JP2020507359A - ステップ計数方法およびトレッドミル用装置 - Google Patents

Abstract

トレッドミルのためのステップ計数装置が開示される。装置は端末機器に対して適用される。端末機器はトレッドミルの上に置かれている。装置は、加速度センサ、プロセッサ、およびメモリを含む。メモリは、ソフトウェアプログラムを保管するように構成されている。加速度センサは、トレッドミル上をユーザが走るときに生成される振動信号を収集するように構成されている。プロセッサは、メモリに保管されたソフトウェアプログラムを実行するように構成されており、そして、特定的に、トレッドミル上をユーザが走るときに生成される振動信号を収集し、かつ、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析するように、加速度センサに命令するように構成されている。トレッドミルのためのステップ計数方法およびコンピュータ読取可能記憶媒体が、さらに開示される。

Description

この出願は、信号処理技術の分野に関する。そして、特には、ステップ計数方法およびトレッドミルのための装置に関する。

この出願は、2017年1月19日に中国特許庁に出願され、そして、タイトルが”METHOD AND DEVICE FOR IMPLEMENTING STEP COUNTING FOR TREADMILL BY USING ACCELERATION SENSOR OF MOBILE PHONE”の中国特許出願第2017100039884.5号に対する優先権を主張するものであり、その全体が参照によってここにおいて組み込まれている。

人々の生活水準の向上に伴い、人々は彼らの健康に対してより多くの関心を払っている。人々が毎日歩いたり又は走ったりしたステップの量を知ることは、彼らがリアルタイムにエクササイズケースを学ぶのを手助けすることができ、それによって、彼らが適切な健康計画を作成するのを手助けしている。現在、人々は、たいてい、歩数計または携帯電話を使用して、リアルタイムに運動ステップ（exercise step）の量を知る。

しかし、トレッドミル（treadmill）で走るときに、人々は、ステップをカウントするために追加のスポーツアクセサリーを装着する必要がある。例えば、スマートウオッチ、ブレスレット、またはスマートステップ計数ヘッドセット、である。比較すると、コストは、より高くなっている。加えて、スマートトレッドミル（smart treadmill）を使用することによって、ステップが代替的にカウントされる。次いで、スマートトレッドミルおよび携帯電話は、ブルートゥース（登録商標）、赤外線、または他の短距離通信手段を通じて接続を確立し、そうして、人々は、携帯電話から運動ステップの数量を獲得している。しかしながら、スマートトレッドミルは現在広く使用されておらず、そして、ユーザによって獲得された実際の経験は比較的少ない。

この出願の実施形態は、従来技術における高コストの問題を解決するために、ステップ計数方法およびトレッドミルのための装置を提供する。

第１態様に従って、この出願の実施形態は、トレッドミルのためのステップ計数方法を提供する。本方法は、端末機器に対して適用され、そして、端末機器は、トレッドミルの上に置かれている。本方法は、加速度センサを使用することによって、端末機器により、トレッドミル上をユーザが走るときに生成される振動信号を収集するステップ、および、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、端末機器により、振動信号を分析するステップを含む。

前述のデザインにおいて、端末機器の加速度センサは、ユーザが走るときにトレッドミルの振動信号を収集するために使用され、そして、ユーザのステップの量が、時間−周波数分析アルゴリズムを通じて特定される。ユーザの運動ステップの量は、ソーシャルランキングパフォーマンス（social ranking performance）を改善するために収束され、それによって、ユーザ体験を増進させている。加えて、もはやランニングについて追加のステップ計数装置が必要とされないので、ユーザのコストを削減している。

時間−周波数分析アルゴリズムは、フーリエ変換、ウェーブレット変換、またはウィグナー−ビル分布（Wigner-Ville distribution）、もしくは、前述の２つまたはそれ以上の組み合わせの分析、といったアルゴリズムであってよい。このことは、この出願の実施態様において特定的には限定されない。

一つの可能なデザインにおいて、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、端末機器により、振動信号を分析するステップの前に、本方法は、さらに、端末機器により、振動信号をノイズ除去するステップを含む。

前述のデザインにおいて、振動信号は必然的にノイズと混合される。従って、振動信号をノイズ除去することは、トレッドミルに対するステップ計数の精度をある程度改善する。

一つの可能なデザインにおいて、端末機器により、振動信号をノイズ除去するステップは、トレッドミルの振動周波数に基づいて、端末機器により、振動信号におけるトレッドミルの振動成分を特定するステップ、および、振動信号におけるトレッドミルの振動成分をフィルタ除去するステップを含む。ここで、トレッドミルの振動周波数は、トレッドミルが開始された後で、かつ、トレッドミル上をユーザが走行しないときに獲得される振動周波数である。

トレッドミルの振動成分は非常に規則的であるので、トレッドミルの振動成分のスペクトル成分が特定され、そして、次いで、ユーザが走るときに収集された信号における対応するスペクトル成分がフィルタで除去される。そうして、ユーザが走るときに比較的にクリーンな振動信号を獲得することができ、次のステップであるカウント処理を容易にしている。具体的に、振動信号におけるトレッドミルの振動成分は、有限インパルス応答(Finite Impulse Response、略してFIR)フィルタ、無限インパルス応答(Infinite Impulse Response、略してIIR)フィルタ、等を使用することによってフィルタ除去され得る。

一つの可能なデザインにおいて、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、端末機器により、振動信号を分析するステップは、フィルタされた信号を獲得するために、端末機器により、振動信号について高速フーリエフィルタリング処理を実行するステップ、および、ユーザの運動ステップの量として、端末機器により、フィルタされた信号の中で、そのピークがプリセットされた閾値よりも大きい波頭の量を決定するステップを含む。

前述のデザインを通じて、振動信号に基づいて運動ステップの量を決定する簡単かつ効果的な方法が提供される。

一つの可能なデザインにおいて、加速度センサを使用することによって、端末機器により、トレッドミル上をユーザが走るときに生成される振動信号を収集するステップの前に、本方法は、さらに、端末機器により、端末機器がトレッドミルモードにあることを特定するステップを含む。ここで、トレッドミルモードは、端末機器がトレッドミルの上に置かれていることを示している。

前述のデザインを通じて、一般的なランニングモードとトレッドミルモードが区別される。トレッドミルモードについては、この出願のこの実施形態において提供されるステップ計数方法が使用され、一方で、一般的なランニングモードについては、従来技術で提供されるステップ計数方法が使用されてよい。

