。在一些情況下，給定移動量度的特征值可取決于所述給定移 動量度附近的移動量度（例如，如可由時間系列中的近程測得）。舉例來說，統(tǒng)計測量器122 的一些實施例可利用移動量度的滾動窗W產(chǎn)生給定移動量度的特征值。為了說明，假定所 述組移動量度表示為MM={mm。、mml、…、mm。、mI]Vl、…mI?}，因而統(tǒng)計測量器122可從移 動量度mm。《1到mm1導(dǎo)出mm。的特征值，其中窗大小為2*w。統(tǒng)計測量器可導(dǎo)出的統(tǒng)計特 征的實例包含（尤其）分位數(shù)（例如，加速度數(shù)據(jù)的分位數(shù)）、四分位距、離差的量度（例 如，吉尼系數(shù)）、賭的量度、頻域中的信息（例如，周期性運動的量的量化和兩個或兩個W上 頻帶中的周期性運動的量）。下文論述特征的其它實例。
[0082] 在任選任務(wù)框10處，任選地，可利用光電容積描記傳感器114W產(chǎn)生光電容積描 記腫G)數(shù)據(jù)來計算屯、率師)、屯、率變異性（HRV)和/或呼吸速率伽)。光電容積描記傳 感器通常包含光源和光檢測器。共同光源為發(fā)光二極管（LED)。
[0083] 在任務(wù)框4A處，一旦已經(jīng)導(dǎo)出所述組特征的值，用戶活動分類器124就可對與統(tǒng) 計特征對應(yīng)的時間周期進行分類或W其它方式用例如活躍水平或非活躍水平等活動水平 進行標記。在一些情況下，用戶活動分類器124對所述組特征值中的每一統(tǒng)計特征進行分 類或W其它方式標記，而在其它情況下，用戶活動分類器124可對特征的時間序列中的特 征的子集進行分類或W其它方式標記（例如，每隔一個特征值、每五個特征值、每十個特征 值等）。
[0084] 在任務(wù)框4B處，時間塊分類器126使用活動水平向時間塊指派選自多個睡眠狀態(tài) 中的一者的休眠狀態(tài)。睡眠狀態(tài)可包含（尤其）蘇醒狀態(tài)和睡著狀態(tài)。如下文更詳細地描 述，一些實施例可包含表示用戶的不同睡眠階段的睡眠狀態(tài)。此外，一些實施例可包含表示 不同類型的非睡眠活動（例如，不安狀態(tài)）的睡眠狀態(tài)。每一時間塊可跨越由活動水平表 征的時間周期中的一或多者。在一些情況下，由所述時間塊覆蓋的活動水平可為同構(gòu)活動 水平，而其它情況可允許異構(gòu)活動水平。
[0085] 因此，圖1說明可有效和/或自動確定何時可穿戴電子裝置的穿戴者正在睡眠的 系統(tǒng)。舉例來說，代替于存儲從運動傳感器獲得的所有運動數(shù)據(jù)并直接從原始運動數(shù)據(jù)導(dǎo) 出睡眠狀態(tài)，系統(tǒng)可改為將針對一時間間隔的多個運動數(shù)據(jù)樣本變換為由移動量度表示的 單一數(shù)值。此外，在一些情況下，可從自多個時間間隔的移動量度導(dǎo)出的多個特征確定一時 間周期內(nèi)的活動水平。
[0086] 現(xiàn)更詳細地描述圖1的操作和組件。
[0087] 移動重度
[0088] 如剛剛上文描述，實施例可使用含有運動傳感器的可穿戴電子裝置來測量指示可 穿戴電子裝置已經(jīng)經(jīng)歷的運動的運動數(shù)據(jù)（例如，由加速計測得的加速度數(shù)據(jù)）。本文中還 描述，移動量度可量化。在一些實施例中，每一移動量度為基于沿著運動傳感器的一或多個 軸的運動數(shù)據(jù)的分布的量化的組合（例如，加法、平均等等）產(chǎn)生的單一數(shù)值數(shù)字。所述單 一數(shù)值數(shù)字為用戶的運動的簡潔表示，且如上文中描述，其可用于檢測用戶的狀態(tài)、用戶的 睡眠階段、活動水平和用戶的其它類型的狀態(tài)。
