一种基于多源数据的智能穿戴设备数据处理方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于多源数据的智能穿戴设备数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，监测程序的CPU资源占用情况、内存资源占用情况、传感器调用情况、屏幕使用情况，依据程序的CPU资源占用情况、内存资源占用情况、传感器调用情况、屏幕使用情况分析出程序的资源耗能情况；步骤S2，采集程序的用户评分和程序的用户评价数量，分析用户对程序的喜爱情况；步骤S3，收集用户下载程序的数据包括下载时间，下载到卸载的时间长度、系统自在的程序的卸载情况，综合分析程序的用户流失情况；获取程序的功能数量结合程序的用户流失情况分析程序的使用情况；步骤S4，将程序的资源耗能情况、程序的喜爱情况和程序的用户流失情况整合分析获得程序的性价比，将程序性价比降序排列制表获得程序优先级表，在系统低电模式下优先运行和保留优先级高的程序；步骤S5，分析保留程序的计算操作的数量，将其数量相加获得程序的计算需求，分析保留程序的内存需求，分析保留程序的I/O需求，综合分析内存需求、计算需求、I/O需求获得保留程序的性能指数；步骤S6，获取处理器核心的缓存大小、并行性、吞吐量，综合分析获得核心的性能指数，分析获取时钟频率；步骤S7，将保留程序的性能指数和核心的性能指数相比，分析判断保留程序与核心的适配程度系数，依据保留程序与核心适配程度系数、程序优先级表和时钟频率进行省电模式的程序方案设计；在步骤S4中，将程序实用指数、用户喜爱指数和资源耗能指数整合分析加权求和获得程序的性价比指数，将所有程序的相加比指数进行降序排序获得程序优先级表，当智能手表的电能不足进入省电模式或用户手动进入时，优先保留优先级高的程序，优先关闭优先级低的程序；在步骤S5中，计算需求获取方法如下：通过分析高优先级的保留程序的计算操作的数量，将其数量相加，获取保留程序的计算需求；内存需求获取方法如下：通过将堆中对象的数量和每个堆对象的大小进行乘法分析获得堆内存需求；通过将函数调用的数量和每个函数的局部变量和临时变量的大小进行乘法分析获得栈内存需求；将栈内存需求与堆内存需求相加获取程序的内存需求；I/O需求获取方法如下：记录保留程序的写入操作的数量、每次写入操作的数据量、读取操作的数量和每次读取操作的数据量，将读取操作的数量与每次读取操作的数据量相乘获取读取需求；将写入操作的数量与每次写入操作的数据量相乘获取写入需求，将读取需求和写入需求相加获得保留程序的I/O需求；将保留程序的I/O需求、保留程序的内存需求、保留程序的计算需求进行加除均分整合分析获得保留程序的性能指数；在步骤S6中，将时钟周期数除以测量时钟频率的时间段得到核心的时钟频率；核心的缓存大小获取方法如下：测试程序测量处理器核心的缓存命中计数，在测试程序中设置一个用于测试的数据集，将缓存命中计数除以测试数据量来计算缓存大小，在完成多次测试后，计算每个缓存级别的缓存大小的平均值，获得核心的缓存大小；并行性获取方法如下：查阅处理器核心的官方规格文档或资料获取核心的吞吐量、线程数量、进程数量，将核心支持的线程除以进程数量获取处理器核心的并行性；将核心的缓存大小比上并行性和吞吐量相加整合分析计算核心的性能指数。