一つの可能なデザインにおいて、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、端末機器により、振動信号を分析するステップの後で、本方法は、さらに、端末機器により、端末機器に記録されているユーザの運動ステップの量を更新するステップ、および、ユーザの更新された運動ステップの量をユーザに通知するステップを含む。

前述のデザインを通じて、ユーザは、スポーツブレスレットまたはスポーツヘッドセットといった追加のデバイスを必要とすることなく、端末機器だけを使用することによって、トレッドミルの上での運動ステップの量を知ることができ、それは、ユーザのコストを削減し、かつ、ユーザのための利便性を提供している。

一つの可能なデザインにおいて、本方法は、さらに、端末機器により、ユーザがトレッドミル上を走るときに生成される振動信号の持続時間を記録するステップ、および、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、端末機器により、振動信号を分析するステップの後で、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量および持続時間に基づいて、端末機器により、トレッドミルの上を走っている最中のユーザのストライド周波数を決定し、かつ、ユーザのストライド周波数をユーザに通知するステップを含む。

前述のデザインを通じて、ユーザは、端末機器を使用することによって、スポーツブレスレットまたはスポーツヘッドセットといった追加デバイスを必要とすることなく、走っている最中のトレッドミルの上での運動ステップの量とストライド周波数の両方を知ることができ、それは、ユーザのコストを削減し、かつ、ユーザのための利便性を提供している。

一つの可能なデザインにおいて、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、端末機器により、振動信号を分析するステップの後で、本方法は、さらに、端末機器により、ユーザのストライド幅およびトレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量に基づいて、トレッドミル上のユーザの運動距離を推定するステップ、および、トレッドミル上のユーザの運動距離をユーザに通知するステップを含む。ここで、ストライド幅は、過去の時間期間におけるユーザのトレッドミルでないランニングケースに基づいた統計を収集することによって、端末機器により獲得される。

前述のデザインを通じて、ユーザは、端末機器を使用することによって、トレッドミル上の運動ステップの量とトレッドミル上のランニングの距離の両方を知ることができる。運動距離は、ソーシャルランキングパフォーマンスを改善するために収束される。加えて、スポーツブレスレットまたはスポーツヘッドセットといった追加デバイスを必要とすることなく、それは、ユーザのコストを削減し、かつ、ユーザのための利便性を提供している。

第２態様に従って、この出願の実施形態は、トレッドミルのためのステップ計数装置を提供する。本装置は端末機器に対して適用され、そして、端末機器はトレッドミルの上に置かれている。本装置は、加速度センサ、プロセッサ、および、メモリを含む。

メモリは、ソフトウェアプログラムを保管するように構成されている。

加速度センサは、トレッドミル上をユーザが走るときに生成される振動信号を収集するように構成されている。

プロセッサは、メモリに保管されたソフトウェアプログラムを実行するように構成されている。そして、特定的に、トレッドミル上をユーザが走るときに生成される振動信号を収集し、かつ、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析するように、加速度センサに命令するよう構成されている。

一つの可能なデザインにおいて、プロセッサは、さらに、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析する前に、振動信号をノイズ除去するように構成されている。

一つの可能なデザインにおいて、振動信号をノイズ除去するときに、プロセッサは、特定的に、トレッドミルの振動周波数に基づいて、振動信号におけるトレッドミルの振動成分を特定し、かつ、振動信号におけるトレッドミルの振動成分をフィルタ除去するように構成されている。ここで、トレッドミルの振動周波数は、トレッドミルが開始された後で、かつ、トレッドミル上をユーザが走行しないときに獲得される振動周波数である。

一つの可能なデザインにおいて、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析するときに、プロセッサは、特定的に、フィルタされた信号を獲得するために、振動信号について高速フーリエフィルタリング処理を実行し、かつ、ユーザの運動ステップの量として、フィルタされた信号の中で、そのピークがプリセットされた閾値よりも大きい波頭の量を決定するように構成されている。

一つの可能なデザインにおいて、プロセッサは、さらに、加速度センサを使用することによって、トレッドミル上をユーザが走るときに生成される振動信号を収集する前に、端末機器がトレッドミルモードにあることを特定するように構成されている。ここで、トレッドミルモードは、端末機器がトレッドミルの上に置かれていることを示している。

一つの可能なデザインにおいて、プロセッサは、さらに、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析した後で、メモリに記録されているユーザの運動ステップの量を更新し、かつ、ユーザの更新された運動ステップの量をユーザに通知するように構成されている。

一つの可能なデザインにおいて、プロセッサは、さらに、メモリに、ユーザがトレッドミル上を走るときに生成される振動信号の持続時間を記録し、そして、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析した後で、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量および持続時間に基づいて、トレッドミルの上を走っている最中のユーザのストライド周波数を決定し、かつ、ユーザのストライド周波数をユーザに通知するように構成されている。

一つの可能なデザインにおいて、プロセッサは、さらに、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析した後で、ユーザのストライド幅およびトレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量に基づいて、トレッドミル上のユーザの運動距離を推定し、かつ、トレッドミル上のユーザの運動距離をユーザに通知するように構成されている。ここで、ストライド幅は、過去の時間期間におけるユーザのトレッドミルでないランニングケースに基づいた統計を収集することによって、端末機器により獲得される。

第３態様に従って、この出願の一つの実施形態は、トレッドミルのためのステップ計数装置を提供する。本装置は、端末機器に対して適用され、そして、端末機器は、トレッドミルの上に配置かれている。本装置は、
ユーザがトレッドミルの上を走るときに生成される振動信号を、加速度センサを使用することによって、収集するように構成されている、収集モジュール、および
トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析するように構成されている、処理モジュール、を含む。

一つの可能なデザインにおいて、本装置は、さらに、
トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、処理モジュールが動信号を分析する前に、振動信号をノイズ除去するように構成されているノイズ除去モジュール、を含む。

一つの可能なデザインにおいて、ノイズ除去モジュールは、特定的に、
トレッドミルの振動周波数に基づいて、振動信号におけるトレッドミルの振動成分を特定し、かつ、振動信号におけるトレッドミルの振動成分をフィルタ除去するように構成されている。ここで、トレッドミルの振動周波数は、トレッドミルが開始された後で、かつ、トレッドミル上をユーザが走行しないときに獲得される振動周波数である、

一つの可能なデザインにおいて、本装置は、さらに、
フィルタされた信号を獲得するために、振動信号について高速フーリエフィルタリング処理を実行するように構成されているフィルタリングモジュール、を含む。

