運動模糊的快速自適應估計以用於相干渲染的製作方法

2023-05-10 02:51:31

相關申請的交叉引用

本申請要求享受於2015年2月27日提交的、標題為「fastadaptiveestimationofmotionblurforcoherentrendering」的美國專利申請no.14/633,737的優先權，故以引用方式將其明確地併入本文。

概括地說，本文所公開的主題涉及電子設備，更具體地說，涉及用於與由電子設備實現的增強現實環境一起使用的方法和裝置。

背景技術：

利用增強現實技術，可視虛擬對象可以疊加在現實世界場景的視頻饋給上，使得在輸出視頻饋給中，虛擬對象看起來是現實世界場景的一部分。可以使用多種已知技術使虛擬對象逼真地呈現為現實場景的一部分。例如，相機姿態可以利用已知技術從視頻饋給的一幀跟蹤到另一幀，使得可以相應地調整虛擬對象的姿態，以使虛擬對象呈現為現實世界場景的一部分。

在描繪現實世界場景的視頻饋給由於相機的快速移動而變得模糊的情形下，如果虛擬對象不是同樣地模糊，則虛擬對象的現實性可能會減弱。因此，用於測量描繪虛擬對象所疊加的現實世界場景的視頻饋給的運動模糊的方法，以及用於調整虛擬對象以模擬相應的模糊的方法是有用的。

技術實現要素：

本文公開的一個實施例可以包括一種用於自適應地應用一個或多個運動模糊估計方法來估計與圖像目標幀相關聯的運動模糊的方法，該方法包括：應用第一運動模糊估計方法來估計運動模糊；確定計算資源是否可用於第二運動模糊估計方法；響應於確定計算資源可用於第二運動模糊估計方法，應用第二運動模糊估計方法來估計運動模糊。

本文公開的另一個實施例可以包括一種用於自適應地應用一個或多個運動模糊估計方法來估計與圖像目標幀相關聯的運動模糊的裝置，該裝置包括：存儲器；以及處理器，該處理器被配置為：應用第一運動模糊估計方法來估計運動模糊；確定計算資源是否可用於第二運動模糊估計方法；響應於確定計算資源可用於第二運動模糊估計方法，應用第二運動模糊估計方法來估計運動模糊。

本文公開的另外實施例可以包括一種用於自適應地應用一個或多個運動模糊估計方法來估計與圖像目標幀相關聯的運動模糊的裝置，該裝置包括：用於應用第一運動模糊估計方法來估計運動模糊的單元；用於確定計算資源是否可用於第二運動模糊估計方法的單元；用於響應於確定計算資源可用於第二運動模糊估計方法，應用第二運動模糊估計方法來估計運動模糊的單元。

本文公開的另外實施例可以包括一種包括代碼的非暫時性計算機可讀介質，所述代碼在由處理器執行時使得所述處理器進行包括以下操作的方法：應用第一運動模糊估計方法來估計與圖像目標幀相關聯的運動模糊；確定計算資源是否可用於第二運動模糊估計方法；響應於確定計算資源可用於第二運動模糊估計方法，應用第二運動模糊估計方法來估計運動模糊。