[0089] 使用W某一間隔或頻率（例如，每30秒）量化的移動量度，實施例產(chǎn)生表征更長 時間周期（例如，10分鐘）內(nèi)用戶的移動的信息性統(tǒng)計特征。在一個實施例中，移動量度量 化短時間間隔（例如，30秒）內(nèi)的用戶移動和行為。更確切地說，此量度將沿著軸的加速度 數(shù)據(jù)（一種類型的運動數(shù)據(jù)）的分布量化并將其組合為單一數(shù)值數(shù)字。假設(shè)a_x、a_y、a_ z表示某一時間間隔（例如，30秒）內(nèi)W某一取樣速率（例如，20Hz)取樣的沿著Ξ個軸測 得的加速計數(shù)據(jù)的時間系列陣列。
[0090] 移動量度的一個實施例使用沿著軸的最大和最小加速度來量化沿著所述軸的加 速度的分布。來自每一軸的單獨值相加在一起成為每30秒間隔（其它間隔也是可能的） 的單一量度。從一時間周期內(nèi)產(chǎn)生的一組運動數(shù)據(jù)產(chǎn)生的移動量度可隨后表達為：
[0091] MM=max(a_x)-min(a_x)+
[0092] max(a_y)-min(a_y)+
[0093] max(a_z)-min(a_z)
[0094] 此量度的的較一般形式允許沿著不同軸的不同加權(quán)和針對每一軸的不同指數(shù)幕。 w_x、w_y、w_z是加權(quán)因數(shù)且exp_x、exp_y、exp_z是指數(shù)。移動量度可表達為：
[00巧]MM=w_:x*(max(a_x)-min(a_x)) ~exp_x+
[0096] w_y*(m曰X(a_y)-min(a_y))~0xp_y+
[0097]w_z*(max(a_z)-min(a_z)) -exp_z
[0098] 應(yīng)了解，一些實施例可對移動量度執(zhí)行若干其它后處理操作。舉例來說，在其它實 施例中，移動量度產(chǎn)生器可執(zhí)行利用飽和度的操作（所計算的移動量度巧位到由用于存儲 那些所計算值的若干位支持的邊界值）。在一些實施例中，移動量度產(chǎn)生器可將所計算的移 動量度投射到4位變量（或8位、16位），其可在一些情況下，最小化數(shù)據(jù)卷。在一些實施 例中，正飽和的所計算的移動量度的出現(xiàn)頻率可用于確定闊值，在所述闊值W上所述投射 經(jīng)移位W產(chǎn)生移動量度（例如，W考慮致使有意義的數(shù)據(jù)處于所計算的移動量度的較高階 位中的"更大噪聲"運動傳感器）。舉例來說，在使用4位表示移動量度的實施例中，0移位 意味著移動量度的投射來自位位置3 :所計算的移動量度的0 ;1移位意味著移動量度的投 射來自位位置4 :所計算的移動量度的1，等等。
[0099] 在一個實施例中，所計算的移動量度包括沿著一或多個軸的運動數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量度 的組合。運動數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量度可為分位數(shù)（例如，加速度數(shù)據(jù)的分位數(shù)）四分位距、離差的 量度（例如，吉尼系數(shù)）和賭的量度中的一或多者。此外，在一個實施例中，統(tǒng)計量度可使 用頻域中的信息。頻域中的信息可用于量化周期性運動的量且比較兩個或兩個W上頻帶中 的周期性運動的量。 陽100] 其它量化運動數(shù)據(jù)（包含加速計數(shù)據(jù)）的分布的方法也是可能的： 陽101] ?使用標準偏差而非最大值減去最小值 陽102] ?使用運動數(shù)據(jù)的四分位距。 陽103] 其它用于量化用戶移動的方法也是可能的，例如：