処理モジュールは、特定的に、ユーザの運動ステップの量として、フィルタされた信号の中で、そのピークがプリセットされた閾値よりも大きい波頭の量を決定するように構成されている。

一つの可能なデザインにおいて、本装置は、さらに、
収集モジュールが、加速度センサを使用することによって、トレッドミル上をユーザが走るときに生成される振動信号を収集する前に、端末機器がトレッドミルモードにあることを特定する、ように構成されている特定モジュール、を含む。ここで、トレッドミルモードは、端末機器がトレッドミルの上に置かれていることを示す。

一つの可能なデザインにおいて、本装置は、さらに、
処理モジュールが、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析した後で、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定する、ように構成されている記録モジュール、を含む。ユーザの運動ステップの量は端末機器に記録されている。および、
ユーザの運動ステップの更新された量をユーザに通知するように構成されている通知モジュール、を含む。

一つの可能なデザインにおいて、記録モジュールは、ユーザがトレッドミル上を走るときに生成される振動信号の持続時間を記録するように構成されている。
トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析した後で、処理モジュールは、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量および持続時間に基づいて、トレッドミルの上を走っている最中のユーザのストライド周波数を決定する。そして、
通知モジュールは、ユーザのストライド周波数をユーザに通知するように構成されている。

一つの可能なデザインにおいて、処理モジュールは、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析した後で、ユーザのストライド幅およびトレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量に基づいて、トレッドミル上のユーザの運動距離を推定するように構成されている。ここで、ストライド幅は、過去の時間期間におけるユーザのトレッドミルでないランニングケースに基づいた統計を収集することによって、端末機器により獲得される。そして、
通知モジュールは、トレッドミル上のユーザの運動距離をユーザに通知するように構成されている。

第４態様に従って、この出願の一つの実施形態は、コンピュータ読取可能記憶媒体を提供する。コンピュータ読取可能記憶媒体は、ソフトウェアプログラムを保管している。ソフトウェアプログラムは、１つまたはそれ以上のプロセッサによって読み出されて実行されるときに、上記の方法を実行することができる。

第５態様に従って、この出願の一つの実施形態は、命令（instruction）を含むコンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータプログラム製品がコンピュータ上で実行されるとき、コンピュータは、上記の方法を実行することが可能である。

図１は、この出願の一つの実施形態に従った、携帯電話の模式的な構造図である。 図2は、この出願の一つの実施形態に従った、トレッドミルのためのステップ計数方法のフローチャートである。 図3Aは、この出願の一つの実施形態に従った、ユーザがトレッドミル上を走るときに発生する振動信号の概略図である。 図3Bは、この出願の一つの実施形態に従った、ユーザがトレッドミル上を走るときに発生する振動信号の概略図である。 図3Cは、この出願の一つの実施形態に従った、振動信号について周波数領域変換を実行することの概略図である。 図4は、この出願の一つの実施形態に従った、運動ステップの量を表示することの概略図である。 図5は、この出願の一つの実施形態に従った、トレッドミルのためのステップ計数装置の概略図である。

トレッドミル上を走るときに、ユーザは、たいてい、携帯電話または類似のものをトレッドミルの上、例えば、トレッドミルの保管タンク（storage tank）の上に、置くことに慣れている。上記で見い出された規則性に基づいて、この出願の実施形態は、ステップ計数方法およびトレッドミル用の装置を提供する。端末機器の加速度センサが、ユーザが走るときのトレッドミルの振動信号を収集するために使用され、そして、ユーザのステップの量が、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって特定される。ユーザの運動ステップの量は、ソーシャルランキングパフォーマンス（social ranking performance）を改善するために収束され、それによってユーザ体験を増進させている。加えて、もはやランニングについて追加のステップ計数装置が必要とされないので、ユーザのコストを削減している。

方法および装置は、同一の発明概念に基づいている。問題解決のための方法および装置の原理が類似しているので、装置および方法の実装については、相互に参照し、そして、繰り返される記載は省略される。

当業者による理解の用意のために、この出願におけるいくつかの文言が以下に説明される。

ストライド周波数（stride frequency）は、単位時間当たりのユーザのステップの量を示す。例えば、３．５ステップ／秒である。

ストライド幅（stride length）は、ユーザが歩く、または、走るステップの距離を示す。例えば、７０cm／ステップである。

「複数の（"a plurality of"）」は、少なくとも２つを示す。

この出願の実施形態におけるトレッドミルのためのステップ計数ソリューションは、端末機器（terminal device）を使用して実施され得る。端末機器は、これらに限定されるわけではないが、パーソナルコンピュータ、サーバーコンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップデバイス、モバイルデバイス(例えば、モバイルフォン、携帯電話、タブレットコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント、またはメディアプレーヤ)、消費型の電子装置、小型コンピュータ、メインフレームコンピュータ、等を含む。この出願の実施形態において提供されるソリューションは、一つの例として携帯電話を使用することによって、以下に具体的に説明される。

図1は、この出願に係る一つの実施形態が適用される携帯電話のハードウェアの模式的な構造図である。図1に示されるように、携帯電話100は、表示装置110、プロセッサ120、およびメモリ130を含む。メモリ130は、ソフトウェアプログラムおよびデータを保管するように構成され得る。プロセッサ120は、ソフトウェアプログラムおよびメモリ130に保管されたデータを実行して、携帯電話100の様々な機能的アプリケーションを実行し、そして、データを処理する。メモリ130は、主に、プログラム記憶領域およびデータ記憶領域を含み得る。プログラム記憶領域は、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能(例えば、画像キャプチャ機能)によって必要とされるアプリケーションプログラム、等を保管し得る。データ記憶領域は、携帯電話100、等の使用に応じて生成されたデータ(例えば、音声データ、アドレスブック、および交換可能な画像ファイルEXIF)を保管し得る。加えて、メモリ120は、高速ランダムアクセスメモリを含んでよく、そして、少なくとも１つの磁気ディスク記憶装置、フラッシュメモリ装置、または、別の揮発性ソリッドステート記憶装置といった、不揮発性メモリをさらに含んでよい。プロセッサ120は、携帯電話100のコントロールセンタであり、そして、様々なインターフェイスおよびラインを使用することによって、携帯電話全体の様々な部分に接続されている。メモリ130に保管されたソフトウェアプログラム及び／又はデータを実行または実施することによって、プロセッサ120は、携帯電話100の様々な機能を実行し、そして、データを処理して、それによって、携帯電話において全体的なモニタリング（monitoring）を実行している。プロセッサ120は、１つまたはそれ以上の汎用プロセッサを含んでよく、さらに１つまたはそれ以上のDSP(digital signal processor、デジタル信号プロセッサ)を含んでよく、そして、この出願の実施形態において提供される技術的ソリューションを実施するために、関連するオペレーションを実行するように構成されている。