附圖說明

圖1示出了適於增強現實應用的設備的實施例。

圖2a和圖2b示出了示例性增強現實應用的輸出。

圖3是示出用於自適應地應用對圖像目標的運動模糊進行估計的一個或多個方法的示例性方法的流程圖。

圖4是示出用於估計圖像目標的運動模糊的示例性第一運動模糊估計方法的流程圖。

圖5是示出用於估計圖像目標的運動模糊的示例性第二運動模糊估計方法的流程圖。

圖6是用於估計圖像目標的運動模糊的示例性第二運動模糊估計方法的示例性說明。

圖7是示出用於估計圖像目標的運動模糊的示例性第三運動模糊估計方法的流程圖。

圖8是用於估計圖像目標的運動模糊的示例性第三運動模糊估計方法的示例性說明。

具體實施方式

在圖1中示出了適於增強現實應用的示例性設備100。如本文所使用的設備(例如，設備100)可以是：行動裝置、無線設備、蜂窩電話、個人數字助理、移動計算機、可穿戴設備(例如，手錶、頭戴式顯示器、虛擬實境眼鏡等等)、平板設備、個人計算機、膝上型計算機、或者具有處理能力的任何類型的設備。如本文所使用的，行動裝置可以是任何可攜式或者可行動裝置或機器，其可以被配置為獲取從一個或多個無線通信設備或網絡發送的無線信號，以及向一個或多個無線通信設備或網絡發送無線信號。因此，通過舉例而非限制的方式，設備100可以包括無線電設備、蜂窩電話設備、計算設備、個人通信系統設備、或者其它類似的有可移動無線通信功能的設備、器具或機器。

設備100示出為包括經由總線105進行電耦合的硬體單元(或者可以根據需要進行通信)。這些硬體單元可以包括一個或多個處理器110，其包括但不限於：一個或多個通用處理器和/或一個或多個特殊用途處理器(例如，數位訊號處理晶片、圖形加速處理器等等)；一個或多個輸入設備115，其包括但不限於相機116、滑鼠、鍵盤、小鍵盤、觸控螢幕、麥克風等等；以及一個或多個輸出設備120，其包括但不限於顯示設備121、揚聲器、印表機等等。

設備100還可以包括一個或多個非暫時性存儲設備125(和/或與其進行通信)，其中該一個或多個非暫時性存儲設備125可以包括但不限於本地和/或網絡可訪問存儲設備，和/或可以包括但不限於磁碟驅動器、驅動器陣列、光存儲設備、諸如隨機存取存儲器(「ram」)和/或只讀存儲器(「rom」)之類的固態存儲設備，其可以是可編程、可閃速更新的等等。這些存儲設備可以配置為實現任何適當的數據存儲，其包括但不限於：各種文件系統、資料庫結構等等。

該設備還可以包括通信子系統130，通信子系統130可以包括但不限於：數據機、網絡卡(無線或有線)、紅外通信設備、無線通信設備和/或晶片集(例如，藍牙設備、802.11設備、wi-fi設備、wimax設備、蜂窩通信設施等)等等。通信子系統130可以容許與網絡、其它設備和/或本文所描述的任何其它設備交換數據。在一個實施例中，設備100還可以包括存儲器135，存儲器135可以包括ram或rom設備，如上所述。應當理解的是，設備100可以是行動裝置或者非行動裝置，並且可以具有無線和/或有線連接。

設備100還可以包括軟體單元，軟體單元示出為當前位於工作存儲器135之內，其中這些軟體單元包括作業系統140、設備驅動、可執行庫和/或其它代碼(例如，一個或多個應用程式145)，其中應用程式145可以包括或者可以被設計為實現實施例所提供的方法和/或配置系統，如本文所將描述的。僅通過舉例的方式，參照下面所討論的方法描述的一個或多個過程可以實現成可由設備100(和/或設備100內的處理器110)執行的代碼和/或指令；在一個方面中，隨後，這些代碼和/或指令可以用於配置和/或調整通用計算機(或者其它設備)以根據所描述的方法來執行一個或多個操作。

可以將這些指令和/或代碼集存儲在非暫時性計算機可讀存儲介質(例如，上面所描述的存儲設備125)上。在一些情況下，可以將存儲介質併入到諸如設備100之類的設備中。在其它實施例中，存儲介質可以與設備相分離(例如，諸如壓縮盤之類的可移除介質)，和/或利用安裝包來提供，使得該存儲介質可以用於利用其上存儲的指令/代碼對通用計算機進行編程、配置和/或調整。這些指令可以採用可執行代碼(其可由計算機化的設備100執行)的形式，和/或採用原始碼和/或可安裝代碼的形式，其中在該代碼在設備100上進行編譯和/或安裝(例如，使用多種通常可用的編譯器、安裝程序、壓縮/解壓縮工具等等中的任何一種)之後，採用可執行代碼的形式。