[0104] ?使用沿著所述Ξ個軸中的每一者的運動數(shù)據(jù)的時間導(dǎo)數(shù)（也被稱作急推、浪涌 或徘徊）。
[01化]?測量總加速度與1G(地球上海平面處的重力加速度）的偏差。 陽106] ?使用加速計數(shù)據(jù)的積分（例如，第一積分為速度，第二積分為位置）。 陽107] 注意，盡管由加速計測得的加速度數(shù)據(jù)給定作為運動數(shù)據(jù)的一實例，但其它傳感 器（例如，巧螺儀、重力傳感器、旋轉(zhuǎn)向量傳感器或磁力計）可用于收集其它類型的運動數(shù) 據(jù)W產(chǎn)生移動量度。 陽10引利用移動量度的優(yōu)點為，其在內(nèi)嵌裝置上操作起來極其便宜。舉例來說，在一些實 施例中，移動量度的單一數(shù)值可俘獲足夠有意義的信息來執(zhí)行本文稍后描述的確定，但需 要相對較少功率來計算、需要相對較少存儲空間來存儲、需要較少帶寬來發(fā)射，等等。此外， 有限數(shù)目的位可用于表示移動量度（例如，如上文所描述，移動量度可投射到4位變量），其 最小化數(shù)據(jù)卷。如上文所論述，移動量度可傳遞離開可穿戴電子裝置到計算機服務(wù)器，或電 子裝置上的應(yīng)用（例如，移動電話或平板計算機上的app)W供進一步處理、例如作出用戶 的狀態(tài)的確定。 陽109] 用戶移動的統(tǒng)計量度
[0110] 如先前參看圖1中展示的任務(wù)框3所描述，統(tǒng)計測量器122可執(zhí)行統(tǒng)計量度W產(chǎn) 生針對給定時間的特征值。用戶的非瞬時行為可使用各種時間標度或窗大?。ɡ?，5、10、 40分鐘間隔）上移動量度的分布（和分布導(dǎo)出的特征）來表征。統(tǒng)計測量器122的一個實 施例使用所關(guān)注的時刻上居中的滾動窗（所述特征值指派到的時間）。舉例來說，使用時間 T處居中的W分鐘窗的特征值!^1尋描述從T-W/^2延伸到T+W/^2的移動量度的分布的特性。 在其它實施例中，統(tǒng)計測量器122可分別使用左或右對準到時間T的滾動窗W便僅考慮時 間T之前或之后發(fā)生的數(shù)據(jù)。計算特征值的速率可對應(yīng)于產(chǎn)生移動量度的速率、窗大小或 任何其它合適的速率。舉例來說，下一特征（例如，F(xiàn)wJ可對應(yīng)于時間T+W，T+W/X(其中X 為任何數(shù)值）、T+MMI(其中MMI表示移動量度的間隔（例如，根據(jù)一些實施方案，30秒））， 或T巧。 陽111] 對于用戶的狀態(tài)的確定，在一個實施例中，可利用多組時間窗上的多組統(tǒng)計特征。 示范性統(tǒng)計特征是：
[0112] ?移動量度的滾動分數(shù)在闊值W下（例如，0. 13g或任何其它合適的值）
[0113] ?移動量度的滾動分數(shù)在闊值W上或在闊值的范圍之間（例如，0. 17gW上或 0. 17g與0. 20g之間），或任何其它合適的值
[0114] ?連續(xù)移動量度的滾動分數(shù)在闊值（例如，0. 2g)W上，或任何其它合適的值
[0115] ?運些分布的各種滾動分位數(shù)、平均值、標準偏差和其它匯總統(tǒng)計。
[0116] 來自光學(xué)光電容積描記（PPG)的信息
[0117] 如圖1中所說明，在任選任務(wù)框10處，任選地可利用光電容積描記（PPG)傳感器 114W產(chǎn)生PPG數(shù)據(jù)來計算屯、率師)、皿變異性（HRV)和/或呼吸速率伽)。PPG傳感器 通常包含光源和光檢測器。共同光源為發(fā)光二極管（LED)。