携帯電話100は、さらに、写真を撮り、または、ビデオを撮影するように構成されたカメラ160を含む。携帯電話100は、さらに、入力装置140を含み得る。入力デジット情報（input digit information）および文字情報、または、接触型タッチ操作／非接触型ジェスチャを受信し、そして、携帯電話100のユーザ設定および機能コントロールに関連する信号入力、等を生成するように構成されたものである。具体的には、この出願に係るこの実施形態において、入力装置140は、タッチパネル141を含み得る。タッチパネル141は、また、タッチスクリーンとしても参照され、タッチパネル141上または近傍でユーザによって実行されるタッチ操作(例えば、指またはスタイラスといった任意の適切なオブジェクトまたはアクセサリを使用することにより、タッチパネル141上またはタッチパネル141近傍でユーザによって実行される操作)を収集し、そして、プリセット（preset）プログラムに基づいて対応する接続装置を駆動することができる。任意的に、タッチパネル141は、２つのパーツを含み得る。タッチ検出装置およびタッチコントローラである。タッチ検出装置は、ユーザのタッチ位置を検出し、タッチ操作によって生成された信号を検出し、そして、タッチコントローラに対して信号を伝送する。タッチコントローラは、タッチ検出装置からタッチ情報を受信し、タッチ情報をタッチポイント座標へと変換し、そして、次いで、プロセッサ120に対してタッチポイント座標を送信する。さらに、タッチコントローラは、プロセッサ120から送信されたコマンドを受信し、そして、実行することができる。例えば、ユーザは、タッチパネル141においてトレッドミルのステップ計数を開始するために、指を使用して、アイコン、説明文（legend）、等の上をクリックする。タッチ検出装置は、クリックの結果として生じる信号を検出し、そして、次いで、タッチコントローラに対して信号を伝送する。タッチコントローラは、次いで、信号を座標へと変換し、そして、次いで、座標をプロセッサ120に対して送信する。プロセッサ120は、座標および信号のタイプ(クリックまたはダブルクリック)に基づいてアイコンまたは説明文の上の(開始)操作を判断し、次いで、オペレーションを実行するために占有される必要のあるメモリ空間を決定し、そして、占有される必要のあるメモリ空間がフリーメモリより小さい場合に、ステップをカウントするようにトレッドミルを開始する。

タッチパネル141は、抵抗性、容量性、赤外線、表面音波（surface sound wave）タイプのタッチパネル、等であってよい。タッチパネル141の他に、入力装置140は、さらに、別の入力装置142を含み得る。別の入力装置142は、これらに限定されるわけではないが、物理的なキーボード、ファンクションキー(例えば、ボリュームコントロールキーまたはスイッチキー)、トラックボール、マウス、ジョイスティック、等のうち１つまたはそれ以上を含み得る。

表示装置110に含まれる表示パネル111は、ユーザによって入力される情報、ユーザに対して提供される情報、携帯電話100の様々なメニューインターフェイス、等を表示するように構成されており、そして、この出願に係るこの実施形態においては、主に、携帯電話100のカメラによってキャプチャされた画像を表示するように構成されている。任意的に、表示パネル111は、液晶ディスプレイ(英語:Liquid Crystal Display、略してLCD)、有機発光ダイオード(英語:Organic Light-Emitting Diode、略してOLED)、等の形態において構成され得る。いくつかの他の実施形態において、タッチパネル141は、タッチディスプレイスクリーンを形成するように、表示パネル111をカバーしてよい。

そのうえ、携帯電話100は、さらに、他のモジュールに対して電力を供給するように構成された電源150を含み得る。携帯電話100は、さらに、１つまたはそれ以上のセンサ170を含み得る。例えば、加速度センサ、光センサ、GPSセンサ、赤外線センサ、レーザセンサ、位置センサ、またはレンズ指向角（pointing angle）センサ、である。携帯電話100は、さらに、無線ネットワーク装置とのネットワーク通信を実行するように構成された、無線周波数(Radio Frequency、RF)回路180を含んでよく、さらに、別の装置とのＷｉ−Ｆｉ通信を実行するように構成された、Ｗｉ−Ｆｉモジュール190を含んでよく、そして、さらに、音楽を再生する、音声を通じて促し（prompt）、プロンプトトーンを出すように構成されたスピーカ210、等を含んでよい。

この出願の一つの実施形態において提供されるトレッドミルのためのステップ計数方法は、図1に示される保管されたソフトウェアプログラムにおいて実施され、特には、プロセッサ120によって実施され得る。図2を参照すると、本方法は、具体的には、以下を含んでいる。
S201:端末機器は、加速度センサを使用することによって、ユーザがトレッドミルの上を走るときに生成される振動信号を収集する。
S202:端末機器は、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析する。

時間−周波数分析アルゴリズムは、フーリエ変換、ウェーブレット変換、またはウィグナー−ビル分布（Wigner-Ville distribution）、もしくは、前述の２つまたはそれ以上の組み合わせの分析、といったアルゴリズムであってよい。このことは、この出願の実施態様において特定的には限定されない。

例えば、端末機器が、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために振動信号を分析することは、以下の方法で実施される。
フィルタされた信号を獲得するために、端末機器によって、振動信号について高速フーリエフィルタリング処理を実行すること、および
端末機器によって、フィルタされた信号の中で、そのピークがプリセットされた閾値より大きい波頭（crest）の量を、ユーザの運動ステップの量として決定すること、である。

図3Aは、ユーザがトレッドミルの上を走るときに、加速度センサによって収集された振動信号の時間領域図である。このようにして、図3Aから、加速度が概ね３０Ｈｚである信号が比較的に高いエネルギー比率（energy proportion）を有することが、図3Aから学習される。加えて、２Ｈｚの明白な包絡線信号（envelope signal）が存在することが、図3Aから学習される。そして、包絡線信号は、ランニングの最中のストライド周波数に対応しており、具体的には、この時点におけるランニングの最中のストライド周波数は１２０であり、それによって、ステップ計数を実施している。