應用程式145可以包括一個或多個增強現實應用。一種示例性增強現實應用能夠實時地識別和跟蹤圖像目標。在一個示例性實施例中，示例性增強現實應用使用圖像目標上的多個關鍵點，來跟蹤該圖像目標。應當理解的是，下文所描述的增強現實應用的功能可以替代地利用硬體或者不同層級的軟體(例如，作業系統(os)、固件、計算機視覺模塊等等)來實現。

在一個實施例中，表示現實世界場景的圖像目標是從設備100的相機116接收的實時視頻饋給的幀。可以對該視頻饋給進行緩存。在另一個實施例中，該視頻饋給可以是預先錄製的視頻饋給，可以是從存儲介質獲取的。增強現實應用145可以將一個或多個虛擬對象疊加在圖像目標上。隨後，在顯示設備121上，一幀一幀地渲染其上疊加有一個或多個虛擬對象的圖像目標。由於示例性增強現實應用跟蹤圖像目標的位置和方向，並相應地調整疊加的一個或多個虛擬對象的位置和方向，所以用戶對於一個或多個虛擬對象上的視角與他或她對圖像目標的視角相對應，因此在用戶看來，一個或多個虛擬對象是現實世界場景的一部分。此外，在一個實施例中，表示現實世界場景的圖像目標可以是保存的視頻饋給的幀。

參見圖2a和圖2b，示出了示例性增強現實應用145的輸出200和205。在圖2a中，可以見到，圖像目標210由於快速的相機運動而模糊。但是，虛擬對象(虛擬茶壺215)沒有相應地模糊。結果，虛擬茶壺215的現實性減弱並且虛擬茶壺215看起來不像是圖像目標210中描繪的現實世界場景的一部分。相比而言，在示出有相同的模糊圖像目標210的圖2b中，將虛擬茶壺215調整為看起來已經受到相同的運動模糊。結果，圖2b的虛擬茶壺215更逼真地呈現為在圖像目標210中描繪的現實世界場景的一部分。

應當理解的是，為了模擬虛擬對象上的運動模糊，可能需要與圖像目標的運動模糊有關的某種信息。例如，可以由包括方向和幅度的模糊矢量來表示圖像目標的運動模糊。替代地，可以由在所考慮(inquestion)的圖像目標幀的相機姿態和直接在運動模糊開始發生之前的圖像目標幀的相機姿態之間的中間相機姿態與模糊量的組合來表示圖像目標的運動模糊。下文將上述中間相機姿態稱為臨界(critical)姿態。換言之，可以由臨界姿態和模糊量的組合來表示圖像目標的運動模糊。

下文描述用於估計圖像目標的運動模糊的三種方法。這三種方法可以稱為第一運動模糊估計方法、第二運動模糊估計方法和第三運動模糊估計方法。替代地，第一運動模糊估計方法可以稱為快速2d估計；第二運動模糊估計方法可以稱為粗略3d估計；第三運動模糊估計方法可以稱為精練3d估計。如下面所將詳細解釋的，與第二運動模糊估計方法(粗略3d估計)相比，第三運動模糊估計方法(精練3d估計)是更加計算密集的，轉而，與第一運動模糊估計方法(快速2d估計)相比，第二運動模糊估計方法是更加計算密集的。