[0118] PPG數(shù)據(jù)可用于通過測量峰值之間的時間或通過計算光學(xué)信號中的主導(dǎo)頻率而計 算用戶的屯、率。對于大多數(shù)用戶，屯、率在睡眠開始之后不久下降且在睡眠過程期間繼續(xù)下 降直至早晨較早時候。屯、率在用戶蘇醒時或在睡眠期間的短干擾期間上升。測量屯、率允許 我們較好地識別睡眠的周期。此外，屯、率為將睡眠的周期與靜躺的周期分離的良好指示符， 其可迷惑比如加速計等運動傳感器。一些用戶并不經(jīng)歷睡眠時屯、率的此特性下降。此些用 戶可在其佩戴可穿戴電子裝置持續(xù)幾天之后識別，且可對此些用戶使用不同算法。
[0119] 用戶的屯、率與他的/她的平均靜止屯、率的差可用作他的/她的屯、率已下降到多低 的個人化量度。PPG數(shù)據(jù)還可用于計算用戶的呼吸速率。呼吸速率常常在睡眠時展示相異 的改變且可用作用W識別睡眠的周期的特征。呼吸可使用若干技術(shù)計算：
[0120] ?測量屯、跳之間的峰值間間隔中的變異性 陽12U ?測量PPG信號的基線中的緩慢變異性化1-0.甜Z)
[0122] ?測量加速度信號中的緩慢周期性信號（0. 1-0. 5化）
[0123] 在一個實施例中，表示可穿戴電子裝置的用戶的屯、率、屯、率變異性和/或呼吸速 率的數(shù)據(jù)由PPG數(shù)據(jù)分析器118計算，且所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（被稱作"分析PPG數(shù)據(jù)"）為除經(jīng) 由統(tǒng)計測量器122獲得的統(tǒng)計特征之外對用戶活動分類器124和/或多類別睡眠階段分類 器128的額外輸入。
[0124] 分類為活動水平
[01巧]如先前參看圖1中展示的任務(wù)框4A論述，用戶活動分類器124可對與一時間周期 相關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計特征進行分類或W其它方式用活動水平進行標記，例如W活躍水平或非活躍 水平分類。在一些實施例中，用戶活動分類器124可包含基于對具有已知標記的一組樣本 特征（例如，與活躍狀態(tài)（例如，穿戴者較可能將蘇醒）或非活躍狀態(tài)（例如，穿戴者較可 能將睡著）相關(guān)聯(lián)的特征集合）運行監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法而產(chǎn)生的分類模型。
[01%] 在一個實施例中，用戶活動分類器為決策樹，但多種其它分類器是可能的，例如 (借助于實例而非限制）： 陽127] ?隨機森林 陽12引 ?支持向量機 陽129] ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 陽130] ·Κ最近鄰算法
[0131] ·Ν;ι?νο巧葉斯 陽132] ?隱式馬爾可夫模型
[0133] 此外，用戶活動分類器可使用升高來組合運些各種機器學(xué)習(xí)分類器模型W作出 更準確分類。用戶活動分類器可在一個實施例中后處理分類模型W移除噪聲且使用二元 打開和二元閉合操作改進分類。多種其它平滑操作是可能的，包含中值平滑、加權(quán)平滑、 Kriging、馬爾可夫模型等。
[0134] 用戶狀態(tài)之間的所推斷轉(zhuǎn)變點的準確性可使用包含邊緣檢測、改變點分析等的多 種方法改進。
[0135] 如上文所論述，用戶活動分類器可使用從除運動數(shù)據(jù)外的數(shù)據(jù)導(dǎo)出的特征。也可 并入到此分類器中的此非運動數(shù)據(jù)導(dǎo)出的特征包含： 陽136] ?屯、率數(shù)據(jù)，例如PPG 陽137] ?隨時間的皮膚或環(huán)境溫度量度或溫度的改變 陽138] ?皮膚電響應(yīng) 陽139] ?環(huán)境光量度（例如，人們傾向于在黑暗環(huán)境中睡眠）