図3Bを参照すると、黒色の曲線は、加速度センサによって収集されたユーザの振動信号を示している。フィルタされた信号を獲得するために、高速フーリエフィルタ処理が振動信号について実行される。フィルタされた信号については、図3Bにおける白色の曲線を参照のこと。

一つの可能な実施形態においては、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために振動信号を分析する前に、端末機器は、さらに、振動信号をノイズ除去（denoise）し得る。

ユーザが走るときに生成され、そして、加速度センサによって収集される振動信号は、トレッドミルの振動成分によって影響を受ける。従って、トレッドミルの振動成分がフィルタで除去される（filtered out）必要がある。これに基づいて、端末機器は、以下の方法で振動信号をノイズ除去することができる。
トレッドミルの振動周波数に基づいて、端末機器によって、振動信号におけるトレッドミルの振動成分を特定すること、および
振動信号におけるトレッドミルの振動成分をフィルタで除去することである。ここで、トレッドミルの振動周波数は、トレッドミルが開始された後で、かつ、トレッドミル上をユーザが走っていないときに獲得される振動周波数である。

トレッドミルの振動成分は非常に規則的であるので、トレッドミルの振動成分のスペクトル成分が特定され、そして、次いで、ユーザが走るときに収集された信号における対応するスペクトル成分がフィルタで除去される。そうして、ユーザが走るときに比較的にクリーンな振動信号を獲得することができ、次のステップであるカウント処理を容易にしている。具体的に、振動信号におけるトレッドミルの振動成分は、有限インパルス応答(Finite Impulse Response、略してFIR)フィルタ、無限インパルス応答(Infinite Impulse Response、略してIIR)フィルタ、等を使用することによってフィルタ除去され得る。図3Cを参照すると、概ね３０Ｈｚおよび７０Ｈｚの信号がトレッドミルの振動成分である。

一つの可能な実施形態において、加速度センサを使用することによって、トレッドミル上をユーザが走るときに生成される振動信号を収集する前に、端末機器は、端末機器がトレッドミルモードにあることを特定する。ここで、トレッドミルモードは、端末機器がトレッドミルの上に置かれていることを示す。端末機器がトレッドミルモードにあることを特定するとき、端末機器は、この出願に係るこの実施形態において提供されるトレッドミルのためのステップ計数方法で処理を実行する。詳細については、図2で説明される方法を参照のこと。端末機器は、端末機器がトレッドミルモードにないことを特定しているときには、既存のステップ計数方法で処理を実行してよい。

トレッドミルのためのステップ計数を実施するために、端末機器は、いくつかのトレッドミルの上に置かれてよい。いくつかのトレッドミルの振動成分が収集され、そして、振動成分について特徴同定（feature identification）が実行され、そうして、機械学習（machine learning）といった学習アルゴリズムを使用することによってトレッドミルの信号特徴が抽出される。このようにして、既に開始されているトレッドミルの上にユーザが端末機器を置くと、トレッドミルによって生成された振動成分が収集され、そして、振動成分について特徴同定が実行されて、端末機器がトレッドミルモードにあることを特定する。代替的に、端末機器が、加速度センサを使用することによって、ユーザがトレッドミルの上を走るときに生成される振動信号を収集するとき、振動信号が分析され、振動信号がトレッドミルの信号特徴を含んでいることが特定されて、それによって、端末機器がトレッドミルモードにあることが特定される。具体的には、ユーザがトレッドミルの上を現在走っていることが認識される。

トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって端末機器により、振動信号を分析するステップS202の後で、端末機器は、端末機器に記録されたユーザの運動ステップの量を更新し、そして、更新されたユーザの運動ステップの量をユーザに通知することができる。トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析する前に、端末機器は、ある時間期間内にユーザが走ったステップの量を記録してよく、そして、ステップの量はトレッドミル上での運動ステップの量およびトレッドミルの上ではない運動ステップの量を含み得る。そうして、端末機器は、記録された運動ステップの量に対して、現在特定されたユーザのトレッドミル上での運動ステップの量を加えることができる。時間期間は、一日、一週管、一カ月、等であってよい。

端末機器がユーザに運動ステップの量を通知すると、表示装置の表示インターフェイスを通じて運動ステップの量がユーザに対して表示されてよく、または、音声を通じてユーザが運動ステップの量を用いて促されてよい。加えて、このアプリケーションの任意の実施形態においてユーザに通知することは、表示装置の表示インターフェイスを通じてユーザに表示すること、スピーカからの音声を通じてユーザを促すこと、等であり得る。詳細は、その後に再び説明されない。

ユーザは、いつでも、端末機器に蓄積されたランニングステップの量をチェックすることができる。加えて、ユーザによる確認の便利のために、ランニングステップの量が３つのタイプへと分類され得る。第１タイプは、トレッドミルの上でのランニングステップの量であり、第２タイプは、トレッドミル上ではないランニングステップの量であり、そして、第３タイプは、トレッドミルの上でのステップの量とトレッドミル上ではないステップの量の合計である。例えば、１日のうち、ユーザは朝の８時にトレッドミル上で１時間ほどジョギングを開始し、そして、端末機器によって特定されたステップの量は１５０００である。夕方の６時から６時半までの時間期間に公園においてユーザが走ったステップの特定された量は、１００００である。従って、ステップの量がユーザに対して表示されるとき、３つのステップの量がディスプレイインターフェイス上に特定的に表示され得る。図4は、表示例を示しているだけであり、そして、表示方法について限定を構成するものではない。

このアプリケーションのこの実施形態においては、トレッドミルの上でのユーザのステップの量を計算することができる。これに加えて、トレッドミルの上を走っている最中のユーザのストライド周波数、および、トレッドミル上のユーザの運動距離、速度、等が、トレッドミルの上でのユーザのステップの量が計算された後で、さらに計算され得る。

トレッドミルの上を走っている最中のユーザのストライド周波数は、以下の方法で決定され得る。
端末機器によって、ユーザがトレッドミルの上を走るときに生成される振動信号の持続時間を記録すること、
トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、端末機器が振動信号を分析した後で、
トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量および継続時間に基づいて、端末機器によって、トレッドミル上を走っている最中のユーザのストライド周波数を決定すること、そして、ユーザのストライド周波数をユーザに通知すること、である。

