包络线之间的比率,并且当所述比率大于预定阈值时,输出用于使外部主处理器进入唤醒模式的信号。
14.根据权利要求13所述的电磁传感器,其中,所述微控制器单元在所述频域中限定多个频带,并且计算在所述多个频带中的每一个频带中所述电磁信号的包络线位于所述第一包络线与所述第二包络线之间的比率,以计算有效性分数,并基于所述有效性分数的总和或平均值输出所述的用于使所述外部主处理器进入所述唤醒模式的信号。
15.一种移动设备,包括:
电磁传感器,所述电磁传感器被配置为将与外部引入的电磁波相对应的电磁信号的包络线与第一包络线和第二包络线进行比较,以确定所述电磁信号是否为有效信号,并且当所述电磁信号为有效信号时,提取所述电磁信号的特征值;
主处理器,所述主处理器被配置为当所述电磁传感器确定所述电磁信号为有效信号时,响应于来自所述电磁传感器的信号进入唤醒模式,并且利用所述电磁信号的特征值,识别发射所述电磁波的电子设备;以及
存储装置,所述存储装置被配置为存储识别所述电子设备所需的多个概率模型。
16.根据权利要求15所述的移动设备,其中,所述主处理器从提供云服务的服务器接收所述多个概率模型,将所述多个概率模型存储在所述存储装置中,并且通过每隔预定时段连接到所述服务器来更新所述多个概率模型。
17.根据权利要求15所述的移动设备,其中,所述多个概率模型是高斯混合模型。
18.根据权利要求15所述的移动设备,其中,所述电磁传感器包括从所述电磁波生成所述电磁信号的前端模块,并且所述前端模块与另一个通信模块共享天线。
19.根据权利要求15所述的移动设备,其中,当成功识别所述电子设备时,所述主处理器执行适合于所述电子设备的服务应用。
20.根据权利要求15所述的移动设备,其中,所述主处理器通过将所述多个概率模型在多个参考频率的最小值相连接来生成所述第一包络线,通过将所述多个概率模型在所述多个参考频率的最大值相连接来生成所述第二包络线,并将所述第一包络线和所述第二包络线存储在所述电磁传感器的内部存储器中,并且
当存储在所述存储装置中的所述多个概率模型被更新时,所述主处理器再次生成所述第一包络线作为再生的第一包络线并且再次生成所述第二包络线作为再生的第二包络线,并将所述再生的第一包络线和所述再生的第二包络线存储在所述电磁传感器的内部存储器中。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11134496B2 (en) * 2018-08-21 2021-09-28 Exfo Inc. Auto-detection of AxC mapping within a CPRI link

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008039762A (ja) * 2006-07-13 2008-02-21 National Institute Of Information & Communication Technology 電磁妨害波測定システムと、それを用いた選別システム
JP2012004612A (ja) * 2010-06-14 2012-01-05 Nec Corp 無線機同定装置
CN102479293A (zh) * 2011-04-30 2012-05-30 深圳光启高等理工研究院 一种单元结构的电磁响应曲线预测方法和装置
CN103136397A (zh) * 2011-11-30 2013-06-05 深圳光启高等理工研究院 一种获得电磁响应曲线特征参数的方法及其装置
WO2014038364A1 (ja) * 2012-09-05 2014-03-13 国立大学法人九州工業大学 電磁波識別方法及び識別装置
US20140103801A1 (en) * 2012-10-17 2014-04-17 Elwha Llc Multiple-filament incandescent lighting system managed in response to a sensor detected aspect of a filament
WO2015072045A1 (ja) * 2013-11-14 2015-05-21 日本電気株式会社 電磁妨害波測定装置、電磁妨害波測定方法および非一時的なコンピュータ可読媒体
CN106353654A (zh) * 2016-11-03 2017-01-25 云南电网有限责任公司普洱供电局 一种用于电缆局放检测的高频电磁耦合传感器
CN107783105A (zh) * 2017-10-20 2018-03-09 北京京东尚科信息技术有限公司 射频识别定位方法、***以及应答器和阅读器