[0140] ?用W檢測與睡眠相關(guān)聯(lián)的樣式（例如，打韓、深呼吸或相對較少量的噪聲）的聲 首檢測。 陽141] 在一個實施例中，所述多個用戶活動包含表示何時裝置并未被穿戴的第Ξ檢測到 的狀態(tài)，且所述"非穿戴"狀態(tài)可用于改進準確性。此"非穿戴"狀態(tài)可從自運動傳感器導(dǎo) 出的統(tǒng)計特征、PPG數(shù)據(jù)和/或來自例如溫度傳感器、環(huán)境光傳感器、皮膚電響應(yīng)傳感器、電 容性傳感器、濕度傳感器和聲音傳感器等傳感器的數(shù)據(jù)來推斷。
[0142] 舉例來說，在僅運動傳感器情況中，"非穿戴"狀態(tài)可在可穿戴電子裝置保持在特 定定向中和/或極其靜止持續(xù)太長時間時檢測到，因為此并非人類睡眠樣式的典型特征。 在運動傳感器+PPG傳感器情況中，"非穿戴"狀態(tài)可從PPG數(shù)據(jù)的光學(xué)特性可能結(jié)合低移動 狀態(tài)（如使用運動傳感器測得的）而檢測到。睡眠開始和發(fā)生還可從"非穿戴"狀態(tài)的定 時和持續(xù)時間推斷。睡眠估計值可響應(yīng)于用戶編輯睡眠開始和發(fā)生估計值（通過在產(chǎn)生分 類預(yù)測時使用此反饋作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)或作為先驗）而隨時間針對用戶改進。雖然可使用運動 傳感器+PPG傳感器檢測"非穿戴"狀態(tài)，但本文下文論述不需要PPG傳感器的替代實施例。
[0143] 蘇醒和睡著狀態(tài)的導(dǎo)出
[0144] 如上文參看圖1中展示的任務(wù)框4B所論述，時間塊分類器126在一組時間周期內(nèi) 從活動水平導(dǎo)出用戶處于多個睡眠狀態(tài)中的一者的時間塊。休眠狀態(tài)可包含蘇醒狀態(tài)和睡 著狀態(tài)。所述時間塊可跨越被指派一活動水平的時間周期中的一或多者。連續(xù)時間塊可具 有不同睡眠狀態(tài)。
[0145] 時間塊分類器126可基于憑經(jīng)驗導(dǎo)出的邏輯將被指派一活躍水平或非活躍水平 的時間周期轉(zhuǎn)換為睡眠狀態(tài)。通常，活躍狀態(tài)暗示蘇醒狀態(tài)且非活躍狀態(tài)暗示睡眠狀態(tài)， 但考慮此轉(zhuǎn)換階段期間的多種相反邊緣情況。舉例來說，當(dāng)存在緊靠在短非活躍周期（<60 分鐘）之前和之后的可觀的步數(shù)活動（〉200步）（20分鐘內(nèi)）時，所述非活躍周期可分類為 "蘇醒"時間。關(guān)于何時此可有幫助的實例在于將期間用戶靜坐的一小時長的會議正確地識 別為蘇醒時間而非打隨。 陽146] 經(jīng)由用戶的狀態(tài)的自動檢測，可穿戴電子裝置的用戶不再需要用戶計劃轉(zhuǎn)變到睡 著狀態(tài)的顯式用戶指令，運對于可穿戴裝置的用戶來說可能是不便的且容易出錯，因為用 戶常常忘記向可穿戴電子裝置通知用戶的轉(zhuǎn)變。 陽147] 睡眠階段檢測