トレッドミル上を走っている最中のユーザの運動距離は、以下の方法で決定され得る。
ユーザのストライド幅およびトレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量に基づいて、端末機器によって、トレッドミル上のユーザの運動距離を推定すること、および、トレッドミル上のユーザの運動距離をユーザに通知すること、である。ここで、ストライド幅は、過去の時間期間におけるユーザのトレッドミルでないランニングケースに基づいた統計を収集することによって、端末機器により獲得される。

ユーザがトレッドミルの上を走らないとき、ユーザのストライド幅は、端末機器内のＧＰＳを使用することによって、過去の期間におけるユーザのランニングケースを特定することにより決定されてよい。

トレッドミルの上を走っている最中のユーザの運動速度は、以下の方法で決定され得る。
ユーザがトレッドミルの上を走るときに生成される振動信号の持続時間を、端末機器によって、記録すること、前述の方法で決定された運動距離に基づいてトレッドミル上のユーザの運動速度を決定すること、および、ユーザに運動速度を通知すること、である。

方法の実施形態におけるものと同一の発明的概念に基づいて、この出願の実施形態は、さらに、トレッドミルのためのステップ計数装置（apparatus）を提供する。本装置は、加速度センサを含む端末機器に対して適用される。本装置は、端末機器に対して適用される。端末機器は、トレッドミルの上に置かれている。具体的に、本装置は、携帯電話100におけるプロセッサ120を使用することによって実装され得る。図5に示されるように、本装置は、以下を含み得る。
ユーザがトレッドミルの上を走るときに生成される振動信号を、加速度センサを使用することによって、収集するように構成されている収集モジュール501、および
トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析するように構成されている処理モジュール502、である。

一つの可能なデザインにおいて、本装置は、さらに、以下を含む。
トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、処理モジュール502が振動信号を分析する前に、振動信号をノイズ除去するように構成されているノイズ除去モジュール503、である。

一つの可能なデザインにおいて、ノイズ除去モジュール503は、特定的に、トレッドミルの振動周波数に基づいて、振動信号におけるトレッドミルの振動成分を特定し、そして、振動信号におけるトレッドミルの振動成分をフィルタ除去する、ように構成されている。ここで、トレッドミルの振動周波数は、トレッドミルが開始された後で、かつ、トレッドミル上をユーザが走行しないときに獲得される振動周波数である。

一つの可能なデザインにおいて、本装置は、さらに、以下を含む。
フィルタされた信号を獲得するために、振動信号について高速フーリエフィルタリング処理を実行するように構成されている、フィルタリングモジュール504、である。

処理モジュール502は、特定的に、ユーザの運動ステップの量として、フィルタされた信号の中で、そのピークがプリセットされた閾値よりも大きい波頭の量を決定するように構成されている。

一つの可能なデザインにおいて、装置は、さらに、以下を含む。
収集モジュール501が、加速度センサを使用することによって、ユーザがトレッドミルの上を走るときに生成される振動信号を収集する前に、端末機器がトレッドミルモードにあることを特定するように構成されている特定モジュール505、である。ここで、トレッドミルモードは、端末機器がトレッドミルの上の置かれていることを示している。

一つの可能なデザインにおいて、装置は、さらに、以下を含む。
トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、処理モジュール502が、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析した後で、端末機器に記録されているユーザの運動ステップの量を更新するように構成されている記録モジュール506、および
ユーザの運動ステップの更新された量をユーザに通知するように構成されている通知モジュール507、である。

一つの可能なデザインにおいて、記録モジュール506は、ユーザがトレッドミル上を走るときに生成される振動信号の持続時間を記録するように構成されている。

トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析した後で、処理モジュール502は、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量および持続時間に基づいて、トレッドミルの上を走っている最中のユーザのストライド周波数を決定する。

通知モジュール507は、トレッドミル上を走っている最中のユーザのストライド周波数をユーザに通知するように構成されている。

一つの可能なデザインにおいて、処理モジュール502は、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析した後で、ユーザのストライド幅およびトレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量に基づいて、トレッドミル上のユーザの運動距離を推定するように構成されている。ここで、ストライド幅は、過去の時間期間におけるユーザのトレッドミルでないランニングケースに基づいた統計を収集することによって、端末機器により獲得される。

通知モジュール507は、トレッドミル上のユーザの運動距離をユーザに通知するように構成されている。

この出願に係るこの実施形態におけるモジュール分割は、一つの例であり、単なる論理的な機能の分割であって、そして、実際の実施においては他の分割が存在し得る。加えて、この出願の実施形態における機能モジュールは、１つのプロセッサの中へ統合されてよく、または、モジュールそれぞれが、物理的に単独で存在してよく、もしくは、２つまたはそれ以上のモジュールが１つのモジュールの中へ統合されてよい。統合モジュールは、ハードウェアの形態で実装されてよく、または、ソフトウェアの機能モジュールの形態で実装されてよい。

統合モジュールがハードウェアを使用することによって実装される場合に、端末機器のハードウェア実装については、図1および図1に関連する説明を参照のこと。

メモリ130は、ソフトウェアプログラムを保管するように構成されている。

センサ170における加速度センサは、ユーザがトレッドミル上を走るときに生成される振動信号を収集するように構成されている。

プロセッサ120は、メモリに保管されたソフトウェアプログラムを実行するように構成されており、そして、ユーザがトレッドミル上を走るときに生成される振動信号を収集するように、加速度センサに命令し、かつ、ユーザのトレッドミルの上での運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析するように、特定的に構成されている。

一つの可能な実施形態において、プロセッサ120は、さらに、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析する前に、振動信号をノイズ除去するように構成されている。

一つの可能な実施形態においては、振動信号をノイズ除去するとき、プロセッサ120は、特定的に以下のように構成されている。
トレッドミルの振動周波数に基づいて振動信号におけるトレッドミルの振動成分を特定し、かつ、振動信号におけるトレッドミルの振動成分をフィルタ除去する。ここで、トレッドミルの振動周波数は、トレッドミルが開始された後で、かつ、トレッドミル上をユーザが走行しないときに獲得される振動周波数である。

一つの可能な実施形態において、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析するときに、プロセッサ120は、特定的に以下のように構成されている。
フィルタされた信号を獲得するために、振動信号について高速フーリエフィルタ処理を実行し、かつ、ユーザの運動ステップの量として、フィルタされた信号の中で、そのピークがプリセットされた閾値よりも大きい波頭の量を決定する。