參見圖3，示出了描繪用於自適應地應用對圖像目標的運動模糊進行估計的一個或多個方法的示例性方法300的流程圖。在方框310處，可以應用第一運動模糊估計方法來估計運動模糊。第一運動模糊估計方法可以是下面將詳細描述的圖4的示例性第一運動模糊估計方法400。在方框320處，可以確定計算資源是否可用於第二運動模糊估計方法。計算資源可以包括例如剩餘的預算時間或者可用的存儲器空間。如果在方框320處確定沒有足夠的計算資源可用於第二運動模糊估計方法，則方法300終止。如果在方框320處確定計算資源可用於第二運動模糊估計方法，則方法300轉到方框330，其中在方框330處，可以響應於確定計算資源可用於第二運動模糊估計方法，應用第二運動模糊估計方法來估計運動模糊。第二運動模糊估計方法可以是下面將詳細描述的圖5的示例性第二運動模糊估計方法500。接著，在方框340處，可以確定計算資源是否可用於第三運動模糊估計方法。如果在方框340處確定沒有足夠的計算資源可用於第三運動模糊估計方法，則方法300終止。如果在方框340處確定計算資源可用於第三運動模糊估計方法，則方法300轉到方框350，其中在方框350處，可以響應於確定計算資源可用於第三運動模糊估計方法，應用第三運動模糊估計方法來估計運動模糊。第三運動模糊估計方法可以是下面將詳細描述的圖7的示例性第三運動模糊估計方法700。其後，方法300終止。可以針對每一個圖像目標幀來執行方法300，以生成針對該圖像目標幀的一個或多個運動模糊估計。替代地，可以隨時地執行方法300以選擇當前環境下最適合的運動模糊估計方法，可以將該運動模糊估計方法用於多個圖像目標幀，直到下一次執行方法300為止。最適合的運動模糊估計方法可以是在給定資源約束的情況下，提供最準確的運動模糊估計的方法。

在替代的實施例中，可以使用一種方法，該方法基於可用的計算資源和估計的對於每種運動模糊估計方法所需的計算資源來確定最適合的運動模糊估計方法，而無需首先執行特定的運動模糊估計方法。

當然，在其中用於設備和環境的計算資源簡檔是已知的一些實施例中，可以在無需使用方法300的情況下，選擇最適合的運動模糊估計方法。

參見圖4，示出了描繪用於估計圖像目標的運動模糊的示例性第一運動模糊估計方法400的流程圖。第一運動模糊估計方法400可以替代地稱為快速2d估計。在方框410處，可以通過測量所考慮的圖像目標幀的姿態並將所考慮的圖像目標幀的姿態投影到屏幕空間，確定第一投影的姿態。在方框420處，可以通過測量直接在所考慮的圖像目標幀之前的圖像目標幀的姿態並將直接在所考慮的圖像目標幀之前的圖像目標幀的姿態投影到屏幕空間，確定第二投影的姿態。其後，在方框430處，可以至少部分地基於第二投影的姿態和第一投影的姿態之間的差值，確定所考慮的圖像目標幀的運動模糊矢量。在方框430處的計算所使用的位置可以是單一位置(例如，中心位置)，也可以是多個位置(例如，圖像目標幀的角部(corner))。應當理解的是，可以使用先前的成對的連續圖像目標幀(如投影到屏幕空間)之間的差值來確定在推算的曲線上當前圖像目標幀的運動模糊矢量，使得針對當前圖像目標幀的運動模糊估計的結果可以是基於多個先前的成對的連續圖像目標幀。

可以在一個或多個圖像目標幀的運動模糊的快速2d估計的運行時(runtime)期間，使用第一運動模糊估計方法400。此外，第一運動模糊估計方法400還可以結合諸如同時定位和映射(slam)或者用戶定義的目標(udt)之類的方法來使用。但是，應當理解的是，在方框430處導出的矢量是沒有真正測量相機模糊的運動矢量。在某些環境下，快速相機移動並不必然導致模糊，故使用在方框430處導出的運動矢量作為用於調整虛擬對象的模糊矢量可能導致錯誤的結果。

