[发明专利]测量数据的处理方法和装置

权利要求书

1.一种测量数据的处理方法，其特征在于，应用于可穿戴设备，包括以下步骤：

根据各个测量时间点人体行为的测量数据，生成原始序列，所述原始序列是指随着时间变化而形成的有序数据列表，所述有序数据列表反映人体行为随着时间变化的状态，所述状态的表示方式包括实数值和/或符号；

将所述原始序列划分为多个时间片段；其中，每一个时间片段包含多个测量时间点；

针对每一个时间片段，根据所述时间片段内测量时间点人体行为的测量数据，采用多种算法进行扩维计算，得到所述时间片段的各维度序列；

对所述时间片段的各维度序列，分别采用多个维度提取特征，得到所述时间片段的符号向量；所述符号向量，包括对各维度序列进行特征提取得到的符号子向量，每一个符号子向量包括多个维度特征；

对根据多个时间片段的符号向量生成的符号向量序列，采用模体发现算法进行处理。

2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述对根据多个时间片段的符号向量生成的符号向量序列，采用模体发现算法进行处理，包括：

在模体发现过程中，对不同时间片段的符号向量之间所对应的符号子向量，根据多个维度对应的权重，计算符号子向量之间的相似距离；

根据所述符号子向量之间的相似距离，查询相似的符号向量。

3.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述将所述原始序列划分为多个时间片段，包括：

以预设长度和预设偏移量，将所述原始序列划分为多个时间片段。

4.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述对所述时间片段的各维度序列，分别采用多个维度提取特征，得到所述时间片段的符号向量，包括：

对每一个维度序列，进行多个维度的特征提取，得到所述维度序列的多个维度特征；

根据所述维度序列的多个维度特征，生成对应所述维度序列的符号子向量；

根据属于相同时间片段的各维度序列的符号子向量，生成所述时间片段的符号向量。

5.根据权利要求1-4任一项所述的处理方法，其特征在于，所述多个维度包括均值、方差、分位数值、频谱系数、均值穿过率、峰值、最小值和峰峰值中的至少两个。

6.根据权利要求1-4任一项所述的处理方法，其特征在于，所述多种算法包括差分和各级范数中的至少两个。

7.一种测量数据的处理装置，其特征在于，应用于可穿戴设备，包括：

生成模块，用于根据各个测量时间点人体行为的测量数据，生成原始序列，所述原始序列是指随着时间变化而形成的有序数据列表，所述有序数据列表反映人体行为随着时间变化的状态，所述状态的表示方式包括实数值和/或符号；

划分模块，用于将所述原始序列划分为多个时间片段；其中，每一个时间片段对应多个测量时间点；

运算模块，用于针对每一个时间片段，根据所述时间片段内测量时间点人体行为的测量数据，采用多种算法进行扩维计算，得到所述时间片段的各维度序列；

特征提取模块，用于对所述时间片段的各维度序列，分别采用多个维度提取特征，得到所述时间片段的符号向量；所述符号向量，包括对各维度序列进行特征提取得到的符号子向量，每一个符号子向量包括多个维度特征；

处理模块，用于对根据多个时间片段的符号向量生成的符号向量序列，采用模体发现算法进行处理。

8.根据权利要求7所述的处理装置，其特征在于，所述处理模块，包括：

计算单元，用于在模体发现过程中，对不同时间片段的符号向量之间所对应的符号子向量，根据多个维度对应的权重，计算符号子向量之间的相似距离；

查询单元，用于根据所述符号子向量之间的相似距离，查询相似的符号向量。

9.根据权利要求7所述的处理装置，其特征在于，所述划分模块，具体用于：

以预设长度和预设偏移量，将所述原始序列划分为多个时间片段。