[0148] 返回參看圖1，運動量度的統(tǒng)計特征可改為或也用于對用戶的睡眠階段進行分類 (注意，虛線框標記的用戶睡眠狀態(tài)檢測190和睡眠階段分類192)。舉例來說，可穿戴電子 裝置可實施用戶睡眠狀態(tài)檢測190,但不實施睡眠階段分類也不W不同方式進行此分類。作 為另一實例，可穿戴電子裝置可實施睡眠階段分類192,但W不同方式實施用戶睡眠狀態(tài)檢 測或完全不實施（例如，可穿戴電子裝置可含有接口，供用戶提供用戶計劃轉(zhuǎn)變到睡著狀 態(tài)的通知（例如，經(jīng)由用戶推動可穿戴電子裝置的按鈕或在可穿戴電子裝置上點擊），且通 過啟用睡眠階段分類192而響應(yīng)直至用戶蘇醒（其轉(zhuǎn)變回到蘇醒狀態(tài)可經(jīng)由來自用戶的通 知或經(jīng)由自動檢測（如本文所描述的，或經(jīng)由不同技術(shù)））。因此，用戶睡眠狀態(tài)檢測190和 睡眠階段分類192是獨立的，但可在一起使用。返回參看圖1，在任務(wù)框5處，基于所述組統(tǒng) 計特征（任選地也基于HR/HRV/RR)，多級睡眠階段分類器128可確定用戶的睡眠的階段。
[0149] 可依據(jù)離散睡眠階段描述人類睡眠樣式。在最高描述水平處，運些分裂為REM(快 速眼移動）和非REM睡眠階段，后者包含各種淺和深睡眠階段。移動的樣式、屯、率、屯、率變異 性（HRV)和呼吸根據(jù)睡眠階段改變。運些樣式可使用來自運動傳感器（例如Ξ軸加速計） 連同允許測量屯、率、HRV和呼吸的光電容積描記傳感器的數(shù)據(jù)而檢測。
[0150] 從運動傳感器和光電容積描記傳感器收集的數(shù)據(jù)包含： 陽151] ?用戶移動的量度（參看本文上文對移動量度的論述） 陽152] ?用于計算屯、率、屯、率變異性和呼吸的數(shù)據(jù)（例如，如使用來自電子可穿戴裝置 中的光電容積描記傳感器的數(shù)據(jù)而確定） 陽153] ?屯、率變異性的時域或頻域量度。
[0154] 可使用移動量度導(dǎo)出統(tǒng)計特征，且另外，原始屯、率數(shù)據(jù)可用于界定若干較高水平 特征。舉例來說：
[0155] ?各種時間標度（例如，上一分鐘、前5分鐘等）上的滾動中值或平均屯、率 陽156] ?如各種時間標度上測得的屯、率分布的滾動分位數(shù) 陽157] ?屯、率是否在某一間隔的過程期間超出/低于某一闊值。 陽15引另外，可使用屯、率的時間導(dǎo)數(shù)導(dǎo)出統(tǒng)計特征。舉例來說： 陽159] ?各種時間標度上屯、率的滾動最大改變
[0160] ?各種時間標度上屯、率導(dǎo)數(shù)的分布的滾動中值、平均值或某一其它分位數(shù) 陽161]可使用屯、率變異性或呼吸導(dǎo)出類似統(tǒng)計特征。舉例來說： 陽162] ?各種時間標度上HRV或呼吸事件超出某一闊值的次數(shù)。
[0163] ?各種時間標度上HRV或呼吸的分布的滾動中值、平均值或某一其它分位數(shù)。
[0164]屯、率、屯、率的導(dǎo)數(shù)、屯、率變異性和呼吸可W每用戶為基礎(chǔ)恰當(dāng)?shù)卣?guī)化或標準化， 考慮用戶的自然變異。舉例來說，用戶的靜止屯、率可從其瞬時屯、率減去。人口統(tǒng)計信息也 可用于再正規(guī)化特征W考慮根據(jù)人口統(tǒng)計資料的變異。
[01化]隨后，導(dǎo)出的統(tǒng)計特征可用于訓(xùn)練多級分類器（經(jīng)由監(jiān)督機器學(xué)習(xí)）128W將時間 周期分類為特定睡眠階段（例如，REM、各種非REM(NREM)的階段，例如淺或深睡眠）。 陽166]-個實施例使用隨機森林分類器。其它分類方法包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隱藏馬爾可夫模 型、支持向量機、k均值集群和決策樹。還可使用其它改變檢測方法檢測階段之間的轉(zhuǎn)變， 例如改變點分析、t測試和Kolmogorov-smirnov統(tǒng)計。