一つの可能な実施形態において、プロセッサ120は、さらに、ユーザがトレッドミル上を走るときに生成される振動信号が加速度センサを使用することによって収集される前に、端末機器がトレッドミルモードにあることを特定するように構成されている。ここで、トレッドミルモードは、端末機器がトレッドミルの上に置かれていることを示している。

一つの可能な実施形態において、プロセッサ120は、さらに、
トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析した後で、メモリ130に記録されているユーザの運動ステップの量を更新し、かつ、ユーザの更新された運動ステップの量をユーザに通知するように構成されている。

ユーザは、表示装置110のディスプレイインターフェイスを通じて運動ステップの量を通知されてよく、または、ユーザは、スピーカ210からの音声を通じて促されてよく、あるいは、ユーザは、送られたプロンプトトーンを通じて促されてよい。

一つの可能なデザインにおいて、プロセッサ120は、さらに、メモリ130の中に、ユーザがトレッドミル上を走るときに生成される振動信号の持続時間を記録し、そして、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析した後で、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量および持続時間に基づいて、トレッドミル上を走っている最中のユーザのストライド周波数を決定し、そして、ユーザのストライド周波数をユーザに通知する、ように構成されている。

ユーザは、表示装置110の表示インターフェイスを通じてストライド周波数を通知されてよく、または、ユーザは、スピーカ210からの音声を通じて促されてよく、もしくは、ユーザは、送られたプロンプトトーンを通じて促されてよい。

一つの可能なデザインにおいて、プロセッサ120は、さらに、トレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、振動信号を分析した後で、ユーザのストライド幅およびトレッドミルの上でのユーザの運動ステップの量に基づいて、トレッドミル上のユーザの運動距離を推定し、そして、ユーザにトレッドミル上のユーザの運動距離を通知する、ように構成されている。ここで、ストライド幅は、過去の時間期間におけるユーザのトレッドミルでないランニングケースに基づいた統計を収集することによって、端末機器により獲得される。

ユーザは、表示装置110のディスプレイインターフェイスを通じて運動距離を通知されてよく、または、ユーザは、スピーカ210からの音声を通じて促されてよく、あるいは、ユーザは、送られたプロンプトトーンを通じて促されてよい。

この出願の実施形態において、端末機器の加速度センサは、ユーザが走るときにトレッドミルの振動信号を収集するために使用され、そして、ユーザのステップの量が、時間−周波数分析アルゴリズムを通じて特定される。ユーザの運動ステップの量は、ソーシャルランキングパフォーマンスを改善するために収束され、それによってユーザ体験を増進させている。加えて、もはやランニングについて追加のステップ計数装置が必要とされないので、ユーザのコストを削減している。

当業者であれば、この出願の実施形態が、方法、システム、またはコンピュータプログラム製品として提供され得ることを理解するであろう。従って、この出願は、ハードウェアのみの実施形態、ソフトウェアのみの実施形態、または、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせを用いた実施形態の形式を使用し得る。さらに、この出願は、コンピュータプログラム製品の形式を使用し得る。コンピュータ使用可能プログラムコードを含む、１つまたはそれ以上のコンピュータ使用可能記憶媒体(これらに限定されるわけではないが、ディスクメモリ、CD-ROM、光メモリ、等を含むもの）において実装されるものである。

この出願は、この出願の実施態様に従った方法、装置(システム)、およびコンピュータプログラム製品に係るフローチャート及び／又はブロック図を参照して説明されている。コンピュータプログラム命令は、フローチャート及び／又はブロック図における各プロセス及び／又は各ブロック、および、フローチャート及び／又はブロック図におけるプロセス及び／又はブロックの組み合わせを実施するために使用され得ることが理解されるべきである。これらのコンピュータプログラム命令は、マシンを生成するたように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、エンベッドされたプロセッサ、または、任意の他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサのために提供され得るものであり、そうして、コンピュータまたは任意の他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサによって実行される命令は、フローチャートにおける１つまたはそれ以上のプロセス、及び／又は、ブロック図における１つまたはそれ以上のブロックの中の特定の機能を実施するための装置を生成する。

これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ読取可能メモリに保管されてよく、特定の方法で働くようにコンピュータまたは他の任意のプログラマブルデータ処理装置に命令することができ、そうして、コンピュータ読取可能メモリに保管された命令は、命令装置を含むアーチファクト（artifact）を生成する。命令装置は、フローチャートにおける１つまたはそれ以上のプロセス、及び／又は、ブロック図における１つまたはそれ以上のブロックの中で指定された機能を実施する。

これらのコンピュータプログラム命令は、また、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置上にロードされてもよく、そうして、一連の操作およびステップがコンピュータまたは他のプログラマブル装置において実行され、それによって、コンピュータに実装された処理を生成している。従って、コンピュータまたは別のプログラマブル装置において実行される命令は、フローチャートにおける１つまたはそれ以上のプロセス、及び／又は、ブロック図における１つまたはそれ以上のブロックの中の特定の機能を実施するためのステップを提供する。

明らかに、当業者は、この出願の実施形態に係る精神および範囲から逸脱することなく、この出願の実施形態に対して様々な修正および変更を行うことができる。この出願は、それらが以下の請求項およびそれらの均等な技術によって画定される保護の範囲内にあるという条件で、これらの修正および変更をカバーするように意図されている。

Claims (17)