參見圖5，示出了描繪用於估計圖像目標的運動模糊的示例性第二運動模糊估計方法500的流程圖。第二運動模糊估計方法500可以替代地稱為粗略3d估計。在方框510處，可以通過將多個模糊矢量應用於未模糊的圖像目標，根據該未模糊的圖像目標來生成多個可能的運動模糊的圖像目標。該多個模糊矢量可以在其方向和幅度上發生變化。例如，在一個實施例中，可以使用24個模糊矢量來生成24個可能的運動模糊的圖像目標，其中這24個模糊矢量覆蓋4個方向和6個幅度的組合。在一些實施例中，可以在使用未模糊的圖像目標來生成可能的運動模糊的圖像目標之前，首先對該未模糊的圖像目標進行縮小比例，以減少計算強度。出於相同的原因，在一些其它實施例中，可以僅使用在未模糊的圖像目標上的關鍵點周圍取得的一小塊區域(patch)，來生成可能的運動模糊的圖像目標。接著，在方框520處，可以將所考慮的圖像目標幀與多個可能的運動模糊的圖像目標進行比較，以找到最接近地類似於所考慮的圖像目標幀的一個可能的運動模糊的圖像目標。當然，在其中使用未模糊的圖像目標的縮小比例版本來生成可能的運動模糊的圖像目標的實施例中，可以在進行比較之前，對所考慮的圖像目標幀進行類似地縮小比例。在其中僅使用未模糊的圖像目標上的關鍵點周圍的一小塊區域來生成可能的運動模糊的圖像目標的實施例中，在進行比較時，僅使用所考慮的圖像目標幀上的關鍵點周圍的一小塊區域。可以通過任何已知的技術來確定所考慮的圖像目標幀與多個可能的運動模糊的圖像目標中的任何一個可能的運動模糊的圖像目標之間的相似度。例如，計算並比較歸一化互相關(ncc)值是一種此類技術。如果已經對所考慮的圖像目標幀執行了第一運動模糊估計方法400，則可以使用在第一運動模糊估計方法400的方框430處導出的運動模糊矢量來優化方框520處的搜索順序，以節省計算資源。其後，在方框530處，可以將所考慮的圖像目標幀的運動模糊矢量估計成與在方框520處找到的最接近地類似於所考慮的圖像目標幀的一個可能的運動模糊的圖像目標相關聯的模糊矢量。應當理解的是，用於在連續地處理來自視頻饋給的圖像目標幀時降低第二運動模糊估計方法500的計算強度的一種方式是：在繼續移動到具有較多不同的可能的運動模糊的圖像目標之前，在方框520處將所考慮的圖像目標幀首先與在第二運動模糊估計方法500的前一次迭代中的方框520處找到的具有較少不同的可能的運動模糊圖像目標進行比較。

參見圖6，示出了描繪用於估計圖像目標的運動模糊的示例性第二運動模糊估計方法500的示例性視圖600。如上所述，利用粗略3d估計，可以通過將多個模糊矢量應用於未模糊的圖像目標610，根據該未模糊的圖像目標來生成多個可能的運動模糊的圖像目標(例如，圖像目標630a-d)。可以在使用未模糊的圖像目標610來生成可能的運動模糊的圖像目標(例如，圖像目標630a-d)之前，首先對該未模糊的圖像目標610進行縮小比例，以減少計算強度。接著，可以將所考慮的圖像目標幀與多個可能的運動模糊的圖像目標(例如，圖像目標630a-d)進行比較，以找到最接近地類似於所考慮的圖像目標幀的一個可能的運動模糊的圖像目標。其後，可以將所考慮的圖像目標幀的運動模糊矢量估計成與找到的最接近地類似於所考慮的圖像目標幀的一個可能的運動模糊的圖像目標相關聯的模糊矢量。