[0167] 來自先前步驟的所產(chǎn)生的分類標記可平滑W減少噪聲。舉例來說，可使用指定狀 態(tài)之間的轉(zhuǎn)變概率的憑經(jīng)驗經(jīng)校準馬爾可夫模型處理來自隨機森林分類器的所產(chǎn)生的分 類。其它平滑操作可包含二元腐蝕/擴大、中值平滑等。
[0168] 應(yīng)注意，圖1中說明的自動用戶狀態(tài)檢測和用戶睡眠階段檢測可在單一系統(tǒng)中并 行地執(zhí)行。用戶狀態(tài)檢測和用戶睡眠階段檢測可使用相同或不同統(tǒng)計特征來作出其自身的 確定。 陽169]用戶狀態(tài)檢測的說明性實例
[0170]圖2A說明根據(jù)本發(fā)明的一個實施例針對所關(guān)注的時刻在不同時間窗處收集的移 動量度，W及確定所關(guān)注的時刻中的一者的統(tǒng)計特征并基于所述統(tǒng)計特征對所關(guān)注的所述 時刻進行分類。如本文所使用，"所關(guān)注的時刻"可指代給定時間點，例如可對應(yīng)于移動量 度、統(tǒng)計特征或狀態(tài)的一時間周期，且因此，所關(guān)注的時刻可與單一時間點或時間周期的范 圍的任何適宜指示互換使用。針對每一時間間隔收集移動量度（參看圖1，參考116和任務(wù) 框2)?；谝苿恿慷群腿芜x地PPG數(shù)據(jù)，在時間窗內(nèi)，在參考212處，實施例計算所述窗內(nèi) 的時刻的一或多個統(tǒng)計特征（參看圖1，參考122和任務(wù)框3)。在一個實施例中，統(tǒng)計特征 可利用來自多個時間窗的移動量度。移動量度可具有由預(yù)定義位數(shù)表示的離散值。在參考 214處，使用針對所關(guān)注的時刻確定的統(tǒng)計特征Fi-Fw將所關(guān)注的時刻分類為用戶的多個活 動水平中的一者，所述活動水平包含活躍/非活躍（參看圖1，參考124和任務(wù)框4A)。 陽171] 注意雖然在一個實施例中一或多個統(tǒng)計特征的計算在落在包含所關(guān)注的時刻的 時間窗內(nèi)的時間間隔的連續(xù)子集處使用移動量度，但在替代實施例中可利用所述子集內(nèi)的 其它樣式（例如，每隔一個時間間隔）的移動量度用于所述計算。
[0172] 圖2B說明根據(jù)本發(fā)明的一個實施例使用用戶的活躍/非活躍活動水平導(dǎo)出蘇醒/ 睡著階段。如所說明，活動水平說明為隨時間活躍或非活躍（每一所關(guān)注的時刻處）。實施 例從活躍/非活躍水平導(dǎo)出不重疊的連續(xù)時間塊，在其中的每一者期間，用戶處于多個狀 態(tài)中的一者；其中所述狀態(tài)包含蘇醒狀態(tài)和睡著狀態(tài)，其中所述時間塊中的每一者跨越所 關(guān)注的時刻中的一或多者，且其中所述時間塊的連續(xù)者具有所述多個狀態(tài)中的不同者（參 看圖1，塊126和任務(wù)塊4B)。具體來說，圖2B說明導(dǎo)出W下時間塊：蘇醒222、睡著224、 蘇醒226、睡著228、蘇醒230和睡著232 ;其中的每一者跨越多個所關(guān)注的時刻。借助于實 例，給定時間塊可包含分類為不同用戶狀態(tài)（例如，睡著228)的時間時刻。用戶的狀態(tài)中 的轉(zhuǎn)變由時間塊的邊緣表示（即，當(dāng)一個塊結(jié)束且下一塊開始時-例如，用戶在時間塊222 結(jié)束/塊224開始時從蘇醒狀態(tài)轉(zhuǎn)變到睡眠狀態(tài)）。
[0173] 圖3A說明根據(jù)本發(fā)明的一個實施例從不同時間跨度期間的數(shù)據(jù)取得的移動量度 快照。移動量度由4位表示，因此16個不同值從0開始到15 (具有+1偏移）。高于或低于 所述15個值的任何值巧位到最高（15)和最低值（0)