【技术实现步骤摘要】
本公开涉及包括低功率传感器单元的电子设备，更具体地，涉及感测用户和机器活动的传感器单元。
技术介绍
1、许多类型的系统和设备利用惯性传感器。惯性传感器可包括加速计、陀螺仪或其它类型的传感器。惯性传感器可用于车辆、移动电话、平板电脑、游戏装置、膝上型计算机和许多其它应用中。
2、
技术介绍
部分中讨论的所有主题不一定是现有技术，并且不应仅仅作为其在
技术介绍
部分中的讨论的结果而被认为是现有技术。沿着这些路线，在
技术介绍
部分中讨论的或与该主题相关的现有技术中的任何问题的识别都不应被视为现有技术，除非明确地声明为现有技术。相反，在
技术介绍
部分中对任何主题的讨论应被视为本专利技术人对特定问题的方法的一部分，该方法本身也可以是创造性的。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了传感器单元的电子装置，所述传感器单元可有效且高效地检测、学习和分类用户活动。传感器单元包括一个或多个惯性传感器和传感器处理单元。传感器产生传感器数据。传感器处理单元处理传感器数据。传感器处理单元使用无监督学习来识别用户活动。用户可以请求训练传感器单元以识别新的运动或活动。传感器单元提示用户在所选择的持续时间内保持静止，此后用户开始运动或活动。传感器单元在运动执行期间记录传感器数据，并基于传感器数据生成运动的模板。在为运动生成了模板之后，传感器单元可以通过将新的传感器数据与模板进行比较来自动识别用户何时执行运动。
2、在一个实施例中，如上所述，用户可以用传感器单元通过生成模板以经由无监督学习来学习多个运动
3、在一个实施例中，电子设备是可穿戴设备，例如智能手表或其它类型的设备。当用户在佩戴可佩戴设备的同时执行各种活动时，可佩戴设备可检测用户何时执行所学习的活动中的一者。学习活动的示例可以包括特定力量训练练习、特定有氧练习、特定手势或其他类型的活动或运动。当可穿戴设备的传感器单元已经学习到特定活动或运动时，传感器单元可以自动推断用户何时执行该活动。传感器单元可以自动地对重复次数、持续时间或活动的特征进行计数。
4、在一个实施例中，传感器单元可用于学习机器或设备的特征运动。例如，机器或设备可以具有多种操作模式。传感器单元可以用无监督学习来识别机器或设备的一个或多个标准操作模式。在学习过程完成之后，当新的传感器数据不与任何先前学习的操作模式一致时，传感器单元可以检测机器的异常行为。传感器单元可以输出使技术人员能够执行检查、维护、部件更换或其它类型的操作的警报。传感器单元可以学习识别增强现实(ar)/虚拟现实(vr)中的汽车头部姿态(automotive head gestures)中的运输模式。
5、在一个实施例中，一种方法包括：用电子设备接收来自用户的请求，以训练电子设备的传感器单元来识别第一运动；用电子设备提示用户在所选时间段内保持静止；以及用电子设备提示用户在所选时间段内保持静止之后执行第一运动。该方法包括：当用户执行第一运动时，用传感器单元生成传感器数据；用传感器单元生成用于第一运动的第一模板；以及将第一模板存储在传感器单元的存储器中。
6、在一个实施例中，电子设备包括用户输入、显示器和传感器单元。该传感器单元包括传感器和学习模块，该学习模块被配置为执行无监督机器学习过程以基于来自该传感器的第一传感器数据生成表示该用户的第一运动的模板。传感器单元包括活动检测模块，其被配置为通过将来自传感器的新传感器数据与第一模板进行比较来检测用户是否正在执行第一运动。
7、在一个实施例中，一种方法包括：从电子设备的用户接收训练电子设备的传感器单元以识别运动的请求；以及通过执行包括在用户执行运动时记录传感器数据的无监督机器学习过程，用传感器单元生成用于运动的模板。该方法包括在生成模板之后用传感器单元基于在生成模板之后记录的传感器数据推断用户正在执行该运动。
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1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述第一模板包括用所述传感器数据执行无监督机器学习过程。
3.根据权利要求1所述的方法，包括在生成所述第一模板之后，用所述传感器单元基于在生成所述第一模板之后记录的传感器数据来推断所述用户正在执行所述运动。
4.根据权利要求3所述的方法，其中推断包括：
5.根据权利要求1所述的方法，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，包括在生成所述第一模板和所述第二模板之后：
7.根据权利要求6的方法，其中将所述新的传感器数据与所述第一模板和所述第二模板进行比较包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中：
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一运动是举重锻炼。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一运动是心血管锻炼。
11.一种电子设备，包括：
12.根据权利要求11所述的电子设备，其中所述传感器包括加速度计。
13.根据权利要求12所述的电子设备，其中所述传感器包括陀螺仪。
...【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述第一模板包括用所述传感器数据执行无监督机器学习过程。
3.根据权利要求1所述的方法，包括在生成所述第一模板之后，用所述传感器单元基于在生成所述第一模板之后记录的传感器数据来推断所述用户正在执行所述运动。
4.根据权利要求3所述的方法，其中推断包括：
5.根据权利要求1所述的方法，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，包括在生成所述第一模板和所述第二模板之后：
7.根据权利要求6的方法，其中将所述新的传感器数据与所述第一模板和所述第二模板进行比较包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中：
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一运动是举重锻炼。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一运动是心血管锻炼。
11.一种电子设备，包括：
12.根据权利要求11所述的电子设备，其中所述传感器包括加...
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