參見圖7，示出了描繪用於估計圖像目標的運動模糊的示例性第三運動模糊估計方法700的流程圖。第三運動模糊估計方法700可以替代地稱為精練3d估計。在方框710處，可以確定要搜索的多個模糊量。如果已經對所考慮的圖像目標幀執行了第二運動模糊估計方法500，則可以使用在方法500的方框530處導出的運動模糊矢量來限制要搜索的多個模糊量的數量。在方框720處，可以針對要搜索的每個模糊量，確定與運動模糊步驟的數量相對應的數量。該數量可以在下文稱為數量n。該數量n可以等於或大於1，故可以與要搜索的相應模糊量呈正相關。接著，在方框730處，可以在所考慮的圖像目標幀的姿態和直接在其之前的圖像目標幀的姿態之間，插入一個或多個中間姿態。中間姿態的數量可以與數量n相同。這些中間姿態可以是在所考慮的圖像目標幀的姿態和直接在其之前的圖像目標幀的姿態之間均勻間隔的。在方框740處，可以構造多個未模糊的假設的圖像目標幀，其中，可以針對每個中間姿態、以及所考慮的圖像目標幀的姿態和直接在其之前的圖像目標幀的姿態，構造一個假設的圖像目標幀。在方框750處，可以針對每個中間姿態和直接在所考慮的圖像目標幀之前的圖像目標幀的姿態，構造多個模糊的模板。針對其構造模糊的模板的姿態可以稱為該模糊的模板的臨界姿態。可以通過對與臨界姿態和在臨界姿態之後的所有姿態(其包括在臨界姿態之後的所有中間姿態之後以及所考慮的圖像目標幀的姿態)相對應的未模糊的假設的圖像目標幀進行組合，來構造模糊的模板。換言之，假定對於每個模糊的模板而言，運動模糊在其臨界姿態處開始發生。可以針對要搜索的所有模糊量，重複方框720到750來獲得要搜索的所有模糊的模板。其後，在方框760處，可以將所考慮的圖像目標幀與所有模糊的模板進行比較，以找到最接近地類似於所考慮的圖像目標幀的單個模糊的模板。關於第二運動模糊估計方法500而言，可以使用ncc來測量所考慮的圖像目標幀和模糊的模板之間的相似度。在方框770處，可以將所考慮的圖像目標幀的運動模糊估計成模糊量和在方框760處找到的最接近地類似於所考慮的圖像目標幀的模糊的模板的臨界姿態的組合。例如，可以將模糊量歸一化到在0到1之間的尺度。應當理解的是，由於第三運動模糊估計方法700考慮了相機運動的6個自由度(dof)，因此其比第二運動模糊估計方法500更準確。還應當理解的是，還可以通過考慮針對先前圖像目標幀的結果並確定在推算的曲線上針對當前圖像目標幀的運動模糊矢量，來進一步精練針對當前圖像目標幀的精練3d估計的結果。

參見圖8，示出了描繪用於估計圖像目標的運動模糊的示例性第三運動模糊估計方法700的示例性說明800。如上所述，利用精練3d估計，可以確定要搜索的多個模糊量。針對要搜索的每個模糊量，可以確定與運動模糊步驟的數量相對應的數量。接著，可以在所考慮的圖像目標幀的姿態(模板820a中所示出的姿態)和直接在其之前的圖像目標幀的姿態(模板820c中所示出的姿態)之間，插入一個或多個中間姿態(例如，模板820b中所示出的姿態)。可以針對每個中間姿態(例如，模板820b中所示出的姿態)、以及直接在所考慮的圖像目標幀之前的圖像目標幀的姿態(模板820c中所示出的姿態)，構造多個模糊的模板(例如，模板830a-c)。可以在模糊的模板的構造中，使用未展開的(例如，正視圖)圖像目標810。可以針對要搜索的所有模糊量，生成要搜索的所有模糊的模板。其後，可以將所考慮的圖像目標幀與所有模糊的模板(例如，模板830a-c)進行比較，以找到最接近地類似於所考慮的圖像目標幀的單個模糊的模板。

因此，應當理解的是，與第二運動模糊估計方法500(粗略3d估計)相比，第三運動模糊估計方法700(精練3d估計)是更加運算密集的，轉而，與第一運動模糊估計方法400(快速2d估計)相比，第二運動模糊估計方法500是更加運算密集的。另一方面，與第二運動模糊估計方法500(粗略3d估計)相比，第三運動模糊估計方法700(精練3d估計)提供更準確的模糊估計，轉而，與第一運動模糊估計方法400(快速2d估計)相比，第二運動模糊估計方法500提供更準確的模糊估計。