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6225986B1 (en) 1997-01-06 2001-05-01 Canon Kabushiki Kaisha Coordinate input apparatus and its control method
US6559645B2 (en) 2000-11-17 2003-05-06 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Detector apparatus and method
US7176902B2 (en) 2003-10-10 2007-02-13 3M Innovative Properties Company Wake-on-touch for vibration sensing touch input devices
KR100872028B1 (ko) * 2007-02-07 2008-12-05 주식회사 삼율 무선통신기기의 발신신호 감시장치 및 방법
WO2009044368A2 (en) 2007-10-03 2009-04-09 Nxp B.V. Power saving method and system for wireless communications device
US8457913B2 (en) 2008-06-04 2013-06-04 Oracle America, Inc. Computer system with integrated electromagnetic-interference detectors
US8780055B2 (en) 2009-10-02 2014-07-15 Blackberry Limited Low power wakeup detection circuit and a portable electronic device having a low power wakeup detection circuit
US8970507B2 (en) 2009-10-02 2015-03-03 Blackberry Limited Method of waking up and a portable electronic device configured to perform the same
US9042571B2 (en) 2011-07-19 2015-05-26 Dolby Laboratories Licensing Corporation Method and system for touch gesture detection in response to microphone output
CN102999148A (zh) 2011-09-15 2013-03-27 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 具保护功能的网络唤醒***
US20130176270A1 (en) 2012-01-09 2013-07-11 Broadcom Corporation Object classification for touch panels
US9063731B2 (en) * 2012-08-27 2015-06-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Ultra low power apparatus and method to wake up a main processor
US9557799B2 (en) 2013-07-02 2017-01-31 Infineon Technologies Ag Sensor interface systems and methods
US10263451B2 (en) * 2013-08-09 2019-04-16 Intel Corporation Coil for mobile device context-driven switching and wireless charging
US10073578B2 (en) 2013-08-13 2018-09-11 Samsung Electronics Company, Ltd Electromagnetic interference signal detection
US10141929B2 (en) 2013-08-13 2018-11-27 Samsung Electronics Company, Ltd. Processing electromagnetic interference signal using machine learning
US10101869B2 (en) 2013-08-13 2018-10-16 Samsung Electronics Company, Ltd. Identifying device associated with touch event
US10228801B2 (en) 2013-10-24 2019-03-12 University Of Maryland, Baltimore County System and method for proximity-based position, movement and gesture detection using capacitive sensor arrays
US10095345B2 (en) 2014-05-30 2018-10-09 Apple Inc. Low power scan for device wake up and unlock
KR20160000330A (ko) * 2014-06-24 2016-01-04 엘지전자 주식회사 이동 단말기
US9558455B2 (en) 2014-07-11 2017-01-31 Microsoft Technology Licensing, Llc Touch classification
KR20170120421A (ko) 2016-04-21 2017-10-31 삼성전자주식회사 전원공급장치, 이를 구비한 디스플레이 장치 및 전원 공급 방법

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008039762A (ja) * 2006-07-13 2008-02-21 National Institute Of Information & Communication Technology 電磁妨害波測定システムと、それを用いた選別システム
JP2012004612A (ja) * 2010-06-14 2012-01-05 Nec Corp 無線機同定装置
CN102479293A (zh) * 2011-04-30 2012-05-30 深圳光启高等理工研究院 一种单元结构的电磁响应曲线预测方法和装置
CN103136397A (zh) * 2011-11-30 2013-06-05 深圳光启高等理工研究院 一种获得电磁响应曲线特征参数的方法及其装置
WO2014038364A1 (ja) * 2012-09-05 2014-03-13 国立大学法人九州工業大学 電磁波識別方法及び識別装置
CN104583786A (zh) * 2012-09-05 2015-04-29 国立大学法人九州工业大学 电磁波识别方法和识别装置
US20140103801A1 (en) * 2012-10-17 2014-04-17 Elwha Llc Multiple-filament incandescent lighting system managed in response to a sensor detected aspect of a filament
WO2015072045A1 (ja) * 2013-11-14 2015-05-21 日本電気株式会社 電磁妨害波測定装置、電磁妨害波測定方法および非一時的なコンピュータ可読媒体
CN106353654A (zh) * 2016-11-03 2017-01-25 云南电网有限责任公司普洱供电局 一种用于电缆局放检测的高频电磁耦合传感器
CN107783105A (zh) * 2017-10-20 2018-03-09 北京京东尚科信息技术有限公司 射频识别定位方法、***以及应答器和阅读器

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SANDRA GRECO等: "Electromagnetic Characterization of a Field Sensor for the Localization of GSM Cellular Phones Aboard an Aircraft", 《 IEEE TRANSACTIONS ON ELECTROMAGNETIC COMPATIBILITY》, vol. 50, no. 3, XP011232316, DOI: 10.1109/TEMC.2008.926883 *
李鑫等: "一种电磁传感器网络的群规模约束分群算法", 《电路与***学报》, vol. 18, no. 2 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110554246B (zh) 2024-06-07
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US10909467B2 (en) 2021-02-02
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KR20190137442A (ko) 2019-12-11

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