1. トレッドミルのためのステップ計数方法であって、該方法は端末機器に対して適用され、該端末機器は該トレッドミルの上に置かれており、前記方法は、
   加速度センサを使用することによって、前記端末機器により、トレッドミル上をユーザが走るときに生成される振動信号を収集するステップと、
   前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、前記端末機器により、振動信号を分析するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、前記端末機器により、振動信号を分析する前記ステップの前に、前記方法は、さらに、
   前記端末機器により、前記振動信号をノイズ除去するステップ、
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記端末機器により、前記振動信号をノイズ除去する前記ステップは、
   前記トレッドミルの振動周波数に基づいて、前記端末機器により、前記振動信号における前記トレッドミルの振動成分を特定するステップと、
   前記振動信号における前記トレッドミルの振動成分をフィルタ除去するステップと、を含み、
   前記トレッドミルの振動周波数は、前記トレッドミルが開始された後で、かつ、前記トレッドミル上をユーザが走行しないときに獲得される振動周波数である、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、前記端末機器により、振動信号を分析する前記ステップは、
   フィルタされた信号を獲得するために、前記端末機器により、前記振動信号について高速フーリエフィルタリング処理を実行するステップと、
   前記ユーザの運動ステップの量として、前記端末機器により、前記フィルタされた信号の中で、そのピークがプリセットされた閾値よりも大きい波頭の量を決定するステップと、
   を含む、請求項１乃至３いずれか一項に記載の方法。
5. 前記加速度センサを使用することによって、前記端末機器により、前記トレッドミル上を前記ユーザが走るときに生成される振動信号を収集する前記ステップの前に、前記方法は、さらに、
   前記端末機器により、前記端末機器がトレッドミルモードにあることを特定するステップ、を含み、
   前記トレッドミルモードは、前記端末機器が前記トレッドミルの上に置かれていることを示す、
   請求項１乃至４いずれか一項に記載の方法。
6. 前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、前記端末機器により、振動信号を分析する前記ステップの後で、前記方法は、さらに、
   前記端末機器により、前記端末機器に記録されている前記ユーザの運動ステップの量を更新するステップ、および、前記ユーザの更新された運動ステップの量を前記ユーザに通知するステップ、を含む、
   請求項１乃至５いずれか一項に記載の方法。
7. 前記方法は、さらに、
   前記端末機器により、前記ユーザがトレッドミル上を走るときに生成される前記振動信号の持続時間を記録するステップと、
   前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、前記端末機器により、振動信号を分析する前記ステップの後で、前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量および前記持続時間に基づいて、前記端末機器により、前記トレッドミルの上を走っている最中の前記ユーザのストライド周波数を決定するステップ、および、前記ユーザの前記ストライド周波数を前記ユーザに通知するステップ、を含む、
   請求項１乃至６いずれか一項に記載の方法。
8. 前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、前記端末機器により、振動信号を分析する前記ステップの後で、前記方法は、さらに、
   前記端末機器により、前記ユーザのストライド幅および前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量に基づいて、前記トレッドミル上の前記ユーザの運動距離を推定するステップ、および、前記トレッドミル上の前記ユーザの前記運動距離を前記ユーザに通知するステップ、を含み、
   前記ストライド幅は、過去の時間期間における前記ユーザのトレッドミルでないランニングケースに基づいた統計を収集することによって、前記端末機器により獲得される、
   請求項１乃至７いずれか一項に記載の方法。
9. トレッドミルのためのステップ計数装置であって、該装置は端末機器に対して適用され、該端末機器は該トレッドミルの上に置かれており、かつ、
   前記装置は、加速度センサ、プロセッサ、および、メモリを含み、
   前記メモリは、ソフトウェアプログラムを保管するように構成されており、
   前記加速度センサは、前記トレッドミル上をユーザが走るときに生成される振動信号を収集するように構成されており、かつ、
   前記プロセッサは、
   前記メモリに保管された前記ソフトウェアプログラムを実行する、ように構成されており、かつ、特定的に、
   前記トレッドミル上を前記ユーザが走るときに生成される振動信号を収集し、かつ、前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、前記振動信号を分析するように、前記加速度センサに命令する、ように構成されている、
   装置。
10. 前記プロセッサは、さらに、
    前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、前記振動信号を分析する前に、前記振動信号をノイズ除去する、ように構成されている、
    請求項９に記載の装置。
11. 前記振動信号をノイズ除去するときに、前記プロセッサは、特定的に、
    前記トレッドミルの振動周波数に基づいて、前記振動信号における前記トレッドミルの振動成分を特定し、かつ、前記振動信号における前記トレッドミルの振動成分をフィルタ除去する、ように構成されており、
    前記トレッドミルの振動周波数は、前記トレッドミルが開始された後で、かつ、前記トレッドミル上をユーザが走行しないときに獲得される振動周波数である、
    請求項１０に記載の装置。
12. 前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、前記振動信号を分析するときに、前記プロセッサは、特定的に、
    フィルタされた信号を獲得するために、前記振動信号について高速フーリエフィルタリング処理を実行し、かつ、
    前記ユーザの運動ステップの量として、前記フィルタされた信号の中で、そのピークがプリセットされた閾値よりも大きい波頭の量を決定する、ように構成されている、
    請求項９乃至１１いずれか一項に記載の装置。
13. 前記プロセッサは、さらに、
    前記加速度センサを使用することによって、前記トレッドミル上を前記ユーザが走るときに生成される振動信号を収集する前に、前記端末機器がトレッドミルモードにあることを特定する、ように構成されており、
    前記トレッドミルモードは、前記端末機器が前記トレッドミルの上に置かれていることを示す、
    請求項９乃至１２いずれか一項に記載の装置。
14. 前記プロセッサは、さらに、
    前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、前記振動信号を分析した後で、前記メモリに記録されている前記ユーザの運動ステップの量を更新し、かつ、
    前記ユーザの更新された運動ステップの量を前記ユーザに通知する、ように構成されている、
    請求項９乃至１３いずれか一項に記載の装置。
15. 前記プロセッサは、さらに、
    前記メモリに、前記ユーザがトレッドミル上を走るときに生成される前記振動信号の持続時間を記録し、かつ、
    前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、前記振動信号を分析した後で、前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量および前記持続時間に基づいて、前記トレッドミルの上を走っている最中の前記ユーザのストライド周波数を決定し、かつ、
    前記ユーザの前記ストライド周波数を前記ユーザに通知する、ように構成されている、
    請求項９乃至１４いずれか一項に記載の装置。
16. 前記プロセッサは、さらに、
    前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量を決定するために、時間−周波数分析アルゴリズムを使用することによって、前記振動信号を分析した後で、前記ユーザのストライド幅および前記トレッドミルの上での前記ユーザの運動ステップの量に基づいて、前記トレッドミル上の前記ユーザの運動距離を推定し、かつ、
    前記トレッドミル上の前記ユーザの前記運動距離を前記ユーザに通知する、ように構成されており、
    前記ストライド幅は、過去の時間期間における前記ユーザのトレッドミルでないランニングケースに基づいた統計を収集することによって、前記端末機器により獲得される、
    請求項９乃至１４いずれか一項に記載の装置。
17. コンピュータ読取可能記憶媒体であって、該コンピュータ読取可能記憶媒体はソフトウェアプログラムを保管しており、かつ、
    前記ソフトウェアプログラムは、１つまたはそれ以上のプロセッサによって、読み出されて、実行されると、請求項１乃至８いずれか一項に記載の方法を実行することができる、
    コンピュータ読取可能記憶媒体。

Images