如先前所描述的，設備100可以執行操作以：應用第一運動模糊估計方法來估計運動模糊(圖4)；確定計算資源是否可用於第二運動模糊估計方法；響應於確定計算資源可用於第二運動模糊估計方法，應用第二運動模糊估計方法來估計運動模糊(圖5)；確定計算資源是否可用於第三運動模糊估計方法；以及響應於確定計算資源可用於第三運動模糊估計方法，應用第三運動模糊估計方法來估計運動模糊(圖7)。在更準確的模糊估計方法的應用時，可以使用或者重用來自不那麼準確的模糊估計方法的結果，以節省計算資源。例如，在第二運動模糊估計方法的應用時，可以使用來自第一運動模糊估計方法的結果，並且在第三運動模糊估計方法的應用時，可以使用來自第一和第二運動模糊估計方法的結果。先前詳細地描述了三種運動模糊估計的各種實現。通過執行先前所描述的功能，具有處理器110的設備100可以執行指令來操作增強現實應用145，以自適應地選擇最適合的運動模糊估計方法來估計圖像目標幀的運動模糊，這可以用於模擬虛擬對象(虛擬茶壺215)上的運動模糊，以使虛擬對象更逼真地呈現為如圖像目標中所描繪的現實世界場景的一部分。

應當理解的是，如先前所描述的用於執行運動模糊估計的增強現實應用145可以實現成軟體、固件、硬體、其組合等等。在一個實施例中，先前所描述的功能可以由設備100的一個或多個處理器(例如，處理器110)來實施，以實現先前所描述的功能(例如，圖3-圖8的方法操作)。

本文的教導可以併入到多種裝置(例如，設備)中(例如，在多種裝置內實現或由多種裝置來執行)。例如，本文教導的一個或多個方面可以併入到通用設備、臺式計算機、移動計算機、行動裝置、電話(例如，蜂窩電話)、個人數據助理、平板設備、膝上型計算機、平板設備、娛樂設備(例如，音樂或視頻設備)、頭戴裝置(例如，耳機、聽筒等等)、醫療設備(例如，生物傳感器、心率監測儀、計步器、ekg設備等等)、用戶i/o設備、計算機、伺服器、銷售點設備、娛樂設備、機頂盒、可穿戴設備(例如，手錶、頭戴式顯示器、虛擬實境眼鏡等等)、汽車中的電子設備、或者任何其它適當的設備。

在一些方面中，無線設備可以包括用於通信系統的接入設備(例如，wi-fi接入點)。例如，這種接入設備可以經由有線或無線通信鏈路，通過收發機來提供到另一個網絡(例如，諸如網際網路或蜂窩網絡之類的廣域網)的連接。因此，接入設備可以使得另一個設備(例如，wi-fi站)能夠訪問其它網絡或者某種其它功能。此外，應當理解的是，這兩個設備中的一個或二者可以是可攜式的，或者在一些情況下是相對非便攜的。

應當理解的是，當這些設備是行動裝置或者無線設備時，它們可以通過基於或者以其它方式支持任何適當的無線通信技術的無線網絡，經由一個或多個無線通信鏈路來進行通信。例如，在一些方面中，該無線設備和其它設備可以與包括無線網絡的網絡進行關聯。在一些方面中，該網絡可以包括體域網或個域網(例如，超寬帶網絡)。在一些方面中，該網絡可以包括區域網或廣域網。無線設備可以支持或者使用各種無線通信技術、協議或標準中的一種或多種(例如，3g、lte、改進的lte、4g、cdma、tdma、ofdm、ofdma、wimax和wi-fi)。類似地，無線設備可以支持或者以其它方式使用各種相應的調製或者復用方案中的一種或多種。因此，無線設備可以包括適當的組件(例如，空中接口)，以使用上面或者其它無線通信技術，經由一個或多個無線通信鏈路來建立通信和進行通信。例如，設備可以包括具有相關聯的發射機和接收機組件(例如，發射機和接收機)的無線收發機，無線收發機可以包括有助於在無線介質上進行通信的各種組件(例如，信號發生器和信號處理器)。如所公知的，移動無線設備可以因此與其它行動裝置、蜂窩電話、其它有線和無線計算機、網際網路網站等等進行無線地通信。

本領域技術人員將會理解，可以使用多種不同的技術和技藝中的任意一種來表示信息和信號。例如，可貫穿上面的描述提及的數據、指令、命令、信息、信號、比特、符號和碼片可以用電壓、電流、電磁波、磁場或磁性粒子、光場或光學粒子、或者其任意組合來表示。

本領域技術人員還將會明白，結合本文所公開的實施例描述的各種說明性的邏輯框、模塊、引擎、電路和算法步驟均可以實現成電子硬體、計算機軟體或二者的組合。為了清楚地示出硬體和軟體之間的這種可交換性，上面對各種示例性的組件、框、模塊、引擎、電路和步驟均圍繞其功能進行了總體描述。至於這種功能是實現成硬體還是實現成軟體，取決於特定應用和施加在整體系統上的設計約束。本領域技術人員可以針對每個特定應用，以變化的方式實現所描述的功能，但是，這種實現決策不應被解釋為脫離本發明的範圍。

可以利用被實際為執行本文所述功能的通用處理器、數位訊號處理器(dsp)、專用集成電路(asic)、現場可編程門陣列(fpga)或其它可編程邏輯器件、分立門或者電晶體邏輯、分立硬體組件或者其任意組合來實現或執行結合本文所公開的實施例描述的各種說明性的邏輯框、模塊和電路。通用處理器可以是微處理器，但是在替代方案中，該處理器也可以是任何常規的處理器、控制器、微控制器或者狀態機。處理器也可以實現為計算設備的組合，例如，dsp和微處理器的組合、多個微處理器、一個或多個微處理器與dsp內核的結合，或者任何其它此種結構。

結合本文所公開的實施例描述的方法或者算法的步驟可以直接體現在硬體、由處理器執行的軟體模塊或二者的組合中。軟體模塊可以駐留在ram存儲器、快閃記憶體、rom存儲器、eprom存儲器、eeprom存儲器、寄存器、硬碟、移動硬碟、cd-rom或者本領域已知的任何其它形式的存儲介質中。可以將示例性存儲介質耦合至處理器，從而使該處理器能夠從該存儲介質讀取信息，並且向該存儲介質寫入信息。在替代方案中，存儲介質可以是處理器的組成部分。處理器和存儲介質可以駐留在asic中。asic可以駐留在用戶終端中。在替代方案中，處理器和存儲介質可以作為分立組件駐留在於用戶終端中。

在一個或多個示例性實施例中，本文所描述的功能可以用硬體、軟體、固件或者其任意組合來實現。當利用軟體實現成電腦程式產品時，可以將這些功能或模塊作為一個或多個指令或代碼存儲在非暫時性計算機可讀介質上，或者通過非暫時性計算機可讀介質進行傳輸。計算機可讀介質包括計算機存儲介質和通信介質，其中通信介質包括有助於將電腦程式從一個地方傳送到另一個地方的任何介質。存儲介質可以是能夠由計算機存取的任何可用介質。通過舉例而非限制的方式，這種非暫時性計算機可讀介質可以包括ram、rom、eeprom、cd-rom或其它光碟存儲、磁碟存儲或其它磁存儲設備、或者能夠用於以指令或數據結構形式攜帶或存儲期望的程序代碼以及能夠由計算機存取的任何其它介質。此外，任何連接被適當地稱為計算機可讀介質。例如，如果軟體是使用同軸電纜、光纖光纜、雙絞線、數字用戶線路(dsl)或者諸如紅外線、無線電和微波之類的無線技術從網站、伺服器或其它遠程源傳輸的，則同軸電纜、光纖光纜、雙絞線、dsl或者諸如紅外線、無線電和微波之類的無線技術包括在介質的定義中。如本文所使用的，磁碟和光碟包括壓縮盤(cd)、雷射盤、光碟、數字多功能光碟(dvd)、軟盤和藍光碟，其中磁碟通常磁性地再現數據，而光碟則用雷射來光學地再現數據。上述的組合也應當包括在計算機可讀介質的範圍之內。

提供對所公開的實施例的以上描述以使得任何本領域技術人員能夠實施或者使用本發明。對於本領域技術人員來說，對這些實施例的各種修改將是顯而易見的，並且本文定義的總體原理可以在不脫離本發明的精神或範圍的情況下應用於其它實施例。因此，本發明不旨在受限於本文所示出的實施例，而是要與本文所披露的原理和新穎特徵的最廣範圍相一致。